Đặc điểm mẫu (N 200) Tần số Phần trăm (%) Giới tính Nam 67 33.5 Nữ 133 66.5 Trình độ học vấn Chƣa tốt nghiệp cấp 3 7 3.5 Tốt nghiệp cấp 3 14 7 Trung cấp, cao đẳng 89 44.5 Đại học 86 43 Sau đại học 4 2
Đối tƣợng kê khai Hộ kinh doanh 54 27
Nhân viên các công ty 146 73 Số lần sử dụng dịch vụ kê khai
thuế
Một lần 28 14
Nhiều hơn 1 lần 172 86
Trong 200 phiếu hợp lệ thì có 54 phiếu là từ các đối tƣợng là hộ kinh doanh cá thể (chiếm 27%) và 146 phiếu là từ các nhân viên của công ty hoạt động trên địa bàn thị xã An Nhơn (chiếm 73%).
3.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ CRONBACH’S ALPHA ALPHA
Mô hình SERQUAL đã đƣợc điều chỉnh và sử dụng trong mô hình nghiên cứu sự hài lòng của NNT về chất lƣợng dịch vụ tại CCT An Nhơn và trong các nghiên cứu tƣơng tự. Tuy nhiên chúng ta cũng cần phải kiểm định lại độ tin cậy của nó. Để kiểm định độ tin cậy của thang đo chúng ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp phổ biến là phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, đây cũng là phƣơng pháp đƣợc nhiều chuyên gia khuyên dùng. Những nhân tố nào có hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng giá trị từ 0.6 đến dƣới 1 là có thể sử dụng đƣợc (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Khi phân tích hệ số Cronbach’s alpha, các mục hỏi (Items) có hệ số tƣơng quan biến – biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại (Nunnally và Burnstein, 1994). Những mục hỏi bị loại sẽ không đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá ở bƣớc tiếp theo.
Bảng 3.2. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của biến đ c lập
STT Thang đo Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tƣơng quan biến tổng thấp nhất 1 Tiếp cận dịch vụ 4 0.851 0.620 2 Thủ tục hành chính thuế 4 0.848 0.630 3 Sự phục vụ của cán bộ, công chức 5 0.862 0.641 4 Kết quả, tiến độ giải quyết công việc 4 0.802 0.604
5 Điều kiện phục vụ, tiếp đón 5 0.820 0.519
6 Tiếp nhận và xử lý thông tin phản hồi 5 0.848 0.565
Kết quả phân tích độ tin cậy các thang đo trong mô hình nghiên cứu cụ thể đƣợc trình bày trong phần Phụ lục. Tổng hợp kiểm định thang đo đối với các thanh đo đƣợc thể hiện trong Bảng 3.2
Kết quả kiểm định thang đo Sự hài lòng bằng phƣơng pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha nhƣ ở Bảng 3.3:
Bảng 3.3. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thu c
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tƣơng quan biến tổng thấp nhất 1 Sự hài lòng 3 0.727 0.546
Nguồn:Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS của tác giả (Phụ lục 3)
Qua bảng kết quả trên ta có thể thấy rằng, tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.7 đồng thời các chỉ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, do đó thang đo của các biến trong mô hình đã đạt tiêu chuẩn và đảm bảo độ tin cậy.
Từ kết quả trên cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó các thang đo này đều đƣợc sử dụng trong bƣớc phân tích nhân tố tiếp theo.
3.3. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploration Factor Analysis- EFA) đƣợc sử dụng nhằm mục đích điều chỉnh mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. Khi phân tích nhân tố khám phá sẽ có tác động nhƣ sau:
- Loại các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ; - Kiểm tra yếu tố trích đƣợc;
- Kiểm tra phƣơng sai trích đƣợc;
- Kiểm tra giá trị phân biệt của thang đo.
Khi phân tích nhân tố khám phá, hệ số tải nhân tố (Factor loading) có giá trị >0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair và cộng sự, 1998).
