Để đánh giá phân tích độ tin cậy của thang đo, chúng ta sử dụng phương pháp kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. “Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả‖ (Nguyễn Đình Thọ &
Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). “Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến –(trừ) tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo‖ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng
-37-
Theo nhiều nghiên cứu trước cũng đồng tình cho rằng với mức giá trị Alpha trên 0,8 là thang đo tốt, từ 0,6 trở lên là sử dụng được. Giá trị Alpha càng cao thì độ tin cậy càng cao, tuy nhiên nếu giá trị quá lớn (>0,95) sẽ làm xuất hiện tình trạng đa cộng tuyến, nhiều biến trong thang đo không khác biệt. Ngoài ra, các biến có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi sử dụng phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, chúng ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp đánh giá hai loại giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. Chúng ta sử dụng các chỉ số sau:
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): dùng để xem xét giả thuyết các biến có tương quan với nhau không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Kiểm định KMO (Kaiser - Meyer - Olkin): dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến Xi và Xj với hệ số tương quan riêng phần của chúng.
Để sử dụng phân tích nhân tố EFA thì hệ số KMO phải lớn hơn 0,5, nếu KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu đang nghiên cứu. Theo Kaiser (1974) đề nghị, KMO >= 0,9 rất tốt; 0,8 <= KMO < 0,9 tốt; 0,7 <= KMO <0,8 được; 0,6 <= KMO <0,7 tạm được; 0,5 <= KMO <0,6 xấu; KMO <0,5 không chấp nhận.
+ Trị số Eigenvalue là một tiêu chí dùng để xác định số nhân tố giữ lại trong mô hình phân tích EFA. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong phân tích.
+ Tổng phương sai trích >50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
-38-
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, giá trị này biểu thị mối quan hệ giữa biến quan sát với nhân tố với hệ số càng cao thì tương quan càng lớn và ngược lại. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và trên 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Tuy nhiên hệ số này còn phụ thuộc vào số lượng mẫu quan sát (kích thước mẫu), từng kích thước mẫu khác nhau sẽ có mức trọng số nhân tố khác nhau để biến quan sát có ý nghĩa thống kê. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu có 150 mẫu quan sát nên sẽ chọn mức hệ số tải nhân tố là 0,5.
3.4.3. Phân tích ma trận tƣơng quan (Pearson)
Sau khi tiến hành kiểm định phân tích EFA, bước tiếp theo chính là tạo biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố và tiến hành phân tích tương quan (correlation), hồi quy (regression).
Trước khi thực hiện kiểm tra hồi quy mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.
Hệ số tương quan Pearson đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến, về nguyên tắc, tương quan Pearson sẽ tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến. Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0,05
+ r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
+ r = 0 cho thấy không có sự tương quan.
+ r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.4.4. Hồi quy đa biến
Trong sử dụng phần mềm SPSS, sau khi sử dụng các phân tích như hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích ma trận tương quan để loại
-39-
các biến không phù hợp và sắp xếp các biến độc lập thỏa mãn điều kiện hồi quy, chúng ta sẽ tiến hành hồi quy để xác định trọng số của các nhân tố độc lập tác động lên nhân tố phụ thuộc.
Kết quả của phương pháp hồi quy sẽ giúp chúng ta đưa ra được phương trình hồi quy của bài nghiên cứu, trong đó thể hiện được mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc.
Trong hồi quy đa biến chúng ta cần chú ý đến các giá trị sau:
+ Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, nó phản ánh mức độ biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
+ Giá trị sig của kiểm định F nhỏ hơn 0,05 là điều kiện để xác định mô hình hồi quy phù hợp tập dữ liệu, có thể sử dụng.
+ Giá trị sig của kiểm định t của biến độc lập nhỏ hơn 0,05 thì biến đó có tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập sẽ có giá trị kiểm định t riêng.
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF được xem xét để đánh giá có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra không. Hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì VIF lớn hơn 2 thì khả năng có thể xảy ra đa cộng tuyến.
+ Sau khi xem xét các hệ số để đánh giá mô hình, chúng ta sẽ dựa vào các hệ số tác động Coefficients để đưa ra phương trình hồi quy cũng như so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chương 3, tác giả trình bày về phương pháp nghiên cứu của luận văn gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó dựa vào các nghiên cứu trước cũng như phỏng vấn chuyên sâu để thiết kế thang đo cũng như điều chỉnh thang đo. Từ thang đo này tác giả lựa chọn khảo sát ngẫu nhiên với mẫu có kích thước là 150 đơn vị. Bên cạnh đó tác giả cũng trình bày về các phương pháp phân tích sẽ được sử dụng đối với dữ liệu khảo sát thông qua phần mềm SPSS 20.
-40-
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 4, luận văn sẽ trình bày kết quả nghiên cứu. Nội dung chính của kết quả nghiên cứu gồm có: đặc điểm mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích EFA của các thang đo, đánh giá mô hình đo lường, đánh giá mô hình yếu tố phân cấp, và đánh giá mô hình cấu trúc. Cuối cùng, luận văn thảo luận kết quả nghiên cứu (so sánh kết quả của luận văn với lý thuyết nền, nghiên cứu trước, trình bày kết quả mới được phát hiện từ nghiên cứu của luận văn).
4.1. Giới thiệu chung về Chi cục Thuế TP Nha Trang
Chi cục Thuế TP.Nha Trang trực thuộc Cục Thuế tỉnh Khánh Hòa được thành lập từ ngày 01/10/1990 theo Quyết định số 315/QDD-BTC-TCCB ngày 21/8/1990 của Bộ Tài chính cùng với việc thành lập Hệ thống thuế Nhà Nước trực thuộc Bộ Tài chính thống nhất trong cả nước để quản lý công tác thu thuế và các khoản thu khác ngân sách theo chương trình cải cách Hệ thống thuế Việt Nam.
Kể từ khi thành lập đến nay với sự nỗ lực phấn đấu không ngừng nghỉ, sự đóng góp công sức của nhiều thế hệ lãnh đạo, cán bộ, công chức và người lao động qua các thời kỳ, Chi cục Thuế TP.Nha Trang đã 30 năm liên tục hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ thu ngân sách góp phần hoàn thành nhiệm vụ chung của ngành Thuế.
Chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn của Chi cục Thuế thành phố Nha Trang được thực hiện theo Quyết định số 110/QDD-BTC ngày 14 tháng 01 năm 2019 của Bộ Tài chính quy định cơ cấu tổ chức Chi cục Thuế quận, huyện, Chi cục Thuế khu vực.
Tổng biên chế công chức và người lao động theo Nghị định 68/NĐ-CP của Chi cục Thuế thành phố Nha Trang tính đến thời điểm 31/12/2019 là 161 công chức biên chế và 08 hợp đồng lao động, trong đó bao gồm 17 Đội Thuế,
-41-
trong đó có 10 Đội Thuế chức năng tại Văn phòng Chi cục Thuế và 07 Đội Quản lý Thuế xã, phường.
Hình 4.1: Sơ đồ Cơ cấu tổ chức của Chi cục Thuế thành phố Nha Trang
(Nguồn: Chi cục Thuế TP.Nha Trang 2020)
Cùng với sự phát triển chung của TP Nha Trang, Chi cục Thuế TP Nha Trang khắc phục các khó khăn (biên chế không tăng, NNT không ngừng tăng về số lượng và quy mô ngành nghề kinh doanh) để hàng năm hoàn thành thu NSNN vượt mức kế hoạch được giao trong giai đoạn 5 năm 2015 đến 2019 đã tăng 300% so với giai đoạn 2010-2014. Vì vậy để duy trì thành quả này cần có những nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực để có thể nâng cao năng suất, hiệu quả lao động của cán bộ công chức Chi cục Thuế để từ đó đáp ứng được nhiệm vụ thu NSNN ngày càng tăng, trong đó nghiên cứu động lực làm việc là đề tài cần thiết được nói đến trong luận văn này.
-42- Năm 1990-1994 1995-1999 2000-2004 2005-2009 2010-2014 2015-2019 Thực Hiện 96.564 299.733 680.774 3.397.993 4.203.040 12.326.817 - 5.000.000 10.000.000 15.000.000 Thực Hiện 1990-1994 1995-1999 2000-2004 2005-2009 2010-2014 2015-2019 ĐVT: Triệu đồng
Hình 4.2: Biểu đồ tăng trƣởng thực hiện thu NSNN theo giai đoạn 5 năm
(Nguồn: Chi cục Thuế TP.Nha Trang 2020)
4.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập bằng phương pháp khảo sát thông qua bảng câu hỏi bản giấy được gửi trực tiếp đến các công chức đang làm việc tại Chi cục Thuế TP Nha Trang. Theo mục tiêu nghiên cứu, để đảm bảo dữ liệu nghiên cứu phù hợp các phân tích cần đạt được 150 mẫu khảo sát. Do đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu theo hình thức lựa chọn ngẫu nhiên đến khi đạt đủ số lượng nghiên cứu. Chúng ta sẽ dựa vào các biến nhân khẩu học để thống kê lại cơ bản về mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.1: Thống kê nhân khẩu học đối với dữ liệu nghiên cứu
Yếu tố Đặc điểm Số lƣợng Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 68 45,3
-43- Yếu tố Đặc điểm Số lƣợng Tỷ lệ (%) Độ tuổi Dưới 30 tuổi 25 16,7 30-40 tuổi 68 45,3 40-50 tuổi 44 29,3 Trên 50 tuổi 13 8,7 Trình độ học vấn Trung cấp 6 4,0 Đại học 117 78,0 Trên đại học 27 18,0
Thâm niên công tác
Dưới 5 năm 29 19,3
5-10 năm 47 31,3
Trên 10 năm 74 49,3
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
4.2.1. Yếu tố giới tính
Qua thống kê, trong 150 cá nhân quan sát có 68 công chức nam (chiếm 45,3%) và 82 công chức nữ (chiếm 54,7%). về cơ bản công tác khảo sát thu thập dữ liệu đã được tiến hành tốt khi tỷ lệ nam nữ xấp xỉ nhau, không có chênh lệch quá nhiều.
