Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây dựng tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội

Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2019. 13 (2V): 125–135

MÔ HÌNH HỒI QUY CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG CỦA CÔNG NHÂN XÂY DỰNG TẠI CÁC
CÔNG TRƯỜNG TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI
Nguyễn Văn Tâma,∗
a

Khoa Kinh tế và Quản lý xây dựng, Trường Đại học Xây dựng,
55 đường Giải Phóng, quận Hai Bà Trưng, Hà Nội, Việt Nam

Nhận ngày 13/05/2019, Sửa xong 23/05/2019, Chấp nhận đăng 31/05/2019
Tóm tắt
Trong bối cảnh khoa học công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, năng suất của ngành xây dựng những năm gần
đây đã có nhiều cải thiện tích cực nhưng vẫn rất thấp so với nhiều ngành kinh tế khác. Tăng năng suất lao động
đang trở nên cấp thiết hiện nay và đang là vấn đề được nhiều sự chú ý của các nhà nghiên cứu trong và ngoài
nước. Bài báo này tập trung nghiên cứu sâu các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây
dựng tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra mô hình hồi quy đánh
giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến năng suất lao động của công nhân xây dựng để giúp doanh nghiệp
thi công xây dựng đưa ra những giải pháp hữu hiệu góp phần tăng năng suất lao động của công nhân xây dựng,
từ đó làm tăng năng suất của doanh nghiệp xây dựng nói riêng và tăng năng suất ngành xây dựng nói chung.
Từ khoá: năng suất; năng suất lao động; nhân tố ảnh hưởng; công nhân xây dựng.
REGRESSION MODEL TO EVALUATE FACTORS AFFECTING LABOUR PRODUCTIVITY OF CONSTRUCTION WORKER ON CONSTRUCTION SITE: A CASE OF HANOI
Abstract
In the rapidly developing science and technology context, the labour productivity of the construction industry
in recent years has improved positively but is still very low compared to that of many other economic sectors.
Boosting labor productivity is becoming an urgency and is attracting much attention from both domestic and
foreign researchers. This paper focuses on a series of factors affecting labour productivity of construction sites
in Hanoi. The research findings will introduce a regression model to evaluate the extent of impact of each
factor to labour productivity of construction workers. By referring to the outcomes of this study, Vietnamese
construction contractors will be able to come up with workable solutions which will contribute towards a better

performance of construction workers. On that basis, the productivity of contractors and construction fields will
be improved correspondingly.
Keywords: productivity; labour productivity; factors affecting; construction worker.
c 2019 Trường Đại học Xây dựng (NUCE)

1. Giới thiệu
Năng suất lao động (NSLĐ) là yếu tố giữ vai trò đặc biệt quan trọng đối với sự tăng trưởng kinh tế
và cải thiện năng lực cạnh tranh của mỗi doanh nghiệp cũng như mỗi quốc gia [1–3]. Mặc dù NSLĐ
của Việt Nam thời gian qua đã có sự cải thiện, nhưng chênh lệch với các nước trong khu vực vẫn tiếp
tục gia tăng. Theo Hội thảo chuyên đề “Cải thiện năng suất trong bối cảnh công nghiệp hóa”, NSLĐ
∗

Tác giả chính. Địa chỉ e-mail: (Tâm, N. V.)

125


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

của Việt Nam năm 2016 chỉ bằng 7% NSLĐ của Singapore; 17,6% của Malaysia; 36,5% của Thái
Lan; 42,3% của Indonesia [4]; 56,7% của Philippines và đặc biệt chỉ tương đương với 87,4% của Lào
[5]. Hiện nay, năng suất của ngành xây dựng Việt Nam chỉ bằng 85% năng suất của các đơn vị trong
ngành sản xuất, tốc độ phát triển chậm, khoảng 10%, trong khi tốc độ phát triển của các doanh nghiệp
khác bình quân khoảng 16% [6]. Nguyên nhân của thực trạng này là do các doanh nghiệp xây dựng
vẫn đang sử dụng chủ yếu công nhân lao động trong quá trình thi công xây dựng, vẫn còn yếu và thiếu
về máy móc, thiết bị thi công và việc áp dụng các tiến bộ khoa học công nghệ trong lĩnh vực xây
dựng còn hạn chế. Do vậy, NSLĐ của công nhân xây dựng là một trong những yếu tố quyết định đến
năng suất của doanh nghiệp xây dựng, từ đó quyết định trực tiếp đến năng suất ngành xây dựng và ảnh
hưởng lớn đến năng suất của toàn bộ nền kinh tế. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi
quy tuyến tính để đánh giá mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà

Nội, kết quả nghiên cứu sẽ góp phần quan trọng giúp các doanh nghiệp xây dựng đưa ra những giải
pháp nâng cao năng suất lao động của công nhân, góp phần quan trọng trong việc tăng năng suất của
các doanh nghiệp xây dựng trên địa bàn Hà Nội.
2. Nhân tố ảnh hưởng đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội
Do đặc điểm của công trình xây dựng, quá trình thi công xây dựng thường diễn ra trong một thời
gian dài và trải qua nhiều giai đoạn khác nhau với nhiều thành phần tham gia. Do vậy năng suất lao
động của công nhân xây dựng chịu sự tác động của nhiều nhân tố khác nhau [7], dựa trên các nghiên
cứu trước đây và thực trạng quá trình thi công xây dựng trên các công trường tại Hà Nội hiện nay, 48
nhân tố ảnh hưởng đã được một nghiên cứu của tác giả xác định và chia thành 10 nhóm như sau:
- Nhóm các nhân tố về bản thân công nhân xây dựng [8], gồm 8 nhân tố: độ tuổi [9, 10]; kinh
nghiệm của công nhân xây dựng [11–13]; giới tính; kỷ luật lao động [14]; cường độ lao động; trình
độ văn hóa [15, 16]; thể lực; tâm sinh lý [10];
- Nhóm các nhân tố về tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường [16–19], gồm 4 nhân tố: khả
năng tổ chức sản xuất; áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ [20]; thái độ cư xử đối với người lao động
[16, 17, 21]; kinh nghiệm của người quản lý [22];
- Nhóm các nhân tố tạo động lực cho người lao động [23], gồm 6 nhân tố: sáng kiến trong lao
động; cơ chế khen thưởng [24, 25]; đời sống tinh thần được quan tâm; chế độ phúc lợi; được đào tạo
nâng cao tay nghề [26]; hình thức trả lương [23, 24, 27];
- Nhóm các nhân tố về công cụ lao động và đối tượng lao động, gồm 4 nhân tố: độ phức tạp của
công việc; phương pháp vận chuyển vật liệu; chất lượng của vật liệu xây dựng [10, 28]; chất lượng
công cụ, dụng cụ lao động [29];
- Nhóm các nhân tố về thời gian làm việc, gồm 6 nhân tố: thời gian nghỉ giải lao cho phép; thời
gian ngừng thi công [10, 30]; số giờ lao động trong ca [19]; thời gian tác nghiệp [10]; thời gian chuẩn
- kết; chế độ làm việc trong ngày [31];
- Nhóm các nhân tố về điều kiện lao động [6, 32, 33], gồm 5 nhân tố: tiếp xúc các chất độc hại
[33]; độ cao làm việc [10]; cường độ chiếu sáng; làm việc ở khu vực nguy hiểm [34];
- Nhóm các nhân tố về an toàn lao động [13, 15], gồm 7 nhân tố: bố trí cán bộ an toàn lao động;
tai nạn lao động [35]; có các quy định về an toàn lao động; trang bị thiết bị an toàn lao động; có biển
báo ao toàn lao động tại công trường [7, 15]; ý thức chấp hành quy định của công nhân [36]; tập huấn
và đào tạo về an toàn lao động;

- Nhóm các nhân tố về thông tin dự án [26], gồm 4 nhân tố: biện pháp thi công [? ]; loại hình công
trình thay đổi thiết kế; quy mô dự án [22];
126


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

- Nhóm các nhân tố về môi trường tự nhiên, gồm 2 nhân tố: điều kiện thời thiết [7, 13, 15, 37];
điều kiện địa chất, thủy văn;
- Nhóm các nhân tố về môi trường kinh tế xã hội, gồm 2 nhân tố: pháp luật về xây dựng [38]; cạnh
tranh trong lĩnh vực xây dựng.
Ở một nghiên cứu trước [39], tác giả đã sử dụng phương pháp chỉ số quan trọng tương đối (The
Relative Importance Index - RII) [40] để xếp hạng mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến năng suất lao
động của công nhân xây dựng tại Việt Nam. Đối với nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp
phân tích hồi quy tuyến tính [41] để đo lường mức độ ảnh hưởng của 10 nhóm nhân tố đến NSLĐ của
công nhân xây dựng ở Hà Nội.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đo lường mức độ ảnh hưởng
của các nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng trên địa bàn thành phố Hà Nội với trình tự thực
hiện gồm 5 bước như sau:
Bước 1: Xác định mô hình nghiên cứu: Mô hình nghiên cứu thể hiện mối quan hệ tương quan giữa
biến phụ thuộc là NSLĐ công nhân xây dựng với nhân tố ảnh hưởng thành phần (biến độc lập) có
dạng:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + . . . + βk Xk
(1)
trong đó β0 là hệ số tự do; β1 , β2 , β3 , . . . , βk là các hệ số hồi quy; X1 , X2 , X3 , . . . , Xk là các biến độc lập
(các nhân tố ảnh hưởng); Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng).
Bước 2: Thiết kế phiếu khảo sát và thu thập số liệu: Phiếu khảo sát được thiết kế nhằm đánh giá
mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên, một trong những hình thức đo lường các khái niệm trừu tượng
được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế xã hội là dạng thang đo Rennis Likert [42, 43].

Kích thước mẫu là một vấn đề cần xác định khi tiến hành nghiên cứu định lượng. Theo Hair và cs.
[44], công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho hồi quy tuyến tính như sau:
n ≥ 50 + 8p (trong đó n là kích thước mẫu, p là số biến độc lập trong mô hình). Do vậy, kích thước
mẫu cần thiết của nghiên cứu là: n ≥ 50 + 8p = 50 + 8 × 10 = 130 (mẫu).
Bước 3: Kiểm định độ tin cậy của thang đo:
- Kiểm định Cronbach’s Alpha mức độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng thông qua hệ số tin cậy
tổng hợp (ρc Composite reliability), tổng phương sai trích được (ρvc Variance extracted), hệ số tin
cậy (Cronbach’s Alpha α). Theo Hair và cs. [44], tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
thể hiện bởi độ tin cậy của thang đo là ρc > 0,5 hoặc ρvc > 0,5; hoặc α ≥ 0,6 [41, 42].
- Hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) là hệ số cho biết mức độ liên kết giữa một
biến quan sát với các biến còn lại. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào
nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tương
quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá [45].
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Tiêu chuẩn áp dụng và chọn
biến đối với phân tích EFA bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA.
Theo đó, giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể bị bác bỏ và do đó EFA
được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và sig < 0,05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích yếu tố
có khả năng không thích hợp với dữ liệu [42].
Tiêu chuẩn rút trích yếu tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích
bởi các yếu tố) và chỉ số tích lũy Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích yếu tố giải thích
127


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Các yếu tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng
tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các yếu tố
chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% [41].
Tiêu chuẩn Factor loading (hệ số tải yếu tố) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các yếu tố,

dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và cs. [44], Factor loading > 0,3 được xem là đạt
mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý
nghĩa thực tiễn [44].
Bước 4: Phân tích hồi quy bội: Nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến nhân tổ
tổng thể thông qua hệ số β. Hệ số β càng lớn thì có thể kết luận là nhân tố đó ảnh hưởng càng lớn đến
nhân tố tổng thể. Hệ số β có giá trị trong khoảng −1 ≤ β ≤ 1. Giá trị β > 0 thể hiện mối liên hệ tương
quan thuận giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ngược lại, giá trị β < 0 thể hiện mối liên hệ tương
quan tỷ lệ nghịch. Giá trị |β| càng gần 1 thể hiện mối liên hệ tương quan giữa biến độc lập và biến
phụ thuộc càng chặt chẽ. Giá trị |β| càng gần 0 thể hiện mối liên hệ tương quan giữa biến độc lập và
biến phụ thuộc càng yếu. Kiểm định giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị độ chấp
nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Hệ số VIF < 2 thì
hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là không đáng kể. Phương trình hồi quy chỉ chấp nhận
được khi không có hiện tượng đa cộng tuyến hay các biến độc lập không có mối liên hệ chặt chẽ với
nhau [41, 44].
Bước 5: Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy bội: Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng chỉ
tiêu R2 hiệu chỉnh và kiểm định ANOVA [44].
4. Phân tích kết quả
4.1. Xác định mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu chính thức thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc [41] là
NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội với nhân tố ảnh hưởng thành phần (biến độc lập) có dạng:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6 + β7 X7 + β8 X8 + β9 X9 + β10 X10

