6. Kết cấu luận văn 6
4.2.2.Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 73
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analist với phép xoay Varimax.
4.2.2.1. Nhân tố cấu thành chất lượng dịch vụ:[phụ lục 13]
Sau 07 vòng phân tích, kết quả kiểm định Bartletts cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (Sig = .000<0.05); hệ số KMO = 0,891; chứng tỏ phân tích nhân tốđể nhóm các biến lại là rất thích hợp.
Phân tích EFA dựa trên các tiêu chuẩn đã đề cập phải được hài lòng, bảng 4.15 cho thấy có 6 biến quan sát đã bị loại bỏ (gồm STC_4; NLPV_1; CSVC_5; NLPV_2; NLPV_5; SDC_4) , còn lại 19 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố .
Như vậy các biến quan sát nhóm lại theo các nhân tố với tên mới như sau: Khả năng phục vụ: 09 biến
Quy trình thủ tục: 04 biến. Cơ sở vật chất:04 biến. Sự tin cậy: 02 biến
Bảng 4.15: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (lần thứ 7)
Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 Thái độ phục vụ 5 .800 Sựđồng cảm 2 .763 Thái độ phục vụ 4 .762 Sựđồng cảm 3 .717 Sựđồng cảm 1 .705 Năng lực phục vụ 3 .699 Thái độ phục vụ 3 .675 Thái độ phục vụ 2 .668 Năng lực phục vụ 4 .640 Quy trình thủ tục 3 .841 Quy trình thủ tục 2 .783 Quy trình thủ tục 1 .696 Quy trình thủ tục 4 .664 Cơ sở vật chất 2 .866 Cơ sở vật chất 1 .832 Cơ sở vật chất 3 .757 Cơ sở vật chất 4 .639 Sự tin cậy 1 .845 Sự tin cậy 2 .693
4.2.2.2. Nhân tố phụ thuộc:[phụ lục 14]
Bảng 4.16 KMO và kiểm định Bartlett
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .749 Approx. Chi-Square 449.389 df 3 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích EFA của tác giả 6/2011.
Bảng 4.17: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của thang đo sự hài lòng dịch vụ.
Component Matrixa Nhân tố Biến quan sát 1 Sự hài lòng 2 .926 Sự hài lòng 3 .917 Sự hài lòng 1 .901
Nguồn: Kết quả phân tích EFA của tác giả 6/2011.
Kết quả kiểm định Bartlett’s từ bảng 4.16 cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan dương với nhau ( sig = .000< 0.05), đồng thời hệ số KMO =0.749. Với phương pháp trích yếu tố Principal Component và phép xoay Varimax, thang đo sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công đã trích được một nhân tố từ 3 biến quan sát, với hệ số tải nhân tố của 3 biến khá cao (tất cả đều lớn hơn 0.9).
4.2.2.3. Giải thích các nhân tố sau khi phân tích EFA:
(1) Nhân tố thứ nhất (ký hiệu F1) gồm 09 biến quan sát sau:
TDPV_5 Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có tinh thần trách nhiệm cao đối với hồ sơ của công dân.
SDC_2 Cán bộ giải quyết hồ sơ một cách linh hoạt, kịp thời.
TDPV_4 Cán bộ tiếp nhận và xử lý hồ sơ phục vụ công bằng với tất cả người dân.
quyết.
SDC_1 Người dân dễ dàng liên lạc với cán bộ thụ lý hồ sơ.
NLPV_3 Cán bộ tiếp nhận rất thành thạo chuyên môn, nghiệp vụ liên quan. TDPV_3 Cán bộ tiếp nhận không gây nhũng nhiễu, phiền hà cho người dân
khi giải quyết hồ sơ.
TDPV_2 Cán bộ tiếp nhận có thái độ thân thiện khi trả lời những thắc mắc của người dân.
NLPV_4 Cán bộ tiếp nhận, thụ lý tư vấn, giải quyết thỏa đáng các vướng mắc của người dân.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ nhất thuộc về năng lực chuyên môn và thái độ phục vụ của cán bộ công chức. Do đó có thểđặc tên F1là “Khả năng phục vụ”
(2) Nhân tố thứ hai (ký hiệu F2) gồm 04 biến quan sát sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
QTTT_ 3 Quy trình , các bước xử lý hồ sơđã được niêm yếu là hợp lý. QTTT_2 Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết hợp lý.
QTTT_1 Yêu cầu thành phần hồ sơ hành chính tại UBND Quận 1 hợp lý(các loại giấy tờ nộp khi tham gia dịch vụ hành chính).
QTTT_4 Các quy định pháp luật về thủ tục hành chính công phù hợp. Các biến quan sát trong nhân tố thứ 2 thuộc về quy trình thủ tục hành chính. Do đó tên nhân tố F2 là “Quy trình thủ tục”
(3) Nhân tố thứ ba (ký hiệu F3) gồm 04 biến quan sát sau:
CSVC_2 Phòng tibàn, ghế…). ếp nhận và hoàn trả hồ sơ có đầy đủ tiện nghi (máy lạnh, CSVC_1 Phòng tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ rộng rãi, thoáng mát.
CSVC_3 độPhòng ting, máy vi tính, máy tra cếp nhận và hoàn trảứ hu hồ sồơ s tơươ…). ng đối hiện đại (máylấy số tự CSVC_4 Cách bố trí, sắp sếp nơi tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ là hợp lý.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 3 thuộc về cở sở vật chất. Do đó tên nhân tố F3 là “Cơ sở vật chất”
(4) Nhân tố thứ tư (ký hiệu F4) gồm 02 biến quan sát sau:
STC_1 Các quy trình thminh bạch. ủ tục dịch vụ hành chính được cơ quan công khai STC_ 2 Hồ sơ không bị sai sót, mất mát.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 4 thuộc về Sự tin cậy của người dân. do đó tên nhân tố F4 là “Sự tin cậy”
(5) Nhân tố thứ năm (ký hiệu Fz) gồm 03 biến quan sát sau:
STM_2 Ông/ Bà hòan tòan hài lòng v1. ới cung cách phục vụ của UBND Quận STM_3 Nhìn chung Ông/ Bà hài lòng khi thtại UBND Quận 1. ực hiện dịch vụ hành chính công STM_1 Ông/ Bà rất hài lòng với các dịch vụ hành chính công.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 5 là biến phụ thuộc về Sự hài lòng của người dân. do đó tên nhân tố Fz là “Sự hài lòng”
4.2.3. Các nhân tố mới [phụ lục 15]:
F1: Thành phần Năng lực phục vụ có hệ số Cronbach Alpha là 0,927(>0.6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đếu > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3). Nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
F2: Quy trình thủ tục, các biến không thay đổi so với lần kiểm định đầu, nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo [phụ lục 11].
F3: Thành phần Cơ sở vật chất có hệ số Cronbach Alpha là 0.826 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đếu > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3). Nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
F4 Thành phần Sự tin cậy có hệ số Cronbach Alpha là 0.680 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đếu > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3). Nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
4.2.4. Điều chỉnh các giả thuyết nghiên cứu sau khi phân tích EFA:
Điều chỉnh các thành phần đóng góp cho chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân sử dụng dịch vụ hành chính công tại Quận 1:
Nhân tố F1: Năng lực nhân viên gồm năng lực kỹ năng, nghiệp vụđể hoàn thành tốt nhiệm vụđược giao, thái độ phục vụ, sự quan tâm của cán bộ công chức đối với người dân tham gia giao dịch có tác động đến sự hài lòng của người dân về cung ứng dịch vụ hành chính công.
Nhân tố F2: Quy trình thủ tục hành chính bao gồm yêu cầu thủ tục hồ sơ đàu vào, qui trình xử lý hồ sơ, tiếp xúc giữa cán bộ xử lý và cá nhân xử dụng dịch vụ có tác động đến sự hài lòng của người dân về cung ứng dịch vụ hành chính công.
Nhân tố F3: Cơ sở vật chất cung cấp dịch vụ gồm những yếu tố như: nơi cung cấp dịch vụ, thiết bị, công cụ thông tin và các phương tiện kỹ thuật khác...; đặc biệt là những trang thiết bị tại phòng tiếp dân - nơi người dân tiếp xúc với cơ quan công quyền thông qua các công chức hành chính, có tác động đến sự hài lòng của người dân về cung ứng dịch vụ hành chính công.
Nhân tố F4: Sự tin cậy chính là sự kỳ vọng của người dân về những cam kết của các cơ quan hành chính nhà nước đối với họ trong quá trình thực hiện chức năng cung ứng dịch công, có tác động đến sự hài lòng của người dân về cung ứng dịch vụ hành chính công.
Sơđồ 4.1: Mô hình sự hài lòng của người dân về dịch vụ hành chính công tại Quận 1
4.2.5. Phân tích hồi quy:
Phần này được tiến hành phân tích nhằm xây dựng mô hình, xác định mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của người dân với các nhân tố, và khẳng định tầm quan trọng của từng nhân tố tác động đến sự hài lòng. Nói cách khác, việc phân tích hồi quy sẽ chứng minh tính đúng đắn của mô hình khái niệm trong hoàn cảnh nghiên cứu cụ thể tại địa phương và tìm ra một mô hình thích hợp nhất có thể giải thích được quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng. Từ đó có cơ sở cho gợi ý chính sách cụ thể sau này và các bước trong việc ra quyết định về chính sách. Việc phân tích này được thực hiện bằng kỹ thuật hồi quy đa biến.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
a. Xây dựng mô hình hồi quy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình hồi quy tổng quát sau khi phân tích EFA:
Mức độ hài lòng của khách hàng = function (F1, F2, F3, F4). (4.1)
Việc xem xét trong các yếu tố từ F1 đến F4, yếu tố nào thật sự tác động đến mức độ hài lòng một cách trực tiếp sẽ được thực hiện bằng phương trình hồi quy tuyến tính bội: Fz= β0 + β1 F1 + β2 F2 + β3 F3 + β4 F4 (4.2) Khả năng phục vụ Quy trình thủ tục Cơ sở vật chất Sự hài lòng của người dân Sự tin cậy Chất lượng dịch vụ hành chính công H
Trong đó:
- β0,β1,β2,β3,β4 là các hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa.
Các biến còn lại trong mô hình hồi quy tuyến tính bội (4.2) được giải thích qua bảng 4.18:
Bảng 4.18 Diễn giải các biến trong mô hình hồi qui tuyến tính bội
Nhân tố
Tên nhân tố Ký hiệu Biến quan sát
Lọai thang đo
Dấu kỳ vọng
Mức độ hài lòng của người dân Fz STM_1; STM_2; STM_3 Khoảng
Khả năng phụ vụ F1 TDPV_5; SDC_2; TDPV_4; SDC_3; SDC_1; NLPV_3; TDPV_3; TDPV_2; NLPV_4 Khoảng + Quy trình thủ tục F2 QTTT_ 3; QTTT_2; QTTT_1; QTTT_4 Khoảng + Cơ sở vật chất F3 CSVC_2; CSVC_1; CSVC_3; CSVC_4 Khoảng + Sự tin cậy F4 STC_1; STC_ 2 Khoảng +
Nguồn: Phân tính hồi quy của tác giả 6/2011
b. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội: [phụ lục 16]
Phương pháp được sử dụng để phân tích hồi quy là lựa chọn từng bước, các biến trong khối sẽđưa vào một lúc.
Hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R-Square) là 0.620, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 62%, điều này còn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, cả 04 biến số trên góp phần giải thích 60.8% sự khác biệt của mức độ thoả mãn của người dân đó với dịch vụ hành chính công tại Quận 1.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ta thấy kiểm định F có giá trị là 84,231với Sig. = .000(a) chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.19: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình Coefficientsa Hệ số hồi qui không chuẩn hóa Hệ số hồi qui chuẩn hóa Chỉ sốđa cộng tuyến Mô hình
B Sai schuẩốn Beta
t Sig. Độ chấp nhận VIF (Constant) -.027 .042 -.636 .526 Khả năng phục vụ .491 .042 .509 11.797 .000 1.000 1.000 Quy trình thủ tục .524 .042 .539 12.493 .000 1.000 1.000 Cơ sở vật chất .147 .042 .153 3.535 .001 1.000 1.000 1 Sự tin cậy .214 .042 .222 5.152 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Su Hài lòng Nguồn: Phân tính hồi quy của tác giả 6/2011
Kết quả cho thấy, các hệ sốβ đều khác 0 và p(sig)<0.05, chứng tỏ các thành phần trên đều tham dự vào sự hài lòng của người dân, hơn nữa dấu của các hệ số đến dương, phù hợpvới dấu kỳ vọng . So sánh giá trị (độ lớn) của β chuẩn hóa cho thấy: Quy trình thủ tục là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự thoả mãn của người dân (β= 0.539). Vượt trội hơn so với ảnh hưởng của các yếu tố khác: Khả năng phục vụ (β=0.509); Sự tin cậy(β=0.222); và Cơ sở vật chất (β=0.153). (standardized coefficients)
Từ kết quả trên, phương trình thể hiện sự hài lòng của người dân về dịch vụ hành chính công tại UBND Quận 1 dựđoán theo tất cả các biến độc lập là:
Fz= - 0,027 + 0,491*F1 +0,524*F2 +0,147*F3+ 0,214* F4
(Sự hài lòng= - 0,027 + 0,491*khả năng phục vụ + 0,524*Quy trình thủ tục +0,147* Cơ sở vật chất + 0,214* Sự tin cậy)
Sáu nhân tố sau khi phân tích EFA, và chạy hồi quy tạo ra bốn nhân tố gồm: Khả năng phục vụ, quy trình thủ tục, cơ sở vật chất và sự tin cậy.
Tóm lại: Với các kết quả phân tích như trên, ta thấy rằng mô hình nghiên cứu hoàn toàn phù hợp và khẳng định có mối liên hệ chặt chẽ giữa các thang đo với sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ hành chính công tại Quận 1.
Tổng hợp các nhân tốảnh hưởng có ý nghĩa đến dịch vụ hành chính công: 1. Quy trình thủ tục.
2. Khả năng phụ vụ. 3. Sự tin cậy.
4. Cơ sở vật chất. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.6. Phân tích ANOVA các đặc điểm cá nhân đến sự hài lòng:
Như đã đề cập trong mô hình khái niệm về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của cộng đồng có thành phần đặc điểm cá nhân của những đối tượng khảo sát. Trong phần này sẽ tiến hành kiểm định các thuộc tính cá nhân: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, có sự khác biệt nhau không liên quan đến sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ hành chính công tại Quận 1 bằng các kỹ thuật kiểm định về trị trung bình của 2 tổng thể – mẫu độc lập (Independent-sample T- test) và kiểm định phương sai một yếu tố (OnewayANOVA).
4.2.6.1. Giới tính:
Với giả thuyết rằng: giới tính không ảnh hưởng đến kết quả đánh giá về sự hài lòng của người dân (Fz) của người được khảo sát. Từ kết quả kiểm định t [phụ lục 17] cho thấy: ở mức ý nghĩa thống kê 5% không có sự khác biệt trung bình giữa Nam và nữ trong kết quả đánh giá mức độ hài lòng (giá trị Sig. của kiểm định t > 0,05). Nghĩa là giới tính không ảnh hưởng đến kết quảđánh giá về mức độ hài lòng Fz. Như vậy, có thể kết luận rằng yếu tố giới tính không ảnh hưởng đến sự hài lòng chung của người dân. Và như vậy kết quả sẽ là cơ sở cho gợi ý chính sách vì không có sự thiên lệch thông tin sự hài lòng theo giới tính.
4.2.6.2. Độ tuổi:
Xem xét ảnh hưởng độ tuổi của đối tượng được khảo sát đến sự hài lòng về dịch vụ hành chính công [phụ lục 18] cho thấy: Kiểm định F có giá trị Sig.=0,881>0,05 có thể kết luận rằng độ tuổi không ảnh hưởng đến mức độđánh giá sự hài lòng chung của người dân. Và như vậy kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở cho gợi ý chính sách vì không có sự thiên lệch thông tin sự hài lòng theo độ tuổi.
4.2.6.3. Trình độ học vấn:
Xem xét sự khác biệt của yếu tố trình độ học vấn trong kết quả nhận định của đối tượng khảo sát [phụ lục 19] cho thấy: F có giá trị Sig =0,61>0,05. Qua kiểm định
trên có thể kết luận rằng trình độ học vấn không ảnh hưởng đến sự hài lòng của cộng đồng. Và như vậy kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở cho gợi ý chính sách vì