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: mức độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là phù hợp. Phƣơng sai trích đƣợc phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Kết quả phân tích nhân tố (Bảng 3.4 – 3.5)
Bảng 3.4: Bảng đánh giá kết quả phân tích nhân tố EFA
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0.701 0.5 ≤ 0.701 ≤ 1
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett 0.000 0.000< 0.05
Phƣơng sai trích 65.782% 65.782%>50%
Giá trị Eigenvalue 2.191 2.191>1
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Bảng 3.5. Ma trận xoay các nhân tố
Biến Các nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5 6 C2 0.843 Sự phục vụ của cán bộ công chức C5 0.805 C3 0.797 C1 0.771 C4 0.769 F1 0.821
Tiếp nhận và xử lý thông tin phản hồi
F3 0.810
F4 0.796
Biến Các nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5 6
F2 0.705
E1 0.817
Điều kiện tiếp đón và phục vụ
E3 0.804 E5 0.803 E4 0.681 E2 0.678 A1 0.870 Mức độ tiếp cận dịch vụ A3 0.844 A4 0.820 A2 0.777 B4 0.866 Thủ tục hành chính thuế B1 0.839 B2 0.806 B3 0.779 D1 0.800
Kết quả, tiến độ giải quyết công việc
D2 0.791
D3 0.772
D4 0.759
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Kết quả phân tích EFA với các biến số độc lập cho thấy có 6 nhân tố đƣợc rút trích, với các thông số:
Hệ số KMO= 0.701 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Bartlett's Test of Sphericity có Sig.=0.000, chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể
thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố đƣợc tạo ra.
Nguồn:Từ kết quả phân tích của tác giả
Hình 4.1. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Hệ số Factor Loading của các biến đều lớn hơn 0.5
Nhƣ vậy từ 6 thành phần của thang đo với 27 biến quan sát mà đề tài sử dụng, sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA thì có 6 nhân tố tƣơng ứng với 6 thành phần mà tác giả đã đƣa ra trong mô hình nghiên cứu. Lúc này mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh nhƣ sau:
Sự phục vụ của cán bộ cán bộ,
công chức Tiếp nhận, xử lý thông tin phản hồi
Điều kiện tiếp đón, phục vụ Mức độ tiếp cận dịch vụ Thủ tục hành chính thuế Kết quả, tiến độ giải quyết công việc Sự hài lòng của khách hàng khai báo thuế
Nhƣ vậy từ 6 thành phần của thang đo với 27 biến quan sát mà đề tài sử dụng, sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA thì có 6 nhân tố tƣơng ứng với 6 thành phần mà tác giả đã đƣa ra trong mô hình nghiên cứu. Lúc này mô hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh có dạng nhƣ ở hình 4.1.
3.4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
Nếu phân tích tƣơng quan cho ta biết đƣợc mối liên hệ giữa các biến định lƣợng thì mô hình hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ qua đó giúp ta dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập.
Đặt giả thiết về những nhân tố tác động đến sự hài lòng của NNT:
Giả thiết N i dung
H1 Mức độ tiếp cận dịch vụ ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT H2 Thủ tục hành chính thuế ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT H3 Sự phục vụ của CBCC ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT
H4 Kết quả, tiến độ giải quyết công việc ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT
H5 Điều kiện tiếp đón và phục vụ ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT
H6 Kết quả, tiến độ giải quyết công việc ảnh hƣởng đến sự hài lòng của NNT
Nguồn: Tác giả đề xuất từ dữ liệu
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 6 nhân tố đã đƣợc kiểm định hệ số tƣơng quan (X1, X2, X3, X4, X5, X6) và biến phụ thuộc (Y). Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn là phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt Enter.
Bảng 3.6: Hệ số hồi quy đa biến
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa t Sig. Đa c ng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Hằng số -0.344 0.300 -1.148 0.253 X1 0.285 0.039 0.350 7.249 0.000 0.992 1.008 X2 0.061 0.033 0.090 1.859 0.065 0.976 1.024 X3 0.286 0.032 0.433 8.809 0.000 0.959 1.043 X4 0.171 0.028 0.297 6.009 0.000 0.949 1.054 X5 0.171 0.036 0.233 4.780 0.000 0.973 1.027 X6 0.147 0.036 0.197 4.058 0.000 0.978 1.023
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Bảng 3.7: Bảng phân tích kết quả hồi quy
Hệ số
chuẩn hóa Sig.
Tolerance VIF Giá trị So sánh Giá trị So sánh X1 0.350 0.000 0.992 0.992>0.0001 1.008 1.008<10 X2 0.090 0.065 0.976 0.976>0.0001 1.024 1.024<10 X3 0.433 0.000 0.959 0.959>0.0001 1.043 1.043<10 X4 0.297 0.000 0.949 0.949>0.0001 1.054 1.054<10 X5 0.233 0.000 0.973 0.973>0.0001 1.027 1.027<10 X6 0.197 0.000 0.978 0.978>0.0001 1.023 1.023<10
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Từ bảng kết quả hồi quy trên ta thấy có 1 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0.05 là: X2 = 0.065.
Nhƣ vậy với các giả thiết đặt ra:
Bác bỏ giả thiết H2, nghĩa là “Thủ tục hành chính thuế” không ảnh hưởngđến sự hài lòng của NNT
Chấp nhận các giả thiết H1, H3, H4, H5, H6, nghĩa là “Mức độ tiếp cận”, “Sự phục vụ của CBCC”, “Kết quả, tiến độ giải quyết công việc”, “Điều kiện tiếp đón và phục vụ”, “Tiếp nhận và xử lý thông tin phản hồi”
có ảnh hưởngđến sự hài lòng của NNT.
đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001; đều có hệ số phóng đại phƣơng sai VIF < 10. Nhƣ vậy các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình. Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa lúc này:
Y= -0.344 + 0.285 X1 + 0.286 X3 + 0.171 X4 + 0.171 X5 + 0.147 X6 Với:
Y: Biến hài lòng (phụ thuộc) X1: Mức độ tiếp cận dịch vụ
X3: Sự phục vụ của cán bộ công chức X4: Kết quả, tiến độ giải quyết công việc X5: Điều kiện tiếp đón và phục vụ
X6: Tiếp nhận và xử lý thông tin phản hồi
Bảng 3.8. Kết quả đánh giá mô hình hồi quy
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
R 0.744
R2 0.554
R2 hiệu chỉnh 0.540
Sig. của kiểm định F 0.000 0.000<0.05
Hệ số Durbin-Watson 2.120 0< 2.120 <4
Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa
Y= 0.350 X1 + 0.433 X3 + 0.297 X4 + 0.233 X5 + 0.197 X6
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Trong trƣờng hợp này sau khi tiến hành phân tích ta có đƣợc kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội nhƣ sau: hệ số xác định điều chỉnh (R2
điều chỉnh) = 54.0%, nghĩa là mô hình cho phép đƣa ra kết luận: 54.0% sự thay đổi của biến phụ thuộc (sự hài lòng) đƣợc giải thích bởi sự thay đổi của 5 biến số độc lập (các biến từ X1, X3... đến X6). Các giá trị của đại lƣợng thống kê F=39.912
và Sig.F=0.000 cho thấy phƣơng trình hồi quy nói chung là có ý nghĩa thống kê ở mức tốt. Các đại lƣợng thống kê t và giá trị Sig. tƣơng ứng của nó khẳng định các hệ số hồi quy tƣơng ứng với các biến độc lập từ X1, X3,… đến X6 đều khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ hằng số (Bảng 3.6).
Qua phân tích hồi quy ta thấy hệ số VIF của các biến đều bé hơn 2 nên khả năng xảy ra đa cộng tuyến thấp.
Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin – Watson đạt đƣợc là 2.120 (nằm trong khoảng từ 0 đến 4) và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Qua đây ta có thể khẳng định mức độ ảnh hƣởng dƣơng (cùng chiều) của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, đồng thời mức độ ảnh hƣởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc xếp theo thứ tự giảm dần nhƣ sau: X3, X1, X4, X5, X6.
Kết quả kiểm định mô hình cho ở hình 4.2.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi mức độ tiếp cận dịch vụ
đƣợc phân bổ hợp lý, NNT sẽ hài lòng hơn với chất lƣợng dịch vụ thuế.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi sự phục vụ của CBCC
chu đáo và có trách nhiệm, NNT sẽ hài lòng hơn với chất lƣợng dịch vụ thuế. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi kết quả, tiến độ giải quyết công việc đƣợc thực hiện nhanh chóng, chính xác thì NNT sẽ hài lòng hơn với chất lƣợngdịch vụ thuế.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi điều kiện tiếp đón và phục vụ đƣợc bố trí hợp lý, NNT sẽ hài lòng hơn với chất lƣợng dịch vụ thuế.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tiếp nhận và xử lý thông tin phản hồi đƣợc giải quyết hợp lý, NNT sẽ hài lòng hơn với chất lƣợng dịch vụ thuế.
Nguồn:Từ tính toán của tác giả
Hình 4.2. Kết quả kiểm định mô hình
3.5. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH PHÂN TÍCH PHƢƠNG SAI ANOVA 3.5.1. Phân tích thống kê mô tả về số liệu thu thập đƣợc 3.5.1. Phân tích thống kê mô tả về số liệu thu thập đƣợc
Phân tích ảnh hƣởng của Chất lƣợng dịch vụ công đến sự hài lòng của NNT. Đánh giá mức độ hài lòng chung nhƣ sau:
Bảng 3.9. Thống kê trung bình mức đ hài lòng chung
Số mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Đ lệch chuẩn SHL1 200 2 5 3.80 0.582 SHL2 200 1 5 3.79 0.631 SHL3 200 2 5 3.75 0.616 SHL4 200 1 5 3.56 0.824
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
Mức độ tiếp cận dịch vụ
Sự phục vụ của cán bộ cán bộ,
công chức
Kết quả, tiến độ giải quyết công việc
Điều kiện tiếp đón, phục vụ Tiếp nhận, xử lý thông tin phản hồi Sự hài lòng với dịch vụ hành chính thuế
Qua thống kê số liệu về mức độ hài lòng của ngƣời nộp thuế đối với chất lƣợng dịch vụ tại CCT thị xã An Nhơn ta thấy mức độ hài lòng trung bình cao nhất là “Anh/Chị hài lòng với các quy định về thủ tục hành chính tại CCT An Nhơn” (SHL1) với 3.8, thấp nhất là “Anh/Chị hài lòng khi sử dụng dịch vụ tại CCT An Nhơn” (SHL4) với 3.56. Điều này có nghĩa là mức độ hài lòng của NNT đối với chất lƣợng dịch vụ tại CCT thị xã An Nhơn ở mức khá, do đó Ban lãnh đạo CCT thị xã An Nhơn cần phải chú trọng hơn nữa đến chất lƣợng dịch vụ mà CCT thị xã An Nhơn đã và đang cung cấp.
Phân tích ảnh hƣởng của Mức độ tiếp cận dịch vụ đối với sự hài lòng của NNT. Đánh giá mức độ hài lòng chung nhƣ sau:
Bảng 3.10. Thống kê trung bình mức đ tiếp cận dịch vụ
Số mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Đ lệch chuẩn A1 200 1 4 3.45 0.707 A2 200 1 5 3.52 0.750 A3 200 1 5 3.70 0.696 A4 200 1 5 3.71 0.746
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
3.4 3.45 3.5 3.55 3.6 3.65 3.7 3.75 3.8 SHL1 SHL2 SHL3 SHL4 3.8 3.79 3.75 3.56
Mức độ tiếp cận dịch vụ thể hiện sự thuận tiện trong cách thức mà NNT tiếp cận với dịch vụ. Qua bảng thống kê chúng ta thấy mức điểm trung bình