Đề tài: “Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc của nhân viên khối văn phòng tại Hà Nội - Ứng dụng phân tích bằng mô hình cấu trúc

tuyến tính”

Đào Trung Kiên

Nghiencuudinhluong.com

1. GIỚI THIỆU

Ngày nay việc giữ chân các nhân viên giỏi với tổ chức ngày càng trở lên quan trọng. Sự ổn

định đội ngũ nhân sự sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm các chi phí (đào tạo, tuyển dụng) và làm

giảm các sai sót nghiệp vụ có thể xảy ra, tạo dựng niềm tin và định hình văn hóa doanh nghiệp.

Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự hài lòng của người lao động có ảnh hưởng tích cực đến hiệu

quả công việc (Saari & Judge, 2004) hay sự trung thành với tổ chức (Luddy, 2005). Do đó việc

đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới sự hài lòng công việc của người lao động là rất cần thiết để

các doanh nghiệp điều chỉnh chính sách nhân sự một cách hợp lý. Nghiên cứu này thực hiện với

hai mục đích chính là (1) Đánh giá mức độ hài lòng hiện tại của nhân viên khối văn phòng trên

địa bàn Hà Nội và (2) Đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố đến sự hài lòng công việc.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1 Cơ sở lý thuyết về sự hài lòng công việc và các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc

Hài lòng công việc là khái niệm không có sự thống nhất giữa các nhà nghiên cứu khác

nhau. Spector (1997) cho rằng sự hài lòng công việc đơn giản là sự yêu thích công việc và các

khí cạnh công việc và xem sự hài lòng công việc như một biến hành vi. Hài lòng công việc cũng

được xem như việc hài lòng với các khía cạnh cụ thể hoặc hài lòng chung với công việc. Một số

tác giả khác cho rằng sự hài lòng công việc được xem là do ảnh hưởng của bởi các yếu tố cá

nhân người lao động hoặc các tác động của tổ chức đối với các cảm nhận về công việc

(Bergmann, 1981 dẫn theo Luddy, 2005).

Nghiên cứu đánh giá sự hài lòng công việc được thực hiện từ rất sớm trên thế giới bắt đầu

từ những nằm đầu thế kỷ 20 với nghiên cứu Happrock (1930 dẫn theo Luddy, 2005). Các mô

hình đánh giá sự hài lòng công việc cũng được các học giả phát triển từ khá sớm. Một trong

những mô hình nổi tiếng nhất là mô hình JDI (job descriptive index) được Smith và cộng sự

(1969) phát triển từ đại học Cornell. Mô hình JDI đánh giá sự hài lòng công việc của người lao

động dựa trên 05 biến nghiên cứu là (1) Bản chất công việc, (2) Cơ hội đào tạo và thăng tiến, (3)

Lãnh đạo; (4) Đồng nghiệp và (5) Thu nhập. Mô hình JDI được xem là sở hữu các nội dung tốt,

các khái niệm có cơ sỏ và đáng tin cậy (Kerr, 1995 dẫn theo Trần Kim Dung, 2005). JDI cũng

được xem là công cụ nên lựa chọn để đánh giá mức độ hài lòng công việc (Price, 1997). Mặc dù

được đánh giá cao vả về lý luận lẫn thực tiễn nhưng JDI cũng có những điểm yếu của nó. Đầu

tiên là việc sử dụng bộ câu hỏi với 72 mục hỏi bị xem là quá dài gây khó khăn cho việc điều tra

lấy dữ liệu. Thứ hai dạng câu hỏi trả lời trong mô hình JDI nguyên thủy là dạng câu trả lời Có –

Không không đánh giá được nhiều mức độ hài lòng khác nhau của người lao động. Thứ ba là

trong JDI không có câu hỏi đánh giá sự hài lòng tổng thể của người lao động (Spector, 1997).

Ngày nay các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình JDI điều chỉnh với các mục hỏi được thiết kế ở

dạng thang đo Likert giúp ích cho việc đánh giá được nhiều mức độ cảm nhận của người lao

động hơn và số câu hỏi cũng được điều chỉnh còn ít hơn so với JDI nguyên thủy (ví dụ: Trần

Kim Dung, 2005; Hà Nam Khánh Giao & Võ Thị Mai Phương, 2011; Đào Trung Kiên và cộng

sự, 2013). Trong phạm vi nghiên cứu này các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc cũng

được xác định trên cơ sở các chỉ số của mô hình JDI bao gồm:

• Bản chất cộng việc: Liên quan đến những thách thức của công việc, tính phù hợp với

năng lực cá nhân và sự thoải mái trong công việc.

• Cơ hội đào tạo và thăng tiến: Liên quan đến nhận thức của nhân viên với cơ hội được

đào tạo, phát triển năng lực bản thân, cơ hội thăng tiến trong tổ chức

• Lãnh đạo: Liên quan đến mối quan hệ giữa cấp trên và cấp dưới như sự hỗ trợ của lãnh

đạo, phong cách lãnh đạo, khả năng quản trị của lãnh đạo.

• Đồng nghiệp: Liên quan đến các hành vị, quan hệ đồng nghiệp tại nơi làm việc

• Thu nhập: Liên quan đến tính công bằng trong chi trả người lao động cả bên trong và

bên ngoài doanh nghiệp

2.3 Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Mô hình nghiên cứu được thiết kế dựa trên nền tảng mô hình JDI kết hợp với giả thuyết

cho rằng sự hài lòng với các thành phần công việc ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc tổng thể

của người lao động. Mô hình nghiên cứu sử dụng các câu hỏi dạng Likert nhiều mức độ thay cho

các câu hỏi dạng Có – Không trong mô hình nguyên thủy.

Hình 1 Mô hình nghiên cứu

Giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:

H1: Nhân tố bản chất công việc có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc

H2: Nhân tố cơ hội đào tạo và thăng tiến có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc

H3: Nhân tố lãnh đạo có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc

H4: Nhân tố đồng nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc

H5: Nhân tố thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Xây dựng các biến quan sát

Bản chất công việc

Cơ hội đào tạo và thăng tiến

Thu nhập

Lãnh đạo

Đồng nghiệp

Hài lòng công việc

H1

H2

H3

H5

H4

Theo Suanders và cộng sự (2007) các nghiên cứu thử nghiệm có thể đảm bảo bảng câu hỏi

là thích hợp và các câu hỏi có thể hiểu được với các đối tượng điều tra. Các biến quan sát được

được xem xét tham khảo từ các nghiên cứu khác và được đánh giá sơ bộ thông qua mộ thảo luận

nhóm để xem xét từng khía cạnh trong các nhân tố của mô hình. Bộ câu hỏi sơ bộ được thiết kế

và phát cho 20 người khác nhau để đánh giá việc sử dụng từ ngữ cho phù hợp. Sau khi tiến hành

điều chỉnh từ ngữ và các khía cạnh trong từng nhân tố của mô hình bảng câu hỏi chính thức sẽ

được xây dựng sử dụng cho điều tra thực nghiệm. Nội dung các biến quan sát (câu hỏi điều tra)

sau khi được điều chỉnh sử dụng cho điều tra thực nghiệm như sau:

Bảng 1 Biến quan sát trong các nhân tố

STT Mã Nội dung

I Bản chất công việc 1 work1 Công việc phù hợp với năng lực chuyên môn 2 work2 Công việc hiện tại rất thú vị 3 work3 Công việc có nhiều thách thức 4 work4 Phân chia công việc hợp lý II Cơ hội đào tạo và thăng tiến 5 pro1 Có nhiều cơ hội thăng tiến trong quá trình làm việc 6 pro2 Chính sách thăng tiến rõ ràng 7 pro3 Được đào tạo phát triển nghề nghiệp 8 pro4 Đơn vị tạo cơ hội cho người lao động phát triển cá nhân III Lãnh đạo

10 sup1 Lãnh đạo đối xử công bằng giữa các cấp dưới với nhau 11 sup2 Lãnh đạo quan tâm hỗ trợ cấp dưới 12 sup3 Lãnh đạo là người có năng lực điều hành công việc 13 sup4 Lãnh đạo coi trọng tài năng và sự đóng góp

sup5 Lãnh đạo tham vấn ý kiến nhân viên khi ra các quyết định IV Đồng nghiệp 14 cow1 Đồng nghiệp thường sẵn lòng giúp đỡ lẫn nhau

15 cow2 Đồng nghiệp phối hợp hoàn thành tốt công việc 16 cow3 Đồng nghiệp thân thiện 17 cow4 Đồng nghiệp đáng tin cậy V Thu nhập

19 pay1 Thu nhập tương xứng với kết quả làm việc 20 pay2 Người lao động có thể sống dựa hoàn toàn vào thu nhập từ công việc

21 pay3 Thu nhập được chi trả công bằng giữa các cá nhân người lao động

VI Hài lòng công việc

23 jss1 Nhìn chung anh/chị hài lòng với công việc của mình 24 jss2 Anh/chị giới thiệu đơn vị như là nơi tốt nhất để làm việc

25 jss3 Anh/chị xem nơi làm việc hiện tại như ngôi nhà thứ hai của mình (Nguồn: Tham khảo từ Đào Trung Kiên & cộng sự, 2013)

3.2 Chọn mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu

Do điều kiện hạn chế về kinh phí và thời gian thực hiện nên phương pháp chọn mẫu lấy

theo quy tắc tối thiểu đảm bảo tính tin cậy của nghiên cứu. Đối với nghiên cứu sử dụng phân tích

nhân tố đòi hỏi cỡ mẫu khá lớn. Theo Hair và cộng sự (2006) tối thiểu cỡ mẫu phải đạt 100, một

số nhà nghiên cứu đưa ra quy tắc cỡ mẫu theo số biến quan sát ở mức 4 hoặc 5 (Hoàng Trọng và

Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu lấy theo quy tắc này với 23 câu hỏi thì cỡ mẫu tối thiểu là

23*5 = 115. Để đảm bảo tính tin cậy tác giả chọn cỡ mẫu cho nghiên cứu là 150 mẫu, để đảm

bảo cỡ mẫu thu về đạt mức này 180 phiếu hỏi sẽ được phát đi.

