Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
QH1 Tôi được tạo cơ hội thực sự để nâng cao kỹ năng chun mơn của mình trong tổ chức
Fernandez và cộng sự (2010) QH2 Lãnh đạo cơ quan tạo điều kiện, cơ hội để nhân viên
chứng tỏ kỹ năng lãnh đạo
QH3 Nhân viên có cảm giác được trao quyền cá nhân đối với công việc
QH4 Lãnh đạo đánh giá, ghi nhận đúng kết quả công việc QH5 Lãnh đạo ln có góp ý chấn chỉnh với những trường
hợp làm việc thiếu hiệu quả và khơng có cải thiện
Thảo luận
Nguồn: Tác giả tổng hợp
- Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng thay đổi
Thành phần lãnh đạo theo định hướng thay đổi được đo bằng 2 biến quan sát ký hiệu từ TĐ1 và TĐ2. Thang đo này được dùng để phản ánh hành vi lãnh đạo tập trung đến phát triển các quyết định chiến lược, thích ứng với sự thay đổi trong môi trường; tăng tính linh hoạt và đổi mới; tạo ra những thay đổi chính trong quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ và đạt được cam kết với những thay đổi. Dựa trên thang đo của Fernandez và cộng sự (2010), tác giả đã điều chỉnh theo góp ý qua phỏng vấn sơ bộ như sau:
Bảng 3.3: Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng thay đổi
Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
TĐ1 Sự sáng tạo và đổi mới trong cơ quan tôi làm việc luôn
được khuyến khích, khen thưởng Fernandez
và cộng sự (2010) TĐ2 Tơi được khuyến khích để tìm ra những giải pháp mới và
tốt hơn để làm việc
Nguồn: Fernandez và cộng sự (2010)
- Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng đa dạng
Thành phần lãnh đạo theo định hướng đa dạng được đo bằng 02 biến quan sát ký hiệu ĐD1 và ĐD2. Thang đo này được dùng để đo lường sự đa dạng trong phong cách lãnh đạo của nhà quản lý. Dựa trên thang đo của Fernandez và cộng sự (2010), tác giả đã điều chỉnh theo góp ý qua phỏng vấn sơ bộ như sau:
Bảng 3.4: Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng đa dạng
Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
ĐD1 Lãnh đạo cơ quan của tôi hoạt động đa dạng ở các lĩnh
vực khác nhau Fernandez
và cộng sự (2010) ĐD2 Lãnh đạo cơ quan làm việc tốt với mọi nhân viên ở các
bộ phận, cơ quan khác nhau
Nguồn: Fernandez và cộng sự (2010)
- Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng đạo đức
Thành phần lãnh đạo theo định hướng đạo đức được đo bằng 4 biến quan sát ký hiệu từ LC1 đến LC4. Thang đo này được dùng để thể hiện hành vi phù hợp với các chuẩn mực, quy tắc thông qua các hành động cá nhân, các mối quan hệ và thúc đẩy hành vi như vậy đối với cấp dưới thông qua giao tiếp hai chiều, củng có hành vi đạo đức và ra quyết định.
Bảng 3.5: Thang đo thành phần lãnh đạo theo định hƣớng đạo đức
Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
LC1 Lãnh đạo cơ quan của tơi duy trì các tiêu chuẩn cao về tính trung thực và liêm chính
Fernandez và cộng sự (2010) LC2 Các hành vi sai phạm trong cơ quan tôi luôn bị xử lý
công tâm
LC3 Tơi có thể mạnh dạn khiếu nại, tố cáo các tiêu cực trong cơ quan mà không sợ bị trù dập.
LC4 Lãnh đạo cơ quan của tôi luôn gương mẫu trong công tác Thảo luận
Nguồn: Tác giả tổng hợp
- Thang đo động lực phụng sự công
Thành phần lãnh đạo theo định hướng đạo đức được đo bằng 4 biến quan sát ký hiệu từ PSM1 đến PSM14. Thang đo này đo lường động lực phụng sự công của cán bộ, công chức. Dựa trên Dựa trên thang đo của Kim và cộng sự (2013), tác giả đã điều chỉnh theo góp ý qua phỏng vấn sơ bộ như sau:
Bảng 3.6: Thang đo thành phần động lực phụng sự công
Ký hiệu Các phát biểu Nguồn
PSM1 Tơi quan tâm đến việc tạo ra các chương trình cơng cộng có lợi ích cho quốc gia hoặc cộng đồng
Kim và cộng sự (2013) PSM2 Tơi rất thích chia sẻ các quan điểm về chính sách cơng
với người khác.
