Để thực hiện nghiên cứu về sự hài lòng của DN đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ
về thuế tại Cục Thuế TT Huế, tác giả sử dụng nhiều phương pháp nhưng phương pháp
chủ yếu là phương pháp nghiên cứu định lượng có sự phối hợp sử dụng phương pháp
nghiên cứu định tính. Đề tài nghiên cứu “Sự hài lòng của DN” là một nghiên cứu điều
tra trong đó những phản hồi của DN thu thập từ phiếu khảo sát điều tra là nguồn thông tin quan trọng nhất được dùng trong quá trình nghiên cứu. Đối với nghiên cứu khảo sát
điều tra, các dữ liệu thu thập sẽ mang tính khách quan hơn do hạn chếđược các ý kiến chủ quan của người viết. Do đó, quá trình phân tích và xử lý dữ liệu sẽđưa ra kết quả có độ tin cậy và tổng quan cao, có thểđược áp dụng cho những nghiên cứu sau đó với sốlượng mẫu nhiều hơn.
Đề tài nghiên cứu được thực hiện thông qua hai bước chính: nghiên cứu sơ bộ
và nghiên cứu chính thức, và quy trình thực hiện được thể hiện ởSơ đồ 3.1 3.1.1.1. Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua phương pháp định tính để điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng trong đo lường các khái niệm nghiên cứu.
- Phỏng vấn: Trên cơ sở lý thuyết về CLDV, mô hình lý thuyết nghiên cứu, tác giã xây dựng thang đo dự kiến. Kế tiếp thông qua công tác phỏng vấn, phỏng vấn sâu
đối tượng là DN có nhu cầu thường xuyên tư vấn thuế về một số khía cạnh liên quan
đến sự hài lòng đối với CLDV, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuế và phỏng vấn lấy thêm ý kiến của đại diện lãnh đạo một số phòng chức năng; những CBCC có kinh nghiệm làm công tác TTHT và phục vụ tại bộ phận “một cửa” thuộc VP Cục Thuếđể tham khảo lấy ý kiến góp ý về các biến quan sát của thang đo dự kiến nhằm đảm bảo tính khách
quan, đầy đủ của thang đo. Các thông tin phỏng vấn sẽđược thu thập, tổng hợp để làm
cơ sở cho việc khám phá, bổ sung điều chỉnh các nhân tố để đo lường theo mô hình nghiên cứu đã dự kiến. Là cơ sở thiết kế bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng.
- Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát điều tra DN: Căn cứ các thành phần nhân tố
đó bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế (Phụ lục 1: Bảng câu hỏi định tính); nghiên cứu định lượng sẽ được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát chi tiết. Để đảm bảo tính chính xác, bảng câu hỏi đã được thực hiện theo tiến trình như sau: (1) Xem xét các tài liệu tham khảo vào nhận dạng các biến liên quan tới nghiên cứu; (2) Phỏng vấn các chuyên gia có kinh nghiệm để chọn ra các biến phù hợp trong ngành thuế; (3) Lập ra bảng câu hỏi dựa trên kết quả xem xét tài liệu, từ thực tế, ý kiến thu được qua phỏng vấn cũng như tham khảo các nghiên cứu đi trước; (4) Kiểm tra thử nghiệm để đảm bảo rằng các đối tượng được hỏi dễ dàng hiểu nội dung các câu hỏi để trả lời.
Bảng câu hỏi được thiết kế gồm 2 phần như sau: Phần I: Các câu hỏi khảo sát sự hài lòng của DN về CLDV. Phần II. Một số thông tin chung về cá nhân người phỏng vấn và DN.
- Hiệu chỉnh thang đo:
Bảng câu hỏi sau khi qua khảo sát thử một số DN, các chuyên gia trong ngành Thuế đã được điều chỉnh lại thông tin câu hỏi được rõ ràng, đầy đủ hơn, sát thực với từng nhân tố . Lúc này, thang đo đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế của Cục Thuế
chính thức còn 75 biến (giảm 14 biến so với ban đầu tác giả xây dựng và điều chỉnh lại nội dung các biến quan sát cho phù hợp với thực tế và tránh trùng lắp), thang đo sự hài lòng của DN còn 1 biến đánh giá tổng quát sự hài lòng chung (giảm 8 biến). Như vậy thang đo sau hiệu chỉnh gồm có:
+ Thang đo CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế gồm 6 thành phần: Độ tin cậy (14 biến), giảm 3 biến so với ban đầu; Sự đáp ứng (15 biến), giảm 3 biến so với ban đầu; Sự phục vụ của công chức ( 10 biến), giảm 2 biến so với ban đầu; Sự cảm thông (7 biến) giảm 1 biến so với ban đầu; Điều kiện phục vụ, đón tiếp (12 biến), giảm 3 biến so với ban đầu; Thủ tục hành chính (10 biến), giảm 1 biến so với ban đầu; Tiếp cận dịch vụ(7 biến), giảm 1 biến so với ban đầu.
+ Thang đo Sự hài lòng của DN: (1 biến chung), giảm 8 biến so với ban đầu.
(Phụ lục 2: Bảng câu hỏi khảo sát chính thức)
3.1.1.2. Nghiên cứu chính thức
Được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, nghĩa là thông
qua dữ liệu thu được từ khảo sát DN tiến hành thực hiện sàng lọc xử lý phân tích, kiểm tra bằng phần mềm SPSS 11.5 để đánh giá độ tin cậy và các giá trị của thang đo, kiểm
định các giả thuyết (sự phù hợp) trong mô hình lý thuyết nghiên cứu.
- Phương pháp thu thập thông tin
Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp cho DN thông qua các buổi Hội nghị đối thoại, tập huấn chính sách thuế mới, phổ biến sử dụng hóa đơn, triển khai khai thuế
qua mạng, khi DN đến nộp tờ khai thuế, quyết toán thuế…vv
Như vậy, sau khi thu thập được số lượng mẫu thích hợp, tác giã sử dụng công cụ phần mềm SPSS 11.5 để phân tích dữ liệu (phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy bội) với thang đo chính thức được mã hóa (Phụ lục 3: Thang đo
được mã hóa) nhằm làm cho quá trình tóm tắt, phân tích và nhập liệu dễ dàng và hiệu quả hơn. Ngoài ra để nghiên cứu phân tích so sánh sâu ý kiến đánh giá giữa các đối
tượng điều tra khảo sát (theo nhóm DN), tác giảđã phân chia thành 2 nhóm DN đó là:
nhóm DNV&N (có tổng nguồn vốn dưới 100 tỷđồng - Căn cứ theo NĐ 56/2009/NĐ-
CP ngày 30/6/2009 của CP) và nhóm DN lớn (có tổng nguồn vốn trên 100 tỷđồng).
- Kích thước mẫu (n)
Là số lượng đối tượng quan sát phải thu thập thông tin cần thiết cho ghiên cứu
đạt độ tin cậy nhất định. Trong phương pháp phân tích dữ liệu có sử dụng phương
pháp phân tích nhân tố mà phân tích này cần cỡ mẫu phải đủ lớn.
Ước lượng cỡ mẫu theo công thức: N = Σ số biến x 5 [25]
Mô hình nghiên cứu có 75 câu hỏi, nên kích thước mẫu tối thiểu được áp dụng trong phân tích nhân tốEFA đối với DN phải là 75 x 5 = 375 mẫu. VP Cục Thuế tỉnh TT Huế hiện đang quản lý khoảng 1400 tổ chức (trong đó có trên 1100 DN, số còn lại
là đơn vị Sự nghiệp thu phí, lệ phí). Đểđảm bảo số mẫu tối thiểu dùng cho khảo sát dự
kiến 500 bảng hỏi được gửi phỏng vấn DN (để loại trừ những phiếu không hợp lệ).
3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Bước 1: Căn cứ vào lý thuyết (CLDV, thang đo Servqual, sự hài lòng khách
hàng…), nghiên cứu dựa vào các mô hình của các nhà nghiên cứu trước và thông qua
nghiên cứu định tính đểđưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất;
Bước 2: Xây dựng thang đo dự kiến
Bước 3: Nghiên cứu sơ bộđịnh tính bằng cách phỏng vấn với cỡ mẫu n = từ 15
đến 20 DN (lựa chọn đại diện mỗi loại hình DN khoảng từ 3-4 mẫu) là những đối tượng
có trình độ chuyên môn, am hiểu, thâm niên công tác và thường xuyên sử dụng dịch vụ
Bước 4: Trên cơ sở thông tin thu thập được từ kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính, hiệu chỉnh thang đo dự kiến đểcó được thang đo hiệu chỉnh;
Bước 5: Thông qua dữ liệu thông tin thu thập được từ kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính, đánh giá sơ bộ về độ tin cậy và các giá trị của thang đo hiệu chỉnh. Từ đó, điều chỉnh thang đo để hình thành thang đo chính thức;
Bước 6: Tiến hành nghiên cứu chính thức bằng bảng câu hỏi (trên cơ sở thang
đo chính thức) với cỡ mẫu dự kiến n 500 DN (kiểm tra hệ số Cronbach Alpha, phân
tích nhân tố khám phá EFA);
Bước 7: Phân tích dữ liệu bởi mô hình hồi quy đa biến với phần mềm SPSS
11.5 để kiểm định giả thuyết trong mô hình lý thuyết, kiến nghịđề xuất giải pháp.
