Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường cạnh tranh gay gắt, ngành xây dựng hạ tầng giao thông và quản lý cầu đường tại Việt Nam đối mặt với nhiều áp lực lớn về chất lượng thi công, tiến độ dự án và năng suất lao động. Đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực đặc thù như Công ty Cổ phần Quản lý đường bộ và Xây dựng Công trình Thừa Thiên Huế (HURAPECO), nguồn nhân lực không chỉ đơn thuần là yếu tố vận hành mà là tài sản cốt lõi quyết định năng lực đấu thầu và sự sống còn của tổ chức. Giai đoạn 2017 - 2019, mặc dù doanh thu công ty tăng trưởng mạnh từ 70,85 tỷ VNĐ lên 128,09 tỷ VNĐ (tăng 80,78%) và lợi nhuận sau thuế đạt 2,15 tỷ VNĐ, nội tại tổ chức vẫn bộc lộ các điểm nghẽn nghiêm trọng về nhân sự: tình trạng đi muộn về sớm, tỷ lệ biến động nhân sự tăng và mức độ gắn kết của người lao động chưa tương xứng với quy mô phát triển.

Đề tài khóa luận "Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại Công ty Cổ phần Quản lý Đường bộ và Xây dựng Công trình Thừa Thiên Huế" được thực hiện nhằm lượng hóa và giải quyết các bài toán quản trị nguồn nhân lực thông qua mô hình toán thống kê thực nghiệm.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            VẤN ĐỀ VÀ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Thực trạng]                                                                     |
|  - 156 CBCNV (76,9% lao động trực tiếp, môi trường thi công khắc nghiệt)           |
|  - Tình trạng giảm nhiệt huyết, biến động lao động, áp lực tiến độ công trình     |
|                                                                                   |
|  [Mục tiêu cụ thể]                                                                |
|  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về động lực (Maslow, Herzberg, Vroom, Adams).     |
|  2. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) & phân tích EFA.            |
|  3. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến (OLS Regression).            |
|  4. Đo lường sự khác biệt nhân khẩu học (Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis).        |
|  5. Đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu suất làm việc dựa trên dữ liệu.      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Không gian: Công ty Cổ phần QLĐB & XDCT Thừa Thiên Huế (135A Phạm Văn Đồng, TP. Huế).
  • Thời gian: Dữ liệu thứ cấp thu thập giai đoạn 2017 - 2019; dữ liệu sơ cấp khảo sát thực địa từ tháng 10/2020 đến tháng 12/2020.
  • Mẫu khảo sát: $N = 140$ cán bộ công nhân viên (CBCNV) được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện.
  • Chỉ tiêu định lượng mục tiêu: Độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha $\ge 0.70$; Hệ số KMO $\ge 0.50$ với mức ý nghĩa $Sig. < 0.05$; Hệ số phóng đại phương sai $VIF < 2.0$ nhằm triệt tiêu hiện tượng đa cộng tuyến.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại các doanh nghiệp xây dựng công trình giao thông, việc đo lường động lực làm việc thường bị xem nhẹ hoặc chỉ đánh giá cảm tính qua các buổi họp nội bộ. Bảng phân tích dưới đây chỉ ra ưu nhược điểm của các phương pháp đánh giá hiện hữu so với mô hình định lượng ứng dụng:

Phương pháp đánh giá Ưu điểm Nhược điểm Khả năng ứng dụng tại doanh nghiệp xây dựng
Đánh giá KPI truyền thống Dễ triển khai, bám sát kết quả đầu ra Chỉ đo lường kết quả công việc, bỏ qua trạng thái tâm lý và nhu cầu cá nhân Trung bình (dễ gây ức chế nếu định mức quá cao)
Phỏng vấn sâu định tính Thấu hiểu chi tiết tâm tư người lao động Mang tính chủ quan, tốn thời gian, khó lượng hóa thành chính sách diện rộng Thấp (khó bao quát 156 cán bộ công nhân viên)
Mô hình định lượng đa biến (SPSS) Khách quan, đo lường chính xác trọng số từng nhân tố, có kiểm định thống kê Đòi hỏi dữ liệu mẫu chuẩn và quy trình xử lý thống kê nghiêm ngặt Rất cao (tối ưu hóa phân bổ ngân sách nhân sự)

Theo thang đo MoSCoW cho yêu cầu tái cấu trúc chính sách nhân sự:

  • Must have (Bắt buộc): Minh bạch hóa chính sách lương, thưởng năng suất và cải thiện an toàn lao động ngoài công trường.
  • Should have (Nên có): Chương trình đào tạo tay nghề định kỳ và cơ chế luân chuyển công việc giảm tải áp lực.
  • Could have (Có thể): Các hoạt động ngoại khóa, phong trào đoàn thể nâng cao tinh thần đồng đội.
  • Won't have (Chưa ưu tiên): Xây dựng hệ thống phần mềm quản trị nhân sự ERP phức tạp trong ngắn hạn.

Thiết kế hệ thống mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kế thừa học thuyết hai nhân tố của Herzberg (1959), học thuyết kỳ vọng của Vroom (1964) và các nghiên cứu thực nghiệm của Kovach (1995), Vũ Minh Hùng (2017).

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  CẤU TRÚC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG                 |
+-------------------------------------------------------------------------+
|  [Biến độc lập - X]                                                     |
|  - X1: Điều kiện làm việc (DK)           ---> [+]                       |
|  - X2: Lương, thưởng & phúc lợi (LT)     ---> [+] \                     |
|  - X3: Đào tạo và phát triển (DT)        ---> [+]  \                    |
|  - X4: Bản chất công việc (CV)           ---> [+]   +--> [ĐỘNG LỰC (DL)]|
|  - X5: Quan hệ đồng nghiệp & sếp (QH)    ---> [+]  /     (Biến phụ thuộc)|
+-------------------------------------------------------------------------+

Mô hình hồi quy tổng quát dạng OLS (Ordinary Least Squares):

$$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \beta_4 X_4 + \beta_5 X_5 + \varepsilon$$

Trong đó:

  • $Y$: Động lực làm việc của nhân viên (Biến phụ thuộc - DL).
  • $X_1$: Điều kiện làm việc (DK).
  • $X_2$: Lương, thưởng và phúc lợi (LT).
  • $X_3$: Đào tạo và phát triển (DT).
  • $X_4$: Bản chất công việc (CV).
  • $X_5$: Quan hệ với đồng nghiệp và cấp trên (QH).
  • $\beta_0$: Hằng số hồi quy; $\beta_1 \dots \beta_5$: Hệ số hồi quy riêng phần; $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên.

Methodology và công nghệ phân tích dữ liệu

  • Quy mô mẫu: Căn cứ theo công thức của Tabachnick & Fidell (1999): $n \ge 8m + 50$ (với $m = 5$ biến độc lập $\rightarrow n \ge 90$). Khóa luận chọn $N = 140$ mẫu hợp lệ, đảm bảo tỷ lệ quan sát trên biến đo lường $> 5:1$ cho phân tích nhân tố khám phá (EFA).
  • Thang đo: Thang đo Likert 5 mức độ (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý).
  • Technology Stack:
    • IBM SPSS Statistics v26.0: Xử lý thống kê mô tả, Cronbach's Alpha, EFA, OLS Regression, ANOVA, kiểm định phi tham số Mann-Whitney U và Kruskal-Wallis.
    • Python 3.10 (Scipy, Statsmodels, Pandas): Xây dựng kịch bản kiểm tra tự động và cross-validation mô hình hồi quy.
    • Microsoft Excel 2019: Làm sạch và mã hóa dữ liệu sơ cấp.

Implementation và kết quả

Quy trình xử lý dữ liệu và thuật toán phân tích

Quy trình phân tích dữ liệu trải qua 5 bước nghiêm ngặt, được tự động hóa bằng cú pháp mã lệnh SPSS Syntax và Python Script:

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

# 1. Load và chuẩn hóa tập dữ liệu khảo sát (N=140)
df = pd.read_csv("hurapeco_motivation_survey.csv")
X_vars = ['DK_Mean', 'LT_Mean', 'DT_Mean', 'CV_Mean', 'QH_Mean']
y_var = 'DL_Mean'

X = df[X_vars]
y = df[y_var]
X_with_const = sm.add_constant(X)

# 2. Khởi tạo và khớp mô hình OLS Regression
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# 3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity Test - VIF)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X_vars
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(X_vars))]

print(ols_model.summary())
print("\n--- Variance Inflation Factors ---")
print(vif_data)

* SPSS Syntax: Đánh giá độ tin cậy thang đo và Phân tích nhân tố EFA.
RELIABILITY
  /VARIABLES=DK1 DK2 DK3 DK4
  /SCALE('Dieu Kien Lam Viec') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
  /SUMMARY=TOTAL.

FACTOR
  /VARIABLES DK1 DK2 DK3 DK4 LT1 LT2 LT3 LT4 DT1 DT2 DT3 DT4 CV1 CV2 CV3 QH1 QH2 QH3 QH4
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS DK1 TO QH4
  /PRINT INITIAL EXTRACTION ROTATION FSCORE
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PAF
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

Kết quả kiểm định thang đo và phân tích nhân tố EFA

  1. Kiểm định Cronbach's Alpha: Tất cả 5 thang đo biến độc lập và 1 thang đo biến phụ thuộc đều đạt tiêu chuẩn chất lượng cao. Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến quan sát đều $> 0.30$, không có biến nào bị loại bỏ.

    • Thang đo Lương thưởng & phúc lợi ($\alpha = 0.884$)
    • Thang đo Quan hệ đồng nghiệp & cấp trên ($\alpha = 0.852$)
    • Thang đo Điều kiện làm việc ($\alpha = 0.826$)
    • Thang đo Đào tạo và phát triển ($\alpha = 0.815$)
    • Thang đo Bản chất công việc ($\alpha = 0.798$)
    • Thang đo Động lực làm việc ($\alpha = 0.841$)

  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):

    • Hệ số $KMO = 0.812$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có giá trị $\chi^2 = 1452.68$ với $Sig. = 0.000 < 0.05$.
    • Tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $63.48% > 50%$.
    • Giá trị Eigenvalue tại nhân tố thứ 5 đạt $1.284 > 1.0$, chứng minh 5 nhóm nhân tố hội tụ hoàn toàn chuẩn xác.

Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Kết quả ước lượng các tham số của mô hình hồi quy OLS được thể hiện chi tiết trong bảng sau:

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$) Sai số chuẩn (Std. Error) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị $t$ Mức ý nghĩa ($Sig.$) Thống kê đa cộng tuyến ($VIF$)
(Constant) 0.428 0.215 - 1.991 0.048 -
Lương thưởng & phúc lợi ($X_2$) 0.342 0.052 0.368 6.577 0.000 1.342
Quan hệ đồng nghiệp & sếp ($X_5$) 0.245 0.048 0.264 5.104 0.000 1.218
Điều kiện làm việc ($X_1$) 0.186 0.045 0.201 4.133 0.000 1.285
Bản chất công việc ($X_4$) 0.142 0.041 0.153 3.463 0.001 1.196
Đào tạo & phát triển ($X_3$) 0.118 0.039 0.127 3.025 0.003 1.154
  • Độ phù hợp của mô hình: Hệ số $R^2 = 0.624$, $R^2$ hiệu chỉnh (Adjusted $R^2$) = $0.610$. Nghĩa là 5 nhân tố trong mô hình giải thích được $61.0%$ sự biến thiên của động lực làm việc tại HURAPECO.
  • Kiểm định ANOVA: $F = 44.512$ với $Sig. = 0.000 < 0.05$, chứng minh mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson đạt $1.874$ (nằm trong khoảng tối ưu $1.5 < d < 2.5$).
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Toàn bộ $VIF < 1.4$, loại trừ hoàn toàn nguy cơ sai lệch ước lượng do đa cộng tuyến.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa thu được:

$$DL = 0.368 \cdot LT + 0.264 \cdot QH + 0.201 \cdot DK + 0.153 \cdot CV + 0.127 \cdot DT$$

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp mang tính thực tiễn và học thuật quan trọng, đặc biệt khi so sánh với các nghiên cứu trước đây trong cùng nhóm ngành:

Tiêu chí so sánh Nghiên cứu của Kovach (1995) Nghiên cứu của Vũ Minh Hùng (2017) Đề tài này (Hoàng Phương Thảo, 2021)
Bối cảnh áp dụng Doanh nghiệp công nghiệp đa ngành tại Mỹ Doanh nghiệp Dịch vụ Công ích tại TP.HCM Doanh nghiệp Cổ phần Quản lý Đường bộ & Xây dựng tại Miền Trung
Cơ cấu nhân sự mẫu Lao động hỗn hợp văn phòng và dịch vụ Lao động công ích đô thị 76,9% lao động trực tiếp thi công hiện trường
Nhân tố tác động mạnh nhất Công việc thú vị, được công nhận Điều kiện làm việc ($\beta = 0.312$) Lương thưởng & phúc lợi ($\beta = 0.368$)
Phân tích biến thuộc tính Thống kê cơ bản Kiểm định T-test/ANOVA thông thường Kiểm định phi tham số Mann-Whitney & Kruskal-Wallis
Đóng góp kỹ thuật Khung lý thuyết 10 yếu tố tạo động lực Bộ chỉ số đánh giá động lực dịch vụ công Mô hình định lượng hóa liên kết tài chính - nhân sự thực tế

Các cải tiến trọng tâm

  1. Lượng hóa chính xác cơ cấu ảnh hưởng: Chứng minh rằng trong ngành xây dựng hạ tầng kỹ thuật, yếu tố tài chính trực tiếp (Lương thưởng - $\beta = 0.368$) và yếu tố tâm lý xã hội (Quan hệ đồng nghiệp & lãnh đạo - $\beta = 0.264$) chi phối hơn $63%$ tổng động lực làm việc.
  2. Khám phá sự khác biệt thuộc tính: Bằng kiểm định Kruskal-Wallis, đề tài phát hiện có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$) về cảm nhận động lực theo Thời gian công tác và Trình độ học vấn. Nhân viên có thâm niên trên 5 năm và lao động phổ thông có mức độ nhạy cảm cao hơn với các chính sách phúc lợi và bảo hộ lao động.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên trọng số hồi quy chuẩn hóa, hệ thống giải pháp can thiệp quản trị tại HURAPECO được phân bổ theo lộ trình chi tiết:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP TẠO ĐỘNG LỰC (2021 - 2023)            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Giai đoạn 1: Q1-Q2/2021] Cải cách chế độ đãi ngộ & An toàn lao động (Ưu tiên 1) |
|  - Rà soát thang bảng lương, xây dựng quy chế thưởng nghiệm thu công trình.       |
|  - Cấp phát 100% trang thiết bị bảo hộ đạt chuẩn cho công nhân đường bộ.         |
|                                                                                   |
|  [Giai đoạn 2: Q3-Q4/2021] Nâng cao văn hóa doanh nghiệp & Giao tiếp (Ưu tiên 2)  |
|  - Thiết lập kênh tiếp nhận phản hồi trực tiếp giữa BGD và công nhân hiện trường. |
|  - Tổ chức hội thi tay nghề thợ giỏi định kỳ nhằm vinh danh cá nhân xuất sắc.     |
|                                                                                   |
|  [Giai đoạn 3: 2022 - 2023] Đào tạo chuyên môn & Tối ưu hóa quy trình (Ưu tiên 3) |
|  - Liên kết với các trường nghề đào tạo vận hành máy móc thi công hiện đại.       |
|  - Chuẩn hóa định mức lao động và giảm thiểu thời gian nhàn rỗi công trường.      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Dự toán tác động và hiệu quả đầu tư (ROI Estimation)

  • Tỷ lệ giảm nghỉ việc: Giảm biến động nhân sự trực tiếp từ $8.5%$/năm xuống dưới $3.5%$/năm.
  • Tiết kiệm chi phí tuyển dụng & đào tạo lại: Ước tính tiết kiệm khoảng $150 - 200$ triệu VNĐ/năm.
  • Năng suất lao động: Tăng hệ số hoàn thành tiến độ dự án bảo trì đường bộ đúng hạn lên $98.5%$, trực tiếp cải thiện biên lợi nhuận ròng của doanh nghiệp.

Hạn chế và hướng phát triển

  1. Hạn chế về phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất ($N = 140$) tại một doanh nghiệp duy nhất, làm hạn chế khả năng tổng quát hóa kết quả cho toàn bộ ngành xây dựng công trình giao thông tại Việt Nam.
  2. Thiết kế nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional study): Dữ liệu thu thập tại một thời điểm (cuối năm 2020), chưa phản ánh được sự biến động động lực làm việc theo chu kỳ mùa vụ xây dựng hoặc biến động kinh tế vĩ mô.
  3. Hướng phát triển tương lai:
    • Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 500$, áp dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng (Stratified Sampling) trên nhiều doanh nghiệp xây dựng đường bộ tại miền Trung.
    • Nâng cấp mô hình phân tích sang mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) để đánh giá các biến trung gian như Sự thỏa mãn công việc (Job Satisfaction) và Lòng trung thành với tổ chức (Organizational Commitment).

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                             MA TRẬN ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  1. Doanh nghiệp & Ban Giám đốc HURAPECO:                                         |
|     - Sở hữu cơ sở khoa học để phân bổ ngân sách đãi ngộ chính xác.               |
|     - Giảm thiểu rủi ro đình công, khiếu nại và lãng phí thời gian lao động.      |
|                                                                                   |
|  2. Người lao động & Cán bộ công nhân viên:                                       |
|     - Được cải thiện môi trường làm việc, đảm bảo an toàn thi công.               |
|     - Hưởng chính sách lương thưởng công bằng, minh bạch theo năng suất.           |
|                                                                                   |
|  3. Nhà nghiên cứu & Sinh viên khối ngành Quản trị Nhân lực:                      |
|     - Cung cấp khung mẫu phân tích định lượng hoàn chỉnh (Cronbach, EFA, OLS).    |
|     - Tài liệu tham khảo có tính thực chứng cao cho ngành xây dựng hạ tầng.       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhân tố "Lương thưởng & phúc lợi" lại có tác động mạnh nhất ($\beta = 0.368$)?

Ngành quản lý đường bộ và xây dựng công trình có tỷ trọng lao động trực tiếp chiếm đến $76.9%$. Người lao động phải làm việc trong điều kiện công trường nặng nhọc, độc hại và chịu ảnh hưởng trực tiếp của thời tiết. Do đó, nhu cầu vật chất và an sinh cơ bản (nhu cầu sinh lý và an toàn theo tháp Maslow) đóng vai trò quyết định đến việc duy trì sức lao động và sự gắn bó với doanh nghiệp.

2. Kích thước mẫu $N = 140$ có đủ độ tin cậy để chạy hồi quy 5 biến độc lập không?

Hoàn toàn đủ. Theo công thức kinh điển của Tabachnick & Fidell (1999), cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là $N \ge 8(5) + 50 = 90$. Ngoài ra, tỷ lệ quan sát trên biến đo lường trong nghiên cứu đạt mức xấp xỉ $6:1$ (140 quan sát trên 22 biến quan sát), thỏa mãn hoàn toàn yêu cầu của Hair et al. (2010) cho phân tích EFA và OLS Regression.

3. Mô hình có gặp hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến không?

Không. Kiểm định Durbin-Watson đạt giá trị $1.874$ (nằm trong ngưỡng an toàn $1.5 - 2.5$), chứng minh phần dư không có tự tương quan bậc nhất. Đồng thời, hệ số phóng đại phương sai $VIF$ của tất cả các biến độc lập dao động từ $1.154$ đến $1.342$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng rủi ro $2.0$), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

4. Tại sao kiểm định phi tham số (Kruskal-Wallis) lại được sử dụng bên cạnh hồi quy?

Khi kiểm tra phân phối dữ liệu của các nhóm thuộc tính như Thời gian làm việc hoặc Trình độ học vấn, kích thước một số phân nhóm không đồng đều hoặc không tuân theo phân phối chuẩn. Việc sử dụng kiểm định phi tham số Mann-Whitney U và Kruskal-Wallis giúp đảm bảo tính vững (robustness) và chính xác tuyệt đối khi so sánh sự khác biệt giữa các nhóm.

5. Chi phí triển khai các giải pháp đề xuất có vượt quá ngân sách của công ty không?

Không. Các giải pháp được thiết kế tối ưu hóa dựa trên nguồn lực nội tại: điều chỉnh cơ cấu phân phối quỹ lương thưởng theo năng suất thực tế, cải thiện quy trình giao tiếp nội bộ và huấn luyện an toàn lao động tại chỗ. Tổng ngân sách dự kiến chiếm dưới $3.5%$ quỹ lương hàng năm nhưng giúp tăng hiệu suất lao động toàn công ty lên trên $12%$.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hoàng Phương Thảo đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra thông qua việc kết hợp chặt chẽ giữa lý luận quản trị nhân lực hiện đại và kỹ thuật xử lý dữ liệu định lượng chuyên sâu. Kết quả nghiên cứu khẳng định 5 nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến động lực làm việc tại Công ty Cổ phần QLĐB & XDCT Thừa Thiên Huế với thứ tự mức độ tác động giảm dần: Lương thưởng & phúc lợi ($\beta = 0.368$), Quan hệ đồng nghiệp & cấp trên ($\beta = 0.264$), Điều kiện làm việc ($\beta = 0.201$), Bản chất công việc ($\beta = 0.153$), và Đào tạo & phát triển ($\beta = 0.127$).

Mô hình giải thích được $61.0%$ sự biến thiên của động lực làm việc, cung cấp luận cứ khoa học vững chắc để Ban Giám đốc HURAPECO tiến hành tái cấu trúc chính sách nhân sự, nâng cao năng lực cạnh tranh và đảm bảo sự phát triển bền vững của doanh nghiệp trong giai đoạn mới.