tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 40,2%, tức là LDPS giải thích được 40.2% biến thiên của biến DLPS.
Bảng 4.9. Phân tích phương sai giữa biến LDPS với biến DLPS
ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 15.398 1 15.398 107.987 .000b Phần dư 22.529 158 .143 Tổng 37.927 159 a. Biến phụ thuộc: DLPS b. Biến độc lập: (hằng số), LDPS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.9. cho ta thấy kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mơ hình, giá trị F= 107.987, với sig. = 0.000 < 0.05. Chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể - biến LDPS có tác động đến biến DLPS.
Bảng 4.10. Phân tích hồi quy tác động LDPS lên DLPS Hồi quy Hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) 1.315 .254 5.171 .000 LDPS .649 .062 .637 10.392 .000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: DLPS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.10. ta thấy giá trị Sig. đều < 0.05 chứng tỏ LDPS tác động có ý nghĩa thống kê đến biến DLPS. Nghĩa là giả thiết H1 được chấp nhận. Hệ số B của LDPS là 0.649.
Giá trị VIF của biến LDPS là 1.000 < 10 cho nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Vậy ta có mơ hình hồi quy là: DLPS = 1.315 + 0.649*LDPS
Từ phương trình này ta thấy rằng hệ số riêng của biến LDPS dương nên biến LDPS đồng biến với biến phụ thuộc DLPS.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình các nhân tố của biến DLPS tác động HS (H2):
Bảng 4.11. Độ phù hợp của mơ hình các nhân tố của biến DLPS tác động HS Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .675a .455 .452 .40969
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.11. ta thấy hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0.455, nghĩa là 45,5% biến thiên của biến HS được giải thích bởi biến DLPS. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 45,5%, tức là DLPS giải thích được 45,5% biến thiên của biến HS.
Bảng 4.12. Phân tích phương sai giữa biến DLPS với biến HS
ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 22.184 1 22.184 132.165 .000b Phần dư 26.520 158 .168 Tổng 48.704 159 a. Biến phụ thuộc: HS b. Biến độc lập: (hằng số), DLPS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.12. cho ta thấy kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mơ hình, giá trị F= 132.165, với sig. = 0.000 < 0.05. Chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, có
nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể - biến DLPS có tác động đến biến HS.
Bảng 4.13. Phân tích hồi quy tác động DLPS lên HS Hồi quy Hồi quy
Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) 1.098 .264 4.159 .000 DLPS .765 .067 .675 11.496 .000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: HS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.13. ta thấy giá trị Sig. đều < 0.05 chứng tỏ DLPS tác động có ý nghĩa thống kê đến biến HS. Nghĩa là giả thiết H2 được chấp nhận. Hệ số B của DLPS là 0.765.
Giá trị VIF của biến DLPS là 1.000 < 10 cho nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Vậy ta có mơ hình hồi quy là: HS = 1.098 + 0.765*DLPS
Từ phương trình này ta thấy rằng hệ số riêng của biến DLPS dương nên biến DLPS đồng biến với biến phụ thuộc HS.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình các nhân tố của biến LDPS tác động HS (H3):
Bảng 4.14. Độ phù hợp của mơ hình các nhân tố của biến LDPS tác động HS Tóm tắt mơ hình Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .744a .553 .550 .37113
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.14. Độ phù hợp của mơ hình các nhân tố của biến LDPS tác động HS, ta thấy hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0.550, nghĩa là 55% biến thiên
của biến HS được giải thích bởi biến LDPS. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 55%, tức là LDPS giải thích được 55% biến thiên của biến HS.
Bảng 4.15. Phân tích phương sai giữa biến LDPS với biến HS
ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 26.941 1 26.941 195.592 .000b Phần dư 21.763 158 .138 Tổng 48.704 159 a. Biến phụ thuộc: HS b. Biến độc lập: (hằng số), LDPS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.15. cho ta thấy kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mơ hình, giá trị F= 195.592, với sig. = 0.000 < 0.05. Chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể - biến LDPS có tác động đến biến HS.
Bảng 4.16. Phân tích hồi quy tác động LDPS lên HS Hồi quy Hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) .639 .250 2.559 .011 LDPS .858 .061 .744 13.985 .000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: HS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.16. ta thấy giá trị Sig. đều < 0.05 chứng tỏ LDPS tác động có ý nghĩa thống kê đến biến HS. Nghĩa là giả thiết H1 được chấp nhận. Hệ số B của LDPS là 0.858.
Giá trị VIF của biến LDPS là 1.000 < 10 cho nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Vậy ta có mơ hình hồi quy là: HS = 0.639 + 0.858*LDPS
Từ phương trình này ta thấy rằng hệ số riêng của biến LDPS dương nên biến LDPS đồng biến với biến phụ thuộc HS.
Như vậy, qua kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy LDPS tăng 1 đơn vị thì biến DLPS tăng 0.649 đơn vị và biến HS tăng 0.858 đơn vị; DLPS tăng 1 đơn vị thì biến HS tăng 0.765 đơn vị. Đều này cho thấy mối quan hệ tác động H3>H2>H1. Qua mối quan hệ tác động cho thấy biến DLPS cịn đóng vai trị là biến trung gian giữa biến LDPS và HS, nghĩa là khi lãnh đạo phụng sự sẽ tác động ngay đến hiệu suất làm việc, đồng thời nó tạo ra tác động làm gia tăng động lực phụng sự, động lực phụng sự này cũng tác động đến hiệu suất làm việc.
4.2.4. Kiểm định T-test và ANOVA các biến định tính (các biến nhân khẩu học): - Kiểm định cho biến giới tính: - Kiểm định cho biến giới tính:
Bảng 4.17. Kiểm định Levene’s và kiểm định t cho biến hiệu suất theo giới tính
Kiểm định chỉ số Levene
Kiểm định t cho các giá trị
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Khác biệt trung bình Khác biệt sai số chuẩn 95% độ tin cậy Thấp hơn Cao hơn HS Phương sai bằng nhau 3.027 .084 .450 158 .653 .03952 .08776 -.13380 .21285 Phương sai không bằng nhau .453 153.989 .651 .03952 .08729 -.13292 .21197 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.17. ta thấy Sig. trong kiểm định F là 0.084 > 0.05 thì phương sai của hai tổng thể khác nhau, nên sử dụng giá trị kiểm định t tại dịng phương sai khơng bằng nhau là 0.453 có Sig. (2-tailed) là 0.651 > 0.05 cho nên khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể, nghĩa là về giới tính nam, nữ chưa đủ bằng chứng cho thấy có sự khác nhau về hiệu suất.
Kết quả kiểm định này cho thấy phù hợp với kết quả nghiên cứu sơ bộ tại Chương 3; vì theo vị trí việc làm, tính chất công việc mà phân công công việc cho nam hay nữ để đạt hiệu suất làm việc tối đa, cụ thể như đối với vị trí cơng chức Địa chính - Nơng nghiệp - Xây dựng và Môi trường ở UBND cấp xã có 2 vị trí, nếu bố trí người cơng chức nữ phụ trách công tác tiếp nhận hồ sơ trên lĩnh vực Địa chính - Nơng nghiệp - Xây dựng và Môi trường tại Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả sẽ phát huy được các ưu điểm của người cán bộ nữ như: nhẹ nhàn, mềm dẽo, khéo léo… trong công tác tiếp dân, hướng dẫn, tiếp nhận, trả kết quả hồ sơ; còn bố trí cơng chức nam phụ trách việc khảo sát, đo đạt ngoài thực địa, quản lý địa bàn về trật tự xây dựng, lập biên bản xử lý vi phạm hành chính trên lĩnh vực Địa chính - Nơng nghiệp - Xây dựng và Môi trường sẽ phát huy tốt ưu điểm của người nam đó là sự tháo vác, mạnh mẽ, dứt khốt… Tương tự đối với các chức danh khác; do vậy khơng có sự khác biệt về hiệu suất làm việc theo giới tính.
- Kiểm định cho biến độ tuổi:
Bảng 4.18. Kiểm định phương sai đồng nhất cho biến hiệu suất theo độ tuổi
Kiểm định phương sai đồng nhất
HS
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
.616 2 157 .541
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.18. ta thấy sig. = 0.541 > 5%, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm độ tuổi khơng có sự khác biệt, đủ điều kiện để phân tích Anova.
Bảng 4.19. Phân tích ANOVA cho biến hiệu suất theo độ tuổi ANOVA ANOVA HS Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm .192 2 .096 .310 .734 Trong các nhóm 48.512 157 .309 Tổng 48.704 159 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.19. ta thấy Sig. = 0.734 > 5%, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về hiệu suất giữa các nhóm tuổi.
Kết quả kiểm định này cho thấy phù hợp với kết quả nghiên cứu sơ bộ tại Chương 3; vì theo vị trí việc làm, tính chất cơng việc mà phân cơng cơng việc theo độ tuổi cho phù hợp để đạt hiệu suất tối đa, cụ thể như vị trí việc làm cơng chức Văn hóa – Xã hội ở UBND cấp xã có 2 vị trí, để đạt hiệu suất công việc cao người lãnh đạo nên xem xét bố trí cơng chức lớn tuổi phụ trách cơng tác tham mưu xử lý vi phạm hành chính trên lĩnh vực Văn hóa – Xã hội, tham mưu các báo cáo chuyên đề, báo cáo tháng, quý, năm, báo cáo tổng kết trên lĩnh vực Văn hóa – Xã hội sẽ phát huy được các lợi thế của cơng chức lớn tuổi: thâm niên cơng tác, có nhiều kinh nghiệm trên lĩnh vực phụ trách, cẩn thận…, đối với cán bộ trẻ tuổi xem xét bố trí phụ trách cơng tác điều khiển các thiết bị âm thanh, ánh sáng, tuyên truyền lưu động, treo băng rơn, áp phích, tham mưu xử lý các văn bản đơn giản ngắn… sẽ phát huy được ưu điểm của tuổi trẻ đó là: tiếp thu, vận hành tốt trang thiết bị điện tử hiện đại, năng nổ, tháo vác, khả năng đánh máy… Như vậy đối với các nhóm tuổi khơng có sự khác biệt về hiệu suất làm việc.
Bảng 4.20. Kiểm định phương sai đồng nhất cho biến hiệu suất theo trình độ
Kiểm định phương sai đồng nhất
HS
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
.052 1 157 .820
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.20. ta thấy Sig. = 0.820 > 5%, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm trình độ khơng có sự khác biệt, đủ điều kiện để phân tích Anova.
Bảng 4.21. Phân tích ANOVA cho biến hiệu suất theo trình độ
ANOVA HS Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm .812 2 .406 1.331 .267 Trong các nhóm 47.892 157 .305 Tổng 48.704 159 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.21. ta thấy Sig. = 0.267 > 5%, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về hiệu suất giữa các nhóm trình độ. Kết quả kiểm định này cho thấy phù hợp với kết quả nghiên cứu sơ bộ tại Chương 3; vì khi cơng chức được tuyển dụng phải đáp ứng các yêu cầu về tiêu chuẩn, trình độ chun mơn phù hợp với vị trí cần tuyển dụng, đó là khung năng lực mà các ứng cử viên phải đáp ứng đủ để thi hoặc được xét tuyển vào công chức cấp xã. Do vậy, khi được quyết định tuyển dụng, họ đã hội đủ trình độ để hồn thành tốt nhiệm vụ được giao theo quy định của Nhà nước hiện hành, do đó giữa các nhóm trình độ chưa tạo ra sự sự khác biệt rõ nét về hiệu suất làm việc của công chức; mặt khác, trong tuyển dụng cơng chức, có thể tuyển được những người có trình độ cao hơn khung năng lực quy định của Nhà nước, vì vậy để phát huy được ưu điểm của những công chức này, người cán bộ quản lý cần phải căn cứ vào mức độ, tính chất cơng việc để phân công công
việc phù hợp nhằm khai thác tối đa hiệu suất làm việc của cơng chức. Ví dụ như: cùng là công chức Tư pháp - Hộ tịch, một người có trình độ trung cấp ngành luật, một người có trình độ đại học ngành luật, để khai thác tối đa khả năng của công chức Tư pháp - Hộ tịch thì người quản lý cần xem xét bố trí cơng chức có trình độ trung cấp ngành luật làm việc tại Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả không yêu cầu chuyên sâu về chuyên môn (thiên về thủ tục hành chính, giải thích hồ sơ tư pháp ban đầu), cịn người có trình độ đại học ngành luật làm việc tham mưu UBND cấp xã giải quyết các hồ sơ lĩnh vực Tư pháp - Hộ tịch được chuyển từ Bộ phận tiếp nhận và trả kết quả (địi hỏi chun mơn chuyên sâu hơn).
- Kiểm định cho biến thâm niên:
Bảng 4.22. Kiểm định phương sai đồng nhất cho biến hiệu suất theo thâm niên
Kiểm định phương sai đồng nhất
HS
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
1.036 2 157 .357
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.22. ta thấy Sig. = 0.357 > 5%, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm về thâm niên cơng tác khơng có sự khác biệt, đủ điều kiện để phân tích Anova.
Bảng 4.23. Phân tích ANOVA cho biến hiệu suất theo thâm niên
ANOVA HS Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm .120 2 .060 .194 .824 Trong các nhóm 48.584 157 .309 Tổng 48.704 159 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.23. ta thấy Sig. = 0.824 > 5%, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về hiệu suất giữa các nhóm thâm niên cơng tác. Kết quả kiểm định này cho thấy phù hợp với kết quả nghiên cứu sơ bộ tại Chương 3 (người có thâm niên trong cơng tác thì thạo việc, nhưng ở họ có sức ì trong cơng việc, người thâm niên cơng tác ít – người mới vào thì năng nổ, tháo vác trong công việc bù đắp phần thiếu hụt chưa thạo việc để khẳng định giá trị của mình); cũng như căn cứ vào u cầu, tích chất cơng việc mà phân cơng cơng chức có thâm niên cho phù hợp nhằm đem lại hiệu suất tối đa.
- Kiểm định cho biến thu nhập:
Bảng 4.24. Kiểm định phương sai đồng nhất cho biến hiệu suất theo thu nhập
Kiểm định phương sai đồng nhất
HS
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
.263 2 157 .769
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.24. ta thấy Sig. = 0.769 > 5%, do đó kết luận phương sai giữa các nhóm về thu nhập khơng có sự khác biệt, đủ điều kiện để phân tích Anova.
Bảng 4.25. Phân tích ANOVA cho biến hiệu suất theo thu nhập ANOVA ANOVA HS Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm .094 2 .047 .151 .860 Trong các nhóm 48.610 157 .310 Tổng 48.704 159 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Nhìn vào Bảng 4.25. Phân tích ANOVA cho biến hiệu suất theo thu nhập, ta thấy