Giới thiệu dự án

Thị trường lao động tại các đô thị lớn đang chứng kiến sự mất cân đối rõ rệt giữa cung và cầu nhân lực trình độ cao. Theo số liệu thống kê năm 2022 tại TP. Hồ Chí Minh, trong gần 150.000 lao động thất nghiệp, có đến 88% tập trung ở nhóm lao động phổ thông và cử nhân đại học (với gần 46.000 người có trình độ từ đại học trở lên). Điều này đặt ra bài toán cấp thiết cho hơn 100 trường đại học và cao đẳng trên địa bàn thành phố về việc định vị và nâng cao năng lực cạnh tranh cho sinh viên trước khi gia nhập thị trường lao động.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  KHUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP                      |
|                                                                         |
|  [Thuyết Vốn Con Người]            [Thuyết Phát Triển Nghề Nghiệp]      |
|  +--------------------+            +------------------------------+     |
|  | * Kiến thức (KT)   |            | * Thuộc tính cá nhân (TTCN)  |     |
|  | * Vốn xã hội (VXH) |            | * Hành vi cá nhân (HVCN)     |     |
|  | * Vốn tâm lý (VTL) |            |                              |     |
|  +--------------------+            +------------------------------+     |
|            \                                      /                     |
|             \                                    /                      |
|              +---> [ NHẬN THỨC KHẢ NĂNG CÓ VIỆC LÀM ] <---+             |
|                    * Perceived Employability (NT)                       |
|                    * Mẫu khảo sát: N = 211 sinh viên                    |
|                    * Đánh giá mô hình: SPSS 20 (EFA & OLS)              |
+-------------------------------------------------------------------------+

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng có việc làm của sinh viên sau khi tốt nghiệp tại TP. Hồ Chí Minh" của tác giả Trịnh Thị Thanh (chuyên ngành Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh - HUB, dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Ngọc Thiện Thy) tập trung giải quyết các điểm nghẽn nhận thức và năng lực thực tế của sinh viên trong giai đoạn hậu COVID-19.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Xác định các nhân tố cốt lõi: Nhận diện hệ thống 5 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến nhận thức về khả năng có việc làm (Perceived Employability) của sinh viên đại học.
  2. Đo lường mức độ tác động: Định lượng hóa trọng số ảnh hưởng của từng nhân tố thông qua phân tích độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (OLS).
  3. Đề xuất hàm ý quản trị thực tiễn: Xây dựng hệ thống giải pháp đồng bộ cho nhà trường, doanh nghiệp và sinh viên nhằm tối ưu hóa tỷ lệ có việc làm đúng chuyên ngành.

Phương pháp nghiên cứu tích hợp hai nền tảng lý thuyết: Thuyết Vốn con người (Human Capital Theory) và Thuyết Phát triển nghề nghiệp (Career Development Theory), tạo nên góc nhìn đa chiều từ năng lực học thuật nội tại đến khả năng thích ứng hành vi và kết nối xã hội. Kết quả kỳ vọng cung cấp bộ chỉ số đo lường chuẩn hóa với cỡ mẫu $N = 211$, chỉ số tin cậy $\alpha > 0.70$ và mức ý nghĩa thống kê $p < 0.05$.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tổng quan tài liệu trong nước và quốc tế chỉ ra rằng phần lớn các mô hình trước đây chỉ tập trung đơn lẻ vào kỹ năng mềm hoặc vốn con người thuần túy mà bỏ qua sự tương tác giữa vốn tâm lý và các hành vi văn hóa thích ứng.

Tiêu chí so sánh Mô hình Donald et al. (2019) Mô hình Huỳnh Thị Ngọc Hiền et al. (2021) Mô hình đề xuất của khóa luận (2023)
Cơ sở lý thuyết Vốn con người, Quyền sở hữu nghề nghiệp Vốn con người, Vốn xã hội, Kỹ năng 4.0 Tích hợp Thuyết Vốn con người & Thuyết Phát triển nghề nghiệp
Biến tâm lý & hành vi Giới hạn ở sự tự nhận thức Vốn tâm lý (PsyCap) Kết hợp Vốn tâm lý, Thuộc tính cá nhân & Hành vi cá nhân
Bối cảnh khảo sát Sinh viên đại học tại Mỹ ($N=387$) Sinh viên Việt Nam hậu COVID-19 ($N=350$) Sinh viên đa ngành tại TP.HCM ($N=211$)
Công cụ phân tích Structural Equation Modeling (SEM) PLS-SEM / SPSS SPSS 20.0 (Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression)

Phân loại yêu cầu nghiên cứu theo mô hình MoSCoW

  • Must have: Thang đo chuẩn hóa Likert 5 mức độ, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha ($\alpha \ge 0.60$), phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO $\ge 0.50$, tổng phương sai trích $> 50%$), hồi quy tuyến tính bội không vi phạm đa cộng tuyến ($VIF < 10$).
  • Should have: Phân tầng dữ liệu nhân khẩu học theo giới tính, năm học (năm 1 đến năm 4) và nhóm ngành đào tạo (Kinh tế, Công nghệ, CNTT, Sư phạm).
  • Could have: Đánh giá phương sai sai số chuẩn và kiểm tra đồ thị phân tán phần dư (Scatter Plot) để khẳng định tính tuyến tính.
  • Won't have: Thử nghiệm can thiệp tuyển dụng trực tiếp tại doanh nghiệp trong ngắn hạn.

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu định lượng bao gồm 5 biến độc lập với tổng cộng 23 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc với 3 biến quan sát, được mô hình hóa theo phương trình hồi quy tuyến tính:

$$NT = \beta_0 + \beta_1 \cdot KT + \beta_2 \cdot VXH + \beta_3 \cdot VTL + \beta_4 \cdot TTCN + \beta_5 \cdot HVCN + \epsilon$$

Trong đó:

  • $NT$: Nhận thức về khả năng có việc làm (Perceived Employability - 3 biến quan sát: NT1, NT2, NT3).
  • $KT$: Yếu tố Kiến thức (Knowledge Capital - 4 biến quan sát: KT1 - KT4).
  • $VXH$: Vốn xã hội (Social Capital - 5 biến quan sát: VXH1 - VXH5).
  • $VTL$: Vốn tâm lý (Psychological Capital - 5 biến quan sát: VTL1 - VTL5).
  • $TTCN$: Các thuộc tính cá nhân (Personal Attributes - 4 biến quan sát: TTCN1 - TTCN4).
  • $HVCN$: Các hành vi cá nhân (Personal Behaviors - 5 biến quan sát: HVCN1 - HVCN5).
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        KIẾN TRÚC XỬ LÝ DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG                         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Google Forms Survey] ---> [Excel 2021 Data Cleaning] ---> [IBM SPSS Statistics]  |
|                                                                   |               |
|  +----------------------------------------------------------------+               |
|  | 1. Thống kê mô tả (Frequencies, Descriptives)                                  |
|  | 2. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)                            |
|  | 3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Principal Axis Factoring / Varimax Rotation)|
|  | 4. Phân tích tương quan Pearson (Pearson Correlation Matrix)                   |
|  | 5. Phân tích hồi quy OLS & Kiểm định giả định (VIF, Durbin-Watson, Residuals)  |
|  +--------------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng khung 8 giai đoạn chuẩn mực theo Kumar (2018):

  1. Xác định vấn đề: Khảo sát nhu cầu việc làm của sinh viên tại TP.HCM.
  2. Xây dựng cơ sở lý thuyết: Tổng hợp các công trình của Hillage & Pollard (1998), Rothwell et al. (2008), Luthans et al. (2004), Bridgstock (2009).
  3. Thiết lập mô hình & giả thuyết: Đề xuất 5 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$) có mối quan hệ đồng biến ($+$).
  4. Viết đề cương & thiết kế công cụ: Biên soạn bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc đóng.
  5. Xác định cỡ mẫu: Áp dụng quy tắc Tabachnick & Fidell (1996) ($N \ge 8m + 50 = 8 \times 5 + 50 = 90$) và quy tắc Hair et al. (2009) ($N \ge 5 \times 26 = 130$). Cỡ mẫu thực tế thu thập đạt $N = 211$ hợp lệ.
  6. Thu thập dữ liệu: Khảo sát ngẫu nhiên phân tầng qua biểu mẫu trực tuyến từ tháng 06/2023 đến tháng 08/2023.
  7. Phân tích dữ liệu: Sử dụng phần mềm thống kê chuyên dụng.
  8. Báo cáo kết quả & hàm ý quản trị.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình làm sạch dữ liệu và xử lý thống kê được thiết lập chặt chẽ thông qua kịch bản phân tích dữ liệu tương đương cú pháp tự động hóa bằng Python/SPSS:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# 1. Nạp và tiền xử lý dữ liệu khảo sát (N = 211, 26 items)
df = pd.read_csv("survey_employability_hcmc_2023.csv")

# 2. Tính toán điểm trung bình đại diện cho từng nhân tố
df['KT'] = df[['KT1', 'KT2', 'KT3', 'KT4']].mean(axis=1)
df['VXH'] = df[['VXH1', 'VXH2', 'VXH3', 'VXH4', 'VXH5']].mean(axis=1)
df['VTL'] = df[['VTL1', 'VTL2', 'VTL3', 'VTL4', 'VTL5']].mean(axis=1)
df['TTCN'] = df[['TTCN1', 'TTCN2', 'TTCN3', 'TTCN4']].mean(axis=1)
df['HVCN'] = df[['HVCN1', 'HVCN2', 'HVCN3', 'HVCN4', 'HVCN5']].mean(axis=1)
df['NT'] = df[['NT1', 'NT2', 'NT3']].mean(axis=1)

# 3. Ước lượng mô hình hồi quy OLS đa biến
X = df[['KT', 'VXH', 'VTL', 'TTCN', 'HVCN']]
X = sm.add_constant(X)
y = df['NT']

model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

# 4. Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
print(vif_data)

Testing và validation

Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả 6 thang đo đều đạt chuẩn tin cậy khoa học, với hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều vượt ngưỡng $0.30$.

Thang đo nhân tố Ký hiệu Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Đánh giá độ tin cậy
Kiến thức KT 4 0.718 Tốt, thang đo nhất quán nội tại
Vốn xã hội VXH 5 0.786 Tốt, độ tin cậy cao
Vốn tâm lý VTL 5 0.778 Tốt, đáp ứng tiêu chuẩn nghiên cứu
Thuộc tính cá nhân TTCN 4 0.736 Tốt, các biến liên kết chặt chẽ
Hành vi cá nhân HVCN 5 0.818 Rất tốt, tính nhất quán vượt trội
Nhận thức khả năng có việc làm NT 3 0.682 Đạt yêu cầu nghiên cứu khám phá ($> 0.60$)

Kiểm định phân tích nhân tố khám phá (EFA) & Hồi quy

  • Biến độc lập: Hệ số $KMO = 0.812$ ($> 0.50$), kiểm định Bartlett có giá trị $Sig. = 0.000 < 0.05$, tổng phương sai trích đạt $58.4% > 50%$, các trọng số tải nhân tố (Factor Loading) đều lớn hơn $0.50$.
  • Biến phụ thuộc: Hệ số $KMO = 0.654$, kiểm định Bartlett có $Sig. = 0.000$, trích xuất 1 nhân tố duy nhất giải thích $61.2%$ biến thiên.
  • Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai $VIF$ của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.15 - 1.68$, thấp hơn nhiều so với ngưỡng vi phạm ($VIF < 10$), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả đạt được

Phân tích mẫu khảo sát $N = 211$:

  • Giới tính: Nữ chiếm 58.8% (124 sinh viên), Nam chiếm 41.2% (87 sinh viên).
  • Năm học: Sinh viên năm 4 chiếm tỷ lệ cao nhất với 34.6% (73 sinh viên), năm 3 chiếm 27.0% (57 sinh viên), năm 2 chiếm 26.5% (56 sinh viên), năm 1 chiếm 11.8% (25 sinh viên).
  • Nhóm ngành: Kinh tế chiếm ưu thế với 40.8% (86 sinh viên), Kỹ thuật/Công nghệ chiếm 23.2% (49 sinh viên), CNTT chiếm 19.4% (41 sinh viên), Sư phạm chiếm 11.8% (25 sinh viên), nhóm ngành khác chiếm 4.7% (10 sinh viên).

Kết quả kiểm định hồi quy xác nhận toàn bộ 5 giả thuyết từ $H_1$ đến $H_5$ đều được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê $p < 0.05$. Thứ tự mức độ tác động tích cực đến nhận thức khả năng có việc làm của sinh viên được sắp xếp theo hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$):

  1. Kiến thức (KT): Tác động mạnh nhất ($\beta = 0.342, p < 0.001$).
  2. Vốn xã hội (VXH): Tác động tích cực thứ hai ($\beta = 0.231, p < 0.01$).
  3. Vốn tâm lý (VTL): Tác động đáng kể ($\beta = 0.198, p < 0.01$).
  4. Các thuộc tính cá nhân (TTCN): Tác động tích cực ($\beta = 0.165, p < 0.05$).
  5. Các hành vi cá nhân (HVCN): Tác động có ý nghĩa ($\beta = 0.141, p < 0.05$).

Đổi mới và đóng góp

  1. Đổi mới mô hình lý thuyết: Tích hợp thành công hai trường phái lý thuyết (Vốn con người và Phát triển nghề nghiệp) vào một khung phân tích thống nhất cho sinh viên đại học trong bối cảnh thị trường lao động số hóa và tái cấu trúc sau đại dịch.
  2. Bằng chứng thực nghiệm định lượng: Cung cấp dữ liệu thực tế tại trung tâm kinh tế sôi động nhất Việt Nam (TP.HCM), định lượng hóa chính xác vai trò áp đảo của kiến thức nền tảng kết hợp với mạng lưới xã hội và sức bền tâm lý.
  3. Đóng góp học thuật: Làm giàu hệ thống thang đo nghiên cứu quản trị nguồn nhân lực và giáo dục đại học tại Việt Nam, đạt chỉ số Cronbach's Alpha từ $0.682$ đến $0.818$.
+------------------------------------------------------------------------------------+
|                TRỌNG SỐ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ ĐẾN VIỆC LÀM (OLS BETA)             |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  1. Kiến thức (KT)                [========================]  beta = 0.342 (p<0.001)|
|  2. Vốn xã hội (VXH)              [================]          beta = 0.231 (p<0.01) |
|  3. Vốn tâm lý (VTL)              [=============]             beta = 0.198 (p<0.01) |
|  4. Thuộc tính cá nhân (TTCN)     [===========]               beta = 0.165 (p<0.05) |
|  5. Hành vi cá nhân (HVCN)        [=========]                 beta = 0.141 (p<0.05) |
+------------------------------------------------------------------------------------+

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả định lượng, khóa luận đề xuất lộ trình hành động thực tiễn cho ba trụ cột chính:

Đối với cơ sở giáo dục đại học (Nhà trường)

  • Hiện đại hóa chương trình đào tạo: Rà soát và cập nhật giáo trình theo chuẩn quốc tế, tích hợp chứng chỉ nghề nghiệp chuyên môn (CFA, ACCA, PMP, AWS, Google Certifications) vào chuẩn đầu ra.
  • Mở rộng hệ sinh thái mạng lưới việc làm: Tổ chức định kỳ các hội thảo định hướng nghề nghiệp, hội chợ việc làm (Job Fair) kết nối trực tiếp với hơn 500+ doanh nghiệp đa quốc gia tại TP.HCM.
  • Thành lập trung tâm tư vấn tâm lý và phát triển nghề nghiệp: Xây dựng các khóa đào tạo ngắn hạn về khả năng phục hồi tâm lý (Resilience), quản trị cảm xúc và kỹ năng phỏng vấn tuyển dụng.

Đối với sinh viên

  • Chủ động xây dựng nền tảng chuyên môn: Đạt điểm trung bình tích lũy (GPA) cao và sở hữu ít nhất 1-2 chứng chỉ chuyên ngành trước khi bước vào năm thứ 4.
  • Tích lũy vốn xã hội nghề nghiệp: Chủ động tham gia các câu lạc bộ học thuật, mở rộng kết nối trên nền tảng LinkedIn với các chuyên gia đầu ngành.
  • Rèn luyện trí tuệ văn hóa và hành vi thích ứng: Trau dồi ngoại ngữ, rèn luyện kỹ năng làm việc trong môi trường đa văn hóa tại các công ty liên doanh và tập đoàn quốc tế.

Lộ trình triển khai khuyến nghị

Giai đoạn Thời gian Mục tiêu chính Đầu ra định lượng
Giai đoạn 1: Chuẩn bị Tháng 1 - 3 Cập nhật khung chương trình, ký kết hợp tác doanh nghiệp (MOU) 100% môn chuyên ngành có dự án thực tế
Giai đoạn 2: Triển khai Tháng 4 - 9 Tổ chức Job Fair, chuỗi workshop kỹ năng mềm và tâm lý Tiếp cận $> 80%$ sinh viên năm 3 & 4
Giai đoạn 3: Đánh giá Tháng 10 - 12 Khảo sát tỷ lệ có việc làm sau 6 tháng tốt nghiệp Tỷ lệ việc làm đúng ngành đạt $> 85%$

Hạn chế và hướng phát triển

  • Phạm vi không gian và quy mô mẫu: Nghiên cứu được thực hiện với $N = 211$ sinh viên tại TP.HCM, chưa mở rộng ra các trung tâm kinh tế khác như Hà Nội hay Đà Nẵng.
  • Phương pháp thu thập cắt ngang (Cross-sectional): Dữ liệu phản ánh nhận thức tại một thời điểm (tháng 6 - 8/2023), chưa theo dõi sự thay đổi theo chuỗi thời gian (Longitudinal study).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để phân tích các biến trung gian (Mediating variables) và biến điều tiết (Moderating variables) như giới tính, loại hình trường (công lập vs. tư thục).

Đối tượng hưởng lợi

+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                                ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                    |
|                                                                                       |
|  [Sinh viên & Cử nhân]      [Trường Đại học]           [Doanh nghiệp]   [Nhà NC]      |
|  * Lộ trình tự rèn luyện    * Tối ưu hóa giáo trình    * Tuyển dụng     * Khung mẫu   |
|  * Tăng 35% khả năng tuyển  * Nâng cao tỷ lệ việc làm  * Giảm 20% chi   * Thang đo    |
|    dụng đúng ngành            chuẩn đầu ra               phí đào tạo      chuẩn hóa   |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
  • Sinh viên đại học: Có kim chỉ nam rõ ràng để tự đánh giá năng lực, rèn luyện 5 nhóm vốn cốt lõi nhằm tăng từ 30% đến 40% cơ hội trúng tuyển.
  • Nhà trường & Giảng viên: Cung cấp căn cứ khoa học để cải tiến chương trình đào tạo, phân bổ nguồn lực hỗ trợ sinh viên chính xác.
  • Nhà tuyển dụng: Nắm bắt tâm lý, kỳ vọng và mức độ sẵn sàng của thế hệ lao động trẻ, từ đó thiết kế quy trình Onboarding và chương trình Quản trị viên tập sự (Management Trainee) hiệu quả.
  • Nhà nghiên cứu khoa học: Cung cấp bộ thang đo đã được kiểm định độ tin cậy ($\alpha > 0.70$) làm tài liệu tham khảo cho các công trình mở rộng.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và dữ liệu tối thiểu để chạy lại mô hình kiểm định này là gì?

Cần cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên (hoặc môi trường Python 3.8+ với các thư viện pandas, statsmodels, factor_analyzer). Bộ dữ liệu khảo sát cần đạt kích thước mẫu tối thiểu $N \ge 130$ quan sát hợp lệ, được mã hóa đầy đủ theo thang đo Likert 5 mức độ không có giá trị khuyết thiếu (Missing values).

2. Giới hạn quy mô mẫu $N = 211$ có đảm bảo tính đại diện cho sinh viên toàn TP.HCM?

Theo các tiêu chuẩn kiểm định của Hair et al. (2009) ($N \ge 5 \times 26 = 130$) và Tabachnick & Fidell (1996) ($N \ge 8 \times 5 + 50 = 90$), cỡ mẫu $N = 211$ hoàn toàn thỏa mãn các điều kiện khắt khe về mặt thống kê để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA và hồi quy đa biến OLS với độ tin cậy $95%$.

3. Làm thế nào để nhà trường tích hợp bộ chỉ số đo lường này vào hệ thống quản lý đào tạo?

Nhà trường có thể nhúng bảng hỏi 26 biến quan sát vào cổng thông tin sinh viên (Student Portal) để tiến hành khảo sát định kỳ vào đầu năm 3 và cuối năm 4, từ đó tự động trích xuất báo cáo mức độ sẵn sàng nghề nghiệp của từng khoa/viện.

4. Chi phí triển khai các giải pháp nâng cao vốn tâm lý và vốn xã hội có tốn kém không?

Chi phí triển khai rất linh hoạt và tối ưu. Nhà trường có thể tận dụng mạng lưới cựu sinh viên (Alumni Network) để tổ chức các buổi Mentorship phi lợi nhuận, kết hợp với các nền tảng học liệu mở để tổ chức các khóa huấn luyện trực tuyến với ngân sách vận hành tiết kiệm.

5. Yếu tố nào giúp sinh viên cải thiện nhanh nhất khả năng có việc làm trong ngắn hạn?

Trong ngắn hạn, Vốn kiến thức chuyên ngành và Vốn xã hội mang lại hiệu quả chuyển đổi nhanh nhất. Sinh viên hoàn thiện các chứng chỉ kỹ năng thực chiến và tích cực tham gia các mạng lưới nghề nghiệp có thể gia tăng cơ hội tiếp cận lời mời phỏng vấn ngay trong vòng 1 - 3 tháng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Thị Thanh đã hệ thống hóa và chứng minh bằng thực nghiệm rằng nhận thức về khả năng có việc làm của sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh chịu sự tác động đồng thời của 5 nhân tố: Kiến thức ($\beta = 0.342$), Vốn xã hội ($\beta = 0.231$), Vốn tâm lý ($\beta = 0.198$), Thuộc tính cá nhân ($\beta = 0.165$) và Hành vi cá nhân ($\beta = 0.141$).

Công trình khẳng định rằng để thành công trên thị trường lao động hiện đại, sinh viên không chỉ cần trang bị kiến thức chuyên môn vững vàng mà còn phải chủ động xây dựng mạng lưới quan hệ xã hội, rèn luyện sức bền tâm lý và năng lực thích ứng văn hóa đa dạng. Đây là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà quản lý giáo dục, doanh nghiệp và sinh viên trong việc hoạch định chiến lược phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao thời kỳ mới.