Đề tài Nghiên cứu thực hiện tại công ty Dragon Logistics

1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU LÝ DO NGHIÊN CỨU: Trong bèi c¶nh nÒn kinh tÕ thÞ tr•êng diÔn biÕn phøc t¹p vµ c¹nh tranh ngµy cµng gay g¾t, ®Æc biÖt khi ViÖt Nam ®· lµ thµnh viªn cña Tæ chøc Th•¬ng M¹i ThÕ giíi (WTO). C¸c c«ng ty ®ang bÞ cuèn hót vµo vßng xo¸y c¹nh tranh khèc liÖt trong tÊt c¶ c¸c lÜnh vùc ®Ó tån t¹i vµ ph¸t triÓn. Mét trong nh÷ng yÕu tè quan träng nhÊt, quyÕt ®Þnh nhÊt chÝnh lµ nguån nh©n lùc cña c¸c c«ng ty. Trong lÜnh vùc dÞch vô yÕu tè con ng•êi cµng quan träng h¬n, yÕu tè ®ã ®•îc xem lµ mÊu chèt quan träng nhÊt, quyÕt ®Þnh chÊt l•îng dÞch vô, yÕu tè sèng cßn cña c«ng ty. ChÊt l•îng cña nguån nh©n lùc nãi chung, cô thÓ lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn gi÷ vai trß then chèt, quyÕt ®Þnh sù thµnh b¹i trong viÖc triÓn khai, thùc hiÖn c¸c chiÕn l•îc kinh doanh do cÊp l·nh ®¹o cña tæ chøc ®Ò ra. Ngoµi ra hiÖn t•îng nh©n viªn nghØ viÖc ®Ó chuyÓn sang c«ng ty kh¸c còng ngµy cµng gia t¨ng lµm ¶nh h•ëng rÊt lín ®Õn ho¹t ®éng kinh doanh cña c¸c c«ng ty, ®ã lµ nguyªn nh©n g©y ra sù bÊt æn ®Þnh vµ tõ ®ã lµm ¶nh h•ëng ®Õn môc tiªu chung, chiÕn l•îc tæng thÓ mµ tæ chøc ®· ®Ò ra. VËy ®©u lµ nguyªn nh©n, c¸c yÕu tè nµo t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn? §Ò tµi nµy nh»m nghiªn cøu c¸c yÕu tè bao gåm v¨n hãa c«ng ty; phong c¸ch l·nh ®¹o cña cÊp trªn; b¶n chÊt c«ng viÖc, m«i tr•êng lµm viÖc, chÕ ®é l•¬ng bæng, phóc lîi, ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn, quan hÖ ®ång nghiÖp… ®•îc gäi chung lµ nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn thang ®o m« t¶ c«ng viÖc (Job Descriptive Index-JDI). Th«ng qua nghiªn cøu sÏ chØ râ ra møc ®é quan träng còng nh• sù t•¬ng t¸c vµ t¸c ®éng cña c¸c yÕu tè trªn ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Tõ ®ã gióp cho c«ng ty ®Ò ra c¸c gi¶i ph¸p gióp æn ®Þnh vµ n©ng cao kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. 2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: Trong nhiÒu thËp kû qua ®· cã rÊt nhiÒu ®Ò tµi còng nh• c«ng tr×nh nghiªn cøu, tËp trung ph©n tÝch c¸c yÕu tè ¶nh h•ëng ®Õn møc ®é tháa m·n vµ sù g¾n kÕt cña nh©n viªn víi tæ chøc. T¹i h¶i ngo¹i cã c¸c nghiªn cøu ®iÓn h×nh nh• cña Lok & Crawfoed (2001, 2004), Wang & Crawford (2005), nghiªn cøu cña Chen (2004), cña McColl-Kennedya & Anderson (2002) tËp trung nghiªn cøu vÒ sù ¶nh h•ëng cña v¨n hãa tæ chøc, phong c¸ch l·nh ®¹o ®Õn møc ®é tháa m·n trong c«ng viÖc vµ ý thøc g¾n kÕt víi tæ chøc cña nh©n viªn. T¹i ViÖt Nam cã c¸c nghiªn cøu cña PGS.TS.TrÇn ThÞ Kim Dung (2005, 2007) nghiªn cøu vÒ nhu cÇu, sù tháa m·n cña nh©n viªn vµ møc ®é g¾n kÕt víi tæ chøc. Trong nghiªn cøu nµy kÕ thõa kÕt qu¶ cña c¸c nghiªn cøu tr•íc ®· chØ ra c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn møc ®é tháa m·n, sù næ lùc cña nh©n viªn vµ c¸c thang ®o phï hîp t•¬ng øng, tõ ®ã x©y dùng m« h×nh nhiÒu yÕu tè vµ nghiªn cøu sù t¸c ®éng cña c¸c yÕu tè nµy ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Môc tiªu cô thÓ cña ®Ò tµi bao gåm: 1. NhËn d¹ng mét sè yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn t¹i c«ng ty Dragon Logistics t¹i phÝa Nam b»ng c¸ch thiÕt lËp m« h×nh håi qui gi÷a c¸c yÕu tè lµ v¨n hãa tæ chøc, phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, quan hÖ ®ång nghiÖp, m«i tr•êng lµm viÖc, tiÒn l•¬ng, phóc lîi, th¨ng tiÕn, kÕ ho¹ch ®µo t¹o nguån nh©n lùc vµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn th«ng qua c¸c thang ®o t•¬ng øng ®Ó l•îng hãa c¸c yÕu tè trong m« h×nh, tõ ®ã tiÕn hµnh ph©n tÝch ®Þnh l•îng. 2. Trªn c¬ së kÕt qu¶ nghiªn cøu ®Þnh l•îng, ®Ò xuÊt c¸c gi¶i ph¸p gióp cho Ban qu¶n trÞ c«ng ty ®•a ra c¸c chÝnh s¸ch nh©n sù nh»m n©ng cao kÕt qu¶ lµm viÖc 3 cña nh©n viªn, n©ng cao chÊt l•îng nguån nh©n lùc t¹i c«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam. Môc ®Ých nghiªn cøu cña ®Ò tµi nh»m gióp cho c«ng ty qu¶n trÞ tèt nguån nh©n lùc cña m×nh th«ng qua viÖc ®¸nh gi¸ c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: §Ò tµi nghiªn cøu ®•îc thùc hiÖn th«ng qua hai giai ®o¹n chÝnh: (1) Dùa trªn c¸c lý thuyÕt vÒ Phong c¸ch l·nh ®¹o (trong ®Ò tµi nghiªn cøu nµy sö dông Phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt), V¨n ho¸ tæ chøc, thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc (Job Descriptive Index) cña Smith et al (1969) ®· ®•îc hiÖu chØnh (AJDI) … vµ c¸c thang ®o lý thuyÕt t•¬ng øng ®Ó h×nh thµnh c¬ së lý luËn. Sau ®ã tiÕn hµnh nghiªn cøu ®Þnh tÝnh b»ng ph•¬ng ph¸p pháng vÊn nhãm ®Ó hiÖu chØnh thang ®o cho phï hîp víi thùc tiÔn cña c«ng ty vµ tiÕn hµnh x©y dùng b¶ng pháng vÊn; (2) Nghiªn cøu ®Þnh l•îng th«ng qua viÖc kh¶o s¸t kho¶ng 150 nh©n viªn vµ thùc hiÖn c¸c ph©n tÝch d÷ liÖu ®Þnh l•îng. MÉu ®iÒu tra trong nghiªn cøu chÝnh thøc ®•îc thùc hiÖn b»ng ph•¬ng ph¸p lÊy mÉu quota víi 150 nh©n viªn ®ang lµm viÖc toµn thêi gian t¹i c«ng ty Dragon Logistics t¹i phÝa Nam. D÷ liÖu ®•îc xö lý b»ng SPSS for Windows 15.0 víi c¸c c«ng cô thèng kª m« t¶ (Descriptives), kiÓm ®Þnh Independent sample T test, Oneway ANOVA, kiÓm ®Þnh thang ®o víi Cronbach’s Alpha, ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA), thiÕt lËp m« h×nh håi quy béi (SRF). 4 Ph•¬ng ph¸p ph©n tÝch d÷ liÖu chñ yÕu ®•îc sö dông trong ®Ò tµi nghiªn cøu lµ ph•¬ng ph¸p ph©n tÝch nh©n tè, håi qui béi. §èi víi nh÷ng ph©n tÝch nµy ®ßi hái ph¶i cã mét cì mÉu ®ñ lín. Cã nhµ nghiªn cøu cho r»ng kÝch th•íc mÉu tèi thiÓu ph¶i tõ 100 ®Õn 150 (Hair, 1998), còng cã nhµ nghiªn cøu cho r»ng kÝch th•íc mÉu tíi h¹n ph¶i lµ 200 (Hoelter 1983, hay Gorsuch) (TrÝch tõ NguyÔn §×nh Thä, 2004: tr23), cã t¸c gi¶ cho lµ ph¶i 300 (Norusis, 2005: tr400). C¸c nghiªn cøu trong ngµnh thèng kª ë ViÖt Nam sö dông cì mÉu b»ng 3% tæng sè phÇn tö cña tæng thÓ. C«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam cã kho¶ng 500 nh©n viªn, cì mÉu cña ®Ò tµi lµ 150 trong tæng sè gÇn 500 nh©n viªn (chiÕm 30%) vµ ®¹i diÖn ®•îc cho c¸c bé phËn kh¸c nhau trong c«ng ty. PHẠM VI NGHIÊN CỨU: Nghiªn cøu ®•îc thùc hiÖn t¹i c«ng ty Dragon Logistics, mét c«ng ty cã vèn ®Çu t• NhËt B¶n ho¹t ®éng trong lÜnh vùc Logistics t¹i ViÖt Nam cã hÖ thèng chi nh¸nh, trung t©m ph©n phèi, vËn chuyÓn vµ kho b·i trªn toµn quèc. §Ò tµi nghiªn cøu tËp trung chñ yÕu vµo khu vùc phÝa Nam gåm tÊt c¶ c¸c c¸n bé cÊp l·nh ®¹o vµ nh©n viªn trong chuçi hÖ thèng t¹i Thµnh phè Hå ChÝ Minh, B×nh D•¬ng vµ §ång Nai. Ý NGHĨA KHOA HỌC THỰC TIỄN CỦA NGHIÊN CỨU: §Ò tµi nghiªn cøu nµy nh»m ®•a ra mét h•íng míi trong vÊn ®Ò ph©n tÝch chÊt l•îng nguån nh©n lùc, ®¸nh gi¸ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn b»ng ph•¬ng ph¸p nghiªn cøu ®Þnh l•îng vµ m« h×nh hãa c¸c yÕu tè mét c¸ch khoa häc. Nã gióp cho c¸c cÊp l·nh ®¹o cña c«ng ty ®Ò ra vµ tËp trung vµo c¸c chiÕn l•îc nh©n sù h÷u Ých ®Ó æn ®Þnh vµ n©ng cao kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn, n©ng cao chÊt l•îng nguån nh©n lùc cho c«ng ty Dragon Logistics nãi riªng vµ c¸c c«ng ty kh¸c nãi chung. 5 KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN: KÕt cÊu cña luËn v¨n gåm 4 ch•¬ng: • Tæng quan nghiªn cøu. • Ch•¬ng 1: C¬ së lý luËn vµ m« h×nh nghiªn cøu. • Ch•¬ng 2: ThiÕt kÕ nghiªn cøu • Ch•¬ng 3: Xö lý sè liÖu vµ th¶o luËn kÕt qu¶. • Ch•¬ng 4: Gi¶i ph¸p hoµn thiÖn c¸c yÕu tè ¶nh h•ëng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. • KÕt luËn. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ KIẾN Ch•¬ng 1 sÏ giíi thiÖu s¬ l•îc vÒ c«ng ty Dragon Logistics t¹i phÝa Nam - n¬i thùc hiÖn nghiªn cøu vµ c¸c lý thuyÕt liªn quan ®Õn c¸c yÕu tè t¸c ®éng trong m« h×nh nghiªn cøu nh•: Phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, v¨n hãa tæ chøc, nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn thang ®o m« t¶ c«ng viÖc ®· ®•îc hiÖu chØnh vµ chän läc (AJDI) gåm: b¶n chÊt c«ng viÖc, m«i tr•êng lµm viÖc, tiÒn l•¬ng, phóc lîi, ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn, quan hÖ ®ång nghiÖp vµ cuèi cïng lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. 1.1 GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ CÔNG TY NƠI THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU 1.1.1 Giíi thiÖu vÒ c«ng ty Dragon Logistics: 6 C«ng ty Dragon Logistics ®•îc Bé KÕ Ho¹ch vµ §Çu T• cÊp giÊy phÐp thµnh lËp sè 1709/GP vµo n¨m 1997, c«ng ty cã trô së chÝnh t¹i Thµnh phè Hå chÝ Minh, vèn ®Çu t• lµ 30 triÖu USD. C«ng ty Dragon Logistics lµ liªn doanh gi÷a c¸c tËp ®oµn th•¬ng m¹i næi tiÕng thÕ giíi cña NhËt B¶n - tËp ®oµn SUMITOMO, tËp ®oµn SUZUYO lµ chuyªn gia hµng ®Çu trong lÜnh vùc logistics víi hÖ thèng ®¹i lý réng kh¾p toµn cÇu vµ C«ng ty DÞch vô vËn chuyÓn VINAFCO trùc thuéc Bé Giao Th«ng VËn T¶i. C«ng ty Dragon Logistics lµ thµnh viªn cña VIFFAS n¨m 1997, thµnh viªn cña FIATA vµo n¨m 1998, thµnh viªn cña IATA vµo n¨m 1999 vµ lµ c«ng ty ho¹t ®éng trong lÜnh vùc logistics ®•îc c«ng nhËn ®¹t chuÈn quèc tÕ vµ ®•îc cÊp chøng chØ ISO 9001 vµo n¨m 2001. PhÝa ®èi t¸c NhËt B¶n n¾m gi÷ kho¶ng 80% tæng vèn ®Çu t• nªn hoµn toµn chñ ®éng chän lùa c¸c chiÕn l•îc kinh doanh vµ n¾m gi÷ c¸c vÞ trÝ cao cÊp nhÊt trong ban qu¶n trÞ còng nh• trong c¬ cÊu tæ chøc cña c«ng ty. V¨n hãa tæ chøc hoµn toµn chÞu sù ¶nh h•ëng bëi phong c¸ch lµm viÖc cña ng•êi NhËt B¶n. Do ®ã c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc x©y dùng vµ ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu phï hîp víi c¸c ®Æc ®iÓm riªng cña c«ng ty Dragon Logistics. 1.1.2 LÜnh vùc ho¹t ®éng cña c«ng ty Dragon Logistics: Ho¹t ®éng chÝnh cña c«ng ty bao gåm: dÞch vô vËn chuyÓn, giao nhËn quèc tÕ (door to door service); vËn t¶i quèc tÕ ®a ph•¬ng thøc (hµng kh«ng, ®•êng biÓn vµ ®•êng bé); xÕp dì vµ l¾p ®Æt hµng siªu tr•êng siªu träng cho c¸c dù ¸n, c«ng tr×nh; lµ ®¹i lý giao nhËn cña tËp ®oµn Sumitrans, Suzuyo, UPS; t• vÊn, m«i giíi xuÊt nhËp khÈu; trung t©m ph©n phèi hµng ho¸, kinh doanh kho b·i, kinh doanh ho¹t ®éng kho ngo¹i quan vµ dÞch vô logistics quèc tÕ. 7 T¹i ViÖt Nam, c«ng ty cung cÊp dÞch vô cho c¸c kh¸ch hµng lín vµ c¸c tËp ®oµn lín nh•: tËp ®oµn Nidec Tosok, tËp ®oµn Sanyo Ha Asean, Canon, Honda, Suzuki, Yamaha, Isuzu, Vina Star, Nissei... 1.1.3 M¹ng l•íi chi nh¸nh vµ hÖ thèng ph©n phèi cña c«ng ty Dragon Logistics: M¹ng l•íi ho¹t ®éng cña c«ng ty bao phñ toµn quèc th«ng qua c¸c chi nh¸nh vµ ®¹i lý.  T¹i miÒn Nam:  C«ng ty TNHH Dragon Logistics §Þa chØ: 1A C«ng tr•êng Mª Linh, QuËn 1, Tp.Hå ChÝ Minh.  Trung T©m ph©n phèi phÝa Nam §Þa chØ: Khu C«ng NghiÖp Amata, Biªn Hoµ, §ång Nai  Tæng kho vµ kho Ngo¹i quan §Þa chØ: Sè 7, §¹i lé ®éc lËp, Khu C«ng NghiÖp Sãng ThÇn, B×nh D•¬ng  T¹i miÒn Trung:  Chi nh¸nh C«ng ty Dragon Logistics §Þa chØ: Khu c«ng nghiÖp Hoµ Kh¸nh, Tp.§µ N½ng.  T¹i miÒn B¾c:  V¨n phßng C«ng ty Dragon Logistics §Þa chØ: 33C, C¸t Linh, Hµ Néi.  Chi nh¸nh C«ng ty Dragon Logistics §Þa chØ: Sè 5, ®•êng bao NguyÔn BØnh Khiªm, Tp. H¶i Phßng.  C¸c ®¹i lý t¹i n•íc ngoµi: 8 C«ng ty cã nhiÒu ®¹i lý vµ v¨n phßng ®¹i diÖn t¹i nhiÒu n•íc nh• Mü, Mehico, NhËt B¶n, Th¸i Lan, Indonesia, Sigapore, Hµn Quèc… t¹o thµnh mét chuçi cung øng dÞch vô logistics toµn cÇu (dÞch vô trän gãi - door to door service). 1.1.4 TÇm nh×n, sø m¹ng cña c«ng ty Dragon Logistics: Môc tiªu cña c«ng ty lµ trë thµnh c«ng ty ®øng ®Çu trong lÜnh vùc kinh doanh dÞch vô logistics, kho vËn vµ vËn t¶i. Gi÷ v÷ng vµ ph¸t triÓn m¹ng l•íi chi nh¸nh vµ hÖ thèng ph©n phèi trªn toµn quèc còng nh• c¸c ®¹i lý ë n•íc ngoµi, trªn c¬ së ®ã t¹o thµnh mét chuçi cung øng logistics m¹nh mÏ, ®·m b¶o ba môc tiªu:  ChÊt l•îng dÞch vô.  Sù tháa m·n kh¸ch hµng.  Sù ph¸t triÓn bÒn v÷ng cña c«ng ty. 1.1.5 KÕt qu¶ ho¹t ®éng kinh doanh cña c«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam: 9  L•îng kh¸ch hµng. L•îng kh¸ch hµng cña c«ng ty t¹i khu vùc phÝa Nam t¨ng lªn hµng n¨m vµ trong giai ®o¹n 2003 - 2008 t¨ng b×nh qu©n trong giai ®o¹n nµy lµ 26,6% (b¶ng 1.1). §©y lµ biÓu hiÖn tÝch cùc ®¸nh dÊu sù t¨ng tr•ëng nhanh cña c«ng ty. B¶ng 1.1: L•îng kh¸ch hµng giai ®o¹n 2003 - 2008 §¬n vÞ: c«ng ty N¨m 2003 2004 2005 2006 2007 2008 B×nh qu©n L•îng kh¸ch hµng 15 22 27 31 38 48 Tû lÖ t¨ng (%) 46,7 22,7 14,8 22,6 26,3 26,6 Nguån: phßng hµnh chÝnh - kÕ to¸n.  Doanh thu. L•îng kh¸ch hµng t¹i khu vùc phÝa Nam gia t¨ng theo tõng n¨m dÉn ®Õn doanh thu còng t¨ng theo qua tõng n¨m, tèc ®é t¨ng trung b×nh giai ®o¹n 2003 - 2008 ®¹t 33%. B¶ng 1.2: Doanh thu giai ®o¹n 2003 - 2008 §¬n vÞ: tØ ®ång N¨m 2003 2004 2005 2006 2007 2008 B×nh qu©n Doanh thu 161 227 292 381 503 669 Tû lÖ t¨ng (%) 41 28,6 30,5 32 33 33 Nguån: phßng hµnh chÝnh - kÕ to¸n. 1.1.6 §Æc ®iÓm vµ t×nh h×nh nh©n sù cña c«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam:  Sè l•îng lao ®éng trong giai ®o¹n 2003-2008 10 Sè l•îng lao ®éng t¹i khu vùc phÝa Nam t¨ng ®Òu qua c¸c n¨m, møc t¨ng b×nh qu©n trong giai ®o¹n 2003 - 2008 lµ 32,1%(b¶ng 1.3). 11 B¶ng 1.3: Sè l•îng lao ®éng t¹i khu vùc phÝa Nam giai ®o¹n 2003 - 2008 §¬n vÞ: ng•êi N¨m 2003 2004 2005 2006 2007 2008 B×nh qu©n L•îng lao ®éng 112 152 207 267 346 497 Tû lÖ t¨ng (%) 35,7 36,2 28,9 29,6 43,6 32,1 Nguån: phßng hµnh chÝnh - kÕ to¸n H×nh 1.1: L•îng lao ®éng t¹i khu vùc phÝa Nam giai ®o¹n 2003-2008  N¨ng suÊt lao ®éng (NSL§ tÝnh b»ng tæng doanh thu trªn tæng sè lao ®éng tõng n¨m). B¶ng 1.4: N¨ng suÊt lao ®éng giai ®o¹n 2003-2008 §¬n vÞ: tØ ®ång/ng•êi N¨m 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Doanh thu (tØ ®ång) 161 227 292 381 503 669 L•îng lao ®éng (ng•êi) 112 152 207 267 346 497 NSL§ (tØ ®ång/ng•êi) 1,44 1,49 1,41 1,43 1,45 1,35 Nguån: phßng hµnh chÝnh - kÕ to¸n Số lượng lao động giai đoạn 2003-2008 112 152 207 267 346 497 0 100 200 300 500 600 Năm Lao độ ng 2003 2004 2005 2006 2007 2008 12 Chóng ta thÊy n¨ng suÊt lao ®éng cao nhÊt cña c«ng ty ®¹t 1,49 tØ ®ång/ng•êi vµ thÊp nhÊt lµ 1,35 tØ ®ång/ng•êi, ch•a cã sù t¨ng ®ét ph¸ nµo vµ cã chiÒu h•íng gi¶m trong giai ®o¹n 2007-2008 (h×nh 1.2). H×nh 1.2 N¨ng suÊt lao ®éng giai ®o¹n 2003-2008 1.7 C¬ cÊu lao ®éng: -Giíi tÝnh. -§é tuæi. -Tr×nh ®é. -Th©m niªn c«ng t¸c.  Bé m¸y qu¶n lý c«ng ty. Bé m¸y qu¶n lý c«ng ty gåm cã tæng gi¸m ®èc vµ 4 phã tæng gi¸m ®èc (s¬ ®å 1.1). - Phã tæng gi¸m ®èc phô tr¸ch phßng ®iÒu hµnh, phßng ®¹i lý, phßng marketing vµ phßng hµnh chÝnh-kÕ to¸n. - Phã tæng gi¸m ®èc phô tr¸ch phßng kho vËn, phßng vËn chuyÓn, phßng thiÕt kÕt l¾p ®Æt, phßng qu¶n lý b·i vµ container. - Hai phã tæng gi¸m ®èc phô tr¸ch khu vùc miÒn Trung vµ khu vùc miÒn B¾c. Bé m¸y qu¶n lý cña c«ng ty ®•îc tãm t¾t theo s¬ ®å tæ chøc rót gän nh• sau: Năng suất lao động giai đoạn 2003-2008 1.44 1.49 1.41 1.43 1.45 1.35 1.25 1.3 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 Năm Tỉ đồ ng /ng ườ i 2003 2004 2005 2006 2007 2008 13 S¬ ®å 1.1: S¬ ®å tæ chøc rót gän cña c«ng ty Dragon Logistics: Tæng Gi¸m §èc (General Director) Phã Tæng Gi¸m §èc (Deputy General director) Phã Tæng Gi¸m §èc (Deputy General director) Phã Tæng Gi¸m §èc (Deputy General director) Phßng §iÒu Hµnh (Operation Dept.) Phßng §¹i Lý (Agent Dept.) Phßng Markerting Phßng Hµnh ChÝnh KÕ To¸n (Accounting & Administration Dept.) Phßng Kho VËn (Warehousing Dept.) Phßng VËn ChuyÓn (Trucking Dept.) Phßng ThiÕt KÕ-L¾p §Æt (Design&Installatio n Dept.) Phßng Qu¶n Lý B·i vµ Container (Yard & Container) Qu¶n lý Khu vùc MiÒn Trung Phã Tæng Gi¸m §èc (Deputy General director) Qu¶n lý Khu vùc MiÒn B¾c 14 1.2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ LÀM VIỆC CỦA NHÂN VIÊN. Trong phÇn nµy sÏ tr×nh bµy c¸c lý thuyÕt cã liªn quan ®Õn c¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn, c¸c lý thuyÕt nµy sÏ lµm nÒn t¶ng lý luËn cho c¸c biÕn nghiªn cøu trong m« h×nh nghiªn cøu. C¬ së lý luËn cña luËn v¨n dùa trªn 4 lý thuyÕt cã liªn quan gåm: phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, v¨n hãa tæ chøc, nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc ®· ®•îc hiÖu chØnh vµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. T¸c gi¶ quyÕt ®Þnh chØ lùa chän nghiªn cøu mét sè yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn dùa trªn nÒn t¶ng cña c¸c lý thuyÕt t•¬ng øng vµ cã sù kÕt hîp víi c¸c ®iÒu kiÖn ®Æc thï cña c«ng ty Dragon Logistics sau ®ã ®•a c¸c yÕu tè nµy vµo m« h×nh håi qui ®Ó t×m ra mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh b»ng ph•¬ng ph¸p ®Þnh l•îng theo c¸c tiªu chÝ nh• sau: - C¸c yÕu tè t¸c ®éng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc •íc l•îng ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu ®· cã s½n lý thuyÕt dÉn ®¹o theo c¸c nghiªn cøu tr•íc ®ã cña PGS.TS TrÇn ThÞ Kim Dung ( 2005, 2007) (Nhu cÇu, sù tháa m·n cña nh©n viªn vµ møc ®é g¾n kÕt ®èi víi tæ chøc, B2004-22-67, ®Ò tµi nghiªn cøu cÊp bé, tr•êng ®¹i häc Kinh tÕ thµnh phè Hå ChÝ Minh; AÛnh h•ëng cña v¨n hãa tæ chøc vµ phong c¸ch l·nh ®¹o ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn vµ lßng trung thµnh cña hä ®èi víi tæ chøc, B2006, ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc cÊp bé, tr•êng ®¹i häc Kinh tÕ thµnh phè Hå ChÝ Minh). - Sù lùa chän c¸c yÕu tè lµ phï hîp víi ®Æt ®iÓm, tÝnh chÊt v¨n hãa, m«i tr•êng lµm viÖc cô thÓ, t×nh h×nh nh©n sù còng nh• phong c¸ch qu¶n lý kiÓu NhËt B¶n t¹i c«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam. Trong nghiªn cøu nµy th«ng qua th¶o luËn nhãm vµ kÕ thõa c¸c nghiªn cøu tr•íc cña PGS.TS TrÇn ThÞ Kim Dung, t¸c gi¶ ®•a vµo m« h×nh håi qui yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt theo lý thuyÕt cña Burn vµ Bass (1985), yÕu v¨n hãa tæ 15 chøc theo quan ®iÓm cña Wallach (1983) vµ mét sè thµnh phÇn trong chØ sè m« t¶ c«ng viÖc cña Smith et al (1969) bëi tÝnh cÊp thiÕt, sù phï hîp vµ c¸c ®ãng gãp cña nã ®èi víi trµo l•u l·nh ®¹o míi trªn thÕ giíi vµ ®Æc biÖt c¸c yÕu tè nµy lµ hoµn toµn phï hîp víi m«i tr•êng lµm viÖc còng nh• c¸c quan ®iÓm l·nh ®¹o cña ng•êi NhËt ®ang thùc hiÖn t¹i c«ng ty Dragon Logistics. 1.2.1 Phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt (Transformational Leadership): Trong vµi thËp niªn qua ®· cã rÊt nhiÒu nghiªn cøu vÒ nghÖ thuËt l·nh ®¹o (Leadership) trªn thÕ giíi ®iÓn h×nh nh• cña Stogdill (1974), Burns (1978), Bass (1985), G.A Yukl (2002), Chen (2004). C¸c nghiªn cøu cè g¾ng ®•a ra nhiÒu c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau, ®i tõ c¸c ®Þnh nghÜa gi¶n ®¬n ®Õn cao cÊp vµ phøc t¹p. Theo nghiªn cøu cña Stogdill, nghÖ thuËt l·nh ®¹o lµ kh¶ n¨ng truyÒn c¶m høng, h•íng dÉn ng•êi kh¸c x©y dùng vµ ®¹t ®•îc tÇm nh×n chung cña tæ chøc. Trong kho¶ng tõ cuèi nh÷ng n¨m 1980 ®Õn nay, trong c¸c s¸ch b¸o, tµi liÖu vÒ qu¶n trÞ kinh doanh trªn thÕ giíi cã sù quan t©m rÊt lín ®Õn phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt (transformational leadership). Phong c¸ch tiÕp cËn nµy dùa trªn nghiªn cøu sù t¸c ®éng qua l¹i gi÷a cÊp trªn vµ cÊp d•íi, nã thÓ hiÖn sù t¸c ®éng cña cÊp l·nh ®¹o lªn c¸c thuéc cÊp cña m×nh trªn c¬ së sù tin cËy, lßng ng•ìng mé, trung thµnh vµ kÝnh träng cña cÊp d•íi ®èi víi cÊp trªn cña m×nh. Ng•êi l·nh ®¹o míi vÒ chÊt kh«ng hµi lßng víi t×nh tr¹ng hiÖn t¹i cña tæ chøc, hä lu«n t×m kiÕm vµ nhËn d¹ng ra nh÷ng nhu cÇu ®Ó t¹o ra søc sèng míi cho tæ chøc, hä lu«n th¸ch thøc vµ kh«ng hµi lßng víi c¸c tiªu chuÈn ho¹t ®éng hiÖn hµnh, tõ ®ã thùc hiÖn c¸c thay ®æi nh÷ng tiªu chuÈn vµ hÖ thèng cò nµy b»ng nh÷ng tiªu chuÈn vµ hÖ thèng míi h÷u hiÖu h¬n. Burns vµ Bass lµ hai nhµ nghiªn cøu tiªu biÓu cña tr•êng ph¸i l·nh ®¹o míi vÒ chÊt. Burns m« t¶ l·nh ®¹o míi vÒ chÊt lµ qu¸ tr×nh trong ®ã nh÷ng ng•êi l·nh ®¹o vµ nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn t¸c ®éng lÉn nhau lµm t¨ng lªn nh÷ng møc ®é cña ®¹o 16 ®øc vµ sù ®éng viªn. Ng•êi l·nh ®¹o míi vÒ chÊt theo ®uæi viÖc lµm t¨ng lªn sù hiÓu biÕt cña nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn b»ng viÖc hÊp dÉn tíi nh÷ng lý t•ëng cao c¶ h¬n, nh÷ng gi¸ trÞ ®¹o ®øc cao th•îng h¬n. Do ®ã «ng cho r»ng ”Ng•êi l·nh ®¹o míi vÒ chÊt lµ ng•êi th¸ch thøc nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn thùc hiÖn nh÷ng nhiÖm vô kh«ng ®•îc qui ®Þnh”. §Ó lµm râ quan ®iÓm trªn, Burns ®· ph©n biÖt hai lo¹i ng•êi l·nh ®¹o: Ng•êi l·nh ®¹o míi vÒ chÊt (transformational leader) vµ Ng•êi l·nh ®¹o nghiÖp vô (transactional leader). L·nh ®¹o nghiÖp vô (Transactional leader) L·nh ®¹o míi vÒ chÊt (Transformational leader) PhÇn th•ëng: B¶o ®¶m phÇn th•ëng cho c¸c næ lùc, høa hÑn c¸c phÇn th•ëng cho c«ng viÖc tèt ®Ñp, nhËn diÖn ra c¸c ho¹t ®éng tèt. HÊp dÉn: §•a ra c¸c tÇm nh×n míi, c¸c ý nghÜa vÒ sø m¹ng ho¹t ®éng vµ trªn c¬ së ®ã ®¹t ®Õn sù t«n träng vµ tin t•ëng. Qu¶n lý b»ng ngo¹i lÖ(chñ ®éng): Chñ ®éng theo dâi t×m kiÕm sù kh¸c biÖt gi÷a c¸c tiªu chuÈn, qui ®Þnh vµ ®iÒu chØnh chóng cho phï hîp. Nguån c¶m høng: TruyÒn ®Õn cÊp d•íi nh÷ng mong ®îi cao, diÔn ®¹t nh÷ng môc ®Ých quan träng b»ng c¸ch ®¬n gi¶n, t¹o ra c¶m høng bÊt tËn cho ng•êi d•íi quyÒn. Qu¶n lý b»ng ngo¹i lÖ(thô ®éng): Can thiÖp khi c¸c tiªu chuÈn kh«ng ®¹t ®•îc. KhuyÕn khÝch trÝ tuÖ: §éng viªn trÝ tuÖ, sù hîp lý vµ gi¶i quyÕt vÊn ®Ò mét c¸ch cÈn thËn. Tù do: Ng•êi l·nh ®¹o tr¸nh ra nh÷ng mÖnh lÖnh, chØ thÞ cho ng•êi d•íi quyÒn. Quan t©m ®Õn tõng c¸ nh©n: T¹o ra sù kÌm cÆp, chó ý, khuyªn nhñ ®èi víi tõng c¸ nh©n. 17 Theo Bass (1985), ng•êi l·nh ®¹o míi vÒ chÊt chñ yÕu dùa trªn sù ¶nh h•ëng cña ng•êi l·nh ®¹o ®èi víi nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn. Nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn c¶m thÊy tin t•ëng, kh©m phôc, kÝnh träng vµ trung thµnh víi ng•êi l·nh ®¹o vµ nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn ®•îc ®éng viªn ®Ó thùc hiÖn nhiÒu h¬n nh÷ng ®iÒu ®•îc mong ®îi ë hä. Theo Bass, ng•êi l·nh ®¹o cã thÓ thay ®æi nh÷ng ng•êi d•íi quyÒn b»ng c¸ch:  Lµm cho hä nhËn thøc râ h¬n vÒ tÇm quan träng vµ nh÷ng gi¸ trÞ cña nh÷ng kÕt côc.  Thóc ®Èy hä v•ît qua nh÷ng lîi Ých c¸ nh©n ®Ó ®¹t ®Õn nh÷ng môc tiªu chung cña nhãm vµ tæ chøc.  Kh¬i dËy nh÷ng nhu cÇu cao cÊp cña hä. Trªn c¬ së nghiªn cøu cña Burns vµ Bass, ta thÊy c¸c yÕu tè thµnh phÇn cña l·nh ®¹o míi vÒ chÊt bao gåm bèn thµnh phÇn:  HÊp dÉn (charisma)  TruyÒn c¶m høng (inspirational motivation)  KÝch thÝch trÝ tuÖ (intellectual stimulation)  Quan t©m c¸ nh©n (individual consideration) Dùa trªn kÕt qu¶ kiÓm ®Þnh thang ®o l·nh ®¹o ®a thµnh phÇn (multiditional leadership questionnaire-MLQ) cña Bass (1985) m« h×nh l·nh ®¹o míi vÒ chÊt trong nghiªn cøu cña Avolio, Bass vµ Jung (1999) bao gåm ba thµnh phÇn sau: HÊp dÉn vµ truyÒn c¶m høng: cung cÊp cho cÊp d•íi c¶m nhËn râ rµng vÒ môc tiªu. Môc tiªu nµy t¹o ra sinh lùc vµ lµ tiªu chuÈn cho c¸c hµnh vi ®¹o ®øc, t¹o nªn sù thèng nhÊt trong tÇm nh×n vµ môc tiªu cña l·nh ®¹o vµ cÊp d•íi. Thµnh phÇn hÊp dÉn vµ truyÒn c¶m høng h×nh thµnh trªn c¬ së hîp nhÊt c¸c thµnh phÇn : phÈm chÊt hÊp dÉn, hµnh vi hÊp dÉn vµ t¹o nguån c¶m høng v× c¸c thµnh phÇn nµy cã mèi quan hÖ chÆt chÏ (tõ 0.8 ®Õn 0.9) trong c¸c nghiªn cøu tr•íc. 18 KhuyÕn khÝch trÝ tuÖ: lµ khuyÕn khÝch nh©n viªn cÊp d•íi t×m kiÕm c¸c ph•¬ng ph¸p tèi •u ®Ó gi¶i quyÕt vÊn ®Ò vµ hoµn thiÖn c«ng viÖc, khuyÕn khÝch nh©n viªn quan t©m vµ nhËn thøc ®•îc vÊn ®Ò n©ng cao n¨ng lùc b¶n th©n vµ lu«n suy nghÜ gi¶i quyÕt vÊn ®Ò theo c¸ch míi. Quan t©m ®Õn c¸ nh©n: chó träng ®Õn sù hiÓu biÕt vÒ nhu cÇu cña cÊp d•íi, kh¬i dËy nh÷ng nhu cÇu cao cÊp cña hä, song song víi viÖc ph¸t triÓn ®Çy ®ñ c¸c tiÒm n¨ng cho cÊp d•íi. Trªn c¬ së c¸c lý thuyÕt vÒ phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, trong nghiªn cøu nµy sö dông thang ®o l·nh ®¹o míi vÒ chÊt cña Bass (1985) ®· ®•îc kiÓm ®Þnh b»ng nghiªn cøu cña Avolio vµ c¸c céng sù n¨m 1999. Theo ®ã c¸c biÕn quan s¸t dïng ®Ó ®o l•êng phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt gåm: Nhãm thang ®o thµnh phÇn hÊp dÉn vµ truyÒn c¶m høng gåm c¸c biÕn quan s¸t sau: Khi ®¸nh gi¸ cÊp trªn, l·nh ®¹o cña m×nh c¸c nh©n viªn (cÊp d•íi) c¶m thÊy:  Tù hµo vÒ l·nh ®¹o.  T«n träng l·nh ®¹o.  L·nh ®¹o quan t©m ®Õn cÊp d•íi vµ c«ng viÖc, kh«ng chØ chó ý ®Õn nh÷ng g× l·nh ®¹o thÝch lµm.  L·nh ®¹o thÓ hiÖn quyÒn lùc cña m×nh.  L·nh ®¹o thÓ hiÖn c¸c chuÈn mùc ®¹o ®øc ®Ó cÊp d•íi noi theo.  L·nh ®¹o lu«n thÓ hiÖn c¸c gi¸ trÞ, nguyªn t¾c l·nh ®¹o mét c¸ch râ rµng.  L·nh ®¹o tËp trung ®Õn viÖc ®Þnh h•íng, sø m¹ng cña tæ chøc.  L·nh ®¹o lµ ng•êi quan t©m ®Õn ®¹o ®øc kinh doanh.  