Phân tích hồi quy tác động của các nhân tố đến sự hài lòng

Phân tích hồi quy được thực hiện để xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụthuộc sựhài lòng và các biến độc lập: Tiền lương; Tiền thưởng; Phụcấp, trợcấp;

Phúc lợi. Mô hình nghiên cứu của bài luận bao gồm một biến phụthuộc và nhiều biến độc lập. Vì vậy tác giảsửdụng mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả căn cứ vào hệsố xác định . Hệ số cho biết % sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình:

 Khi = 0 ta kết luận biến phụ thuộc và các biến độc lập không có quan hệ với nhau.

 Khi = 1 ta kết luận đường hồi quy phù hợp.

Đểkiểm định độ phù hợp của mô hình, tác giảsửdụng kiểm định F. Đây là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể nhằm xem xét biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộcác biến độc lập không. Mô hìnhđược

Trường Đại học Kinh tế Huế

xem là phù hợp khi giá trịSignificant < 0,05.

Mô hình hồi quy:

Trong đó:

Ylà MDHLC: Sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương của NLĐ TLlà tiền lương

TTlà tiền lưởng

PCTClà các khoản phụ cấp, trợ cấp PLlà chính sách phúc lợi

là hằng số

, , , là hệ số hồi quy là sai số ngẫu nhiên

Bảng tổng hợp kếtquả phân tích hồi quy như sau:

Bảng2.17: Kết quả phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa

Sig. Tolerance VIF

B Sai số chuẩn Beta

Hằng số 0,065 0,312 0,836

TL 0,207 0,106 0,172 0,035 0,503 1,990

TT 0,174 0,136 0,147 0,205 0.296 3,376

PCTC 0,249 0,108 0,243 0,024 0,353 2,829

PL 0,422 0,130 0,357 0,002 0,325 3,073

R² hiệu chỉnh 0,650

Sig. của kiểm định F 0,000

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Kiểm định F: dùng để kiểm tra xem biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không.

Giảthuyết: : hệ số = 0 (mô hình không phù hợp, Sig.>0,05) : hệ số 0 (mô hình phù hợp, Sig.<0,05)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Theo kết quả kiểm định cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (< 0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Ta có thể bác bỏ giả thuyết , điều này có nghĩa là kết hợp của 4 nhân tố có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộcSự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương của NLĐ.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình: Hệ số xác định và hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Ta có giá trị hiệu chỉnh bằng 0,650 có nghĩa là 65,0% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lươngđược giải thích bởi 4 yếu tố trên.

Hệ số phóng đại phương sai VIF: dùng để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Theo Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), quy tắc là khi VIF vượt qua giá trị 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nhìn vào kết quảhồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên có thểkết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.

Hệ số Durbin-Watson (DW): dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần 2 (từ 1 đến 3). Nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.

Bảng2.18: Kết quả điều tra kiểm định hệ số Durbin-Watson

R R hiệu chỉnh HệsốDurbin-Wantson

0,666 0,650 1,790

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Trong trường hợp phân tích này, = 4 (có 4 biến độc lập), n = 90 (điều tra 90 người), tra bảng giá trị DW ta có dL = 1,429 và dU = 1,611. Gắn vào thanh giá trị DW, ta thấy 1,611<1,790<2,389.

Như vậy, không có sự tự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.

Kiểm định tương quan hạng Spearman:Giảthuyết đặt ra cho kiểm định này là:

Trường Đại học Kinh tế Huế

: Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (phương sai của sai số không thay đổi, Sig.>0,05)

: Hệ số tương quan hạng của tổng thể khác 0 (phương sai của sai số thay đổi, Sig.<0,05)

Nếu kết quảkiểm định không bác bỏgiảthuyết thì có thểkết luận phương sai của sai số không thay đổi, ngược lại nếu giá trị Sig. của kiểm định nhỏ hơn mức ý nghĩa chúng ta phải chấp nhận giảthuyết phương sai của sai số thay đổi (Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

Bảng2.19: Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman

ABSRES TL TT PCTC PL

ABSRES

Hệ số tương quan 1,000 0,089 -0,035 0,068 0,016 Giá trị Sig. - 0,404 0,744 0,526 0,878

Tổng thể 90 90 90 90 90

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Kết quảkiểmđịnh cho thấy tất cảcác giá trịSig. mối tương quan hạng tổng giữa ABSRES với các biến độc lập đều lớn hơn 0,05 do đó ta chưa có cơ sở để bác bỏgiả thuyết : Hệ số tương quan tổng thể bằng 0. Vậy phương sai phần dư là đồng nhất (hay phương sai sai số không thay đổi).

Đồng thời, kết quảphân tích hồi quy cũng cho thấy đa sốcác giá trị Sig. của các nhân tố: tiền lương, phụ cấp trợ cấp, phúc lợi đều nhỏ hơn 0,05 nên các biến của 3 nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình. Ngoại trừnhân tốtiền thưởng có giá trịSig.

là 0,205 > 0,05, do đó nhân tốnày không có ý nghĩa.

Như vậy, kết quả hồi quy cho thấy chỉ có 3 nhân tố đưa vào hồi quy có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương của NLĐ.

Phương trình hồi quy tổng quát được viết lại như sau:

MDHLC = 0,065 + 0,207×TL + 0,249×PCTC + 0,422×PL

Các hệsố Beta đều mang dấu dương chứng tỏcác biến độc lập có quan hệ cùng chiều với biến phụthuộc Sựhài lòng về chính sách quản trị tiền lương, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụ tăng và

Trường Đại học Kinh tế Huế

ngược lại.

Từmô hình, ta có thểthấy nhân tố“Phúc lợi” có tác động mạnh nhất (0,422) đến Sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương của NLĐ đang làm việc tại Công ty TNHH TMTH Tuấn Việt chi nhánh Huế. Cụ thể, trong điều kiện các yếu khác không đổi, khi nhân tốPhúc lợithay đổi 1đơn vịthì làm cho sựthõa mãn vềchính sách quản trị tiền lương của NLĐ cũng biến động cùng chiều 0,422 đơn vị. Sự tác động lớn nhất của nhân tố Phúc lợi trong tất cả các nhân tố lên Sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương cho thấy rằng, khi NLĐ thấy chính sách phúc lợi vềcác ngày nghỉ, các kỳ nghỉ dưỡng, các phúc lợi giành cho người thân và xã hội mà công ty đưa ra là rất hợp lý và đáp ứng được một phần nhu cầu của bản thân thì đó là lý do mạnh mẽ nhất để NLĐ cảm thấy hài lòng vềchính sách quản trị tiền của công ty và mong muốn gắn bó lâu dài đểcống hiến sức lao động cho công ty.

Kết quảhồi quy cũng cho thấy hệsốBeta của nhân tố độc lập tiền lươngcó giá trị nhỏnhất trong tất cảcác nhân tố độc lập, nghĩa là nhân tốtiền lươngcó tác động yếu nhất đến sự hài lòng về chính sách quản trị tiền lương của NLĐ đang làm việc tại công ty TNHH TMTH Tuấn Việt chi nhánh Huế. Cụthể, khi nhân tốtiền lươngthay đổi 1đơn vị trong khi các yếu tố khác không thay đổi thì làm cho sựhài lòng vềchính sách tiền lương của NLĐcũng thay đổi cùng chiều 0,207 đơn vị. Sự tác động nhỏnhất của Tiền lươngđến Sựhài lòng vềchính sách quản trịtiền lươngcho thấy rằng NLĐ cảm thấy các hình thức trảlương và mức lương hiện tại phù hợp với năng lực của bản thân, tiền lương được trả công bằng giữa các lao động sẽlà lý do tácđộng đến sựhài lòng của NLĐ.

Và với hệsốBeta bằng 0,249 có nghĩa khi nhân tốphụcấp trợ cấpthay đổi 1 đơn vịthì làm cho sựhài lòng vềchính sách quản trịtiền lương của NLĐcũng thay đổi cùng chiều 0,249 đơn vị trong khi các yếu tố khác không đổi. Sự tác động của nhân tố Phụ cấp, trợ cấp đến Sự hài lòng vềchính sách quản trị tiền lương của NLĐcho thấy rằng, các khoản trợcấp hưu trí, đi lại, nhàở, các khoản phụcấp chức vụ, độc hại phù hợp với nhu cầu và mong muốn của NLĐ và hoạt động của công đoàn liên quan đến các khoản trợcấp phụcấp luôn công khai sẽlà lý do tácđộng đến sựhài lòng củaNLĐ.

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ ĐỊNH HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO