2.2.1. Phương pháp thu thập số liệu:
(a) Thu thập số liệu sơ cấp
Để đảm bảo tính khoa học, tính chính xác của số liệu sơ cấp, tác giả chọn phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên để tiến hành thu thập số liệu.
Số liệu sơ cấp được thu thập thông qua tiến trình sau:
(1) Chọn đối tượng nghiên cứu:
Sau khi tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong ngành, tác giả chọn được đối tượng nghiên cứu chính để phỏng vấn: Khách hàng ở Cần Thơ.
(2) Thực hiện điều tra thử (15 phiếu):
Thực trạng hoạt động của các VPCC ở TP. Cần Thơ
Mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của các
VPCC Giải pháp kiến nghị Thu thập số liệu Số liệu thứ cấp Số liệu sơ cấp Phân tích số liệu
Trang 29
Sau khi đã soạn bảng câu hỏi, bắt đầu tiến hành điều tra thử để kiểm tra tính phù hợp của bảng câu hỏi, đồng thời hiệu chỉnh bảng câu hỏi phù hợp với điều kiện thực tế.
(3) Thực hiện điều tra chính thức (100 phiếu):
Sau khi thực hiện điều tra thử và hiệu chỉnh bảng câu hỏi, tiến hành điều tra chính thức. Để phù hợp với điều kiện về thời gian và kinh phí thực hiện, đề tài được tiến hành nghiên cứu với cỡ mẫu là 100 thông qua phỏng vấn trực tiếp đối tượng nghiên cứu.
(b) Thu thập số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp của đề tài được thu thập từ:: (1) Các trường Đại học/Viện nghiên cứu, các tổ chức khác: các đề tài, dự án nghiên cứu, tài liệu hội thảo có liên quan đến các đánh giá về hoạt động của hệ thống VPCC, (2) các thông tin thu được tại các VPCC và một số tài liệu liên quan đến đối tượng nghiên cứu.
2.2.2. Phương pháp phân tích số liệu:
Mục tiêu 1: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả với các chỉ tiêu như: tỷ lệ, tần suất, trung bình, … để phân tích thực trạng hoạt động của hệ thống các văn phòng công chứng.
Mục tiêu 2:
Sử dụng mô hình phân tích nhân tố để xác định các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng. Đồng thời, mô hình hồi qui đa biến được sử dụng để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và đảm bảo có ý nghĩa thống kê. Các bước phân tích này được tiến hành với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS.
Mục tiêu 3: Dựa vào các kết quả phân tích ở mục tiêu 1 và 2, kết hợp với sử dụng phương pháp tham vấn chuyên gia làm cơ sở đề xuất các giải pháp nhằm định nâng cao chất lượng dịch vụ của các VPCC trên địa bàn thành phố Cần Thơ.
2.2.3. Sơ lược các phương pháp nghiên cứu
2.2.3.1.Phương pháp thống kê mô tả:
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 và thống kê suy luận cùng 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
Trang 30
phân tích định lượng về số liệu. 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.
Khi tạo các trị thống kê mô tả, người ta có thể nhằm 2 mục tiêu:
- Chọn một trị thống kê để chỉ ra những đơn vị có vẻ giống nhau thực ra có thể khác nhau thế nào. Các giáo trình thống kê gọi một giải pháp đáp ứng mục tiêu này là thước đo khuynh hướng trung tâm.
- Chọn một trị thống kê khác cho thấy các đơn vị khác nhau thế nào. Loại trị thống kê này thường được gọi là một thước đo phân tán thống kê.
2.2.3.2. Phương pháp phân phối tần số
Đây là một phương pháp nhằm thống kê dữ liệu, phương pháp này đơn giản dễ thực hiện. Khi thực hiện phân tích theo phương pháp này ta sẽ có được bảng phân phối tần số, đó là bảng tóm tắt các dữ liệu được sắp xếp thành từng tổ khác nhau, dựa vào bảng này ta sẽ xác định được tần số của mỗi tổ và phân tích dựa vào các tần số này.
Để lập một bảng phân phối tần số trước hết ta phải sắp xếp dữ liệu theo một trật tự nào đó - tăng dần hoặc giảm dần. Sau đó thực hiện các bước sau:
- Bước 1: xác định số tổ của dãy số phân phối (number of classes):
Số tổ (m) = [(2) x số quan sát (n)]0,3333 Chú ý: số tổ chỉ nhận giá trị nguyên dương
- Bước 2: xác định khoảng cách tổ (K) (Classes of interval)
m K Xmax-Xmin
Trong đó:
Xmax: lượng biến lớn nhất của dãy số phân phối Xmin: lượng biến nhỏ nhất của dãy số phân phối
- Bước 3: xác định giới hạn trên và giới hạn dưới của mỗi tổ (Classes
Trang 31
- Bước 4: xác định tần số của mỗi tổ (Frequency): đếm số quan sát rơi vào
giới hạn của tổ đó. Cuối cùng, trình bày kết quả trên biểu bảng và sơ đồ.
Tiến trình thực hiện trong SPSS: nhập dữ liệu - Chọn menu Analyze -
Chọn Descriptive Statistics - Chọn Frequencies - Chọn các chi tiết của các menu trong hộp thoại Frequencies như Statistics, Charts, Format, sau đó nhấp OK, ta có kết quả.
2.2.3.3. Phương pháp hồi qui tương quan
Trong nghiên cứu hiệu quả kinh tế FDI, hồi quy tương quan có thể giúp thực hiện những nhiệm vụ cơ bản sau:
+ Tiến hành mô hình hóa quan hệ giữa các chỉ tiêu nhân tố sản xuất với chỉ tiêu kết quả kinh tế FDI:
Ở đây:
KQ: Chỉ tiêu kết quả NTSXi: Nhân tố sản xuất i
Việc mô hình hóa giúp nghiên cứu tương quan giữa các nhân tố sản xuất như vốn, lao động... với các nhân tố đánh giá hiệu quả hoặc kết quả FDI như giá trị gia tăng, giá trị gia tăng thuần quốc gia, thu ngân sách, thu nhập của lao động Việt Nam, tiết kiệm và tăng thu ngoại tệ... Đây còn là cơ sở để đề xuất các giải pháp tối ưu hóa tương quan giữa lợi ích với chi phí hoặc nguồn lực đầu tư.
Phân tích hồi qui đa biến hay hồi qui bội: Là nghiên cứu mối liên hệ phụ
thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập) với ý tưởng ước lượng và dự đoán các giá trị trung bình tổng thể của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước trong mẫu của các biến độc lập.
Mô hình hồi qui đa biến mở rộng mô hình hồi qui đơn biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc. Mô hình có dạng:
Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + ... + pXpi + ei
Trong đó:
Yi: Giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc
Trang 32
p: Hệ số hồi qui riêng phần
ei: Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi 2.
2.2.3.4. Cronbach Alpha
Cronbach Alpha sẽ giúp loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu cho quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach Alpha lớn hơn 0,6. Các nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach Alpha từ 0,8 đến 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp các khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
2.2.3.5. Phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysis)
a) Khái niệm
Phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu Marketing, có thể có rất nhiều biến để nghiên cứu, hầu hết chúng có quan hệ tương quan với nhau và thường được rút gọn để có thể dễ dàng quản lý. Mối quan hệ giữa những bộ khác nhau của nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố (hay nói cách khác một nhân tố đại diện cho một số biến). Trong phân tích ANOVA hay hồi quy, tất cả các biến nghiên cứu thì có một biến phụ thuộc còn lại là các biến độc lập, nhưng đối với phân tích nhân tố thì không có sự phân biệt này. Phân tích nhân tố có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong đó mối quan hệ phụ thuộc này được xác định. Vì những lý do trên, phân tích nhân tố thường được sử dụng trong các trường hợp sau:
- Nhận dạng các nhân tố để giải thích mối quan hệ giữa các biến.
- Nhận dạng các biến mới thay thế cho các biến gốc ban đầu trong phân tích đa biến (hồi quy).
- Nhận dạng một bộ có số biến ít hơn cho việc sử dụng phân tích đa biến.
b) Mô hình phân tích nhân tố
Mô hình phân tích nhân tố giống như phương trình hồi quy nhiều chiều mà trong đó mỗi biến đặc trưng cho mỗi nhân tố. Những nhân tố này thì không
Trang 33
được quan sát một cách riêng lẻ trong mô hình. Nếu các biến được chuẩn hóa mô hình nhân tố có dạng như sau:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + … + AimFm + ViUi Trong đó:
Xi : biến được chuẩn hóa thứ i
Aij: hệ số hồi quy bội của biến được chuẩn hóa thứ i trên nhân tố chung j F: nhân tố chung
Vi: hệ số hồi quy của biến chuẩn hóa i trên nhân tố duy nhất i Ui: nhân tố duy nhất của biến i
m: số nhân tố chung
Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung. Các nhân tố chung có sự kết hợp tuyến tính của các biến được quan sát
Fi = wi1x1 + wi2x2 + … + wikxk Trong đó:
Fi: ước lượng nhân tố thứ i
wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố k: số biến
Trong phân tích này có thể chọn trọng số (hay hệ số điểm nhân tố) để nhân tố thứ nhất có tỷ trọng nhỏ nhất trong tổng phương sai. Các nhân tố có thể được ước lượng điểm nhân tố của nó. Theo ước lượng này, nhân tố thứ nhất có điểm nhân tố thấp nhất, nhân tố thứ hai có điểm nhân tố thấp thứ hai…
Trong phân tích nhân tố, để xác định các biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
Ho: các biến không có tương quan H1: có tương quan giữa các biến
Các biến có tương quan với nhau khi giả thuyết Ho được chấp nhận. Điều này có được khi giá tri P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý ().
Tiến trình phân tích nhân tố trong phần mềm SPSS: nhập dữ liệu -
Chọn menu Analyze - Chọn Data Reduction - Chọn Factor - Chọn các chi tiết trong hộp thoại như Descriptives, Extraction, Rotation, Scores and options, Chọn Ok, sau đó ta có bảng kết quả.
Trang 34 Tiến trình phân tích nhân tố Hình 3: Tiến trình phân tích nhân tố Xác định vấn đề Lập ma trận tương quan Xác định nhân tố Giải thích nhân tố Xác định mô hình phù hợp
Trang 35 CHƯƠNG 3
KHÁI QUÁT VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU 3.1 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN
3.1.1 Vị trí địa lý
Thành phố Cần Thơ nằm giữa đồng bằng sông Cửu Long về phía Tây Sông Hậu, trên trục giao thông thủy - bộ quan trọng nối Cần Thơ với các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long, Đông Nam Bộ và các vùng của cả nước. Thành phố Cần Thơ trực thuộc trung ương có diện tích tự nhiên là 138.959,99 ha và dân số là 1.112.121 người, bao gồm: diện tích và số dân của thành phố Cần Thơ trực thuộc tỉnh; huyện Ô Môn; huyện Thốt Nốt; một phần của huyện Châu Thành, bao gồm: thị trấn Cái Răng; các ấp Thạnh Mỹ, Thạnh Huề, Thạnh Thắng, Yên Hạ và 176 ha diện tích cùng với 2.216 người của ấp Phú Quới thuộc xã Đông Thạnh; các ấp Thạnh Hóa, Thạnh Hưng, Thạnh Thuận, An Hưng, Thạnh Phú, Phú Khánh, Khánh Bình và 254,19 ha diện tích cùng với 1.806 người của ấp Phú Hưng thuộc xã Phú An; các ấp Phú Thành, Phú Thạnh, Phú Thuận, Phú Thuận A và 304,61 ha diện tích cùng với 1.262 người của ấp Phú Lợi thuộc xã Đông Phú; một phần của huyện Châu Thành A, bao gồm: xã Trường Long; xã Nhơn Ái; xã Nhơn Nghĩa; ấp Tân Thạnh Đông và 84,7 ha diện tích cùng với 640 người của ấp Tân Thạnh Tây thuộc xã Tân Phú Thạnh.
Cần Thơ được chia làm 9 đơn vị hành chính gồm 5 quận và 4 huyện: Quận Ninh Kiều, Quận Bình Thủy, Quận Cái Răng, Quận Ô Môn, Quận Thốt Nốt, Huyện Phong Điền, Huyện Cờ Đỏ, Huyện Thới Lai, Huyện Vĩnh Thạnh.
Tổng số thị trấn, xã, phường: 68, trong đó có 4 thị trấn, 30 phường và 34 xã. (Tính tới trước thời điểm ban hành Nghị định số 12/NĐ-CP).
3.1.2 Đặc điểm địa hình
Địa hình Cần Thơ tương đối bằng phẳng và cao dần từ Bắc xuống Nam. Vùng phía Bắc là vùng trũng nên thường bị ngập úng vào mùa mưa lũ tháng 9 hàng năm.
3.1.3 Khí hậu
Khí hậu nhiệt đới gió mùa của Cần Thơ tương đối ôn hòa. Nhiệt độ trung bình khoảng 26 - 270C và không chênh lệch nhiều giữa các tháng trong năm, cao
Trang 36
nhất không vượt quá 280C, thấp nhất không dưới 170C, mỗi năm có khoảng 2.500 giờ nắng với số giờ nắng bình quân 7h/ngày, độ ẩm trung bình 82% và dao động theo mùa.
3.2 TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN
3.2.1 Tài nguyên đất
Được bồi đắp thường xuyên của sông Hậu và các sông khác nên đất đai Cần Thơ tương đối màu mỡ. Diện tích đất phù sa có trên 14,6 vạn ha, chiếm 49,6% diện tích tự nhiên, hình thành một vùng rộng lớn, trải dài từ Thốt Nốt qua Ô Môn đến thành phố Cần Thơ. Ngoài ra Cần Thơ còn một số loại đất khác, trong đó có đất nhiễm mặn ít, đất nhiễm phèn nhưng không nhiễm mặn. Nhìn chung, khí hậu và thổ nhưỡng Cần Thơ rất thuận lợi cho việc phát triển một nền nông nghiệp đa ngành với nhiều loại cây trồng và vật nuôi.
3.2.2 Tài nguyên khoáng sản
Trên địa bàn Cần Thơ bước đầu cũng đã tìm thấy một số loại khoáng sản cho phép khai thác quy mô công nghiệp. Than bùn có ở các quận, huyện Ô Môn và Thốt Nốt. Riêng than bùn ở Ô Môn đã có trữ lượng 150 nghìn tấn. Sét gạch ngói đã phát hiện được 3 điểm lớn, chất lượng tốt với tầng đất dày 1 – 2m và tổng trữ lượng khoảng 16,8 triệu m3. Cát xây dựng có ở nhiều nơi, tập trung nhất ở cù lao Linh, cù lao Khế. Nước khoáng cũng đã tìm thấy ở một số điểm có độ nóng 420C với lưu áp 16 lít/s.
3.3 TIỀM NĂNG KINH TẾ
3.3.1 Tiềm năng du lịch
Cần Thơ có tiềm năng để phát triển du lịch theo hướng du lịch xanh, sinh thái kết hợp với tham quan các di tích văn hóa, lịch sử, nhân văn, phát huy ưu thế sông nước, miệt vườn của vùng đồng bằng sông Cửu Long. Phát triển du lịch theo quy hoạch nhằm đáp ứng nhu cầu tham quan, giải trí, an dưỡng của khách du lịch trong và ngoài nước.
3.3.2 Những lĩnh vực lợi thế kinh tế
Tổng thu ngân sách năm 2008 đạt 3.782,1 tỷ đồng. Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 5 năm qua đạt 15,5%, thu nhập bình quân đầu người năm 2008 đạt 1.444 USD, tỷ lệ hộ nghèo 6,04%. Cần Thơ là trung tâm kinh tế, văn hóa,
Trang 37
giáo dục - đào tạo, đầu mối quan trọng về giao thông vận tải nội vùng và liên vận quốc tế của vùng ĐBSCL và cả nước