Sơ đồ 3.1: Sơ đồ quy trình nghiên cứu 3.3. XÂY DỰNG THANG ĐO LƯỜNG
Mức độ hài lòng được DN thông thường được đánh giá dưới nhiều gốc độ và
khía cạnh khác nhau; theo Rennis Likert, (1932), mỗi nội dung được đo lường bởi
Mô hình và giả thuyết
nghiên cứu Thang đo dự kiến Cơ sở l ý thuyết và kết quả
nghiên cứu trước - Chất lượng dịch vụ - Thang đo Servqual - Sự hài lòng khách hàng
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ định tính: Phỏng vấn chuyên gia thuế, DN Hiệu chỉnh thang đo Thang đo chính thức Nghiên cứu chính thức, n=500, kiểm định đánh giá sơ bộthang đo: Phân
tích độ tin cậy; Phân tích nhân tố khám phá EFA; ANOVA; Thống kê
mô tả; Thống kê suy luận
- Loại bỏ các biến có hệ sốtương quan
biến – tổng nhỏ
- Kiểm tra hệ số Cronbach Alpha - Loại bỏ các biến có trọng số EFA nhỏ
- Kiểm tra các nhân tố rút trích - Kiểm tra phương sai rút trích
Kiểm định mô hình lý thuyết: Phân tích hồi quy đa biến; Kiểm định giả
thuyết; Đề xuất giải pháp
Thang đo dự kiến
thang đo Likert gồm 5 mức độ sau: Mức (1): Rất không hài lòng; Mức (2): Không hài lòng; Mức (3): Bình thường; Mức (4): Hài lòng; Mức (5): Rất hài lòng
Sau khi thiết kế bảng câu hỏi xong, tiếp tục khảo sát tham khảo ý kiến thử
nghiệm. Dựa vào kết quả thử nghiệm bảng câu hỏi, một vài chỉnh sửa đã được thực hiện đểđảm bảo những đối tượng tham gia phỏng vấn hiểu rõ ràng bảng câu hỏi đặt ra.
Thang đo chính thức đã thực hiện xong và tiến hành gởi khảo sát ý kiến các DN (chủ
yếu gửi thông qua các hội nghị tấp huấn, đối thoại DN do Cục Thuế tổ chức).
3.4. PHƯƠNG PHÁP VÀ THỦ TỤC PHÂN TÍCH
- Lập bảng thống kê mô tả nhóm theo các thuộc tính như: Giới tính, độ tuổi, chức vụ, trình độ, loại hình DN, quy mô DN (vốn DN), ngành nghề…Thông qua mô tả
mẫu chúng ta có được thông tin sơ bộ về phân loại DN. Đối với thống kê mô tả các biến quan sát, thông qua hệ số mean từ thang đo Likert 5 mức độ, cho ta thấy được việc đánh giá CLDV từ DN, nếu mean của biến quan sát càng cao thì chứng tỏ DN
đánh giá cao quan sát đó.
- Nghiên cứu phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha: Phương pháp này cho
phép khi 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 thông qua hệ số Cronbach alpha. 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 nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 8.0 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.[2,24]
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis): [13,33] [15] Là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp
này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và sử
dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Được phân tích sau khi đánh giá độ
tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ
tin cậy.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong
khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn
0.5 thì phân tích nhân tố có khảnăng không thích hợp với các dữ liệu.
Bên cạnh đó, trong phân tích nhân tố sử dụng đại lượng Bartlett (Bartlett’s test
of sphericity) để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Đại lượng này có giá trị càng lớn thì ta càng có nhiều khả năng bác bỏ
giả thuyết H0 này, thông thường mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett phải nhỏ hơn
hoặc bằng 0.05 thì phân tích nhân tố có khảnăng thích hợp.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định sốlượng nhân
tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình
(Gerbing & Anderson, 1988). Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên
được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏhơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố
(component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated
component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố
và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích
nhân tố principal components với phép xoay Varimax nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0.5 (*) thì mới có ý nghĩa thực tiễn và đạt yêu cầu.
- Xây dựng phương trình hồi quy, kiểm định giả thuyết: [13]
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai
VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định vềđa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số RP
2 P
(R square) cho biết
(*) Theo Hair & Ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall nternational, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading >0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading >0.4 được xem là quan trọng, >0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & Ctg (1998,111) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading >0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading >0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải >0.75
mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng.
Tóm tắt chương 3: Trên cơ sở nội dung của Chương 2, Chương này tác giả đã đưa ra phương pháp nghiên cứu, gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Việc nghiên cứu sơ bộ là cơ sở thiết kế xây dựng thang đo dự kiến và phỏng vấn, thảo luận, lấy ý kiến đưa ra thang đo chính thức; bảng câu hỏi khảo sát nghiên cứu chính thức về sự hài lòng của DN đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuế TT Huếđược phát khảo sát trực tiếp DN. Thông qua dữ liệu thu thập được từ khảo sát trực tiếp DN sẽđược mã hóa, kiểm tra, nhập và xử lý thông qua phần mềm SPSS 11.5
Để phục vụ cho công tác nghiên cứu được thuận lợi, tác giả đã xây dựng quy trình nghiên cứu cụ thểcác bước thực hiện, xây dựng thang đo lường và phương pháp
- thủ tục phân tích thực hiện trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽđược thực hiện
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN