CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN NGUỒN NHÂN LỰC CHẤT LƯỢNG CAO TẠI CÁC KHU CÔNG NGHIỆP Ở THÀNH PHỐ HỒ CHÍ
3.3. Thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao tại các khu công nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh qua số liệu điều tra
3.3.1. Thu thập và phân tích dữ liệu
86
Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sinh sẽ áp dụng phương pháp định tính để làm rõ thực tại phát triển NNLCLC tại KCN ở TP.HCM trong bối cảnh hội nhập KTQT ở hiện tại và phát thảo nghiên cứu NNLCLC tại KCN.
* Mô tả phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu phát triển NNLCLC ở các KCN tại TP.HCM trong bối cảnh hội nhập KTQT hiện nay gồm cả 03 yếu tố: số lượng, chất lượng, cơ cấu NNL nên đề tài vận dụng linh hoạt cả phương pháp định tính kết hợp với định lượng để tiến hành thu thập và phân tích, đánh giá kết quả nghiên cứu của luận án. Có thể nhận định rằng khi áp dụng các phương pháp này thì sẽ có những ưu, nhược điểm riêng của từng phương pháp và ảnh hưởng đến hiệu quả triển khai nghiên cứu đối với các nội dung của luận án. Bên cạnh đó, luận án tiến hành thu thập dữ liệu là các báo cáo của các cơ quan quản lý, của các DN trong các KCN trên địa bàn TP.HCM nhằm có thêm các thông tin, dữ liệu để thực hiện phân tích, đánh giá phát triển NNLCLC ở các KCN trong bối cảnh hội nhập KTQT trong lĩnh vực này. Hơn nữa, NCS cũng xây dựng bảng hỏi để thực hiện khảo sát các bên liên quan (lãnh đạo, quản lý tại các DN, các cán bộ quản lý tại các cơ quan quản lý) trong triển khai thực hiện các nội dung liên quan đến phát triển NNLCLC ở các KCN tại TP.HCM trong bối cảnh hội nhập KTQT hiện nay.
* Đối tượng khảo sát
Đối tượng khảo sát của đề tài nghiên cứu là các lãnh đạo DN, cán bộ quản lý nhân sự và NLĐ trong các KCN trên địa bàn TP.HCM. Như đã trình bày ở trên, các nhà lãnh đạo đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các định hướng, chính sách cho DN trong các KCN khi tham gia vào các chuỗi liên kết cũng như việc đưa ra các quyết định liên quan đến đầu tư về nhân lực, tài chính, khoa học công nghệ nhằm thúc đẩy phát triển NNLCLC ở các KCN trong bối cảnh hội nhập KTQT. Do đó, các dữ liệu thu thập sẽ mang lại góc nhìn về thực trạng phát triển NNLCLC tại các KCN ở TP.HCM trong thời kỳ gia nhập kinh tế quốc và những ưu, nhược điểm trong công việc.
Bảng 3.9. Đặc điểm nhân khẩu học của các đối tượng khảo sát
TT Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ %
I Giới tính 336 100
1 Nam 137 40,77
2 Nữ 199 59,22
II Trình độ chuyên môn 336 100
87
TT Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ %
1 Trung cấp 81 24,11
2 Cao đẳng 218 64,88
3 Đại học 29 8,63
4 Sau đại học 8 2,38
III Đô tuổi 336 100
1 Dưới 25 tuổi 101 30,06
2 Từ 26- dưới 30 tuổi 132 39,28
3 Từ 31 - dưới 35 tuổi 73 21,73
4 Từ 36 - dưới 40 tuổi 24 7,14
5 Trên 40 tuổi 6 1,78
IV Theo doanh nghiệp đang làm việc 336 100
1 Doanh nghiệp Việt Nam 66 19,64
2 Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài 208 61,90 3 Chi nhánh của doanh nghiệp nước ngoài 62 18,45
V Theo quê quán 336 100
1 Tại TP.HCM 62 18,45
2 Các địa phương khác 274 81,55
Nguồn: Tác giả tổng hợp
* Thiết kế bảng khảo sát
Cơ sở lý luận từ các lý thuyết phát triển NNLCLC và các đề xuất khoa học trong các nghiên cứu đã được công bố là các yếu tố được sử dụng để thiết kế thành bảng hỏi. Bảng hỏi có 2 mục chính là thông tin về các chủ thể tham gia phỏng vấn và thông tin về sự phát triển NNLCLC tại các KCN ở TP.HCM trong bối cảnh nền kinh tế hội nhập.
(2) Phương pháp nghiên cứu định lượng
Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sinh thu thập các thông tin liên quan và đưa ra nhận xét về hiện trạng phát triển NNLCLC tại KCN ở TP.HCM bằng cách sử dụng phương pháp định lượng và đi sâu vào nghiên cứu các yếu tố phát triển NNLCLC tại các KCN ở TP.HCM trong thời buổi hội nhập quốc tế.
* Thiết kế nghiên cứu - Kích thước mẫu
Nghiên cứu Gorsuch (1983), cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần phải gấp 5 lần số biến quan sát (n = 5m) (Hair và cộng sự, 2010). Với 24 biến quan sát trong nghiên cứu này, cỡ mẫu tối thiểu được tính toán là 120. Đối với phân tích hồi quy đa biến, cỡ mẫu tối thiểu được xác định theo công thức 50 + 8m,
88
trong đó m là số lượng nhân tố tiềm ẩn (Tabachnick và Fidell, 2006). Với 8 nhân tố tiềm ẩn, cỡ mẫu tối thiểu là 114. Dựa trên các quy tắc này, tác giả lựa chọn cỡ mẫu 336, phù hợp với tiêu chuẩn của Hair và cộng sự, 2010, và được phân bổ đồng đều theo các phòng ban, đơn vị, và các nhóm đặc điểm nhân khẩu học khác nhau.
- Phương pháp chọn mẫu
Nhằm đạt được mục đích của bài nghiên cứu, mẫu ngẫu nhiên được sử dụng để người tham gia sẵn sàng trả lời cũng như rút ngắn thời gian và chi phí thu thập dữ liệu có liên quan đến bài nghiên cứu. Đây đều là các thành viên hiện đang công tác tại các DN trong các KCN ở TP.HCM.
- Xây dựng các thang đo và thiết kế bảng khảo sát
Nghiên cứu này dùng thang đo đã được Hair và cộng sự (2010), áp dụng nhằm đo lường các ảnh hưởng của các yếu tố là thang Likert 5 điểm. Nghiên cứu sinh áp dụng thang Likert 5 với điểm 5 là “hoàn toàn đồng ý” và 1 là “hoàn toàn không đồng ý” và để tránh người tham khảo sát bị nhầm lẫn.
Bảng 3.10. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển NNLCLC ở các KCN tại TP.HCM trong bối cảnh hội nhập KTQT hiện nay
Nhân tố Ký
hiệu Tiêu chí Nguồn
H1: Bối cảnh hội nhập KTQT
HN1
Mức độ mở rộng thị trường lao động và hình thành thị trường lao động toàn cầu
R.Bruce McAfee (2010);
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
HN2 Mức độ tự do di chuyển lao động của các quốc gia trên thế giới
R.Bruce McAfee (2010);
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
HN3 Mức độ hội nhập công nghệ và hội nhập văn hóa của NNL
R.Bruce McAfee (2010);
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
H2: Chính sách KT- XH của Nhà nước
và địa
phương
CS1
Mức độ đầy đủ và hoàn thiện của hệ thống chính sách về phát triển NNLCLC
Nguyễn Thành Vũ (2015);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
CS2
Mức độ phù hợp và đáp ứng yêu cầu thực tiễn của hệ thống chính sách KT-XH
Nguyễn Thành Vũ (2015);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
CS3 Mực độ quan tâm của địa phương Nguyễn Thành Vũ (2015);
89 Nhân tố Ký
hiệu Tiêu chí Nguồn
đối với phá triển KT-XH thông qua mở rộng các KCN
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
H3: Chất lượng hệ thống giáo dục và đào tạo của quốc gia, địa phương
GD1 Quy mô và số lượng các cơ sở đào tạo chuyên nghiệp
R. Bruce McAfee (2010);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
GD2
Chất lượng và mức độ cập nhật của hệ thống các chương trình đào tạo liên quan đến các ngành nghề có tại KCN
R. Bruce McAfee (2010);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
GD3
Mức độ kết nối giữa các cơ sở đào tạo chuyên nghiệp và các DN ở các KCN
R. Bruce McAfee (2010);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
H4: Thị trường lao động trong các KCN
TT1 Nguồn cung NNLCLC cho các DN ở các KCN
Nguyễn Thành Vũ (2015);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
TT2 Nhu cầu về NNLCLC của các DN ở các KCN
Nguyễn Thành Vũ (2015);
Bùi Sỹ Tuấn (2012);
TT3 Tiền lương (thu nhập) được trả của
NNLCLC khi làm việc tại các KCN Nguyễn Thành Vũ (2015);
H5: Chính sách tuyển dụng và bố trí NNL trong các DN
TD1
Chính sách tuyển dụng liên tục được cập nhật, thay đổi phù hợp với thị trường lao động
Henrietta Lake (2008); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
TD2
Các tiêu chí tuyển dụng được công khai và bảo đảm gắn với bối cảnh hội nhập KTQT
Henrietta Lake (2008); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
TD3
Việc bố trí NNL trong doanh nghiệp theo năng lực và trình độ chuyên môn
TonyeOgiriki (2013);
Henrietta Lake (2008);
H6: Hoạt động đào tạo, bồi dưỡng của
các DN
trong KCN
ĐT1
Nội dung đào tạo, bồi dưỡng liên tục được cập nhật để thích nghi với bối cảnh hội nhập KTQT
Henrietta Lake (2008);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
ĐT2
Các hình thức đào tạo, bồi dưỡng đa dạng phù hợp với đặc thù NNL làm việc ở các KCN
Henrietta Lake (2008);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
ĐT3
Các phương pháp đào tạo, bồi dưỡng được thiết kế phù hợp với đặc thù của NNL và DN ở các KCN
Henrietta Lake (2008);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
H7: Chính sách thù lao, đãi ngộ và tạo động lực cho
ĐN1
Chế độ tiền lương và đãi ngộ tài chính dành cho NNL ở các KCN được công khai gắn với vị trí việc làm
R. Bruce McAfee (2010);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
ĐN2 Chế độ đãi ngộ về tinh thần được Mba Okechukwu Agwu và
90 Nhân tố Ký
hiệu Tiêu chí Nguồn
NNL trong DN trong các KCN
duy trì và thường xuyên tổ chức Tonye Ogiriki (2013);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
ĐN3 Cơ hội thăng tiến trong công việc được DN công khai đến NLĐ
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
H8: Điều kiện và môi trường làm việc
MT1 Sự thú vị trong công việc
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013);
Henrietta Lake (2008);
MT2 Mức độ tự động hóa và hệ thống cơ sở vật chất
Henrietta Lake (2008);
Nguyễn Thành Vũ (2015);
MT3 Điều kiện đảm bảo sức khỏe và an toàn lao động
R. Bruce McAfee (2010);
Mba Okechukwu Agwu và Tonye Ogiriki (2013); Bùi Sỹ Tuấn (2012);
Nguồn: Tác giả tổng hợp
* Quy trình xây dựng bảng khảo sát
Công trình nghiên cứu được nghiên cứu sinh tiến hành theo trình tự:
Thứ nhất: Dựa vào các vấn đề lý luận, các lý thuyết đã được nghiên cứu nhằm xác lập các định nghĩa, khái niệm và thang đo
Thứ hai: Xem xét đầu ra của các nghiên cứu trước, chọn câu hỏi dựa trên giả thuyết đã được minh chứng, tạo bảng hỏi nháp và chỉnh sửa bằng cách loại trừ câu hỏi không rõ ràng và khởi tạo câu hỏi có quan hệ về vấn đề cần nghiên cứu.
Thứ ba: Nghiên cứu sinh tiến hành khảo sát sâu với các nhà quản trị nhiều năm trong các DN tại các KCN ở TP.HCM. Nghiên cứu sinh tiếp tục điều chỉnh bảng câu hỏi và các thang đo từ quá trình tiến hành khảo sát sao cho phù hợp với tình hình thực tế. Dựa trên cơ sở đó mà chỉnh sửa bảng hỏi nháp cho phù hợp.
Thứ tư: Qua sự xác nhận của 30 nhà quản trị ở các cấp trong các DN tại các KCN ở TP.HCM, bảng hỏi chính thức được đảm bảo thiết kế với không có sự nhầm lẫn về các thuật ngữ trong thang đo và chuẩn hóa nội dung cần khảo sát.
Thứ năm: Chỉnh sửa và thực hành khảo sát sau cùng.
* Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu
Phương pháp thu thập dữ liệu: Thông tin dữ liệu được tác giả thu thập bằng 2 phương pháp:
91
Phương pháp 01: Cuộc khảo sát được tiến hành trực tiếp tại các công ty trong các KCN ở TP.HCM. Nghiên cứu sinh liên hệ với Phòng ban phụ trách nhân sự để yêu cầu hợp tác trong nghiên cứu. Sau khi có được sự chấp nhận, bộ câu hỏi sẽ được gửi đến nhân viên trong công ty và công tác khảo sát được các trưởng phòng đảm bảo hoàn thành. Mọi thắc mắc từ nhân viên về quá trình tiến hành khảo sát được Phòng Nhân sự tổng hợp và được tác giả tiếp nhận giải quyết.
Phương pháp 02: Công cụ Google forms được sử dụng để thực hiện khảo sát gián tiếp đối với các công ty ở xa. Phòng Nhân sự sẽ gửi bảng khảo sát trực tuyến cho nhân viên để thực hiện và cùng lúc cung cấp địa chỉ email của tác giả để giải quyết thắc mắc nếu có. Nghiên cứu sinh thu thập kết quả khảo sát đã được tự động cập nhật và tiến hành thực hiện.
Phương pháp phân tích dữ liệu: Kết quả dữ liệu nhận được từ các bảng câu hỏi sẽ được tiến hành mã hóa, làm rõ và xử lý kỹ lưỡng thông qua phần mềm SPSS.
Sau khi hoàn tất quá trình chạy mẫu, dữ liệu sẽ được đưa vào các bước phân tích và kiểm định, bao gồm thống kê mô tả để mô tả đặc điểm cơ bản của dữ liệu. Kế tiếp, kiểm định độ tin cậy của thang đo sẽ được thực hiện bằng phương pháp Cronbach's Alpha để đảm bảo tính ổn định và đáng tin cậy của các chỉ số đo lường. Sau đó, sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định các yếu tố tiềm ẩn trong dữ liệu. Kết quả là, các phương pháp phân tích tương quan và hồi quy đa biến sẽ được áp dụng nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các biến và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra.
Thống kê mô tả: Thống kê cho thấy để làm rõ các đặc điểm nhân khẩu học của nhóm mẫu khảo sát, bao gồm các yếu tố như chuyên môn, cấp độ quản lý, giới tính, nhóm tuổi và số năm kinh nghiệm... Bên cạnh đó, thống kê mô tả sẽ được sử dụng để tóm tắt và giải thích các biến quan sát liên quan đến thang đo, phù hợp với mô hình nghiên cứu. Quá trình này giúp hiểu sâu hơn về dữ liệu trong mối quan hệ với khuôn khổ lý thuyết và các giả thuyết của nghiên cứu.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s alpha: Mô tả thang đo: 8 nhóm biến tiền ẩn được được thể hiện qua các tiêu chí với thang đo Likert 5 điểm - 2 cực:
(1) Hoàn toàn không đồng ý và (5) Hoàn toàn đồng ý nhằm xác định rõ mức độ tác
92
động của các yếu tố có liên quan đến sự phát triển NNLCLC tại các KCN ở TP.HCM trong bối cảnh kinh tế hội nhập.
Mục đích của phương pháp: Nhằm tìm ra những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi cần loại bỏ trong các mục đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), hay có thể hiểu là loại đi những biến rác, những thang đo không đạt yêu cầu.
Nghiên cứu sinh bắt đầu bằng cách kiểm tra độ tin cậy của thang đo sử dụng hệ số Cronbach's Alpha và hệ số tương quan biến - tổng. Giá trị 0,6 (Peterson, 1994) được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của 8 yếu tố trong khảo sát sơ bộ với mẫu 200. Để đánh giá sự phù hợp của từng mục, hệ số tương quan biến - tổng phải trên 0,3 (Nunally và Bernstein, 1994). Cronbach's Alpha lớn hơn 0,8 được coi là xuất sắc, từ 0,7 đến 0,8 là chấp nhận được và trên 0,6 có thể chấp nhận đối với các khái niệm mới hoặc chưa quen thuộc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các biến có hệ số tương quan biến - tổng dưới 0,3 sẽ bị loại, thang đo được coi là đáng tin cậy nếu hệ số Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên. Trong nghiên cứu này, Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên được coi là chấp nhận được.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích phương pháp: Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để rút gọn tập hợp các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẽ thành một số nhân tố, đồng thời vẫn giữ lại thông tin từ các biến ban đầu. Việc rút gọn này dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố và các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích nhân tố giúp kiểm định độ giá trị hội tụ của các biến thành phần với khái niệm, đồng thời đo lường độ giá trị phân biệt để đảm bảo các nhân tố đo lường có sự khác biệt rõ ràng và không có mối quan hệ tương quan. Phân tích nhân tố khám phá cần tuân theo các tiêu chuẩn cụ thể và tin cậy.
Phương pháp phân tích tương quan và hồi quy: Hệ số tương quan Pearson “r”
đo lường mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
Nếu r > 0, điều này chỉ ra sự tương quan đồng biến, tức là cả hai biến di chuyển theo cùng một hướng, trong khi r < 0 cho thấy sự tương quan nghịch biến, nơi các biến di chuyển theo hướng ngược lại. Khi r = 0, điều này có nghĩa là không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Khi r tiến gần đến 1, mối quan hệ giữa các biến
93
càng trở nên mạnh mẽ, thể hiện một sự kết nối tuyến tính chặt chẽ. Ngược lại, khi r tiến gần đến 0, mối quan hệ trở nên yếu, gần như không có sự phụ thuộc tuyến tính.
Hơn nữa, khi các biến độc lập có sự tương quan cao với nhau, điều này có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, có thể làm sai lệch kết quả trong mô hình hồi quy tuyến tính, khiến cho việc phân tích tác động riêng lẻ của từng biến độc lập trở nên khó khăn.
Chỉ số Durbin-Watson (DW) được sử dụng để kiểm tra sự tự tương quan của các sai số trong mô hình hồi quy, đặc biệt là các sai số kề nhau. Chỉ số này có giá trị từ 0 đến 4: giá trị gần 0 chỉ ra sự tự tương quan thuận, tức là các sai số có sự liên kết với nhau theo thời gian, trong khi giá trị gần 4 cho thấy sự tự tương quan nghịch, nghĩa là các sai số có sự liên kết ngược chiều. Giá trị DW gần 2 chỉ ra rằng không có sự tự tương quan, nghĩa là các sai số là độc lập với nhau. Phát hiện sự tự tương quan đáng kể có thể chỉ ra vấn đề trong mô hình, chẳng hạn như thiếu sót biến hoặc sai sót trong việc xác định mô hình.
Hình 3.1. Quy tắc kiểm định d của Durbin-Watson
Nguồn: Durbin-Watson (1971) Y = βo + β1*X1 + β2*X2 ...+ βn*Xn + δn
Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc Xn: Biến độc lập βn: Các hệ số hồi quy
δn: Thành phần ngẫu nhiên hay yếu tố nhiễu.
Sau khi rút trích các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội: kiểm tra phần dư chuẩn hóa, kiểm tra đô ̣chấp nhận của biến (Tolerance), kiểm tra hê ̣số phóng đại phương sai VIF. Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF>10, đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).