Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua khảo sát trực tiếp người dân đến thực hiện thủ tục hành chính nhà nước trên địa bàn huyện Châu Thành theo bảng câu hỏi khảo sát (xem phụ lục 5).
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ tiến hành mã hóa, nhập số liệu, làm sạch với phần mềm SPSS.
Dữ liệu được phân tích thông qua các bước như sau:
Bước 1: Trên cơ sở kết quả số liệu khảo sát bằng bảng câu hỏi, tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá
37
EFA.
Bước 2: Sử dụng phân tích tương quan, phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ quan trọng của các biến độc lập tham gia giải thích biến phụ thuộc, đồng thời kiểm định mô hình đã đề xuất và các giả thuyết đã đưa ra.
Mục đích của nghiên cứu này là kiểm định mô hình lý thuyết đã đề ra, đo lường các yếu tố tác động đến sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công tại UBND huyện Châu Thành.
Bước 3: Kết quả nghiên cứu
Từ kết quả nghiên cứu, đề xuất hàm ý quản trị nhằm cải thiện tăng mức độ hài lòng của người dân đến thực hiện thủ tục hành chính nhà nước.
3.3. Chọn mẫu và cỡ mẫu trong nghiên cứu chính thức
Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện. Mẫu nghiên cứu được thu thập từ người dân sử dụng dịch vụ hành chính tại Ủy ban nhân dân huyện Châu Thành.
Có nhiều quan điểm khác nhau trong việc xác định kích cỡ mẫu. Kích thước mẫu theo Hair và ctg (1998) trong phân tích nhân tố EFA, cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và cỡ mẫu không nên ít hơn 100. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng cỡ mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Theo quy tắc của Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần như vậy, cỡ mẫu thu thập được tính theo số biến trong mô hình với tiêu chuẩn số mẫu phải gấp từ 5-10 lần số biến quan sát. Trong nghiên cứu này có 30 mục hỏi với 7 nhân tố (trong đó 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc) với số mẫu được chọn gấp từ 5-10 lần số biến sẽ là từ 150-300 mẫu. Ngoài ra, theo Tabachnick and Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức n ≥ 8k + 50 (trong đó n là kích cỡ mẫu, k là số biến độc lập của mô hình). Dựa vào 30 biến quan sát trong nghiên cứu này (trong đó có 27 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc) thì số lượng mẫu cần thiết là n ≥266 mẫu.
Như vậy trong nghiên cứu chính thức với mong muốn đạt được độ tin cậy cao nên tác giả sử dụng kích thước mẫu là 300 phiếu khảo sát nhằm loại trừ những phiếu khảo sát không hợp lệ do người dân cung cấp không đầy đủ thông tin.
38
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu trong nghiên cứu chính thức
3.4.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo (hệ số Cronbach’s Alpha)
Để kiểm định mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau thông qua việc tính toán Cronbach’s Alpha. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm loại bỏ các biến có độ tin cậy thấp. Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến (Reliability Analysis). Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach’s Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach’s Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm thang đo.
Hệ số Cronbach’s Alpha phải có giá trị từ 0,6 đến gần 1 thì mới đảm bảo các biến trong cùng một nhân tố có tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hay một thang đo có độ tin cậy rất tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng (0,8: 0,95), biến thiên trong khoảng (0,7: 0,8) được xem là tốt, biến thiên trong khoảng (0,6: 0,7) thì chấp nhận được. Nếu hệ số này nhỏ hơn 0,6 thì nhà nghiên cứu nên điều chỉnh thang đo hay tiến hành khảo sát lại để có kết quả chính xác hơn (Đinh Bá Hùng Anh, 2017,trang 143).
Ngoài ra, trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng (Corrected - total Correlation) thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan các biến quan sát này với các biến khác trong thang đo càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994) các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và loại khỏi thang đo
Do đó trong nghiên cứu này, tác giả chỉ chọn những biến có Hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp > 0,3 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là kỹ thuật chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến (nhân tố) ít hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
39
mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO có giá trị thích hợp từ 0,5 đến 1. Nếu giá trị hệ số KMO của thang đo thuộc khoảng (0-0,5) thì phân tích nhân tố EFA là không thích hợp vì tương quan riêng phần chiếm tỷ trọng lớn. (Đinh Bá Hùng Anh, 2017, trang 170).
Kiểm định Barlett’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 được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50% Phương sai 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: chỉ giữ lại những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
3.4.3. Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
3.4.4. Phân tích hồi quy
40
phụ thuộc với nhiều biến độc lập.
Phương pháp hồi quy có dạng Yi = B0 + B1 X1i + B2 X2i + B3 X3i +…+ BP XPi +ei . Trong đó:
- Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ tự thứ p tại quan sát thứ i. - Bp: hệ số hồi quy riêng phần.
ei: là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2
Mục đích của việc phân tích hồi quy là dự đoán mức độ của các biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập theo (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc 2008)
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 30 thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy 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 H0 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.
Kiểm định Independent - Samples T-test và kiểm định One way ANOVA được dùng để xem xét ảnh hưởng của các biến liên quan đến đặc điểm cá nhân người khảo sát đến mức độ hài lòng của người dân và một số phân tích khác.
3.5. Xây dựng thang đo và mã hóa dữ liệu
Sự hài lòng của người dân đối với giải quyết thủ tục hành chính nhà nước tại UBND huyện Châu Thành sau khi tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu và điều chỉnh thang đo với 6 thành phần bao gồm 27 biến.
(1) Quy trình thủ tục hành chính: 5 biến (2) Cơ sở vật chất: 5 biến
41
(3) Năng lực phục vụ của công chức: 4 biến (4) Thái độ phục vụ của công chức: 5 biến (5) Sự tin cậy: 4 biến
(6) Sự đồng cảm của công chức: 4 biến.
Nghiên cứu này tác giả sử dụng thang đo của tất cả các biến quan sát của nhân tố trong thành phần sự hài lòng của người dân được xây dựng dựa trên thang đo Likert 5 cấp độ tương ứng theo mức độ đồng ý tăng dần (1- Rất không hài lòng; 2- Không hài lòng; 3- Bình thường; 4- Hài lòng; 5- Rất hài lòng)
Ngoài các thang đo còn sử dụng các thang đo định danh, thang đo thứ bậc để nhằm sàng lọc đối tượng phỏng vấn và thu thập các thông tin về giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp và các loại thủ tục cần giải quyết.
3.5.1. Thang đo Quy trình thủ tục hành chính.
Thang đo đánh giá về sự hài lòng của người dân đối với thủ tục hành chính khi đến giao dịch tại Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả tại UBND huyện Châu Thành về thành phần các hồ sơ, thời gian giải quyết, quy trình giải quyết hồ sơ, các quy định về thủ tục hành chính, mức phí... Thang đo Quy trình thủ tục hành chính bao gồm 5 biến quan sát được mã hóa với ký hiệu từ TTHC1 đến TTHC5 được thể hiện ở Bảng 3.2
như sau:
Bảng 3.2:Thang đo Quy trình thủ tục hành chính
1. Biến quan sát Quy trình thủ tục hành chính Ký hiệu
- Thành phần hồ sơ mà Ông/Bà phải nộp là đúng quy định TTHC1
- Thời hạn giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết đúng quy
định TTHC2
- Quy trình, các bước xử lý hồ sơ hợp lý TTHC3
- Các quy định về thủ tục hành chính là phù hợp TTHC4
- Mức phí/lệ phí mà Ông/Bà phải nộp là đúng quy định TTHC5
3.5.2. Thang đo cơ sở vật chất.
Thang đo đánh giá về sự hài lòng của người dân đối với Cơ sở vật chất khi đến giao dịch tại Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả tại UBND huyện Châu Thành như nơi ngồi chờ giải quyết hồ sơ, trang thiết bị tiện nghi, trang thiết bị hiện đại, thiết bị tra
42
cứu dễ sử dụng, địa điểm đến giao dịch... Thang đo cơ sở vật chất bao gồm 5 biến quan sát được mã hóa với ký hiệu từ CSVC1 đến CSVC5 được thể hiện ở Bảng 3.3
như sau:
Bảng 3.3: Thang đo cơ sở vật chất
3.5.3. Thang đo Năng lực phục vụ của công chức
Thang đo Năng lực phục vụ của công chức là thang đo về năng lực giải quyết hồ sơ, có liên quan đến khả năng giao tiếp của công chức, khả năng thành thạo trong giải quyết hồ sơ, có kỹ năng xử lý tốt tình huống cho người dân và giải đáp được thắc mắc người dân sự minh bạch của thủ tục hành chính. Thang đo Năng lực phục vụ bao gồm 4 biến quan sát được mã hóa với ký hiệu từ NLPV1 đến NLPV4 được thể hiện ở Bảng 3.4 như sau:
Bảng 3.4: Thang đo Năng lực phục vụ
2. Biến quan sát Cơ sở vật chất Ký hiệu
- Nơi ngồi chờ giải quyết hồ sơ hành chính có đủ chỗ ngồi,
rộng rãi CSVC1
- Trang thiết bị phục vụ đầy đủ tiện nghi CSVC2
- Trang thiết bị phục vụ hiện đại CSVC3
- Trang thiết bị phục vụ dễ sử dụng CSVC4
- Địa điểm thuận lợi để đến giao dịch CSVC5
4. Biến quan sát Năng lực phục vụ của công chức Ký hiệu
- Công chức tiếp nhận hồ sơ có khả năng giao tiếp tốt NLPV1
- Công chức tiếp nhận hồ sơ rất thành thạo chuyên môn,
nghiệp vụ NLPV2
- Công chức tiếp nhận hồ sơ có kiến thức và kỹ năng giải
quyết tốt NLPV3
- Công chức tiếp nhận thụ lý và giải quyết thỏa đáng các
43
3.5.4. Thang đo Thái độ phục vụ của công chức.
Thang đo Thái độ phục vụ của công chức là thang đo về thái độ của công chức khi giải quyết hồ sơ cho người dân, khả năng lắng nghe ý kiến đóng góp của người dân, trả lời lại các ý kiến đóng góp và thái độ khi hướng dẫn cho người dân giải quyết hồ sơ. Thang đo Thái độ phục vụ của công chức bao gồm 5 biến quan được mã hóa với ký hiệu từ TDPV1 đến TDPV5 được thể hiện ở Bảng 3.5 như sau:
Bảng 3.5: Thang đo Thái độ phục vụ của công chức
3.5.5. Thang đo Sự tin cậy.
Thang đo sự tin cậy là thang đo về mức độ đáng tin, sự minh bạch của thủ tục hành chính có liên quan đến mức lệ phí mà người dân phải trả, thành phần hồ sơ, thời gian giải quyết hồ sơ đúng hạn có uy tín với người dân và người dân được hướng dẫn đầy đủ, giải quyết thủ tục nhanh chóng...Thang đo sự tin cậy bao gồm 4 biến quan được mã hóa với ký hiệu từ STC1 đến STC4 được thể hiện ở Bảng 3.6 như sau:
Bảng 3.6: Thang đo Sự tin cậy
3. Biến quan sát Sự tin cậy Ký hiệu
- Thủ tục hành chính được niêm yết công khai minh bạch, đầy đủ STC1
- Thành phần hồ sơ không bị mất mát, sai sót STC2
- Thời gian trả hồ sơ đúng hẹn STC3
- Ông/Bà không phải đi lại nhiều lần để giải quyết hồ sơ STC4
5. Biến quan sát Thái độ phục vụ của công chức Ký hiệu
- Công chức có thái độ giao tiếp lịch sự, thân thiện TDPV1
- Công chức tôn trọng, chú ý lắng nghe ý kiến phản ánh TDPV2
- Công chức trả lời, giải thích đầy đủ các ý kiến phản ánh TDPV3
- Công chức hướng dẫn kê khai hồ sơ tận tình, chu đáo TDPV4
44
3.5.6. Thang đo Sự đồng cảm của công chức
Thang đo Sự đồng cảm của công chức là thang đo về thái độ của công chức khi giải quyết hồ sơ cho người dân, khả năng lắng nghe ý kiến đóng góp của người dân, trả