CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP CỦA CÔNG NHÂN VIÊN

LOGO
CÁC NHÂN TỐ ẢNH
HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP
CỦA CÔNG NHÂN VIÊN
Nhóm
LOGO
Contents
Lý do chọn đề tài
Mục tiêu chọn đề tài
Phạm vi nghiên cứu
Đối tượng – phương pháp nghiên cứu
Mô hình ước lượng
Phân tích kết quả ước lượng và kiểm định
Kết luận
LOGO
Lý do chọn đề tài

Cạnh tranh về nguồn nhân lực luôn là vấn đề
nóng bỏng

Hoàn thiện chính sách phát triển nguồn nhân
lực

Thống kê và đánh giá đúng mức lương phù
hợp cho nhân viên

Giúp các bạn sinh viên định hướng được các
yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập
LOGO
Mục tiêu chọn đề tài


Tìm ra cơ sở khoa học, đưa ra giải pháp, kiến
nghị nhằm nâng cao mức độ thỏa mãn của
người lao động.

Đánh giá đúng chất lượng của công nhân
viên thông qua thu nhập.
LOGO
Phạm vi nghiên cứu

Công nhân viên của các doanh nghiệp trong
nước.

Việc xác định thực trạng chất lượng của
người lao động được khảo sát tại các nơi làm
việc.
LOGO
Đối tượng – Phương pháp nghiên cứu

Đối tượng: Cán bộ công nhân viên đang làm việc
tại các doanh nghiệp trong nước có trình độ đại
học trở lên.

Phương pháp nghiên cứu:

Khảo sát trực tiếp (mẫu 50 người)

Phương pháp định tính (trình độ học vấn, giới
tính)

Phương pháp định lượng


Ứng dụng mô hình hồi quy

Sử dụng phần mềm Eviews
LOGO
Mô hình dự kiến

INCOME = β1 + β2GENDER + β3EX +
β4NUMBER + β5LEVEL1 + β6LEVEL2 + u

Hệ số β3, β4 mang dấu +

Hệ số β2, β5, β6 mang dấu -
LOGO
Kết quả Eviews
LOGO
Mô hình (1)

INCOME = 5.499957 – 0.639668GENDER + +
1.381820EX + 1.212894NUMBER -
- 5.557506LEVEL1 – 3.426463LEVEL2 + u
LOGO
Kiểm định sự phù hợp của mô hình (1)
với α = 5%

H0 : β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 (R2 = 0)

H1 : Có ít nhất 1 hệ số βj ≠ 0

F = 29.46186 có Prob (F – statistic) =

0.000000 < 0.05
=> Bác bỏ H0. Vậy có ít nhất một biến giải thích
trong mô hình là có ý nghĩa ở mức 5%.
LOGO
Kiểm định giả thuyết cho từng hệ số
hồi quy với mức ý nghĩa α = 5%

Kiểm định hệ số β2:

H0: β2 = 0

H1: β2 ≠ 0

t0 = -0.702631 có p_value = 0.4860 > 0.05
→ Chấp nhận H0. Vậy biến GENDER không có
ý nghĩa cho mô hình.
LOGO
Kiểm định giả thuyết cho từng hệ số
hồi quy với mức ý nghĩa α = 5%

Kiểm định hệ số β3:

H0: β3 = 0

H1: β3≠ 0

t0 = 1.381820 có p_value = 0.0000 < 0.05
→ Bác bỏ H0. Vậy biến EX đưa vào mô hình là
phù hợp.
LOGO

Kiểm định giả thuyết cho từng hệ số
hồi quy với mức ý nghĩa α = 5%

Ta kiểm định các hệ số β4, β5, β6:

β4: p_value = 0.0219 < 0.05

β5: p_value = 0.0016 < 0.05

β6: p_value = 0.0216 < 0.05
→ Vậy các biến NUMBER, LEVEL1, LEVEL2
đưa vào mô hình là phù hợp.
LOGO
Kỳ vọng dấu

Kỳ vọng dấu các hệ số β2, β3, …… , β6 của
mô hình (1) là đúng với dự kiến ban đầu.
LOGO
Kiểm định sự không cần thiết của
biến GENDER

F = 0.493691 có xác suất p_value = 0.485987
> 0.05 nên ta chấp nhận giả thiết H0
→ Vì vậy biến GENDER không nên đưa vào mô
hình.
LOGO
Kiểm định các biến:
EXP, NUMBER, LEVEL1, LEVEL2

Kiểm định EXP:


F = 50.89370 có xác suất p_value = 0.000000
< 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H0

→ Vì vậy biến EX đưa vào mô hình là phù hợp
LOGO
Kiểm định các biến:
EXP, NUMBER, LEVEL1, LEVEL2

Kiểm định NUMBER:
LOGO
Kiểm định các biến:
EXP, NUMBER, LEVEL1, LEVEL2

Kiểm định LEVEL1:
LOGO
Kiểm định các biến:
EXP, NUMBER, LEVEL1, LEVEL2

Kiểm định LEVEL2:
LOGO
Kiểm định các biến:
EXP, NUMBER, LEVEL1, LEVEL2

Dựa vào bảng trên, ta thấy hệ số hồi quy của
các biến có ý nghĩa.
→ Vì vậy các biến NUMBER, LEVEL1, LEVEL2
đưa vào mô hình là phù hợp.
LOGO
Xây dựng mô hình hồi quy

Kết quả Eviews
LOGO
Xây dựng mô hình hồi quy

Ta xây dựng được mô hình (2):
INCOME = 4.738863 + 1.392650EX +
+ 1.260424NUMBER - 5.289458LEVEL1 –
- 3.036332LEVEL2 + u

R2 = 76,7425%

Adjusted R2 = 74,6752%
LOGO
Kiểm định tự tương quan
LOGO
Kiểm định tự tương quan

Theo kết quả của bảng trên, kiểm định với tự
tương quan bậc nhất (p = 1), ta được:

nR2 = 0.159885 có p_value = 0.689262 >
0.05
→ Chấp nhận H0. Vậy không tồn tại tự tương
quan bậc nhất.
LOGO
Kiểm định tính đa cộng tuyến