Nghiên cứu các nhân tố tạo động lực lao động của các doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam

Bằng việc đánh giá dữ liệu từ 150 doanh nghiệp, kết quả nghiên cứu cho thấy vốn con người là tài sản quan trọng nhất. Nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý và tổ chức trong việc phát triển chính sách nhân sự để đảm bảo phát triển bền vững.

1. Đặt vấn đề

Trước sự phát triển nhanh chóng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các doanh nghiệp xuất nhập khẩu luôn phải đối mặt với nhiều thách thức. Muốn tồn tại và phát triển, bên cạnh việc xây dựng cơ sở hạ tầng, phát triển nguồn nguyên vật liệu, tài chính, doanh nghiệp cần phát huy tối đa nguồn nhân lực. Hafiza và cộng sự (2011) chỉ ra rằng, tài sản con người trong thế kỷXXI được coi là trọng yếu nhất của bất kỳ tổ chức nào. Hiệu suất người lao động sẽ quyết định hiệu suất của doanh nghiệp, vì nguồn nhân lực đóng vai trò to lớn đối với sự tăng trưởng bền vững của tổ chức (Khan và cộng sự, 2011). 

Để thu hút được nguồn lực đáp ứng chuyên môn, kỹ năng và tận tâm cống hiến, sẵn lòng vì mục tiêu chung của doanh nghiệp, đòi hỏi các nhà quản lý cần có chính sách thu hút và sử dụng hiệu quả nguồn nhân lực. Nghiên cứu của Farhaan và Arman (2009) cho thấy người lao động được tạo động lực thì hiệu suất làm việc đạt mức 80 - 90%, dẫn tới tỷ lệ chuyển việc thấp hơn. Vì vậy, các nhà quản lý, tổ chức cần xác định phương pháp tạo động lực làm việc của nhân viên, nhằm duy trì sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Bài viết này nhằm mục tiêu nghiên cứu các nhân tố tạo động lực, đồng thời đề xuất một số giải pháp phát huy tối đa hiệu quả sử dụng lao động tại các doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam.

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng google biểu mẫu nhằm mục đích thu thập dữ liệu và đánh giá mẫu thu được. Hair (1998) và Bollen (1989) chỉ ra rằng cần có tối thiểu 5 mẫu và cỡ mẫu phải lớn hơn hoặc bằng 100 quan sát khi phân tích EFA. Bài viết sử dụng 14 biến quan sát, tương đương 22 câu hỏi trong bảng khảo sát bằng thang đo Likert, vì vậy cỡ mẫu tối thiểu để phân tích 14 x 5 = 70 trở lên. Nhằm đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu khảo sát, nghiên cứu này sử dụng tối thiểu 150 quan sát.

2.2. Phương pháp nghiên cứu

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm rút ngắn 1 tập có đa dạng biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau để trở thành tập có biến ít hơn, bao quát được biến trước và đều có ý nghĩa (Hair et al. 2009). Sử dụng các nhân tố đã được xác định trước đại diện cho biến độc lập trong hồi quy tuyến tính sẽ làm suy yếu khả năng sai sót với hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Phương trình dưới đây thể hiện mô hình chuẩn hóa biến đo lường:

Xi = Ai1 * F1 + Ai2 * F2 + Ai3 * F3 + . . .+ Aim * Fm + Vi*Ui

 Xi: biến thứ i đã được chuẩn hóa

 Aij: hệ số hồi quy bội được chuẩn hóa giữa j đối với i

 F1, F2, . . ., Fm: nhân tố chung

 Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa giữa j đối với biến i

 Ui: nhân tố đặc trưng của biến i.

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach’ Alpha

Kết quả của kiểm định mức độ áp dụng công nghệ thông tin Cronbach's Alpha từ SPSS 26 đối với 4 biến độc lập đầu tiên (hệ thống khen thưởng, mối quan hệ giữa các nhân viên, hiệu quả đào tạo, sự hài lòng trong công việc) được tổng hợp trong Bảng 1.

Bảng 1. Phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha của các biến độc lập

Hệ số Cronbach's Alpha cho “Hệ thống khen thưởng”, “Mối quan hệ giữa đồng nghiệp”, “Hiệu quả đào tạo” và “Sự hài lòng trong công việc” tương ứng bằng là 0,797, 0,816, 0,823 và 0,779 cao hơn 0,6 chứng tỏ đáng tin cậy. Ngoài ra, các biến quan sát với Corrected Item-Total Correlation > 0.3 chứng tỏ thang đo đáng tin cậy.

