TÓM TẮT:
Đánh giá chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam được thực hiện từ những nghiên cứu của các nhà khoa học trong nước, ngoài nước về chất lượng nguồn nhân lực và được xác định, đo lường thông qua: thống kê mô tả; kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; phân tích hồi quy đa biến. Nghiên cứu đo lường, phân tích, chứng minh mô hình phù hợp với giả thuyết nghiên cứu ban đầu và cho thấy mức độ tác động thuận chiều của từng tiêu chí đối với chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam thông qua hệ số hồi quy chuẩn hóa β (Standardized Coefficients). Mẫu nghiên cứu được lựa chọn theo phương pháp lấy mẫu một cách ngẫu nhiên.
Từ khóa: chất lượng nguồn nhân lực, ngành Hải quan Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Trong điều kiện hội nhập quốc tế, đặc biệt trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) hiện nay, sự cạnh tranh giữa các quốc gia, các doanh nghiệp chủ yếu là cạnh tranh về hàm lượng chất xám, nghĩa là hàm lượng tri thức kết tinh trong sản phẩm hàng hóa, dịch vụ nhờ vào nguồn nhân lực có chất lượng cao. Vì vậy, để có được tốc độ phát triển kinh tế nhanh và bền vững, các quốc gia trên thế giới đều chú trọng nâng cao chất lượng nguồn nhân lực trong mọi lĩnh vực. Hải quan là ngành đặc thù của đất nước, trải qua hơn 75 năm xây dựng và phát triển, Hải quan Việt Nam đã lớn mạnh và trưởng thành, đóng góp lớn (từ 25% - 30%) tổng thu ngân sách của cả nước.
Bên cạnh việc thực hiện các nhiệm vụ thường xuyên như thu ngân sách nhà nước, chống buôn lậu và gian lận thương mại, cơ quan hải quan còn được giao những trọng trách lớn trong thời đại CMCN 4.0 như: Xây dựng cơ quan Hải quan điện tử thống nhất với kiến trúc Chính phủ điện tử, bước đầu xây dựng Hải quan số theo định hướng Chính phủ số; ứng dụng công nghệ của cuộc CMCN 4.0 như kết nối vạn vật (IoT), chuỗi khối (Blockchain), trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Bigdata), phân tích thông tin (BI), điện toán đám mây (Cloud), di động (Mobility)… Để thực hiện được những nhiệm vụ to lớn đó, đòi hỏi nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam không ngừng hoàn thiện về số lượng, chất lượng chuyên môn, nghiệp vụ, bản lĩnh chính trị, sử dụng tốt hệ thống cơ sở hạ tầng, máy móc trang thiết bị hiện đại đáp ứng yêu cầu quản lý nhà nước về hải quan trong tình hình mới.
2. Cơ sở lý thuyết
Chất lượng nguồn nhân lực thể hiện trạng thái nhất định của nguồn nhân lực với tư cách vừa là một khách thể vật chất đặc biệt, vừa là chủ thể của mọi hoạt động kinh tế và các quan hệ xã hội. Do đó, chất lượng nguồn nhân lực là khái niệm tổng hợp, bao gồm những nét đặc trưng về trạng thái thể lực, trí lực, kỹ năng, phong cách đạo đức, lối sống và tinh thần của nguồn nhân lực, trạng thái sức khỏe, trình độ học vấn, trình độ chuyên môn kỹ thuật, cơ cấu nghề nghiệp, thành phần xã hội… của nguồn nhân lực.
Để đánh giá một cách khách quan và rõ ràng hơn về chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam, mô hình nghiên cứu định lượng được xây dựng bằng những tiêu chí sau: i) Các chỉ tiêu đánh giá về thể lực (phản ánh tình trạng sức khỏe, khả năng lao động); ii) Các chỉ tiêu đánh giá về trí tuệ (trình độ học vấn, chuyên môn kỹ thuật); iii) Các chỉ tiêu đánh giá về nhân cách (đạo đức, lối sống, tác phong lao động…); iv) Các chỉ tiêu đánh giá về tính năng động xã hội (khả năng sẵn sàng làm việc, tình trạng việc làm, khả năng cạnh tranh, khả năng thích ứng trong công việc…); v) Các chỉ tiêu đánh giá về văn hóa nghề (ý thức tổ chức kỷ luật, kỹ năng ứng xử văn hóa, mức độ nhiệt tình say mê trong công việc…). Dựa trên các nghiên cứu khoa học và kinh nghiệm thực tiễn, tác giả đề xuất mô hình đánh giá chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan dựa trên 5 tiêu chí sau: (Hình 1)
Hình 1: Mô hình đánh giá chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan 
Nguồn: Tác giả tự đề xuất
Mô hình nghiên cứu được kiểm định qua các giả thuyết về mối quan hệ giữa 2 hay nhiều biến, trong đó có 1 biến phụ thuộc và 1 hay nhiều biến độc lập. Các biến được đưa vào mô hình trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm. Từ cấu trúc mô hình trên đây, giả định mô hình đánh giá chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan có dạng hàm tuyến tính như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + ɛ
Trong đó:
- β0: Hệ số chặn (hằng số hồi quy)
- β1, β2, β3, β4, β5: là các hệ số hồi quy tương ứng (hệ số góc)
- X1: Thể lực (SK)
- X2: Trí lực (TL)
- X3: Tâm lực (nhân cách) (NC)
- X4: Tính năng động và thích ứng (NT)
- X5: Văn hóa nghề (VH)
- ɛ: sai số ngẫu nhiên (phần dư)
- Y: Mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan. Trong đó, 5 yếu tố X1 đến X5 là các biến độc lập thuộc thành phần nguyên nhân của mô hình và yếu tố mức độ hài lòng (Y) là biến phụ thuộc thành phần kết quả của mô hình.
