Nghiên cứu này thông qua phương pháp khảo sát thực tế để phát hiện ra các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý về chất lượng dự án của Ban quản lý dự án Đầu tư Xây dựng huyện Thủ Thừa, tỉnh Long An.
Nghiên cứu được thực hiện thông qua hai giai đoạn chính: Nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Cụ thể như sau:
- Nghiên cứu sơ bộ (Giai đoạn 1):Thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định tính: được tiến hành bằng cánh thảo luận với giáo viên hướng dẫn và 05 chuyên gia ngành xây dựng công tác trong lĩnh vực quản lý dự án, là lãnh đạo và có thâm niên lâu năm trên địa bàn huyện Thủ Thừa hoặc trên địa bàn tỉnh Long An. Đồng thời tìm hiểu thông qua thực tiễn tại Ban Quản lý dự án Đầu tư Xây dựng huyện Thủ Thừa; các văn bản pháp luật Nhà nước; những tạp chí, bài báo; các nghiên cứu trước đây nói về các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý dự án của Ban quản lý dự án Đầu tư Xây dựng huyện Thủ Thừa nhằm xây dựng thang đo sơ bộ.
- Nghiên cứu chính thức (Giai đoạn 2): Được thực hiện theo phương pháp định lượng và tiến hành ngay sau khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả sơ bộ. Giai đoạn này nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như ước lượng, kiểm định mô hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi do đối tượng tự trả lời là công cụ chính để thu thập dữ liệu. Đối tượng trong phạm vi nghiên cứu là những cá nhân tham gia trực tiếp vào các dự án có sử dụng nguồn vốn ngân sách Nhà nước trên địa bàn tỉnh Long An đặc biệt là huyện Thủ Thừa.
- Nghiên cứu định lượng: được thực hiện tiếp theo khảo sát khoảng 36 người để có tối thiểu 24 phiếu phỏng vấn của các cá nhân tham gia trực tiếp vào các dự án đầu tư xây dựng trên địa bàn huyện Thủ Thừa theo cách lấy mẫu thuận tiện nhằm phát hiện các sai sót của bảng câu hỏi và kiểm tra thang đo. Kết quả giai đoạn này là xây dựng được một bảng câu hỏi phỏng vấn dùng cho nghiên cứu giai đoạn 2.
73
Sau khi thu thập dữ liệu, sẽ chọn ra các mẫu trả lời hữu ích nhất để nhập liệu vào chương trình SPSS20.0 và phân tích dữ liệu.
Khi thực hiện một nghiên cứu phải lập một quy trình gồm các bước thực hiện cụ thể và các bước này được thiết lập theo từng giai đoạn của cuộc nghiên cứu với các mục tiêu tương ứng.
Trình tự nghiên cứu được trình bày theo sơ đồ sau:
Hình 6.1: Trình tự nghiên cứu
Xác định vấn đề nghiên cứu
Xác định sơ bộ các yếu tố ảnh đến quản lý chất lượng dự án của Ban QLDA ĐT XD Thủ
Thừa
Thiết kế sơ bộ bảng câu hỏi (BCH)
Khảo sát thử nghiệm
Sửa chửa, hoàn chỉnh bảng câu hỏi chính thức
Khảo sát chính thức
Phân tích nhân tố chính (PCA)
Đề xuất giải pháp nâng cao năng lực quản lý chất lượng dự án Thực tiễn Ban QLDA
ĐT XD huyện Thủ Thừa; Tham khảo văn bản pháp luật Nhà nước;
những tạp chí, bài báo; các nghiên cứu trước đây; ý kiến chuyên gia về kinh nghiệm quản lý
chất lượng dự án. Không đạt Đạt Kết luận và kiến nghị Nhóm chuyên gia thứ 2: (gồm 36 chuyên gia) Tham khảo chuyên gia (gồm 5 chuyên gia) download by : skknchat@gmail.com
74
4.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dự án
Kế thừa những kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã phân tích như trên, tác giả đưa ra giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động quản lý dự án về chất lượng xây dựng công trình cho Ban Quản lý dự án Đầu tư Xây dựng huyện Thủ Thừa với 05 giả thuyết nghiên cứu sau:
Giả thuyết (GT1):Năng lực quản lý và thực hiện dự án của các đơn vị tham gia.
Giả thuyết (GT2):Khả năng lựa chọn các nhà thầu:
Giả thuyết (GT3): Khả năng cân đối tài chính cho dự án.
Giả thuyết (GT4):Chính sách pháp luật.
Giả thuyết (GT5): Trình tự thủ tục pháp lý.
n n n n nnn nn nnn nnn
Hình 4.2: Sơ đồ giả thuyết nghiên cứu
4.3 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát và thu thập dữ liệu:
Bảng câu hỏi là một phương pháp thống kê được dùng để khảo sát, thu thập dữ liệu cho nghiên cứu chính thức. Nội dung bảng câu hỏi ảnh hưởng rất lớn đến kết quả nghiên cứu. Bảng câu hỏi thiết kế không tốt có thể sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch so với điều kiện thực tế.
Khả năng lựa chọn nhà thầu Khả năng cân đối Tài chính Chính sách pháp luật
Các yếu tố nâng cao hiệu quả hoạt động về chất lượng dự án sử dụng NSNN GT2 GT3 GT4 GT5 Năng lực quản lý, thực hiện DA
GT1
Trình tự thủ tục pháp lý
75
Bảng câu hỏi đòi hỏi sự chính xác, rõ ràng, tránh tình trạng câu hỏi được hiểu theo nhiều nghĩa khác nhau đối với người trả lời. Trong bảng câu hỏi, mọi thứ phải được cấu trúc, người nghiên cứu ấn định chính xác những câu trả lời là gì, người trả lời chỉ việc đánh dấu chỉ định câu trả lời giống với ý kiến của mình nhất trong số những câu trả lời đã được soạn sẵn. Vì vậy giai đoạn nghiên cứu sơ bộ ban đầu rất quan trọng cho việc thành công của nghiên cứu.
Các bước tiến hành xây dựng bảng câu hỏi:
Nhận dạng vấn đề cần khảo sát từ nguồn thông tin: Phỏng vấn các chuyên gia trong ngành, tìm hiểu kết quả của các nghiên cứu trước đây, tra cứu thông tin và tài liệu qua sách báo, tạp chí khoa học, các văn bản pháp luật của nhà nước, …
Lựa chọn hình thức câu hỏi và thang đo:
Likert (1931) đã đề xuất thang đo phổ biến trong nhiên cứu kinh tế xã hội với dạng thang đo 5 mức độ. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì thang đo có thể là 3; là 5; là 7 nhưng đều có ý nghĩa gần giống nhau. Trong nghiên cứu này tác giả chọn thang đo 5 mức độ, đây là thang đo phổ biến và hay được dùng trong các nghiên cứu suốt thời gian qua và được thể hiện như bảng sau:
Điểm Đánh giá 1 Rất ít 2 Ít 3 Trung bình 4 Nhiều 5 Rất nhiều
Bảng 4.3: Thang đo nghiên cứu
Xây dựng cấu trúc bảng câu hỏi, nội dung chủ yếu phải bám theo các vấn đề đã được xác định ở bước trên;
Tiến hành khảo sát thử nghiệm nhằm hoàn thiện bảng câu hỏi, chỉnh sửa sai sót, đồng thời thăm dò ý kiến phản hồi từ phía người trả lời.
76
Thu thập thông tin, hoàn thiện bảng câu hỏi và tiến hành phát bảng câu hỏi để thu thập số liệu nghiên cứu.
4.4 Kích thước mẫu và xử lý dữ liệu 4.4.1 Kích thước mẫu: 4.4.1 Kích thước mẫu:
Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố
(Comrey, 1973; Roger, 2006). n=5*m , lưu ý m là số lượng câu hỏi trong bài.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng cỡ mẫu ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến quan sát trong phân tích nhân tố. Nghiên cứu có tất cả 30 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố. Đồng tình với những quan điểm trên tác giả chọn số lượng mẫu cần thiết tối thiểu là 30 x 5 = 150 mẫu.
4.4.2 Xử lý dữ liệu
4.4.2.1 Kiểm định thang đo
Thang đo được đánh giá qua hai công cụ chính là hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Total Correclation).
Về mặt lý thuyết nhà nghiên cứu có thể được xây dựng từ một nhóm câu hỏi khác nhau.Tuy nhiên đó là lý thuyết, về mặt thực tế có thể trong những câu hỏi có những câu hỏi không cần thiết.Để kiểm tra việc này thông thường người ta sử dụng hai chỉ số thống kê là
hệ số Cronbach’s Alpha và hệ tố tương quan biến tổng (Total Correclation).
Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa cácbiến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không.
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp trước hay nói cách khác kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha nhằm mục đích loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố.
Theo Hair et al (2006) đưa ra quy tắc đánh giá như sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó)
77
0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới 0.7 – 0.8: Chấp nhận được
0.8 – 0.95: tốt
≥ 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”.
Theo qui ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.8 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong thực hành, nếu hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.75 là tốt ( Nguyễn Thống, 2013). Cũng có nhiều nhà nghiên cứu chỉ ra rằng, hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 là chấp nhận được trong trường hợp thang đo lường là mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Trong đề tài này, tác giả sử dụng hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0.70 để phục vụ nghiên cứu và lưu ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha không phải là một kiểm định thống kê, nó đơn giản chỉ là một hệ số tin cậy (Nguyễn Thống, 2013).
Nhằm loại bỏ các biến rác hay nói khác hơn là nhằm loại bỏ những mục hỏi nào không phân biệt giữa những đối tượng khảo sát cho điểm số cao và những đối tượng khảo sát cho điểm số thấp trong tập hợp toàn bộ các mục hỏi, có nghĩa là những mục hỏi này tương quan yếu với tổng số mỗi người. Theo Nunnally & Burntein (1994) được trích dẫn bởi Trần Lê Nguyên Khánh (2012) thì hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì có thể được xem là biến rác và sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đo. Các biến có hệ số tương quan biến/tổng (Item/Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0.55 trở lên (Hair và cộng sự, 1998).
4.4.2.2 Phân tích nhân tố
a. Khái niệm về phân tích nhân tố:
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu vì trong nghiên cứu có thể thu thập được một số lượng lớn các biến và đa phần chúng có liên hệ với nhau và nhiệm vụ của phân tích nhân tố là giảm bớt số lượng biến xuống để có thể dùng cho các kiểm định hoặc đánh giá/phân tích tiếp theo.
Có nhiều phương pháp trích xuất nhân tố từ trong một tập hợp dữ liệu khác nhau và phân tích thành phần chính là một trong những phương pháp được sử dụng nhiều nhất trong
78
phân tích nhân tố.Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì phân tích nhân tố là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau trong đó có toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu.
b. Phân tích ma trận tương quan và sự phù hợp của phân tích nhân tố:
Phân tích nhân tố được thực hiện khi các biến có mối liên hệ với nhau.Nếu hệ số tương quan của các biến nhỏ thì không thể tiến hành phân tích nhân tố được.
- Bartlett’s test được sử dụng để xem xét giả thuyết H0 là các biến không có tương quan trong tổng thể, có nghĩa là ma trận tương quan chỉ làma trận đơn vị. Trong đó các giá trị nằm trên đường chéo đều bằng 1 còn các giá trị khác điều bằng 0, bằng cách sử dụng một sắp xỉ Chi – Bình phương. Hutcheson và Sofroniou (1999) được trích dẫn bởi Trần Lê Nguyên Khánh (2012) đã xác định một Chi – Bình phương tối thiểu là 700 cho các thử nghiệm Bartlett’s và nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê Sig < 0.005 thìcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể tức là bác bỏ giả thuyết H0.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO có giá trị từ 0.5 đến 1 là phù hợp để phân tích nhân tố Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) và nếu giá trị KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố không phù hợp.
c. Số lượng nhân tố được trích xuất:
Để tóm tắt thông tin chứa đựng trong những biến gốc, cần rút ra một hượng nhân tô ít hơn các biến. Có 5 phương pháp xác định số lượng nhân tố:(i) xác định từ trước; (ii) dự vào eigenvalue; (iii) biểu đồ dốc (scree plot); (iv) Tần số biến thiên được giải thích và (v) chia đôi mẫu, kiểm định mức ý nghĩa. Tác giả sử dụng hai phương pháp đơn giản là dựa vào eigenvalue và Tần số phương sai được giải thích.
- Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Vì sau khi chẩn hóa, mỗi biến gốc có phương sai bằng nên chỉ các nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được chấp nhận.
- Phần Trămage of variance: Tần số phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Có ý nghĩa là nếu xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết bao nhiêu % hội tụ và
79
bao nhiêu % bị phân tán. Hầu hết các nghiên cứu trước đây đều xem giá trị này lớn hơn 50% là thỏa mãn.
d. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo 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 (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụthuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau(interrelationships).
EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading )> 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartleet nhỏ hơn 0.05 sẽ bị loại (HoàngTrọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Số lượng mẫu là 150 nên hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,55 (Theo Hair & ctg 1998,111). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích từ 50% trở lên và hệ số (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) Eigenvalue > 1 (Hair,Anderson, Tatham và Black; 1998).
Xoay nhân tố:
80
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận xoay nhân tố (component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng nhân tố (mỗi biến là một đa thức của nhân tố).
Những hệ số này (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến, được dùng để giải thích nhân tố. Theo Awakul và Ogunlana (2012) thì tiêu chuẩn để phân loại các biến đưa vào phân tích nhân tố là một biến có giá trị tuyệt đối của trọng số nhân tố lớn hơn 0,5 và biến đó có giá trị lớn nhất thuộc nhân tố nào thì thuộc về nhân tố đó.
Thông qua việc xoay các nhân tố, ma trận nhân tố sẽ trở nên đơn giản và dễ giải thích hơn và tùy vào mỗi phương pháp xoay mà kết quả sẽ nhận diện các nhân tố khác nhau. Hiện nay, có nhiều phương pháp xoay như:
- Orthogonal rotation: Xoay nhân tố trong đó vẫn giữ nguyên gốc ban đầu giữa các nhân tố;
- Varimax procecdure: Xoay xuyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường giải thích các nhân tố. Đây là phương pháp được áp dụng nhiều hiện nay và cũng là phương pháp chọn của tác giả.