Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của trách nhiệm xã hội đến động lực làm việc của người lao động - Trường hợp khảo sát tại các doanh nghiệp nhựa trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh

41 Tên nhân t Bin quan sát Nhân t 1 2 3 4 Trách nhiệm xã hội đối với môi trường cộng đồng (MTCD) CD17 .723 .054 .093 .127 CD18 .842 .018 .168 .051 CD19 .746 .224 -.044 .039 CD21 .629 .138 -.041 .262 MT22 .704 .245 .252 .152 MT23 .689 .206 .215 .228 MT24 .656 .111 .321 .210 KMO 0.892 Sig 0.000 Phương sai trích (%) 19.078 35.835 49.287 61.795 Eigenvalue 8.130 2.323 1.501 1.110 Cronbach Alpha 0.876 0.855 0.825 0.794 (Ngun: Kt qu điu tra ca tc gi t 4/2014 đn 5/2014) Từ kết quả bảng 4.4, thang đo cuối cùng bao gồm 21 biến quan sát, đo lường 4 nhân tố. C thể như sau:  Nhân tố thứ nht: Trách nhiệm xã hội đối với người lao động (NLD) gồm 6 biến quan sát NLD01: Cung cp một hệ thống lươn thưởng công bng

42 NLD02: Tạo môi trường làm việc an toàn NLD03: Khuyến khích giao tiếp cởi mở, trung thực, linh hoạt với người lao động NLD04: Người lao động được tham gia quyết định các công việc có liên quan NLD05: Đào tạo và phát triển kỹ năng cho người lao động NLD06: Tổ chức khám sức khỏe định kỳ cho người lao động  Nhân tố thứ hai: Trách nhiệm xã hội đối với khách hàng (KH) gồm 4 biến quan sát KH07: Xây dựng hệ thống giải quyết các khiếu nại khách hàng KH08: Cung cp thông tin đng sự thật cho khách hàng KH09: Tránh quảng cáo sai gây hiểu nhầm mc đích để lừa dối khách hàng KH10: Có hệ thống bảo mật thông tin khách hàng  Nhân tố thứ ba: Trách nhiệm xã hội đối với đối tác kinh doanh (DT) gồm 4 biến quan sát DT12: Tham gia vào các giao dịch thương mại công bng với nhà cung cp DT13: Thực hiện quy trình x lý khiếu nại đối với nhà cung cp DT15: Khuyến khích các đối tác thực hiện trách nhiệm xã hội DT16: Phản hồi nhng thông tin trung thực đến nhà cung cp để cải tiến cht lượng sản phẩm/dịch v.  Nhân tố thứ tư: trách nhiệm xã hội đối với môi trường cộng đồng (MTCD) gồm 7 biến quan sát CD17: Tài trợ cho các hoạt động thể thao, văn hóa ở địa phương hoặc các dự án và nhng hoạt động cộng đồng khác CD18: Quyên góp tiền cho các tổ chức từ thiện ở địa phương CD19: Đầu tư vào sự phát triển của cộng đồng (như đầu tư vào đường sá, trường học hoặc bệnh viện) CD21: Khuyến khích thăm hỏi/phng dưỡng người già neo đơn, người có công với cách mạng, tr em cơ nhỡ…

43 MT22: Xây dựng hệ thống x lý hoặc có biện pháp x lý lượng cht thải vào môi trường MT23: Nghiên cứu, thay thế việc s dng nguồn tài nguyên tốn kém MT24: Chung tay với cộng đồng trong việc cải tạo môi trường xung quanh 4.3.2 Phân tích nhân t EFA cho bin phụ thuc Khi đưa biến ph thuộc là động lực làm việc phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thy: Kết quả thu được bảng 4.5 ch số KMO= 0.761 lớn hơn 0.5 nên phân tích nhân tố phù hợp với d liệu. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 nhỏ hơn 5% các biến quan sát có tương quan ln nhau. Phương sai trích 52.517% đạt yêu cầu, cho biết nhân tố này giải thích được 52.517% biến thiên của d liệu. Tt cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và ch đo lường một nhân số duy nht, Eigenvalue lớn hơn 1. Như vậy có thể kết luận thang đo động lực làm việc đã đạt được giá trị hội t và giá trị phân biệt. Bng 4.5: Kt qu phân tích nhân t EFA cho bin phụ thuc Tên nhân t Bin quan sát Nhân t 1 Đng lc làm vic DLLV26 .727 DLLV27 .740 DLLV28 .724 DLLV29 .781 DLLV30 .725 DLLV31 .644 KMO 0.761 Sig 0.000

44 Tên nhân t Bin quan sát Nhân t 1 Phương sai trích (%) 52.517 Eigenvalue 3.151 Cronbach Alpha 0.818 (Ngun: Kt qu điu tra ca tc gi t 4/2014 đn 5/2014)  Nhân tố trích: Động lực làm việc (DLLV) gồm 6 biến quan sát DLLV26: Vn đề càng khó, tôi càng thích cố gắng để giải quyết DLLV27: Tôi thy hài lòng nếu công ty tôi cung cp thông tin cho xã hội một cách trung thực DLLV28: Tôi thích làm việc ở công ty có uy tín và chế độ đãi ngộ cho người lao động tốt DLLV29: Tôi muốn công việc của tôi cho tôi cơ hội để phát triển nghề nghiệp DLLV30: Tôi thy thoải mái hơn khi được tham gia vào các quyết định liên quan đến công ty DLLV31: Tôi thích làm việc ở các công ty quan tâm đến phát triển cộng đồng 4.4. Điều chỉnh mô hình và gi thuyt nghiên cứu Sau khi đánh giá độ tin cậy, phân tích nhân tố EFA của các thang đo, tác giả tiến hành điều chnh giả thuyết và mô hình nghiên cứu. Trong đó, hai biến trách nhiệm xã hội đối với cộng đồng và trách nhiệm xã hội đối với môi trường và hệ sinh thái được gộp lại thành một biến mới đặt tên là trách nhiệm xã hội đối với môi trường cộng đồng. Mô hình trình bày trong hnh 4.1 và tương ứng với các giả thuyết nghiên cứu.

45 (Ngun: Điu chỉnh theo kt qu điu tra ca tác gi t thng 04/2014 đn 05/2014) Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu đ điều chỉnh H 1 (+): Trách nhiệm xã hội đối với người lao động có tác động tích cực lên động lực làm việc của họ. H 2 (+): Trách nhiệm xã hội đối với khách hàng có tác động tích cực lên động lực làm việc của người lao động. H 3 (+): Trách nhiệm xã hội đối với đối tác kinh doanh có tác động tích cực lên động lực làm việc của người lao động. H 4 (+): Trách nhiệm xã hội đối với môi trường cộng đồng có tác động tích cực lên động lực làm việc của người lao động. 4.5 Phân tích tương quan Trước khi phân tích hồi quy cần phân tích tương quan gia các biến độc lập và biến ph thuộc. Mặc dù phân tích tương quan không ch ý đến mối quan hệ nhân quả như phân tích hồi quy nhưng hai phân tích này có mối quan hệ chặt chẽ và phân tích tương quan được xem như là công c bổ trợ hu ích cho phân tích hồi quy. CSR đối với khách hàng CSR đối với môi trường cộng đồng CSR đối với đối tác kinh doanh Đng lc lm vic CSR đối với người lao động H 1 (+) H 2 (+) H 3 (+) H 4 (+)

46 Đưa trung bnh các biến độc lập và ph thuộc vào phân tích tương quan thông qua hệ số kiểm định tương quan Pearson (r), Trị tuyệt đối của hệ số tương quan cho biết mức độ chặt chẽ tuyến tính của hai biến xem xét. Trị số này càng tiến gần đến 1 cho biết các biến đang xem xét càng tương quan chặt chẽ với nhau. Các giả thuyết H o của kiểm định này cho rng không có sự tương quan gia hai biến (tức là hệ số không có ý nghĩa thống kê).  mức độ tin cậy 95%, nếu giá trị Sig < 0.05 th chng ta hoàn toàn có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H 0 , tức hệ số tương quan tuyến tính gia 2 biến là có ý nghĩa trong tổng thể. Ngược lại, chúng ta sẽ chp nhận H o (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các biến độc lập đưa vào phân tích, trách nhiệm xã hội đối với người lao động (TB.NLD), trách nhiệm xã hội đối với khách hàng (TB.KH), trách nhiệm xã hội đối với đối tác kinh doanh (TB.DT), trách nhiệm xã hội đối với môi trường cộng đồng (TB.MTCD) và biến ph thuộc là động lực làm việc (TB.DLLV). Theo bảng 4.6, kết quả cho thy sig=0.000 <0.05, bác bỏ giả thuyết H o có nghĩa là hệ số tương quan tuyến tính gia các biến độc lập và ph thuộc có ý nghĩa trong tổng thể. C thể chúng ta thy rng hệ số tương quan biến ph thuộc (TB.DLLV) và các biến độc lập (TB.NLD, TB.KH, TB.DT, TB.MTCD) đều lớn hơn 0.4, điều này cho thy chúng có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, sơ bộ có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hnh để giải thích cho biến động lực làm việc (TB.DLLV). Hệ số tương quan gia các biến độc lập (TB.NLD, TB.KH, TB.DT, TB.MTCD) từ 0.4 đến 0.6 cho thy chng cũng có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Vì vậy cần kiểm tra xem có hay không hiện tượng đa cộng tuyến gia các biến.

47 Bng 4.6: Ma trn tương quan Correlations TB.NLD TB.KH TB.DT TB.MTCD TB.DLLV TB.NLD Pearson Correlation 1 .605 ** .518 ** .468 ** .593 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 209 209 209 209 209 TB.KH Pearson Correlation .605 ** 1 .589 ** .443 ** .446 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 209 209 209 209 209 TB.DT Pearson Correlation .518 ** .589 ** 1 .490 ** .547 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 209 209 209 209 209 TB.MTCD Pearson Correlation .468 ** .443 ** .490 ** 1 .560 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 209 209 209 209 209 TB.DLLV Pearson Correlation .593 ** .446 ** .547 ** .560 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 209 209 209 209 209 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). (Ngun: Kt qu điu tra ca tc gi t 4/2014 đn 5/2014) 4.6 Phân tích hi quy và kiểm định gi thuyt 4.6.1 Đnh gi s phù hp ca mô hình hi quy Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu s dng hệ số xác định R 2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số xác định R 2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đưa vào mô hnh. Tuy nhiên, không phải mô hình càng nhiều biến thì càng phù hợp hơn với d liệu. Như vậy, trong mô hình tuyến tính bội thường dùng hệ số R 2 hiệu chnh (Adjusted R square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cũng cần kiểm tra hiện tượng tương quan bng hệ số Durbin – Watson và không có hiện tượng đa cộng

48 tuyến bng hệ số phóng đại VIF. Hệ số Beta chuẩn hóa được dung để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động biến đó vào sự thõa mãn chung càng lớn (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để đảm bảo kết quả diễn dịch từ kết quả hồi quy của mu cho tổng thể có giá trị, tác giả tiến hành kiểm tra các giả định sau: - Mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến - Các phần dư có phân phối chuẩn - Giả định về tính độc lập của sai số - Giả định phương sai của phần dư không đổi  Gi định mô hình hi quy không có hin tưng đa cng tuyn Trong mô hnh hồi quy bội, chng ta có giả thiết là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. V vậy khi ước lượng mô hnh hồi quy bội chng ta phải kiểm định giả thiết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, theo kinh nghiệm nếu hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 2 th có thể kết luận rng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Nguyễn Đnh Thọ, 2011). Qua kết quả từ bảng 4.7, các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2, vì vậy có thể kết luận rng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Bng 4.7: Kt qu kiểm định đa cng tuyn Mô hình H s chưa chuẩn hóa H s chuẩn hóa t Sig. Đa cng tuyn B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Hng số 1.084 .226 4.797 .000 TB.NLD .308 .058 .355 5.340 .000 .566 1.767 TB.KH -.033 .054 -.043 -.617 .538 .524 1.909

49 Mô hình H s chưa chuẩn hóa H s chuẩn hóa t Sig. Đa cng tuyn B Std. Error Beta Tolerance VIF TB.DT .205 .056 .244 3.685 .000 .569 1.758 TB.MTCD .264 .054 .293 4.866 .000 .689 1.451 (Ngun: Kt qu điu tra ca tc gi t 4/2014 đn 5/2014)  Gi định về phân phi chuẩn ca phần dư Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn khi s dng sai mô hnh, phương sai không phải là hng số, số lượng của phần dư không đủ để phân tích… (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để kiểm định giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư, tác giả s dng biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hoá và biểu đồ P-P Plot (ph lc 9). Quan sát biểu đồ phân phối chuẩn phần dư, ta có thể thy phân phối chuẩn của phần dư có trị trung bình sắp x bng 0 và độ lệch chuẩn gần bng 1 (Std.Dev = 0.99034). Bên cạnh đó biểu đồ tần số P-P Plot (ph lc 9) cũng cho thy các kết luận tương tự về phân phối phần dư là phân phối chuẩn. Với các điểm phân vị của phân phối phần dư được tập trung sát vào đường chéo kỳ vọng. Như vậy, có thể kết luận rng giả định về phân phối chuẩn phần dư là không vi phạm.  Gi định về tính đc lp ca sai s Giả định này được kiểm tra thông qua đại lượng Durbin-Watson (d). Đại lượng này có giá trị chạy từ 0 đến 4 và bng 2 khi các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nht với nhau. Tuy nhiên, d nm trong khoảng [1,3] là có thể chp nhận được. Kết quả kiểm định Durbin-Watson được trnh bày trong bảng 4.8 cho thy giá trị Durbin-Watson d = 2.094, nm trong khoảng chp nhận được [1,3]. V vậy có thể kết luận giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.

50 Bng 4.8: Kt qu kiểm định s tương quan gia các phần dư Mô hình R R 2 R 2 hiệu chnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 .700 a .489 .479 .34347 2.094 a. Predictors: (Constant), TB.MTCD, TB.KH, TB.NLD, TB.DT b. Dependent Variable: TB.DLLV (Ngun: Kt qu điu tra ca tc gi t 4/2014 đn 5/2014)  Gi định phương sai ca phần dư không đi Để biết được mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta có thể dùng đồ thị Scatter lot để giải thích. Qua biểu đồ chúng ta có thể nhận thy giá trị phần dư phân tán ngu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 như trong biểu đồ (ph lc 9). Điều này chứng tỏ mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi. 4.6.2 Phân tích hi quy 4.6.2.1 Kiểm định s phù hp ca mô hình hi quy Từ bảng 4.8 ta thy hệ số xác định R 2 hiệu chnh = 0.479, nghĩa là mô hnh hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với d liệu 47.9%. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích 47.9% cho biến ph thuộc. Tuy nhiên, giá trị R 2 hiệu chnh ch thể hiện sự phù hợp của mô hình và d liệu mu (chứ chưa đảm bảo mức độ đại diện cho cả đám đông tổng thể). Do đó để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta cần tiếp tc kiểm định F. Từ bảng 4.9 ta thy mức ý nghĩa Sig trong kiểm định F trong mô hình là rt nhỏ, cho thy an toàn bác bỏ giả thuyết H o : R 2 =0. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.