6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2. QUI TRÌNH VÀ TIẾN ĐỘ NGHIÊN CỨU
Hình 1.5 quy trình nghiên cứu
Vấn đề nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết Thực trạng nghiên cứu
Mô hình và giải thuyết ban đầu
Xác định thang đo, câu hỏi điều tra
Sàng lọcthang đo, các biến quan sát
Thu thập dữ liệu Dữ liệu sơ cấp, dữ liệu thứ cấp
Nghiên cứu định lƣợng: -Phân tích thống kê mô tả; - Kiểm định thang đo; - Phân tích nhân tố; - Phân tích hồi quy - Tổng kết nghiên cứu
Từ kết quả nghiên cứu đề xuất giải pháp
Cụ thể gồm các bƣớc sau:
- Bƣớc 1: Nghiên cứu và tổng hợp cơ sở lý thuyết liên quan đến sự hài lòng của khách hàng.
- Bƣớc 2: Tham khảo ý kiến của chuyên gia về cơ sở lý thuyết, trên cơ sở đó điều chỉnh lại cho phù hợp.
- Bƣớc3: Nghiên cứu sơ bộ nhằm tìm ra các vấn đề cần giải quyết, trên cơ sở đó xây dựng mô hình lý thuyết.
- Bƣớc 4: Kiểm định thang đo lý thuyết thông qua điều tra thử và tham khảo ý kiến chuyên gia, chuẩn bị cho điều tra chính thức.
- Bƣớc 5: Trên cơ sở thang đo và bảng câu hỏi đã đƣợc kiểm định, tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.
- Bƣớc 6: Sau khi đã thu thập dữ liệu, tiến hành mã hóa thang đo, đánh giá sơ bộ thang đo thông qua phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố EFA, sau bƣớc này sẽ thu đƣợc các nhân tố cho phân tích hồi quy.
- Bƣớc 7: Kiểm định các giả thuyết của mô hình hồi quy bằng các kiểm định: kiểm tra tự tƣơng quan, phân tích ANOVA, phân tích hồi quy, kiểm tra phƣơng sai, kiểm tra đa cộng tuyến.
- Bƣớc 8: Dựa vào các kiểm định ở bƣớc 6, 7 tiến hành điều chỉnh các tham số cho phù hợp. Hoàn thiện mô hình nghiên cứu.
- Bƣớc 9: Từ kết quả nghiên cứu, đề xuất một số giải pháp để nâng cao mức độ hài lòng của ngƣời dân đối với DVHCC.
2.2.2. Tiến độ nghiên cứu
Bảng 2.1. Tiến độ thực hiện nghiên cứu Bƣớc Dạng nghiên cứu Phƣơng pháp Kỹ thuật
sử dụng Thời gian Địa điểm
1 Sơ bộ Định tính Thảo luận nhóm, phỏng vấn chuyên gia Tháng 12/2016 đến tháng 01 năm 2017 Trụ sở UBND thị xã Điện Bàn, văn phòng UBND thị xã Điên Bàn n(bộ phận tiếp nhận và hoàn trả kết quả), Phòng Tài chính – Kế hoach thị xã Điện Bàn 2 Chính thức Định lƣợng Bảng câu hỏi, khảo sát Tháng 12/2016 đến tháng 01 năm 2017 Bộ phận tiếp nhận và hoàn trả kết quả thuộc VP UBND thị xã Điện Bàn 2.3. XÁC ĐỊNH CÔNG CỤ ĐO LƢỜNG
Dùng thang đo Likert 5 mức độ từ 1 đến 5 (với 1 là hoàn toàn không đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý) để đo lƣờng các nhân tố trong mô hình.
2.4. THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI (PHIẾU KHẢO SÁT)
Phiếu khảo sát (hay Bảng câu hỏi) đƣợc thiết kế dựa trên tiến trình 6bƣớc nhƣ sau:
- Bƣớc 1: Xác định dữ liệu cần thu thập: thang đo biến số và/hoặc mối quan hệ giữa các biến số.
- Bƣớc 2: Xác định phƣơng pháp điều tra (trực tiếp, gián tiếp). - Bƣớc 3: Xác định loại câu hỏi và nội dung câu hỏi.
- Bƣớc 4: Xác định cấu trúc bảng câu hỏi. - Bƣớc 5: Kiểm định bảng câu hỏi.
- Bƣớc 6: Soạn thảo lần cuối bảng câu hỏi.
2.4.1. Xác định dữ liệu cần thu thập
Dữ liệu cần thu thập là những thông tin cần thiết (dạng thô) để xây dựng mô hình. Đó chính là các yếu tố đặc trƣng (Items) cần thiết để đo lƣờng các biến số: Năng lực phục vụ, Cơ sở vật chất, Thái độ phục vụ, Qui trình thủ tục, Chi phí sử dụng dịch vụ.
2.4.2. Xác định phƣơng pháp điều tra
Phƣơng pháp điều tra là các cách thức để thu thập dữ liệu cần thiết. Có các phƣơng pháp điều tra nhƣ: Điều tra qua thƣ, điều tra qua email, điều tra qua điện thoại, điều tra trực tiếp. Trong đề tài này, tác giả sử dụng phƣơng pháp điều tra trực tiếp.
2.4.3. Xác định loại câu hỏi, cấu trúc bảng câu hỏi và nội dung câu hỏi
Để thuận tiện cho quá trình mã hoá và xử lý số liệu, các câu hỏi trong bảng câu hỏi là dạng câu hỏi đóng, đƣợc thiết kế với thang đo Likert 1 – 5 mức độ.
2.4.4. Kiểm định bảng câu hỏi và soạn thảo lần cuối bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi thiết kế lần đầu đƣợc sử dụng để điều tra thử và tham khảo ý kiến của các lãnh đạo cơ quan chuyên môn, chuyên viên trực tiếp thụ lý giải quyết hồ sơ của công dân; sau đó bảng câu hỏi đƣợc chỉnh sửa lại để hoàn chỉnh, hợp lý hơn. Phiếu khảo sát (bảng câu hỏi) chính thức đƣợc trích ở (Phụ lục 3).
2.4.5. Mã hóa thang đo
Để phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, các nội dung từ bảng câu hỏi nghiên cứu đƣợc mã hoá nhƣ sau:
Bảng 2.2. Mã hóa thang đo
STT Mã hóa Diễn giải
Năng lực phục vụ
1 NLPV1 Cán bộ tiếp nhận, trả kết quả hỗ sơ có khả năng giao tiếp tốt và kỹ năng giải quyết công việc
2 NLPV2 Cán bộ tiếp nhận hồ sơ rất thành thạo chuyên môn và nghiệp vụ trong giải quyết công việc
3 NLPV3
Cán bộ tiếp nhận đã giải thích, hƣớng dẫn thủ tục và các yêu cầu liên quan trong giải quyết hồ sơ cụ thể, rõ rang
4 NLPV4 Tiếp nhận, xử lý hồ sơ…không để xảy ra sai sót, mất mát
5 NLPV5 Việc đeo thẻ công chức và đặt bảng tên chức danh của từng cán bộ để quan sát
6 NLPV6 UBND thị xã Điện Bàn giải quyết việc khiếu nại của ngƣời dân nhanh chóng, hợp lý
Cơ sở vật chất
7 CSVC1 Bảng hƣớng dẫn địa điểm làm việc của Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả rõ rang, dễ quan sát
8 CSVC2
Phòng tiếp nhận và trả kết quả hồ sơ rộng rãi, trang thiết bị hiện đại, đáp ứng tốt yêu cầu công việc
9 CSVC3
Cơ sở vật chất và các điều kiện hỗ trợ (bàn, ghế, quạt gió, nƣớc uống, nhà vệ sinh…) đƣợc trang bị đầy đủ, có chất lƣợng
10 CSVC4 Cách bố trí, sắp xếp nơi tiếp nhận và trả kết quả hồ sơ là hợp lý
11 CSVC5
Nội dung về thủ tục, biểu mẫu của hồ sơ đƣợc niêm yết công khai tại nơi làm việc đầy đủ , rõ rang
Thái độ phục vụ nhân viên
12 TDPV1 Cán bộ có thái độ lịch sự khi tiếp nhận và trả kết quả hồ sơ
13 TDPV2 Cán bộ tiếp nhận có thái độ than thiện khi trả lời những thắc mắc của ngƣời dân
14 TDPV3 Cán bộ tiếp nhận không gây những nhiễu, phiền hà cho ngƣời dân giải quyết hồ sơ
15 TDPV4 Cán bộ tiếp nhận và xử lý hồ sơ phục vụ công bằng với tất cả ngƣời dân
16 TDPV5 Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có tinh thần trách nhiệm cao đối với hồ sơ của công dân
Qui trình thủ tục hành chính
17 QTTT1
Thành phần thủ tục hồ sơ lĩnh vực đăng ký kinh doanh hộ cá thể là hợp lý (các loại giấy tờ phải nộp)
18 QTTT2 Qui trình, các bƣớc xử lý hồ sơ đƣợc niêm yết hợp lý
19 QTTT3 Thời gian chờ đợi để đƣợc tiếp nhận và giải quyết hồ sơ nhanh chóng
20 QTTT4 Thời gian giải quyết hồ sơ theo qui trình niêm yết là hợp lý
21 QTTT5 Hồ sơ đƣợc trả đúng thời hạn theo giấy hẹn
Chi phí sử dụng dịch vụ
22 CPDV1 Các loại phí, lệ phí đƣợc niêm yết công khai, đầy đủ tại nơi làm việc
23 CPDV2 Thu phí, lệ phí đúng qui định (giao biên lai thu tiến cho ngƣời nộp)
24 CPDV3 Mức thu phí, lệ phí dịch vụ là hợp lý
25 CPDV4 Ông/bà không phải chi thêm các khỏa phí ngoài qui định
Mức độ hài lòng chung
26 MĐHL
Nhìn chung, Ông/ bà hài lòng khi thực hiện dịch vụ hành chính công về lĩnh vực đăng ký kinh doanh hộ cá thể tại UBND thị xã Điện Bàn
2.5. KẾ HOẠCH CHỌN MẪU2.5.1. Tổng thể nghiên cứu 2.5.1. Tổng thể nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu của đề tài là công dân đã và đang tham gia các dịch vụ hành chính công lĩnh vực đăng ký kinh doanh hộ cá thể tại UBND thị xã Điện Bàn.
2.5.2. Phƣơng pháp chọn mẫu nghiên cứu
Đề tài sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu phi ngẫu nhiên đối với ngƣời dân có giao dịch hành chính công về lĩnh vực đăng ký kinh doanh hộ cá thể trong năm 2016 tại UBND thị xã Điện Bàn.
2.5.3. Kích thƣớc mẫu
Với phƣơng pháp phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi qui bội. Theo Hair và cộng sự (1995), để có thể phân tích EFA cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc ít nhất có tỷ lệ mẫu/ biến là 5:1; nghĩa là một biến cần tối thiểu 5 mẫu, nếu bảng câu hỏi có n biến thì kích thƣớc mẫu ít nhất là N = n x 5.
Để phục vụ mục tiêu đánh giá mức độ hài lòng của công dân đối với dịch vụ công về lĩnh vực đăng ký kinh doanh hộ cá thể tại UBND thị xã Điện Bàn, tác giả xác định kích thƣớc mẫu cần thiết là N = 200.
2.6. CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐƢỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU NGHIÊN CỨU
2.6.1. Lập bảng tần suất và phân tích thống kê mô tả
Lập bảng tần suất để tính toán số lƣợng biểu hiện ở một thuộc tính cụ thể của đối tƣợng. Trong phạm vi đề tài này, phƣơng pháp bảng tần suất dùng để mô tả mẫu thu thập theo: giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn. Một số
đạilƣợng trong bảng tần suất nhƣ: tần suất xuất hiện (Frequency), tần suất tính theo tỷ lệ % (Percent), tỷ lệ phần trăm tích luỹ (Cumulative Percent)..
Phƣơng pháp thống kê mô tả chỉ đƣợc tính đối với các biến định lƣợng, dùng để tính toán các đại lƣợng: Giá trị trung bình (Mean), tổng cộng (Sum), độ lệch chuẩn (Std.Deviation),…
2.6.2. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-totan correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp nghiên cứu hoàn toàn mới. Thông thƣờng, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc.
Theo Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slate (1995), hệ số Alpha đƣợc xem xét trong các trƣờng hợp sau [01]:
0,6 ≤ α < 0,7 : Chấp nhận đƣợc (trong trƣờng hợp nghiên cứu hoàn toàn mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu).
