6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.6. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC
2.6.1. Mẫu điều tra và cách thức điều tra
Đối tượng khảo sát: Là các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của công dân về dịch vụ công
Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu theo phương pháp phi xác suất thuận tiện
Kích thước mẫu: Theo nhiều nhà nghiên cứu, kích thước mẫu càng lớn, càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cụ thể, mẫu được lấy ngẫu nhiên theo quy tắc 5* số lượng các biến quan sát. Vậy, với 35 biến quan sát, kích thước mẫu tối thiểu là 5*35=175, tuy nhiên để thuận lợi trong việc nghiên cứu nên bảng câu hỏi được phát tổng cộng cho 250 công dân để đạt tối thiểu 175 mẫu.
Cách thức điều tra: Bảng câu hỏi được gửi đến những công dân đã và đang sử dụng dịch vụ hành chính công tại phường bằng cách tác giả sẽ tới địa điểm nghiên cứu là tại phường Thạc Gián và phát trực tiếp bảng câu hỏi cho công dân.
2.6.2. Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu: Đề tài sử dụng tổng hợp số liệu sơ cấp và thứ cấp có liên quan.
- Dữ liệu sơ cấp: Bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho công dân đã và
đang sử dụng dịch vụ hành chính công tại UBND phường Thạc Gián.
- Dữ liệu thứ cấp:
Cơ sở lý thuyết và các bài viết được chọn lọc trên các tạp chí là nguồn dữ diệu thứ cấp quan trọng phục vụ cho việc nghiên cứu. Nguồn thu thập thông tin cho dữ liệu thứ cấp được nhắc đến như sau:
+ Thư viện trường Đại học Kinh tế Đà Nẵng + Tạp chí kinh tế
+ Website của Sở Nội vụ thành phố Đà Nẵng.
+ Bài giảng về phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
+ Các bài tham luận liên quan về dịch vụ và chất lượng dịch vụ
2.6.3. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế 2 phần:
Phần A. Đo lường mức độ hài lòng của công dân đối với dịch vụ hành chính công thông qua 8 thành phần với 35 biến quan sát gồm: Phương tiện hữu hình (4 biến quan sát); CBCC (5 biến quan sát); Quá trình phục vụ (6 biến quan sát); Thủ tục, quy trình (4 biến quan sát); Độ tin cậy (6 biến quan sát); Cơ chế giám sát và góp ý (4 biến quan sát); Phí và lệ phí (3 biến quan sát); Sự hài lòng (3 biến quan sát)
Bảng câu hỏi được thiết kế với dạng câu hỏi đóng; sử dụng thang đo Likert với 5 bậc gồm:
Hoàn toàn không đồng ý Hơi không đồng ý Bình thường Hơi đồng ý Hoàn toàn đồng ý 1 2 3 4 5
Phần B. Mô tả các thuộc tính nhân khẩu học về một số thông tin cá nhân của công dân được phỏng vấn nhằm phân loại đối tượng phỏng vấn. Thông tin về đối tượng nghiên cứu cụ thể gồm các biến số như sau:
1. Giới tính gồm 2 thuộc tính (nam, nữ)
2. Trình độ học vấn gồm 4 thuộc tính (phổ thông, trung cấp, cao đẳng/ đại học, sau đại học)
3. Độ tuổi gồm 4 thuộc tính (dưới 18 tuổi, từ 18-30 tuổi, từ 31- 55 tuổi, trên 55 tuổi)
4. Nghề nghiệp gồm 4 thuộc tính (học sinh, sinh viên; cán bộ, công nhân viên; kinh doanh; khác)
5. Số lần sử dụng dịch vụ hành chính công tại UBND phường Thạc Gián gồm 3 thuộc tính (1 lần, từ 2 đến 5 lần, trên 5 lần)
Sự liên kết các thang đo lường và các câu hỏi khảo sát trong Phần A được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 2.10: Sự liên kết các thang đo lường và các câu hỏi khảo sát Thang đo lường Câu hỏi
Phương tiện hữu hình 1, 2, 3, 4
Cán bộ công chức 5, 6, 7, 8, 9 Quá trình phục vụ 10, 11, 12, 13, 14, 15 Thủ tục, quy trình 16, 17, 18, 19 Độ tin cậy 20, 21, 22, 23, 24, 25 Cơ chế giám sát, góp ý 26, 27, 28, 29 Phí và lệ phí 30, 31, 32 Sự hài lòng 33, 34, 35
2.6.4. Phương pháp nghiên cứu
a. Phân tích mô tả dữ liệu thống kê
Sử dụng phương pháp phân tích mô tả nhằm có những đánh giá sơ bộ:
- Đặc điểm nhân khẩu học đối tượng điều tra
- Thông tin về đối tượng điều tra.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) 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 phụ thuộc 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. (2006) 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), 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.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. 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.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 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 %.
c. Phân tích độ tin cậy F hệ số Crombach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại 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, 2008)
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- 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 Ngọc, 2005)
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn
0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein, 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008)
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally 1978; Peterson, 1994; Slater 1995; dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
- Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được
xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
d. Phân tích hồi quy đa biến
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Xác định mức độ ảnh hưởng của: yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
e. Phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA)
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung và các biến độc lập là đặc điểm nhân khẩu học: giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi, nghề nghiệp, số lần sử dụng dịch vụ hành chính công.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 này trình bày phương pháp nghiên cứu gồm hai bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính thông qua thảo luận nhóm. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng. Xây dựng bảng câu hỏi với các nhân tố và các biến quan sát.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ TẢ MẪU ĐIỀU TRA 3.1.1. Thu thập dữ liệu 3.1.1. Thu thập dữ liệu
Trong quá trình phát hành 250 bảng câu hỏi để tiến hành thu thập dữ liệu và thu về 236 phiếu. Trong tổng số phiếu thu về có 16 phiếu điều tra bị loại do không trả lời đầy đủ các câu hỏi. Như vậy, có 220 phiếu điều tra hoàn chỉnh được dùng cho nghiên cứu chính thức, đạt tỷ lệ là 88%
3.1.2. Thông tin mẫu nghiên cứu
a. Về giới tính
Kết quả cho thấy: trong 220 mẫu được phỏng vấn, có 100 nam và 120 nữ, nữ chiếm tỉ lệ nhiều hơn nam (nam chiếm 45% và nữ chiếm 54.5%). Việc thu thập mẫu cho thấy xu hướng phát triển chung của xã hội: nữ giới ngày càng tham gia nhiều vào công việc của xã hội.
Hình 3.1 Thống kê mô tả yếu tố giới tính
b. Về trình độ học vấn
Theo kết quả khảo sát, trình độ học vấn của người dân qua khảo sát 220 người sử dụng dịch vụ như sau: Phổ thông chiếm 13.6%; Trung cấp chiếm 22.3%; Cao đẳng/ Đại học chiếm 62.7%; Sau đại học chiếm 1.4%
100
120
Nam Nữ
Điều này cho thấy trình độ người dân trong khu vực tương đối cao so với mặt bằng chung của xã hội, chủ yếu tập trung vào trình độ Cao đẳng/Đại học
Hình 3.2. Thống kê mô tả yếu tố trình độ học vấn
c. Về độ tuổi
Nhìn vào bảng thống kê mô tả về yếu tố độ tuổi, tỷ lệ công dân tham gia phỏng vấn có sự chênh lệch tập trung ở độ tuổi từ 18- 30 tuổi chiếm 44.5% và độ tuổi từ 31-55 tuổi chiếm 46.4%.
Hình 3.3. Thống kê mô tả về yếu tố độ tuổi
d. Về nghề nghiệp
Trong 220 mẫu điều tra, Học sinh, sinh viên chiếm 16.8%; Cán bộ, công nhân viên chiếm 36.8%; Kinh doanh chiếm 38.6%; Khác chiếm 7.7%.
30 49 138 3 Phổ thông Trung cấp Cao đẳng/ đại học Sau đại học 4 98 102 16 Dưới 18 Từ 18- 30 Từ 31-55 Trên 55
Hai nhóm nghề nghiệp cán bộ, công nhân viên và kinh doanh chiếm tỷ trọng cao nhất, công việc của họ liên quan nhiều đến thủ tục hành chính do đó mức độ hiểu rõ về thủ tục hành chính tương đối cao, vì vậy góp ý của họ về dịch vụ hành chính rất quan trọng.
Hình 3.4. Thống kê mô tả về yếu tố nghề nghiệp
e. Về số lần sử dụng dịch vụ
Số lần sử dụng dịch vụ phổ biến của mẫu nghiên cứu rơi vào 3 trường hợp: một là 1 lần có 20 trường hợp chiếm 9.1%, từ 2-5 lần có 105 trường hợp chiếm 47.7%, trên 5 lần có 95 trường hợp chiếm 43.2%.
Như vậy cho thấy tỷ lệ mẫu điều tra theo số lần chủ yếu tập trung vào những công dân đã sử dụng từ 2 đến 5 lần. Vì công dân đã sử dụng dịch vụ trên 2 lần, do đó việc đánh giá sự hài lòng của công dân sẽ khách quan và công bằng hơn.
37
81 85
17
Học sinh, sinh viên Cán bộ, công nhân viên
Kinh doanh Khác
Hình 3.5. Thống kê mô tả về yếu tố số lần sử dụng dịch vụ 3.2. PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
3.2.1. Kiểm định hệ số tin cậy Crombach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không hợp lệ. Các biến số có hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6
Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Crombach’s Alpha của các thành phần đo lường sự hài lòng của công dân đối với dịch vụ hành chính công tại UBND phường Thạc gián như sau:
a. Nhân tố phương tiện hữu hình
Bảng 3.1 . Hệ số tin cậy Crombach’s Alpha nhân tố phương tiện hữu hình
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.831 4 20 105 95 1 lần Từ 2-5 lần Trên 5 lần
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted HH1 10.54 6.542 .734 .750 HH2 10.49 7.036 .668 .782 HH3 10.41 7.257 .608 .811 HH4 10.29 8.278 .653 .797
Nhân tố phương tiện hữu hình bao gồm 4 biến quan sát là HH1, HH2, HH3, HH4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3 (>0.3) nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Crombach’s Alpha = 0.831 (lớn hơn 0.6) không có biến nào khi xoá đi thì làm cho giá trị Cronbach Alpha tăng lên nên nhân tố phương tiện hữu hình có giá trị và đạt yêu cầu. Các biến này được đưa vào để phân tích các nhân tố tiếp theo.
b. Nhân tố cán bộ công chức
Bảng 3.2. Hệ số tin cậy Crombach’s Alpha nhân tố cán bộ công chức
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.849 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CC1 13.40 13.354 .677 .813 CC2 13.40 13.519 .682 .812 CC3 13.37 13.229 .668 .815 CC4 13.40 13.354 .624 .828 CC5 13.34 13.448 .643 .822
Nhân tố cán bộ công chức bao gồm 5 biến quan sát là CC1, CC2, CC3, CC4, CC5. Cả 5 biến này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3 (>0.3) nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Crombach’s Alpha = 0.849 (lớn hơn 0.6) không có biến nào khi xoá đi thì làm cho giá trị Cronbach Alpha tăng lên nên nhân tố cán bộ công chức có giá trị và đạt yêu cầu. Các biến này được đưa vào để phân tích các nhân tố tiếp theo.
c. Nhân tố quá trình phục vụ
Bảng 3.3. Hệ số tin cậy Crombach’s Alpha nhân tố quá trình phục vụ
Nhân tố quá trình phục vụ bao gồm 6 biến quan sát là PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6. Hệ số Crombach’s Alpha = 0.802 (lớn hơn 0.6), trong đó có biến PV2, nếu xóa biến này đi thì làm cho giá trị Cronbach Alpha tăng lên và đồng thời có hệ số tương quan với biến tổng là 0.276 (nhỏ hơn 0.3) nên ta bỏ