L·nh ®¹o lu«n l¹c quan.  L·nh ®¹o lµ ng•êi tù tin.  L·nh ®¹o lµ ng•êi nhiÖt t×nh trong c«ng viÖc. 19  L·nh ®¹o c¶m nhËn ®•îc c¸c vÊn ®Ò quan träng ®èi víi tæ chøc. Trong nhãm thang ®o nµy, th«ng qua th¶o luËn nhãm ®Ò nghÞ bæ sung thªm biÕn:  L·nh ®¹o lµ ng•êi cã tÇm nh×n chiÕn l•îc, nh×n xa tr«ng réng.  L·nh ®¹o lµ ng•êi vÞ tha, cã tÊm lßng qu·ng ®¹i víi cÊp d•íi. Nhãm thang ®o thµnh phÇn kÝch thÝch trÝ tuÖ gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  L·nh ®¹o quan t©m ®Õn t×m kiÕm c¸c ph•¬ng ph¸p míi ®Ó gi¶i quyÕt c«ng viÖc.  L·nh ®¹o ®Ò xuÊt c¸ch gi¶i quyÕt vÊn ®Ò tõ nhiÒu gãc ®é kh¸c nhau.  L·nh ®¹o quan t©m t×m kiÕm c¸c quan ®iÓm kh¸c nhau.  L·nh ®¹o khuyÕn khÝch cÊp d•íi lµm viÖc theo c¸ch ®æi míi. Nhãm thang ®o thµnh phÇn quan t©m c¸ nh©n gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  L·nh ®¹o quan t©m ®Õn c¸c vÊn ®Ò c¸ nh©n cña nh©n viªn.  L·nh ®¹o chó träng ®Õn c¸c ®iÓm m¹nh cña cÊp d•íi.  L·nh ®¹o h•íng dÉn vµ t• vÊn cho cÊp d•íi cña m×nh.  L·nh ®¹o t«n träng sù kh¸c biÖt (vÒ tÝnh c¸ch) gi÷a c¸c nh©n viªn. 1.2.2 V¨n ho¸ tæ chøc (Organizational Culture): Cã rÊt nhiÒu ®Þnh nghÜa vµ quan ®iÓm kh¸c nhau vÒ v¨n ho¸ tæ chøc vµ c¸c thµnh phÇn cña v¨n ho¸ tæ chøc. Theo Luthans (1992) v¨n hãa tæ chøc bao gåm c¸c chuÈn mùc ®¹o ®øc, hÖ thèng gi¸ trÞ, niÒm tin vµ bÇu kh«ng khÝ t¹i m«i tr•êng lµm viÖc cña c«ng ty. Cßn theo Deshpande vµ Webster (1989): m« h×nh vÒ c¸c gi¸ trÞ vµ 20 niÒm tin ®•îc mäi ng•êi trong tæ chøc cïng chia sÏ, nhê vµo ®ã mäi ng•êi trong tæ chøc ®Òu nhËn thøc ®•îc môc tiªu vµ sù vËn hµnh cña tæ chøc. V¨n ho¸ tæ chøc lu«n lµ ®Ò tµi nãng báng trªn c¶ hai ph•¬ng diÖn nghiªn cøu vµ thùc tiÔn th«ng qua c¸c Ên phÈm kinh doanh do tÇm quan träng cña v¨n ho¸ tæ chøc ®èi víi kÕt qu¶ ho¹t ®éng cña tæ chøc (Chen 2004). Theo nghiªn cøu cña Danison vµ Mishra (1995) v¨n ho¸ tæ chøc cã bèn ®Æc ®iÓm quan träng: tÝnh chÊt bao phñ (involvement), tÝnh thÝch nghi (adaptability), tÝnh nhÊt qu¸n (consistency) vµ tÇm nh×n (vision). Theo Wallach (1983) cã ba lo¹i v¨n hãa tæ chøc lµ: v¨n hãa ®æi míi, v¨n hãa hæ trî vµ v¨n hãa hµnh chÝnh. V¨n hãa ®æi míi (innovativeness): lµ m« h×nh v¨n hãa t•¬ng øng víi m«i tr•êng lµm viÖc cã nhiÒu th¸ch thøc, hÖ thèng ®•îc ®Þnh h•íng ®Õn kÕt qu¶ vµ sù ®æi míi. V× vËy n¨ng lùc cña nh©n viªn trong tæ chøc theo m« h×nh v¨n hãa ®æi míi ®•îc ®ßi hái rÊt cao, nh©n viªn s½n sµng ®•¬ng ®Çu víi c¸c th¸ch thøc, chñ ®éng thùc hiÖn c«ng viÖc, nh©n viªn biÕt tù ®éng viªn vµ khuyÕn khÝch b¶n th©n m×nh v•ît qua c¸c khã kh¨n ®Ó ®¹t môc tiªu cña tæ chøc ®Ò ra. Tæ chøc lu«n khuyÕn khÝch vµ t¹o ®iÒu kiÖn ®Ó nh©n viªn c¶i tiÕn c«ng viÖc, t×m ra c¸c c¸ch thøc tèt h¬n, hiÖu qu¶ h¬n ®Ó gi¶i quyÕt c«ng viÖc. §èi víi tæ chøc, nh©n viªn lµ nh÷ng ng•êi ®ång nghiÖp cã chung mét môc ®Ých. Sù ph©n bæ c«ng viÖc trong tæ chøc theo v¨n hãa ®æi míi dùa trªn sù phï hîp cña c«ng viÖc ®ã víi n¨ng lùc vµ nguyÖn väng cña tõng nh©n viªn. Nhãm thang ®o v¨n hãa ®æi míi bao gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  §Þnh h•íng theo môc tiªu c«ng viÖc râ rµng.  KhuyÕn khÝch sù ®æi míi.  T¹o hµo høng cho mäi ng•êi. 21  T¹o th¸ch thøc trong c«ng viÖc ®èi víi mäi ng•êi.  Mang tÝnh chÊt kinh doanh.  KhuyÕn khÝch nh©n viªn ®•a ra ý kiÕn ®èi víi c¸c vÊn ®Ò chung cña tæ chøc.  Cho phÐp nh©n viªn rót kinh nghiÖm tõ nh÷ng sai lÇm tr•íc ®ã. V¨n hãa hç trî (Supportiveness): lµ lo¹i v¨n hãa tæ chøc trong ®ã ®Ò cao ®Õn c¸ch thøc lµm viÖc theo nhãm (team work) vµ m«i tr•êng lµm viÖc ®Þnh h•íng theo con ng•êi, m«i tr•êng lµm viÖc th©n thiÖn, mäi ng•êi tin t•ëng vµ khuyÕn khÝch lÉn nhau.Tæ chøc theo m« h×nh v¨n hãa hç trî mong ®îi c¸c nh©n viªn cña m×nh lµ nh÷ng ng•êi lµm viÖc theo nhãm tèt, biÕt phèi hîp c«ng viÖc, hç trî vµ kÕt hîp tèt víi nhau, ®Æc biÖt nhÊn m¹nh ®Õn sù phèi hîp víi nhau trong viÖc thùc hiÖn nhiÖm vô vµ gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò c¸ nh©n. Trong tæ chøc, nh©n viªn ®•îc xem nh• lµ nh÷ng ng•êi cïng trong gia ®×nh hoÆc lµ nh÷ng ng•êi b¹n quan t©m vµ hç trî lÉn nhau. ViÖc ph©n c«ng c«ng viÖc, nhiÖm vô dùa trªn thÝch thó c¸ nh©n vµ nhu cÇu ph¸t triÓn c¸ nh©n. Nhãm thang ®o v¨n hãa hç trî bao gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  §Þnh h•íng vµo c¸c mèi quan hÖ.  KhuyÕn khÝch, ®éng viªn c¸c thµnh viªn.  Chó träng ®Õn tù do c¸ nh©n.  Chó träng ®Õn b×nh ®¼ng.  Chó träng tÝnh cëi më, chia sÏ vµ gióp ®ì.  Tæ chøc nhiÒu ho¹t ®éng tËp thÓ nh• v¨n nghÖ, du lÞch, thÓ thao.  Cã sù liªn kÕt, phèi hîp chÆt chÏ gi÷a c¸c phßng ban, bé phËn. V¨n hãa hµnh chÝnh (Administrativeness): lµ m« h×nh v¨n hãa th•êng t¹o ra sù ph©n chia thø bËc, ph©n chia tr¸ch nhiÖm vµ quyÒn h¹n râ rµng gi÷a c¸c bé phËn, sù ho¹t ®éng cña tæ chøc ph¶i tu©n theo mét lo¹t c¸c nguyªn t¾c, qui ®Þnh. V¨n hãa hµnh chÝnh th•êng ®•îc lùa chän cho c¸c tæ chøc míi thµnh lËp nªn cÇn cã mét c¬ chÕ ®Ó h•íng dÉn, rµng buéc c¸c thµnh viªn trong tæ chøc víi nhau, hoÆc khi c¸c 22 nguyªn t¾c ho¹t ®éng trong tæ chøc kh«ng nhÊt qu¸n, c¸c nguyªn t¾c hµnh chÝnh míi ®•îc thiÕt lËp nh»m t¹o ra vµ ®¶m b¶o duy tr× sù thèng nhÊt vµ nhÊt qu¸n. C¸c qui t¾c, thñ tôc, qui tr×nh ®•îc viÕt d•íi d¹ng v¨n b¶n cho mäi thµnh viªn cïng tu©n thñ. Cã hai quan ®iÓm tr¸i ng•îc nhau vÒ v¨n hãa hµnh chÝnh. Quan ®iÓm theo chiÒu h•íng tèt cho r»ng, hµnh chÝnh gióp ph©n ®Þnh râ quyÒn h¹n vµ tr¸ch nhiÖm cña tõng ng•êi, tõng bé phËn. Cßn quan ®iÓm theo chiÒu h•íng xÊu th× hµnh chÝnh ®i ®«i víi quan liªu, giÊy tê t¹o ra søc × cho nh©n viªn, lµm mÊt tÝnh s¸ng t¹o cña nh©n viªn tõ ®ã tæ chøc ho¹t ®éng chËm ch¹p, kÐm hiÖu qu¶. Nhãm thang ®o v¨n hãa hµnh chÝnh bao gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  Tu©n thñ c¸c thñ tôc, tr×nh tù, qui ®Þnh.  Lµm viÖc cøng nh¾c, biÕt sai vÉn lµm.  TuyÖt ®èi tu©n thñ mÖnh lÖnh cÊp trªn.  BÞ cÊp trªn ¸p ®Æt.  Lu«n thËn träng.  Lµm viÖc theo thêi gian (hÕt giê lµ vÒ), kh«ng quan t©m gi¶i quyÕt xong c«ng viÖc.  NhiÒu thñ tôc r•êm rµ, h×nh thøc.  Kh«ng quan t©m, hæ trî lÉn nhau.  C¬ chÕ cøng nh¾c, nÆng nÒ. 23 1.2.3 Nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc ®· ®•îc hiÖu chØnh: §· cã rÊt nhiÒu nghiªn cøu sö dông thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc ®Ó ®o l•êng sù tho¶ m·n cña nh©n viªn (tho¶ m·n theo c¸c yÕu tè thµnh phÇn cña c«ng viÖc) ®Ó tõ ®ã ®o l•êng nh©n viªn trªn c¸c khÝa c¹nh nh•:  Sù næ lùc, cè g¾ng cho tæ chøc.  Lßng tù hµo vÒ tæ chøc.  Lßng trung thµnh, g¾n kÕt víi tæ chøc. Trong nghiªn cøu nµy còng sö dông Thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc ®· ®•îc hiÖu chØnh ( Adjusted Job Descriptive Index - AJDI) ®Ó ®o l•êng kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn th«ng qua sù tho¶ m·n cña nh©n viªn. VËy, thang ®o chØ sè m« t¶ c«ng viÖc lµ g×? Thang ®o m« t¶ c«ng viÖc (Job Descriptive Index - JDI) ®•îc Smith et al (1969) thiÕt lËp vµ JDI ®•îc ®¸nh gi¸ cao trong c¶ lÜnh vùc nghiªn cøu lÉn thùc tiÔn. ChØ trong vßng hai m•¬i n¨m cuèi thÕ kû 20, JDI ®•îc sö dông trong h¬n 600 nghiªn cøu ®· ®•îc xuÊt b¶n (Ajmi 2001), n¨m yÕu tè cña JDI nh• sau: 1. B¶n chÊt c«ng viÖc: liªn quan ®Õn nh÷ng th¸ch thøc cña c«ng viÖc, c¬ héi ®Ó ®•îc sö dông c¸c n¨ng lùc c¸ nh©n vµ c¶m nhËn thó vÞ khi thùc hiÖn c«ng viÖc. 2. C¬ héi ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn: liªn quan ®Õn nhËn thøc cña nh©n viªn vÒ c¸c c¬ héi ®•îc ®µo t¹o, ph¸t triÓn c¸c n¨ng lùc c¸ nh©n vµ c¬ héi ®•îc th¨ng tiÕn trong tæ chøc. 3. L·nh ®¹o: liªn quan ®Õn c¸c mèi quan hÖ gi÷a nh©n viªn vµ l·nh ®¹o cÊp trªn trùc tiÕp; sù hæ trî cña cÊp trªn; phong c¸ch l·nh ®¹o vµ kh¶ n¨ng cña l·nh ®¹o thùc hiÖn c¸c chøc n¨ng qu¶n trÞ trong tæ chøc. 4. §ång nghiÖp: liªn quan ®Õn c¸c hµnh vi, quan hÖ ®ång nghiÖp t¹i n¬i lµm viÖc. 24 5. TiÒn l•¬ng: liªn quan ®Õn c¶m nhËn cña nh©n viªn vÒ tÝnh c«ng b»ng (bªn trong vµ bªn ngoµi) trong viÖc tr¶ l•¬ng. Tuy nhiªn ngay c¶ ë c¸c n•íc c«ng nghiÖp ph¸t triÓn ë ph•¬ng T©y, JDI vÉn bÞ phª ph¸n lµ qu¸ phøc t¹p (Price 1997) vµ chØ h¹n chÕ theo n¨m khÝa c¹nh cña c«ng viÖc, cã thÓ cã nh÷ng khÝa c¹nh kh¸c ch•a bao hµm ®Çy ®ñ c¸c yÕu tè cña c«ng viÖc (Buffum and Konick 1982). Trong c¸c nghiªn cøu cña m×nh t¹i ViÖt Nam, trªn c¬ së lý thuyÕt bËc thang nhu cÇu cña Maslow PGS.TS. TrÇn ThÞ Kim Dung ®· bæ sung thªm hai yÕu tè lµ:  Phóc lîi.  §iÒu kiÖn lµm viÖc (gi¸m s¸t c«ng viÖc, th«ng tin giao tiÕp). Trong ®Ò tµi nghiªn cøu cã bæ sung thªm mét sè thang ®o cho phï hîp víi c«ng ty - n¬i thùc hiÖn nghiªn cøu vµ gäi ®ã lµ yÕu tè m«i tr•êng lµm viÖc. Hai yÕu tè trªn ®· ®•îc chøng minh ®¶m b¶o ®é tin cËy vµ gi¸ trÞ thang ®o trong ®iÒu kiÖn t¹i ViÖt Nam ( Nghiªn cøu vÒ nhu cÇu, sù tho¶ m·n cña nh©n viªn vµ møc ®é g¾n kÕt víi tæ chøc - TrÇn ThÞ Kim Dung, 07/2005). VÒ m«i tr•êng lµm viÖc: M«i tr•êng lµm viÖc rÊt quan träng, c¸c nh©n viªn th«ng minh ngµy cµng nhËn diÖn râ rµng h¬n tÇm quan träng cña sù c©n b»ng t¹i n¬i lµm viÖc víi c¸c yÕu tè nh• th• gi·n vµ vui vÎ, ®«i khi l•¬ng bæng ch•a h¼n lµ yÕu tè quan träng nhÊt ®Ó gi÷ ch©n nh©n viªn vµ lµm hä g¾n bã l©u dµi víi c«ng ty. M«i tr•êng lµm viÖc chuyªn nghiÖp, nh©n viªn ®•îc trang bÞ ®Çy ®ñ c¸c trang thiÕt bÞ cho viÖc t¸c nghiÖp. BÇu kh«ng khÝ trong tæ chøc tho¶i m¸i, kh«ng c¨ng th¼ng, kh«ng t¹o ¸p lùc cho nh©n viªn sÏ gióp t¨ng n¨ng suÊt vµ hiÖu qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. 25 Ngoµi ra, giao tiÕp néi bé ®ãng mét vai trß quan träng, mÆc dï l•¬ng bæng vµ c¸c phóc lîi còng quan träng nh•ng kh«ng ph¶i lµ yÕu tè duy nhÊt khiÕn nh©n viªn g¾n bã víi tæ chøc chÝnh v× thÕ mµ nhiÒu c«ng ty lu«n cung cÊp vµ cËp nhËt t×nh h×nh tµi chÝnh, vÞ thÕ cña tæ chøc cho c¸c thµnh viªn trong tæ chøc cïng chia sÏ. Nhãm thang ®o vÒ m«i tr•êng lµm viÖc gåm c¸c biÕn quan s¸t bæ sung thªm sau:  Anh/ChÞ ®•îc trang bÞ ®Çy ®ñ c¸c trang thiÕt bÞ cÇn thiÕt (m¸y tÝnh, ®å dïng v¨n phßng) ®Ó xö lý c¸c c«ng viÖc h»ng ngµy.  Kh«ng gian thiÕt kÕ n¬i lµm viÖc lµm Anh/ChÞ c¶m thÊy tho¶i m¸i khi lµm viÖc.  Anh/ChÞ thÊy bÇu kh«ng khÝ cña c«ng ty lµ c¨ng th¼ng.  BÇu kh«ng khÝ lµm viÖc c¨ng th¼ng lµm ¶nh h•ëng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc.  Anh/ChÞ lu«n ®•îc tæ chøc chia sÏ c¸c th«ng tin cã liªn quan vÒ thñ tôc, qui ®Þnh, t×nh h×nh tµi chÝnh, vÞ thÕ cña tæ chøc.  Anh/ChÞ cã b»ng lßng víi m«i tr•êng lµm viÖc hiÖn t¹i cña c«ng ty kh«ng. VÒ tiÒn l•¬ng: Trong bèi c¶nh l¹m ph¸t t¨ng cao, x· héi ®ang ph¶i ®èi mÆt víi c¬n b·o gi¸, l•¬ng bæng lµ vÊn ®Ò ®•îc quan t©m nhiÒu nhÊt. Lµm sao ®Ó l•¬ng bæng cã thÓ ch¹y ®ua víi l¹m ph¸t, lµm sao ®Ó ®¶m b¶o thu nhËp cña nh©n viªn trong bèi c¶nh l¹m ph¸t cao, tÊt c¶ c¸c c«ng ty kh«ng ph¶i lóc nµo còng s¼n lßng t¨ng l•¬ng cho nh©n viªn bëi nh÷ng giíi h¹n cña tµi chÝnh. Thang ®o vÒ tiÒn l•¬ng gåm nh÷ng biÕn quan s¸t bæ sung thªm nh• sau:  Theo Anh/ChÞ møc l•¬ng hiÖn t¹i cña m×nh lµ phï hîp so víi mÆt b»ng chung cña thÞ tr•êng lao ®éng.  Anh/ChÞ hµi lßng víi møc l•¬ng hiÖn t¹i cña m×nh. VÒ ®µo t¹o: 26 Nguån lùc ®•îc tuyÓn dông dï ®· ®•îc chän läc kü l•ìng nh•ng vÉn cÇn thiÕt ph¶i ®µo t¹o vµ ®µo t¹o l¹i sau nh÷ng kho¶n thêi gian nhÊt ®Þnh ®Ó ®æi míi c¸c kiÕn thøc, häc hái c¸c kü n¨ng míi vµ n©ng cao kh¶ n¨ng thùc hiÖn c«ng viÖc ®Ó cã thÓ ®¸p øng ®•îc yªu cÇu cña c«ng viÖc vµ môc tiªu cña tæ chøc ®Ò ra. ViÖc ®µo t¹o nh©n viªn cã thÓ tr¶i qua ba giai ®o¹n. §µo t¹o khi míi nhËn viÖc: môc tiªu cña giai ®o¹n nµy lµ gióp nh©n viªn míi lµm quen víi c«ng viÖc, víi nh÷ng qui ®Þnh cña tæ chøc, víi ®ång nghiÖp míi. ViÖc h•íng dÉn ban ®Çu cµng chu ®¸o, cµng t¹o ®iÒu kiÖn thuËn lîi cho nh©n viªn míi hoµ nhËp vµo tæ chøc mét c¸ch nhanh chãng. §µo t¹o trong qu¸ tr×nh lµm viÖc: môc tiªu cña giai ®o¹n ®µo t¹o nµy lµ gióp nh©n viªn n©ng cao tr×nh ®é xö lý c¸c c«ng viÖc, nhiÖm vô ®•îc giao. Qu¸ tr×nh ®µo t¹o cã thÓ tiÕn hµnh theo hai c¸ch:  §µo t¹o t¹i n¬i lµm viÖc (kÌm cÆp t¹i chæ) hoÆc  §µo t¹o t¹i c¸c trung t©m ®µo t¹o (®µo t¹o chÝnh qui, t¹i chøc, theo ch•¬ng tr×nh huÊn luyÖn ®Æc biÖt...) §µo t¹o cho c«ng viÖc t•¬ng lai: môc tiªu cña giai ®o¹n ®µo t¹o nµy lµ chuÈn bÞ ®éi ngò c¸c nhµ qu¶n trÞ kÕ cËn. Ch•¬ng tr×nh ®µo t¹o nµy cung cÊp cho c¸c øng viªn nh÷ng kiÕn thøc vµ c¸c kü n¨ng cÇn thiÕt ®Ó c¸c nhµ qu¶n trÞ ®•¬ng nhiÖm lµm tèt c¸c c«ng viÖc hiÖn t¹i vµ chuÈn bÞ tèt cho c«ng viÖc trong t•¬ng lai khi hä ®·m nhiÖm vÞ trÝ míi. Ch•¬ng tr×nh ®µo t¹o nµy ph¶i ®•îc thiÕt kÕ ®Æc biÖt, phï hîp víi ®èi t•îng ®•îc ®µo t¹o. Ngoµi ra, ®Ó thµnh c«ng trong m«i tr•êng kinh doanh phøc t¹p, c¸c yÕu tè m«i tr•êng lu«n thay ®æi, viÖc ®µo t¹o kh«ng chØ dõng l¹i ë kh¶ n¨ng lµm viÖc ®éc lËp cña tõng nh©n viªn, c¸ nh©n. §µo tµo c¸ch phèi hîp, lµm viÖc nhãm cµng trë nªn rÊt quan träng trong c¸c tæ chøc hiÖn nay. 27 Nhãm thang ®o ®µo t¹o gåm c¸c biÕn quan s¸t bæ sung thªm sau:  Anh/ChÞ cã ®•îc c«ng ty ®µo t¹o, huÊn luyÖn c¸c kü n¨ng cÇn thiÕt ®Ó ®¶m tr¸ch c«ng viÖc hiÖn t¹i cña m×nh kh«ng.  