(2)

trong đó Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng); β0 là hệ số tự do; β1 , β2 , β3 , . . . , βk là
các hệ số hồi quy; X1 , X2 , X3 , . . . , X10 là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng):
X1 là bản thân công nhân xây dựng;
X6 là điều kiện lao động;
X2 là tổ chức và quản lý SX trên công trường; X7 là an toàn lao động;
X3 là tạo động lực cho người lao động;

X8 là thông tin dự án;
X4 là thời gian làm việc;
X9 là môi trường tự nhiên;
X5 là công cụ lao động, đối tượng lao động;
X10 là môi trường kinh tế - xã hội.
4.2. Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, một trong những giai đoạn quan trọng nhất là thu thập dữ liệu
chính xác, đối tượng khảo sát là những công nhân xây dựng, cán bộ quản lý dự án, quản lý công
trường, kỹ sư hiện trường, kỹ sư giám sát tại các công trường trên địa bàn thành phố Hà Nội. Tổng số
phiếu khảo sát được gửi đi là 300 phiếu, số phiếu tác giả nhận lại và hợp lệ là 267 phiếu, lớn hơn kích
thước mẫu cần thiết nên số liệu thu được đạt yêu cầu chất lượng. Dữ liệu được tổng hợp trong Bảng 1.

128


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

Bảng 1. Dữ liệu thống kê bảng câu hỏi đã gửi và nhận

Số lượng mẫu

Phần trăm (%)

300
267
130
267

100,0
89,0

43,3
89,0

Tổng số mẫu gửi đi
Tổng số mẫu nhận được và hợp lệ
Số mẫu cần thiết cho nghiên cứu
Số mẫu được sử dụng cho nghiên cứu

4.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
a. Kiểm định Cronbach’s Alpha mức độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng
Kiểm định Cronbach’s Alpha được sử dụng để xác định xem các nhân tố đưa vào nghiên cứu định
lượng có ảnh hưởng so với biến tổng hợp hay không. Theo Bảng 2, giá trị Cronbach’s Alpha = 0,844
> 0,6, do đó độ tin cậy là chấp nhận được.
Bảng 2. Độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng

Thống kê độ tin cậy
Giá trị Cronbach’s Alpha
0,844

Số biến quan sát
10

Tổng số liệu thống kê
Nhân tố
ảnh
hưởng

Trung bình thang
đo nếu biến này bị
loại bỏ

Phương sai thang
đo nếu biến này bị
loại bỏ

Tương quan
biến - tổng
hiệu chỉnh

Giá trị Cronbach
Alpha nếu biến này
bị loại bỏ

X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10

33,36
32,99
32,82
32,72
33,15
32,74

32,76
32,84
32,94
32,84

31,651
32,737
32,439
30,637
31,797
32,027
30,444
29,634
29,955
29,634

0,400
0,397
0,478
0,595
0,509
0,464
0,651
0,683
0,608
0,683

0,845
0,843
0,836

0,825
0,833
0,837
0,820
0,816
0,824
0,816

Các nhân tố ảnh hưởng đều có hệ số tương quan so với các nhân tố ảnh hưởng khác trong nhóm >
0,3, có liên hệ chặt chẽ với các nhân tố khác trong mô hình nên được giữ lại mô hình nghiên cứu. Các
nhân tố ảnh hưởng sau khi đạt yêu cầu Cronbach’s Alpha về mức ý nghĩa cần thiết sẽ thực hiện phân
tích nhân tố khám phá EFA và Ma trận xoay.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến sau khi được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến
tổng sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm biến. Phân tích nhân tố được
sử dụng khi hệ số KMO có giá trị lớn hơn 0,5. Các hệ số chuyển tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn
129


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

0,4 sẽ tiếp tục bị loại khỏi nhóm biến để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố; điểm
dừng khi Eigenvalue khởi tạo lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn
0,5. Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố chủ yếu với phép quay Varimax sẽ được sử
dụng để phân tích nhân tố. Tất cả có 10 biến quan sát ban đầu sau khi kiểm định sự tin cậy bằng hệ
số Cronbach’s Alpha đều thỏa mãn và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích
nhân tố EFA thể hiện trong Bảng 3.
Bảng 3. Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập

Kiểm định KMO và Bartlett

Hệ số KMO

,853

Giá trị Chi bình phương xấp xỉ
df
Sig.

