hương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua phỏng vấn trực tiếp. Thời gian tiến hành phỏng vấn từ ngày 10/10/2016 cho đến ngày 25/12/2016 theo cách chọn mẫu đã trình bày ở tiểu mục 3.1.3. Tác giả và cộng tác viên gặp gỡ trực tiếp công chức để phỏng vấn và đề nghị trả lời bảng câu hỏi. Tổng số phiếu điều tra phát ra là 250 phiếu.
Mục tiêu của cuộc khảo sát này là thu thập các thông tin sơ cấp để tiến hành phân tích, đánh giá. Các thông tin sơ cấp này rất quan trọng sẽ trở thành dữ liệu chính cho quá trình nghiên cứu của đề tài. Chính vì tính quan trọng cũng như sự yêu cầu chính xác của thông tin nên trong quá trình thu thập dữ liệu tác giả và cộng tác viên đã giải thích rất chi tiết, cặn kẽ cho đối tượng khảo sát nhằm giúp họ hiểu ý nghĩa của từng nhân tố. Sau khi phỏng vấn xong, cộng tác viên và tác giả rà soát nhanh tất cả các câu hỏi nếu phát hiện có câu hỏi nào chưa được trả lời thì sẽ đề nghị phỏng vấn lại nội dung câu hỏi đó nhằm hoàn chỉnh phiếu khảo sát, cuối cùng nhóm nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu khi hoàn chỉnh điều tra. Những bảng câu hỏi chưa được trả lời đầy đủ bị sẽ loại để kết quả phân tích không bị sai lệch. Sau khi nhập liệu, sử dụng bảng tần số để phát hiện những ô trống hoặc những giá
trị trả lời không nằm trong thang đo, khi đó, kiểm tra lại bảng câu hỏi và hiệu chỉnh cho hợp lý (có thể loại bỏ phiếu này hoặc nhập liệu lại cho chính xác). Tổng cộng có 250 bảng câu hỏi được phát ra, thu về 250 bảng câu hỏi. Trong đó có 245 bảng câu hỏi hợp lệ, còn lại 05 bảng câu hỏi không hợp lệ.
Bảng 3.2: Tình hình thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng
Mô tả Số lượng (bảng) Tỷ lệ (%)
Số bảng câu hỏi phát ra 250 100
Số bảng câu hỏi thu về 250 100
Trong đó
Số bảng câu hỏi hợp lệ 245 98
Số bảng câu hỏi không hợp lệ 05 2
3.3.2 Đặ điểm của mẫu nghiên cứu
3.3.2.1 Mẫu dựa trên đặc điểm giới tính
Bảng 3.3: Thống kê mẫu về đặ điểm giới tính Giới tính Số lượn (n ười) Tỷ lệ (%)
Nữ 153 62.4
Nam 92 37.6
Tổng 245 100
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3
Nhận xét: Tỷ lệ giới tính trong mẫu nghiên cứu gồm 62.4% là nữ (153 người), 37.6% là nam (92 người).
3.3.2.2 Mẫu dựa trên chức danh làm việc
Bảng 3.4: Thống kê mẫu về chức danh làm việc Chức danh Số lượng (n ười) TỶ LỆ (%)
Lãnh đạo 41 16.7
Chức danh Số lượng (n ười) TỶ LỆ (%)
Lãnh đạo 41 16.7
Công chức 204 83.3
Tổng 245 100.0
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3
Nhận xét: Tỷ lệ chức danh trong mẫu nghiên cứu gồm 16,7% là lãnh đạo (41người) và 83,3% là công chức (204 người).
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY CHO MÔ HÌNH
3.4.1 hươn pháp phân tí h dữ liệu
3.4.1.1 Phân tích thống kê mô tả :
Giá trị trung bình (Mean): Bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho
số quan sát. Số trung vị (Median) : Là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã được sắp
theo thứ tự tăng hoặc giảm dần. Số trung vị chia dãy số làm hai phần, mỗi phần có số quan sát bằng nhau.
hương sai (α2): Là trung bình giữa bình phương các độ lệch giữa các biến và giá trị trung bình của các biến đó.
Độ lệch chuẩn (α): Là căn bậc hai của phương sai.
3.4.1.2 Phân tích hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha)
Chúng ta cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học và chúng ta dùng hệ số Cronbach’s Alpha để tính độ tin cậy thang đo.
Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Về mặt lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt, tuy nhiên nếu hệ số này quá lớn (α >0.95) cho biết có nhiều biến trong thang đo không
có khác biệt gì nhau (nghĩa là nó cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường.)
Khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (items –total correlation). Nếu một hệ số tương quan biến tổng ≥0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Berstein 1994).
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng (0.75-.095). khi hệ số Cronbach’s Alpha ≥0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
3.4.1.3 Phân tích yếu tố khám phá EFA
Phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích yếu tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin). Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích yếu tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu. Đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố. Rút trích yếu tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện với phép quay Varimax và phương pháp trích yếu tố Principle components. Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những yếu tố đại diện các biến. Hệ số tải yếu tố (Factor loading) biểu diễn các tương quan đơn giữa các biến và các yếu tố bằng hoặc lớn 0.5 mới có ý nghĩa. Từ kết quả phân tích yếu tố khám phá, tác giả sẽ xem xét lại mô hình nghiên cứu giả thiết, cân nhắc việc liệu có phải điều chỉnh mô hình hay không?, thêm bớt các yếu tố hoặc các giá trị quan sát của các yếu tố hay không?.
3.4.1.4 Phân tích hệ số tương quan
xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Các hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (Hoàng Trọng, (2005)). Tất cả các biến được đưa vào phân tích tương quan (kể cả biến phụ thuộc trong mô hình). Ngoài ra, theo Pearson (2011), phân tích hệ số tương quan (r) có giá trị -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 có nghĩa hai biến số không có liên hệ với nhau. Bên cạnh đó, hệ số r cho ta biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính như: .0-.2 (rất yếu); .2-.4 (yếu); .4- .6 (được); .6-.8 (mạnh); .8-1 (quá chặt chẽ).
3.4.1.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết yếu quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu. hương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. hương pháp thực hiện hồi quy bội là phương pháp Enter.
3.4.1.6 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2: Theo Hoàng Trọng (2005), các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Ngoài ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, phép kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson có giá trị từ 1 đến 3, tức là mô hình không có tự tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và với nghiên cứu này, Nếu VIF>10 R2 >0,9 có hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến X (Nguyễn Thành Cả và Nguyễn Thị Ngọc Miên, 2014)
Hệ số ước lượng Beta (β): là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, (2005)).
3.4.2 Xây dựn phươn trình hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến phụ thuộc (yếu tố) vào các biến khác (gọi là biến độc lập) với ý tưởng ước lượng và dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của các biến độc lập.
Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sẽ xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là động lực làm việc của công chức tại chi cục thuế quận Tân Bình vào các biến độc lập: CNlà Tính công nhận ; TC là tính tự chủ trong công việc; CHTT là cơ hội thăng tiến ; CHNN là cơ hội phát triển nghề nghiệp ; TNCV tính trách nhiệm trong công việc, TL là tâm lý làm việc; TT là tính thực tiễn của công việc, DN là mối quan hệ đồng nghiệp, LD là lãnh đạo trực tiếp, TN là thu nhập, để xác định mức độ tác động của chúng đến (01) biến phụ thuộc (là động lực làm việc của công chức tại chi cục thuế quận Tân Bình ). hương pháp bình phương bé nhất ( hương pháp OLS) sẽ được ứng dụng vào triển khai xử lý mối quan hệ của mô hình TTT = f (10 yếu tố) bằng phần mềm thống kê kinh tế lượng SPSS 22.0
Mô hình đánh giá động lực làm việc của công chức tại chi cục thuế quận Tân Bình :
Từ mô hình đề xuất và các giả thuyết , ta có mô hình phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Y = α + β1CN + β2TC + β3CHTT+ β4CHNN + β5TNCV + β6TL+ β7TT+ β8DN+ β9LD+ β10TN +ε
Trong đó:
Y: động lực làm việc của công chức CN là Tính công nhận ,
TC là tính tự chủ trong công việc, CHTT là cơ hội thăng tiến ,
CHNN là cơ hội phát triển nghề nghiệp , TNCV tính trách nhiệm trong công việc, TL là tâm lý làm việc,
TT là tính thực tiễn của công việc, DN là mối quan hệ đồng nghiệp, LD là lãnh đạo trực tiếp,
TN là thu nhập
Với ε: sai số ngẫu nhiên thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố khác đến Y βi, i: 1÷ 6, là các tham số chưa biết, được gọi hệ số hồi quy riêng α: là hằng số chưa biết, được gọi là giá trị ước lượng của Y
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trên cơ sở nội dung của Chương 2, chương này tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu phương pháp nghiên cứu, gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Việc nghiên cứu sơ bộ là cơ sở thiết kế xây dựng thang đo dự kiến và phỏng vấn, thảo luận, lấy ý kiến đưa ra thang đo chính thức; bảng câu hỏi khảo sát nghiên cứu chính thức những yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của công chức tại Chi cục thuế Quận Tân Bình.Thông qua dữ liệu thu thập được từ khảo sát trực tiếp người nộp thuế sẽ được mã hóa, kiểm tra, nhập và xử lý thông qua phần mềm SPSS 22.0
Để phục vụ cho công tác nghiên cứu được thuận lợi, tác giả đã xây dựng quy trình nghiên cứu cụ thể các bước thực hiện, xây dựng thang đo lường và phương pháp, thủ tục phân tích thực nghiệm trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu sẽ được thực hiện trong Chương 4.
hương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm với 20 người là lãnh đạo và công chức các phòng liên quan. Kết quả thảo luận nhóm là xây dựng thang đo chính thức để khảo sát để khảo sát 250 mẫu. Thang đo chính thức được thông qua gồm có 10 nhân tố tác động đến động lực làm việc của công chức tại Chi cục thuế Quận Tân Bình..Chương này cũng trình bày kết quả nghiên cứu chính thức bao gồm mô tả thông tin về mẫu của nghiên cứu định lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm đánh giá thang đo bằng Cronbach’s alpha và EFA; kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến; kiểm định Levene về sự khác biệt giữa một biến định tính với một biến định lượng.
CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng và đánh giá các thang đo lường và các khái niệm nghiên cứu. Chương 4 sẽ trình bày kết quả kiểm định các thang đo, kết quả phân tích rút trích các nhân tố.
Chương này bao gồm 4 phần: (1) Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (3) Phân tích hồi quy đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố, (4) Kiểm định Levene.
4.1 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Như đã trình bày trong chương 3, thang đo lường các nhân tố ảnh hưởng động lực làm việc của công chức tại Chi cục thuế Quận Tân Bìnhgồm 10 thang đo thành phần như sau: (1) Tính công nhận, (2) Tính tự chủ traong công việc, (3) Cơ hội thăng tiến, (4) Cơ hội phát triển nghề nghiệp, (5) Tính trách nhiệm trong công việc, (6) Tâm lý làm việc, (7) Tính thực tiễn của công việc, (8) Mối quan hệ đồng nghiệp, (9)Lãnh đạo trực tiếp,( 10) Thu nhập.
Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đơn giản và dễ hiểu hơn đối với công chức tại Chi cục thuế Quận Tân Bình . Thang đo được quy ước từ 1: “hoàn toàn không đồng ý” đến 5: “hoàn toàn đồng ý”. Thang đo này được tác giả, các chuyên gia là cán bộ lãnh đạo các phòng của Chi cục thuế Quận Tân Bình , đánh giá sơ bộ định tính để khẳng định ý nghĩa thuật ngữ và nội dung thang đo. Kết quả cho thấy các câu hỏi đều rõ ràng, tất cả thành viên đều hiểu được nội dung và ý nghĩa của từng câu hỏi của tất cả các thang đo. Vì vậy, các thang đo này được sử dụng trong nghiên cứu định lượng để tiếp tục đánh giá thông qua hai công cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha nhằm loại trừ các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,7. (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008) Thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 cũng được chọn khi nó được sử dụng lần đầu (Nunnally & Burnstein, 1994). Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng
cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy). Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng dưới đây.
4.1.1 Cronba h’s alpha ủa than đo nhân tố Tính công nhận Bản 4.1: Cronba h’s Alpha ủa than đo nhân tố Công nhận
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
hươn sai than đo nếu loại biến
Hệ số tươn quan biến tổn
Cronbach Alpha nếu loại biến
CN1 11.19 4.557 0.719 0.734
CN2 11.30 4.384 0.632 0.774
CN3 11.29 4.739 0.619 0.777
CN4 11.13 4.704 0.588 0.792
Cronba h's Alpha = 0.816 (lần 1)
Bảng 4.1 cho thấy, thang đo nhân tố Tính công nhận được đo lường qua 4 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,816 > 0,7. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0,3. Như vậy, thang đo nhân tố Tính công nhận đáp ứng độ tin cậy.
4.1.2 Cronba h’s alpha ủa than đo nhân tố Tính tự chủ trong công việc
Bảng 4.2: Cronba h’s Alpha ủa than đo nhân tố Tính tự chủ trong công việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
hươn sai than đo nếu loại biến
Hệ số tươn quan biến tổn
Cronbach Alpha nếu loại biến
TC1 11.76 3.956 0.639 0.806