Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây dựng tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội

Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2019. 13 (2V): 125–135 MÔ HÌNH HỒI QUY CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG CỦA CÔNG NHÂN XÂY DỰNG TẠI CÁC CÔNG TRƯỜNG TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI Nguyễn Văn Tâma,∗ aKhoa Kinh tế và Quản lý xây dựng, Trường Đại học Xây dựng, 55 đường Giải Phóng, quận Hai Bà Trưng, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 13/05/2019, Sửa xong 23/05/2019, Chấp nhận đăng 31/05/2019 Tóm tắt Trong bối cảnh khoa học công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, năng suất của ngành xây dựng những năm gần đây đã có nhiều cải thiện tích cực nhưng vẫn rất thấp so với nhiều ngành kinh tế khác. Tăng năng suất lao động đang trở nên cấp thiết hiện nay và đang là vấn đề được nhiều sự chú ý của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Bài báo này tập trung nghiên cứu sâu các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây dựng tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra mô hình hồi quy đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến năng suất lao động của công nhân xây dựng để giúp doanh nghiệp thi công xây dựng đưa ra những giải pháp hữu hiệu góp phần tăng năng suất lao động của công nhân xây dựng, từ đó làm tăng năng suất của doanh nghiệp xây dựng nói riêng và tăng năng suất ngành xây dựng nói chung. Từ khoá: năng suất; năng suất lao động; nhân tố ảnh hưởng; công nhân xây dựng. REGRESSION MODEL TO EVALUATE FACTORS AFFECTING LABOUR PRODUCTIVITY OF CON- STRUCTION WORKER ON CONSTRUCTION SITE: A CASE OF HANOI Abstract In the rapidly developing science and technology context, the labour productivity of the construction industry in recent years has improved positively but is still very low compared to that of many other economic sectors. Boosting labor productivity is becoming an urgency and is attracting much attention from both domestic and foreign researchers. This paper focuses on a series of factors affecting labour productivity of construction sites in Hanoi. The research findings will introduce a regression model to evaluate the extent of impact of each factor to labour productivity of construction workers. By referring to the outcomes of this study, Vietnamese construction contractors will be able to come up with workable solutions which will contribute towards a better performance of construction workers. On that basis, the productivity of contractors and construction fields will be improved correspondingly. Keywords: productivity; labour productivity; factors affecting; construction worker. https://doi.org/10.31814/stce.nuce2019-13(2V)-13 c© 2019 Trường Đại học Xây dựng (NUCE) 1. Giới thiệu Năng suất lao động (NSLĐ) là yếu tố giữ vai trò đặc biệt quan trọng đối với sự tăng trưởng kinh tế và cải thiện năng lực cạnh tranh của mỗi doanh nghiệp cũng như mỗi quốc gia [1–3]. Mặc dù NSLĐ của Việt Nam thời gian qua đã có sự cải thiện, nhưng chênh lệch với các nước trong khu vực vẫn tiếp tục gia tăng. Theo Hội thảo chuyên đề “Cải thiện năng suất trong bối cảnh công nghiệp hóa”, NSLĐ ∗Tác giả chính. Địa chỉ e-mail: tamnv2@nuce.edu.vn (Tâm, N. V.) 125 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng của Việt Nam năm 2016 chỉ bằng 7% NSLĐ của Singapore; 17,6% của Malaysia; 36,5% của Thái Lan; 42,3% của Indonesia [4]; 56,7% của Philippines và đặc biệt chỉ tương đương với 87,4% của Lào [5]. Hiện nay, năng suất của ngành xây dựng Việt Nam chỉ bằng 85% năng suất của các đơn vị trong ngành sản xuất, tốc độ phát triển chậm, khoảng 10%, trong khi tốc độ phát triển của các doanh nghiệp khác bình quân khoảng 16% [6]. Nguyên nhân của thực trạng này là do các doanh nghiệp xây dựng vẫn đang sử dụng chủ yếu công nhân lao động trong quá trình thi công xây dựng, vẫn còn yếu và thiếu về máy móc, thiết bị thi công và việc áp dụng các tiến bộ khoa học công nghệ trong lĩnh vực xây dựng còn hạn chế. Do vậy, NSLĐ của công nhân xây dựng là một trong những yếu tố quyết định đến năng suất của doanh nghiệp xây dựng, từ đó quyết định trực tiếp đến năng suất ngành xây dựng và ảnh hưởng lớn đến năng suất của toàn bộ nền kinh tế. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội, kết quả nghiên cứu sẽ góp phần quan trọng giúp các doanh nghiệp xây dựng đưa ra những giải pháp nâng cao năng suất lao động của công nhân, góp phần quan trọng trong việc tăng năng suất của các doanh nghiệp xây dựng trên địa bàn Hà Nội. 2. Nhân tố ảnh hưởng đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội Do đặc điểm của công trình xây dựng, quá trình thi công xây dựng thường diễn ra trong một thời gian dài và trải qua nhiều giai đoạn khác nhau với nhiều thành phần tham gia. Do vậy năng suất lao động của công nhân xây dựng chịu sự tác động của nhiều nhân tố khác nhau [7], dựa trên các nghiên cứu trước đây và thực trạng quá trình thi công xây dựng trên các công trường tại Hà Nội hiện nay, 48 nhân tố ảnh hưởng đã được một nghiên cứu của tác giả xác định và chia thành 10 nhóm như sau: - Nhóm các nhân tố về bản thân công nhân xây dựng [8], gồm 8 nhân tố: độ tuổi [9, 10]; kinh nghiệm của công nhân xây dựng [11–13]; giới tính; kỷ luật lao động [14]; cường độ lao động; trình độ văn hóa [15, 16]; thể lực; tâm sinh lý [10]; - Nhóm các nhân tố về tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường [16–19], gồm 4 nhân tố: khả năng tổ chức sản xuất; áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ [20]; thái độ cư xử đối với người lao động [16, 17, 21]; kinh nghiệm của người quản lý [22]; - Nhóm các nhân tố tạo động lực cho người lao động [23], gồm 6 nhân tố: sáng kiến trong lao động; cơ chế khen thưởng [24, 25]; đời sống tinh thần được quan tâm; chế độ phúc lợi; được đào tạo nâng cao tay nghề [26]; hình thức trả lương [23, 24, 27]; - Nhóm các nhân tố về công cụ lao động và đối tượng lao động, gồm 4 nhân tố: độ phức tạp của công việc; phương pháp vận chuyển vật liệu; chất lượng của vật liệu xây dựng [10, 28]; chất lượng công cụ, dụng cụ lao động [29]; - Nhóm các nhân tố về thời gian làm việc, gồm 6 nhân tố: thời gian nghỉ giải lao cho phép; thời gian ngừng thi công [10, 30]; số giờ lao động trong ca [19]; thời gian tác nghiệp [10]; thời gian chuẩn - kết; chế độ làm việc trong ngày [31]; - Nhóm các nhân tố về điều kiện lao động [6, 32, 33], gồm 5 nhân tố: tiếp xúc các chất độc hại [33]; độ cao làm việc [10]; cường độ chiếu sáng; làm việc ở khu vực nguy hiểm [34]; - Nhóm các nhân tố về an toàn lao động [13, 15], gồm 7 nhân tố: bố trí cán bộ an toàn lao động; tai nạn lao động [35]; có các quy định về an toàn lao động; trang bị thiết bị an toàn lao động; có biển báo ao toàn lao động tại công trường [7, 15]; ý thức chấp hành quy định của công nhân [36]; tập huấn và đào tạo về an toàn lao động; - Nhóm các nhân tố về thông tin dự án [26], gồm 4 nhân tố: biện pháp thi công [? ]; loại hình công trình thay đổi thiết kế; quy mô dự án [22]; 126 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng - Nhóm các nhân tố về môi trường tự nhiên, gồm 2 nhân tố: điều kiện thời thiết [7, 13, 15, 37]; điều kiện địa chất, thủy văn; - Nhóm các nhân tố về môi trường kinh tế xã hội, gồm 2 nhân tố: pháp luật về xây dựng [38]; cạnh tranh trong lĩnh vực xây dựng. Ở một nghiên cứu trước [39], tác giả đã sử dụng phương pháp chỉ số quan trọng tương đối (The Relative Importance Index - RII) [40] để xếp hạng mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến năng suất lao động của công nhân xây dựng tại Việt Nam. Đối với nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính [41] để đo lường mức độ ảnh hưởng của 10 nhóm nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng ở Hà Nội. 3. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng trên địa bàn thành phố Hà Nội với trình tự thực hiện gồm 5 bước như sau: Bước 1: Xác định mô hình nghiên cứu: Mô hình nghiên cứu thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc là NSLĐ công nhân xây dựng với nhân tố ảnh hưởng thành phần (biến độc lập) có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + . . . + βkXk (1) trong đó β0 là hệ số tự do; β1, β2, β3, . . . , βk là các hệ số hồi quy; X1, X2, X3, . . . , Xk là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng); Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng). Bước 2: Thiết kế phiếu khảo sát và thu thập số liệu: Phiếu khảo sát được thiết kế nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên, một trong những hình thức đo lường các khái niệm trừu tượng được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế xã hội là dạng thang đo Rennis Likert [42, 43]. Kích thước mẫu là một vấn đề cần xác định khi tiến hành nghiên cứu định lượng. Theo Hair và cs. [44], công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho hồi quy tuyến tính như sau: n ≥ 50 + 8p (trong đó n là kích thước mẫu, p là số biến độc lập trong mô hình). Do vậy, kích thước mẫu cần thiết của nghiên cứu là: n ≥ 50 + 8p = 50 + 8 × 10 = 130 (mẫu). Bước 3: Kiểm định độ tin cậy của thang đo: - Kiểm định Cronbach’s Alpha mức độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng thông qua hệ số tin cậy tổng hợp (ρc Composite reliability), tổng phương sai trích được (ρvc Variance extracted), hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha α). Theo Hair và cs. [44], tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện bởi độ tin cậy của thang đo là ρc > 0,5 hoặc ρvc > 0,5; hoặc α ≥ 0,6 [41, 42]. - Hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) là hệ số cho biết mức độ liên kết giữa một biến quan sát với các biến còn lại. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá [45]. - Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm: Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và sig < 0,05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu [42]. Tiêu chuẩn rút trích yếu tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các yếu tố) và chỉ số tích lũy Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích yếu tố giải thích 127 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Các yếu tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các yếu tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% [41]. Tiêu chuẩn Factor loading (hệ số tải yếu tố) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các yếu tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và cs. [44], Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn [44]. Bước 4: Phân tích hồi quy bội: Nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến nhân tổ tổng thể thông qua hệ số β. Hệ số β càng lớn thì có thể kết luận là nhân tố đó ảnh hưởng càng lớn đến nhân tố tổng thể. Hệ số β có giá trị trong khoảng −1 ≤ β ≤ 1. Giá trị β > 0 thể hiện mối liên hệ tương quan thuận giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ngược lại, giá trị β < 0 thể hiện mối liên hệ tương quan tỷ lệ nghịch. Giá trị |β| càng gần 1 thể hiện mối liên hệ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ. Giá trị |β| càng gần 0 thể hiện mối liên hệ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng yếu. Kiểm định giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Hệ số VIF < 2 thì hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là không đáng kể. Phương trình hồi quy chỉ chấp nhận được khi không có hiện tượng đa cộng tuyến hay các biến độc lập không có mối liên hệ chặt chẽ với nhau [41, 44]. Bước 5: Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy bội: Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng chỉ tiêu R2 hiệu chỉnh và kiểm định ANOVA [44]. 