đổi mớicung cách thực hiện dịch vụ công, nhất là trong công tác cấp GCN QSDđ là việc làm vô cùng cần thiết. Chắnh vì vậy, phân tắch hồi quy sẽựược nghiên cứu sử dụng ựể phân tắch sự tác ựộng của các biến ựộc lập (7 biến) tới biến phụ thuộc (sự hài lòng) ựểcác nhà quản lý, cán bộ công chức có thể nhận thức rõ yếu tố nào tác ựộng làm hài lòng người dân ựể từựó ựáp ứng nhu cầu của họ.
Phân tắch hồi quy là một phân tắch thống kê ựể xác ựịnh xem các biến ựộc lập (biến thuyết minh) quy ựịnh các biến phụ thuộc (biến ựược thuyết minh) như thế nào. Mô hình phân tắch hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua ựó giúp dựựoán ựược giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến ựộc lập.
* Kiểm ựịnh các giả thiết
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tắch ở trên, ta ựưa sáu biến ựộc lập trong mô hình ựiều chỉnh vào phân tắch hồi quybằng phương pháp Enter ựể chọn lọc dựa trên tiêu chắ chọn những biến có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05. Kết quả phân tắch hồi quy ựược thể hiện thông qua các bảng sau:
Bảng 4.14. Phân tắch hồi quy(Lần 1) Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy ựã chuẩn hóa
Biến B Std. Error Beta T Sig. Tolerance VIF
(Constant) -6,416E-17 0,047 0,000 1,000 Thái ựộ phục vụ (X1) 0,247 0,047 0,247 5,269 0,000 1,000 1,000 Tin cậy (X2) -0,070 0,047 -0,070 -1,490 0,137 1,000 1,000 Năng lực phục vụ (X3) 0,463 0,047 0,463 9,869 0,000 1,000 1,000 Cơ sở vật chất (X4) 0,166 0,047 0,166 3,549 0,000 1,000 1,000 Tắnh minh bạch (X5) 0,280 0,047 0,280 5,977 0,000 1,000 1,000 Sựựồng cảm (X6) 0,277 0,047 0,277 5,914 0,000 1,000 1,000 Quy trình thủ tục (X7) 0,062 0,047 0,062 1,327 0,186 1,000 1,000 Giá trị Sig. = 0,000a R2 = 0,467 R2 hiệu chỉnh = 0,452 (Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 18.0)
Giá trị thống kê F là một kiểm ựịnh giả thuyết về ựộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tắnh tổng thể. Ta thấy thống kê F với Sig nhỏ hơn 0,05 chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = 0), nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%) và có thể sử dụng ựược. Vì vậy mô hình nghiên cứu hoàn toàn có ý nghĩa thống kê, từ ựó kết quả ở bảng Model sumaryb có thể sử dụng tốt cho các phân tắch.
Các giá trị thống kê ựánh giá sự phù hợp của mô hình như R, R2 (R square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) và sai số chuẩn (Std.Error of the Estimate) ựều ựạt yêu cầu với R2 = 46,7% và R2 hiệu chỉnh là 45,2%. Vì R2 sẽ tăng lên khi ựưa thêm biến ựộc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi ựánh giá ựộ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện ựộ phù hợp của mô hình càng cao. R2 hiệu chỉnh = 45,2% có nghĩa là mô hình ựưa ra giải thắch ựược thực tế ở mức ựộ khá và hệ số này cho biết trong 100% sự biến ựộng của biến phụ thuộc thì có 45,2% sự biến ựộng là do các biến ựộc lập còn lại là do sai số ngẫu nhiên hoặc do các yếu tố khác ngoài mô hình. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2, dùng nó ựể ựánh giá ựộ phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức ựộ phù hợp của mô hình hồi quy ựa biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số phóng ựại phương sai VIF (Variance inflation factor Ờ VIF) rất khỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến ựộc lập này không có quan hệ chặc chẽ với nhau nên không có hiện tượng ựa cộng tuyến.
Mức ý nghĩa t (Sig) của các biến X1, X3, X4, X5, X6 ựều ựạt yêu cầu là Sig < 0,05 cho thấy năm biến này có ý nghĩa trong mô hình, nghĩa là sự biến thiên tăng hay giảm hệ số của từng biến này ựều có ảnh hưởng ựến Y, còn biến X2, X7có Sig> 0,05 không ựạt mức ý nghĩa 5% = 0,05 lần lượt là: X2 = 0,137và X7= 0,186. Như vậy với các giả thiết ựặt ra:
Ớ Chấp nhận giả thiết H2 và H7, nghĩa là ỘSự tin cậyỢ và ỘQuy trình thủ tụcỢ không ảnh hưởng ựến sự hài lòng của người dân ựối với công tác cấp GCN QSDđ.
Ớ Bác bỏ các giả thiết H1, H3, H4, H5, H6, nghĩa là ỘThái ựộ phục vụỢ, ỘNăng lực phục vụỢ, ỘCơ sở vật chấtỢ, ỘTắnh minh bạchỢ, ỘSự ựồng cảmỢ có ảnh hưởng ựến sự hài lòng của người dân ựối với công tác cấp GCN QSDđ.
Thiết lập mô hình hồi quy mới có hệ số chuẩn hóa βỖnhư sau:
Y = βỖ + βỖ1*X1 + βỖ3*X3 + βỖ4*X4 + βỖ5*X5 + βỖ6*X6
Loại bỏ các biến có giá trị Sig.> 0,05 (2 biến X2 và X7) ra khỏi phương trình hồi quy, sau ựó chạy lại mô hình hồi quy với biến ựược giữ lại và có kết quả như bảng sau:
Bảng 4.15. Phân tắch hồi quy (Lần 2) Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy ựã chuẩn hóa
Biến B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -7,158E-17 0,047 0,000 1,000 Thái ựộ phục vụ (X1) 0,247 0,047 0,247 5,248 0,000 1,000 1,000 Năng lực phục vụ (X3) 0,463 0,047 0,463 9,830 0,000 1,000 1,000 Cơ sở vật chất (X4) 0,166 0,047 0,166 3,535 0,000 1,000 1,000 Tắnh minh bạch (X5) 0,280 0,047 0,280 5,953 0,000 1,000 1,000 Sựựồng cảm (X6) 0,277 0,047 0,277 5,890 0,000 1,000 1,000 Giá trị Sig. = 0,000a R2 = 0,459 R2 hiệu chỉnh = 0,448
Thống kê F với Sig nhỏ hơn 0,05 chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (βỖ1 = βỖ3 = βỖ4 = βỖ5 = βỖ6 = 0), nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng ựược. Vì vậy mô hình nghiên cứu hoàn toàn có ý nghĩa thống kê, từựó kết quả ở bảng Model sumaryb có thể sử dụng tốt cho các phân tắch.
Các giá trị thống kê ựánh giá sự phù hợp của mô hình như R, R2 (R square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) và sai số chuẩn (Std.Error of the Estimate) ựều ựạt yêu cầu với R2 = 45,9% và R2 hiệu chỉnh là 44,8%. R2 hiệu chỉnh = 44,8% có nghĩa là mô hình ựưa ra giải thắch ựược thực tế ở mức ựộ khá và hệ số này cho biết trong 100% sự biến ựộng của biến phụ thuộc thì có 44,8% sự biến ựộng là do các biến ựộc lập còn lại là do sai số ngẫu nhiên hoặc do các yếu tố khác ngoài mô hình. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2, dùng nó ựểựánh giá ựộ phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức ựộ phù hợp của mô hình.
Hệ số phóng ựại phương sai cho thấy các biến ựộc lập không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, ựiều này chứng tỏ không có hiện tượng ựa cộng tuyến xảy ra.
Mức ý nghĩa t (Sig) của các biến X1, X3, X4, X5, X6 ựều ựạt yêu cầu là Sig < 0,05 cho thấy bốn biến này có ý nghĩa trong mô hình, nghĩa là sự biến thiên tăng hay giảm hệ số của từng biến này ựều có ảnh hưởng ựến Y, như vậy với các giả thiết ựặt ra một lần nữa khẳng ựịnh:
Bác bỏ các giả thiết H1, H3, H4, H5, H6;kết luận là ỘThái ựộ phục vụỢ, ỘNăng lực phục vụỢ, ỘCơ sở vật chấtỢ, ỘTắnh minh bạchỢ và ỘSự ựồng cảmỢthực sự có ảnh hưởng ựến sự hài lòng của người dân ựối với công tác cấp GCN QSDđ.
Tóm lại các biến ựộc lập X1, X3, X4, X5, X6 hoàn toàn phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
Y = 0,247X1 + 0,463X3 + 0,166X4 + 0,280X5 + 0,277X6
* đánh giá mô hình hồi quy chuẩn hóa:
Trong các yếu tố tác ựộng tới sự hài lòng của người dân tới công tác cấp GCN QSDđ thì yếu tố quan trọng nhất vẫn là Ộnăng lực phục vụỢ (beta= 0,463), tiếp theo là
yếu tố Ộtắnh minh bạchỢ (beta=0,280), tiếp ựến là yếu tố Ộsự ựồng cảmỢ (beta=0,277), Ộthái ựộ phục vụỢ (beta=0,247) và sau cùng là yếu tố Ộcơ sở vật chấtỢ có tác ựộng yếu nhất (beta =0,166).
Từ phương trình hồi quy, chúng ta có thể thấy rằng các hệ số Beta chuẩn hóa ựều dương cho thấy các biến ựộc lập tác ựộng thuận chiều tới sự hài lòng. Có nghĩa là khi những biến này (năng lực phục vụ, tắnh minh bạch, sựựồng cảm,thái ựộ phục vụ và cơ sở vật chất) phát triển theo hướng tắch cực, thì sự hài lòng của người dân ựối với công tác cấp GCN QSDđ sẽ tăng lên. Như vậy, cần phải nỗ lực cải thiện, phát triển các nhân tố ựược này hơn nữa ựể nâng cao sự hài lòng của người dân.
Trong ựiều kiện các yếu tố khác không ựổi, khi năng lực phục vụ của người dân càng ựược nâng cao, thì sự hài lòng của người dân càng tăng.Trong ựó cần chú trọng nâng cao khả năng giao tiếp, kiến thức chuyên môn và kỹ năng giải quyết công việc liên quan ựến cấp GCN QSDđ một các chắnh xác. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong ựiều kiện các yếu tố khác không ựổi, khi tắnh minh bạch trong công tác cấp GCN QSDđ càng cao, thì sự hài lòng của người dân càng tăng. Trong ựó cần chú trọng vào công khai quy trình cấp GCN QSDđ; thủ tục, hồ sơ liên quan ựến khiếu nại; xác nhận, hỏi ựáp về công tác cấp GCN QSDđựều; công khai lệ phắ, quy trình thu lệ phắ.
Trong ựiều kiện các yếu tố khác không ựổi, khi sựựồng cảm của cán bộ công chức với người dân càng tăng, thì sự hài lòng của người dân càng tăng.Trong ựó người dân quan tâm ựến cách giải quyết hồ sơ linh hoạt, kịp thời của cán bộ công chức, những tư vấn về vấn ựề cấp GCN QSDđ và việc liên lạc với họ.
Trong ựiều kiện các yếu tố khác không ựổi, khi thái ựộ phục vụ của CBCC càng tốt, thì sự hài lòng của người dân càng tăng. Trong ựó người dân quan tâm ựến thái ựộ không gây nhũng nhiễu, phiền hà; xử lý hồ sơ công bằng; có tinh thần trách nhiệm cao với hồ sơ của người dân và thực hiện công việc ựúng quyền hạn của cán bộ công chức.
Trong ựiều kiện các yếu tố khác không ựổi, khi cơ sở vật chất càng ựược cải thiện, thì sự hài lòng của người dân càng tăng. Người dân quan tâm ựến những vấn ựề sau: trang web, email ựể thông tin về công tác cấp GCN QSDđ; niêm yết thủ tục quy trình, biểu mẫu về công tác cấp GCN QSDđ, sắp xếp, bố trắ nơi làm thủ tục cấp GCN QSDđ.