Anh/ChÞ c¶m thÊy ®µo t¹o cã cÇn thiÕt, h÷u Ých trong c«ng viÖc h»ng ngµy cña m×nh kh«ng.  Nh×n chung chÝnh s¸ch ®µo t¹o hiÖn t¹i cña c«ng ty ®¹t hiÖu qu¶ tèt. 1.2.4 KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: KÕt qu¶ c«ng viÖc ®•îc ®¸nh gi¸ trªn c¸c tiªu chÝ sau:  Møc ®é hoµn thµnh c«ng viÖc, chÝnh lµ kÕt qu¶ c«ng viÖc so víi môc tiªu ®Æt ra.  Thêi gian hoµn thµnh c«ng viÖc.  Ph•¬ng ph¸p lµm viÖc, møc ®é phï hîp cña ph•¬ng ph¸p ®Ó xö lý c«ng viÖc.  Nh÷ng phÈm chÊt vµ kü n¨ng cña nh©n viªn cã liªn quan ®Õn c«ng viÖc.  Sù phèi hîp c«ng viÖc trong nhãm, lµm viÖc nhãm mét c¸ch tÝch cùc. Nhãm thang ®o kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn gåm c¸c biÕn quan s¸t sau:  Anh/ChÞ lu«n cè g¾ng cao nhÊt ®Ó hoµn thµnh c«ng viÖc ®•îc giao.  Anh/ChÞ lu«n hoµn thµnh tèt c«ng viÖc ®•îc giao.  Anh/ChÞ lu«n hoµn thµnh c«ng viÖc ®•îc giao ®óng tiÕn ®é kÕ ho¹ch ®Ò ra.  Anh/ChÞ lu«n c¶i tiÕn ph•¬ng ph¸p xö lý c«ng viÖc h»ng ngµy ®Ó ®¹t hiÖu qu¶ cao h¬n.  Anh/ChÞ ®•îc trang bÞ ®Çy ®ñ kü n¨ng, nghiÖp vô ®Ó gi¶i quyÕt c«ng viÖc ®•îc giao.  Møc ®é hîp t¸c vµ phèi hîp gi÷a nhãm vµ Anh/ChÞ cao.  Anh/ChÞ sÏ hi sinh quyÒn lîi c¸ nh©n khi cÇn thiÕt ®Ó gióp ®ì c«ng ty/nhãm ®Ó c«ng viÖc ®¹t kÕt qu¶ tèt. 28 29 1.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ KIẾN Th«ng qua c¬ së lý luËn, m« h×nh nghiªn cøu dù kiÕn tËp trung ph©n tÝch, ®o l•êng sù t¸c ®éng cña 8 yÕu tè bao gåm Phong c¸ch l·nh ®¹o, V¨n hãa tæ chøc vµ Nhãm c¸c yÕu tè thuéc AJDI ®· ®•îc chän läc l¹i ®•a vµo m« h×nh gåm B¶n chÊt c«ng viÖc, TiÒn l•¬ng, Phóc lîi, §µo t¹o vµ th¨ng tiÕn, §ång nghiÖp, M«i tr•êng lµm viÖc vµ c¸c ®Æc ®iÓm c¸ nh©n cña nh©n viªn ®ãng vai trß lµ c¸c biÕn kiÓm so¸t ®Õn KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Vaên hoùa toå chöùc (Ñaëc ñieåm caù nhaân)  Giôùi tính  Tuoåi taùc  Trình ñoä hoïc vaán  Vò trí coâng vieäc(chöùc vuï) Phong caùch laõnh ñaïo Baûn chaát coâng vieäc Moâi tröôøng laøm vieäc Tieàn löông Phuùc lôïi Ñaøo taïo, thaêng tieán Ñoång nghieäp Nhãm c¸c yÕu tè thuéc AJDI ®· ®•îc chän läc. Keát quûa laøm vieäc cuûa nhaân vieân 30 THIEÁT LAÄP HOÀI QUI BOÄI DÖÏ KIEÁN Moâ hình hoài qui boäi (döï kieán) giöõ a Keát quaû laøm vieäc cuûa nhaân vieân vaø caùc yeáu toá taùc ñoäng: Tãm t¾t ch•¬ng 1: Trong ch•¬ng 1, t¸c gi¶ ®· tr×nh bµy vÒ c¬ së lý luËn cña nghiªn cøu lµm nÒn t¶ng lý luËn cho c¸c biÕn nghiªn cøu vµ m« h×nh nghiªn cøu tæng thÓ. BiÕn nghiªn cøu chÝnh (biÕn phô thuéc) chÝnh lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn, ®ång thêi th«ng qua ph©n tÝch ®· x¸c ®Þnh c¸c yÕu tè t¸c ®éng (biÕn ®éc lËp) ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Cã t¸m yÕu tè t¸c ®éng ®Õn biÕn nghiªn cøu bao gåm: phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, v¨n hãa tæ chøc, nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn thang ®o m« t¶ c«ng viÖc ®· ®•îc hiÖu chØnh (AJDI): b¶n chÊt c«ng viÖc, m«i tr•êng lµm viÖc, tiÒn l•¬ng, phóc lîi, ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn vµ quan hÖ ®ång nghiÖp. Bªn c¹nh c¸c biÕn ®éc lËp ®· x¸c ®Þnh, trong nghiªn cøu còng ®•a ra c¸c thuéc tÝnh cña ®Æc ®iÓm c¸ nh©n gåm bèn thuéc tÝnh giíi tÝnh, tuæi t¸c, tr×nh ®é häc vÊn vµ vÞ trÝ c«ng viÖc. Chóng ®ãng vai trß lµ c¸c biÕn kiÓm so¸t ¶nh h•ëng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Trªn c¬ së ®ã t¸c gi¶ x©y dùng m« h×nh nghiªn cøu tæng thÓ dù kiÕn, thiÕt lËp mèi quan hÖ gi÷a c¸c biÕn nghiªn cøu vµ ®Ò xuÊt thiÕt lËp håi qui béi. Trong ch•¬ng tiÕp theo chóng ta sÏ tiÕp tôc thiÕt kÕ nghiªn cøu, x©y dùng thang ®o vµ tr×nh bµy c¸c gi¶ thuyÕt nghiªn cøu. KEÁT QUAÛ LAØM VIEÄC CUÛA NHAÂN VIEÂN = + PHONG CAÙCH LAÕNH ÑAÏO ß1* VAÊN HOÙA COÂNG TY ß2* + MOÂI TRÖÔØNG LAØM VIEÄC ß8* + ß 0 ÑAØO TAÏO, THAÊNG TIEÁN ß6* + TIEÀN LÖÔNG ß4* + BAÛN CHAÁT COÂNG VIEÄC ß3* + PHUÙC LÔÏI ß5* + ÑOÀNG NGHIEÄP ß7* + 31 CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU Trong ch•¬ng 2 t¸c gi¶ sÏ tr×nh bµy c¸ch thiÕt kÕ nghiªn cøu bao gåm x©y dùng qui tr×nh nghiªn cøu, nghiªn cøu ®Þnh l•îng, ph•¬ng ph¸p chän mÉu vµ giíi thiÖu thang ®o. 2.1. QUI TRÌNH NGHIÊN CỨU H×nh 2.1: Qui tr×nh nghiªn cøu. Baùo caùo keát quaû vaø ñeà xuaát giaûi phaùp Nghieân cöùu ñònh löôïng vôùi maãu (n = 150) Thang ño döï kieán Giaû thuyeát nghieân cöùu Moâ hình nghieân cöùu Cô sôû lyù luaän Nghieân cöùu ñònh tính (phöông phaùp phoûng vaán nhoùm) Thang ño chính thöùc Phaân tích Hoài qui Kieåm ñònh thang ño Cronbach alpha Phaân tích nhaân toá (EFA) Kieåm ñònh ñoä tin caäy cuûa thang ño Kieåm ñònh heä soá töông quan bieán toång Kieåm ñònh moâ hình 32 2.2. MẪU NGHIÊN CỨU Nghiªn cøu ®•îc thùc hiÖn t¹i C«ng ty Dragon Logistics khu vùc phÝa Nam. §èi t•îng nghiªn cøu bao gåm c¸c cÊp qu¶n lý (qu¶n lý cÊp trung cã c¸c chøc danh tr•ëng hoÆc phã phßng/ bé phËn, qu¶n lý cÊp c¬ së cã c¸c chøc danh tr•ëng nhãm vµ nh©n viªn then chèt) vµ nh©n viªn thõa hµnh ®¹i diÖn cho tÊt c¶ c¸c phßng ban t¹i khu vùc phÝa Nam. Ph•¬ng ph¸p thu thËp th«ng tin ®•îc sö dông trong nghiªn cøu lµ pháng vÊn b»ng b¶ng c©u hái ®•îc thiÕt kÕ s½n (phô lôc sè 1, trang 116) KÝch th•íc mÉu nh• ®· ®•îc giíi thiÖu ë phÇn ®Çu bao gåm 150 nh©n viªn. MÉu nghiªn cøu ®•îc chän b»ng ph•¬ng ph¸p quota víi sè l•îng mÉu cô thÓ nh• sau: 35 qu¶n lý cÊp trung vµ cÊp c¬ së, 80 nh©n viªn thõa hµnh ®¹i diÖn cho tÊt c¶ c¸c phßng ban trong c«ng ty vµ 35 c«ng nh©n (c«ng nh©n kho, l¸i xe...). Trong tõng nhãm th× tiÕn hµnh ph¸t mÉu ngÉu nhiªn b»ng c¸ch thùc hiÖn g¸n biÕn ngÉu nhiªn b»ng hµm random trong Microshoft Excel trªn danh s¸ch qu¶n lý, nh©n viªn vµ c«ng nh©n cña c¸c phßng ban vµ lÊy mÉu tõ cao ®Õn thÊp sao cho ®ñ sè l•îng. Sè l•îng mÉu chiÕm kho¶ng 30% trªn tæng sè nh©n viªn lµm viÖc toµn thêi gian t¹i c¸c phßng ban cña c«ng ty t¹i khu vùc phÝa Nam (xem b¶ng 2.2). B¶ng 2.2 MÉu nghiªn cøu STT Chøc danh Sè l•îng TØ lÖ % LÊy mÉu TØ lÖ % 33 1 CÊp qu¶n lý 60 12,1% 35 58,3% 2 Nh©n viªn 240 48,3% 80 33,3% 3 C«ng nh©n 197 39,6% 35 17,8% Tæng céng 497 100% 150 30,2% 34 2.3. CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU DỰ KIẾN  H1: Phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H2 : V¨n hãa tæ chøc t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H3: B¶n chÊt c«ng viÖc t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H4 : TiÒn l•¬ng t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H5 : Phóc lîi t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H6 : §µo t¹o vµ th¨ng tiÕn t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H7 : §ång nghiÖp t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H8 : M«i tr•êng lµm viÖc t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. 2.4. GIỚI THIỆU THANG ĐO Nghiªn cøu sö dông thang ®o Likert scale 7 møc ®é. Trªn cí së c¸c lý thuyÕt nÒn t¶ng ®•îc tr×nh bµy trong phÇn c¬ së lý luËn vµ c¸c bæ sung th«ng qua th¶o luËn nhãm, t¸c gi¶ xin ®•îc giíi thiÖu c¸c thang ®o t•¬ng øng vµ c¸c thang ®o nµy sÏ chÝnh thøc ®•îc sö dông ®Ó ®o l•êng c¸c biÕn nghiªn cøu trong m« h×nh håi qui th«ng qua qu¸ tr×nh pháng vÊn b»ng b¶ng c©u hái ®iÒu tra. 2.4.1 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt ký hiÖu lµ LD gåm 22 biÕn quan s¸t vµ ®•îc m· hãa tõ LD1 ®Õn LD22 (xem b¶ng 2.4.1). 35 36 B¶ng 2.4.1: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é LD1 Tù hµo vÒ l·nh ®¹o. 1 2 3 4 5 6 7 LD2 T«n träng l·nh ®¹o. 1 2 3 4 5 6 7 LD3 L·nh ®¹o quan t©m ®Õn cÊp d•íi vµ c«ng viÖc, kh«ng chØ chó ý ®Õn nh÷ng g× l·nh ®¹o thÝch lµm. 1 2 3 4 5 6 7 LD4 L·nh ®¹o thÓ hiÖn quyÒn lùc cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 LD5 L·nh ®¹o thÓ hiÖn c¸c chuÈn mùc ®¹o ®øc ®Ó cÊp d•íi noi theo. 1 2 3 4 5 6 7 LD6 L·nh ®¹o lu«n thÓ hiÖn c¸c gi¸ trÞ, nguyªn t¾c l·nh ®¹o mét c¸ch râ rµng. 1 2 3 4 5 6 7 LD7 L·nh ®¹o tËp trung ®Õn viÖc ®Þnh h•íng, sø m¹ng cña tæ chøc. 1 2 3 4 5 6 7 LD8 L·nh ®¹o lµ ng•êi quan t©m ®Õn ®¹o ®øc kinh doanh. 1 2 3 4 5 6 7 LD9 L·nh ®¹o lu«n l¹c quan. 1 2 3 4 5 6 7 LD10 L·nh ®¹o lµ ng•êi tù tin. 1 2 3 4 5 6 7 LD11 L·nh ®¹o lµ ng•êi nhiÖt t×nh trong c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 LD12 L·nh ®¹o c¶m nhËn ®•îc c¸c vÊn ®Ò quan träng ®èi víi tæ chøc. 1 2 3 4 5 6 7 LD13 L·nh ®¹o lµ ng•êi cã tÇm nh×n chiÕn l•îc, nh×n xa tr«ng réng. 1 2 3 4 5 6 7 LD14 L·nh ®¹o lµ ng•êi vÞ tha, cã tÊm lßng qu·ng ®¹i víi cÊp d•íi. 1 2 3 4 5 6 7 LD15 L·nh ®¹o quan t©m ®Õn t×m kiÕm c¸c ph•¬ng ph¸p míi ®Ó gi¶i quyÕt c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 LD16 L·nh ®¹o ®Ò xuÊt c¸ch gi¶i quyÕt vÊn ®Ò tõ nhiÒu gãc ®é kh¸c nhau. 1 2 3 4 5 6 7 LD17 L·nh ®¹o quan t©m t×m kiÕm c¸c quan ®iÓm kh¸c nhau. 1 2 3 4 5 6 7 LD18 L·nh ®¹o khuyÕn khÝch cÊp d•íi lµm viÖc theo c¸ch ®æi míi. 1 2 3 4 5 6 7 LD19 L·nh ®¹o quan t©m ®Õn c¸c vÊn ®Ò c¸ nh©n cña nh©n viªn. 1 2 3 4 5 6 7 LD20 L·nh ®¹o chó träng ®Õn c¸c ®iÓm m¹nh cña cÊp d•íi. 1 2 3 4 5 6 7 LD21 L·nh ®¹o h•íng dÉn vµ t• vÊn cho cÊp d•íi cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 LD22 L·nh ®¹o t«n träng sù kh¸c biÖt (vÒ tÝnh c¸ch) gi÷a c¸c nh©n viªn. 1 2 3 4 5 6 7 37 2.4.2 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè v¨n hãa tæ chøc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè v¨n hãa tæ chøc ®•îc ký hiÖu lµ VH gåm 23 biÕn quan s¸t vµ ®•îc m· hãa tõ VH1 ®Õn VH23 (xem b¶ng 2.4.2). B¶ng 2.4.2: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè v¨n hãa tæ chøc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é VH1 §Þnh h•íng theo môc tiªu c«ng viÖc râ rµng. 1 2 3 4 5 6 7 VH2 KhuyÕn khÝch sù ®æi míi. 1 2 3 4 5 6 7 VH3 T¹o hµo høng cho mäi ng•êi. 1 2 3 4 5 6 7 VH4 T¹o th¸ch thøc trong c«ng viÖc ®èi víi mäi ng•êi. 1 2 3 4 5 6 7 VH5 Mang tÝnh chÊt kinh doanh. 1 2 3 4 5 6 7 VH6 KhuyÕn khÝch nh©n viªn ®•a ra ý kiÕn ®èi víi c¸c vÊn ®Ò chung cña tæ chøc. 1 2 3 4 5 6 7 VH7 Cho phÐp nh©n viªn rót kinh nghiÖm tõ nh÷ng sai lÇm tr•- íc ®ã. 1 2 3 4 5 6 7 VH8 §Þnh h•íng vµo c¸c mèi quan hÖ. 1 2 3 4 5 6 7 VH9 KhuyÕn khÝch, ®éng viªn c¸c thµnh viªn. 1 2 3 4 5 6 7 VH10 Chó träng ®Õn tù do c¸ nh©n. 1 2 3 4 5 6 7 VH11 Chó träng ®Õn b×nh ®¼ng. 1 2 3 4 5 6 7 VH12 Chó träng tÝnh cëi më, chia xÎ vµ gióp ®ì. 1 2 3 4 5 6 7 VH13 Tæ chøc nhiÒu ho¹t ®éng tËp thÓ nh• v¨n nghÖ, du lÞch, thÓ thao. 1 2 3 4 5 6 7 VH14 Cã sù liªn kÕt, phèi hîp chÆt chÏ gi÷a c¸c phßng ban, bé phËn. 1 2 3 4 5 6 7 VH15 Tu©n thñ c¸c thñ tôc, tr×nh tù, qui ®Þnh. 1 2 3 4 5 6 7 VH16 Lµm viÖc cøng nh¾c, biÕt sai vÉn lµm. 1 2 3 4 5 6 7 VH17 TuyÖt ®èi tu©n thñ mÖnh lÖnh cÊp trªn. 1 2 3 4 5 6 7 VH18 BÞ cÊp trªn ¸p ®Æt. 1 2 3 4 5 6 7 VH19 Lu«n thËn träng. 1 2 3 4 5 6 7 VH20 Lµm viÖc theo thêi gian (hÕt giê lµ vÒ), kh«ng quan t©m gi¶i quyÕt xong c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 38 VH21 NhiÒu thñ tôc r•êm rµ, h×nh thøc. 1 2 3 4 5 6 7 VH22 Kh«ng quan t©m, hç trî lÉn nhau. 1 2 3 4 5 6 7 VH23 C¬ chÕ cøng nh¾c, nÆng nÒ. 1 2 3 4 5 6 7 39 2.4.3 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè b¶n chÊt c«ng viÖc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè B¶n chÊt cña c«ng viÖc ®•îc ký hiÖu lµ CV gåm 6 biÕn quan s¸t vµ ®•îc m· hãa tõ CV1 ®Õn CV5 (xem b¶ng 2.4.3). B¶ng 2.4.3: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè b¶n chÊt c«ng viÖc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é CV1 C«ng viÖc cho phÐp sö dông tèt n¨ng lùc c¸ nh©n. 1 2 3 4 5 6 7 CV2 C«ng viÖc rÊt thó vÞ. 1 2 3 4 5 6 7 CV3 C«ng viÖc cã nhiÒu th¸ch thøc. 1 2 3 4 5 6 7 CV4 C«ng viÖc cã quyÒn h¹n vµ tr¸ch nhiÖm râ rµng, phï hîp. 1 2 3 4 5 6 7 CV5 C«ng viÖc hoµn thµnh tèt sÏ ®•îc c«ng ty ®¸nh gi¸ tèt. 1 2 3 4 5 6 7 CV6 Anh/ChÞ thÝch c«ng viÖc hiÖn t¹i. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.4 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè tiÒn l•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè tiÒn l•¬ng ®•îc ký hiÖu lµ TL gåm 6 biÕn quan s¸t vµ ®•îc m· hãa tõ TL1 ®Õn TL6 (xem b¶ng 2.4.4) B¶ng 2.4.4: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè tiÒn l•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é TL1 Anh/ChÞ ®•îc tr¶ l•¬ng t•¬ng xøng víi kÕt qu¶ lµm viÖc cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 TL2 Anh/ChÞ th•êng ®•îc t¨ng l•¬ng. 1 2 3 4 5 6 7 TL3 Anh/ChÞ cã thÓ sèng hoµn toµn dùa vµo thu nhËp tõ c«ng ty. 1 2 3 4 5 6 7 TL4 TiÒn l•¬ng ®•îc tr¶ c«ng b»ng/hîp lý gi÷a c¸c nh©n viªn. 1 2 3 4 5 6 7 40 TL5 Theo Anh/ChÞ møc l•¬ng hiÖn t¹i cña m×nh lµ phï hîp so víi mÆt b»ng chung cña thÞ tr•êng lao ®éng. 1 2 3 4 5 6 7 TL6 Anh/ChÞ hµi lßng víi møc l•¬ng hiÖn t¹i cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.5 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè m«i tr•êng lµm viÖc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè m«i tr•êng lµm viÖc ®•îc ký hiÖu lµ MT gåm 8 biÕn quan s¸t vµ ®•îc m· hãa tõ MT1 ®Õn MT8 (xem b¶ng 2.4.5). B¶ng 2.4.5: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè m«i tr•êng lµm viÖc ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é MT1 C«ng viÖc cã ¸p lùc cao. 1 2 3 4 5 6 7 MT2 C«ng viÖc ®ßi hái th•êng xuyªn lµm ngoµi giê. 1 2 3 4 5 6 7 MT3 Trang thiÕt bÞ ®Çy ®ñ, an toµn. 1 2 3 4 5 6 7 MT4 Kh«ng gian, thiÕt kÕ n¬i lµm viÖc lµm Anh/ChÞ c¶m thÊy tho¶i m¸i khi lµm viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 MT5 Anh/ChÞ thÊy bÇu kh«ng khÝ cña c«ng ty lµ c¨ng th¼ng. 1 2 3 4 5 6 7 MT6 BÇu kh«ng khÝ lµm viÖc c¨ng th¼ng lµm ¶nh h•ëng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 MT7 Anh/ChÞ lu«n ®•îc tæ chøc chia xÎ c¸c th«ng tin cã liªn quan vÒ thñ tôc, qui ®Þnh, t×nh h×nh tµi chÝnh, vÞ thÕ cña tæ chøc. 1 2 3 4 5 6 7 MT8 Anh/ChÞ cã b»ng lßng víi m«i tr•êng lµm viÖc hiÖn t¹i cña c«ng ty. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.6 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè phóc lîi ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè phóc lîi ®•îc ký hiÖu lµ PL gåm 3 biÕn quan s¸t ®•îc m· hãa tõ PL1 ®Õn PL3 (xem b¶ng 2.4.6). B¶ng 2.4.6: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu phóc lîi ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é 41 PL1 C¸c ch•¬ng tr×nh phóc lîi cña c«ng ty thÓ hiÖn râ rµng sù quan t©m chu ®¸o ®èi víi tÊt c¶ c¸c nh©n viªn. 1 2 3 4 5 6 7 PL2 ChÕ ®é b¶o hiÓm y tÕ, b¶o hiÓm x· héi cña c«ng ty rÊt tèt. 1 2 3 4 5 6 7 PL3 Anh/ChÞ ®¸nh gi¸ cao ch•¬ng tr×nh phóc lîi cña c«ng ty. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.7 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn ®•îc ký hiÖu lµ DT gåm 7 biÕn quan s¸t ®•îc m· hãa tõ DT1 ®Õn DT7 (xem b¶ng 2.4.7). B¶ng 2.4.7: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè ®µo t¹o vµ th¨ng tiÕn ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é DT1 Anh/ChÞ ®•îc c«ng ty ®µo t¹o, huÊn luyÖn c¸c kü n¨ng cÇn thiÕt ®Ó ®¶m tr¸ch c«ng viÖc hiÖn t¹i cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 DT2 Anh/ChÞ c¶m thÊy ®µo t¹o cã cÇn thiÕt, h÷u Ých trong c«ng viÖc h»ng ngµy cña m×nh. 1 2 3 4 5 6 7 DT3 Anh/ChÞ ®•îc tham gia c¸c ch•¬ng tr×nh ®µo t¹o theo yªu cÇu cña c«ng viÖc do c«ng ty tæ chøc. 1 2 3 4 5 6 7 DT4 Qu¸ tr×nh ®¸nh gi¸ cña c«ng ty gióp Anh/ChÞ cã kÕ ho¹ch râ rµng vÒ viÖc ®µo t¹o, ph¸t triÓn nghÒ nghiÖp c¸ nh©n. 1 2 3 4 5 6 7 DT5 ViÖc ®¸nh gi¸ thùc sù gióp Anh/ChÞ n©ng cao chÊt l•îng thùc hiÖn c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 DT6 Nh×n chung chÝnh s¸ch ®µo t¹o hiÖn t¹i cña c«ng ty ®¹t hiÖu qu¶ tèt. 1 2 3 4 5 6 7 DT7 Anh/ChÞ cã nhiÒu c¬ héi ®Ó ®•îc th¨ng tiÕn t¹i c«ng ty. 1 2 3 4 5 6 7 DT8 Anh/ChÞ ®•îc c«ng ty cho biÕt c¸c ®iÒu kiÖn cÇn thiÕt ®Ó ®•îc th¨ng tiÕn. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.8 Giíi thiÖu thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè ®ång nghiÖp ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: 42 YÕu tè ®ång nghiÖp ®•îc ký hiÖu lµ DN gåm 4 biÕn quan s¸t ®•îc m· hãa tõ DN1 ®Õn DN4 (xem b¶ng 2.4.8). B¶ng 2.4.8: Thang ®o møc ®é t¸c ®éng cña yÕu tè ®ång nghiÖp ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é DN1 §ång nghiÖp vµ Anh/ChÞ hîp t¸c tèt trong c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 DN2 §ång nghiÖp vµ Anh/ChÞ phèi hîp tèt ®Ó gi¶i quyÕt c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 DN3 §ång nghiÖp cña c¸c Anh/ChÞ tho¶i m¸i, dÔ chÞu. 1 2 3 4 5 6 7 DN4 §ång nghiÖp vµ Anh/ChÞ s½n sµng gióp ®ì vµ chia sÏ víi nhau trong c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 2.4.9 Giíi thiÖu thang ®o kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: YÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc ký hiÖu lµ KQ gåm 7 biÕn quan s¸t vµ ®•îc ký hiÖu tõ KQ1 ®Õn KQ7 (xem b¶ng 2.4.9). B¶ng 2.4.9: Thang ®o kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Ký hiÖu biÕn Tiªu thøc Møc ®é KQ1 Anh/ChÞ lu«n cè g¾ng cao nhÊt ®Ó hoµn thµnh c«ng viÖc ®•îc giao. 1 2 3 4 5 6 7 KQ2 Anh/ChÞ lu«n hoµn thµnh tèt c«ng viÖc ®•îc giao. 1 2 3 4 5 6 7 KQ3 Anh/ChÞ lu«n hoµn thµnh c«ng viÖc ®•îc giao ®óng tiÕn ®é kÕ ho¹ch ®Ò ra. 1 2 3 4 5 6 7 KQ4 Anh/ChÞ lu«n c¶i tiÕn ph•¬ng ph¸p xö lý c«ng viÖc h»ng ngµy ®Ó ®¹t hiÖu qu¶ cao h¬n. 1 2 3 4 5 6 7 KQ5 Anh/ChÞ ®•îc trang bÞ ®Çy ®ñ kü n¨ng, nghiÖp vô ®Ó gi¶i quyÕt tèt c«ng viÖc ®•îc giao. 1 2 3 4 5 6 7 43 KQ6 Møc ®é hîp t¸c vµ phèi hîp gi÷a nhãm vµ Anh/ChÞ cao. 1 2 3 4 5 6 7 KQ7 Anh/ChÞ sÏ hi sinh quyÒn lîi c¸ nh©n khi cÇn thiÕt ®Ó gióp ®ì c«ng ty/nhãm ®¹t kÕt qu¶ tèt trong c«ng viÖc. 1 2 3 4 5 6 7 Tãm t¾t ch•¬ng 2: Trong ch•¬ng 2, t¸c gi¶ ®· tr×nh bµy phÇn thiÕt kÕ nghiªn cøu bao gåm x©y dùng qui tr×nh nghiªn cøu (tr×nh tù c¸c b•íc trong qu¸ tr×nh nghiªn cøu); giíi thiÖu mÉu nghiªn cøu, ph•¬ng ph¸p chän mÉu vµ lÊy mÉu t¹i ®Þa ®iÓm nghiªn cøu (c«ng ty Dragon Logistics t¹i khu vùc phÝa Nam). KÝch cë mÉu dù kiÕn lµ n = 150 bao gåm nhãm cÊp qu¶n lý (qu¶n lý cÊp trung cã c¸c chøc danh tr•ëng hoÆc phã phßng/ bé phËn vµ ban gi¸m ®èc, qu¶n lý cÊp c¬ së cã c¸c chøc danh tr•ëng nhãm vµ nh©n viªn then chèt) vµ nh©n viªn thõa hµnh ®¹i diÖn cho tÊt c¶ c¸c phßng ban t¹i khu vùc phÝa Nam; giíi thiÖu thang ®o (b¶ng c©u hái) vµ c¸c gi¶ thuyÕt nghiªn cøu. Trong ch•¬ng tiÕp theo chóng ta sÏ xö lý sè liÖu vµ th¶o luËn kÕt qu¶ cña nghiªn cøu. 44 CHƯƠNG 3 XỬ LÝ SỐ LIỆU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ Trong ch•¬ng 3 chóng ta sÏ xö lý vµ ph©n tÝch sè liÖu nghiªn cøu th«ng qua mÉu thu thËp ®•îc. Trªn c¬ së kÕt qu¶ ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA) vµ kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o ®èi víi mÉu thu ®•îc, chóng ta sÏ hiÖu chØnh l¹i m« h×nh nghiªn cøu vµ c¸c gi¶ thuyÕt nghiªn cøu. TiÕp theo chóng ta tiÕn hµnh ph©n tÝch håi qui tuyÕn tÝnh béi vµ ph•¬ng sai ®Ó thiÕt lËp ph•¬ng tr×nh håi qui vµ kiÓm ®Þnh c¸c gi¶ thuyÕt nghiªn cøu. Ph•¬ng ph¸p chän mÉu theo quota sö dông ®Ó thùc hiÖn chän mÉu cho ®Ò tµi nghiªn cøu, tæng sè b¶ng pháng vÊn ®•îc ph¸t ra lµ 200 b¶ng. Sau khi thu vÒ vµ tiÕn hµnh sµng läc, tæng sè b¶ng pháng vÊn hîp lÖ lµ 142 b¶ng. VËy mÉu nghiªn cøu cña chóng ta lµ N=142. TÝnh chÊt vµ ®Æc ®iÓm cña mÉu nghiªn cøu nh• sau:  §é tuæi MÉu nghiªn cøu bao gåm 4 nhãm tuæi nh• b¶ng m« t¶ bªn d•íi, trong ®ã nhãm tuæi tõ 25 ®Õn 34 cã 74 quan s¸t vµ chiÕm tØ träng cao nhÊt lµ 52,1%. Sè mÉu quan s¸t trªn 45 tuæi cã sè quan s¸t thÊp nhÊt lµ 9 quan s¸t vµ chiÕm tØ träng thÊp nhÊt lµ 6,3%. §é tuæi Sè quan s¸t TØ lÖ % D•íi 25 13 9,2 Tõ 25 ®Õn 34 74 52,1 Tõ 35 ®Õn 44 46 32,4 Tõ 45 trë lªn 9 6,3 Tæng céng 142 100  Giíi tÝnh Tæng sè quan s¸t cã giíi tÝnh nam lµ 82 quan s¸t chiÕm tØ träng lµ 57,7%, sè quan s¸t cßn l¹i cã giíi tÝnh n÷ lµ 60 quan s¸t vµ chiÕm tØ träng 42,3%. Giíi tÝnh Sè quan s¸t TØ lÖ % 45 Nam 82 57,7 N÷ 60 42,3 Tæng céng 142 100  Tr×nh ®é häc vÊn Theo thèng kª cho chóng ta thÊy, tr×nh ®é ®¹i häc cã sè quan s¸t cao nhÊt lµ 83 quan s¸t vµ chiÕm tØ träng cao nhÊt trong mÉu nghiªn cøu 58,5%, kÕ tiÕp lµ trung cÊp vµ cao ®¼ng gåm 53 quan s¸t chiÕm tØ träng 37,3%. Cuèi cïng sè quan s¸t cã tr×nh ®é häc vÊn trªn ®¹i häc gåm 6 quan s¸t, chiÕm tØ lÖ 4,2%. Tr×nh ®é häc vÊn Sè quan s¸t TØ lÖ % Trung cÊp, cao ®¼ng 53 37,3 §¹i häc 83 58,5 Trªn ®¹i häc 6 4,2 Tæng céng 142 100  VÞ trÝ c«ng t¸c MÉu nghiªn cøu bao gåm 3 nhãm ®èi t•îng lµ nhãm qu¶n lý, nhãm nh©n viªn v¨n phßng vµ nhãm c«ng nh©n víi sè quan s¸t vµ tØ träng ®•îc m« t¶ nh• b¶ng sau: VÞ trÝ c«ng t¸c Sè quan s¸t TØ lÖ % C¸n bé qu¶n lý(tr•ëng nhãm trë lªn) 31 21,8 Nh©n viªn v¨n phßng 79 55,6 C«ng nh©n 32 22,6 Tæng céng 142 100 Chóng ta thÊy khèi v¨n phßng chiÕm tØ träng cao nhÊt lµ 55,6% víi 79 quan s¸t, kÕ tiÕp lµ c«ng nh©n 22,6% víi 32 quan s¸t vµ c¸n bé qu¶n lý 21,8% víi 31 quan s¸t.  Th©m niªn lµm viÖc 46 Thèng kª cho chóng ta thÊy nhãm lµm viÖc cã th©m niªn cao nhÊt lµ trªn m•êi n¨m chiÕm tØ träng 17,6% víi 25 quan s¸t, nhãm quan s¸t cã tØ träng cao nhÊt 31% lµ nhãm cã th©m niªn lµm viÖc tõ 5 ®Õn 10 n¨m víi 44 quan s¸t. Th©m niªn lµm viÖc Sè quan s¸t TØ lÖ % D•íi 3 n¨m 35 24,6 Tõ 3 - 5 n¨m 38 26,8 Tõ 5 - 10 n¨m 44 31,0 Trªn 10 n¨m 25 17,6 Tæng céng 142 100  Thu nhËp MÉu nghiªn cøu gåm 4 nhãm thu nhËp nh• b¶ng m« t¶ bªn d•íi, nhãm thu nhËp tõ 3 - 5 triÖu ®ång chiÕm tØ träng cao nhÊt lµ 45,8% víi tæng céng 65 quan s¸t, nhãm thu nhËp d•íi 3 triÖu ®ång cã 15 quan s¸t chiÕm tØ träng 10,6%, nhãm thu nhËp tõ 5 - 10 triÖu cã 52 quan s¸t chiÕm tØ träng cao thø nh× lµ 36,6%, nhãm cã thu nhËp trªn 10 triÖu chiÕm tØ träng thÊp nhÊt lµ 7% víi 10 quan s¸t. Thu nhËp Sè quan s¸t TØ lÖ % D•íi 3 triÖu ®ång 15 10,6 Tõ 3 - 5 triÖu ®ång 65 45,8 Tõ 5 - 10 triÖu ®ång 52 36,6 Trªn 10 triÖu ®ång 10 7,0 Tæng céng 142 100 3.1. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS - EFA) Trong phÇn nµy chóng ta sÏ lÇn l•ît thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA) cho tõng nhãm kh¸i niÖm lín, cô thÓ bao gåm: 47 - C¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI ®· ®•îc chän läc. - YÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. - YÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt. - YÕu tè v¨n hãa tæ chøc / c«ng ty. §Ó ®¶m b¶o ®¹t ®•îc ®é chÝnh x¸c cao trong ph©n tÝch trªn mÉu nghiªn cøu (N=142) ®· thu thËp ®•îc, chóng ta thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA) dùa trªn c¸c tiªu chÝ sau: - §¸nh gi¸ chØ sè KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ®Ó xem xÐt sù thÝch hîp cña ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA), chØ sè KMO ph¶i lín h¬n 0.5 (Hoµng Träng & Chu NguyÔn Méng Ngäc, 2005, 262) - KiÓm ®Þnh Bartlett ®Ó xem xÐt gi¶ thuyÕt vÒ ®é t•¬ng quan gi÷a c¸c biÕn quan s¸t b»ng kh«ng trong tæng thÓ. KiÓm ®Þnh Bartlett ph¶i cã ý nghÜa thèng kª (Sig ≤ 0.05) th× c¸c biÕn qua s¸t cã t•¬ng quan víi nhau trong tæng thÓ (Hoµng Träng & Chu NguyÔn Méng Ngäc, 2005, 262). - HÖ sè t¶i nh©n tè (Factor loading) ph¶i lín h¬n hoÆc b»ng 0.6 (Hair & ctg, 1998, 111). - Thang ®o ®•îc chÊp nhËn khi tæng ph•¬ng sai trÝch ph¶i ≥ 50% vµ eigenvalue cã gi¸ trÞ lín h¬n 1 (Gerbing & Anderson 1988, An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessment, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192). - Sù kh¸c biÖt hÖ sè t¶i nh©n tè cña mét biÕn quan s¸t gi÷a c¸c nh©n tè ≥ 0.3 ®Ó ®¶m b¶o gi¸ trÞ ph©n biÖt gi÷a c¸c nh©n tè (Jabnoun & Al-Tamimi 2003, Measuring perceived service quality at UEA commercial banks, International Journal of Quality and Reliability Management, 20, 4). 3.1.1. Ph©n tÝch nh©n tè (EFA) cho nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI: PhÇn mÒm SPSS cho ta c¸c kÕt qu¶ sau: 48 HÖ sè KMO vµ kiÓm ®Þnh Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .845 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3229.140 df 595 Sig. .000 Tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulativ e % 1 11.560 33.029 33.029 11.560 33.029 33.029 4.154 11.867 11.867 2 2.873 8.207 41.237 2.873 8.207 41.237 3.570 10.199 22.066 3 2.284 6.526 47.763 2.284 6.526 47.763 3.353 9.580 31.646 4 2.131 6.089 53.851 2.131 6.089 53.851 3.038 8.680 40.326 5 1.672 4.777 58.628 1.672 4.777 58.628 3.017 8.619 48.945 6 1.446 4.132 62.760 1.446 4.132 62.760 2.696 7.703 56.648 7 1.296 3.703 66.463 1.296 3.703 66.463 2.672 7.635 64.282 8 1.176 3.360 69.823 1.176 3.360 69.823 1.939 5.541 69.823 9 .900 2.571 72.394 10 .856 2.445 74.839 11 .847 2.419 77.258 12 .778 2.222 79.479 13 .678 1.937 81.416 14 .623 1.781 83.197 15 .587 1.677 84.874 16 .545 1.557 86.431 17 .509 1.456 87.887 18 .441 1.260 89.147 19 .408 1.165 90.312 20 .389 1.111 91.423 21 .358 1.022 92.445 22 .330 .942 93.387 23 .308 .881 94.268 24 .269 .768 95.036 25 .236 .675 95.711 26 .221 .632 96.343 27 .210 .599 96.942 28 .182 .521 97.463 49 29 .170 .485 97.948 30 .163 .467 98.415 31 .140 .401 98.817 32 .130 .372 99.188 33 .100 .285 99.473 34 .094 .270 99.743 35 .090 .257 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Ma trËn xoay nh©n tè Quan s¸t Nh©n tè 1 2 3 4 5 6 7 8 CV1 .785 .255 .180 .021 .194 -.039 -.007 .090 CV2 .696 .204 .085 .054 .017 .221 .328 .197 CV6 .685 .150 .119 .376 .032 .260 .192 .006 CV4 .645 .099 .165 .176 .391 .162 .053 .148 MT8 .563 .022 .265 .371 .077 .190 .331 -.140 CV5 .504 .249 .205 .149 .434 .364 .127 -.034 CV3 .414 .172 .136 .249 .388 .070 .269 .295 DN2 .156 .850 .120 .074 .109 .199 .144 .060 DN1 .214 .848 .215 .055 .181 .105 .099 .000 DN4 .093 .835 .168 .238 .128 .007 .070 .039 DN3 .129 .815 .138 -.039 -.042 .040 .216 -.044 DT4 .153 .140 .785 .214 .187 .124 .062 -.012 DT3 .011 .146 .765 .031 .150 .013 .089 .288 DT1 .280 .223 .674 .121 .006 .252 .145 -.064 DT5 .323 .162 .603 .154 .110 .219 .218 .037 DT6 .100 .345 .534 .360 .071 .249 .145 -.042 TL5 .121 .115 .168 .762 .001 .228 .019 -.019 TL6 .386 .057 .223 .759 .035 .068 -.026 -.035 DT7 .268 .107 .281 .544 .435 .061 .183 .107 MT4 .254 .180 .011 .100 .758 -.052 .089 -.175 MT3 .084 .016 .151 -.154 .724 .048 -.063 -.044 MT2 .076 .046 -.048 .187 .629 -.021 -.219 .437 DT8 .160 .138 .345 .376 .506 -.126 .135 .248 MT7 -.170 .030 .176 .106 .499 .490 .033 .193 TL3 .333 .069 .181 .247 -.127 .677 .052 .046 DT2 .147 .196 .408 -.265 -.052 .656 .185 .058 TL1 .422 .160 .145 .263 .059 .573 .224 -.099 TL4 .431 .141 .078 .370 .196 .479 .048 -.010 TL2 .067 .061 .005 .330 .147 .436 .312 .358 50 PL1 .104 .119 .122 .247 .186 .006 .790 -.002 PL3 .254 .185 .251 .011 -.083 .187 .785 .007 PL2 .097 .199 .068 -.125 -.108 .122 .761 -.035 MT5 -.025 -.078 -.005 -.013 -.014 -.099 -.101 .806 MT1 .209 .147 .171 -.060 .093 .268 .114 .606 MT6 .340 -.096 .242 -.397 -.093 .213 .029 .409 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 8 iterations. §¸nh gi¸ c¸c chØ sè: a. ChØ sè KMO = 0.845 > 0.5 Nh• vËy ph©n tÝch EFA hoµn toµn thÝch hîp ®èi víi nhãm yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI. b. KiÓm ®Þnh Bartlett cho gi¸ trÞ p-value (Sig) = 0.000 < 0.05, nh• vËy ta hoµn toµn b¸c bá gi¶ thuyÕt vÒ ®é t•¬ng quan gi÷a c¸c biÕn quan s¸t b»ng 0 trong tæng thÓ. C¸c biÕn quan s¸t trong tæng thÓ lµ cã t•¬ng quan víi nhau. c. Tõ b¶ng tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy, gi¸ trÞ cña tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch luü = 69.823% > 50% chøng tá thang ®o cho nhãm c¸c yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI lµ ®•îc chÊp nhËn. d. Tõ b¶ng ma trËn xoay nh©n tè, ta chØ chän c¸c quan s¸t cã hÖ sè t¶i nh©n tè (factor loading) tõ 0.6 trë lªn vµ sù kh¸c biÖt hÖ sè t¶i nh©n tè cña mét biÕn quan s¸t gi÷a c¸c nh©n tè ≥ 0.3. Nhãm yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI ®•îc chia ra lµm 8 nhãm thµnh phÇn nh• sau: Nhãm 1: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè CV1 0.785 CV2 0.696 51 Nhãm 2: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè DN2 0.850 DN1 0.848 DN4 0.835 DN3 0.815 Nhãm 3: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè DT4 0.785 DT3 0.765 DT1 0.674 Nhãm 4: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè TL5 0.762 TL6 0.759 Nhãm 5: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè MT4 0.758 MT3 0.724 Nhãm 6: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè TL3 0.677 DT2 0.656 Nhãm 7: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè PL1 0.790 PL3 0.785 PL2 0.761 52 Nhãm 8: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè MT5 0.806 MT1 0.606 53 3.1.2. Ph©n tÝch nh©n tè (EFA) cho nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn: PhÇn mÒm SPSS cho chóng ta kÕt qu¶ sau HÖ sè KMO vµ kiÓm ®Þnh Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .782 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 265.274 Df 21 Sig. .000 Tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.087 44.106 44.106 3.087 44.106 44.106 2.333 33.323 33.323 2 1.149 16.420 60.526 1.149 16.420 60.526 1.904 27.203 60.526 3 .796 11.368 71.893 4 .714 10.201 82.094 5 .449 6.420 88.514 6 .426 6.080 94.595 7 .378 5.405 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Ma trËn xoay nh©n tè Quan s¸t Nh©n tè 1 2 KQ2 .830 .032 KQ3 .813 .179 KQ1 .782 .250 KQ4 .494 .428 KQ6 .053 .783 KQ5 .331 .730 KQ7 .120 .693 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. 54 §¸nh gi¸ c¸c chØ sè: a. ChØ sè KMO = 0.782 > 0.5 Nh• vËy ph©n tÝch EFA hoµn toµn thÝch hîp ®èi víi nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. b. KiÓm ®Þnh Bartlett cho gi¸ trÞ p-value (Sig) = 0.000 < 0.05, nh• vËy ta hoµn toµn b¸c bá gi¶ thuyÕt vÒ ®é t•¬ng quan gi÷a c¸c biÕn quan s¸t b»ng 0 trong tæng thÓ. C¸c biÕn quan s¸t trong tæng thÓ lµ cã t•¬ng quan víi nhau. c. Tõ b¶ng tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy, gi¸ trÞ cña tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch luü = 60.526% > 50% chøng tá thang ®o cho nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn lµ ®•îc chÊp nhËn. d. Tõ b¶ng ma trËn xoay nh©n tè, ta chØ chän c¸c quan s¸t cã hÖ sè t¶i nh©n tè (factor loading) tõ 0.6 trë lªn vµ sù kh¸c biÖt hÖ sè t¶i nh©n tè cña mét biÕn quan s¸t gi÷a c¸c nh©n tè ≥ 0.3. Nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc chia ra lµm 2 thµnh phÇn nh• sau: Nhãm 1: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè KQ2 0.830 KQ3 0.813 KQ1 0.782 Nhãm 2: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè KQ6 0.783 KQ5 0.730 KQ7 0.693 55 Trong nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc, th«ng qua ph©n tÝch EFA t¸c gi¶ thu ®•îc 02 nhãm thµnh phÇn (nhãm 1 vµ nhãm 2 nh• trªn). Do ®Æt thï t¹i n¬i thùc hiÖn nghiªn cøu lµ c«ng ty NhËt B¶n, kÕt qu¶ lµm viÖc ph¶i ®•îc xem xÐt trong tiªu chÝ : - Cã sù phèi hîp cña nhãm. - Tinh thÇn hi sinh quyÒn lîi c¸ nh©n v× lîi Ých cña tËp thÓ, môc tiªu kinh doanh chung cña c«ng ty. Do ®ã biÕn nghiªn cøu ®•îc •u tiªn chän ®Ó ph©n tÝch lµ thµnh phÇn nhãm 2. Trong phÇn sau, chóng ta sÏ tiÕp tôc kiÓm ®Þnh ®é ti cËy thang ®o cña nhãm nµy. 3.1.3. Ph©n tÝch nh©n tè (EFA) cho nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè Phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt: PhÇn mÒm SPSS cho chóng ta kÕt qu¶ sau HÖ sè KMO vµ kiÓm ®Þnh Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .925 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2370.732 df 231 Sig. .000 56 Tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Tot al % of Variance Cumulative % 1 11.666 53.027 53.027 11.666 53.027 53.027 5.67 1 25.779 25.779 2 1.492 6.781 59.807 1.492 6.781 59.807 4.99 5 22.705 48.484 3 1.191 5.416 65.223 1.191 5.416 65.223 3.68 3 16.739 65.223 4 .995 4.523 69.746 5 .908 4.125 73.871 6 .738 3.355 77.226 7 .652 2.963 80.189 8 .526 2.390 82.579 9 .475 2.160 84.739 10 .426 1.934 86.674 11 .394 1.793 88.467 12 .364 1.655 90.122 13 .314 1.426 91.548 14 .297 1.350 92.898 15 .291 1.323 94.220 16 .256 1.163 95.383 17 .231 1.049 96.433 18 .206 .935 97.368 19 .192 .874 98.241 20 .157 .716 98.957 21 .130 .590 99.547 22 .100 .453 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. 57 Ma trËn xoay nh©n tè Quan s¸t Nh©n tè 1 2 3 LD22 .800 .240 .212 LD20 .775 .327 .172 LD19 .745 -.123 .307 LD18 .688 .392 -.013 LD17 .678 .371 .175 LD21 .657 .331 .427 LD14 .598 .466 .335 LD3 .586 .404 .390 LD5 .476 .471 .363 LD11 .112 .738 .201 LD16 .451 .692 .090 LD2 .232 .680 .379 LD12 .231 .677 .176 LD15 .577 .642 .141 LD1 .504 .531 .429 LD13 .475 .517 .315 LD6 .418 .445 .409 LD4 .079 -.034 .778 LD8 .280 .398 .673 LD9 .290 .310 .656 LD10 .201 .541 .634 LD7 .251 .401 .567 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations. §¸nh gi¸ c¸c chØ sè: a. ChØ sè KMO = 0.925 > 0.5 Nh• vËy ph©n tÝch EFA hoµn toµn thÝch hîp ®èi víi nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè KÕt Phong c¸ch l·nh ®¹o. 58 b. KiÓm ®Þnh Bartlett cho gi¸ trÞ p-value (Sig) = 0.000 < 0.05, nh• vËy ta hoµn toµn b¸c bá gi¶ thuyÕt vÒ ®é t•¬ng quan gi÷a c¸c biÕn quan s¸t b»ng 0 trong tæng thÓ. C¸c biÕn quan s¸t trong tæng thÓ lµ cã t•¬ng quan víi nhau. c. Tõ b¶ng tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy, gi¸ trÞ cña tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch luü = 65.223% > 50% chøng tá thang ®o cho c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè Phong c¸ch l·nh ®¹o lµ ®•îc chÊp nhËn. d. Tõ b¶ng ma trËn xoay nh©n tè, ta chØ chän c¸c quan s¸t cã hÖ sè t¶i nh©n tè (factor loading) tõ 0.6 trë lªn vµ sù kh¸c biÖt hÖ sè t¶i nh©n tè cña mét biÕn quan s¸t gi÷a c¸c nh©n tè ≥ 0.3. Nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè Phong c¸ch l·nh ®¹o ®•îc chia ra lµm 3 thµnh phÇn nh• sau: Nhãm 1: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè LD22 0.800 LD20 0.775 LD19 0.745 Nhãm 2: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè LD11 0.738 LD12 0.677 Nhãm 3: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè LD4 0.778 LD9 0.656 59 3.1.4. Ph©n tÝch nh©n tè (EFA) cho nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè V¨n hãa c«ng ty: PhÇn mÒm SPSS cho kÕt qu¶ nh• sau HÖ sè KMO vµ kiÓm ®Þnh Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .863 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1820.585 df 253 Sig. .000 Tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 8.260 35.912 35.912 8.260 35.912 35.912 4.219 18.344 18.344 2 2.503 10.884 46.796 2.503 10.884 46.796 4.056 17.634 35.978 3 2.160 9.391 56.187 2.160 9.391 56.187 2.700 11.738 47.715 4 1.341 5.829 62.016 1.341 5.829 62.016 2.547 11.075 58.790 5 1.025 4.457 66.473 1.025 4.457 66.473 1.767 7.682 66.473 6 .841 3.657 70.130 7 .776 3.376 73.505 8 .718 3.122 76.627 9 .672 2.924 79.551 10 .634 2.756 82.307 11 .553 2.403 84.710 12 .520 2.259 86.969 13 .446 1.941 88.910 14 .408 1.776 90.686 15 .334 1.454 92.140 16 .310 1.349 93.488 17 .300 1.306 94.795 18 .265 1.150 95.945 19 .241 1.046 96.991 20 .207 .898 97.889 21 .196 .851 98.739 22 .154 .668 99.407 23 .136 .593 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. 60 Ma trËn xoay nh©n tè Component 1 2 3 4 5 VH23 .814 -.210 -.209 .028 -.129 VH22 .805 -.095 -.142 -.295 -.183 VH16 .763 -.106 -.112 -.071 -.056 VH18 .761 -.074 -.092 .308 -.075 VH21 .760 -.209 -.188 .166 .071 VH20 .651 .006 .003 -.436 -.257 VH9 -.212 .846 .095 .213 -.088 VH10 -.037 .751 -.063 .133 .222 VH11 -.274 .707 .195 .157 .358 VH8 -.103 .643 .273 .391 .144 VH6 -.155 .598 .533 .074 -.063 VH3 -.258 .506 .494 -.161 .123 VH13 .064 .498 .068 -.382 .462 VH5 -.072 -.151 .719 .082 .239 VH2 -.247 .266 .672 .161 .126 VH1 -.351 .204 .550 .387 .080 VH4 -.071 .354 .523 -.283 .156 VH17 .089 .115 .054 .752 .039 VH19 .020 .137 -.003 .681 .081 VH7 -.285 .392 .362 .528 -.001 VH15 -.220 .100 .308 .298 .722 VH14 -.223 .456 .327 -.080 .583 VH12 -.369 .473 .204 .243 .474 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 17 iterations. §¸nh gi¸ c¸c chØ sè: a. ChØ sè KMO = 0.863 > 0.5 Nh• vËy ph©n tÝch EFA hoµn toµn thÝch hîp ®èi víi nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè v¨n hãa c«ng ty. 61 b. KiÓm ®Þnh Bartlett cho gi¸ trÞ p-value (Sig) = 0.000 < 0.05, nh• vËy ta hoµn toµn b¸c bá gi¶ thuyÕt vÒ ®é t•¬ng quan gi÷a c¸c biÕn quan s¸t b»ng 0 trong tæng thÓ. C¸c biÕn quan s¸t trong tæng thÓ lµ cã t•¬ng quan víi nhau. c. Tõ b¶ng tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch lòy, gi¸ trÞ cña tæng ph•¬ng sai trÝch tÝch luü = 66.473% > 50% chøng tá thang ®o cho c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè V¨n hãa c«ng ty lµ ®•îc chÊp nhËn. d. Tõ b¶ng ma trËn xoay nh©n tè, ta chØ chän c¸c quan s¸t cã hÖ sè t¶i nh©n tè (factor loading) tõ 0.6 trë lªn vµ sù kh¸c biÖt hÖ sè t¶i nh©n tè cña mét biÕn quan s¸t gi÷a c¸c nh©n tè ≥ 0.3. Nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè V¨n hãa c«ng ty ®•îc chia ra lµm 5 thµnh phÇn nh• sau: Nhãm 1: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè VH23 0.814 VH22 0.805 VH16 0.763 VH18 0.761 VH21 0.760 VH20 0.651 Nhãm 2: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè VH9 0.846 VH10 0.751 62 VH11 0.707 Nhãm 3: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè VH5 0.719 VH2 0.672 Nhãm 4: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè VH17 0.752 VH19 0.681 Nhãm 5: C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè VH15 0.722 Sau khi thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ cho tõng nhãm ®èi t•îng lín nh• phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt, v¨n hãa tæ chøc, chØ sè m« t¶ c«ng viÖc ®· hiÖu chinh, kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. Chóng ta sÏ tiÕp tôc kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho c¸c nhãm yÕu tè nhá ®Ó lo¹i bá c¸c nhãm yÕu tè cã ®é tin cËy thang ®o thÊp ra khái m« h×nh nghiªn cøu. 63 3.2 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO (CRONBACH ANPHA) Sau khi thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè (EFA) lÇn l•ît cho bèn nhãm kh¸i niÖm lín bao gåm nhãm c¸c quan s¸t thuéc c¸c yÕu tè cña thµnh phÇn AJDI, nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè V¨n ho¸ c«ng ty, nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè Phong c¸ch l·nh ®¹o, nhãm c¸c quan s¸t thuéc yÕu tè KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. TiÕp theo, chóng ta sÏ tiÕn hµnh kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o b»ng c¸ch ch¹y Cronbach anpha cho tõng thµnh phÇn nhá, cô thÓ bao gåm: - KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho t¸m nhãm (tõ nhãm 1 ®Õn nhãm 8) yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI sau khi ph©n tÝch EFA. - KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho hai nhãm (nhãm 1 vµ nhãm 2) thuéc biÕn nghiªn cøu kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. - KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho ba nhãm (tõ nhãm 1 ®Õn nhãm 3) thuéc yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt. - KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho n¨m nhãm (tõ nhãm 1 ®Õn nhãm 5) thuéc yÕu tè v¨n hãa c«ng ty. Sau khi thùc hiÖn kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o, chóng ta sÏ lo¹i trõ c¸c yÕu tè cã ®é tin cËy thang ®o thÊp vµ ®ång thêi kÕt hîp víi môc tiªu nghiªn cøu ®· ®Ò ra tiÕn hµnh ®•a c¸c yÕu tè ®¹t tiªu chuÈn cña ®é tin cËy cña thang ®o vµo m« h×nh nghiªn cøu chÝnh thøc. §Ó ®·m b¶o cho nghiªn cøu cã ®•îc ®é tin cËy cña c¸c thang ®o cao, chóng ta cÇn ®¶m b¶o hai tiªu chÝ sau: - ChØ chän nh÷ng quan s¸t cña thuéc c¸c yÕu tè cã hÖ sè Cronbach anpha tõ 0.6 trë lªn ®Ó ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. 64 - C¸c biÕn quan s¸t cã hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng (Corrected item-total correlation) nhá h¬n 0.3 sÏ bÞ lo¹i (Nunnally & Burnstein 1994, Pschy chometric Theory, 3rd edition, NewYork, McGraw Hill). 3.2.1. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho t¸m nhãm (tõ nhãm mét ®Õn nhãm t¸m) yÕu tè thuéc thµnh phÇn AJDI. a. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm mét. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .741 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CV1 4.76 1.616 .590 .(a) CV2 5.29 1.370 .590 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm mét lµ 0.741 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t CV1, CV2 ®Òu ®¹t gi¸ trÞ lµ 0.590 ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm mét thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè b¶n chÊt c«ng viÖc. YÕu tè b¶n chÊt c«ng viÖc ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: YÕu tè b¶n chÊt c«ng viÖc (Cronbach anpha = 0.741) 65 C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng CV1 0.785 0.590 CV2 0.696 0.590 b. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm hai. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .915 4 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DN1 15.79 10.395 .874 .865 DN2 15.83 10.610 .839 .878 DN3 15.97 11.588 .723 .917 DN4 15.81 10.935 .788 .896 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm hai lµ 0.915 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t DN1, DN2, DN3, DN4 lÇn l•ît lµ 0.874, 0.839, 0.723, 0.788 ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm yÕu tè thø hai thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè §ång nghiÖp. YÕu tè §ång nghiÖp ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: YÕu tè §ång nghiÖp (Cronbach anpha = 0.915) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng 66 DN2 0.850 0.839 DN1 0.848 0.874 DN4 0.835 0.788 DN3 0.815 0.723 c. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm ba. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .801 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DT1 9.74 7.073 .631 .746 DT3 9.68 6.473 .617 .761 DT4 9.80 6.018 .697 .673 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm thø ba lµ 0.801 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t DT1, DT3, DT4 lÇn l•ît lµ 0.631, 0.617, 0.697 ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm yÕu tè thø ba thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè §µo T¹o. §ång thêi chóng ta còng nhËn thÊy c¸c biÕn quan s¸t ®o l•êng vÒ yÕu tè Th¨ng tiÕn hoµn toµn bÞ lo¹i bá th«ng qua hai qu¸ tr×nh ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA) vµ kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o (Cronbach anpha). YÕu tè §µo t¹o ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: 67 YÕu tè §µo t¹o (Cronbach anpha = 0.801) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng DT4 0.785 0.697 DT3 0.765 0.617 DT1 0.674 0.631 d. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm bèn. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .806 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted TL5 4.59 2.201 .681 .(a) TL6 4.65 1.677 .681 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm thø t• lµ 0.806 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t TL5, TL6 ®Òu cã gi¸ trÞ lµ 0.681 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm yÕu tè thø t• thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè TiÒn l•¬ng. YÕu tè TiÒn l•¬ng ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: 68 YÕu tè TiÒn l•¬ng (Cronbach anpha = 0.806) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng TL5 0.762 0.681 TL6 0.759 0.681 e. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm n¨m. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .657 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted MT3 5.23 2.176 .494 .(a) MT4 5.70 1.645 .494 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm thø n¨m lµ 0.657 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t MT3, MT4 ®Òu cã gi¸ trÞ lµ 0.494 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm yÕu tè thø n¨m thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè M«i tr•êng lµm viÖc. YÕu tè M«i tr•êng lµm viÖc ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: 69 YÕu tè M«i tr•êng lµm viÖc (Cronbach anpha = 0.657) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng MT4 0.758 0.494 MT3 0.724 0.494 f. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm s¸u. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .640 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted TL3 5.48 1.812 .475 .(a) DT2 4.50 2.408 .475 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta thÊy Cronbach anpha cña nhãm thø s¸u cã gi¸ trÞ lµ 0.640 lín h¬n 0.6 vµ c¸c gi¸ trÞ t•¬ng quan biÕn tçng cña TL3 vµ DT2 lµ 0.475 lín h¬n 0.3. Tuy nhiªn chóng ta kh«ng xÐt nhãm nµy ®•a vµo m« h×nh v× chóng kh«ng thÓ hiÖn râ rµng ph¹m vi cña yÕu tè t¸c ®éng, ®ång thêi chóng ta còng ®· ®•a vµo m« h×nh c¸c yÕu tè t¸c ®éng gåm TiÒn l•¬ng vµ §µo t¹o. g. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm b¶y. Thèng kª ®é tin cËy 70 Cronbach's Alpha N of Items .807 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PL1 10.94 3.983 .646 .750 PL2 10.20 4.802 .585 .806 PL3 10.78 3.789 .748 .634 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm thø b¶y lµ 0.807 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t PL1, PL2, PL3 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.646, 0.585, 0.748 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm yÕu tè thø b¶y thuéc thµnh phÇn AJDI ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ yÕu tè Phóc lîi. YÕu tè Phóc lîi ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: YÕu tè Phóc lîi (Cronbach anpha = 0.807) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng PL1 0.790 0.646 PL2 0.761 0.585 PL3 0.785 0.748 h. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm t¸m. 71 Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .452 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted MT1 4.33 1.485 .298 .(a) MT5 4.94 2.238 .298 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta thÊy Cronbach anpha cña nhãm thø t¸m cã gi¸ trÞ lµ 0.452 nhá h¬n 0.6 vµ c¸c gi¸ trÞ t•¬ng quan biÕn tçng cña MT5 vµ MT1 ®Òu b»ng 0.298 vµ ®Òu nhá h¬n 0.3. Do ®ã nhãm t¸m kh«ng ®¹t tiªu chuÈn ®Ó ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta lo¹i nhãm nµy ra khái m« h×nh nghiªn cøu. 3.2.2. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho nhãm mét vµ nhãm hai thuéc biÕn nghiªn cøu lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. a. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm mét Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .788 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted KQ1 11.65 2.400 .626 .715 72 KQ2 11.83 2.468 .627 .713 KQ3 11.99 2.369 .631 .709 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm mét lµ 0.788 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t KQ1, KQ2, KQ3 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.626, 0.627, 0.631 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm mét thuéc yÕu tè KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (Cronbach anpha = 0.788) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng KQ1 0.782 0.626 KQ2 0.830 0.627 KQ3 0.813 0.631 b. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm hai Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .642 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted KQ5 10.58 3.224 .492 .503 KQ6 10.51 2.677 .486 .497 73 KQ7 10.49 3.103 .391 .629 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm hai lµ 0.642 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t KQ5, KQ6, KQ7 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.492, 0.486, 0.391 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm hai thuéc yÕu tè kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (Cronbach anpha = 0.642) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng KQ5 0.730 0.492 KQ6 0.783 0.486 KQ7 0.693 0.391 VËy sau khi kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o, nhãm hai thuéc biÕn nghiªn cøu kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn hoµn toµn phï hîp vµ thÓ hiÖn ®•îc 2 tiªu chÝ quan träng lµ kÕt qu¶ lµm viÖc ph¶i ®•îc xem xÐt trªn quan ®iÓm cã sù phèi hîp cña nhãm vµ cã sù hi sinh quyÒn lîi c¸ nh©n khi cÇn thiÕt v× môc tiªu chung cña nhãm, cña tæ chøc. Do ®ã nhãm hai gåm c¸c quan s¸t KQ6, KQ6, KQ7 ®•îc chän chÝnh thøc vµo m« h×nh nghiªn cøu vµ ®•îc xem lµ biÕn nghiªn cøu duy nhÊt cña m« h×nh. Nhãm mét mÆc dï ®ñ tiªu chuÈn nh•ng kh«ng ®¸p øng ®•îc môc tiªu nghiªn cøu nªn t¸c gi¶ kh«ng ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu chÝnh thøc. 74 3.2.3. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho ba nhãm thuéc yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt. a. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm mét. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .811 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted LD19 9.95 5.593 .586 .821 LD20 9.61 5.459 .692 .710 LD22 9.58 5.451 .712 .691 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm mét lµ 0.811 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t LD19, LD20, LD22 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.586, 0.692, 0.712 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm mét thuéc yÕu tè Phong c¸ch l·nh ®¹o ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ Quan ®iÓm l·nh ®¹o. YÕu tè Quan ®iÓm l·nh ®¹o ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: Quan ®iÓm l·nh ®¹o (Cronbach anpha = 0.811) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng LD19 0.745 0.586 LD20 0.775 0.692 LD22 0.800 0.712 75 b. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm hai. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .554 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted LD11 5.74 1.144 .383 .(a) LD12 5.75 1.098 .383 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm mét lµ 0.554 nhá h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t LD11, LD12 ®Òu b»ng 0.383, gi¸ trÞ nµy t•¬ng ®èi thÊp. Nh• vËy nhãm hai thuéc yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o kh«ng ®¹t tiªu chuÈn vµ bÞ lo¹i ra khái m« h×nh nghiªn cøu. c. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho nhãm ba. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .517 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted 76 LD4 5.26 1.201 .357 .(a) LD9 5.15 1.829 .357 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: T•¬ng tù nhãm hai, gi¸ trÞ cña cronbach anpha cña nhãm ba ®o ®•îc lµ 0.517, nhá h¬n 0.6 vµ c¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña LD4, L§ ®¹t gi¸ trÞ kh¸ thÊp lµ 0.357. Do ®ã nhãm ba kh«ng ®ñ tiªu chuÈn ®Ó ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta lo¹i nhãm ba ra khái m« h×nh nghiªn cøu. 3.2.4. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o lÇn l•ît cho bèn nhãm thuéc yÕu tè v¨n ho¸ c«ng ty. a. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy thang ®o cho nhãm mét. 77 Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .878 6 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VH16 19.71 45.810 .660 .862 VH18 18.99 45.943 .622 .868 VH20 19.75 45.364 .580 .876 VH21 19.06 46.068 .672 .860 VH22 19.67 41.485 .790 .839 VH23 19.44 42.646 .800 .838 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm mét lµ 0.878 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t VH16, VH18, VH20, VH21, VH22, VH23 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.660, 0.622, 0.580, 0.672, 0.790, 0.800 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm mét thuéc yÕu tè V¨n hãa c«ng ty ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ c¬ chÕ c«ng ty. YÕu tè C¬ chÕ c«ng ty ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: C¬ chÕ c«ng ty (Cronbach anpha = 0.878) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng VH16 0.763 0.660 VH18 0.761 0.622 VH20 0.651 0.580 VH21 0.760 0.672 VH22 0.805 0.790 78 VH23 0.814 0.800 b. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy thang ®o cho nhãm hai. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .831 3 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VH9 9.94 5.336 .680 .776 VH10 10.11 5.556 .677 .779 VH11 9.93 5.045 .714 .741 NhËn xÐt: Chóng ta ®o ®•îc: - Cronbach anpha cña nhãm hai lµ 0.831 lín h¬n 0.6. - C¸c hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña c¸c quan s¸t VH9, VH10, VH11 cã gi¸ trÞ lÇn l•ît lµ 0.680, 0.677, 0.714 vµ ®Òu lín h¬n 0.3. Nh• vËy nhãm hai thuéc yÕu tè V¨n hãa c«ng ty ®¹t tiªu chuÈn vµ ®•îc ®•a vµo m« h×nh nghiªn cøu. Chóng ta ®Æt tªn cho nhãm nµy lµ quan t©m vµ ®éng viªn. YÕu tè Quan t©m vµ §éng viªn ®•îc m« pháng theo b¶ng sau: Quan t©m vµ §éng viªn (Cronbach anpha = 0.831) C¸c quan s¸t HÖ sè t¶i nh©n tè HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng VH9 0.846 0.680 VH10 0.751 0.677 VH11 0.707 0.714 79 80 c. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy thang ®o cho nhãm ba. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .470 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VH2 5.35 1.632 .310 .(a) VH5 5.32 1.253 .310 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. NhËn xÐt: KiÓm ®Þnh cho chóng ta kÕt qu¶ cña cronbach anpha lµ 0.470, gi¸ trÞ nµy nhá h¬n 0.6. HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña tõng quan s¸t VH2, VH5 ®Òu b»ng 0.310. Gi¸ trÞ nµy thÊp vµ gÇn ng•ìng 0.3. Do ®ã c¸c quan s¸t thuéc nhãm ba bÞ lo¹i khái m« h×nh nghiªn cøu. d. KiÓm ®Þnh ®é tin cËy thang ®o cho nhãm bèn. Thèng kª ®é tin cËy Cronbach's Alpha N of Items .551 2 HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VH17 5.24 1.134 .385 .(a) VH19 5.23 1.556 .385 .(a) a The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. 81 NhËn xÐt: T•¬ng tù, kiÓm ®Þnh cho chóng ta kÕt qu¶ cña cronbach anpha lµ 0.551, gi¸ trÞ nµy nhá h¬n 0.60. HÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng cña tõng quan s¸t VH17, VH19 ®Òu b»ng 0.385 vµ gi¸ trÞ nµy còng rÊt thÊp. Do ®ã c¸c quan s¸t thuéc nhãm bèn bÞ lo¹i khái m« h×nh nghiªn cøu. 3.3 HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH VÀ ĐƯA RA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC Sau khi thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸ (EFA) cho tõng nhãm kh¸i niÖm lín ®Ó gi¶m bít c¬ së d÷ liÖu th«ng qua viÖc lo¹i khái m« h×nh c¸c quan s¸t cã hÖ sè t¶i nh©n tè (factor loading) thÊp h¬n 0.6, ®ång thêi thùc hiÖn nhãm c¸c quan s¸t ®¹i diÖn ®•îc cho tõng yÕu tè (bao gåm biÕn nghiªn cøu vµ c¸c biÕn ®éc lËp). Sau ®ã thùc hiÖn kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o cho tÊt c¶ c¸c quan s¸t thuéc tõng yÕu tè mét. Chóng ta tiÕp tôc lo¹i khái m« h×nh c¸c yÕu tè cã ®é tin cËy cña thang ®o thÊp (Cronbach anpha < 0.60) vµ c¸c biÕn quan s¸t cã hÖ sè t•¬ng quan biÕn tæng nhá h¬n 0.3. Trong phÇn nµy, chóng ta sÏ thùc hiÖn tÝnh c¸c nh©n sè cho tõng yÕu tè bao gåm biÕn nghiªn cøu vµ c¸c biÕn t¸c ®éng ®Ó chuÈn hãa thang ®o cho tÊt c¶ c¸c quan s¸t trong mÉu nghiªn cøu vµ ®ång thêi còng •íc l•îng ®•îc c¸c tham sè trong m« h×nh håi qui béi. Ph•¬ng ph¸p chuÈn hãa ®•îc sö dông lµ tÝnh trung b×nh c¸c biÕn quan s¸t b»ng phÇn mÒm SPSS 15.0. Sau khi chuÈn hãa thang ®o, chóng ta hoµn toµn cã thÓ thùc hiÖn ph©n tÝch håi qui trªn mÉu nghiªn cøu. 82 Chóng ta thu ®•îc tæng céng 10 biÕn, trong ®ã bao gåm 09 biÕn t¸c ®éng/biÕn ®éc lËp vµ 01 biÕn nghiªn cøu/biÕn phô thuéc nh• b¶ng tãm t¾t sau: 83 B¶ng 3.3.1 BiÕn t¸c ®éng vµ biÕn nghiªn cøu sau khi chuÈn hãa. STT Tªn biÕn C¸c quan s¸t trùc thuéc Lo¹i biÕn Ký hiÖu sau khi chuÈn hãa 1 B¶n chÊt c«ng viÖc. CV1, CV2 T¸c ®éng/®éc lËp CV 2 §ång nghiÖp. DN1, DN2, DN3, DN4 T¸c ®éng/®éc lËp DN 3 §µo t¹o. DT1, DT3, DT4 T¸c ®éng/®éc lËp DT 4 TiÒn l•¬ng. TL5, TL6 T¸c ®éng/®éc lËp TL 5 M«i tr•êng lµm viÖc. MT3, MT4 T¸c ®éng/®éc lËp MT 6 Phóc lîi. PL1, PL2, PL3 T¸c ®éng/®éc lËp PL 7 Quan ®iÓm l·nh ®¹o míi vÒ chÊt. LD19, LD20, LD22 T¸c ®éng/®éc lËp QDLD 8 C¬ chÕ c«ng ty. VH16, VH18, VH20, VH21, VH22, VH23 T¸c ®éng/®éc lËp CCCT 9 Quan t©m vµ ®éng viªn. VH9, VH10, VH11 T¸c ®éng/®éc lËp QTDV 10 KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. KQ5, KQ6, KQ7 Nghiªn cøu/phô thuéc KQLV NhËn xÐt: 84 BiÕn nghiªn cøu trong m« h×nh chØ cßn l¹i mét biÕn duy nhÊt sau khi thùc hiÖn ph©n tÝch nh©n tè kh¸m ph¸, kiÓm ®Þnh ®é tin cËy cña thang ®o vµ th«ng qua th¶o luËn nhãm vÒ tiªu chuÈn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn trªn c¬ së phï hîp víi thùc tiÔn t¹i c«ng ty Dragon Logistics. 85 M« h×nh nghiªn cøu chÝnh thøc (sau khi hiÖu chØnh) H×nh 3.3.2: M« h×nh nghiªn cøu tæng qu¸t CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU SAU HIỆU CHỈNH  H1: Quan ®iÓm l·nh ®¹o t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H2 : C¬ chÕ c«ng ty t¸c ®éng ©m ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H3: Quan t©m vµ ®éng viªn t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H4: B¶n chÊt c«ng viÖc t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. (Ñaëc ñieåm caù nhaân)  Giôùi tính  Tuoåi taùc  Trình ñoä hoïc vaán  Vò trí coâng vieäc (chöùc vuï ) Keát quûa laøm vieäc cuûa nhaân vieân (KQLV) Quan ®iÓm l·nh ®¹o míi vÒ chÊt (QDLD) C¬ chÕ c«ng ty (CCCT) Quan t©m & ®éng viªn (QTDV) (QTDV) B¶n chÊt c«ng viÖc (CV) §ång nghiÖp (DN) §µo t¹o (DT) TiÒn l•¬ng (TL) M«i tr•êng lµm viÖc (MT) Phóc lîi (PL) 86  H5 : §ång nghiÖp t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H6 : §µo t¹o t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H7 : TiÒn l•¬ng t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H8 : M«i tr•êng t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H9 : Phóc lîi t¸c ®éng d•¬ng ®Õn kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn.  H10: Kh«ng cã sù kh¸c biÖt vÒ kÕt qu¶ lµm viÖc gi÷a c¸c nhãm qu¶n lý, nh©n viªn v¨n phßng vµ c«ng nh©n.  H11: Kh«ng cã sù kh¸c biÖt vÒ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn theo giíi tÝnh.  H12: Kh«ng cã sù kh¸c biÖt vÒ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn theo tr×nh ®é häc vÊn.  H13: Kh«ng cã sù kh¸c biÖt vÒ kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn theo th©m niªn lµm viÖc. 87 3.4 PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH BỘI Trong phÇn nµy chóng ta sÏ tiÕn hµnh ph©n tÝch håi qui tuyÕn tÝnh béi víi 9 biÕn t¸c ®éng bao gåm 6 biÕn t¸c ®éng thuéc thµnh phÇn AJDI (CV, DN, DT, TL, MT, PL), 2 biÕn t¸c ®éng thuéc yÕu tè v¨n hãa c«ng ty (CCCT, QTDV) vµ 1 biÕn t¸c ®éng thuéc yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o míi vÒ chÊt (QDLD). Nguyªn t¾c ph©n tÝch håi qui tuyÕn tÝnh béi: - Ph•¬ng ph¸p ®•a biÕn vµo ph©n tÝch håi qui tuyÕn tÝnh béi lµ ph•¬ng ph¸p ®•a c¸c biÕn vµo m« h×nh mét l•ît (ph•¬ng ph¸p Enter). - KiÓm tra hÖ sè x¸c ®Þnh ®· ®•îc ®iÒu chØnh (Ajusted R Square) ®Ó xÐt møc ®é phï hîp cña m« h×nh håi qui tuyÕn tÝnh béi. - KiÓm ®Þnh thèng kª F ®Ó xem xÐt mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh gi÷a c¸c biÕn t¸c ®éng vµ biÕn nghiªn cøu trong m« h×nh håi qui tuyÕn tÝnh tæng thÓ, xem xÐt møc ®é phï hîp cña m« h×nh håi qui tæng thÓ. - KiÓm ®Þnh thèng kª T ®Ó xem xÐt ý nghÜa cña hÖ sè håi qui. - §o l•êng møc ®é ®a céng tuyÕn cña m« h×nh th«ng qua ph©n tÝch hÖ sè phãng ®¹i cña ph•¬ng sai (Variance inflation factor - VIF). - §¸nh gi¸ møc ®é t¸c ®éng (m¹nh hay yÕu) gi÷a c¸c biÕn t¸c ®éng th«ng qua hÖ sè Beta. - Møc ý nghÜa ®•îc x¸c lËp cho c¸c kiÓm ®Þnh vµ ph©n tÝch lµ 5% (®é tin cËy 95%). Chóng ta chia ra lµm bèn ph©n tÝch håi qui nh• sau: - Ph©n tÝch håi qui ®èi víi biÕn nghiªn cøu KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (KQLV) vµ 6 biÕn t¸c ®éng thuéc nhãm AJDI. 88 - Ph©n tÝch håi qui ®èi víi biÕn nghiªn cøu kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (KQLV) vµ 2 biÕn t¸c ®éng thuéc vÒ nhãm yÕu tè v¨n hãa c«ng ty gåm C¬ chÕ c«ng ty (CCCT) vµ Quan t©m & ®éng viªn (QTDV). - Ph©n tÝch håi qui ®èi víi biÕn nghiªn cøu kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (KQLV) vµ 1 biÕn t¸c ®éng thuéc nhãm yÕu tè phong c¸ch l·nh ®¹o lµ quan ®iÓm l·nh ®¹o míi vÒ chÊt(QDLD). - Cuèi cïng chóng ta ph©n tÝch håi qui tuyÕn tÝnh béi ®èi víi 9 biÕn t¸c ®éng thuéc 3 nhãm yÕu tè t¸c ®éng cïng mét lóc ®Õn biÕn nghiªn cøu kÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn. 3.4.1. Ph©n tÝch håi qui ®èi víi biÕn nghiªn cøu KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (KQLV) vµ 6 biÕn t¸c ®éng thuéc nhãm AJDI. M« h×nh ph©n tÝch håi qui gåm cã: - BiÕn nghiªn cøu : KÕt qu¶ lµm viÖc cña nh©n viªn (KQLV) - BiÕn t¸c ®éng: B¶n chÊt c«ng viÖc (CV), ®ång nghiÖp (DN), ®µo t¹o (DT), tiÒn l•¬ng (TL), m«i tr•êng lµm viÖc (MT) vµ ph