d. Về nghề nghiệp
3.3. MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH NGHIÊN CỨU
3.3.1. Nội dung hiệu chỉnh
Hình 3.6. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Mô hình mới đưa ra với biến phụ thuộc là “Mức độ hài lòng của công dân” và 7 biến độc lập lần lượt là: Độ tin cậy (6 biến quan sát), Cán bộ, công chức (5 biến quan sát), Quá trình phục vụ (5 biến quan sát), Thủ tục, quy trình (4 biến quan sát), Phí và lệ phí (3 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (3 biến quan sát), Cơ chế giám sát và góp ý (3 biến quan sát).
Thành phần thang đo sự hài lòng của công dân tại UBND phường Thạc Gián sau khi hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu như sau:
Độ tin cậy
TC1 Thực hiện đúng hẹn khi giải quyết và trả hồ sơ
TC2 CBCC giải quyết thỏa đáng những yêu cầu, thắc mắc của
công dân
TC3 Kết quả giải quyết hồ sơ, thủ tục hành chính hầu như không
có sai sót
TC4 CBCC thông báo kịp thời cho công dân những sự chậm trễ
(nếu có) Độ tin cậy
Cán bộ, công chức
Sự hài lòng của công dân đối với dịch vụ
hành chính công Phí và lệ phí
Phương tiện hữu hình
Cơ chế giám sát, góp ý Thủ tục, quy trình Quá trình phục vụ
TC5 Nói không với tình trạng tham nhũng, vu lợi trong quá trình phục vụ công dân
TC6 CBCC đảm bảo tính riêng tự, bảo mật của công dân Cán
bộ, công chức
CC1 CBCC có chuyên môn, nghiệp vụ đáp ứng yêu cầu công việc CC2 CBCC có tác phong gọn gàng, lịch sự
CC3 CBCC giải quyết công việc nhanh chóng, chuyên nghiệp CC4 CBCC thực hiện nghiêm túc, hướng dẫn đầy đủ, rõ ràng CC5 CBCC đảm bảo công bằng trong quá trình phục vụ công dân
Quá trình phục vụ
PV1 Thái độ, cung cách phục vụ của CBCC nhã nhặn, lịch sự PV3 CBCC có tinh thần trách nhiệm cao khi phục vụ công dân
PV4 CBCC có thái độ tận tình, chu đáo trong quá trình phục vụ
công dân
PV5 CBCC hướng dẫn nhiệt tình, đầy đủ các hồ sơ, thủ tục PV6 CBCC luôn luôn lắng nghe ý kiến của công dân
Thủ tục, quy trình
TT1 Thủ tục, quy trình đơn giản, dễ hiểu
TT2 Công khai các quy định, thủ tục hành chính đầy đủ TT3 Thủ tục, quy trình chính xác, hợp lý theo quy định
TT4 Thực hiện tốt việc tiếp công dân (ai đến trước giải quyết
trước, đến sau giải quyết sau) Phí
và lệ phí
LP1 Thực hiện thu phí và lệ phí theo đúng quy định LP2 Mức thu phí và lệ phí như hiện nay là hợp lý
LP3 Các khoản thu phí và lệ phí luôn được giải thích rõ ràng,
minh bạch với công dân Phươ
ng tiện hữu hình
HH1 Địa điểm giao dịch thuận lợi cho công dân
HH2 Cơ sở vật chất, các trang thiết bị được trang bị đầy đủ
HH3 Có bãi đổ xe an toàn, rộng rãi để phục vụ công dân
chế giám sát và góp ý
mở hòm thư góp ý tại nơi tiếp nhận hồ sơ.
GS3 UBND phường và cán bộ có tiếp thu các phản ánh, kiến nghị
và góp ý của công dân
GS4 UBND phường và cán bộ công chức có phản hồi các kiến
nghị và góp ý
3.3.2. Các giả thuyết cho mô hình hiệu chỉnh
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu sẽ được xây dựng dựa trên chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của công dân đối với dịch vụ hành chính công do UBND phường Thạc Gián cung cấp.
Các giả thuyết của mô hình điều chỉnh như sau:
H1: Độ tin cậy được đánh giá càng cao thì sự hài lòng của công dân
đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H2: Cán bộ, công chức được đánh giá càng cao thì sự hài lòng của
công dân đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H3: Quá trình phục vụ được đánh giá càng cao thì sự hài lòng của công
dân đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H4: Thủ tục quy trình được đánh giá càng cao thì sự hài lòng của công
dân đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H5: Phí và lệ phí được đánh giá càng cao thì sự hài lòng của công dân
đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H6: Phương tiện hữu hình được đánh giá càng cao thì sự hài lòng
của công dân đối với chất lượng dịch vụ càng tốt và ngược lại.
H7: Cơ chế giám sát và góp ý được đánh giá càng cao thì sự hài lòng
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 3.4.1. Phân tích tương quan Pearson 3.4.1. Phân tích tương quan Pearson
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa 7 biến độc lập độ tin cậy, cán bộ công chức, quá trình phục vụ, thủ tục quy trình, phí và lệ phí, phương tiện hữu hình, cơ chế giám sát và góp ý với biến phụ thuộc sự hài lòng trong mô hình nghiên cứu. Trước khi tiến hình phân tích hồi quy tuyến tính thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Bảng 3.16. Kết quả phân tích tương quan Pearson
Correlations HL TC CC PV TT LP HH GS HL Pearson Correlation 1 .448** .394** .335** .389** .372** .560** .493** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 220 220 220 220 220 220 220 220 TC Pearson Correlation .448** 1 .251** .297** .192** .341** .248** .232** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .004 .000 .000 .001 N 220 220 220 220 220 220 220 220 CC Pearson Correlation .394** .251** 1 .250** .217** .268** .191** .262** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001 .000 .004 .000 N 220 220 220 220 220 220 220 220 PV Pearson Correlation .335** .297** .250** 1 .167* .266** .158* .141* Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .013 .000 .019 .036 N 220 220 220 220 220 220 220 220 TT Pearson Correlation .389** .192** .217** .167* 1 .200** .125 .127 Sig. (2-tailed) .000 .004 .001 .013 .003 .063 .060 N 220 220 220 220 220 220 220 220 LP Pearson Correlation .372** .341** .268** .266** .200** 1 .259** .234**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .003 .000 .000 N 220 220 220 220 220 220 220 220 HH Pearson Correlation .560** .248** .191** .158* .125 .259** 1 .171* Sig. (2-tailed) .000 .000 .004 .019 .063 .000 .011 N 220 220 220 220 220 220 220 220 GS Pearson Correlation .493** .232** .262** .141* .127 .234** .171* 1 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .036 .060 .000 .011 N 220 220 220 220 220 220 220 220
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan Pearson ở bảng 3.24, ta thấy biến phụ thuộc sự hài lòng với từng biến độc lập có sự tương quan với nhau, thể hiện cụ thể qua hệ số tương quan như sau: độ tin cậy (0.448); cán bộ, công chức (0.394); quá trình phục vụ (0.335); thủ tục, quy trình (0.389); phí và lệ phí (0.372); phương tiện hữu hình (0.56); cơ chế giám sát và góp ý ( 0.493) và tất cả Sig. nhỏ hơn 0.05 (<0.05). Do đó có thể đưa các biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích biến phụ thuộc sự hài lòng.
3.4.2. Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy đa biến nhằm xem xét cụ thể từng biến độc lập: độ tin cậy, cán bộ công chức, quá trình phục vụ, thủ tục quy trình, phí và lệ phí, phương tiện hữu hình, cơ chế giám sát và góp ý tác động đến sự hài lòng (biến phụ thuộc) như thế nào.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Stepwise. Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Phân tích hồi quy lần 1:
Bảng 3.17. Model Summary phân tích hồi quy
Nhận xét: Hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted Square) = 0.611. Điều này nói lên rằng sự hài lòng bị ảnh hưởng 61.1% từ 7 biến độc lập. Còn lại 38.9% bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác.
Bảng 3.18. ANOVA phân tích hồi quy
ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 32.248 7 4.607 50.063 .000a
Residual 19.508 212 .092
Total 51.756 219
a. Predictors: (Constant), GS, TT, HH, PV, CC, LP, TC b. Dependent Variable: HL
Nhận xét: Giá trị thống kê F là một kiểm địnhh giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Từ bảng ANOVA phân tích hồi quy trên, ta thấy F= 50.063 và sig= 0.000 bé hơn 0.05 (<0.05) chứng tỏ chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng tốt trên tổng thể.
Bảng 3.19. Bảng Coefficientsa của phân tích hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .885 .136 6.491 .000 TC .096 .028 .165 3.472 .001 .789 1.268 CC .061 .025 .113 2.436 .016 .827 1.209 PV .057 .025 .105 2.309 .022 .853 1.172 TT .121 .024 .219 4.963 .000 .914 1.094 LP .022 .025 .041 .873 .384 .790 1.266 HH .198 .023 .390 8.712 .000 .887 1.127 GS .160 .023 .306 6.802 .000 .880 1.136 a. Dependent Variable: HL
Nhận xét: Dựa vào bảng 3.27 Coefficientsa của phân tích hồi qui, kết
quả của mô hình hồi quy lần 1 đã loại 1 biến độc lập, sig= 0.384 lớn hơn 0.05 (>0.05), đó là nhân tố Phí và lệ phí. Điều này cho thấy nhân tố “phí và lệ phí” không có ý nghĩa thống kê tới “sự hài lòng” của công dân khi sử dụng dịch
vụ hành chính công tại UBND phường Thạc Gián. Do đó giả thuyết H5
không được chấp nhận.
Bảng 3.20. Model Summary phân tích hồi quy (lần 2) Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .788a .622 .612 .30318 1.917 a. Predictors: (Constant), GS, TT, HH, PV, CC, TC b. Dependent Variable: HL
Bảng 3.21. ANOVA phân tích hồi quy (lần 2)
ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 32.177 6 5.363 58.345 .000a
Residual 19.578 213 .092
Total 51.756 219
a. Predictors: (Constant), GS, TT, HH, PV, CC, TC b. Dependent Variable: HL
Bảng 3.22. Bảng Coefficientsa của phân tích hồi qui (lần 2)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .902 .135 6.691 .000 TC .101 .027 .173 3.722 .000 .821 1.218 CC .064 .025 .118 2.556 .011 .839 1.192 PV .060 .025 .111 2.447 .015 .868 1.151 TT .122 .024 .222 5.067 .000 .922 1.085 HH .201 .022 .396 8.944 .000 .907 1.103 GS .162 .023 .310 6.947 .000 .891 1.122 a. Dependent Variable: HL
Mức độ giả thích của mô hình.
Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) = 0.612. Điều này nói lên rằng sự
hài lòng bị ảnh hưởng 61.2% từ 6 biến độc lập. Còn lại 38.8% bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác.
Hiện tượng tự tương quan
Dựa vào giá trị Durbin-Watson trong bảng 3.27 với n = 220, k = 6 ta
tra bảng được giá trị:
𝑑𝐿= 1.613, 𝑑𝑈= 1.735, d = 1.917
0 < d < dL Có tự tương quan thuận chiều (dương)
dL d dU Miền không có kết luận
dU < d < 4 - dU Không có sự tương quan bậc nhất.
4 -dU d 4 - dL Miền không có kết luận
4 - dL d 4 Có sự tương quan nghịch chiều (âm)
Ta thấy 𝑑𝑈= 1.613 < d=1.917 < 4 − 𝑑𝑈= 2.265
Vậy nên ta kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Từ bảng ANOVA phân tích hồi quy trên, ta thấy F= 58.345 và sig= 0.000 bé hơn 0.05 (<0.05) chứng tỏ chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng tốt trên tổng thể.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng có tự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ sống không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại
nhỏ (<10), cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau do đó ta kết luận không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
H1: Nhân tố “Độ tin cậy”. Giả thuyết có beta= 0.101 > 0 và sig = 0.000<
0.05, beta dương có nghĩa nhân tố độ tin cậy có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Điều này có nghĩa khi độ tin cậy của người dân càng cao
thì sẽ làm tăng sự hài lòng. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
H2: Nhân tố “Cán bộ công chức”. Giả thuyết có beta= 0.064 > 0 và sig
=0.011< 0.05, beta dương có nghĩa nhân tố cán bộ công chức có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Điều này có nghĩa khi giá trị của nhân tố “Cán bộ, công chức” tăng lên thì sẽ làm tăng sự hài lòng của công dân và
ngược lại. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
H3: Nhân tố “Quá trình phục vụ”. Giả thuyết có beta= 0.06 > 0 và sig =
0.015 < 0.05, beta dương có nghĩa nhân tố quá trình phục vụ có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Khi công dân cảm nhận rằng mình được phục vụ tốt sẽ làm họ hài lòng nhiều hơn, có nghĩa là mức độ hài lòng
càng tăng khi quá trình phục vụ tăng. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
H4: Nhân tố “Thủ tục, quy trình”. Giả thuyết có beta= 0.122 > 0 và sig=
0.000 <0.05, beta dương có nghĩa nhân tố thủ tục quy trình có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Điều này có nghĩa khi giá trị của nhân tố “Thủ tục, quy trình” tăng lên thì sẽ làm tăng sự hài lòng của công dân và
ngược lại. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
H5: Nhân tố “Phương tiện hữu hình” là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất
đến mức độ hài lòng (có hệ số hồi quy lớn nhất). Giả thuyết có beta= 2.01 > 0 và sig= 0.000 <0.05, beta dương có nghĩa nhân tố phương tiện hữu hình có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Điều này có nghĩa khi giá trị của nhân tố “Phương tiện hữu hình” tăng lên thì sẽ làm tăng sự hài lòng của
công dân và ngược lại. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
H6: Nhân tố “Cơ chế giám sát và góp ý”. Giả thuyết có beta= 0.162 > 0
và sig= 0.000 < 0.05, beta dương có nghĩa nhân tố cơ chế giám sát và góp ý có quan hệ đồng biến với sự hài lòng của công dân. Điều này có nghĩa khi giá trị của nhân tố “Cơ chế giám sát và góp ý” tăng thì mức độ thỏa mãn cũng sẽ tăng
và ngược lại. Vậy giả thuyết H6 được chấp nhận.
Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Kiểm định phần dư cho thấy phân phối chuẩn phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean=0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation = 0.986 (xấp xỉ bằng 1) do đó kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm phương pháp hồi quy bội.
Hình 3.7. Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư
Mặt khác, qua biểu đồ hình 3.2 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Vì vậy có thể nói phân phối phần
dư xấp xỉ chuẩn, nghĩa là việc sử dụng mô hình là thích hợp.
Hình 3.8. Biểu đồ P-P plot phần dư của mô hình hồi quy
Ngoài ra, theo biểu đồ P- P plot, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Từ kết quả hồi quy, ta có thể rút ra hàm hồi quy như sau:
=
Các hệ số hồi quy mang giá trị dương thể hiện các biến trong mô hình hồi quy có quan hệ tỉ lệ thuận với sự hài lòng của công dân. Bên cạnh đó, hàm
Sự hài lòng của công dân
0.902 + (0.101*Độ tin cậy) + (0.064* Cán bộ, công chức) + (0.060*Quá trình phục vụ) + (0.122* Thủ tục, quy trình) + (0.201* Phương tiện