3.2. Phân tích nhân tố khám phá và hồi qui đa biến

Trước hết, nghiên cứu kiểm định bằng KMO để xác định liệu dữ liệu đã đạt các yêu cầu để phân tích hay chưa, sau đó mới sử dụng đến EFA. Thử lần đầu cho ra kết quả là các biến độc lập đã thỏa mãn các yêu cầu. Tuy nhiên, với ma trận thành phần xoay EFA, KT4 tải lên ở cả 2 nhân tố. Vì vậy, thực hiện kiểm định EFA lần thứ 2, giá trị KMO = 0,841 đạt yêu cầu do ≥ 0,5. Các dữ liệu sẵn tương thích với phân tích EFA. Dữ liệu được phân tích ở trên phù hợp với Sig (0,000, < 0,05). Điều đó minh chứng tất cả biến quan sát đều có liên hệ chặt chẽ với nhau trong tổng thể. Giá trị Eigenvalues = 1.026 > 1 ở nhân tố thứ tư, vì vậy 4 yếu tố xuất xứ từ EFA có mục đích vắn tắt thông tin các biến quan sát. Tổng phương sai trích: Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 68.823% > 50 % thể hiện 68.823% biến thiên của dữ liệu do 4 nhân tố. Vì vậy, các biến đều có ý nghĩa trong mô tả thống kê. (Bảng 2)

Bảng 2. Kiểm định KMO và EFA cho các biến độc lập lần 2

Các nhóm yếu tố thuộc các nhân tố Mối quan hệ giữa các đồng nghiệp, Hiệu quả đào tạo, Sự hài lòng trong công việc và Hệ thống khen thưởng. Hệ số tải các yếu tố > 0,5 trong bảng ma trận, vì vậy không xảy ra hiện tượng hội tụ thành 2 hoặc nhiều nhóm biến. Kết quả phân tích hồi quy đa biến, với R² hiệu chỉnh bằng 0,68 cho ta kết luận các biến độc lập giải thích khá tốt biến phụ thuộc.

4. Kết luận

Trong thời đại cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, nguồn nhân lực luôn được coi là yếu tố quan trọng quyết định đến sự thành công hay thất bại của bất kỳ tổ chức, doanh nghiệp nào. Một trong những phương thức cải thiện đội ngũ nhân lực cũng như phát huy tối đa sức mạnh của người lao động mà các nhà quản lý, tổ chức cần hoạch định rõ ngay từ đầu và đưa vào sử dụng đó chính là phương thức tạo động lực lao động. Tuy nhiên, làm thế nào để thúc đẩy, tạo động lực làm việc của nhân viên luôn là vấn đề, bài toán mà các doanh nghiệp đang tìm cách giải phù hợp nhất, bởi lẽ nguồn nhân lực đến từ nhiều vùng miền khác nhau, có những suy nghĩ, quan điểm khác nhau trong cách làm việc. Do đó, đòi hỏi các nhà quản lý, tổ chức cần phải xây dựng các chính sách dài hạn và các biện pháp đi kèm trong việc tuyển dụng và sử dụng nguồn nhân lực trong kế hoạch chiến lược dài hạn của doanh nghiệp. Khi đó, người lao động sẽ cảm thấy được thôi thúc làm việc một cách tích cực, làm tăng lên sự hài lòng, dẫn đến việc cống hiến tận tâm hơn với công việc, từ đó tạo ra năng suất cao, tạo giá trị to lớn cho cả tổ chức, doanh nghiệp.  

TS. Vũ Thị Hạnh 

Giảng viên, Trường Đại học Ngoại thương

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Hafiza, A., Shahzad, K., Jamsheed, H., & Ahmad, M. (2011). Impact of employee motivation on employee performance. European Journal of Business and Management, 3(3), 43-49.
2. Khan, S. A., Khan, S. A. R., Khan, M. A., & Khan, M. A. (2011). The impact of employee motivation on organizational performance (a study of some selected firms in Pakistan). International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 1(3), 46-56.
3. Farhaan, A. & Arman, H. (2009). Employee motivation and its most influential factors: A study on the telecommunication industry in Bangladesh. Business and Economic Horizons, 1(1), 29-38.
4. Hair, J. F. Jr., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
5. Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley.
6. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2009). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson.