PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguồn thông tin
Thông tin thứ cấp được thu thập từ tài liệu nội bộ của UBND huyện Nhà Bè, cùng với các tài liệu tham khảo và nghiên cứu trước đây của các tác giả quốc tế về hành vi công dân tổ chức Ngoài ra, các nguồn tài liệu còn bao gồm sách "Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh" của Nguyễn Đình Thọ và sách "Phân tích số liệu với SPSS" của Hoàng Trọng.
Thông tin sơ cấp được thu thập nhằm:
- Hiệu chỉnh thang đo Hành vi công dân tổ chức
- Kiểm định các giả thuyết đặt ra trong mô hình nghiên cứu
- Xác định mức độ tác động của các yếu tố đến Hành vi công dân tổ chức của công chức
Thông tin được thu thập từ việc phỏng vấn trực tiếp và thông qua internet; nhân viên tại các phòng, ban, đơn vị thuộc UBND huyện Nhà Bè
Bài viết này trình bày quá trình xây dựng bảng câu hỏi điều tra sử dụng thang đo Likert 5 mức độ nhằm thu thập thông tin từ cán bộ, công chức tại Ủy ban nhân dân huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh Phương pháp chọn mẫu phi xác suất, thuận tiện được áp dụng, cùng với công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, kiểm định tương quan và phân tích phương sai (ANOVA) để gạn lọc các khái niệm nghiên cứu Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 22.0, và phép hồi quy tuyến tính được sử dụng để xác định tác động giữa các yếu tố Nghiên cứu này được thực hiện theo phương pháp cắt ngang thời gian thông qua khảo sát các cán bộ, công chức đang làm việc tại Ủy ban nhân dân huyện Nhà Bè.
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của đề tài được chia thành hai giai đoạn: giai đoạn nghiên cứu sơ bộ với phương pháp nghiên cứu định tính và giai đoạn nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.
Cơ sở lý thuyết Thảo luận chuyên gia Điều chỉnh
Kiểm tra tương quan biến tổng
Kiểm tra tương quan biến tổng
Kiểm tra trọng số EFA
Số nhân tố trích Phương sai trích
Kiểm tra trọng số EFA
Số nhân tố trích Phương sai trích
Kiểm định mô hình Kiểm định giả thuyết
Kiểm định mô hình Kiểm định giả thuyết
Nghiên cứu định lƣợng Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu định tính Nghiên cứu định tính
Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ - Nghiên cứu định tính
3.3.1 Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để khám phá và điều chỉnh các nhân tố cũng như biến quan sát liên quan đến mô hình lý thuyết ban đầu Qua đó, nghiên cứu này giúp tác giả hoàn thiện bảng câu hỏi cho nghiên cứu chính thức, nhằm xác định các yếu tố tác động đến hành vi công dân tổ chức của công chức.
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phỏng vấn tay đôi, sử dụng bảng danh sách câu hỏi mở để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi công dân tổ chức của công chức Các câu hỏi này được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước đó của các tác giả.
Trong một nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã thực hiện phỏng vấn trực tiếp với 04 cán bộ lãnh đạo và quản lý, cùng với 08 nhân viên chính thức tại Phòng Lao động – Thương binh và Xã hội huyện Nhà Bè.
Khi đi làm, hành vi công dân tổ chức của công chức bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng Những yếu tố này bao gồm môi trường làm việc, văn hóa tổ chức, sự lãnh đạo, và chính sách của cơ quan Bên cạnh đó, động lực cá nhân, sự gắn kết với đồng nghiệp, và cảm giác công nhận cũng đóng vai trò lớn trong việc hình thành hành vi công dân tổ chức Tất cả những yếu tố này cùng nhau tạo nên một bức tranh tổng thể về cách mà công chức tương tác và đóng góp cho tổ chức.
- Câu hỏi 2: Anh/chị hãy nêu chi tiết từng yếu tố tác động mà anh/ chị biết
Trong quá trình trả lời, tác giả có thể sẽ gợi ý thang đo dựa trên các thang đo trong nghiên cứu cơ sở lý thuyết
- Câu hỏi 3: Qua bảng câu hỏi, anh/chị có bổ sung thêm, hay loại bỏ yếu tố nào trong bảng câu hỏi này không?