Kiểm định Barlett

941,636
45
0,000

Tổng phương sai trích
Eigenvalues khởi tạo
Nhân
tố
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Trích xuất tổng bình phương

Tổng
cộng

% của
phương sai

Phần trăm
tích lũy %

Tổng
cộng

% của
phương sai

Phần trăm
tích lũy %

4,276
1,479
,776
,709
,617
,564
,495
,433
,345
,306

42,759
14,789
7,758
7,087
6,172
5,637
4,951
4,334
3,448
3,064

42,759
57,548
65,307
72,394
78,566
84,203
89,154
93,488
96,936
100,000

4,276
1,479

42,759
14,789

42,759
57,548

Sau khi tiến hành phân tích EFA để xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, các
kết quả thu được như sau:
- Hệ số KMO = 0,853 > 0,5: ý nghĩa phân tích nhân tố có độ thích hợp cao.
- Với kiểm định Bartlett, ý nghĩa thống kê Sig = 0,00 < 0,05: các biến quan sát có mối tương quan
tổng thể với nhau.
- Tổng giá trị phương sai trích (Percentage of variance) = 57,548% > 50%: biến thiên của các biến
quan sát có tính thể hiện ở múc chấp nhận được.
Theo Bảng 4, ma trận xoay dưới đây nằm trong nghiên cứu có cỡ mẫu 267, nên lấy tiêu chuẩn hệ
số tải là 0,4. Tại ma trận xoay, các biến quan sát có hệ số tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,4, các biến
quan sát tải lên 2 nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ.
Nhận thấy, các biến X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X9 là các biến có hệ số tải nhân tố của mỗi biến
quan sát đều lớn hơn 0,4 nên không bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Biến X8 , X10 bị loại bởi không
đảm bảo tính phân biệt trong EFA (biến quan sát tải lên ở cả 2 nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ
hơn 0,3).
130


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

Bảng 4. Kết quả phân tích ma trận xoay nhân tốa

Thành phần
Nhân tố ảnh hưởng

1

2

0,833

0,727
0,588
0,581
0,583
0,615
0,475
0,238
0,481
0,479

X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10

0,450
0,593

a

Phương pháp phân tích nhân tố chủ yếu kết hợp phương pháp xoay Varimax chuẩn hóa Kaiser được sử dụng
với xoay vòng hội tụ trong 3 lần lặp.

4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính

Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố đến NSLĐ của công
nhân xây dựng tại Hà Nội. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 8 biến độc lập là: X1 , X2 , X3 , X4 , X5 ,
X6 , X7 , X9 và một biến phụ thuộc Y. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị chuẩn
hóa của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện với sự hỗ trợ của phần
mềm SPSS 20, kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 5.
Bảng 5. Hệ số hồi quy của mô hình

Mô hình
Hằng số
X1
X2
X4
X5
X6
X7

Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa

Hệ số hồi quy
chuẩn hóa

B

Sai số chuẩn

Beta

1,981E-16
0,125

0,125
0,125
0,125
0,125
0,125

0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000

0,284
0,203
0,183
0,185
0,209
0,181

Sig.

0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000

Thống kê đa cộng
tuyến
Tolerance

VIF

0,586
0,605
0,620
0,522
0,553
0,567

1,405
1,653
1,614
1,917
1,809
1,765

Kết quả phân tích hồi quy bội với giá trị β > 0 cho thấy trong tất cả các biến độc lập tương quan
thuận với biến phụ thuộc. Đồng thời thống kê đa cộng tuyến với độ chấp nhận (Tolerance) > 0,1 và
VIF < 2 qua đó khẳng định các nhân tố ảnh hưởng là độc lập với nhau, hiện tượng đa cộng tuyến giữa
các biến độc lập không có ảnh hưởng đáng kể đến mô hình hồi quy, kết quả phân tích hồi quy bội xác
định phương trình hồi quy đảm bảo ý nghĩa thống kê. Giá trị Sig của các biến độc lập trong mô hình
đều nhỏ hơn 0.05 ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như
131


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc. Kết quả hồi quy cho thấy cả 8
biến độc lập đều có ảnh hưởng biến phụ thuộc do hệ số Sig của cả 8 biến đều dưới 0,05.
Dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa, phương trình hồi quy xác định mức độ ảnh hưởng của từng
nhân tố đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội được xác định theo phương trình (3) như sau:
Y = 0,284X1 + 0,219X2 + 0,203X3 + 0,183X4 + 0,185X5 + 0,209X6 + 0,178X7 + 0,181X9

(3)

trong đó Y là biến phụ thuộc (NSLĐ của công nhân xây dựng); X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X9 là các
biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng):
X1 : bản thân công nhân xây dựng;
β1 = 0,284;
X2 : tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường; β2 = 0,219;
X3 : tạo động lực cho người lao động;
β3 = 0,203;
X4 : thời gian làm việc;
β4 = 0,183;
X5 : công cụ lao động, đối tượng lao động;
β5 = 0,185;
X6 : điều kiện lao động;
β6 = 0,209;
X7 : an toàn lao động;
β7 = 0,178;
X9 : Môi trường tự nhiên;
β9 = 0,181.
4.5. Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính
Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng chỉ tiêu R2 hiệu chỉnh và kiểm định ANOVA, Bảng 6
thể hiện kết quả hồi quy.
Bảng 6. Hệ số R2 hiệu chỉnhb

Mô hình
1
a
b

R
a

0,780

R2

R2 hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

0,625

0,604

2,08625

Biến độc lập, bao gồm: (hằng số), X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X9 .
Biến phụ thuộc: Y.

Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mô hình này là 0,604 > 0,5 khẳng định mô hình xác định các nhân tố
ảnh hưởng của nghiên cứu là phù hợp. Điều này cho thấy có 60,4% sự biến thiên của NSLĐ của công
nhân xây dựng tại Hà Nội (Y) được giải thích chung bởi 8 biến nêu trên. Phân tích ANOVA trong
Bảng 7 cho thấy thông số F có Sig. = 0, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với

bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 7. Phân tích phương sai ANOVAa

a
b

Mô hình

Tổng các bình phương

df

Trung bình bình phương

F

Sig.

Hồi quy
Phần dư
Tổng cộng

105,333
0,000
105,333

8
258
266

13,167
0,000

43,785

0,000b

Biến phụ thuộc: Y.
Biến độc lập, bao gồm: (hằng số), X1 , X2 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7 , X9 .

132


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

4.6. Xếp hạng các nhân tố ảnh hưởng
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến độc lập đưa vào mô hình đều phù hợp và có ý nghĩa
về mặt thống kê với mức ý nghĩa là 5%, xếp hạng các nhân tố ảnh hưởng được thể hiện trong Bảng 8.
Bảng 8. Xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các nhóm nhân tố

TT

Nhân tố ảnh hưởng

Mức độ tác động

Xếp hạng

1
2

3
4
5
6
7
8

Bản thân công nhân xây dựng
Tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường
Điều kiện lao động
Tạo động lực cho người lao động
Công cụ lao động, đối tượng lao động
Thời gian làm việc
Môi trường tự nhiên
An toàn lao động

0,284
0,219
0,209
0,203
0,185
0,183
0,181
0,178

1
2
3
4
5

6
7
8

Nhân tố “Bản thân công nhân xây dựng” là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến NSLĐ của công
nhân xây dựng tại Hà Nội với hệ số β = 0,284.
Nhân tố “Tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường” với hệ số β = 0,219 và có mức độ ảnh
hưởng xếp thứ hai đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội.
Nhân tố “Điều kiện lao động” và “Tạo động lực cho người lao động” có tác động dương và mức
ảnh hưởng lớn và tương đương nhau đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội với hệ số β gần
bằng nhau lần lượt là 0,209 và 0,203.
Nhân tố “Công cụ lao động, đối tượng lao động”, “Thời gian làm việc”, “Môi trường tự nhiên” và
“An toàn lao động” có mức độ ảnh hưởng trung bình đến NSLĐ của công nhân xây dựng tại Hà Nội.
5. Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu đã chỉ ra 10 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của công nhân xây dựng
tại Hà Nội. Từ dữ liệu thu thập được thông qua một cuộc khảo sát, nhóm tác giả đã sử dụng phương
pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá và xếp loại mức độ ảnh hưởng của 10 nhóm nhân tố này.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả kiến nghị các nhà thầu thi công cần có những giải pháp
nhằm phát triển nguồn nhân lực, nâng cao chất lượng đội ngũ công nhân xây dựng; tăng cường công
tác tổ chức và quản lý sản xuất trên công trường; đồng thời cần cải thiện điều kiện lao động và môi
trường làm việc, tạo động lực cho người lao động. Kiến nghị Chính phủ Việt Nam ban hành những
cơ chế, chính sách hỗ trợ doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng khoa học công nghệ, biện pháp kỹ thuật
hiện đại vào thi công xây dựng công trình.
Tài liệu tham khảo
[1] Becker, G. S. (1964). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to
education. University of Chicago Press.
[2] Jacob, M. (1974). Schooling, experience and earnings. NBER, Ministry of Finance, Economic Report,
various years.
[3] Schultz, T. W. (1961). Investment in human capital. The American Economic Review, 161:1–17.
[4] Tổng cục Thống kê (2017). Năng suất lao động người Việt thua Lào, bằng 7% Singapore. VnEconomy.

133


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

[5] Tuấn, N. V. Nâng cao năng suất tại các doanh nghiệp Nhà nước. Hội thảo chuyên đề “Cải thiện năng
suất trong bối cảnh công nghiệp hóa” tháng 1/2018, Hà Nội.
[6] Báo Đấu thầu (2017). Hiến kế nâng năng suất ngành xây dựng. Truy cập ngày 24/5/2017.
[7] Thanh, N. H. (2016). Tổ chức quá trình thực hiện dự án đầu tư xây dựng. Bài giảng, Đại học Xây dựng,
Hà Nội.
[8] Vũ, N. T. (2015). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực của các doanh nghiệp
may tỉnh Tiền Giang. Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
[9] clarkson H. Oglesby, Parker, H. W., Howell, G. A. (1989). Productivity improvement in construction.
McGraw-Hill.
[10] Vỵ, N. B., Y. B. V. (2007). Giáo trình lập định mức xây dựng. Nhà xuất bản Xây dựng, Hà Nội.
[11] Anh, N. N., Nhung, D. T. H. (2012). Đánh giá năng suất lao động của công nhân xây dựng trên địa bàn
tỉnh Đồng Nai. Khoa Kỹ thuật công trình trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai.
[12] Sanders, S. R., Thomas, H. R. (1991). Factors affecting masonry-labor productivity. Journal of Construction Engineering and Management, 117(4):626–644.
[13] Enshassi, A., Mohamed, S., Mustafa, Z. A., Mayer, P. E. (2007). Factors affecting labour productivity in
building projects in the Gaza Strip. Journal of Civil Engineering and Management, 13(4):245–254.
[14] Thomas, H. R., Riley, D. R., Sanvido, V. E. (1999). Loss of labor productivity due to delivery methods
and weather. Journal of Construction Engineering and Management, 125(1):39–46.
[15] Makulsawatudom, A., Emsley, M., Sinthawanarong, K. (2004). Critical factors influencing construction
productivity in Thailand. The Journal of KMITNB, 14(3):1–6.
[16] Lãm, V. Q. (2010). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quản lý dự án đầu tư công - trường hợp Thành
phố Hồ Chí Minh. Luận văn Thạc sỹ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
[17] Lim, E. C., Alum, J. (1995). Construction productivity: issues encountered by contractors in Singapore.
International Journal of Project Management, 13(1):51–58.
[18] Lema, N. M. (1995). Construction of labour productivity modeling. University of Dar Elsalaam.

[19] Hanna, A. S., Taylor, C. S., Sullivan, K. T. (2005). Impact of extended overtime on construction labor
productivity. Journal of Construction Engineering and Management, 131(6):734–739.
[20] Lee, J., Park, Y.-J., Choi, C.-H., Han, C.-H. (2017). BIM-assisted labor productivity measurement method
for structural formwork. Automation in Construction, 84:121–132.
[21] Hùng, L. V. (2016). Những yếu tố tác động tới năng suất lao động ở Việt Nam. Luận án Tiến sĩ Kinh tế,
Viện Hàn Lâm Khoa học Xã hội Việt Nam.
[22] Nasirzadeh, F., Nojedehi, P. (2013). Dynamic modeling of labor productivity in construction projects.
International Journal of Project Management, 31(6):903–911.
[23] Kazaz, A., Manisali, E., Ulubeyli, S. (2008). Effect of basic motivational factors on construction workforce productivity in Turkey. Journal of Civil Engineering and Management, 14(2):95–106.
[24] Langford, D., Fellows, R. F., Hancock, M. R., Gale, A. W. (1995). Human resources management in
construction. Longman Scientific & Technical.
[25] Soekiman, A. (2009). Quality of work life as an alternative strategy for managing human resource in
construction industry. In Proceeding of the 1st International Conference on Engineering, Environment,
Economic, Safety & Health (1st CONVEEESH-2009), B-III-2, 1–7.
[26] Olomolaiye, P., Jayawardane, A., Harris, F. (1988). Construction productivity management. Chartered
Institute of Building, UK.
[27] Loan, T. T. K., Hùng, B. N. (2009). Nghiên cứu các yếu tố quản lý có ảnh hưởng đến năng suất của các
doanh nghiệp trong ngành may. Tạp chí phát triển KH&CN, ĐH Quốc Gia TPHCM, 12(1):60–70.
[28] Soekiman, A., Pribadi, K. S., Soemardi, B. W., Wirahadikusumah, R. D. (2011). Factors relating to labor
productivity affecting the project schedule performance in Indonesia. Procedia Engineering, 14:865–873.
[29] Lợi, Đ. N., Khanh, N. N. (2016). Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng đôi ngũ công nhân kỹ thuật
trong các doanh nghiệp xây dựng. Công trình nghiên cứu khoa học cấp trường, Trường Đại học Xây
dựng, Hà Nội.
[30] Thomas, H. R. (1992). Effects of scheduled overtime on labor productivity. Journal of Construction
Engineering and Management, 118(1):60–76.

134


Tâm, N. V. / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng

[31] Hanna, A. S., Chang, C.-K., Sullivan, K. T., Lackney, J. A. (2008). Impact of shift work on labor productivity for labor intensive contractor. Journal of Construction Engineering and Management, 134(3):
197–204.
[32] Lãm, V. Q. (2015). Các yếu tố ảnh hưởng đến chậm tiến độ và vượt dự toán dự án đầu tư công tại Việt
Nam. Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
[33] Shehata, M. E., El-Gohary, K. M. (2011). Towards improving construction labor productivity and
projects’ performance. Alexandria Engineering Journal, 50(4):321–330.
[34] Lowe, J. G. (1987). The measurement of productivity in the construction industry. Construction Management and Economics, 5(2):101–113.
[35] Ministry of Construction (2016). Final report of the Ministry of Construction on the implementation of
the five-year plan, 2011-2015.
[36] Kaming, P. F., Olomolaiye, P. O., Holt, G. D., Harris, F. C. (1997). Factors influencing craftsmen’s
productivity in Indonesia. International Journal of Project Management, 15(1):21–30.
[37] Li, X., Chow, K. H., Zhu, Y., Lin, Y. (2016). Evaluating the impacts of high-temperature outdoor working
environments on construction labor productivity in China: A case study of rebar workers. Building and
Environment, 95:42–52.
[38] Cư, L. V. (2017). Nghiên cứu, đánh giá thực trạng, trên cơ sở đó đề xuất bổ sung hoàn thiện cơ chế, chính
sách nhằm nâng cao năng suất lao động ngành xây dựng. Báo cáo đề tài Khoa học cấp Bộ Xây dựng, Hà
Nội.
[39] Hai, D. T., Tam, N. V. (2019). Analysis of affected factors on construction productivity in Vietnam.
International Journal of Civil Engineering and Technology (India), 10(2):854–864.
[40] Soekiman, A., Pribadi, K. S., Soemardi, B. W., Wirahadikusumah, R. D. (2011). Factors relating to labor
productivity affecting the project schedule performance in Indonesia. Procedia Engineering, 14:865–873.
[41] Thọ, N. Đ. (2011). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. Nhà xuất bản Lao động Xã hội,
Hà Nội.
[42] Trọng, H., Ngọc, C. N. M. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. Nhà xuất bản Thống kê, Hà
Nội.
[43] Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology.
[44] Jr. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis. Macmillan
Publisher, New Yor.
[45] Cronbach, J. L. (1951). Coefficient alpha and the internet structure of test. Psychometrika, 16(3):297–334.

135