4. Phân tích kết quả 4.1. Xác định mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu chính thức thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc [41] là NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội với nhân tố ảnh hưởng thành phần (biến độc lập) có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 (2) trong đó Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng); β0 là hệ số tự do; β1, β2, β3, . . . , βk là các hệ số hồi quy; X1, X2, X3, . . . , X10 là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng): X1 là bản thân công nhân xây dựng; X6 là điều kiện lao động; X2 là tổ chức và quản lý SX trên công trường; X7 là an toàn lao động; X3 là tạo động lực cho người lao động; X8 là thông tin dự án; X4 là thời gian làm việc; X9 là môi trường tự nhiên; X5 là công cụ lao động, đối tượng lao động; X10 là môi trường kinh tế - xã hội. 4.2. Thu thập dữ liệu nghiên cứu Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, một trong những giai đoạn quan trọng nhất là thu thập dữ liệu chính xác, đối tượng khảo sát là những công nhân xây dựng, cán bộ quản lý dự án, quản lý công trường, kỹ sư hiện trường, kỹ sư giám sát tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội. Tổng số phiếu khảo sát được gửi đi là 300 phiếu, số phiếu tác giả nhận lại và hợp lệ là 267 phiếu, lớn hơn kích thước mẫu cần thiết nên số liệu thu được đạt yêu cầu chất lượng. Dữ liệu được tổng hợp trong Bảng 1. 128 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Bảng 1. Dữ liệu thống kê bảng câu hỏi đã gửi và nhận Số lượng mẫu Phần trăm (%) Tổng số mẫu gửi đi 300 100,0 Tổng số mẫu nhận được và hợp lệ 267 89,0 Số mẫu cần thiết cho nghiên cứu 130 43,3 Số mẫu được sử dụng cho nghiên cứu 267 89,0 4.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo a. Kiểm định Cronbach’s Alpha mức độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng Kiểm định Cronbach’s Alpha được sử dụng để xác định xem các nhân tố đưa vào nghiên cứu định lượng có ảnh hưởng so với biến tổng hợp hay không. Theo Bảng 2, giá trị Cronbach’s Alpha = 0,844 > 0,6, do đó độ tin cậy là chấp nhận được. Bảng 2. Độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng Thống kê độ tin cậy Giá trị Cronbach’s Alpha Số biến quan sát 0,844 10 Tổng số liệu thống kê Nhân tố ảnh hưởng Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh Giá trị Cronbach Alpha nếu biến này bị loại bỏ X1 33,36 31,651 0,400 0,845 X2 32,99 32,737 0,397 0,843 X3 32,82 32,439 0,478 0,836 X4 32,72 30,637 0,595 0,825 X5 33,15 31,797 0,509 0,833 X6 32,74 32,027 0,464 0,837 X7 32,76 30,444 0,651 0,820 X8 32,84 29,634 0,683 0,816 X9 32,94 29,955 0,608 0,824 X10 32,84 29,634 0,683 0,816 Các nhân tố ảnh hưởng đều có hệ số tương quan so với các nhân tố ảnh hưởng khác trong nhóm > 0,3, có liên hệ chặt chẽ với các nhân tố khác trong mô hình nên được giữ lại mô hình nghiên cứu. Các nhân tố ảnh hưởng sau khi đạt yêu cầu Cronbach’s Alpha về mức ý nghĩa cần thiết sẽ thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA và Ma trận xoay. b. Phân tích nhân tố khám phá EFA Các biến sau khi được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm biến. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số KMO có giá trị lớn hơn 0,5. Các hệ số chuyển tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn 129 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng 0,4 sẽ tiếp tục bị loại khỏi nhóm biến để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố; điểm dừng khi Eigenvalue khởi tạo lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn 0,5. Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố chủ yếu với phép quay Varimax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố. Tất cả có 10 biến quan sát ban đầu sau khi kiểm định sự tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đều thỏa mãn và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích nhân tố EFA thể hiện trong Bảng 3. Bảng 3. Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập Kiểm định KMO và Bartlett Hệ số KMO ,853 Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 941,636 Kiểm định Barlett df 45 Sig. 0,000 Tổng phương sai trích Nhân tố Eigenvalues khởi tạo Trích xuất tổng bình phương Tổng cộng % của phương sai Phần trăm tích lũy % Tổng cộng % của phương sai Phần trăm tích lũy % 1 4,276 42,759 42,759 4,276 42,759 42,759 2 1,479 14,789 57,548 1,479 14,789 57,548 3 ,776 7,758 65,307 4 ,709 7,087 72,394 5 ,617 6,172 78,566 6 ,564 5,637 84,203 7 ,495 4,951 89,154 8 ,433 4,334 93,488 9 ,345 3,448 96,936 10 ,306 3,064 100,000 Sau khi tiến hành phân tích EFA để xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, các kết quả thu được như sau: - Hệ số KMO = 0,853 > 0,5: ý nghĩa phân tích nhân tố có độ thích hợp cao. - Với kiểm định Bartlett, ý nghĩa thống kê Sig = 0,00 < 0,05: các biến quan sát có mối tương quan tổng thể với nhau. - Tổng giá trị phương sai trích (Percentage of variance) = 57,548% > 50%: biến thiên của các biến quan sát có tính thể hiện ở múc chấp nhận được. Theo Bảng 4, ma trận xoay dưới đây nằm trong nghiên cứu có cỡ mẫu 267, nên lấy tiêu chuẩn hệ số tải là 0,4. Tại ma trận xoay, các biến quan sát có hệ số tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,4, các biến quan sát tải lên 2 nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ. Nhận thấy, các biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X9 là các biến có hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát đều lớn hơn 0,4 nên không bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Biến X8, X10 bị loại bởi không đảm bảo tính phân biệt trong EFA (biến quan sát tải lên ở cả 2 nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3). 130 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Bảng 4. Kết quả phân tích ma trận xoay nhân tốa Nhân tố ảnh hưởng Thành phần 1 2 X1 0,833 X2 0,727 X3 0,588 X4 0,581 X5 0,583 X6 0,615 X7 0,475 X8 0,238 0,450 X9 0,481 X10 0,479 0,593 a Phương pháp phân tích nhân tố chủ yếu kết hợp phương pháp xoay Varimax chuẩn hóa Kaiser được sử dụng với xoay vòng hội tụ trong 3 lần lặp. 4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 8 biến độc lập là: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X9 và một biến phụ thuộc Y . Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị chuẩn hóa của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20, kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 5. Bảng 5. Hệ số hồi quy của mô hình Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF Hằng số 1,981E-16 0,000 X1 0,125 0,000 0,284 0,000 0,586 1,405 X2 0,125 0,000 0,203 0,000 0,605 1,653 X4 0,125 0,000 0,183 0,000 0,620 1,614 X5 0,125 0,000 0,185 0,000 0,522 1,917 X6 0,125 0,000 0,209 0,000 0,553 1,809 X7 0,125 0,000 0,181 0,000 0,567 1,765 Kết quả phân tích hồi quy bội với giá trị β > 0 cho thấy trong tất cả các biến độc lập tương quan thuận với biến phụ thuộc. Đồng thời thống kê đa cộng tuyến với độ chấp nhận (Tolerance) > 0,1 và VIF < 2 qua đó khẳng định các nhân tố ảnh hưởng là độc lập với nhau, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không có ảnh hưởng đáng kể đến mô hình hồi quy, kết quả phân tích hồi quy bội xác định phương trình hồi quy đảm bảo ý nghĩa thống kê. Giá trị Sig của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 0.05 ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như 131 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc. Kết quả hồi quy cho thấy cả 8 biến độc lập đều có ảnh hưởng biến phụ thuộc do hệ số Sig của cả 8 biến đều dưới 0,05. Dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa, phương trình hồi quy xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội được xác định theo phương trình (3) như sau: Y = 0,284X1 + 0,219X2 + 0,203X3 + 0,183X4 + 0,185X5 + 0,209X6 + 0,178X7 + 0,181X9 (3) trong đó Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng); X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X9 là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng): X1: bản thân công nhân xây dựng; β1 = 0,284; X2: tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường; β2 = 0,219; X3: tạo động lực cho người lao động; β3 = 0,203; X4: thời gian làm việc; β4 = 0,183; X5: công cụ lao động, đối tượng lao động; β5 = 0,185; X6: điều kiện lao động; β6 = 0,209; X7: an toàn lao động; β7 = 0,178; X9: Môi trường tự nhiên; β9 = 0,181. 4.5. Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng chỉ tiêu R2 hiệu chỉnh và kiểm định ANOVA, Bảng 6 thể hiện kết quả hồi quy. Bảng 6. Hệ số R2 hiệu chỉnhb Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng 1 0,780a 0,625 0,604 2,08625 a Biến độc lập, bao gồm: (hằng số), X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X9. b Biến phụ thuộc: Y . Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mô hình này là 0,604 > 0,5 khẳng định mô hình xác định các nhân tố ảnh hưởng của nghiên cứu là phù hợp. Điều này cho thấy có 60,4% sự biến thiên của NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội (Y) được giải thích chung bởi 8 biến nêu trên. Phân tích ANOVA trong Bảng 7 cho thấy thông số F có Sig. = 0, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Bảng 7. Phân tích phương sai ANOVAa Mô hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 105,333 8 13,167 43,785 0,000b Phần dư 0,000 258 0,000 Tổng cộng 105,333 266 a Biến phụ thuộc: Y . b Biến độc lập, bao gồm: (hằng số), X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X9. 132 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng 4.6. Xếp hạng các nhân tố ảnh hưởng Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến độc lập đưa vào mô hình đều phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa là 5%, xếp hạng các nhân tố ảnh hưởng được thể hiện trong Bảng 8. Bảng 8. Xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các nhóm nhân tố TT Nhân tố ảnh hưởng Mức độ tác động Xếp hạng 1 Bản thân công nhân xây dựng 0,284 1 2 Tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường 0,219 2 3 Điều kiện lao động 0,209 3 4 Tạo động lực cho người lao động 0,203 4 5 Công cụ lao động, đối tượng lao động 0,185 5 6 Thời gian làm việc 0,183 6 7 Môi trường tự nhiên 0,181 7 8 An toàn lao động 0,178 8 Nhân tố “Bản thân công nhân xây dựng” là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội với hệ số β = 0,284. Nhân tố “Tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường” với hệ số β = 0,219 và có mức độ ảnh hưởng xếp thứ hai đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội. Nhân tố “Điều kiện lao động” và “Tạo động lực cho người lao động” có tác động dương và mức ảnh hưởng lớn và tương đương nhau đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội với hệ số β gần bằng nhau lần lượt là 0,209 và 0,203. Nhân tố “Công cụ lao động, đối tượng lao động”, “Thời gian làm việc”, “Môi trường tự nhiên” và “An toàn lao động” có mức độ ảnh hưởng trung bình đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội. 5. Kết luận và kiến nghị Nghiên cứu đã chỉ ra 10 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây dựng tại Hà Nội. Từ dữ liệu thu thập được thông qua một cuộc khảo sát, nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá và xếp loại mức độ ảnh hưởng của 10 nhóm nhân tố này. Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả kiến nghị các nhà thầu thi công cần có những giải pháp nhằm phát triển nguồn nhân lực, nâng cao chất lượng đội ngũ công nhân xây dựng; tăng cường công tác tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường; đồng thời cần cải thiện điều kiện lao động và môi trường làm việc, tạo động lực cho người lao động. Kiến nghị Chính phủ Việt Nam ban hành những cơ chế, chính sách hỗ trợ doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng khoa học công nghệ, biện pháp kỹ thuật hiện đại vào thi công xây dựng công trình. Tài liệu tham khảo [1] Becker, G. S. (1964). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. University of Chicago Press. [2] Jacob, M. (1974). Schooling, experience and earnings. NBER, Ministry of Finance, Economic Report, various years. [3] Schultz, T. W. (1961). Investment in human capital. The American Economic Review, 161:1–17. [4] Tổng cục Thống kê (2017). Năng suất lao động người Việt thua Lào, bằng 7% Singapore. VnEconomy. 133 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng [5] Tuấn, N. V. Nâng cao năng suất tại các doanh nghiệp Nhà nước. Hội thảo chuyên đề “Cải thiện năng suất trong bối cảnh công nghiệp hóa” tháng 1/2018, Hà Nội. [6] Báo Đấu thầu (2017). Hiến kế nâng năng suất ngành xây dựng. Truy cập ngày 24/5/2017. [7] Thanh, N. H. (2016). Tổ chức quá trình thực hiện dự án đầu tư xây dựng. Bài giảng, Đại học Xây dựng, Hà Nội. [8] Vũ, N. T. (2015). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực của các doanh nghiệp may tỉnh Tiền Giang. Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh. [9] clarkson H. Oglesby, Parker, H. W., Howell, G. A. (1989). Productivity improvement in construction. McGraw-Hill. [10] Vỵ, N. B., Y. B. V. (2007). Giáo trình lập định mức xây dựng. Nhà xuất bản Xây dựng, Hà Nội. [11] Anh, N. N., Nhung, D. T. H. (2012). Đánh giá năng suất lao động của công nhân xây dựng trên địa bàn tỉnh Đồng Nai. Khoa Kỹ thuật công trình trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai. [12] Sanders, S. R., Thomas, H. R. (1991). Factors affecting masonry-labor productivity. Journal of Con- struction Engineering and Management, 117(4):626–644. [13] Enshassi, A., Mohamed, S., Mustafa, Z. A., Mayer, P. E. (2007). Factors affecting labour productivity in building projects in the Gaza Strip. Journal of Civil Engineering and Management, 13(4):245–254. [14] Thomas, H. R., Riley, D. R., Sanvido, V. E. (1999). Loss of labor productivity due to delivery methods and weather. Journal of Construction Engineering and Management, 125(1):39–46. [15] Makulsawatudom, A., Emsley, M., Sinthawanarong, K. (2004). Critical factors influencing construction productivity in Thailand. The Journal of KMITNB, 14(3):1–6. [16] Lãm, V. Q. (2010). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quản lý dự án đầu tư công - trường hợp Thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn Thạc sỹ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. [17] Lim, E. C., Alum, J. (1995). Construction productivity: issues encountered by contractors in Singapore. International Journal of Project Management, 13(1):51–58. [18] Lema, N. M. (1995). Construction of labour productivity modeling. University of Dar Elsalaam. [19] Hanna, A. S., Taylor, C. S., Sullivan, K. T. (2005). Impact of extended overtime on construction labor productivity. Journal of Construction Engineering and Management, 131(6):734–739. [20] Lee, J., Park, Y.-J., Choi, C.-H., Han, C.-H. (2017). BIM-assisted labor productivity measurement method for structural formwork. Automation in Construction, 84:121–132. [21] Hùng, L. V. (2016). Những yếu tố tác động tới năng suất lao động ở Việt Nam. Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Viện Hàn Lâm Khoa học Xã hội Việt Nam. [22] Nasirzadeh, F., Nojedehi, P. (2013). Dynamic modeling of labor productivity in construction projects. International Journal of Project Management, 31(6):903–911. [23] Kazaz, A., Manisali, E., Ulubeyli, S. (2008). Effect of basic motivational factors on construction work- force productivity in Turkey. Journal of Civil Engineering and Management, 14(2):95–106. [24] Langford, D., Fellows, R. F., Hancock, M. R., Gale, A. W. (1995). Human resources management in construction. Longman Scientific & Technical. [25] Soekiman, A. (2009). Quality of work life as an alternative strategy for managing human resource in construction industry. In Proceeding of the 1st International Conference on Engineering, Environment, Economic, Safety & Health (1st CONVEEESH-2009), B-III-2, 1–7. [26] Olomolaiye, P., Jayawardane, A., Harris, F. (1988). Construction productivity management. Chartered Institute of Building, UK. [27] Loan, T. T. K., Hùng, B. N. (2009). Nghiên cứu các yếu tố quản lý có ảnh hưởng đến năng suất của các doanh nghiệp trong ngành may. Tạp chí phát triển KH&CN, ĐH Quốc Gia TPHCM, 12(1):60–70. [28] Soekiman, A., Pribadi, K. S., Soemardi, B. W., Wirahadikusumah, R. D. (2011). Factors relating to labor productivity affecting the project schedule performance in Indonesia. Procedia Engineering, 14:865–873. [29] Lợi, Đ. N., Khanh, N. N. (2016). Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng đôi ngũ công nhân kỹ thuật trong các doanh nghiệp xây dựng. Công trình nghiên cứu khoa học cấp trường, Trường Đại học Xây dựng, Hà Nội. [30] Thomas, H. R. (1992). Effects of scheduled overtime on labor productivity. Journal of Construction Engineering and Management, 118(1):60–76. 134 Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng [31] Hanna, A. S., Chang, C.-K., Sullivan, K. T., Lackney, J. A. (2008). Impact of shift work on labor pro- ductivity for labor intensive contractor. Journal of Construction Engineering and Management, 134(3): 197–204. [32] Lãm, V. Q. (2015). Các yếu tố ảnh hưởng đến chậm tiến độ và vượt dự toán dự án đầu tư công tại Việt Nam. Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. [33] Shehata, M. E., El-Gohary, K. M. (2011). Towards improving construction labor productivity and projects’ performance. Alexandria Engineering Journal, 50(4):321–330. [34] Lowe, J. G. (1987). The measurement of productivity in the construction industry. Construction Man- agement and Economics, 5(2):101–113. [35] Ministry of Construction (2016). Final report of the Ministry of Construction on the implementation of the five-year plan, 2011-2015. [36] Kaming, P. F., Olomolaiye, P. O., Holt, G. D., Harris, F. C. (1997). Factors influencing craftsmen’s productivity in Indonesia. International Journal of Project Management, 15(1):21–30. [37] Li, X., Chow, K. H., Zhu, Y., Lin, Y. (2016). Evaluating the impacts of high-temperature outdoor working environments on construction labor productivity in China: A case study of rebar workers. Building and Environment, 95:42–52. [38] Cư, L. V. (2017). Nghiên cứu, đánh giá thực trạng, trên cơ sở đó đề xuất bổ sung hoàn thiện cơ chế, chính sách nhằm nâng cao năng suất lao động ngành xây dựng. Báo cáo đề tài Khoa học cấp Bộ Xây dựng, Hà Nội. [39] Hai, D. T., Tam, N. V. (2019). Analysis of affected factors on construction productivity in Vietnam. International Journal of Civil Engineering and Technology (India), 10(2):854–864. [40] Soekiman, A., Pribadi, K. S., Soemardi, B. W., Wirahadikusumah, R. D. (2011). Factors relating to labor productivity affecting the project schedule performance in Indonesia. Procedia Engineering, 14:865–873. [41] Thọ, N. Đ. (2011). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. Nhà xuất bản Lao động Xã hội, Hà Nội. [42] Trọng, H., Ngọc, C. N. M. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội. [43] Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology. [44] Jr. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis. Macmillan Publisher, New Yor. [45] Cronbach, J. L. (1951). Coefficient alpha and the internet structure of test. Psychometrika, 16(3):297–334. 135