3. Phương pháp phân tích
Phương pháp phân tích được thực hiện để đánh giá về độ tin cậy, giá trị của các thang đo đã thiết kế và điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù nguồn nhân lực ngành Hải quan.
Để tiến hành phân tích hồi qui một cách tốt nhất, theo Hair & cộng sự (1998), kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức: n≥8m + 50 (n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mô hình).
Trong trường hợp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Đây là phương pháp thống kê cho phép rút gọn một tập biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các thông tin của tập biến quan sát nguyên thủy ban đầu. Theo Hair & cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số quan sát/biến đo lường 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát.
Trong phần nghiên cứu vấn đề chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình nghiên cứu có 28 biến đo lường. Vì vậy, nếu tính theo quy tắc 5 mẫu/1 biến đo lường thì cỡ mẫu tối thiểu là 140. Tuy nhiên, để đảm bảo tính đại diện cao hơn của mẫu tối thiểu này, cỡ mẫu được chọn cho nghiên cứu là n = 210. Nhưng để đạt được cỡ mẫu này, sau khi loại bỏ các mẫu thiếu nhiều thông tin, không phù hợp hoặc chất lượng thấp, tác giả sử dụng 230 bảng câu hỏi.
Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn dưới hai hình thức: phỏng vấn trực tiếp và qua email đối với những cán bộ công chức ngành Hải quan.
Kết quả: 219 bảng câu hỏi được thu về từ 230 bảng câu hỏi phát ra. Tác giả loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ (do có nhiều ô trống hoặc đáp viên chọn hơn một trả lời), còn lại 212 bảng câu hỏi được sử dụng để phân tích và kiểm định.
Số liệu sau khi được mã hóa và làm sạch, sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 qua các bước sau: kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis); phân tích hồi quy đa biến để kiểm định các giả thuyết nêu trên.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Thang đo chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan bao gồm 5 tiêu chí: thể lực (sức khỏe); trí lực; nhân cách; tính năng động thích ứng; văn hóa nghề. Mỗi tiêu chí có tối thiểu 3 biến đo lường. Để đo lường các tiêu chí này, tác giả sử dụng 28 biến quan sát để đo lường cho thang đo chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan gồm 5 tiêu chí và 3 biến quan sát cho thang đo mức độ đáp ứng chất lượng nguồn nhân lực ngành. Kết quả Cronbach’s Alpha các thành phần thang đo của từng tiêu chí được trình bày tại Bảng 1.
Bảng 1. Kết quả Cronbach’s Alpha và các yếu tố
Nguồn: Tác giả tính toán
Kết quả tính toán, hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt cho 5 thang đo bằng phần mềm SPSS 20.0 dựa trên kết quả khảo sát 212 cán bộ công chức và viên chức giữ chức vụ lãnh đạo trong ngành Hải quan được thể hiện tại Bảng 1 cho thấy:
Hệ số Cronbach’s Alpha của 5 thang đo đều có giá trị cao > 0,7.
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation > 0.4) đạt yêu cầu.
Hệ số Cronbach’s Alpha if Item deleted < hệ số Cronbach’s Alpha.
Kết luận: 5 thang đo với 28 biến quan sát để đo lường cho thang đo chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan gồm 5 tiêu chí và 3 biến quan sát cho thang đo mức độ đáp ứng chất lượng nguồn nhân lực ngành đảm bảo độ tin cậy cho phép.
4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
4.2.1. Kết quả EFA đối với biến độc lập
+ Kiểm định điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất
Thang đo các thành tố của chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan gồm 28 biến quan sát, kết quả EFA cho thấy, có 5 nhân tố được rút trích. Các biến quan sát đều có trọng số nhân tố (hệ số tải - factor loading) > 0,5.
Riêng biến quan sát NT3 tải lên ở 2 nhóm nhân tố (nhóm 2 có hệ số tải 0,528 và nhóm 5 có hệ số tải 0,500). Như vậy, chênh lệch hệ số tải < 0,3. (Theo Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, tái bản lần 2, trang 420. Nếu chênh lệch hệ số tải < 0,3 thì cần loại bỏ biến quan sát đó).
Kết luận: loại bỏ biến quan sát NT3 để chạy EFA lần thứ hai.
+ Kiểm định điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai
Xem xét mối quan hệ giữa 27 biến quan sát trong tổng thể bằng cách kiểm định KMO và Barlett’s với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0 tại bảng KMO and Bartlett’s Test cho thấy:
Kiểm định Barlett’s có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa sig. = 0,000 < 0,05) thể hiện các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0,762 (0,5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp.
Kết quả bảng ma trận nhân tố đã xoay trong kết quả EFA cho thấy: có 5 nhân tố rút trích được từ 27 biến này. Các biến quan sát đều có trọng số nhân tố (hệ số tải-factor loading) > 0,5. Kết luận: đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
+ Kiểm định giá trị phân biệt và giá trị hội tụ (bảng 2)
Bảng 2. tổng phương sai trích trong kết quả EFA (Total Variance Explained)
Nguồn: Tác giả tự tính toán
Kết quả bảng Total Variance Explained cho thấy:
Tổng phương sai trích (Extraction Sums of Squared Loadings/Cumulative %) = 60,513. Như vậy, 5 nhân tố này giải thích được 60,513 % biến thiên của các biến quan sát.
Số lượng nhân tố là dừng ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1.
Kết quả: dừng ở nhân tố thứ 5 (Initial Eigenvalues/Total) = 1,795) >1.
Trong tổng số 27 biến quan sát đã được EFA rút gọn và nhóm thành 5 nhân tố.
Kết luận: các biến trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
4.2.2. Kết quả EFA đối với biến phụ thuộc
+ Kiểm định điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định Barlett’s có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa sig. = 0,000 < 0,05) thể hiện các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0,617 (0,5 < KMO < 1), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp.
Kết luận: đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
+ Kiểm định giá trị phân biệt và giá trị hội tụ (Bảng 3)
Kết quả EFA tại bảng ma trận nhân tố chưa xoay cho thấy 1 nhân tố rút trích được từ 3 biến này. Các biến quan sát đều có trọng số nhân tố (hệ số tải-factor loading): (DU2 = 0,872; DU1 = 0,774; DU3 = 0,743) > 0,5.
Bảng 3. Total Variance Explained
Kết quả bảng Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) cho thấy:
Tổng phương sai trích = 63,711
Số lượng nhân tố là dừng ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1. Kết quả: = 1,911
Tổng số 3 biến quan sát đã được EFA rút gọn và nhóm thành 1 nhân tố.
Kết luận: biến trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
4.3. Phân tích hồi quy đa biến
4.3.1. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu mẫu
Mức dao động từ 0 đến 1. Giá trị Adjusted R quare từ 50% trở lên thì mô hình nghiên cứu được đánh giá tốt, dưới 50% là mô hình chưa tốt.
Bảng 4. Model Summaryb
Kết quả bảng Model Summary cho thấy:
Giá trị Adjusted R square (R bình phương hiệu chỉnh) bằng 0,977 cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 97,7 % sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 0,23% do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
4.3.2. Đánh giá hiện tượng tự tương quan của các sai số kề nhau
Kết quả bảng Model Summary cho thấy: kiểm định Durbin - Watson cho giá trị d = 2,017. Giá trị này nằm trong khoảng cho phép (1 < d < 3) của số quan sát 212 và số biến độc lập bằng 5.
Kết luận: Mô hình không có tự tương quan, hay không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
4.3.3. Đánh giá sự phù hợp mô hình qua kiểm định giả thuyết
Kết quả: kiểm định F trong bảng Anova có giá trị sig = 0,000 < 0,05 do đó mô hình hồi quy là phù hợp.
4.3.4. Kết quả kiểm định t để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu
Bảng 5. Coefficientsa
Kết quả bảng Coefficients cho thấy:
Số liệu kiểm định t trong bảng hệ số hồi quy Coefficients có giá trị sig = 0,000 < 0,05 do đó hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình. Hay, hệ số hồi quy của các biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5 khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, các biến độc lập này có tác động lên biến phụ thuộc Y.
4.3.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy bằng hệ số phóng đại phương sai VIF
VIF càng nhỏ, càng ít khả năng xảy ra đa cộng tuyến. Hair và cộng sự (2009) cho rằng ngưỡng VIF từ 10 trở lên sẽ xảy ra đa cộng tuyến mạnh. Mức VIF bằng 5, bằng 3 đã xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), trên thực tế nếu VIF>2, chúng ta cần cẩn thận vì đã có thể xảy ra đa cộng tuyến gây sai lệch các ước lượng hồi quy.
Kết quả tại Bảng Coefficients cho thấy: hệ số VIF của các biến độc lập lần lượt là: (1,094; 1,034; 1,053; 1,118; 1,191) < 2 do đó không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
4.3.6. Viết phương trình hồi quy
Căn cứ Bảng Coefficients: Việc đánh giá mức độ đáp ứng chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam dựa trên các tiêu chí đánh giá như: thể lực, trí lực, nhân cách, tính năng động thích ứng và văn hóa nghề. Qua những tiêu chí này để đánh giá, so sánh, xác định mức độ ảnh hưởng của từng tiêu chí đối với chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan thì sử dụng phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:
Y = 0,447X1 + 0,443X2 +0,436X3+ 0,435X4 + 0,455X5 + ɛ
5. Kết luận
Nghiên cứu đã đưa ra được mô hình hồi quy tuyến tính bội đủ tin cậy và phù hợp để làm căn cứ phân tích, đánh giá và ước lượng về mức độ đáp ứng chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam. Phương trình này có 5 nhân tố có mối liên hệ tuyến tính với mức độ đáp ứng chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan với mức ý nghĩa sig < 0,05. Tất cả đều có tác động dương, phản ánh mức độ thuận chiều với mức độ đánh giá. Qua phân tích hồi quy đa biến cho thấy, mô hình xây dựng phù hợp với dữ liệu thu được và kết quả ban đầu cho thấy các thành phần đo lường trên đều có mức ý nghĩa sig < 0.05 nên có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê với mức độ tin cậy 95%. Như vậy, các tiêu chí đánh giá, tác động (thuận chiều) đến chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan theo thứ tự từ cao đến thấp như sau: (1) Văn hóa nghề (β5 = 0,455); (2) Thể lực (β1 = 0,447); (3) Trí lực (β2 = 0,443); (4) Nhân cách (β3 = 0,436); (5) Tính năng động thích ứng (β4 = 0,435).
Kết quả nghiên cứu cho thấy, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan thông qua 5 tiêu chí đánh giá như: thể lực, trí lực, nhân cách, tính năng động thích ứng, văn hóa nghề là hoàn toàn chính xác, có cơ sở định lượng rõ ràng. Tất cả 5 tiêu chí đánh giá nêu trên đều có vai trò quan trọng với mức độ tác động khác nhau và tạo thành nhân tố tác động chính, mạnh mẽ nhất, trực tiếp nhất đến phát triển nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam hiện nay. Như vậy, để nâng cao chất lượng nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam, cần tác động đến các biến trong phương trình theo hướng cải thiện các yếu tố này. Từ đó chứng minh thuyết phục cho vấn đề nâng cao chất lượng nguồn nhân lực là vấn đề cốt lõi, quan trọng nhất trong phát triển nguồn nhân lực ngành Hải quan Việt Nam đáp ứng yêu cầu hội nhập kinh tế quốc tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- Gary S. Becker. (1964). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. Cambridge, MA: NBER.
- Hair J.F., Tatham R.L., Anderson R.E. and Black W. (1998). Multivariate Data Analysis, 5th Edition. New Jersey: Prentice - Hall, Inc.
- Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. NXB Thống kê.
- Jacob Micer. (1993). Investment in human capital and personal income distribution. Cheltenham, United Kingdom: Edward Elgar Publishing.
- Nguyễn Đình Thọ (2013). Giáo trình phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. NXB Tài chính.
- Trần Xuân Cầu, Mai Quốc Chánh (2008). Giáo trình kinh tế nguồn nhân lực, NXB Đại học kinh tế quốc dân, Hà Nội.
- Theodore Schultz. (1961). Investment in Human Capital. The American Economic Review, 51(1), 1-17.
QUALITY OF HUMAN RESOURCES IN VIETNAM’S CUSTOMS SECTOR: EXPERIMENTAL RESEARCH THROUGH ASSESSMENT CRITERIA
Master of Economics. Cuong Nguyen Manh
University of Economics and Law
ABSTRACT :
The quality of human resources in Vietnam's Customs sector has been evaluated in many domestic and foreign researches. It has been done by using research methods including descriptive statistics, Cronbach's alpha test, exploratory factor analysis (EFA), and multivariate regression analysis. This study measures, analyzes, and proves that the proposed research model is consistent with the original research hypothesis. The study’s results also show that each studied factor has positive impact on the quality of human resources in the Vietnam’s Customs sector through the coefficient Standardized Coefficients (β). The study sample was selected by using the random sampling method.
Keywords: quality of human resources, Vietnam Customs.
[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ,
Số 5, tháng 3 năm 2022]