4.2.2. Yếu tố độ tuổi
Thống kê độ tuổi của các cá nhân khảo sát cho thấy phần lớn công chức tại Chi cục Thuế TP Nha Trang nằm trong độ tuổi từ 30 - 40 tuổi (chiếm 45%), số lao động có độ tuổi nhiều thứ hai là từ 40 - 50 tuổi (chiếm 29%) còn lại độ tuổi dưới 30 và trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ thấp (chiếm tỷ lệ lần lượt là 16,7% và 8,7%). Có thể thấy người lao động có độ tuổi trung bình thấp, tuy nhiên đây là một đặc điểm dễ nhận ra của các CQNN do đặc thù các cá nhân công tác lâu năm có trình độ, kinh nghiệm tốt sẽ được đề bạt, thăng tiến đến những vị trí cấp cao hơn hoặc chuyển đến những đơn vị khác theo sự phân công của tổ chức. Độ tuổi từ 30 - 40 tuổi chiếm 45% trên tổng thể chính là độ tuổi có ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng công việc cũng như ĐLLV phát triển chung của Chi cục Thuế TP Nha Trang, đây là độ tuổi các cá nhân
-44-
đang trong giai đoạn phát triển nhất cả về kiến thức lẫn kinh nghiệm trong công việc và đây là thời điểm mọi người đều mong muốn nỗ lực cố gắng để có sự thăng tiến trong sự nghiệp.
4.2.3. Yếu tố trình độ học vấn
Phần lớn công chức tại Chi cục Thuế TP Nha Trang được khảo sát đều có trình độ học vấn từ đại học trở lên (chiếm 96%) trong đó trình độ trên đại học chiếm 18%. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế trình độ kiến thức chuyên môn hiện nay của công chức tại Chi cục Thuế do công tác tuyển dụng tốt cũng như một số lao động trình độ dưới đại học cũng đã chủ động nâng cao trình độ bằng cách học bổ sung theo hình thức vừa học vừa làm. Bên cạnh đó, theo phỏng vấn ngoài lề của tác giả thì hiện nay có rất nhiều công chức đang tham gia học các lớp cao học, dự báo trong khoảng thời gian sắp tới tỷ lệ công chức có trình độ trên đại học sẽ được nâng cao đáng kể.
4.2.4. Yếu tố thâm niên công tác
Xét độ tuổi các công chức được khảo sát có mức trung bình thấp, tuy nhiên chúng ta hoàn toàn không thể đánh giá thấp kinh nghiệm làm việc của đội ngũ công chức tại Chi cục Thuế khi có đến 74/150 cá nhân (chiếm 49%) đã công tác trên 10 năm trong CQNN, 47 cá nhân có thâm niên từ 5 - 10 năm và 29 cá nhân đã làm việc dưới 5 năm. Kết quả này có thể được giải thích thông qua tính chất đặc thù người lao động trong CQNN thường có tỷ lệ nghỉ việc thấp, do đó nếu xét một cá nhân khi học xong đại học ra trường về làm việc tại đây thì khi đến độ tuổi từ 30 - 40 tuổi hoàn toàn có thể có thâm niên kinh nghiệm công tác xấp xỉ 10 năm trở lên.
Nhìn qua thống kê chúng ta hoàn toàn có thể an tâm về năng lực chuyên môn cũng như kinh nghiệm làm việc của đội ngũ công chức tại Chi cục Thuế TP Nha Trang sẽ có thể góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ công tại Chi cục Thuế.
-45-
4.3. Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Tiến hành kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến sẽ giúp chúng ta loại các biến không phù hợp. Trong nghiên cứu này, chúng ta sẽ xem xét giá trị Cronbach’s Alpha theo các nguyên tắc như sau:
+ Các biến có hệ số tương quan biến - tổng < 0,3 và giá trị hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn giá trị Hệ số Cronbach’s Alpha thì chúng ta sẽ loại biến đó.
+ Hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 là điều kiện để chấp nhận thang đo.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo