Theo Vinod Kumar, Deregouska (2003), mô hình SEM gồm hai mô hình có liên quan với nhau là mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Cảhai mô hình đều được
xác định cụ thể bởi nhà nghiên cứu: U
Mô hình đo lường:U còn gọi là mô hình nhân tố, mô hình ngoài, diễn tả cách các biến quan sát thể hiện và giải thích các biến tiềm ẩn thế nào: tức là diễn tả cấu trúc nhân tố (biến tiềm ẩn), đồng thời diễn tảcác đặc tính đo lường (độ tin cậy, độ giá trị) của các biến quan sát. Các mô hình đo lường cho các biến độc lập có thểđơn hướng, có thểtương quan hay có thểxác định các biến tiềm ẩn bậc cao hơn. Mô hình đo lường cho thấy các liên hệ thống kê giữa các biến quan sát, ta có thể dùng để chuẩn hoá mô hình cấu trúc cơ bản. Các biến tiềm ẩn được nối kết bằng các quan hệ dạng hồi quy chuẩn hoá, tức là ước lượng các giá trị cho các hệ số hồi quy. Mô hình đo lường dùng phân tích nhân tố để đánh giá mức độ mà biến quan sát tải lên các khái niệm tiềm ẩn của chúng. Để đánh giá độ giá trị (hội tụ và phân biệt) của các biến quan sát sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và ma trận Covariance dựa trên mô hình SEM.
U
Mô hình cấu trúc:UXác định các liên kết (quan hệ nhân quả) giữa các biến tiềm
ẩn bằng mũi tên nối kết, và gán cho chúng các phương sai giải thích và chưa giải thích, tạo thành cấu trúc nhân quảcơ bản. Biến tiềm ẩn được ước lượng bằng hồi quy bội của các biến quan sát. Mô hình SEM không cho phép sử dụng khái niệm biểu thị bởi biến
quan sát đơn. Thông thường biến tiềm ẩn đo lường bởi ít nhất là trên một biến, hay từ 3 đến tối đa là 7 biến quan sát. (Hair và cộng sự, 2000)
Theo sơ đồ cấu trúc của mô hình nghiên cứu chính thức (Hình 2.9), Phân tích
sơ đồ đường hay còn gọi là mô hình nhân quả, tập trung vào việc khảo sát mạng lưới quan hệ giữa các biến đo lường, mối quan hệ nhân quả giữa hai hay nhiều biến, cường
độ của các quan hệ trực tiếp và gián tiếp, có thể phân tích cả các quan hệ trung gian.
Bảng 3.3. Các yếu tốtác động trực tiếp và gián tiếp mô hình cấu trúc tuyến tính Các yếu tốtác động Các yếu tố bịtác động Cảm nhận chất lượng dịch vụ chung (OSQ) Sự hài lòng (SAT) Phương tiện hữu hình Trực tiếp (TAN) Gián tiếp + + Độ tin cậy Trực tiếp (REL) Gián tiếp + + Sựđáp ứng Trực tiếp (RES) Gián tiếp + + Tính năng an toàn Trực tiếp (ASS) Gián tiếp + + Sựđồng cảm Trực tiếp (EMP) Gián tiếp + + Cảm nhận chất lượng Trực tiếp
dịch vụ chung (OSQ) Gián tiếp
+
(Nguồn: nghiên cứu của tác giả) Nguyên tắc kiểm định trong mô hình cấu trúc tuyến tính SEM:
(1) Kiểm tra độ tin cậy của thang đo: Bằng hệ số Cronbach’s Alpha (Hair và cộng sự, 1998, Segar, 1997); Ước lượng các hệ số hồi quy và giá trị thống kê t; Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): thực hiện trên mô hình đo lường để loại các biến có hệ
số tải nhân tố tiềm ẩn thấp. Có thể thực hiện kiểm định CFA trên từng mô hình con
trước khi kiểm định mô hình tổng thể (tập hợp các mô hình con để kiểm định đồng thời); Thống kê SMC (Square Multiple Correlation) cho mỗi khái niệm tiềm ẩn ngoại sinh (kết quả phân tích CFA của mô hình đo lường nêu trên), tương tự hệ số RP
2 P
trong hồi quy tuyến tính, SMC là phương sai giải thích của mỗi khái niệm tiềm ẩn. (Bollen, 1989).
39T (2) Mức độ phù hợp của tổng thể mô hình:
Bản chất của mô hình SEM là đòi hỏi các nhà nghiên cứu trước hết thực hiện khai báo các giá trị xuất phát ban đầu được gọi là mô hình giả thiết. Từ mô hình giả
thiết, thông qua một chuỗi vòng lặp các chỉ số biến đổi để cuối cùng cung cấp cho nhà
nghiên cứu một mô hình xác lập, có khả năng giải thích tối đa sự phù hợp giữa mô hình với bộ dữ liệu thu thập thực tế. Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tếđược
đánh giá thông qua các tiêu chí về mức độ phù hợp như sau:
Kiểm định Chi-Square (χ2): biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của toàn bộ
mô hình tại mức ý nghĩa pv = 0.05 (Joserkog & Sorbom, 1989). Điều này thực tế rất khó xảy ra bởi vì χ2 rất nhạy với kích thước mẫu lớn và độ mạnh của kiểm định, nên thực tếngười ta dùng chỉ sốχ2 /df đểđánh giá,
Tỷ số Chi-Square/bậc tựdo (χ2 / df): Cũng dùng đểđo mức độ phù hợp một cách chi tiết hơn của cả mô hình. Một số tác giảđề nghị 1 < χ2/df < 3 (Hair và cộng sự, 1998); một số khác đề nghị χ2 càng nhỏ càng tốt (Segar, Grover, 1993) và cho rằng
χ2/df < 3 (Chin & Todd, 1995). Ngoài ra, trong một số nghiên cứu thực tế người ta phân biệt ra 2 trường hợp: χ2/df < 5 (với mẫu n > 200); hay χ2/df < 3 (khi cỡ mẫu n <
200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995).
Các chỉ số liên quan khác: GFI, AGFI, CFI, NFI, v.v… có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Nếu các giá trị đạt giá trị tới 1, ta nói mô hình là hoàn hảo. (Segar, Grover, 1993 & Chin, Todd, 1995). Ý nghĩa các chỉ số gồm:
GFI: đo độ phù hợp tuyệt đối (không điều chỉnh bậc tự do) của mô hình cấu
trúc và mô hình đo lường với bộ dữ liệu khảo sát.
AGFI: Điều chỉnh giá trị GFI theo bậc tự do trong mô hình.
NFI: đo sự khác biệt phân bố chuẩn của χ2 giữa mô hình độc lập (đơn nhân tố, có các hệ số bằng 0) với phép đo phương sai và mô hình đa nhân tố.
NFI = (χ2 null - χ2 proposed) / χ2 null = (χ2 Mo - χ2 Mn) / χ2 Mo Trong đó: Mo : Mô hình gốc; Mn : Mô hình phù hợp.
Giá trị đề nghị NFI > 0.9 (Hair et al, 1998 & Chin, Todd, 1995)
RMR: Một mặt đánh giá phương sai phần dư của biến quan sát, mặt khác đánh giá tương quan phần dư của một biến quan sát này với tương quan phần dư của một biến quan sát khác. Giá trị RMR càng lớn nghĩa là phương sai phần dư càng cao, nó
phản ánh một mô hình có độ phù hợp không tốt.
RMSEA : là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể. Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993 cho rằng chỉ số RMSEA,
RMR yêu cầu < 0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong một số trường hợp giá trị này <
0.08 mô hình được chấp nhận.
Mức xác suất: Giá trị > .05 được xem là mô hình phù hợp tốt (Arbuckle và Wothke, 1999; Rupp và Segal, 1989). Điều này có nghĩa rằng không thể bác bỏ giả
thuyết HR0R (là giả thuyết mô hình tốt), tức là không tìm kiếm được mô hình nào tốt hơn
mô hình hiện tại).
Ngoài ra các quan hệ riêng lẻcũng được đánh giá tốt dựa trên các mức ý nghĩa
thống kê. Tác động của các biến ngoại sinh lên các biến nội sinh và tác động của các biến nội sinh lên các biến nội sinh được đánh giá qua các hệ số hồi quy. Mối quan hệ
giữa các biến được biểu thị bằng mũi tên trên mô hình. Chiều mũi tên biểu diễn chiều
tác động của biến này lên biến kia. Ứng với một mối quan hệ ta có một giả thuyết
tương ứng (như đã trình bày ở phần đầu chương này về các giả thuyết và mô hình nghiên cứu). Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối quan hệ nhân quảđề nghịcó độ tin cậy ở mức 95% (p = .05) (Cohen, 1988)
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có công dụng trong ý nghĩa thống kê: Kiểm
định các giả thuyết về các quan hệ nhân quả có phù hợp với dữ liệu thực nghiệm hay không; Kiểm định khẳng định các quan hệ giữa các biến; Kiểm định các quan hệ giữa các biến quan sát và không quan sát (biến tiềm ẩn); Là phương pháp tổ hợp phương
pháp hồi quy, phương pháp phân tích nhân tố, phân tích phương sai; Ước lượng độ giá trị khái niệm (cấu trúc nhân tố) của các độđo trước khi phân tích sơ đồđường; Cho phép thực hiện đồng thời nhiều biến phụ thuộc (nội sinh); Cung cấp các chỉ sốđộ phù hợp cho các mô hình kiểm định; Cho phép cải thiện các mô hình kém phù hợp bằng cách sử dụng linh hoạt các hệ số điều chỉnh; cung cấp các công cụ có giá trị về thống kê, khi dùng thông tin đo lường để hiệu chuẩn các quan hệ giả thuyết giữa các biến tiềm ẩn; giúp kiểm định các giả thuyết từ mô hình nghiên cứu; SEM thường là một cấu trúc phức hợp giữa một sốlượng lớn các biến quan sát và tiềm ẩn, các phần dư và sai
số; SEM giảđịnh có một cấu trúc nhân quả giữa các biến tiềm ẩn có thể là các tổ hợp tuyến tính của các biến quan sát, hoặc là các biến tham gia trong một chuỗi nhân quả.
Tóm tắt chương 3
Từ mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu đặt ra ở Chương 1 và lược khảo lý thuyết từ
các nghiên cứu trước đây và đề xuất mô hình nghiên cứu ở Chương 2, nội dung
chương này cho biết xác định các thành phần trong thang đo SERVQUAL, thang đo
cảm nhận chất lượng dịch vụ chung OSQ và thang đo sự hài lòng SAT. Bên cạnh đó,
công cụ thống kê (kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố
khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM) được mô tả, đưa ra những nguyên tắc kiểm định thống kê và cách
đánh giá cho phù hợp với mô hình nghiên cứu đã đề xuất tại Chương 2.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
Một nghiên cứu định tính với cuộc phỏng vấn sâu những cán bộ quản lý ngành hải quan để tìm hiểu những yếu tố đánh giá đến chất lượng dịch vụ công tại Cục hải
quan Đồng Nai. Từ đây nội dung câu hỏi được điều chỉnh cho phù hợp với đối tượng nghiên cứu (xem bảng 3.1). Tiếp theo, nghiên cứu sơ bộđược thực hiện điều tra thửđể
kiểm định độ tin cậy thang đo phù hợp với tình hình thực tế địa phương. Nghiên cứu
này được tiến hành trên 50 doanh nghiệp độc lập, sử dụng các cuộc phỏng vấn cá nhân.
Phương pháp kiểm định độ tin cậy được sử dụng là hệ sốCronbach Alpha để đánh giá
xem tất cảtiêu chí được đánh giá cùng một thang đo (DeVellis 1991). Nunnally (1978) cho thấy rằng một alpha hệ số 0,5 hoặc 0,6 là đạt yêu cầu trong nghiên cứu sơ bộ. Kế
tiếp, phân tích EFA được sử dụng trong nghiên cứu này để xác định các nhân tố đo lường có phù hợp với số liệu điều tra sơ bộtrước khi tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức.
Qua kết quả nghiên cứu sơ bộ bảng 4.4 cho thấy biến quan sát TAN4 “cơ sở vật chất của Cục Hải quan luôn đáp ứng yêu cầu về cung cấp dịch vụ tốt” có hệ sốtương
quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 không có mối quan hệ chặt chẽ và đồng nhất trong thang đo Phương tiện hữu hình (TAN), do vậy biến quan sát TAN4 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu chính thức. Các biến quan sát khác trong các thang đo còn lại đều đạt yêu cầu kỹ thuật về kiểm định độ tin cậy.
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo trong nghiên cứu sơ bộ
Biến quan
sát
Trung bình
thang đo nếu loại biến này
Phương sai thang đo nếu loại biến này
Tương quan
biến tổng Alpha nếu loại biến này Cronbach's Alpha Ghi chú
TAN1 11,82 3,7424 0,7249 0,5582 TAN2 11,84 3,6473 0,6781 0,5862 TAN3 11,94 4,0576 0,6263 0,6235 TAN4 13,78 6,3384 0,1362 0,8442 REL1 14,74 7,7473 0,6611 0,8016 REL2 14,50 7,8469 0,6377 0,8081 REL3 13,42 8,4118 0,6143 0,8154 REL4 14,54 7,1922 0,6766 0,7984 REL5 12,96 7,9576 0,6328 0,8095 RES1 8,56 4,7820 0,6781 0,8061 RES2 7,36 4,1535 0,6774 0,8160 RES3 9,24 5,0433 0,8322 0,7658 RES4 9,28 4,7771 0,6171 0,8330 ASS1 12,02 3,4078 0,6952 0,7237 ASS2 12,14 3,6739 0,5667 0,7799 ASS3 11,86 3,3882 0,6237 0,7532 ASS4 10,72 2,9404 0,6221 0,7637 EMP1 11,38 7,4649 0,6930 0,7430 EMP2 11,38 7,4241 0,7224 0,7325 EMP3 11,38 7,6282 0,6576 0,7557 EMP4 11,42 9,9629 0,5485 0,7962 EMP5 11,32 9,6914 0,4188 0,8219 OSQ1 10,98 5,2037 0,5910 0,7977 OSQ2 11,36 4,3576 0,7204 0,7354 OSQ3 11,28 3,7567 0,6882 0,7643 OSQ4 11,38 5,1792 0,6209 0,7873 SAT1 11,28 6,6139 0,7836 0,8042 SAT2 11,20 9,1837 0,6823 0,8619 SAT3 10,92 6,7282 0,7773 0,8066 SAT4 11,24 7,1657 0,7030 0,8387
1. Phương tiện hữu hình
3. Tính năng đáp ứng
0,846 0,74
0,839
TAN4 không đạt yêu cầu độ tin cậy 2. Độ tin cậy 4. Tính an toàn 0,805 5. Sự đồng cảm 7. Sự hài lòng của khách hàng 0,868 0,811 6. Cảm nhận chất lượng dịch vụ 0,82
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ)
Bước tiếp theo trong nghiên cứu sơ bộlà phân tích EFA để khẳng định mức độ
trả lời của đối tượng nghiên cứu có phù hợp với 05 thang đo độc lập của SERVQUAL,
được sử dụng để đo lường chất lượng dịch vụ tại Cục Hải quan tỉnh Đồng Nai.
Bảng 4.2. Kết quảphân EFA thang đo trong nghiên cứu sơ bộ 1 2 3 4 5 REL1 0,7966 REL4 0,7905 REL2 0,7737 REL3 0,7547 REL5 0,7517 EMP2 0,8389 EMP1 0,8265 EMP3 0,8102 EMP4 0,6797 EMP5 0,5820 RES3 0,8973 RES2 0,8409 RES1 0,8284 RES4 0,7452 ASS1 0,8265 ASS4 0,8057 ASS2 0,7740 ASS3 0,7241 TAN2 0,8899 TAN1 0,8819 TAN3 0,7980 Tổng phương sai trích 0,6772 Hệ số KMO 0,6490
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlet 0,0000
2,9660 2,9210 2,6960 2,4750 0,1412 0,1391 0,1284 0,1179 Hệ số tải nhân tố Biến quan sát Phương sai trích 0,1506 Giá trị hội tụ 3,1630
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ)
Qua kết quả nghiên cứu sơ bộ bảng 4.2 cho thấy tất cả các biến quan sát trong
thang đo SERVQUAL đảm bảo yêu cầu về thông số kỹ thuật của phân tích nhân tố
khám phá EFA và mỗi nhân tố giải thích riêng biệt cho từng thang đo SERVQUAL.
Qua khảo sát sơ bộ, số liệu thu thập ổn định và do đó các phương pháp phân tích tiếp
theo được sử dụng trong nghiên cứu chính thức.
4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC 4.2.1. Thông tin mẫu nghiên cứu chính thức 4.2.1. Thông tin mẫu nghiên cứu chính thức
Trong 300 phiếu điều tra thì chỉ có 285 phiếu trả lời hợp lệ và được phân theo nhóm thông tin sau:
- Về loại hình doanh nghiệp, kết quả thống kê bảng 4.3 cho thấy trong 285
người đối tượng nghiên cứu có loại hình doanh nghiệp Việt Nam chiếm tỷ lệ 42,11%,
doanh nghiệp nước ngoài chiếm tỷ lệ 37,89% và còn lại doanh nghiệp liên doanh chiếm tỷ lệ 20%.
Bảng 4.3. Kết quả thống kê tần số phân loại theo loại hình doanh nghiệp
Loại hình doanh nghiệp Tần số Tỷ lệ (%)
Doanh nghiep Viet Nam 120 42,11
Doanh nghiep nuoc ngoai 108 37,89
Doanh nghiep lien doanh 57 20,00
Tổng cộng 285 100
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức)
- Về giới tính, kết quả thống kê bảng 4.4 cho thấy trong tỷ lệ giới tính nam chiếm tỷ lệ 48,07% và và giới tính nữ chiếm 51,93%.
Bảng 4.4 Kết quả thống kê tần số phân loại theo giới tính
Giới tính Tần số Tỷ lệ (%)
Nam 137 48,07
Nu 148 51,93
Tổng cộng 285 100
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức)
- Về trình độ học vấn, qua kết quả thống kê bảng 4.5 cho thấy trình độ phổ
thông chiếm tỷ lệ12,28%, trình độ trung cấp và đao đẳng chiếm tỷ lệ 40,35% và trình
độđại học và trên đại học chiếm tỷ lệ 47,37%.
Bảng 4.5. Kết quả thống kê tần số phân loại theo trình độ học vấn
Trình độ học vấn Tần số Tỷ lệ (%)
Pho Thong 35 12,28
Trung cap & Cao dang 115 40,35
Dai hoc & tren dai hoc 135 47,37
Tổng cộng 285 100
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức)
- Về thâm niên công tác, kết quả thống kê bảng 4.6 cho thấy người có thâm niên
dưới 03 năm chiếm tỷ lệ 36,84%, từ 3 đến 5 năm chiếm tỷ lệ 45,26% và trên 5 năm
chiếm tỷ lệ 17,89%.
Bảng 4.6. Kết quả thống kê tần số phân loại theo thâm niên công tác
Thâm niên công tác Tần số Tỷ lệ (%)
Duoi 3 nam 105 36,84
Tu 3 den 5 nam 129 45,26
Tren 5 nam 51 17,89
Tổng cộng 285 100
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức)
4.2.2. Thống kê mô tả
Trong phân tích thống kê mô tả, các chỉ sốđặc trưng được tính toán nhằm đánh