3.4.1. Xác định mẫu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là những người dân có tham gia vào dịch vụ công về đất đai tại huyện Quỳ Hợp, tỉnh Nghệ An. Thông thường trong nghiên cứu với cỡ mẫu đủ lớn sẽ cho độ tin cậy của kết quả nghiên cứu cao. Tuy nhiên, kích thước mẫu lớn bao nhiêu là đủ thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn phụ thuộc vào phương pháp sử dụng. Có nhà nghiên cứu cho rằng nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (Ước lượng khả năng tối đa – Maximum likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu là phải từ 100 đến 150 (Bollen, 1989), cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 200 (Hoelter, 1983). Theo Hair và Ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Tuy nhiên, Tabachnick và Fidell (1996) cho rằng để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất thì kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức.
n ≥ 8m + 50 Trong đó: - n: cỡ mẫu
- m: biến số độc lập của mô hình
Nếu dựa theo dân số huyện khoản hơn 116.958 người (27.862 hộ); theo số lượng giải quyết hồ sơ về đất đai tại huyện Quỳ Hợp, tính đến cuối năm 2013 Ủy ban nhân dân huyện đã tiếp nhận 13.786 hồ sơ, kết quả giải quyết đúng hạn là 11.630 hồ sơ, đạt tỉ lệ 84,44%. theo công thức tính kích thước mẩu với mức độ tin cậy 95%, độ sai số 0,5% ta tính được kích thước mẫu là 250.
Vậy để đảm bảo tính khả thi cao trong khảo sát, nghiên cứu sẽ tiến hành khảo sát khoảng 240 bảng câu hỏi. Để đạt mục tiêu đề ra sẽ tiến hành khảo sát 270 mẫu sau đó loại bỏ những mẫu không hợp lệ.
Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính nghiên cứu này gồm có sáu thành phần được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức. Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với 270 bảng câu hỏi được phát ra.
Kết thúc quá trình điều tra với 270 bảng câu hỏi phỏng vấn được phát ra. Sau khi thu thập và kiểm tra, 20 bảng bị loại do có quá nhiều mục hỏi bị bỏ trống. Cuối
cùng 250 bảng câu hỏi hoàn tất được sử dụng đạt tỷ lệ phản hồi hợp lệ 92,59%. Dữ liệu được mã hóa, nhập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 18.0.
3.4.2. Thang đo
Thang đo trong nghiên cứu này dựa vào lý thuyết và các thang đo đã được kiểm định của các nghiên cứu trước. Qua nghiên cứu định tính thang đo được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh của nghiên cứu, đặc điểm về văn hóa và điều kiện của bộ máy hành chính tại địa phương.
Thang đo của tất cả các biến quan sát của các nhân tố trong thành phần dịch vụ công về đất đai xây dựng dựa trên thang đo Liker cấp độ 5 tương ứng (theo mức độ đồng ý tăng dần):
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Không đồng ý Không có ý kiến Đồng ý Rất đồng ý Căn cứ vào kết quả thảo luận khẳng định các nhân tố (yếu tố) và tiêu chí (biến quan sát) phù hợp giữa thang đo lý thuyết và tình hình thực tế tại huyện Quỳ Hợp. Qua phân tích định tính cho thấy các câu hỏi trong thang đo dùng để nghiên cứu đều rõ ràng dễ hiểu và mỗi câu hỏi thể hiện được khía cạnh khác nhau của các nhân tố thành phần.
Bảng 3.2: Biến quan sát xác định các nhân tố tác động đến sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ công về đất đai tại huyện Quỳ Hợp
TT Thang đo Nguồn
Khả năng tiếp cận dịch vụ
1 Bảng hướng dẫn địa điểm làm việc của bộ phận tiếp nhận và trả kết quả rõ rang
Võ Nguyên Khanh (2011)
2 Phòng tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ hiện đại (máy vi tính, máy tra cứu hồ sơ…)
Võ Nguyên Khanh (2011)
3 Có trang web, email trong thực hiện dịch vụ đất đai Võ Nguyên Khanh (2011) 4 Cơ sở vật chất và các điều kiện hỗ trợ được trang bị đầy
đủ, có chất lượng.
Võ Nguyên Khanh (2011)
5 Cách bố trí, sắp xếp nơi tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ hợp lý Võ Nguyên Khanh (2011) 6 Trang phục của cán bộ nhân viên lịch sự, trang nhã Bổ sung điều chỉnh
Đội ngũ cán bộ, công chức
1 Giải thích, hướng dẫn thủ tục và các yêu cầu liên quan trong giải quyết hồ sơ rõ ràng
Lê Đình Ca (2012) 2 Cán bộ công chức có thái độ giao tiếp tốt Bổ sung điều chỉnh 3 Cán bộ tiếp nhận và xử lý hồ sơ phục vụ công bằng với tất
cả người dân Đỗ Văn Cường (2011)
4 Cán bộ công chức thành thạo chuyên môn nghiệp vụ Bổ sung điều chỉnh 5 Khi có yêu cầu bổ sung thủ tục, hồ sơ anh/chị được CBCC
hướng dẫn chi tiết
Lê Đình Ca (2012)
6 CBCC không gây nhũng nhiễu, phiền hà cho người dân
khi giải quyết hồ sơ Đỗ Văn Cường (2011)
7 CBCC giải quyết TTHC đúng theo quy định Đỗ Văn Cường (2011) Thời gian giải quyết
1 Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết hiện nay là hợp lý
Lê Đình Ca (2012)
2 Thời gian tiếp nhận và giao trả kết quả TTHC được công
khai rõ ràng Đỗ Văn Cường (2011)
3 Thời gian xử lý các thủ tục đất đai luôn chính xác và kịp
thời Đỗ Văn Cường (2011)
4 Thời gian tiếp nhận và trả kết quả nhanh chóng Tác giả đề xuất 5 Bố trí thời gian tiếp dân trong ngày thuận tiện cho người dân Tác giả đề xuất 6 Anh/chị không mất thời gian đi lại nhiều lần để giải quyết
các vấn đề về đất đai
Tác giả đề xuất
Chi phí sử dụng dịch vụ
1 Niêm yết công khai các loại phí, lệ phí sử dụng dịch vụ Lê Đình Ca (2012) 2 Mức phí và lệ phí phù hợp với thu nhập của người dân Ngô Đình Tráng (2009) 3 Anh/chị không phải chi trả phí ngoài quy định để giải
quyết thủ tục đất đai
Tác giả đề xuất
4 Mức phí và chất lượng dịch vụ được cung cấp là tương xứng
Tác giả đề xuất 5 Anh chị sẵn lòng trả mức phí cao hơn để có dịch vụ tốt
hơn
Tác giả đề xuất 6 Anh/chị tiết kiệm được chi phí khi chất lượng được nâng
cao
Cơ chế giám sát, khiếu nại, tố cáo
1 CBCC sẵn sàng lắng nghe, ghi nhận các ý kiến khiếu nại Tác giả đề xuất 2 Giải quyết thỏa đáng các kiến nghị, phản ánh của người
dân
Lê Đình Ca (2012) 3 Người dân được đề xuất những ý kiến bằng mọi phương
tiện. Đỗ Văn Cường (2011)
4 Công khai đường dây nóng, hòm thư góp ý, số điện thoại của các đồng chí lãnh đạo cho người dân
Lê Đình Ca (2012) 5 Các khiếu nại, tố cáo được giải quyết nhanh chóng Tác giả đề xuất 6 Người dân dễ dàng được phản ánh trực tiếp với lãnh đạo
của UBND huyện
Tác giả đề xuất Quy trình thủ tục hành chính
1 Yêu cầu các thành phần hồ sơ (các loại giấy tờ) về đất đai là hợp lý
Võ Nguyên Khanh (2011) 2 Quy trình, thủ tục về đất đai đơn giản, dễ tìm hiểu Võ Nguyên Khanh (2011) 3 Quy trình các bước xử lý hồ sơ đã được niêm yết là hợp lý Võ Nguyên Khanh (2011) 4 Anh/chị không phải đến làm việc nhiều nơi để giải quyết
TTHC
Tác giả đề xuất 5 Các quy định pháp luật thủ tục về đất đai là đầy đủ, phù
hợp
Võ Nguyên Khanh (2011) Sự hài lòng của anh/ chị
1 Anh/chị rất hài lòng với dịch vụ đất đai tại UBND huyện Tác giả đề xuất 2 Anh/chị hài lòng với cung cách phục vụ của UBND huyện Tác giả đề xuất 3 Theo anh/chị dịch vụ đất đai tại UBND huyện đáp ứng
nhu cầu cần thiết cho bản thân anh/chị
Tác giả đề xuất 4 Nhìn chung, anh/chị hài lòng khi thực hiện dịch vụ đất đai
tại UBND huyện
Tác giả đề xuất
3.4.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập xong dữ liệu từng người tiêu dùng, các bảng phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu, mã hóa, nhập liệu và làm sạch bằng phần mềm SPSS 18.0.
Tiếp theo là thực hiện phân tích dữ liệu bằng các công cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy cronbach alpha của các thang đo, phân tích các nhân tố khám (EFA), phân tích hồi qui.
* Phương pháp thống kê mô tả
Khái niệm: Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ
liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu.
Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng, có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
- Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
* Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Công thức của hệ số Cronbach’s Alpha là:
N
=
[1 + (N – 1)]
Trong đó: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang
nghiên cứu mới. Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được vì hệ số Cronbach’s Alpha chỉ là giới hạn dưới của độ tin cậy của thang đo và còn nhiều đại lượng đo lường độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, nên ở giai đoạn đầu khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 là chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
* Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Phân tích nhân tố khám phá được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
- Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa của EFA. Factor loading lớn hơn 0,3 là tối thiểu; lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng; lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA 0,5≤KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Jabnoun và Al-Tamimi (2003) tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Kiểm định Bartlett’s test sphericity xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết H0.
- Phương sai trích (cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát (hay dữ liệu) được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%.
- Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, và các nhân tố không có sự tương quan lẫn nhau.
- Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue (Determination based on eigenvalue): chỉ giữ lại những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội sẽ được ứng dụng trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của người dân.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Phân tích hồi qui đa biến: là một phương pháp được sử dụng dùng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Phương trình hồi qui tuyến tính đa biến có dạng:
Yi = β0 + β1X1i +β2X2i +... +βpXpi +e
Mục đích của việc phân tích hồi qui đa biến là dự đoán mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập. Theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc - 2008) các tham số quan trọng trong phân tích hồi qui đa biến bao gồm:
Hệ số hồi qui riêng phần Bk: là hệ số đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Y khi Xk thay đổi một đơn vị, giữa các biến độc lập còn lại không đổi.
Hệ số xác định R2 điều chỉnh: Hệ số xác định tỉ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập trong mô hình hồi qui. Đó cũng là thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi qui theo qui tắc R2 càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mô hình. Trong tình huống này R2 điều chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.
Kiểm định F trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết Ho của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận mô hình hồi qui tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Chẩn đoán mô hình hồi quy:
Mô hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng trên các giả thiết sau (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008):
(1) Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
(2) Các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng đa cộng tuyến.
(3) Giả định phân phối chuẩn của phần dư. (4) Giả định phương sai của sai số không đổi.
(5) Giả định về tính độc lập của các phần dư (vì dữ liệu thu thập không phải là dữ liệu chuỗi, nên giả định này khó bị vi phạm).
Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter được thực hiện với các giả định trên và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Nếu các giả thiết trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Giả định các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng đa cộng