CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
4.2.6 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Quy trình, thủ tục
Thang đo Quy trình, thủ tục gồm 7 biến quan sát. Qua kiểm tra cho thấy có biến QT5 có hệ số tương quan biến tổng là 0.213 (< 0.3). Do vậy, sẽ loại biến này ra khỏi thang đo.
Sau đó, việc kiểm định được tiến hành với các biến quan sát còn lại sau khi loại một biến, cho kết quả hệ số Cronbach’s Alpha là 0.885, hệ số tương quan biến tổng từ 0.643 đến 0.732 đều lớn hơn 0.3. Như vậy, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy, tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định thang đo “Quy trình, thủ tục”
Biến
Giá trị trung bình nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha khi loại biến Quy trình, thủ tục - Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.885
QT1 21.74 16.798 0.644 0.873 QT2 21.82 16.590 0.674 0.869 QT3 21.80 17.322 0.643 0.872 QT4 21.80 16.791 0.698 0.866 QT6 21.69 16.800 0.659 0.871 QT7 21.78 16.559 0.732 0.862
4.2.7 Kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc “Sự hài lòng”
Kết quả Bảng 4.8 có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo biến phụ thuộc Sự hài lòng là 0.863 và các hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Như vậy, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định thang đo “Sự hài lòng”
Biến
Giá trị trung bình nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha khi loại biến Sự hài lòng - Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.863
HL1 6.93 1.142 0.755 0.794
HL2 6.88 1.216 0.760 0.790
HL3 6.91 1.269 0.707 0.837
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Như vậy, qua kiểm tra bước này cho thấy cả 6 nhân tố độc lập (Độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Cơ sở vật chất, Quy trình, thủ tục) và thành phần sự hài lòng với 32 biến quan sát (loại các biến NL1, NL2, QT5) đều đáp ứng yêu cầu về hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là bước tiếp theo của quá trình nghiên cứu định lượng, dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo.
4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Phân tích EFA cho 6 nhân tố độc lập và 29 biến quan sát được thực hiện với giả thuyết H0: Các biến quan sát khơng có sự tương quan nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích thu được như sau:
Bảng 4.9: Hệ số KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.899 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 2742.618
Bậc tự do (df 496
Mức ý nghĩa Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Qua phân tích, hệ số KMO đạt 0.899 (>0.5) cho thấy phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartleett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 (<5%): bác bỏ giả thuyết H0, các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với nhau trong tổng thể, chi tiết thể hiện ở Bảng 4.11
Bảng 4.10: Ma trận xoay nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 QT6 0.756 QT4 0.753 QT1 0.724 QT7 0.722 QT2 0.693 QT3 0.683 TC6 0.759 TC1 0.717 TC5 0.714 TC2 0.670 TC4 0.658 TC3 0.649 NL5 0.753 NL6 0.698 NL3 0.656 NL4 0.615 DC5 0.767 DC2 0.766 DC1 0.731 DC3 0.722 DC4 0.707
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 KN4 0.788 KN2 0.754 KN1 0.718 KN5 0.683 KN3 0.669 VC3 0.790 VC1 0.742 VC2 0.676 Phương sai trích lũy tiến (%) 29.726 38.000 45.060 51.101 56.575 60.822 Hệ số Eigenvalue 9.512 2.648 2.259 1.933 1.752 1.359
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Có 6 nhân tố được rút ra từ phân tích EFA cho thấy:
- Phương sai trích lũy tiến bằng 60.822 (>50%) có nghĩa là 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích cho 60.822% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả khá.
- Giá trị hệ số Eigen Values của các nhân tố đều > 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố nhân tố thứ 6 với hệ số Eigen Values đạt 1.359 (> 1). Điều này cho thấy kết quả phân tích nhân tố 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 thể hiện.
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộc:
Hệ số KMO đạt 0.732 > 0.5; mức ý nghĩa Sig. = 0.000; tổng phương sai trích đạt 78.546%, hệ số Eigenvalues là 2.356; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và hội tụ về một nhân tố duy nhất.
Bảng 4.11: Hệ số KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) 0.732 Mơ hình kiểm định
Bartlett’s
Giá trị Chi – Square 270.248
Bậc tự do (df) 3
Mức ý nghĩa Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo thành phần hài lòng của ngƣời dân
Biến quan sát Nhân tố
1 Kết quả giải quyết hồ sơ đáp ứng nhu cầu của anh/chị 0.897 Việc cung cấp dịch vụ sự nghiệp công của đơn vị là phù hợp
theo quy định 0.895
Anh/chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ của đơn vị 0.867
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá cho thấy mơ hình nghiên cứu với 6 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc là phù hợp và được giữ nguyên, tuy nhiên số biến quan sát trong thang đo được điều chỉnh từ 32 biến xuống còn 29 biến, cụ thể như sau:
(1) Độ tin cậy (TC): giữ nguyên 07 biến
(2) Khả năng đáp ứng (KN): giữ nguyên 05 biến
(3) Năng lực phục vụ (NL): giảm 02 biến, còn lại 03 biến (4) Đồng cảm (DC): giữ nguyên 05 biến
(5) Cơ sở vật chất (VC): giữ nguyên 03 biến
(6) Quy trình, thủ tục (QT): giảm 01 biến, cịn lại 06 biến
4.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các biến độc lập như: (1) Độ tin cậy (TC), (2) Khả năng đáp ứng (KN), (3) Năng lực phục vụ (NL), (4) Đồng cảm (DC), (5) Cơ sở vật chất (VC) và (6) Quy trình, thủ tục (QT). Phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan tuyến tính và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân.
4.4.1 Kiểm định tƣơng quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa biến phụ thộc với từng biến độc lập để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Kết quả phân tích tương quan thể hiện trong Bảng 4.13.
Theo kết quả, tất cả các yếu tố đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (< 0.05), các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, trong đó hệ số tương quan giữa Quy trình, thủ tục với Sự hài lịng đạt cao nhất với giá trị 0.697; hệ số tương quan giữa Đồng cảm với Sự hài lòng đạt giá trị thấp nhất với giá trị 0.531.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định tƣơng quan Pearson
Sự hài lòng (HL)
Độ tin cậy (Tc) Hệ số Pearson .533
** Sig. (2-tailed) Khả năng đáp ứng (KN) Hệ số Pearson .537 ** Sig. (2-tailed) Năng lực phục vụ (NL) Hệ số Pearson .605 ** Sig. (2-tailed) Đồng cảm (DC) Hệ số Pearson .531 ** Sig. (2-tailed) Cơ sở vật chất (VC) Hệ số Pearson .588 ** Sig. (2-tailed) Quy trình, thủ tục (QT Hệ số Pearson 697 ** Sig. (2-tailed)
(*): Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05 (**): Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
4.4.2 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy với 6 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc. Tiến hành kiểm định mơ hình với phương pháp OLS đưa vào một lượt các biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả hồi quy tại trình bày trong Bảng 4.14.
- Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.703 cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình khá cao, các yếu tố đưa vào mơ hình giải thích được 70.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
- Hệ số Durbin - Waston bằng 1.910 phù hợp với tiêu chuẩn nằm trong khoảng từ 1 đến 3.
Bảng 4.14: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình Mơ hình R R2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin -Waston 1 0.844 0.712 0.703 .28985 1.910
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Kiểm định giá trị F được sử dụng để đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Kết quả phân tích ANOVA cho giá trị mức ý nghĩa Sig =0.000 (<0.05); do đó có thể kết luận rằng có ít nhất một biến độc lập trong mơ hình có tác động đến biến phụ thuộc. Mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Bảng 4.15: Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 38.481 6 6.413 76.341 .000 Residual 15.542 185 0.084 Total 54.023 191
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Bảng 4.16: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa T Sig. định V.I.F Kiểm
Giá trị B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số .055 .166 .329 .743 TC .156 .039 .184 4.048 .000 1.322 QT .287 .039 .365 7.386 .000 1.571 VC .113 .035 .156 3.179 .002 1.539 DC .084 .039 .104 2.177 .031 1.455 KN .109 .038 .137 2.881 .004 1.455 NL .189 .040 .227 4.701 .000 1.497
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) được thực hiện với một số giả định và mơ hình thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm các vi phạm là cần thiết
- Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến: Giá trị của hệ số V.I.F đều nằm trong khoảng từ 1.322 đến 1.571 (nhỏ hơn 10) nên có thể kết luận là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ: Độ lệch chuẩn = 0.984 xấp xỉ gần bằng 1 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0 rất nhỏ gần bằng 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Theo quan sát trên Hình 4.2 cho 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. Mơ hình hồi quy là phù hợp.
Hình 4.3 cho thấy phần dư chuẩn hóa đã phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai phần dư khơng đổi
Hình 4.3 Biểu đồ Scatter
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
Từ kết quả hồi quy đa biến, phương trình hồi quy tuyến tính đo lường mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân khi sử dụng dịch vụ hành chính “4 trong 1” được thể hiện như sau:
HL = 0.184*TC + 0.137*KN + 0.227*NL +0.104*DC +0.156*VC +
0.365*QT
Từ phương trình hồi quy cho thấy yếu tố Quy trình, thủ tục (QT) có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của người dân về chất lượng dịch vụ liên thơng nhóm TTHC “4 trong 1”, tiếp theo là Năng lực phục vụ (NL), Độ tin cậy (TC), Cơ sở vật chất (VC), Khả năng đáp ứng (KN) và cuối cùng là yếu tố Đồng cảm (DC). Các yếu tố trên đều tác động cùng chiều (+) đến sự hài lòng.
4.4.3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Kết quả hồi quy cho thấy cả 06 yếu tố độc lập có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân theo phương trình hồi quy trên là phù hợp, không vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính. Do đó, có thể kết luận rằng các giả thuyết ban đầu được chấp nhận.
Bảng 4.17: Tổng hợp kết quả giả thuyết Giả Giả thuyết Tác động Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Sig. Kết quả kiểm định H1 TC HL (+) 0.184 0.000 Chấp nhận H2 KN HL (+) 0.137 0.004 Chấp nhận H3 NL HL (+) 0.227 0.000 Chấp nhận H4 DC HL (+) 0.104 0.031 Chấp nhận H5 VC HL (+) 0.156 0.002 Chấp nhận H6 QT HL (+) 0.365 0.000 Chấp nhận Nguồn: Tác giả tổng hợp
- Giả thuyết H1: Độ tin cậy có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Độ tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.184 đơn vị.
- Giả thuyết H2: Khả năng đáp ứng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Khả năng đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.137 đơn vị.
- Giả thuyết H3: Năng lực phục vụ có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.227 đơn vị.
- Giả thuyết H4: Sự đồng cảm có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.104 đơn vị.
- Giả thuyết H5: Cơ sở vật chất có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Cơ sở vật chất tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.156 đơn vị.
- Giả thuyết H6: Quy trình, thủ tục có tác động cùng chiều đến sự hài lịng của người dân. Từ kết quả hồi quy cho thấy, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố Quy trình, thủ tục tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lịng tăng tương ứng lên 0.365 đơn vị.
4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự hài lịng của người dân khi sử dụng dịch vụ liên thơng nhóm TTHC “4 trong 1” được sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp như sau: (1) Quy trình, thủ tục, (2) Năng lực phục vụ, (3) Độ tin cậy, (4) Cơ sở vật chất, (5) Khả năng đáp ứng và cuối cùng là yếu tố Đồng cảm (DC). Tác giả nhận thấy kết quả nghiên cứu phù hợp với tình hình thực tế việc cung cấp dịch vụ liên thơng nhóm TTHC “4 trong 1” tại UBND Phường 12, Quận 3.
Kết quả đánh giá sự hài lòng chung của người dân đối với chất lượng dịch vụ liên thơng nhóm TTHC “4 trong 1” được tổng hợp trong Bảng 4.18
Bảng 4.18: Trung bình mức độ hài lịng
STT Các phát biểu Trung bình
1 Kết quả giải quyết các thủ tục được đánh giá ở mức đáp ứng yêu cầu 3.83 2 Việc cung cấp các dịch vụ được đánh giá là phù hợp quy
định 3.86
3 Anh/chị hài lòng với việc giải quyết hồ sơ 4.05
Mức độ hài lịng trung bình 3.913
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Nhìn vào Bảng 4.18, giá trị trung bình về sự hài lịng đạt 3.913 ở mức khá cao. Điều này ghi nhận những nỗ lực của cán bộ, công chức UBND Phường 12