Phương pháp thu thập dữ liệu được thông qua internet bằng công cụ googledocs bằng cách

phát triển mầm cỡ mẫu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tức là mỗi một thành viên trong nhóm chịu

trách nhiệm thu thập 20 đến 25 phiếu điều tra. Đối tượng được xác định lấy dữ liệu tham gia là

các nhân viên văn phòng đang làm việc tại Hà Nội. Các thành viên trong nhóm có thể sử dụng

các công cụ như email, Facebook,… để gửi đường link câu hỏi và đề nghị đối tượng nhận điều

tra trả lời. Các thành viên sẽ chủ động đôn đốc và kiểm soát việc lựa chọn đối tượng phù hợp.

(nhóm có 08 thành viên)

3.3 Thang đo nghiên cứu

Khác với mô hình JDI nguyên thủy, nghiên cứu này sử dụng các câu hỏi ở dạng thang đo

Likert 7 điểm: 1 – Hoàn toàn không đồng ý và 7 là hoàn toàn đồng ý.

3.4 Phân tích dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập đủ và làm sạch được tiến hành phân tích như chu

trình phân tích dưới đây

Hình 3: Quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu

Nội dung cụ thể được diễn giải như sau:

Thống kê mô tả mẫu: Mô tả những đặc trưng của mẫu nghiên cứu theo các dấu hiệu

phân biệt được định sẵn.

Kiểm định sự tin cậy của các thang đo nghiên cứu bằng hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng

Cronbach Alpha test

EFA

SEM

CFA

Phân tích khám phá nhân tố để tìm ra các biến tiềm ẩn (nhân tố) bằng các hệ số KMO, phương sai giải thích, factor loading, Bartlett test,…

Phân tích khẳng định nhân tố để khẳng định tính phân biệt, sự tương thích với dữ liệu thị trường của mô hình

Phương tích phương trình cấu trúc để đánh giá mức độ phù hợp mô hình, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Thực hiện các thống kê mô tả mẫu nghiên cứu theo các biến phân loại (giới tính, thu nhập, học vấn)

Thống kê mô tả

Kiểm định thang đo: Do các biến nghiên cứu được xây dựng từ 3 – 5 biến quan sát khác

nhau. Để kiểm tra sự tin cậy của các khái niệm nghiên cứu này phương pháp phổ biến là sử dụng

hệ số Cronbach Alpha (Suanders và cộng sự, 2007). Để kiểm tra mức độ phù hợp của một mục

hỏi phải xem xét hệ số tương quan biến tổng (Hair và cộng sự, 2006). Tiêu chuẩn kiểm định là hệ

số Cronbach Alpha tối thiểu 0.7 và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0.3 (Nunally và

Burstein, 1994).

Phân tích khám phá nhân tố (EFA): Phân tích khám phá nhân tố sẽ giúp nhà nghiên

cứu rút gọn dữ liệu từ nhiều biến quan sát thành ít nhân tố hơn mà vẫn phản ánh được ý nghĩa

của dữ liệu nghiên cứu. Một số tiêu chuẩn khi phân tích khám phá nhân tố là hệ số KMO tối

thiểu bằng 0.5, kiểm định Bartlett có p-value nhỏ hơn 0.05, hệ số eigenvalue tối thiểu bằng 1,

phương sai giải thích tối thiểu là 50% (Hair và cộng sự, 2006). Phương pháp rút trích nhân tố sử

dụng là phương pháp principal component với phép xoay promax để giải thích cấu trúc dữ liệu

tốt hơn khi sử dụng CFA (Nguyễn Khánh Duy, 2009)

Phân tích khẳng định nhân tố (CFA): Là phương pháp phân tích dựa trên sự hiểu biết

nhân định về các nhân tố tiềm ẩn trong mô hình thông qua lý thuyết hoặc thực nghiệm (thông

qua EFA). Phân tích khẳng định nhân tố cho phép nhà nghiên cứu khẳng định sự tồn tại của các

nhân tố trong mô hình, dữ liệu nghiên cứu có tương thích với dữ liệu thị trường hay không.

Phương pháp ước lượng sử dụng là ước lượng bằng hàm hợp lý cực đại (maximum likelihood

estimation). Mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi các chỉ số: Chi-square hiệu

chỉnh theo bậc tự do (Chi-square/df) nhỏ hơn 2, một số trường hợp nghiên cứu mới có thể nhỏ

hơn 3 (Camines & Mcver, 1981 dẫn theo Nguyễn Khánh Duy, 2009), chỉ số thích hợp so sánh

CFI (Comparative fit index), chỉ số Turker – Lewis TLI (Turker – Lewis index), lớn hơn 0.9 mô

hình được xem là tốt, các chỉ số NFI, GFI có thể dưới 0.9 cũng có thể chấp nhận được (Hair và

cộng sự, 2006), chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) tốt ở mức dưới

0.05, tại Việt Nam tác giả Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) đề nghị RMSEA

ở mức dưới 0.08.

Phân tích và kiểm định mô hình bằng bằng phương trình cấu trúc (SEM): Sau khi

đã kiểm tra tính tin cậy, sự tại, tính phù hợp của các nhân tố trong mô hình bằng phân tích khám

phá nhân tố và khẳng định nhân tố, để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu mô hình cấu trúc

tuyến tính sẽ được sử dụng. Khác với thế hệ phân tích dữ liệu thứ nhất (tương quan, hồi quy),

trong mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính sẽ xem xét đồng thời các ảnh hưởng các biến độc

lập với nhau và biến phụ thuộc. Mô hình cấu trúc tuyến tính cũng cho phép giải quyết vấn đề đa

cộng tuyến, sai số đo lường mà các phương pháp ước lượng bằng phân tích hồi quy không thực

hiện được. Tiêu chuẩn kiểm định được lựa chọn theo thông lệ ở mức ý nghĩa 5%. Về cơ bản

CFA là một dạng của SEM (Hair và cộng sự, 2006), vì vậy các chỉ số phù hợp mô hình của SEM

được xem như trong kiểm định bằng CFA.

Ghi chú: Các bước phân tích được thực hiện với sự hỗ trợ của phầm mềm SPSS 22.0 và

AMOS 22.0

4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả mẫu

Kết quả thu thập dữ liệu từ 180 phiếu câu hỏi ngửi đi qua các thành viên trong nhóm, kết

quả thu về được 162 phiếu trả lời, một số cá nhân không tham gia trả lời. Trong 162 phiếu này có

155 phiếu trả lời hợp lệ, có 7 phiếu trả lời không hợp lệ hầu hết các điểm đánh giá ở cùng một

mức điểm. Kết quả phân loại theo các tiêu chí phân loại như sau: Về giới tính tỷ lệ lao động nam

và nữ khá cân bằng với 83 nam (53.5%) và 72 nữ (46.5%); Thu nhập có 45 người trả lời dưới

5tr/tháng (29%), từ 5 -7.5 /tháng có 65 người (41.9%); từ 7.5 – 10tr/tháng có 32 người (20.6%)

và trên 10tr/tháng là 13 người (8.4%); Độ tuổi phân bố chủ yếu là nhóm lao động trẻ với 76

người dưới 25 tuổi (49%), Từ 26 đến 29 tuổi là 58 người (37.4%) và trên 30 tuổi có 21 người

(13.5%); Về trình độ học vấn của lao động khối văn phòng có trình độ khá cao với 9 người có

trình độ trung cấp (5.8%), 11 người có trình độ cao đẳng (7.1%), 132 người có trình độ đại học

(85.2%) và 3 người có trình độ trên đại học (1.9%) (bảng)

Bảng 2 kết quả phân loại mẫu nghiên cứu

Tiêu chí đánh giá Tần suất Tỷ lệ (%)

Giới tính Nam 83 53.5 Nữ 72 46.5

Thu nhập

< 5tr/tháng 45 29 5 - 7.5 tr/tháng 65 41.9 7.5 - 10 tr/tháng 32 20.6 >= 10 tr/tháng 13 8.4

Độ tuổi

Dưới 25 76 49 26-29 58 37.4 Từ 30 trở lên 21 13.5

Học vấn

Trung cấp 9 5.8 Cao đẳng 11 7.1 Đại học 132 85.2 Sau đại học 3 1.9

Nguồn: Từ kết quả kháo sát

4.2 Kết quả kiểm định sự tin cậy các nhân tố trong mô hình

Kết quả kiểm định sự tin cậy các nhân tố trong mô hình nghiên cứu cho thấy tất cả các

nhân tố đưa vào mô hình đều đạt tính tin cậy. Hệ số Cronbach Alpha đều lớn hơn 0.7 (nhỏ nhất

với biến phụ thuộc “hài lòng công việc” có hệ số Cronbach Alpha bằng 0.788), hệ số tương quan

biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 (nhỏ nhất là là biến work4 của nhân tố “bản chất

công việc” bằng 0.512) (bảng 3). Điều đó cho thấy các khái niệm nghiên cứu được xây dựng từ

các biến quan sát đều đạt tính nhất quán nội tại và là những khái niệm được đo lường tốt.

Bảng 3 Kết quả kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố trong mô hình

Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến

I. Nhân tố “bản chất công việc”: α = 0.813, N = 4 , work1 0.686 0.741 work2 0.646 0.759 work3 0.697 0.733 work4 0.512 0.824

II. Nhân tố “cơ hội đào tạo và thăng tiến”: α = 0.824, N =4 pro1 0.661 0.773 pro2 0.684 0.761 pro3 0.600 0.799 pro4 0.650 0.777

III. Nhân tố “lãnh đạo”: α = 0.874, N =5 sup1 0.751 0.835 sup2 0.577 0.875 sup3 0.755 0.834 sup4 0.698 0.848 sup5 0.734 0.840

IV. Nhân tố “đồng nghiệp”: α = 0.873, N = 4 cow1 0.762 0.824 cow2 0.791 0.814 cow3 0.757 0.826 cow4 0.613 0.883

V. Nhân tố “thu nhập”: α = 0.836, N = 3 pay1 0.720 0.750 pay2 0.754 0.722 pay3 0.627 0.846

VI. Biến phụ thuộc “hài lòng công việc”: α = 0.788, N =3 jss1 0.714 0.622 jss2 0.574 0.777 jss3 0.606 0.736

Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS 22.0

4.2 Phân tích khám phá nhân tố 4.2.1 Phân tích khám phá nhân tố các biến độc lập

Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5,

hệ số KMO bằng 0.878 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05), giá

trị eigenvalue lớn hơn 1, phương sai giải thích bằng 72.489% lớn hơn 50% (bảng 4). Điều đó

chững tỏ dữ liệu nghiên cứu sử dụng phân tích khám phá nhân tố là phù hợp. Các biến quan sát

hình thành 5 nhân tố chính như bảng:

Bảng 4 Kết quả phân tích khám phá nhân tố

Biến quan sát

Thành phần chính

Lãnh đạo

Đồng nghiệp

Đào tạo và thăng

tiến Thu nhập Bản chất

công việc

sup4 0.970 sup1 0.818 sup3 0.752 sup5 0.724 sup2 0.621 cow1 0.932 cow2 0.915 cow3 0.913 cow4 0.529 pro1 0.972 pro3 0.779

pro2 0.739 pro4 0.591 pay1 0.905 pay2 0.845 pay3 0.764 work3 0.942 work2 0.896 work1 0.762 KMO 0.878 p-value (Bartlett test)

0.000 Eigenvalue 7.871 1.847 1.626 1.345 1.085 Phương sai giải thích (%)

72.498

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS 22.0 4.2.2 Phân tích khám phá nhân tố với biến phụ thuộc

Phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy từ ba biến quan sát chỉ hình thành một nhân tố,

các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, hệ số KMO bằng 0.672 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett

có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05) phương sai giải thích bằng 70.65% lớn hơn 50% (bảng 5).

Điều đó cho thấy phân tích khám phá nhân tố với dữ liệu nghiên cứu là phù hợp. Biến phụ thuộc

“hài lòng công việc” chỉ là một nhân tố duy nhất hay nói cách khác nó là khái niệm nghiên cứu

đơn hướng.

Bảng 5 Kết quả phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc

Biến quan sát

Thành phần

Hài lòng công việc jss1 0.889 jss3 0.829 jss2 0.801 KMO 0.672 p-value (Bartlett test) 0.000 Eigenvalue 2.12 Phương sai giai thích (%)

70.65 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu bằng SPSS

4.3 Phân tích khẳng định nhân tố

Bởi các nhân tố lý thuyết được xây dựng và giả định là thang đo đơn hướng và được kiểm

chứng qua phân tích khám phá nhân tố. Vì vậy trong bước phân tích khẳng định nhân tố ta chỉ

xem xét mô hình tới hạn để đánh giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và tính tương thích của mô hình

với dữ liệu thị trường. Tức là xem xét mô hình khi cho các biến nghiên cứu tự do quan hệ với

nhau (mô hình tới hạn tương thích với dữ liệu thị trường thì các mô hình nhân tố thành phần

cũng tương thích với dữ liệu thị trường). Kết quả phân tích khi điều chỉnh quan hệ hiệp phương

sai giữa các sai số của các biến quan sát thông qua chỉ số MI (modification indices) cho thấy chỉ

số Chi-square/df = 1.693 nhỏ hơn 2, p-value = 0.000 có ý nghĩa thống kê, TLI = 0.916, CFI =

0.931 lớn hơn 0.9, các chỉ số GFI, NFI rất gần giá trị 0.9, chỉ số RMSEA = 0.067 nhỏ hơn 0.8,

trọng số nhân tố chuẩn hóa của các biến quan sát với biến tiềm ẩn đều lớn hơn 0.5 (hình). Điều

đó chứng tỏ mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường (dữ liệu thực tế), các khái niệm nghiên cứu

đưa vào xem xét đạt giá trị hội tụ (hình 4)

Hình 4 Kết quả kiểm định CFA mô hình tới hạn

Nguồn: Kết quả phân tích bằng AMOS 22.0

Kết quả kiểm định hiệp phương sai liên kết giữa các khái niệm có hệ số ước lượng có p-

value có ý nghĩa thống kê (lớn nhất là quan hệ giữa biến PAY và biến COW có p-value = 0.001

< 0.05) (bảng 6). Điều đó chứng tỏ các biến nghiên cứu đạt giá trị phân biệt.

Bảng 6 Kết quả ước lượng hiệp phương sai các biến

Quan hệ các biến Ước lượng S.E. C.R. p-value SUP <--> COW .597 .129 4.615 *** PRO <--> COW .553 .123 4.505 *** PRO <--> PAY .672 .149 4.506 *** PAY <--> WORK .659 .154 4.278 *** WORK <--> JSS .860 .172 5.006 *** SUP <--> PRO 1.054 .175 6.015 *** SUP <--> PAY .673 .153 4.399 *** SUP <--> WORK .800 .165 4.860 *** SUP <--> JSS .995 .180 5.516 *** PAY <--> COW .351 .108 3.250 .001 WORK <--> COW .603 .131 4.583 *** JSS <--> COW .493 .122 4.025 *** PRO <--> WORK .905 .167 5.421 *** PRO <--> JSS .942 .172 5.483 *** PAY <--> JSS .836 .170 4.923 *** Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu bằng AMOS 22.0

4.5 Phân tích phương trình cấu trúc tuyến tính và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Phương trình cấu trúc tuyến tính cho phép đánh giá cả các sai số đo lường (thông qua các

phần dư ei) hợp nhất các khái niệm nghiên cứu khó đo lường và trừu tượng (Hair và cộng sự,

2006; Kline, 2011). Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy Chí –square/df = 1.709 < 2,

df = 190, p –value = 0.000 < 0.05, TLI = 0.914, CFI = 0.929 lớn hơn 0.9, RMSEA = 0.068 <

0.08. Điều đó chứng tỏ mô hình phân tích phù hợp với dữ liệu thị trường

Hình 6 Kết quả SEM (chuẩn hóa) các biến nghiên cứu trong mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích bằng AMOS 22.0

Kết quả ước lượng chưa chuẩn hóa ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc

cho thấy quan hệ giữa biến COW với biến JSS không có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.0.929 >

0.05) (bảng 7). Điều đó cho thấy biến đồng nghiệp có không có ảnh hưởng rõ ràng đến sự hài

lòng công việc. Hay nói cách khác ta bác bỏ giả thuyết H4.

Bảng 7 hệ số ước lượng hồi quy chưa chuẩn hóa

Tác động Hệ số ước lượng (Beta) S.E. C.R. p-value JSS <--- WORK .165 .106 1.561 .119 JSS <--- PAY .303 .091 3.336 *** JSS <--- PRO .201 .138 1.461 .144 JSS <--- SUP .300 .117 2.566 .010 JSS <--- COW -.010 .109 -.089 .929

Nguồn: Kết quả ước lượng từ AMOS 22.0

Tiếp tục loại biến COW khỏi mô hình nghiên cứu tiến hành phân tích bằng SEM lần 2 ta

có kết quả hệ số Chi – square = 0.1714, df = 121, p-value = 0.000, TLI = 0.926; CFI = 0.942 lớn

hơn 0.9, RMSEA = 0.068 < 0.08. Điều đó chứng tỏ mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường khi

đã bỏ biến COW

Hình 7 Kết quả SEM (chuẩn hóa) lần 2

Nguồn: Kết quả phân tích bằng AMOS 22.0

Kết quả ước lượng hồi quy chưa chuẩn hóa cho thấy biến PRO không có tác động tới biến

JSS một cách rõ ràng (p-value = 0.138 > 0.05) (bảng 8). Điều đó cho thấy nhân tố “cơ hội đào

tạo và thăng tiến” không có ảnh hưởng rõ ràng đến sự “hài lòng công việc” của nhân viên. Hay

nói cách khác ta bác bỏ giả thuyết H2

Bảng 8 Hệ số ước lượng hồi quy chưa chuẩn hóa

Tác động Hệ số ước lượng (Beta) S.E. C.R. p-value JSS <--- WORK .155 .097 1.592 .111 JSS <--- PAY .303 .091 3.333 *** JSS <--- PRO .202 .136 1.482 .138

Tác động Hệ số ước lượng (Beta) S.E. C.R. p-value JSS <--- SUP .298 .113 2.637 .008

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ AMOS 22.0

Tiếp tục loại biến PRO khỏi mô hình tiến hành phân tích SEM lần 3 cho thấy Chi –

square/df = 1.766 < 2, df =71, p-value = 0.000, TLI = 0.937; CFI = 0.951 lớn hơn 0.9, RMSEA =

0.071 < 0.08. Điều đó cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thì trường.

Hình 8 Kết quả SEM (chuẩn hóa) lần 3

Nguồn: Phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng AMOS 22.0

Kết quả ước lượng hồi quy chưa chuẩn hóa cho thấy cả ba biến WORK, PAY và SUP đều

có ảnh hưởng tích cực đến biến JSS (p-value < 0.05, xem bảng 9). Hay nói cách khác ta chấp

nhận các giả thuyết nghiên cứu H1, H3 và H5

Bảng 9 Kết quả ước lượng chưa chuẩn hóa và chuẩn hóa các hệ số hồi quy

Tác động

Ước lượng chuẩn chưa hóa S.E. C.R. p-value Ước lượng

chuẩn hóa R2

Tác động

Ước lượng chuẩn chưa hóa S.E. C.R. p-value Ước lượng

chuẩn hóa R2

JSS <--- WORK .206 .090 2.301 .021 .217 0.643 JSS <--- PAY .328 .096 3.429 *** .320

JSS <--- SUP .409 .094 4.365 *** .428 Nguồn: Kết quả ước lượng từ AMOS 22.0

Hệ số Beta chuẩn hóa cho biết mức độ tác động của ba biến độc lập WORK, PAY, SUP

đến biến phụ thuộc JSS là khác nhau. Theo đó ảnh hưởng của biến SUP là lớn nhất (β = 0.428),

tiếp đến là biến PAY (β = 0.320) và cuối cùng là biến WORK (β = 0.217). Hệ số R2 = 0.643

chứng tỏ ba biến độc lập giải thích được 64.3% biến thiên của biến phụ thuộc JSS.

4.4 Đánh giá mức độ hài lòng tổng thể và hài lòng với từng thành phần công việc

Để đánh giá mức độ hài lòng công việc (tổng thể) và sự hài lòng với từng thành phần công

việc. Nhóm tác giả sử dụng giá trị trung bình điểm nhân tố và độ lệch chuẩn để đánh giá. Kết quả

phân tích cho thấy điểm trung bình của người lao động hiện tại không đạt ở mức cao. Điểm trung

bình hài lòng tổng thể là 4.4366 là mức trung bình thấp trong thang đo Likert 7 điểm. Đồng thời

độ lệch chuẩn cũng khá lớn (lớn hơn 1) điều đó cho thấy có sự phân tán trong kết quả trả lời của

những người lao động khác nhau về mức độ hài lòng công việc. Nhân tố có điểm đánh giá cao

nhất là nhân tố “lãnh đạo” điểm trung bình là 5.125, tiếp theo là nhân tố “bản chất công việc” có

điểm trung bình là 4.8925 và cuối cùng là nhân tố “thu nhập” có điểm trung bình ở mức 4.333,

các độ lệch chuẩn trong các câu trả lời cũng ở mức khá lớn (xem bảng 10). Điều đó cũng cho

thấy có sự biến động trong các kết quả trả lời của những người lao động khác nhau.

Bảngn10 Kết quả đánh giá của người lao động về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc

Nhân tố đánh giá Trung bình Độ lệch chuẩn Bản chất công việc 4.8925 1.25698 Thu nhập 4.3376 1.35905 Lãnh đạo 5.1252 1.13072 Hài lòng công việc 4.4366 1.35830

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng SPSS 22.0

5. THẢO LUẬN TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả nghiên cứu này cho thấy sự hài lòng công việc của lao động khối văn phòng tại Hà

Nội chịu ảnh hưởng bởi ba nhân tố chính trong năm nhân tố đưa vào mô hình là (1) bản chất

công việc, (2) thu nhập và (3) lãnh đạo. Kết quả này có sự khác biệt so với kết quả nghiên cứu

của Đào Trung Kiên và cộng sự (2013) khi đánh giá sự hài lòng công việc của nhân viên tuyến

cơ sở tại Tập đoàn Viễn thông Quân đội. Trong khi nghiên cứu tại Tập đoàn Viễn thông Quân

đội cho thấy có 04 nhân tố ảnh hưởng là (1) Cơ hội đào tạo và thăng tiến; (2) lãnh đạo, (3) đồng

nghiệp và (4) thu nhập. Điều này có thể được lý giải là do đặc thù công việc khác nhau. Trong

khi nghiên cứu của Đào Trung Kiên và cộng sự (2013) được thực hiện tại tuyến cơ sở là những

người làm việc trực tiếp không phải nhân viên văn phòng và Tập đoàn Viễn thông Quân đội cũng

là tập đoàn có phong cách làm việc khác với các đơn vị khác (là một doanh nghiệp quốc phòng).

Điểm giống nhau giữa hai nghiên cứu là mức độ hài lòng công việc của cả hai nghiên cứu đều ở

mức thấp. Điều đó chứng tỏ người lao động hiện nay chưa hài lòng với công việc của mình. Điều

đó cũng dễ hiểu bởi trong bối cảnh kinh tế khó khăn, mức thu nhập thấp hơn đồng thời các áp lực

về chỉ tiêu và cả các đe dọa mất việc có thể làm cho người lao động cảm thấy không hài lòng.

Đặc biệt trong bối cảnh nhiều đơn vị giảm biên chế với đội ngũ lao động gián tiếp như hiện nay.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến nghiên cứu đến sự hài

lòng công việc là khác nhau. Anh hưởng lớn nhất là biến “lãnh đạo”, tiếp theo là biến “thu nhập”

và cuối cùng là biến “bản chất công việc”. Như vậy có thể thấy với áp lực giữ việc hiện nay nhân

tố “cơ hội đào tạo và thăng tiến” không còn là một yếu tố có ảnh hưởng rõ ràng tới sự hài lòng

công việc. Nhân tố “đồng nghiệp” cũng cho thấy không có ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc

của người lao động.

6. HÀM Ý NGHIÊN CỨU (KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH)

Kết quả phân tích này đưa đến cho các nhà quản lý lao động một số hàm ý nhằm nâng cao

hơn nữa sự hài lòng nhân viên để họ gắn bỏ hơn với tổ chức.

Thứ nhất các công ty, đơn vị cần chú ý đến việc đảm bảo yếu tố về tính phù hợp trong

công việc của người lao động. Điểm đánh giá hiện tại cũng ở mức thấp. Để cải thiện có thể xem

xét, rà soát lại việc bố trí lao động cho phù hợp. Người lao động cần được bố trí phù hợp với

chuyên môn đào tạo. Tránh việc bố trí lao động không phù hợp với chuyên môn và năng lực thực

hiện gây áp lực cho người lao động và có thể ảnh hưởng xấu đến kết quả công việc. Đơn vị cũng

nên xem xét môi trường làm việc tránh việc để công việc lặp đi, lặp lại một cách nhàm chán đối

với người lao động. Việc giao việc cho người lao động phải có tính thách thức khả năng của

nhân viên, luôn đòi hòi nhân viên có những nỗ lực vừa phải không vượt quá năng lực đảm nhận

của họ.

Thứ hai cải thiện quan hệ giữa lãnh đạo và nhân viên. Hiện nay quan hệ nay được xem là

tốt nhất trong các nhân tố. Tuy nhiên các đơn vị sử dụng lao động cũng cần lưu ý đặc biệt với

lãnh đạo cấp trung, người trực tiếp quản lý lao động. Một số điểm cần chú ý trong quan hệ giữa

lãnh đạo và nhân viên cần được quan tâm là (1) luôn đối xử công bằng giữa các cấp dưới với

nhau; (2) Coi trọng năng lực làm việc hơn là các quan hệ cá nhân; (3) Luôn quan tâm hỗ trợ cấp

dưới trong quá trình làm việc; (4) Thể hiện được năng lực dẫn dắt, điều hành công việc thuộc

phạm vị mình phụ trách; (5) Luôn khuyến khích và coi trọng tài năng cũng như sự đóng góp của

nhân viên kể cả những đóng góp nhỏ nhất. Vinh danh nhân viên nếu có cơ hội; (4) Để nhân viên

tham gia nhiều vào các quyết định của đơn vị, tiếp thu các ý kiến đóng góp từ nhân viên đối với

các quyết định của đơn vị.

Thứ ba đối với yếu tố thu nhập, các đơn vị cần xem xét việc tính trượt giá hàng năm để

nâng lương, thưởng cho nhân viên để họ có thể đảm bảo cuộc sống của họ. Từ đó họ mới có thể

yên tâm cống hiến cho đơn vị. Thu nhập cần được chi trả công bằng giữa những người lao động

khác nhau. Thu nhập nên chi trả theo mức đóng góp và mức độ hoàn thành công việc. Đơn vị có

thể chủ động xây dựng các định mức trả lương thông qua kết quả đóng góp và hoàn thành công

việc của nhân viên. Xem xét mức thu nhập tương xứng với kết quả làm việc của nhân viên trong

mối quan hệ với các đơn vị trong ngành hoặc các ngành khác, đảm bảo mức thu nhập có tính

cạnh tranh.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

Trần Kim Dung (2005), Đo lường mức độ thỏa mãn đối với công việc trong điều kiện của

Việt Nam, Tạp chí phát triển khoa học, 8, 1 - 9.

Nguyễn Khánh Duy (2009), Bài giảng: Thực hành mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với AMOS,

Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.

Hà Nam Khánh Giao & Võ Thị Mai Phương (2011), ‘Đo lường sự thỏa mãn công việc của nhân

viên sản xuất tại tập đoàn Tân Hiệp Phát’, Phát triển kinh tế, 248, 1 - 8.

Đào Trung Kiên, Phạm Văn Mạnh & Vũ Đức Nga (2013), Ứng dụng mô hình JDI đánh giá sự

hài lòng công việc người lao động tuyến cơ sở tại Tập đoàn Viễn thông Quân đội/

http://nghiencuudinhluong.com/nghien-cuu/xu-the/danh-gia-muc-do-hai-long-cong-viec-

nguoi-lao-dong-tuyen-co-so-tai-tap-doan-vien-viettel/ [Truy cập ngày 5/12/2013]

Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích sữ liệu nghiên cứu với SPSS – 2 tập,

Nhà xuất bản Hồng Đức, TP.HCM.

Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2009). Nghiên cứu khoa học trong quản trị kinh

doanh, Nhà xuất bản thống kê

Nguyễn Đình Thọ (2011), Nghiên cứu khoa học trong kinh doanh: Thiết kế và thực hiện, Nhà

xuất bản lao động xã hội.

Tiếng Anh

Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. & Tatham, R.L. (2006), Mutilvariate data

analysis, 6th ed, Upper Saddle River NJ, Prentice –Hall.

Luddy, N. (2005), Job satisfaction amongst employees at a public Health Institution in the

Western Cape, Master thesis, University of the Western Cape.

Nunally & Bernstein (1994), Psychometric Theory, 3th ed, Mc Graw – Hill, New York.

Saari, L.M., & Judge, T.A.,(2004), Employee attitudes and job satisfaction, Human resource

Management, 43(4), 395 – 407.

Smith, P.C., Kendall, L.M., & Hulin, C.L. (1969), The searurement of satisfaction in work and

ritirement, Chicago, Rand McNally.

Suanders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2007), Research method for business students,

England: Pearson Education Limited, Edinburgh Gate, Harlow, Essex CM202 JE.

Spector (1997), Job satisfaction application assessment, Causes, and, consequesces,

Thourand Oaks, Califonia.

Price, J.L. (1997), ‘Handbook of organizational measurement’, International Journal of

Manpower, 18, 303- 558.