PSM3 Tôi thấy vui khi thấy mọi người được hưởng lợi ích từ các chương trình, kế hoạch mà tơi đã tham gia, đóng góp PSM4 Tôi xem thực thi công vụ là nghĩa vụ cơng dân của tơi PSM5 Dịch vụ cơng có ý nghĩa rất quan trọng đối với tôi PSM6 Tơi thích thấy cơng chức làm những điều tốt nhất cho
cộng đồng thậm chí nếu nó làm hại đến lợi ích của tơi PSM7 Thật khó kiềm chế cảm xúc của tơi khi tơi nhìn thấy
những người đang gặp khó khăn
PSM8 Những cơng việc hằng ngày thường nhắc nhở tôi là chúng tôi phải hỗ trợ lẫn nhau PSM9 Tơi cảm thơng với những người có hồn cảnh kém may
mắn hơn tơi
PSM10 Đối với tôi, chủ nghĩa yêu nước bao gồm việc nhìn nhận phúc lợi của người khác
PSM11 Tôi muốn được phục vụ người dân ngay cả khi không ai trả tiền cho tôi
PSM12 Tạo ra sự khác biệt trong xã hội có ý nghĩa nhiều hơn tơi so với thành tích cá nhân
PSM13 Tôi đang chuẩn bị để hy sinh to lớn cho lợi ích của xã hội
PSM14 Tơi tin vào việc đặt nhiệm vụ cao hơn bản thân
Nguồn: Kim và cộng sự (2013)
3.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Sau khi việc thu thập dữ liệu được hoàn tất, những khảo sát không đạt yêu cầu sẽ được rà soát để loại bỏ, tiếp theo sẽ được mã hóa, nhập liệu, làm sạch dữ liệu bằng SPSS. Với phần mềm SPSS, nghiên cứu sử dụng các công cụ thống kê mô tả để đo lường các đại lượng như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn… nhằm tóm tắt dữ liệu, đặc điểm của những người được phỏng vấn. Sau đó, tác giả sử dụng cơng cụ Cronbach’s Alpha, phân tích khám phá
EFA, phân tích hồi quy để đánh giá tác động các nhân tố phong cách lãnh đạo tích hợp tác động đến động lực phụng sự công.
3.3.1 Kiểm định thang đo
Để đánh giá thang đo và các khái niệm trong nghiên cứu cần kiểm tra độ tin cậy và độ giá trị của thang đo. Dựa trên hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến - tổng (Item - total correlation) giúp loại ra những biến quan sát khơng đóng góp vào việc mơ tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) để giúp đánh giá loại bỏ biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Hệ số tương quan biến – tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại ra khỏi mơ hình. Theo Nunnally và Burnstein (1994) thì hệ số Cronbach’s 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 hơp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc trong hoàn cảnh nghiên cứu mới. Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút ngọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tich, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề cần nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig <0.05 ngược lại KM0 < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
+ Tiêu chí Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định phải có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1)
+ Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Hệ số Factor loading > 0.3 được xem là mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
+ Phép xoay nhân tố Varimax thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
3.3.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính nhằm xác định tầm quan trọng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Quá trình phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1 : Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với
biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biện phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và cộng sự (2000) khi hệ số tương quan < 0.85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trị của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy nhằm khẳng định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến biến phụ thuộc. Sau khi thang đo của các yếu tố được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mơ hình :
Y = β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 +….+βnxn+ α
Được thực hiện thông qua các thủ tục : Lựa chọn các biến đưa vào mơ hình hồi quy, đánh giá độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Hệ số R2 điều chỉnh có đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mơ hình và phù hợp để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội.
Bước 3 : Kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy
- Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
- Cơng cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram hoặc tần số P-P plot.
-Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai khơng đổi là kiểm định Spearman.
- Công cụ được sử dụng để kiểm tra giả định khơng có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê Durbin – Waston, hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).
- Cơng cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor –VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến. Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố,
hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó đến sự hài lịng của khách hàng càng lớn.
3.3.4 Kiểm định sự khác biệt
Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T - test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL –WALLIS. Trong đó:
- Independent - Sample T - test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tích (chẳng hạn như giới tính), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.
- Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt. Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sáng phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn, phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
TĨM TẮT CHƢƠNG 3
Trong Chương 3, tác giả tập trung trình bày về phương pháp nghiên cứu thông qua việc mô tả quy trình nghiên cứu, các bước nghiên cứu, cách thức thu thập dữ liệu thơng tin, sử dụng phương pháp định tính và định lượng để hồn chỉnh mơ hình, xây dựng thang đo, mã hóa các câu hỏi, xác định kích thước mẫu khảo sát. Giới thiệu sơ lược kỹ thuật và yêu cầu phân tích dữ liệu phần mềm SPSS 20.0.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày tổng quan về Quận 10, Ủy ban nhân dân Quận 10 kết quả thống kê mô tả mẫu, kết quả phân tích các dữ liệu thu thập được từ khảo sát để đưa ra kết quả kiểm định độ tin cậy, kiểm định sự phù hợp của các thang đo, các kết quả đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến động lực phụng sự công của cán bộ, công chức.
4.1 Tổng quan về Ủy ban nhân dân Quận 10 4.1.1 Đặc điểm địa lý, kinh tế xã hội 4.1.1 Đặc điểm địa lý, kinh tế xã hội
Quận 10 có tổng diện tích là 572,11 ha, chiếm 0,24% diện tích đất trên tổng diện tích Thành phố. Tính đến thời điểm 01 tháng 4 năm 2019, Quận 10 có tổng dân số là 231.502 người. Được xem là một trong những quận nội thành của Thành phố, Quận 10 có nhiều điều kiện thuận lợi trong việc giao lưu và phát triển kinh tế, văn hóa xã hội.
Hiện nay, Quận 10 có 15 phường, diện tích của các phường khơng đều nhau và có sự chênh lệch giữa các phường. Phường 12 có diện tích lớn nhất (12.9 ha) và Phường 3 có diện tích nhỏ nhất (1 ha), chênh lệch tương ứng 12,9 lần. Địa bàn Quận 10 giáp ranh như sau:
- Phía Bắc giáp quận Tân Bình, giới hạn bởi đường Bắc Hải;
- Phía Nam giáp Quận 5, giới hạn bởi đường Hùng Vương và đường Nguyễn Chí Thanh;
- Phía Đơng giáp Quận 3, giới hạn bởi đường Cách mạng Tháng Tám, Điện Biên Phủ và đường Lý Thái Tổ;
- Phía Tây giáp Quận 11, giới hạn bởi đường Lý Thường Kiệt.
Trong những năm vừa qua, cơ cấu kinh tế Quận 10 đã chuyển biến theo hướng tăng dần tỷ trọng giá trị gia tăng các ngành thương mại, dịch vụ; giảm dần các ngành sản xuất để dần đưa Quận 10 trở thành trung tâm thương mại - dịch vụ.
Các thiết chế văn hóa, giáo dục và đào tạo cho đến cơ sở hạ tầng ngày càng hoàn chỉnh, đời sống vật chất và tinh thần của nhân dân được nâng cao. Nhiều cơ chế, chính sách của Thành phố được triển khai thực hiện tập trung vào cải cách hành chính, nâng cao sự hài lòng của người dân và doanh nghiệp, quản lý đô thị…giúp nâng cao hiệu quả công việc, mở rộng dân chủ. An ninh chính trị và trật tự an toàn xã hội tiếp tục được giữ vững, hệ thống chính trị được củng cố, kiện tồn.
Nghị quyết Đại hội Đảng bộ Quận 10 nhiệm kỳ 2015 - 2020 đã xác định các mục tiêu tổng quát sau:
- Xây dựng Quận 10 có cơ sở hạ tầng hồn thiện đáp ứng nhu cầu phát triển thương mại, dịch vụ; phát triển đô thị bền vững hướng đến văn minh đô thị, chăm lo đầu tư phát triển giáo dục - đào tạo, tích cực nâng cao đời sống