Về trình độ học vấn, theo kết quả khảo sát hầu hết những cán bộ công chức đang làm việc tại UBND Quận 3 đều có trình độ đại học là 128 người, chiếm tỷ lệ 70%; trình độ trên đại học là 32 người chiếm tỷ lệ 17%; trình độ cao đẳng là 20 người chiếm tỷ lệ 10% và trình độ khác như trung cấp là 05 người chiếm tỷ lệ 3%. Điều này phản ảnh rằng đa số cán bộ công chức đang làm việc tại UBND Quận 3 đều có trình độ học vấn từ đại học trở lên.
Hình 4.4: Cơ cấu khảo sát theo trình độ học vấn
(Nguồn: Phân tích từ phần mềm SPSS)
4.1.2.5. Cơ cấu mẫu theo thu nhập
Kết quả thống kê cho thấy thu nhập của các cán bộ, công chức đang làm việc UBND Quận 3 từ 5 - 10 triệu chiếm tỷ lệ cao nhất chiếm tỷ lệ 43%; kế đến thu nhập từ 10 - 20 triệu chiếm tỷ lệ 17% và thấp nhất là dưới 5 triệu chiếm tỷ lệ 40%.
Hình 4.5: Cơ cấu khảo sát theo thu nhập
(Nguồn: Phân tích từ phần mềm SPSS)
69% 17%
11% 3%
Đại học Sau đại học Cao đẳng Trình độ khác Dưới 5 triệu 40% Từ 5 - 10 triệu 43% Từ 10 - 20 triệu 17%
4.2. PHÂN TÍCH CRONBACH’S ALPHA
Độ tin cậy thang đo được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải các sai số và kết quả phỏng vấn là chính xác và đúng với thực tế. Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tôi sử dụng hệ số đo lường Cronbach’s Alpha để đánh giá cho mỗi khái niệm nghiên cứu.
Thang đo mà tơi sử dụng gồm 6 thành phần chính: Chính sách đãi ngộ sẽ được thực hiện đo bằng 05 biến quan sát; Quyền tự chủ được thực hiện đo bằng 03 biến quan sát; Môi trường làm việc sẽ được thực hiện đo lường bằng 04 biến quan sát; Vai trò người lãnh đạo sẽ được thực hiện đo lường bằng 06 biến quan sát; đồng nghiệp sẽ được thực hiện đo lường bằng 05 biến quan sát; Cơng nhận sự đóng góp cá nhân được thực hiện đo lường bằng 4 biến quan sát và Động lực PSC của công chức UBND Quận 3 được thực hiện đo lường bằng 06 biến quan sát.
Tác giả tiến hành đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha dựa trên kết quả mẫu điều tra chính thức mà tác giả tiến hành thu thập được, với việc khảo sát 185 bảng câu hỏi hợp lệ .
Kết quả tính tốn hệ số Cronbach’s Alpha đối với các khái niệm mà tác giả đưa ra cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm nghiên cứu đều lớn hơn 0,7.
Bảng tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Anpha đuợc quan sát sau khi chạy phần mềm SPSS 20.0 như sau:
Bảng 4.2:Kết quả kiểm dịnh Cronbach’s Alpha Biến quan sát Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Về “Chính sách đãi ngộ” (CS) Cronbach’s Alpha = 0,853
CS1 13,39 12,034 0,692 0,815
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CS3 13,05 13,003 0,690 0,817 CS4 13,84 11,470 0,696 0,816 CS5 12,87 14,179 0,542 0,851
Về “Quyền tự chủ trong công việc” (TC) Cronbach’s Alpha = 0,829
TC1 7,68 1,773 0,683 0,770
TC2 7,72 1,573 0,767 0,681
TC3 7,54 2,098 0,629 0,822
Về “Môi trường làm việc” (MT) Cronbach’s Alpha = 0,884
MT1 11,65 4,338 0,722 0,864
MT2 11,56 4,345 0,768 0,843
MT3 11,49 4,490 0,813 0,828
MT4 11,49 4,838 0,700 0,869
Về “ Vai trò người lãnh đạo” (LD) Cronbach’s Alpha = 0,898
LD1 18,03 13,950 0,688 0,885 LD2 17,79 13,740 0,767 0,874 LD3 17,68 13,784 0,723 0,880 LD4 17,77 13,538 0,730 0,879 LD5 17,94 13,181 0,696 0,885 LD6 18,01 12,956 0,748 0,876
Về “Đồng nghiệp” (DN) Cronbach’s Alpha = 0,562
DN1 16,16 10,006 0,572 0,446
DN2 16,15 10,064 0,524 0,456
DN3 16,21 10,327 0,452 0,480
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến DN5 16,23 9,995 0,536 0,451
Về “Đồng nghiệp” (DN) sau khi loại biến DN4 Cronbach’s Alpha = 0,852
DN1 12,03 3,342 0,740 0,792
DN2 12,02 3,342 0,693 0,811
DN3 12,07 3,305 0,696 0,809
DN5 12,10 3,436 0,640 0,833
Về “Cơng nhận sự đóng góp cá nhân” (DG) Cronbach’s Alpha = 0,864
DG1 9,88 4,903 0,709 0,829
DG2 10,01 4,799 0,716 0,825
DG3 10,18 4,379 0,704 0,831
DG4 10,15 4,260 0,734 0,818
Về “Động lực phụng sự công của công chức UBND Quận 3” (PSC) Cronbach’s Alpha = 0,893 PSC1 17,91 15,725 0,728 0,872 PSC2 17,77 16,046 0,706 0,876 PSC3 17,78 15,681 0,726 0,873 PSC4 17,92 15,531 0,764 0,867 PSC5 18,01 15,505 0,687 0,879 PSC6 17,88 15,594 0,680 0,880
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Qua kết quả trên, có thể nhận thấy hầu hết hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6.
Bên cạnh đó có biến DN4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Tiến hành loại biến này ra và chạy lại thì đều đảm bảo độ tin cậy thang đo.
Như vậy, đánh giá chung cho ta thấy đươc các thang đo, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy. Kết quả khảo sát sẽ được sử dụng đưa vào trong phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo.
4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Các thang đo sử dụng trong bài được tổng hợp từ nhiều nghiên cứu khác nhau, nên một số biến quan sát của các yếu tố có thể sẽ có điểm tương đồng. Vì vậy, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đảm bảo giá trị phân biệt cho các thang đo.
Đặt giả thuyết H0: các biến khơng có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu H0 được bác bỏ thì phân tích nhân tố thích hợp.
EFA được thực hiện với phép trích Principle Component với phép xoay Varimax và các tiêu chuẩn Community 0.5, hệ số tải nhân tố (Factor loading)
0.5, Eigenvalue 1, tổng phương sai trích 0.5 (50%) và hệ số KMO (Kaiser –
Meyer – Olkin) 0.5 để đảm bảo dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
4.3.1. Phân tích EFA các thang đo thuộc biến độc lập
Phân tích các nhân tố thuộc 5 thành phần gồm: - Chính sách đãi ngộ
- Quyền tự chủ trong cơng việc - Mơi trường làm việc
- Vai trị người lãnh đạo - Đồng nghiệp
Thang đo ban đầu của thành phần này có 27 biến quan sát. Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, ta giữ lại 26 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của 26 biến quan sát theo các thành phần.
Thực hiện phân tích EFA cho tổng thể 26 biến này. Kết quả số biến quan sát được giữ lại là 25 biến quan sát tương ứng với 6 nhân tố. Khi phân tích EFA thì tác giả đã loại bỏ đi biến CS5 do có hệ số tải là 0,492 < 0,5. Quy trình loại biến như sau:
+Sau khi xoay nhân tố lần 1, loại biến quan sát CS5 do hệ số tải bé hơn 0,5.
Bảng 4.3: Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 LD4 0,811 LD2 0,801 LD3 0,791 LD6 0,781 LD5 0,742 LD1 0,683 CS2 0,777 CS1 0,768 CS4 0,735 CS3 0,731 MT2 0,822 MT3 0,782 MT1 0,748 MT4 0,699 DN1 0,831
DN2 0,808 DN3 0,772 DN5 0,605 0,403 DG2 0,766 DG1 0,703 DG4 0,649 DG3 0,628 TC2 0,796 TC1 0,795 TC3 0,648 CS5 0,492
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
+ Sau khi xoay nhân tố lần 2, Các biến quan sát còn lại đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiếp tục tiến hành phân tích.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các nhân tố thuộc thang đo 6 thành phần này lần 2 ta có kết quả như sau:
Bảng 4.4: Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 LD4 0,811 LD2 0,802 LD3 0,792 LD6 0,781 LD5 0,743 LD1 0,684 CS2 0,776 CS1 0,776 CS3 0,736 CS4 0,735 MT2 0,823 MT3 0,785 MT1 0,749 MT4 0,703 DN1 0,827
DN2 0,807 DN3 0,766 DN5 0,613 DG2 0,765 DG1 0,707 DG4 0,656 DG3 0,638 PSC2 0,801 PSC1 0,796 PSC3 0,658
Phương sai trích lũy tiến
(%) 17,247 29,502 41,703 53,448 64,027 72,791 Hệ số Eigenvalue 10,067 2,538 1,875 1,536 1,134 1,048
KMO: 0,882 Kiểm định Bartlett's Test có hệ số
Sig là 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Bảng 4.3 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu (0,5 < KMO = 0,882 < 1) và các biến quan sát là có sự tương quan với nhau trong tổng thể (Kiểm định Bartlett's với Sig = 0,000 < 0,05).
Phương sai trích bằng 72,791%, thể hiện được rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 72,791% sự biến thiên của dữ liệu được đưa khảo sát ban đầu. Đây là mức ý nghĩa ở mức khá.
Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 6 thể hiện bằng trị số 1,048 > 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 6, hay kết quả phân tích cho thấy có 6 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát là phù hợp
Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0,5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá các thang đo thuộc biến phụ thuộc
Tác giả tiến hành đánh giá động lực PSC của công chức UBND Quận 3 dựa trên 6 biến quan sát và từ các biến quan sát đó, tác giả cũng tiến hành phân tích
nhân tố khám phá. Mục đích kiểm tra xem độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích yếu tố, tác giả đã sử dụng chỉ số KMO và kiểm định Barlett. Kết quả cho chỉ số KMO là 0,891 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Barlett cho giá trị p-value bé hơn mức ý nghĩa 0,05 nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện.
Kết quả phân tích nhân tố EFA các thang đo thuộc yếu tố nâng cao động lực PSC của cán bộ, công chức tại UBND Quận 3 có kết quả như sau:
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo thuộc yếu tố động lực phụng sự của công chức UBND Quận 3
Biến Hệ số tải Kiểm định Giá trị
PSC4 0,846 KMO 0,891
PSC1 0,820 Phương sai trích (%) 65,427
PSC3 0,817 Eigenvalues 3,926
PSC2 0,804 Kiểm định Bartlett's Test 0,000
PSC5 0,785
PSC6 0,778
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
4.5. KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN PEARSON’S
Để phân tích hồi quy cần xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy là có thể phù hợp.
Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 07 biến, gồm 06 biến độc lập và một biến phụ thuộc (động lực PSC của công chức UBND Quận 3) với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05 trước khi tiến hành phân tích hồi quy đa biến cho các nhân tố thuộc mơ hình điều chỉnh sau khi hồn thành việc phân tích EFA và kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha.
Bảng dưới đây mơ phỏng tính độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0,05 (xác suất chấp nhận giả thiết sai là 5%) thì tất cả các biến các biến tương quan với biến phụ thuộc.
Bảng 4.6:Kết quả kiểm định Pearson’s mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
PSC LD CS MT DN DG TC PSC Hệ số Pearson 1 Sig. LD Hệ số Pearson 0,503** 1 Sig. 0,000 CSDG Hệ số Pearson 0,630** 0,376** 1 Sig. 0,000 0,000 MT Hệ số Pearson 0,627** 0,453** 0,534** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 DN Hệ số Pearson 0,583** 0,343** 0,370** 0,492** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 DG Hệ số Pearson 0,642** 0,577** 0,561** 0,543** 0,543** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TC Hệ số Pearson 0,584** 0,372** 0,544** 0,473** 0,491** 0,548** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Nhìn vào bảng ở trên, ta thấy hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc nằm trong khoảng từ 0,503 đến 0,642. Bên cạnh đó, các yếu tố đều có hệ số Sig nhỏ hơn 0,05. Điều này chỉ ra rằng mơ có sự tương quan giữa biến phụ thuộc
và biến độc lập và việc đưa các biến độc lập vào mơ hình là đúng, vì nó có ảnh huởng nhất định đến biến phụ thuộc. Kết quả cho ta thấy rằng động lực PSC của công chức UBND Quận 3 chủ yếu bị tác động bởi các nhân tố nêu trên, nên trong q trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những yếu tố này.
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy mà tác giả áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội).
Tác giả muốn đo lường xem mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến động lực PSC của cơng chức UBND Quận 3 bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.Mơ hình hồi quy với 6 biến độc lập có phương trình như sau:
PSC= β1LD + β2CS+ β3MT+ β4DN+ β5DG+ β6TC (4.1)
Bảng 4.7:Kết quả phân tích hồi quy đa biến Mơ hình Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. B Std. Error Beta Hằng số -0,657 0,284 -2,318 0,022 LD 0,127 0,061 0,118 2,066 0,040 CS 0,211 0,051 0,254 4,169 0,000 MT 0,224 0,069 0,198 3,255 0,001 DN 0,281 0,076 0,214 3,683 0,000 DG 0,155 0,078 0,138 1,995 0,048 TC 0,155 0,073 0,127 2,116 0,036
R2 hiệu chỉnh = 0,619; Kiểm định F với giá trị Sig: 0,000
Từ kết quả bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ là mơ hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,619; có nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được 61,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mơ hình có giá trị giải thích ở mức khá cao. Bên cạnh đó ta nhận thấy các yếu tố đều ảnh hưởng đến động lực PSC của công chức UBND Quận 3 do có giá trị Sig < 0,05. Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mơ tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến động lực PSC của công chức UBND Quận 3 như sau:
PSC= 0,118LD + 0,254CS+ 0,198MT+ 0,214DN+ 0,138DG+ 0,127TC (4.2) Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phương sai của phần dư khơng đổi:
Hình 4.6:Biểu đồ P – P plot của hồi quy phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ trên, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị
trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.
Phần dư có phân phối chuẩn:
Hình 4.7: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Biểu đồ Histrogram trong biểu đồ trên cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn = 0,984 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 1,809 (Phụ lục kết quả hồi quy).
Tuy nhiên, trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson có thể áp dụng quy tắc như sau:
Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương