Luận văn Ảnh hưởng của đặc điểm công việc tới sở hữu tâm lý và tác động của sở hữu tâm lý tới thực hiện công việc tại các doanh nghiệp ở Việt Nam

công việc của tôi 0,639 JF2 Cơ hội để tôi nhận được thông tin về kết quả làm việc của tôi là rất nhiều 0,674 JF3 Tôi có thể cảm thấy lúc nào tôi hoàn thành công việc tốt 0,708 KMO = 0,811 Bartlett’s Test = 3374.486 Df = 153 Sig = 0,000 Tổng phương sai giải thích 62,995% Lưu ý: hệ số tải lớn hơn 0, 3 mới được thể hiện trong bảng. Các nhân tố đảo đã được tính toán lại theo công thức bằng 8 trừ đi giá trị đảo. Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả Từ kết quả của bảng 4.2 cho thấy khi gộp các biến đặc điểm công việc thành 4 biến thì biến tự chủ trong công việc và phản hồi trong công việc được gộp với nhau trên 1 biến. Tuy nhiên, hệ số tải của các biến khi gộp lại giảm đi cho thấy với dữ liệu ở Việt Nam thì việc gộp này chưa thích hợp bằng để thành 5 biến. Tuy nhiên, để chắc chắn cho nhận định này cần phải tiến hành phân tích nhân tố khẳng định. 66 Bảng 4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của đặc điểm công việc phương pháp trích là 3 biến cố định Mã Chỉ biến Các biến Biến1 Biến 2 Biến 3 SV1 Công việc của tôi yêu cầu kỹ năng đa dạng 0,746 SV2 Các nhiệm vụ của tôi lặp đi lặp lại 0,776 SV3 Trong một ngày làm việc điển hình, tôi làm những nhiệm vụ tương tự nhau 0,762 SV4 Có nhiều cơ hội làm những điều khác biệt 0,733 SV5 Sự đa dạng trong công việc của tôi là rất lớn 0,823 TI1 Tôi tham gia công việc từ đầu đến cuối TI2 Có ít cơ hội làm việc từ lúc bắt đầu cho đến lúc kết thúc TI3 Có nhiều cơ hội để hoàn thành công việc mà tôi bắt đầu TS1 Kết quả công việc của tôi ảnh hưởng tới rất nhiều người 0,857 TS2 Công việc của tôi không quan trọng trong tổng thể công việc chung 0,832 TS3 Công việc của tôi ảnh hưởng đến cuộc sống hoặc hạnh phúc của người khác 0,838 JA1 Tôi được quyền quyết định công việc của mình 0,347 0,604 JA2 Tôi có thể làm công việc của tôi một cách độc lập 0,401 0,580 JA4 Có nhiều cơ hội để suy nghĩ và hành động một cách độc lập 0,450 0,680 JA5 Tôi tự do làm những điều tôi muốn đối với công việc của tôi 0,381 0,610 JF1 Tôi thường xuyên nhận được phản hồi về kết quả công việc của tôi 0,571 JF2 Cơ hội để tôi nhận được thông tin về kết quả làm việc của tôi là rất nhiều 0,655 JF3 Tôi có thể cảm thấy lúc nào tôi hoàn thành công việc tốt 0,629 KMO = 0,811 Bartlett’s Test = 3374.486 Df = 153 Sig = 0,000 Tổng phương sai giải thích 51,875% Lưu ý: hệ số tải lớn hơn 0, 3 mới được thể hiện trong bảng. Các nhân tố đảo đã được tính toán lại theo công thức bằng 8 trừ đi giá trị đảo. Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả 67 Từ kết quả của bảng 4.3 cho thấy khi gộp 5 biến đặc điểm công việc thành 3 biến thì biến tự chủ trong công việc và phản hồi trong công việc gộp lại với nhau còn biến nhận diện công việc không thể tải trên bất cứ nhân tố nào với hệ số tải nhỏ hơn 0,3. Điều này cho thấy biến đặc điểm công việc chi thành 3 biến không phù hợp với dữ liệ của Việt Nam. Tuy nhiên, để chắc chắn cho nhận định này, cần phải tiến hành phân tích nhân tố khẳng định. Bảng 4.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của đặc điểm công việc phương pháp trích là 2 biến cố định Mã Chỉ biến Các biến Biến1 Biến 2 SV1 Công việc của tôi yêu cầu kỹ năng đa dạng 0,742 SV2 Các nhiệm vụ của tôi lặp đi lặp lại 0,780 SV3 Trong một ngày làm việc điển hình, tôi làm những nhiệm vụ tương tự nhau 0,761 SV4 Có nhiều cơ hội làm những điều khác biệt 0,731 SV5 Sự đa dạng trong công việc của tôi là rất lớn 0,816 TI1 Tôi tham gia công việc từ đầu đến cuối -0,408 TI2 Có ít cơ hội làm việc từ lúc bắt đầu cho đến lúc kết thúc -0,415 TI3 Có nhiều cơ hội để hoàn thành công việc mà tôi bắt đầu -0,444 TS1 Kết quả công việc của tôi ảnh hưởng tới rất nhiều người 0,353 TS2 Công việc của tôi không quan trọng trong tổng thể công việc chung 0,348 TS3 Công việc của tôi ảnh hưởng đến cuộc sống hoặc hạnh phúc của người khác 0,318 JA1 Tôi được quyền quyết định công việc của mình 0,397 0,540 JA2 Tôi có thể làm công việc của tôi một cách độc lập 0,433 0,520 JA4 Có nhiều cơ hội để suy nghĩ và hành động một cách độc lập 0,451 0,495 JA5 Tôi tự do làm những điều tôi muốn đối với công việc của tôi 0,506 0,613 JF1 Tôi thường xuyên nhận được phản hồi về kết quả công việc của tôi 0,604 JF2 Cơ hội để tôi nhận được thông tin về kết quả làm việc của tôi là rất nhiều 0,691 JF3 Tôi có thể cảm thấy lúc nào tôi hoàn thành công việc tốt 0,633 KMO = 0,811 Bartlett’s Test = 3374.486 Df = 153 Sig = 0,000 Tổng phương sai giải thích 39.856 % Lưu ý: hệ số tải lớn hơn 0, 3 mới được thể hiện trong bảng. Các nhân tố đảo đã được tính toán lại theo công thức bằng 8 trừ đi giá trị đảo Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả 68 Kết quả phân tích nhân tố khám phá khi gộp biến đặc điểm công việc thành các 2 biến độc lập cho thấy việc gộp biến này là không phù hợp. Tuy nhiên, kết luận này cần được kiểm chứng qua phân tích nhân tố khẳng định. 4.1.1.2. Phân tích nhân tố khẳng định cho các biến đặc điểm công việc Từ kết quả của phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khẳng định của các biến đặc điểm công việc. Khi phân tích nhân tố khẳng định tác giả tiến hành so sánh sự phù hợp của 5 mô hình lần lượt là mô hình 1: Đặc điểm công việc chia thành 5 biến độc lập, mô hình 2: đặc điểm công việc chia thành 4 biến, mô hình 3: đặc điểm công việc chia thành 3 biến, mô hình 4: đặc điểm công việc được chia thành 2 biến và mô hình 5: đặc điểm công việc được chia thành 1 biến tổng. Hình 4.1. Hệ số tải của các biến đặc điểm công việc với 5 biến độc lập. Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả Trong mô hình cơ sở 1, các chỉ số gồm χ2/df = 1,499 nhỏ hơn 3 nằm trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,955 cho thấy mô hình thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation ) = 0,052 nhỏ hơn 0,08 , SRMR 69 (Standardized Root Mean Residual ) = 0,0361 nhỏ hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index ) = 0,981 lớn hơn mức chấp nhận là 0,9. Điều này cho thấy đặc điểm công việc được chia thành 5 biến độc lập là phù hợp với mẫu nghiên cứu. Bên cạnh đó, hệ số tải trên các chỉ biến khá cao từ 0,68 đến 0,90 cho thấy việc chia biến đặc điểm công việc thành 5 biến độc lập là hoàn toàn phù hợp đối với dữ liệu của Việt Nam. Đối với mô hình 2 khi chia đặc điểm công việc thành 4 biến, kết quả của phù hợp của mô hình là các chỉ số gồm χ2/df = 4,112 lớn hơn 3 nằm không trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,870 cho thấy mô hình chưa thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) = 0,085 lớn hơn hơn 0,08, SRMR (Standardized Root Mean Residual ) = 0,0709 nhỏ hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index) = 0,877 bé hơn mức chấp nhận là 0,9. Điều này cho thấy, mô hình 2 khi chia các đặc điểm công việc thành 4 biến độc lập không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả tương quan của các biến tiềm ần và biến quan sát được thể hiện trong hình 4.2. Hình 4.2. Hệ số tải của đặc điểm công việc với 4 biến độc lập Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả 70 Đối với mô hình 3 khi chia đặc điểm công việc thành 3 biến, kết quả của phù hợp của mô hình là các chỉ số gồm χ2/df = 7,414 lớn hơn 3 nằm không trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,788 cho thấy mô hình chưa thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) = 0,122 lớn hơn hơn 0,08, SRMR (Standardized Root Mean Residual) = 0,1082 lớn hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index) = 0,741 bé hơn mức chấp nhận là 0,9. Điều này cho thấy, mô hình 2 khi chia các đặc điểm công việc thành biến độc lập không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả tương quan của các biến tiềm ần và biến quan sát được thể hiện trong hình 4.3. Hình 4.3. Hệ số tải của đặc điểm công việc với 3 biến độc lập Nguồn: Tính toán từ điều tra của tác giả 71 Đối với mô hình 4 khi chia đặc điểm công việc thành 2 biến, kết quả của phù hợp của mô hình là các chỉ số gồm χ2/df = 10,791 lớn hơn 3 nằm không trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,717 cho thấy mô hình chưa thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation ) = 0,151 lớn hơn hơn 0,08 , SRMR (Standardized Root Mean Residual ) = 0,1340 lớn hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index ) = 0,600 bé hơn mức chấp nhận là 0,9. Điều này cho thấy, mô hình 4 khi chia các đặc điểm công việc thành biến độc lập không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả tương quan của các biến tiềm ẩn và biến quan sát được thể hiện trong hình 4.4 Hình 4.4. Hệ số tải đặc điểm công việc với 2 biến độc lập Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả 72 Đối với mô hình 5 khi gộp đặc điểm công việc thành 1 biến, kết quả của phù hợp của mô hình là các chỉ số gồm χ2/df = 16,113 lớn hơn 3 nằm không trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,587 cho thấy mô hình chưa thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) = 0,187 lớn hơn hơn 0,08, SRMR (Standardized Root Mean Residual ) = 0,1660 lớn hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index) = 0,377 bé hơn mức chấp nhận là 0,9. Điều này cho