3.3.3 Kết quả nghiên cứu sơ bộ
Qua nghiên cứu định tính, các yếu tố được phỏng vấn đều phù hợp với mô hình ban đầu của tác giả Những biến hỏi thu thập từ cuộc phỏng vấn sẽ được bổ sung vào bảng câu hỏi để khảo sát ý kiến của công chức UBND huyện Nhà Bè.
Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, tác giả nhận thấy mô hình lý thuyết ban đầu không có sự khác biệt nào, vì vậy quyết định giữ nguyên mô hình này với hai yếu tố ảnh hưởng đến hành vi công dân tổ chức của công chức.
Sau khi tiến hành phỏng vấn nghiên cứu định tính và nhận được ý kiến từ các cán bộ, lãnh đạo UBND huyện Nhà Bè, tác giả đã tiến hành chỉnh sửa và bổ sung bảng câu hỏi ban đầu nhằm nâng cao chất lượng thu thập dữ liệu.
3.3.4 Thiết kế bảng câu hỏi
Dựa trên mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả đã thiết kế bảng câu hỏi để thu thập thông tin về hành vi công dân tổ chức của công chức Bảng câu hỏi được chia thành ba phần nội dung chính.
Phần 1: Giới thiệu về mục đích nghiên cứu
Phần 2: Thông tin cá nhân, để phân nhóm đối tượng khảo sát gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên công tác, vị trí công tác, thu nhập
Phần 3: Bao gồm các câu hỏi định lượng, sử dụng thang đo Likert 5 điểm cho tất cả các biến Đo lường Hành vi công dân tổ chức của công chức trong mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu chính thức - Nghiên cứu định lƣợng
Có hai nhóm phương pháp chọn mẫu chính: (1) phương pháp chọn mẫu theo xác suất (chọn mẫu ngẫu nhiên) và (2) phương pháp chọn mẫu không theo xác suất (phi xác suất) Trong nghiên cứu này, phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là chọn mẫu thuận tiện, được áp dụng do tính khả thi cao Lý do lựa chọn phương pháp này là vì người tham gia dễ tiếp cận, sẵn sàng trả lời khảo sát, đồng thời giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thu thập thông tin.
Trong phân tích EFA, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 50, lý tưởng là 100, với tỷ lệ quan sát trên biến quan sát là 5:1, tốt nhất nên là 10:1 trở lên Theo Hair và cộng sự (1998), công thức xác định kích thước mẫu là N ≥ 5*x, trong đó x là tổng số biến quan sát.
Nghiên cứu gồm có 22 biến quan sát, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là
Để đạt được kích thước mẫu cần thiết, 210 phiếu khảo sát đã được gửi đi và thu về 210 phiếu, trong đó có 200 phiếu hợp lệ và 10 phiếu không hợp lệ Số phiếu không hợp lệ sẽ được loại bỏ trước khi nhập vào phần mềm SPSS Do đó, mẫu điều tra cuối cùng gồm 200 quan sát phù hợp với yêu cầu, đảm bảo tính đại diện cho nghiên cứu.
Dữ liệu sơ cấp sẽ được thu thập qua phiếu khảo sát đã được chuẩn bị sẵn, gửi đến công chức Ủy ban nhân dân huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh Thời gian thực hiện khảo sát diễn ra từ giữa tháng 7/2017 đến cuối tháng 8/2017.
Cấu trúc phiếu khảo sát gồm có ba phần:
(1) Giới thiệu tác giả, mục đích nghiên cứu;
(2) Thông tin về đối tượng được khảo sát;
(3) Nội dung các câu hỏi khảo sát
Nghiên cứu này sử dụng các thang đo dựa trên các nghiên cứu thực tiễn quản trị nguồn nhân lực của Guest (1999), hành vi công dân tổ chức của Williams và Anderson (1991), cùng với động lực phụng sự công của Perry (1996), như được thể hiện trong Bảng 3.1.
Thang đo yếu tố "Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực" bao gồm 10 câu hỏi theo nghiên cứu của Guest (1999), trong khi thang đo "Hành vi công dân tổ chức" được xây dựng với 7 câu hỏi dựa trên công trình của Williams và Anderson (1991) Ngoài ra, thang đo "Động lực phụng sự công" chứa 5 câu hỏi theo Perry (1996).
Bảng 3.1 Thang đo và mã hóa thang đo
Các thang đo Mã hóa
Thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực HRM
1 Tôi được cung cấp đầy đủ các cơ hội đào tạo và phát triển HRM1
2 Cơ quan tôi luôn cập nhật cho tôi biết thông tin về công việc có tốt hay không HRM2
3 Tôi nhận thấy sự khác biệt giữa lãnh đạo và nhân viên HRM3
4 Cơ quan tôi luôn cố gắng tạo cho công việc luôn thú vị và đa dạng HRM4
5 Cơ quan tôi luôn khuyến khích mọi người làm việc theo nhóm HRM5
6 Nhân viên mới trong cơ quan tôi được chọn qua một quy trình tuyển chọn khắc khe HRM6
7 Tôi cảm thấy công việc của mình rất ổn định HRM7
8 Khi có một vị trí quản lý thì cơ quan tôi thường chọn những người trong cơ quan hơn là tuyển người bên ngoài HRM8
9 Cơ quan tôi luôn trả lương theo thành tích đóng góp của mỗi người HRM9
10 Lãnh đạo tôi luôn hỏi ý kiến mọi người khi đưa ra quyết định có ảnh hưởng đến họ HRM10
Các thang đo Mã hóa
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân OCBI
1 Tôi sẵn lòng giúp đỡ đồng nghiệp khác khi họ có khối lượng công việc nhiều OCBI1
2 Tôi dành thời gian để lắng nghe các vấn đề của đồng nghiệp và chia sẻ lo lắng với họ OCBI2
3 Tôi sẵn lòng tạm ngưng việc của mình để giúp đỡ nhân viên mới OCBI3
4 Tôi hỗ trợ người quản lý của tôi trong công việc của họ ngay cả khi tôi không được họ yêu cầu OCBI4
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức OCB0
1 Sự có mặt của tôi tại nơi làm việc cao hơn định mức bình thường OCB01
2 Tôi tuân thủ các quy tắc không chính thức được thiết lập để duy trì trật tự OCB02
3 Tôi thông báo trước khi tôi không thể đến cơ quan làm việc OCB03
Thang đo Động lực phụng sự công PSM
1 Dịch vụ công có ích thì quan trọng đối với tôi PSM1
2 Những chuyện hằng ngày thường nhắc nhở tôi phải sống tương hỗ lẫn nhau PSM2
3 Đóng góp cho xã hội thì có ý nghĩa đối với tôi hơn là những gặt hái của bản thân PSM3
4 Tôi sẵn sàng hy sinh to lớn vì lợi ích xã hội PSM4
5 Tôi là một trong số ít người dám nhận lấy tổn thất về mình để giúp đỡ người khác PSM5
Các câu hỏi quan sát trong thang đo được đánh giá bằng thang đo Likert 5 mức độ, bao gồm các lựa chọn: rất không đồng ý, không đồng ý, trung hòa (không ý kiến), đồng ý và hoàn toàn đồng ý (tham khảo Phụ lục A).
3.4.3 Phương pháp xử lý số liệu
Phương pháp thống kê mô tả Frequencies được áp dụng cho dữ liệu thu thập, bao gồm các thống kê về các yếu tố mô tả khung mẫu và các yếu tố nhân khẩu học.
3.4.3.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ thống kê quan trọng để đánh giá mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong cùng một thang đo Khi các mục hỏi đo lường một khái niệm tiềm ẩn, chúng cần có mối liên quan chặt chẽ với nhau để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của thang đo.
Công thức của hệ số Cronbach’s Alpha là:
Trong đó: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi
Việc thực hiện kiểm định giúp tác giả loại bỏ các biến không phù hợp và biến rác trong nghiên cứu, đồng thời đánh giá độ tin cậy của từng thang đo qua hệ số Cronbach Alpha Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ Thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 được coi là có thể sử dụng, tuy nhiên một số nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên cũng chấp nhận được, vì đây chỉ là giới hạn dưới của độ tin cậy và có nhiều đại lượng khác để đo lường độ tin cậy của thang đo Do đó, trong giai đoạn đầu xây dựng bảng câu hỏi, hệ số Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0,6 đến 0,8 là hợp lý.
3.4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá, kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo và loại bỏ các biến không phù hợp, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng như một kỹ thuật để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu một cách hiệu quả.
Kiểm định Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity) được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0 rằng các biến không có tương quan trong tổng thể Nếu kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa tại mức sig nhỏ hơn 0,05, điều này có nghĩa là giả thuyết H0, cho rằng ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma trận đơn vị, sẽ bị bác bỏ.
Trị số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số quan trọng để đánh giá tính thích hợp của phân tích nhân tố Để phân tích nhân tố được coi là phù hợp, trị số KMO cần nằm trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1 Nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5, phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu.
Phân tích nhân tố sử dụng eigenvalue để xác định số lượng nhân tố cần thiết Eigenvalue thể hiện lượng biến thiên mà nhân tố giải thích, và chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 không hiệu quả trong việc tóm tắt thông tin so với một biến gốc.
Ma trận nhân tố, bao gồm ma trận nhân tố và ma trận nhân tố đã xoay, đóng vai trò quan trọng trong phân tích nhân tố Các biến có trọng số nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ, và những biến không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố, tức là có trọng số dưới 0,3, cũng sẽ không được giữ lại (Hair và cộng sự).
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ BÌNH LUẬN
Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện từ dữ liệu thu thập từ công chức của Ủy ban nhân dân huyện Nhà Bè, thành phố Hồ Chí Minh, trong khoảng thời gian từ giữa tháng 7 đến ngày 30 tháng 8 năm 2017 Với 22 biến quan sát, tác giả đã gửi 210 phiếu khảo sát để đạt kích thước mẫu cần thiết Sau khi loại bỏ 10 phiếu do trả lời sai hoặc thiếu thông tin, còn lại 200 phiếu hợp lệ được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Phần này sẽ tiến hành phân tích thống kê mô tả các biến liên quan đến thông tin cá nhân của các đối tượng được khảo sát
Bảng 4.1 Kết quả thống kê đại lượng nghiên cứu
Tiêu chí Tần số Tỷ lệ (%)
Từ 25 tuổi đến dưới 35 tuổi 71 35,5
Từ 35 tuổi đến dưới 45 tuổi 59 29,5
Trung cấp, cao đẳng 14 7 Đại học 174 87
Chức danh/Vị trí công việc
Từ 5 năm đến dưới 10 năm 34 17
Từ 10 năm đến dưới 15 năm 82 41
Trình độ lý luận chính trị
Từ 2 triệu đến dưới 4 triệu 47 23,5
Từ 4 triệu đến dưới 6 triệu 115 57,5
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ Bảng 4.1 khi xét theo từng biến thì kết quả như sau:
Hình 4.1 Biểu đồ thống kê mẫu nghiên cứu theo giới tính
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt lớn về giới tính trong số 200 công chức được khảo sát tại Ủy ban nhân dân huyện Nhà Bè, với 105 nam (chiếm 52,5%) và 95 nữ (chiếm 47,5%) Điều này cho thấy số lượng nam giới vượt trội hơn nữ giới trong mẫu quan sát ngẫu nhiên này.
Hình 4.2 Biểu đồ thống kê mẫu nghiên cứu theo độ tuổi
Dưới 25 tuổi Từ 25 đến dưới 35 tuổi Từ 35 đến dưới 45 tuổi Trên 45 tuổi
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phân bố độ tuổi của đối tượng khảo sát khá đa dạng Trong tổng số 200 quan sát, có 44 công chức dưới 25 tuổi (chiếm 22%), 71 công chức từ 25 đến dưới 35 tuổi (chiếm 35,5%), 59 công chức từ 35 đến dưới 45 tuổi (chiếm 29,5%), và 26 công chức từ 45 tuổi trở lên.
Tại huyện Nhà Bè, tỷ lệ nhân viên từ 25 tuổi trở lên đạt 78%, trong khi nhân viên dưới 25 tuổi chỉ chiếm 22% Điều này phản ánh đặc điểm của tổ chức là một cơ quan quản lý hành chính nhà nước, với 13% nhân viên ở độ tuổi 45 trở lên.
Hình 4.3 Biểu đồ thống kê mẫu nghiên cứu theo trình độ học vấn
Kết quả nghiên cứu cho thấy trong số 200 công chức được khảo sát, trình độ học vấn chủ yếu là đại học, với 87% (174 công chức) có bằng đại học, 7% (14 công chức) có bằng cao đẳng, và 6% (12 công chức) có trình độ sau đại học Không có công chức nào có trình độ sơ cấp hoặc trung cấp Điều này cho thấy rằng đa số công chức trong khảo sát đều có trình độ học vấn cao, chủ yếu là đại học.
Cao đẳng Đại học Sau đại học
Hình 4.4 Biểu đồ thống kê mẫu nghiên cứu theo chức danh/vị trí công việc
- Chức danh/vị trí công việc: Chức danh chuyên viên hoặc tương đương có
Trong nghiên cứu với 200 quan sát, có 160 người (80%) giữ chức danh công chức chuyên viên hoặc tương đương, trong khi 40 người (20%) đảm nhiệm các vị trí lãnh đạo phòng, ban, đơn vị hoặc tương đương Kết quả cho thấy phần lớn đối tượng nghiên cứu là những công chức đang làm việc trong các vị trí chuyên môn.
Hình 4.5 Biểu đồ thống kê mẫu nghiên cứu theo thâm niên công tác
- Thâm niên công tác: được chia làm 4 mức, trong đó số người làm việc dưới
Kết quả khảo sát cho thấy trong số 200 công chức được khảo sát, có 37 người làm việc từ 5 năm (chiếm 18,5%), 34 người từ 5 đến dưới 10 năm (chiếm 17%), 82 người từ 10 đến dưới 15 năm (chiếm 41%), và 47 người có thâm niên trên 15 năm (chiếm 23,5%) Đa số công chức khảo sát có thâm niên công tác từ 5 năm trở lên.
Chức danh/Vị trí công việc
Chuyên viên hoặc tương đương Lãnh đạo hoặc tương đương
Dưới 5 năm Từ 5 đến dưới 10 năm
Từ 10 đến dưới 15 năm Trên 15 năm
Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ thống kê quan trọng để đánh giá mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo Nó cho phép xác định xem các đo lường có sự tương quan với nhau hay không Việc áp dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi thực hiện phân tích nhân tố EFA là cần thiết để loại bỏ các biến không phù hợp, nhằm tránh việc tạo ra các yếu tố giả do các biến rác gây ra (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép ta loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ Tiêu chuẩn để chọn thang đo là Cronbach’s Alpha phải đạt từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1,0 cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt, trong khi giá trị từ 0,7 đến 0,8 vẫn có thể sử dụng được Một số nghiên cứu khác chỉ ra rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên cũng có thể chấp nhận được, đặc biệt khi khái niệm được đo lường còn mới mẻ đối với người tham gia nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
4.2.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.2 Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực: Cronbach’s Alpha = 0,739
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,739, vượt qua ngưỡng 0,7 Tuy nhiên, do hệ số tương quan biến - tổng của ba biến HRM1, HRM2 và HRM3 nhỏ hơn 0,3, nên cần loại bỏ ba biến quan sát này và thực hiện kiểm định lại.
2 đối với các biến quan sát còn lại
Bảng 4.3 Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực: Cronbach’s Alpha = 0,808
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,808, vượt qua ngưỡng 0,7, và tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều lớn hơn 0,3, chứng tỏ độ tin cậy của thang đo.
Bảy biến quan sát này được lựa chọn để đại diện cho thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và sẽ được áp dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.4 Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân: Cronbach’s Alpha = 0,857
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Hệ số Cronbach’s Alpha của bảng trên đạt 0,857, cho thấy độ tin cậy cao, trong khi các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3, xác nhận rằng 4 biến này đủ tiêu chuẩn để đại diện cho thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3 Kiểm định độ tin cậy thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.5 Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức: Cronbach’s Alpha = 0,787
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,787, và các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều lớn hơn 0,3, xác nhận rằng cả 3 biến đều phù hợp để đại diện cho thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức Những biến này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4 Kiểm định độ tin cậy thang đo Động lực phụng sự công
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Động lực phụng sự công trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.6 Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Động lực phụng sự công
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Động lực phụng sự công: Cronbach’s Alpha = 0,876
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ bảng phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,876, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3 Vì vậy, 5 biến này được giữ lại để đại diện cho thang đo Động lực phụng sự công và sẽ được áp dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha, ba biến quan sát HRM1, HRM2 và HRM3 cần được loại bỏ trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả kiểm định cuối cùng cho thấy các biến quan sát được sử dụng để đo lường yếu tố "Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực" gồm HRM4, HRM5, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9 và HRM10 Đối với yếu tố "Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân", các biến quan sát là OCBI1, OCBI2, OCBI3 và OCBI4 Yếu tố "Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức" được đo lường qua các biến OCBO1, OCBO2 và OCBO3 Cuối cùng, yếu tố "Động lực phụng sự công" sử dụng các biến PSM1, PSM2, PSM3, PSM4 và PSM5.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, không phân biệt biến phụ thuộc và biến độc lập, mà tập trung vào mối tương quan giữa các biến.
EFA (Phân tích yếu tố khám phá) giúp rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp F (F 0 Điều này có ý nghĩa quan trọng khi độ tin cậy đạt 99%, với Sig = 0,000 < 1%.
Hệ số tương quan Pearson 1 328 **
Hệ số tương quan Pearson 328 ** 1
Bảng 4.9 Kết quả tóm tắt mô hình giữa hai biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công
Model R R 2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phần mềm SPSS để thực hiện phân tích hồi quy với hai biến: Động lực phụng sự công là biến phụ thuộc và Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực là biến độc lập Kết quả hồi quy cho thấy hệ số R² hiệu chỉnh là 0,103, cho thấy rằng biến độc lập có ảnh hưởng 10,3% đến sự thay đổi của biến phụ thuộc, trong khi phần còn lại do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1,590, nằm trong khoảng 1 đến 3 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy tuyến tính giữa biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập nhỏ hơn 0,05, do đó biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc
Kết quả từ bảng phân tích cho thấy hệ số β chuẩn hóa là 0,328, lớn hơn 0, điều này chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa hai biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công.
Model Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig Đa công tuyến
HRM 0.322 066 0.328 4.885 000 1.000 1.000 a Biến phụ thuộc: PSM hệ tuyến tính thuận Hay nói cách khác, biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có ảnh hưởng tới Động lực phụng sự công, và ảnh hưởng này là ảnh hưởng tích cực vì có hệ số β dương
Bảng 4.11 Phân tích phương sai (ANOVA) giữa 2 biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mô hình có Sig = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó các kết quả hệ số có thể được xem xét
Hình 4.6 Biểu đồ Scatter mô tả mối liên hệ giữa biến Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công, và đường hồi quy
Kết luận từ kết quả hồi quy cho thấy có mối quan hệ tuyến tính thuận giữa thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và động lực phụng sự công Cụ thể, khi thực tiễn quản trị nguồn nhân lực được cải thiện, động lực phụng sự công cũng sẽ tăng lên.
Df Trung bình bình phương
Total 13.773 199 sự công của công chức Vậy giả thuyết H2 đưa ra đã được kiểm định và chứng minh
4.4.2 Kiểm định các giải thuyết còn lại bằng mô hình hồi quy bội
4.4.2.1 Mô hình hồi quy bội với biến phụ thuộc là Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Bảng 4.12 trình bày kết quả kiểm định sự tương quan giữa các biến liên quan đến thực tiễn quản trị nguồn nhân lực, động lực phụng sự công và hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Kết quả này giúp xác định mối liên hệ giữa các yếu tố quản trị và hành vi của nhân viên trong tổ chức, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và sự hài lòng của nhân viên.
** Kết quả kiểm định này có ý nghĩa ở mức 1% và là kiểm định 2 phía
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả kiểm định hai phía cho thấy có mối tương quan tích cực giữa các biến Hoạt động quản trị nguồn nhân lực, Động lực phụng sự công, và Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Cụ thể, hệ số tương quan Pearson của tất cả các cặp biến đều lớn hơn 0, cho thấy sự liên kết mạnh mẽ giữa các yếu tố này trong môi trường làm việc.
Các biến thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và động lực phụng sự công có mối liên hệ tích cực với hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Kiểm định này cho thấy kết quả có ý nghĩa với độ tin cậy 99%, với giá trị Sig đáng chú ý.
Hệ số tương quan Pearson 1 328 ** 532 **
Hệ số tương quan Pearson 328 ** 1 348 **
Hệ số tương quan Pearson 532 ** 348 ** 1
Bảng 4.13 Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là
Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Model R R 2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Chạy hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS cho thấy hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân là biến phụ thuộc, trong khi thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và động lực phụng sự công là các biến độc lập Kết quả hồi quy cho thấy R² hiệu chỉnh đạt 0,426, cho thấy rằng các biến độc lập ảnh hưởng 42,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc, trong khi phần còn lại do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1,762, nằm trong khoảng 1 đến 3 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra
Bảng 4.14 Kết quả hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc là
Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số hồi quy của các biến độc lập nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ rằng các yếu tố này có ý nghĩa thống kê 95% trong mô hình và đều ảnh hưởng đến hành vi.
Model Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig Đa công tuyến
PSM 142 057 143 2.484 014 875 1.143 a Biến phụ thuộc: OCBI công dân tổ chức hướng vào cá nhân; do đó, các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc
Phương trình hồi quy của mô hình chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến Hành vi công dân tổ chức, tập trung vào khía cạnh cá nhân.
Mô hình hồi quy chỉ ra rằng Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công có ảnh hưởng tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân, với hệ số hồi quy lần lượt là 0,196 và 0,142 Điều này cho thấy để cải thiện Hành vi công dân tổ chức của công chức, cần tăng cường Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công.
Kết quả từ bảng cho thấy hệ số β chuẩn hóa của các biến HRM và PSM đều lớn hơn 0, chứng tỏ rằng Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công có mối quan hệ tuyến tính thuận với Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Điều này có nghĩa là Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công ảnh hưởng tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân, thể hiện qua hệ số β dương.
Bảng 4.15 Phân tích phương sai (ANOVA) với biến phụ thuộc là
Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Df Trung bình bình phương
Total 134.362 199 a Biến phụ thuộc: OCBI b Predictors: (Constant), HRM, PSM
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mô hình có Sig = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó các kết quả hệ số có thể được xem xét
Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.20 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Diễn giải Hệ số hồi quy chuẩn hóa
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có tương quan tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có tương quan tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có tương quan tích cực đến Động lực phụng sự công
H3a Động lực phụng sự công có tương quan tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
H3b Động lực phụng sự công có tương quan tích cực đến Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Tất cả các giả thuyết được đặt ra đều được chứng minh về mặt thống kê với mức ý nghĩa 95% và phù hợp với mô hình nghiên cứu.
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm tra đa cộng tuyến là một bước quan trọng trong phân tích hồi quy, và trong bài viết này, tác giả đã sử dụng hệ số VIF để phát hiện hiện tượng này Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra đa cộng tuyến Tuy nhiên, kết quả cho thấy tất cả các biến đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy và các nhân tố là độc lập với nhau.
Kiểm định Durbin – Watson được sử dụng để xác định tính độc lập của sai số, tức là không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất, giá trị d sẽ gần bằng 2 Trong trường hợp này, giá trị d = 1,608 cho thấy nó nằm trong vùng chấp nhận, chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
Hình 4.7 Mô hình nghiên cứu với hệ số hồi quy chuẩn hóa
188 Động lực phụng sự công Public service motivation
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Hành vi công dântổ chức hướng vào tổ chức
Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Hành vi công dân tổ chức (Organizational Citizenship Behaviour) là khái niệm quan trọng trong quản lý, thể hiện sự cam kết và trách nhiệm của nhân viên đối với tổ chức Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hành vi này không có tương quan giữa các phần dư, cho thấy rằng nó đóng vai trò độc lập và thiết yếu trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của tổ chức.
Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến các thang đo bằng T-test và phân tích ANOVA
Phân tích này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính và biến định lượng thông qua phương pháp phân tích phương sai one way - ANOVA và Independent-Sample T-test Kết quả cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%, tức là mức ý nghĩa Sig < 0,05.
4.7.1 Kiểm định biến Giới tính
Để kiểm định giả thuyết về sự khác biệt phương sai đánh giá và câu trả lời giữa nam và nữ trong các câu hỏi liên quan đến biến Động lực phụng sự công, chúng ta sử dụng phương pháp kiểm định Independent-Sample T-test, do biến Giới tính chỉ có hai giá trị.
Bảng 4.21 Kết quả kiểm định Indepent-Sample T–test giữa Giới tính và Động lực phụng sự công (PSM)
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định T-test (Giả thiết phương sai bằng nhau)
Giả định phương sai bằng nhau 824 365 929
Giả định phương sai không bằng nhau (Welch) 929
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định Levene cho biến định lượng PSM cho thấy giá trị Sig lớn hơn 0,05, điều này chỉ ra rằng phương sai của biến này giữa hai giới tính nam và nữ là tương đương.
Giá trị Sig T-test của trung bình thang đo Động lực phụng sự công là 0,929, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá động lực phụng sự công giữa các đáp viên có giới tính khác nhau ở mức ý nghĩa 95%.
4.7.2 Kiểm định biến Độ tuổi
Để kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt phương sai Động lực phụng sự công giữa các nhóm độ tuổi, chúng ta thực hiện kiểm định one-way ANOVA, do độ tuổi chỉ có 3 giá trị.
Bảng 4.22 Kết quả kiểm định one-way – ANOVA giữa Độ tuổi và Động lực phụng sự công (PSM)
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định F-test (Giả thiết phương sai bằng nhau) Sig Sig (2-tailed)
Giả định phương sai bằng nhau 0.006 0.480
Giả định phương sai không bằng nhau (Welch) 0.594
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định Levene cho biến định lượng PSM cho thấy giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, điều này chỉ ra rằng phương sai của biến này khác nhau giữa các độ tuổi.
Giá trị Sig F-test của trung bình thang đo Động lực phụng sự công là 0,594, cho thấy rằng ở mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về động lực phụng sự công giữa các đáp viên ở các độ tuổi khác nhau.
4.7.3 Kiểm định biến Thu nhập
Để kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt phương sai động lực giữa các nhóm có thu nhập khác nhau, chúng ta sử dụng phương pháp kiểm định one-way ANOVA Phương pháp này giúp xác định xem có sự khác biệt đáng kể nào trong các câu hỏi giữa những người có thu nhập khác nhau hay không.
Bảng 4.23 Kết quả kiểm định one-way – ANOVA giữa Thu nhập và Động lực phụng sự công (PSM)
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định F-test (Giả thiết phương sai bằng nhau) Sig Sig (2-tailed)
Giả định phương sai bằng nhau 0.806 0.000
Giả định phương sai không bằng nhau (Welch) 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định Levene cho các định lượng PSM cho thấy giá trị Sig > 0,05, điều này chỉ ra rằng phương sai của biến này không có sự khác biệt giữa các mức thu nhập khác nhau.
Giá trị Sig F-test của trung bình thang đo Động lực phụng sự công là 0,000, cho thấy có sự khác biệt thống kê có ý nghĩa về Động lực phụng sự công giữa các đáp viên với mức thu nhập khác nhau, với mức ý nghĩa 95%.
Kết quả trên có thể được giải thích thông qua Thuyết Nhu cầu của Maslow
Nhu cầu cấp cao về động lực phục vụ cộng đồng khó có thể xuất hiện khi nhu cầu cơ bản về an toàn tài chính chưa được thỏa mãn Hiện nay, tình hình cơ cấu tiền lương cho thấy nhu cầu đảm bảo an toàn tài chính vẫn khó đáp ứng trong tương lai gần Nguyên nhân chính bao gồm cơ cấu chi đầu tư chưa hiệu quả, gánh nặng nợ công và những vấn đề tồn tại trong cơ cấu tổ chức cán bộ, công chức.
Mặc dù tỷ lệ cán bộ, công chức trên tổng dân số Việt Nam cao hơn nhiều nước, nhưng chỉ dưới 30% trong số họ làm việc hiệu quả Sự phân bổ cán bộ không hợp lý và chế độ lương cào bằng đã làm tăng chi thường xuyên của Nhà nước và giảm thu nhập bình quân của cán bộ, công chức Theo Thuyết Nhu cầu của Maslow, nếu không giải quyết những vấn đề này, động lực phục vụ công sẽ khó phát triển.
4.7.4 Kiểm định biến Vị trí công việc
Để kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt trong phương sai giữa Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân và Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức, chúng tôi đã thực hiện kiểm định Independent Sample T-test Nghiên cứu này tập trung vào các cá nhân có vị trí công việc khác nhau và các câu hỏi liên quan.
Bảng 4.24 Kết quả kiểm định Indepent-Sample T–test giữa Vị trí công việc và Hành vi của công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định T-test (Giả thiết phương sai bằng nhau) Sig Sig (2-tailed)
Giả định phương sai bằng nhau 0.000 0.000
Giả định phương sai không bằng nhau (Welch) 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả kiểm định Levene cho biến định lượng OCBI cho thấy giá trị Sig < 0,05, cho thấy phương sai của các biến này khác nhau giữa các vị trí công việc khác nhau.
Giá trị Sig T-test của trung bình thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân là 0,000, cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân giữa những đáp viên có vị trí công tác khác nhau với mức ý nghĩa 95%.
Bảng 4.25 Kết quả kiểm định Indepent-Sample T–test giữa Vị trí công việc và Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định T-test (Giả thiết phương sai bằng nhau) Sig Sig (2-tailed)
Giả định phương sai bằng nhau 0.000 0.000
Giả định phương sai không bằng nhau (Welch) 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