0,7 ≤ α < 0,8 : Chấp nhận đƣợc 0,8 ≤ α < 0,9 : Tốt
0,9 ≤ α < 1 : Chấp nhận đƣợc – không tốt.
2.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Tiếp tục tiến hành phân tích nhân
cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (Rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau.
Thông thƣờng lựa chọn và sử dụng hệ số tải nhân tố lớn hơn từ +/- 0,3đến +/-0,4 là chấp nhận đƣợc, lớn hơn +/-0,5 là có ý nghĩa thực tế nhƣng theo đề nghị Hair và cộng sự (2009), hệ số tải nhân tố cần đƣợc xác định theo kích thƣớc mẫu cho ở biểu sau [01]:
Bảng 2.3. Hệ số tải nhân tố
Hệ số tải nhân tố Kích thƣớc mẫu
0.30 350 0.35 250 0.40 200 0.45 150 0.50 120 0.55 100 0.60 85 0.65 70 0.70 60 0.75 50
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố (Principal component), xác định các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.40 thì mới đạt yêu cầu.
2.6.4. Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích hệ số tin cậy và phân tích nhân tố, tiếp tục sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi qui để kiểm định mô hình. Phƣơng pháp này bao gồm 2 bƣớc: Phân tích hệ số tƣơng quan và phân tích hồi qui bội.
a. Phân tích hệ số tương quan
Phƣơng pháp này đƣợc thực hiện dựa trên ma trận hệ số tƣơng quan. Ma trận hệ số tƣơng quan thể hiện mối quan hệ tƣơng quan giữa các nhân tố với nhau, đó là mối quan hệ giữa biến số sự hài lòng (biến phụ thuộc) với các nhân tố còn lại (biến độc lập), cũng nhƣ mối quan hệ giữa các nhân tố với nhau. Gía trị Sig tƣơng ứng với các hệ số tƣơng quan phải rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05), điều này có nghĩa là các hệ số tƣơng quan này có ý nghĩa về mặt thống kê, tức là các nhân tố có những ảnh hƣởng đáng kể đến sự hài lòng. Nhƣ thế mới có thể sử dụng các nhân tố này để giải thích cho những biến đổi của biến số sự hài lòng. Ngoài ra, hệ số tƣơng quan giữa các nhóm nhân tố phải là rất nhỏ, để thoả mãn các nhân tố không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
b. Phân tích hồi qui bội
Đây là bƣớc cuối cùng trƣớc khi hình thành nên mô hình hồi qui. Bao gồm: Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng phân tích ANOVA, Kiểm tra tự tƣơng quan, Kiểm tra đa cộng tuyến.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình đƣợc thực hiện thông qua bảng Model Summary. Hệ số xác định R-Square thể hiện mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, tức là sự biến thiên của các biến độc lập sẽ giải thích đƣợc bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Để trị số R- Square có ý nghĩa thì trị số Sig phải nhỏ hơn 0,05.
Phân tích ANOVA đƣợc sử dụng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong phân tích này, trị số F phải đủ lớn và Sig tƣơng ứng phải nhỏ hơn 0,05 thì mới có thể kết luận là có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, hay nói cách khác là có tồn tại mô hình tuyến tính.
tƣợng tự tƣơng quan xảy ra khi các phần dƣ ei có mối tƣơng quan với nhau, điều này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng đối với mô hình tuyến tính. Trị số Durbin-watson đƣợc tính toán từ mô hình sẽ đƣợc sử dụng để xem xét hiện tƣợng tự tƣơng quan nhƣ sau:
Có tự tƣơng quan dƣơng Không có kết luận Không có tự tƣơng quan Không có kết luận Có tự tƣơng quan âm 0 dldu 4-du 4-dl 4
Trong đó các giá trị dL và dU đƣợc tra từ bảng D – W tƣơng ứng với n quan sát và k biến độc lập trong mô hình.
Kiểm tra đa cộng tuyến đƣợc thực hiện thông qua trị số độ chấp nhận (Tolerance) nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF. Tolerance đƣợc tính bằng công thức 1 - Ri2, với Ri2 là hệ số xác định của biến Xi với tất cả các biến độc lập còn lại.
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) đƣợc tính bằng nghịch đảo của Tolerance. Khi Tolerance càng nhỏ thì VIF càng lớn. Nhƣ vậy Tolerance lớn gần bằng 1 (hay VIF bé gần bằng 1) thì có thể kết luận