thấy, mô hình 5 khi gộp các đặc điểm công việc thành 1 biến độc lập không phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả tương quan của các biến tiềm ẩn và biến quan sát được thể hiện trong hình 4.5 Hình 4.5. Hệ số tải của đặc điểm công việc với 1 biến độc lập Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả 73 Ngoài ra, theo hướng dẫn của Hair và cộng sự (2006) khi so sánh hai mô hình có thể xem xét chỉ số ∆χ2 và ∆df. Nếu giảm lượng nhỏ df mà làm giảm đáng kể χ2 thì có nghĩa là mô hình sau tốt hơn mô hình trước. Khi so sánh 5 mô hình cho thấy, mô hình 1 giảm lượng nhỏ biến nhưng lại làm giảm đáng kể χ2 . Cụ thể, khi so sánh với mô hình 2, ∆χ2 / ∆df là 342,623/4; khi so sánh mô hình 3, ∆χ2 / ∆df là 791,551/7; khi so sánh mô hình 4, ∆χ2 / ∆df là 1258,571/9; khi so sánh mô hình 5, ∆χ2 / ∆df là 1987,930/10 chứng tỏ mô hình 1 tốt hơn hẳn mô hình 2, 3, 4, và 5. Như vậy, với nhóm mẫu của Việt nam thì đặc điểm công việc được chia thành 5 biến độc lập. 74 Bảng 4.5. So sánh phù hợp của mô hình với 5 lựa chọn chia các biến đặc điểm công việc Mô hình cơ sở χ2/df ∆χ2 và ∆df GFI CFI RMSEA SRMR Thực tế Mức chấp nhận ∆χ2 ∆df Thực tế Mức chấp nhận Thực tế Mức chấp nhận Thực tế Mức chấp nhận Thực tế Mức chấp nhận Mô hình cơ sở 1: đặc điểm công việc thành 5 biến độc lập 1,449 ≤ 3 0,955 ≥ 0,9 0,981 ≥0,9 0,034 ≤ 0,08 0,0361 ≤0,08 Mô hình cơ sở 2: Đặc điểm công việc chia thành 4 biến độc lập 4,112 ≤ 3 342,623 4 0,870 ≥ 0,9 0,877 ≥ 0,9 0,085 ≤ 0,08 0,0709 ≤0,08 Mô hình cơ sở 3: Đặc điểm công việc chia thành 3 biến độc lập 7,416 ≤ 3 791,551 7 0,788 ≥ 0,9 0,741 ≥ 0,9 0,122 ≤ 0,08 0,1082 ≤0,08 Mô hình cơ sở 4: Đặc điểm công việc chia thành 2 biến độc lập 10,791 ≤ 3 1258,571 9 0,717 ≥ 0,9 0,600 ≥ 0,9 0,151 ≤ 0,08 0,1340 ≤0,08 Mô hình cơ sở 5: Đặc điểm công việc chia thành 1 biến độc lập 16,113 ≤ 3 1987,930 10 0,587 ≥ 0,9 0,377 ≥ 0,9 0,187 ≤ 0,08 0,1660 ≤0,08 Lưu ý: Các mức chấp nhận được dựa theo (Hair và cộng sự, 2006), các ∆χ2 ∆df được tính dựa trên giá trị χ2 df thực tế của mô hình trừ đi giá trị đó của mô hình cơ sở 1, - Việc phân chia các biến độc lập về các nhóm khác nhau dựa trên phân tích nhân tố khám phá với phương pháp trích dựa trên số lượng biến cố định lần lượt là 4, 3, 2, 1 Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả 75 4.1.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc Trong phân tích nhân tố biến phụ thuộc tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố khẳng định. 4.1.2.1. Phân tích nhân tố khám phá Như đã trình bầy ở chương 3, sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo các chỉ biến IRP5, IRP6, IRP7 và biến IP7 bị loại ra khỏi những phân tích về sau. Vì vậy, khi phân tích nhân tố khám phá tác giả chỉ đưa các biến IRP1, IRP2, IRP3, IRP4, IP1, IP2, IP3, IP4, IP6 vào trong mô hình. Tiếp theo tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá đối với nhóm biến phụ thuộc cho ra kết quả như sau. Chỉ số KMO = 0,847, kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) cho gía trị χ2 = 1218,648, df = 36; Sig (Bartlett’s test) = 0,000 cho thấy biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Phương pháp trích dựa trên gía trị Eigen lơn hơn 1, Phương sai trích được giải thích 57,285 %. Bảng 4.6. Hệ số tải của các nhân tố phụ thuộc lần 1 Mã Chỉ biến Các biến Biến 1 Biến 2 IRP1 Tôi hoàn thành trách nhiệm được nêu trong mô tả công việc của tôi 0,793 IRP2 Tôi thực hiện nhiệm vụ được kỳ vọng là một phần của công việc của tôi 0,802 IRP3 Tôi thực hiện công việc đạt tiêu chuẩn như đã kỳ vọng 0,723 IRP4 Tôi hoàn thành trách nhiệm đầy đủ 0,768 IP1 Tôi phát triển và đề xuất những giải pháp ảnh hưởng đến tổ chức của tôi 0,704 IP2 Tôi lên tiếng và khuyến khích người khác tham gia vào những vấn đề ảnh hưởng đến tổ chức 0,755 IP3 Tôi nêu lên ý kiến của tôi về những vấn đề trong công việc đối với người khác trong tổ chức mặc dù ý kiến của tôi là khác biệt và những người khác không đồng tình với ý kiến đó 0,674 IP4 Tôi nêu lên ý kiến về những vấn đề mà tôi nghĩ là cần thiết cho tổ chức 0,361 0,631 IP6 Tôi nêu ý kiến về những ý tưởng cho dự án mới hoặc những thay đổi trong quy trình 0,358 0,604 Lưu ý: hệ số tải lớn hơn 0, 3 mới được thể hiện trong bảng. Các nhân tố đảo đã được tính toán lại theo công thức bằng 8 trừ đi giá trị đảo. Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả 76 Từ bảng 4.3 cho thấy biến IP 4, IP 6 tải trên 2 nhân tố với hiệu của 2 hệ số tải nhỏ hơn 0,3. vì vậy, tác giả quyết định bỏ biến IP 4, IP 6 ra khỏi mô hình và tiến hành phân tích nhân tố khám phá lại. Bảng 4.4. mô tả kết quả phân tích nhân tố khám phá lần hai. Chỉ số KMO = 0,805, kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) cho gía trị χ2 = 845,926, df = 21; Sig (Bartlett’s test) = 0,000 cho thấy biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Phương pháp trích dựa trên gía trị Eigen lơn hơn 1, Phương sai trích được giải thích 61,883 %. Bảng 4.7. Hệ số tải của các nhân tố phụ thuộc lần 2 Mã Chỉ biến Các biến Biến 1 Biến 2 IRP1 Tôi hoàn thành trách nhiệm được nêu trong mô tả công việc của tôi 0,810 IRP2 Tôi thực hiện nhiệm vụ được kỳ vọng là một phần của công việc của tôi 0,803 IRP3 Tôi thực hiện công việc đạt tiêu chuẩn như đã kỳ vọng 0,730 IRP4 Tôi hoàn thành trách nhiệm đầy đủ 0,781 IP1 Tôi phát triển và đề xuất những giải pháp ảnh hưởng đến tổ chức của tôi 0,767 IP2 Tôi lên tiếng và khuyến khích người khác tham gia vào những vấn đề ảnh hưởng đến tổ chức 0,724 IP3 Tôi nêu lên ý kiến của tôi về những vấn đề trong công việc đối với người khác trong tổ chức mặc dù ý kiến của tôi là khác biệt và những người khác không đồng tình với ý kiến đó 0,734 Lưu ý: hệ số tải lớn hơn 0, 3 mới được thể hiện trong bảng. Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Như vậy, từ kết quả hệ số tải trên cho thấy biến thực hiện công việc trong nhiệm vụ và biến thực hiện công việc ngoài nhiệm vụ tách biệt nhau. Tuy nhiên, để khẳng định các nhân tố, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khẳng định 77 4.1.2.2. Phân tích nhân tố khẳng định cho biến phụ thuộc. Tác giả lần lượt tiến hành phân tích nhân tố kiểm định cho biến phụ thuộc. Các chỉ biến được giữa lại được đưa vào phân tích CFA với lần lượt 2 mô hình. Mô hình cơ sở 6, các biến thực hiện công việc được tách thành 2 nhân tố và mô hình cơ sở 7, các chỉ biến thực hiện công việc được gộp thành 1 nhân tố. Phương pháp tác giả sử đụng để ước lượng là phương pháp Maximum likelyhood. Trong mô hình cơ sở 6, χ2/df = 1,926 nhỏ hơn 3 nằm trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0,984 cho thấy mô hình thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation ) = 0,0290 nhỏ hơn hơn 0,08 , SRMR (Standardized Root Mean Residual ) = 0,046 nhỏ hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index ) = 0,986 lớn hơn mức chấp nhận là 0,9. Những chỉ số trên cho thấy mô hình cơ sở 6 là phù hợp với dữ liệu. Hệ số tải của các biến quan sát được mô tả trong hình 4.6. Hình 4.6. Hệ số tải của các biến quan sát trong mô hình cơ sở 6 Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả 78 Trong mô hình cơ sở 7 khi gộp 2 biến hành vi thực hiện công việc trong nhiệm vụ và hành vi lên tiếng vào làm 1, χ2/df = 8,522 lớn hơn 3 không nằm trong vùng chấp nhận được, GFI (goodness of fit index) = 0, 922 cho thấy mô hình thích hợp; RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation ) = 0,132 lớn hơn hơn 0,08 , SRMR (Standardized Root Mean Residual ) = 0,0816 lớn hơn mức chấp nhận là 0,08; CFI (Comparative Fit index ) = 0,873 nhỏ hơn mức chấp nhận là 0,9. Những chỉ số trên cho thấy mô hình cơ sở 7 là không phù hợp với dữ liệu. Hệ số tải của các biến quan sát được mô tả trong hình 4.7. Hình 4.7. Hệ số tải của các biến quan sát của mô hình cơ sở 7 Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Kết quả so sánh 2 mô hình cho thấy mô hình cơ sở 6 tốt hơn hẳn mô hình cơ sở 7. Kết quả so sánh được thể hiện trong bảng sau 79 Bảng 4.8. So sánh 2 mô hình cơ sở của biến phụ thuộc Mô hình χ2 Df χ2/df GFI CFI RMSEA SRMR Mô hình cơ sở 6: thực hiện công việc trong nhiệm vụ và hành vi lên tiếng là 2 biến độc lập 25.044 13 1,926 0,984 0,986 0,046 0,0290 Mô hình 7: 2 phụ thuộc gộp làm 1biến 119.302 14 8,522 0,922 0,873 0,132 0,0816 Mức chấp nhận ≤ 3* ≥0,9* ≥0,9* ≤ 0,08* ≤0,08* ∆χ2 / ∆df 94, 258/1 Lưu ý: * Lấy từ nghiên cứu của Hair và cộng sự (2006) Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Như vậy, với dữ liệu hiện có, các biến phụ thuộc tách thành 2 biến độc lập là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định tác giả đã loại đi một số chỉ biến. Chi tiết các chỉ biến giữ lại và các chỉ biến được bỏ ra khỏi phân tích sẽ được trình bầy trong bảng 4.9 Bảng 4.9: Các chỉ biến được giữ lại sau khi phân tích nhân tố STT Biến Số chỉ biến ban đầu Số chỉ biến bị bỏ đi Còn lại Các chỉ biến giữ lại 1 Sự đa dạng nhiệm vụ 5 0 5 SV1, SV2, SV3, SV4,SV5 2 Nhận diện nhiệm vụ 3 0 3 TI1, TI2, TI3 3 Tầm quan trọng của nhiệm vụ 3 0 3 TS1, TS2, TS3 4 Tự chủ trong công việc 5 1 4 JA1, JA2, JA4, JA5 5 Phản hồi trong công việc 3 0 3 JF1, JF2, JF3 6 Sở hữu tâm lý đối với công việc 7 4 3 JPO1,JPO3, JPO4 7 Thực hiện công việc trong nhiệm vụ 7 4 3 IRP1, IRP2, IRP3, IRP4 8 Hành vi lên tiếng 6 2 4 IP1, IP2, IP3 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 80 4.2. Mối quan hệ giữa đặc điểm công việc, sở hữu tâm lý đối với công việc và thực hiện công việc tại các doanh nghiệp ở Việt Nam. Để phân tích mối quan hệ giữa các biến đặc điểm công việc, sở hữu tâm lý đối với công việc, và thực hiện công việc tác giả sử dụng Mô hình hình cấu trúc (Structural Equation Model) để kiểm định đồng thời tương quan giữa các biến. Theo Hair và cộng sự (2006) khi có cả 3 nhóm biến: biến độc lập, biến trung gian và biến phụ thuộc thì sử dụng mô hình cấu trúc là phù hợp. Bảng 4.10. Kết quả mô hình hồi quy Mối quan hệ β Se P Kết luận SV  JPO 0,092 0,056 0,104 Bác bỏ H1a TI  JPO 0,228 0,068 *** Chấp nhận H1b TS  JPO 0,161 0,053 0,02 Chấp Nhận H1c JA  JPO 0,652 0,084 *** Chấp nhận H1d JF  JPO 0,509 0,065 *** Chấp nhận H1e JPO  IRP 0,488 0,043 *** Chấp nhận H2 JPO  IP 0,524 0,054 *** Chấp nhận H3 χ2/df 1,992 GFI 0,905 CFI 0,938 RMSEA 0,048 SRMR 0,0516 Lưu ý: *** là mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01 Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả Từ các chỉ số sự phù hợp của mô hình cho thấy mô hình tổng là phù hợp. Cụ thể, χ2/df = 1,992 nhỏ hơn 3, GFI = 0,905 lớn hơn 0,9; CFI = 0,938 lớn hơn 0,9; RMSEA = 0,048 nhỏ hơn 0,08; và SRMR = 0,0516 nhỏ hơn 0,08. Từ trong bảng kết quả trên cho thấy có 4 trên 5 đặc điểm công việc tác động tích cực lên sở hữu tâm lý đối với công việc bao gồm nhận diện nhiệm vụ, tầm quan trọng nhiệm vụ, tự chủ trong công việc và phản hồi trong công việc. Mối quan hệ giữa đa dạng nhiệm vụ và sở hữu tâm lý không có ý nghĩa thống kê. 81 Trong 4 biến tác động lên sở hữu tâm lý đối với công việc các tác động của 4 biến này đều là tích cực nghĩa là nếu tăng các biến nhận diện nhiệm vụ, tầm quan trọng nhiệm vụ, tự chủ trong công việc và phản hồi trong công việc sẽ làm tăng biến sở hữu tâm lý đối với công việc. Bên cạnh đó, tác động lớn nhất đến sở hữu tâm lý đối với công việc là tự chủ trong công việc với β = 0,652 ( se = 0,084, p < 0,01), biến tác động lớn thứ 2 là phản hồi trong công việc β = 0,509 ( se = 0,065, p < 0,01). Hai biến còn lại các mức độ tác động gần tương tự nhau với biến nhận diện nhiệm vụ β = 0,228 ( se = 0,068, p < 0.01) và biến tầm quan trọng của nhiệm vụ β = 0,161 ( se = 0,053, p = 0,02). Như vậy giải thuyết H1a bị bác bỏ, các giả thuyết H1b, H1c, H1d, H1e được chấp nhận Tự chủ trong công việc tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc với hệ số tác động β = 0,652 (se = 0,084, p < 0,01) cho thấy nếu tăng tự chủ trong công việc lên 1 đơn vị sẽ làm tăng sở hữu tâm lý đối với công việc lên 0,652 đơn vị. Ngược lại nếu giảm tự chủ trong công việc đi 1 đơn vị sẽ làm giảm sở hữu tâm lý đối với công việc đi 0,652 đơn vị. Kết quả hồi quy trên cũng cho thấy nếu biến phản hồi trong công việc tác động tích cực tới sở hữu tâm lý đối với công việc với β = 0,509 (se = 0,065, p < 0,01). Kết quả này cho thấy nếu tăng phản hồi trong công việc lên 1 đơn vị sẽ làm tăng sở hữu tâm lý đối với công việc lên 0,509 đơn vị và ngược lại, nếu giảm phản hồi trong công việc 1 đơn vị và cố định những biến còn lại thì sở hữu tâm lý đối với công việc giảm đi 0,509 đơn vị. Kết quả hồi quy trên cũng cho thấy nếu biến nhận diện nhiệm vụ tác động tích cực tới sở hữu tâm lý đối với công việc với β = 0,228 (se = 0,068, p < 0,01). Kết quả này cho thấy nếu nhận diện nhiệm vụ lên 1 đơn vị sẽ làm tăng sở hữu tâm lý đối với công việc lên 0,228 đơn vị và ngược lại, nếu giảm phản hồi trong công việc 1 đơn vị và cố định những biến còn lại thì sở hữu tâm lý đối với công việc giảm đi 0,228 đơn vị. Biến cuối cùng là tầm quan trọng của nhiệm vụ. Tầm quan trọng của nhiệm vụ tác động tích cực tới sở hữu tâm lý đối với công việc với β = 0,161 ( se = 0,053, p = 0,02). Kết quả này cho thấy nếu tầm quan trọng của nhiệm vụ tăng lên 1 đơn vị sẽ làm tăng sở hữu tâm lý đối với công việc lên 0,161 đơn vị và ngược lại, nếu giảm tầm quan trọng của nhiệm vụ xuống1 đơn vị và cố định những biến còn lại thì sở hữu tâm lý đối với công việc giảm đi 0,161 đơn vị Bảng kết quả trên cũng cho thấy biến sở hữu tâm lý đối tác động tích cực tới thực hiện công việc trong nhiệm vụ và hành vi lên tiếng, tuy nhiên tác động của sở hữu tâm lý đối với công việc lên hành vi lên tiếng mạnh hơn so với thực hiện công việc trong 82 nhiệm vụ với β = 0,524 ( se = 0,054, p < 0,01), β = 0,488 ( se = 0,043, p < 0,01). Kết quả này cho thấy các giả thuyết H2a, H2b được chấp nhận. Kết quả hồi quy cho thấy sở hữu tâm lý đối với công việc tác động tích cực đến thực hiện công việc trong nhiệm vụ β = 0,488 ( se = 0,043, p < 0,01). Điều này có nghĩa là nếu tăng sở hữu tâm lý lên 1 đơn vị sẽ làm tăng thực hiện công việc trong nhiệm vụ lên 0,488 đơn vị và ngược lại nếu giảm sở hữu tâm lý đối với công việc đi 1 đơn vị sẽ làm giảm thực hiện công việc trong nhiệm vụ xuống 0.488 đơn vị. Kết quả hồi quy cũng cho thấy sở hữu tâm lý đối với công việc tác động tích cực đến hành vi lên tiếng β = 0,524 ( se = 0,054, p < 0,01). Điều này có nghĩa là nếu tăng sở hữu tâm lý lên 1 đơn vị sẽ làm tăng hành vi lên tiếng lên 0,524 đơn vị và ngược lại nếu giảm sở hữu tâm lý đối với công việc đi 1 đơn vị sẽ làm giảm hành vi lên tiếng xuống 0.524 đơn vị. Bảng 4.11. Tổng hợp kết luận của các giả thuyết trong mô hình STT Giả thuyết Nội dung Kết luận 1 Giả thuyết H1 Các đặc điểm của công việc tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc Chấp nhận một phần Giả thuyết H1a Đa dạng nhiệm vụ tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc Bác bỏ Giả thuyết H1b Nhận biết công việc tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc Chấp nhận Giả thuyết H1c Tầm quan trọng của nhiệm vụ tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc Chấp nhận Giả thuyết H1d Tự chủ trong công việc tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc Chấp nhận Giả thuyết H1e Phản hồi tác động tích cực đến sở hữu tâm lý đối với công việc. Chấp nhận 2 Giả thuyết H2 Sở hữu tâm lý đối với công việc tác động tích đến thực hiện công việc trong nhiệm vụ. Chấp nhận 3 Giả thuyết H3 Sở hữu tâm lý đối với công việc tác động tích cực đến hành vi lên tiếng. Chấp nhận Nguồn: Tác giả tự