Original Title: MỐI QUAN HỆ GIỮA TÍNH CÁCH CÁ NHÂN, KẾT QUẢ CÔNG VIỆC VÀ Ý ĐỊNH NGHỈ VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TRONG LĨNH VỰC NGƯ NGHIỆP VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Source: tapchi.ftu.edu.vn
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ទំនាក់ទំនងរវាងបុគ្គលិកលក្ខណៈ ដំណើរការការងារ និងបំណងលាឈប់ពីការងាររបស់មន្ត្រីរាជការក្នុងវិស័យជលផលនៅតំបន់ដីសណ្ដទន្លេមេគង្គ

ចំណងជើងដើម៖ MỐI QUAN HỆ GIỮA TÍNH CÁCH CÁ NHÂN, KẾT QUẢ CÔNG VIỆC VÀ Ý ĐỊNH NGHỈ VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TRONG LĨNH VỰC NGƯ NGHIỆP VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

អ្នកនិពន្ធ៖ Nguyễn Danh Nam (Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội), Uông Thị Ngọc Lan (Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế

វិស័យសិក្សា៖ Human Resource Management

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការផ្លាស់ប្តូរការងារ និងកង្វះធនធានមនុស្ស ដោយស្វែងយល់ពីឥទ្ធិពលនៃបុគ្គលិកលក្ខណៈបុគ្គលទៅលើដំណើរការការងារ និងបំណងលាឈប់ពីការងាររបស់មន្ត្រីរាជការក្នុងវិស័យជលផលនៅតំបន់ដីសណ្ដទន្លេមេគង្គ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដោយផ្អែកលើការស្ទង់មតិ និងការវិភាគទិន្នន័យតាមបែបស្ថិតិ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Confirmatory Factor Analysis (CFA)
ការវិភាគកត្តាបញ្ជាក់
អាចវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជឿជាក់ និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃរង្វាស់នៅក្នុងគំរូស្រាវជ្រាវបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ វាជួយធានាថាទិន្នន័យពិតជាឆ្លើយតបនឹងទ្រឹស្តីដែលបានស្នើឡើងមែន។ ទាមទារទំហំគំរូទិន្នន័យធំ (Large sample size) និងមិនអាចវាស់វែងឥទ្ធិពលនៃហេតុនិងផលរវាងអថេរឯករាជ្យ និងអថេរអាស្រ័យបានដោយផ្ទាល់នោះទេ។ សន្ទស្សន៍ស័ក្តិសមរបស់គំរូទទួលលទ្ធផលល្អ៖ CMIN/df = 2.322, GFI = 0.906, CFI = 0.920, RMSEA = 0.046។
Structural Equation Modeling (SEM)
គំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការវាស់វែងឥទ្ធិពលផ្ទាល់ ឥទ្ធិពលប្រយោល និងឥទ្ធិពលសរុបរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ វាផ្តល់នូវការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីទំនាក់ទំនងដ៏ស្មុគស្មាញ។ ទាមទារកម្មវិធីស្ថិតិជំនាញ និងចំណេះដឹងខ្ពស់ក្នុងការកសាងគំរូ ព្រមទាំងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការបកស្រាយលទ្ធផល ប្រសិនបើទិន្នន័យមិនប្រក្រតី។ បញ្ជាក់ថាភាពម៉ត់ចត់មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានដល់ដំណើរការការងារ (λ=0.384) ខណៈដំណើរការការងារមានឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានដល់បំណងលាឈប់ (λ=-0.231)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីតម្លៃធនធានហិរញ្ញវត្ថុនោះទេ ប៉ុន្តែវាទាមទារកម្មវិធីស្ថិតិជំនាញ និងពេលវេលាសម្រាប់ការចុះប្រមូលទិន្នន័យពីបុគ្គលិកគោលដៅ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសគំរូតាមភាពងាយស្រួល (Convenience Sampling) ទៅលើមន្ត្រីរាជការវិស័យជលផលតែមួយគត់នៅតំបន់ដីសណ្ដទន្លេមេគង្គនៃប្រទេសវៀតណាម។ កត្តានេះអាចធ្វើឱ្យមានភាពលម្អៀង (Bias) ដោយសារតែវាមិនតំណាងឱ្យមន្ត្រីរាជការក្នុងវិស័យផ្សេងៗទៀត ឬតំបន់ផ្សេងទៀតឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា ការយល់ដឹងពីចំណុចនេះគឺសំខាន់ណាស់ ដើម្បីកុំឱ្យយើងយកលទ្ធផលនេះទៅអនុវត្តដោយផ្ទាល់លើវិស័យផ្សេងដោយមិនមានការសិក្សាបន្ថែមក្នុងបរិបទវប្បធម៌ការងាររបស់ខ្មែរ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រនៃការប្រើប្រាស់គំរូគុណលក្ខណៈបុគ្គលទាំងប្រាំ (Big Five) ដើម្បីវាយតម្លៃការងារ និងការលាឈប់ គឺពិតជាមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ស្ថាប័ននៅកម្ពុជា។

ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវនេះនឹងជួយឱ្យអ្នកដឹកនាំ និងអ្នកគ្រប់គ្រងនៅកម្ពុជាធ្វើការសម្រេចចិត្តបានត្រឹមត្រូវជាងមុនក្នុងការជ្រើសរើស គ្រប់គ្រង និងរក្សាធនធានមនុស្សឱ្យនៅក្បែរស្ថាប័នបានយូរអង្វែង។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាទ្រឹស្ដីមូលដ្ឋាននៃបុគ្គលិកលក្ខណៈ: ស្វែងយល់ឱ្យបានច្បាស់ពីទ្រឹស្តី Big Five Personality Traits (OCEAN) និងទំនាក់ទំនងរបស់វាទៅនឹងកម្រិតនៃកិច្ចការងារ តាមរយៈការអានឯកសារស្រាវជ្រាវផ្នែក Organizational Behavior និង Human Resource Management
  2. រៀបចំឧបករណ៍ស្ទង់មតិ និងប្រមូលទិន្នន័យ: បង្កើតកម្រងសំណួរដោយដកស្រង់ចេញពីស្តង់ដារ NEO PI-R រួចបកប្រែ និងកែសម្រួលឱ្យសមស្របនឹងបរិបទប្រទេសកម្ពុជា។ បន្ទាប់មក ប្រើប្រាស់ Google FormsKoboToolbox ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីបុគ្គលិកនៅក្នុងស្ថាប័នគោលដៅ។
  3. សម្អាតទិន្នន័យ និងសាកល្បងភាពជឿជាក់: បន្ទាប់ពីប្រមូលទិន្នន័យរួចរាល់ ត្រូវប្រើប្រាស់ Microsoft Excel ដើម្បីសម្អាតចោលនូវទិន្នន័យដែលបំពេញមិនគ្រប់គ្រាន់។ បន្ទាប់មកទាញទិន្នន័យចូល SPSS ដើម្បីធ្វើការវាស់ស្ទង់ភាពជឿជាក់ដោយប្រើ Cronbach's Alpha និងវិភាគ EFA
  4. កសាងគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (SEM): ប្រើប្រាស់កម្មវិធី IBM SPSS AMOSSmartPLS ដើម្បីធ្វើការវិភាគ Confirmatory Factor Analysis (CFA) ដើម្បីមើលភាពស័ក្តិសមនៃគំរូរង្វាស់ និងបន្តរត់ម៉ូដែល SEM ដើម្បីរកមើលឥទ្ធិពលរវាងបុគ្គលិកលក្ខណៈ ការងារ និងបំណងលាឈប់។
  5. បកស្រាយលទ្ធផល និងផ្តល់អនុសាសន៍យុទ្ធសាស្ត្រ: ធ្វើការសន្និដ្ឋានពីមេគុណ (Path Coefficients) ដែលទទួលបាន រួចសរសេរជារបាយការណ៍ណែនាំជាក់ស្តែងជូនដល់ផ្នែកធនធានមនុស្ស (HR) អំពីរបៀបរៀបចំបុគ្គលិកឱ្យត្រូវនឹងការងារ និងវិធីសាស្ត្រកាត់បន្ថយភាពតានតឹងដើម្បីកាត់បន្ថយការលាឈប់។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Structural Equation Modeling (SEM) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវការវិភាគកត្តា (Factor Analysis) និងការវិភាគតំរែតំរង់ (Regression Analysis) ដើម្បីវាស់វែងឥទ្ធិពលផ្ទាល់ និងប្រយោលរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីគណនាថា តើបុគ្គលិកលក្ខណៈមានឥទ្ធិពលកម្រិតណាទៅលើលទ្ធផលការងារ និងបំណងចង់ឈប់ពីការងារ។ ប្រៀបដូចជាការគូសផែនទីបណ្ដាញផ្លូវដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីមើលថាផ្លូវណាខ្លះភ្ជាប់ទៅទីក្រុងណាខ្លះ និងមានឥទ្ធិពលដល់លំហូរចរាចរណ៍រួមយ៉ាងដូចម្តេច។
Confirmatory Factor Analysis (CFA) ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិមួយដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីបញ្ជាក់ ឬផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើរង្វាស់ (សំណួរក្នុងកម្រងស្ទង់មតិ) ពិតជាអាចវាស់វែងកត្តាដែលយើងចង់វាស់វែងបានត្រឹមត្រូវ និងស៊ីសង្វាក់គ្នាតាមទ្រឹស្តីដែលបានកំណត់ទុកជាមុនឬអត់។ ប្រៀបដូចជាការយកជញ្ជីងដែលទើបនឹងទិញថ្មីទៅថ្លឹងដុំដែកដែលដឹងទម្ងន់ស្រាប់ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាជញ្ជីងនោះពិតជាថ្លឹងបានត្រឹមត្រូវមែន។
Exploratory Factor Analysis (EFA) ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិប្រើសម្រាប់ស្វែងរកទម្រង់លាក់កំបាំង ឬចង្កោមនៃអថេរដែលមានទំនាក់ទំនងគ្នាពីក្នុងទិន្នន័យដ៏ច្រើន សំដៅបង្រួមទិន្នន័យឱ្យនៅតិច ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការចាត់ថ្នាក់ និងស្វែងយល់។ ប្រៀបដូចជាការតម្រៀបសៀវភៅរាប់ពាន់ក្បាលទៅតាមប្រភេទ (ប្រវត្តិសាស្ត្រ វិទ្យាសាស្ត្រ ប្រលោមលោក) ដើម្បីងាយស្រួលរកដោយមិនបាច់ដឹងចំណងជើង។
Cronbach's Alpha ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលវាស់វែងភាពជឿជាក់ (Reliability) ឬភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃសំណួរនៅក្នុងកម្រងសំណួរស្ទង់មតិ។ តម្លៃចាប់ពី 0.6 ឬ 0.7 ឡើងទៅ បង្ហាញថាសំណួរទាំងនោះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបញ្ហាតែមួយ និងអាចយកជាការបាន។ ប្រៀបដូចជាការបាញ់ព្រួញច្រើនដងទៅលើផ្ទាំងស៊ីប បើព្រួញទាំងអស់ប្រមូលផ្តុំគ្នានៅកន្លែងតែមួយជានិច្ច នោះបញ្ជាក់ថាអ្នកបាញ់មានភាពជឿជាក់ និងច្បាស់លាស់ខ្ពស់។
Turnover Intention ជាការគិត បំណងប្រាថ្នា ឬការវាយតម្លៃផ្លូវចិត្តរបស់បុគ្គលិកក្នុងការចាកចេញពីស្ថាប័នឬក្រុមហ៊ុនដែលពួកគេកំពុងបម្រើការងារ មុនពេលដែលពួកគេសម្រេចចិត្តដាក់ពាក្យលាឈប់ជាផ្លូវការ (Actual Turnover)។ ប្រៀបដូចជាការមើលរកមើលផ្ទះថ្មីនៅលើអ៊ីនធឺណិត និងត្រៀមរៀបចំឥវ៉ាន់ មុនពេលអ្នកសម្រេចចិត្តរើចេញពីផ្ទះចាស់។
Big Five Personality Traits ជាទ្រឹស្តីចិត្តសាស្ត្រដ៏ល្បីល្បាញដែលបែងចែកបុគ្គលិកលក្ខណៈរបស់មនុស្សជា ៥ វិមាត្រធំៗគឺ៖ ភាពបើកចំហទទួលយកបទពិសោធន៍ថ្មីៗ (Openness) ភាពម៉ត់ចត់និងយកចិត្តទុកដាក់ (Conscientiousness) ភាពរួសរាយរាក់ទាក់ (Extroversion) ភាពចុះសម្រុងជាមួយអ្នកដទៃ (Agreeableness) និងភាពមិនស្ថិតស្ថេរនៃអារម្មណ៍ (Neuroticism)។ ប្រៀបដូចជាការប្រើប្រាស់ពណ៌គោលទាំង ៥ ដើម្បីលាយបញ្ចូលគ្នាក្នុងកម្រិតផ្សេងៗគ្នា បង្កើតបានជាផ្ទាំងគំនូរនៃអត្តចរិតដ៏ពិសេសរបស់មនុស្សម្នាក់ៗ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