Yếu tố Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 68 45.3 Nữ 82 54.7 Độ tuổi Dưới 30 tuổi 25 16.7 30-40 tuổi 68 45.3 40-50 tuổi 44 29.3 Trên 50 tuổi 13 8.7 Trình độ học vấn Trung cấp 6 4.0 Đại học 117 78.0 Trên đại học 27 18.0 Thâm niên công tác Dưới 5 năm 29 19.3 5-10 năm 47 31.3 Trên 10 năm 74 49.3
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Qua thống kê, trong 150 cá nhân quan sát có 68 cơng chức nam (chiếm 45.3%) và 82 công chức nữ (chiếm 54.7%). Về cơ bản công tác khảo sát thu thập dữ liệu đã được tiến hành tốt khi tỷ lệ nam nữ xấp xỉ nhau, khơng có chênh lệch quá nhiều.
4.2.2. Yếu tố độ tuổi:
Thống kê độ tuổi của các cá nhân khảo sát cho thấy phần lớn công chức tại UBND Quận 9 nằm trong độ tuổi từ 30 – 40 tuổi (chiếm 45%), số lao động có độ tuổi nhiều thứ hai là từ 40 – 50 tuổi (chiếm 29%) còn lại độ tuổi dưới 30 và trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ thấp (chiếm tỷ lệ lần lượt là 16.7% và 8.7%). Có thể thấy người lao động có độ tuổi trung bình thấp, tuy nhiên đây là một đặc điểm dễ nhận ra của các CQNN do đặc thù các cá nhân cơng tác lâu năm có trình độ, kinh nghiệm tốt sẽ được đề bạt, thăng tiến đến những vị trí cấp cao hơn hoặc chuyển đến những đơn vị khác theo sự phân công của tổ chức. Độ tuổi từ 30 – 40 tuổi chiếm 45% trên tổng thể chính là độ tuổi có ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng công việc cũng như ĐLLV phát triển chung của UBND Quận 9, đây là độ tuổi các cá nhân đang trong giai đoạn phát triển nhất cả về kiến thức lẫn kinh nghiệm trong công việc và đây là thời điểm mọi người đều mong muốn nỗ lực cố gắng để có sự thăng tiến trong sự nghiệp.
4.2.3. Yếu tố trình độ học vấn:
Phần lớn công chức tại UBND Quận 9 được khảo sát đều có trình độ học vấn từ đại học trở lên (chiếm 96%) trong đó trình độ trên đại học chiếm 18%. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế trình độ kiến thức chuyên môn hiện nay của công chức tại Quận 9 do công tác tuyển dụng tốt cũng như một số lao động trình độ dưới đại học cũng đã chủ động nâng cao trình độ bằng cách học bổ sung theo hình thức vừa học vừa làm. Bên cạnh đó, theo phỏng vấn ngồi lề của tác giả thì hiện nay có rất nhiều cơng chức đang tham gia học các lớp cao học, dự báo trong khoảng thời gian sắp tới tỷ lệ cơng chức có trình độ trên đại học sẽ được nâng cao đáng kể.
4.2.4. Yếu tố thâm niên công tác:
Xét độ tuổi các cơng chức được khảo sát có mức trung bình thấp, tuy nhiên chúng ta hồn tồn khơng thể đánh giá thấp kinh nghiệm làm việc của đội ngũ công
chức tại Quận 9 khi có đến 74/150 cá nhân (chiếm 49%) đã công tác trên 10 năm trong CQNN, 47 cá nhân có thâm niên từ 5 – 10 năm và 29 cá nhân đã làm việc dưới 5 năm. Kết quả này có thể được giải thích thơng qua tính chất đặc thù người lao động trong CQNN thường có tỷ lệ nghỉ việc thấp, do đó nếu xét một cá nhân khi học xong đại học ra trường về làm việc tại đây thì khi đến độ tuổi từ 30 – 40 tuổi hồn tồn có thể có thâm niên kinh nghiệm cơng tác xấp xỉ 10 năm trở lên.
Nhìn qua thống kê chúng ta hồn tồn có thể an tâm về năng lực chun mơn cũng như kinh nghiệm làm việc của đội ngũ cơng chức tại UBND Quận 9 sẽ có thể góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ công tại Quận 9.
4.3. Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha:
Tiến hành kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến sẽ giúp chúng ta loại các biến không phù hợp. Trong nghiên cứu này, chúng ta sẽ xem xét giá trị Cronbach’s Alpha theo các nguyên tắc như sau:
+ Các biến có hệ số tương quan biến – tổng < 0.3 và giá trị hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn giá trị Hệ số Cronbach’s Alpha thì chúng ta sẽ loại biến đó.
+ Hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 là điều kiện để chấp nhận thang đo. Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo
Thang đo
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan với biến -tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Tiền lương, thưởng (LT) sau khi loại biến LT4, Cronbach Alpha: 0.899 LT1 6.84 2.484 .787 .870 LT2 6.90 2.748 .815 .847 LT3 6.67 2.557 .804 .852 Đặc điểm công việc (CV) sau khi loại biến CV3, Cronbach Alpha: 0.899
CV1 11.53 3.365 .787 .865 CV2 11.37 3.269 .803 .859 CV4 11.35 3.449 .771 .871 CV5 11.63 3.576 .739 .882
Sự cơng nhận kết quả đóng góp (ĐG), Cronbach Alpha: 0.918 ĐG1 11.47 5.391 .825 .891 ĐG2 11.55 4.921 .829 .887 ĐG3 11.43 5.428 .782 .904 ĐG4 11.41 4.687 .827 .890
Cơ hội thăng tiến (TT), Cronbach Alpha: 0.762
TT1 11.43 2.474 .609 .680 TT2 11.57 2.448 .533 .723 TT3 11.57 2.838 .579 .707 TT4 11.57 2.367 .553 .714
Đồng nghiệp (ĐN), Cronbach Alpha: 0.839
ĐN1 9.91 6.348 .746 .772 ĐN2 10.09 5.892 .828 .733 ĐN3 10.29 6.206 .673 .796 ĐN4 10.01 5.879 .520 .887
Mối quan hệ với cấp trên (LĐ), Cronbach Alpha: 0.882
LĐ1 11.35 3.076 .737 .851 LĐ2 11.20 2.658 .794 .829 LĐ3 11.31 3.129 .722 .857 LĐ4 11.55 3.068 .730 .853
Động lực làm việc (ĐL), Cronbach Alpha: 0.774
ĐL1 7.23 1.317 .599 .708 ĐL2 7.22 1.367 .651 .655 ĐL3 7.15 1.298 .584 .726
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Kiểm định thang đo Tiền lương, thưởng: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.813 lớn hơn 0.6 do đó thang đo đạt chuẩn, tuy nhiên biến LT4 có hệ số tương quan biến – tổng là 0.257 nhỏ hơn 0.3 do đó sẽ loại biến LT4. Tiến hành loại biến LT4 và kiểm định lại, chúng ta có kết quả mới hệ số Cronbach’s Alpha là 0.899 và các yếu
tố khác đều đạt tiêu chuẩn. Do đó thang đo Tiền lương, thưởng sẽ có 3 biến quan sát là LT1, LT2, LT3.
Kiểm định thang đo Đặc điểm công việc: Qua quan sát bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha lần đầu, biến CV3 có hệ số tương quan biến – tổng là 0.07 nhỏ hơn 0.3 do đó sẽ loại biến CV3. Sau khi loại biến CV3, giá trị hệ số Cronbach’s Alpha là 0.899 lớn hơn 0.6 và các yếu tố khác đều đạt, thang đo Đặc điểm công việc sẽ được sử dụng với các biến quan sát là CV1, CV2, CV4, CV5.
Thông qua xem xét kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, chúng ta sẽ loại các biến không đảm bảo điều kiện trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, cụ thể kết quả tổng hợp như sau:
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả thang đo sau khi chạy kiểm định độ tin cậy STT Yếu tố Biến quan STT Yếu tố Biến quan
sát ban đầu Biến quan sát còn lại Hệ số Cronbach’s Alpha Biến bị loại 1 Tiền lương, thưởng 4 3 0.899 LT4 2 Đặc điểm công việc 5 4 0.899 CV3 3 Sự công nhận kết
quả đóng góp
4 4
0.918 4 Cơ hội thăng tiến 4 4 0.762 5 Đồng nghiệp 4 4 0.839 6 Mối quan hệ với
cấp trên
4 4
0.882 7 Động lực làm việc 3 3 0.774
4.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA:
Dựa vào lý thuyết về phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA tại chương 3, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để chạy dữ liệu sau khi loại các biến quan sát LT4, CV3, ĐN4 và kết quả như sau:
Trong bảng kết quả này, hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là 0.79 lớn hơn 0.5, phân tích nhân tố phù hợp dữ liệu nghiên cứu và múc ý nghĩa Sig nhỏ hơn 0.05 do đó biến quan sát có tương quan với nhau.
Bảng 4.4: Kết quả KMO and Bartlett's Test
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) .790 Kiểm định
Bartlett
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 2302.164 Bậc tự do 231 Mức ý nghĩa - Sig. .000
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.5: Kết quả phương sai trích Nhân Nhân
tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương khi rút nhân tố Tổng bình phương khi xoay nhân tố Tổng % phương sai % Lũy kế Tổng % phương sai % Lũy kế Tổng % phương sai % Lũy kế 1 6.457 29.349 29.349 6.457 29.349 29.349 3.280 14.910 14.910 2 3.656 16.619 45.968 3.656 16.619 45.968 3.137 14.257 29.167 3 2.452 11.146 57.114 2.452 11.146 57.114 3.136 14.256 43.423 4 1.683 7.652 64.766 1.683 7.652 64.766 2.606 11.845 55.268 5 1.542 7.010 71.776 1.542 7.010 71.776 2.456 11.162 66.430 6 1.244 5.653 77.429 1.244 5.653 77.429 2.420 10.999 77.429 7 .727 3.304 80.734 8 .631 2.869 83.602 … … … …
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
- Xét trị số Eigenvalues sẽ giúp chúng ta xác định số nhân tố trong phân tích EFA, chúng ta sẽ lựa chọn các nhân tố có trị số Eigenvalues lớn hơn 1. Do đó kết quả trên cho thấy có 6 nhân tố được giữ lại khi phân tích EFA.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) dừng lại sau khi trích đến 6 nhân tố được giá trị là 74.429% (lớn hơn 50%) cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Như vậy, kết quả bảng cho thấy 74.429% sự biến thiên dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được rút trích.
Bảng 4.6: Ma trận xoay nhân tốBiến quan sát Nhân tố Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 ĐG4 .898 ĐG1 .896 ĐG2 .894 ĐG3 .871 LĐ4 .863 LĐ2 .843 LĐ1 .802 LĐ3 .789 CV2 .842 CV5 .819 CV4 .814 CV1 .806 LT3 .880 LT2 .863 LT1 .831 ĐN3 .882 ĐN1 .829 ĐN2 .829 TT1 .780 TT4 .742 TT3 .714 TT2 .646
Các giá trị trong bảng Ma trận xoay nhân tố được gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loading values), đây là giá trị cần quan tâm và theo kích thước mẫu của nghiên cứu yêu cầu các giá trị này phải lớn hơn 0.5. Trường hợp có 2 giá trị trở lên thì xét hiệu của hai giá trị lớn nhất. Nếu hiệu lớn hơn 0.3 thì giữ lại biến, ngược lại loại biến. Kết quả ma trận xoay cho thấy, tại biến quan sát ĐN4 có 2 hệ số tải nhân tố lần lượt là 0.571 và 0.356, hiệu của 2 giá trị nhỏ hơn 0.3 nên sẽ loại biến ĐN4.
Sau khi chạy lại phân tích nhân tố EFA đã loại biến ĐN4 chúng ta được kết quả theo Bảng 4.5, 22 biến quan sát được gom thành 6 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5.
Tiếp tục thực hiện phân tích EFA cho nhân tố phụ thuộc: Bảng 4.7: Kiểm định KMO and Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) .695 Kiểm định
Bartlett
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 121.235 Bậc tự do 3 Mức ý nghĩa - Sig. .000
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Bảng 4.8: Kết quả phương sai trích biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương khi rút nhân tố Tổng % phương
sai % Lũy kế Tổng % phương
sai % Lũy kế 1 2.075 69.153 69.153 2.075 69.153 69.153 2 .514 17.122 86.275
3 .412 13.725 100.000
Bảng 4.9: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố 1 ĐL2 .856 ĐL1 .825 ĐL3 .813
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Xét các hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là 0.695 lớn hơn 0.5 và Sig nhỏ hơn 0.05 do đó phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc là phù hợp và chỉ có 1 nhân tố được trích giải thích 69,15% sự biến thiên dữ liệu. Chính vì vậy chúng ta sẽ khơng thể thực hiện xoay ma trận do chỉ có 1 nhân tố được trích.
Bảng 4.10: Bảng tổng kết các nhân tố được định nghĩa nhóm lại STT Nhân tố Các biến quan sát Loại biến STT Nhân tố Các biến quan sát Loại biến
1 ĐG
(Sự cơng nhận kết quả đóng góp)
ĐG4, ĐG1, ĐG2, ĐG3
(4 biến) Độc lập
2 LĐ
(Mối quan hệ với cấp trên)
LĐ4, LĐ2, LĐ1, LĐ3
(4 biến) Độc lập
3 CV
(Đặc điểm công việc)
CV2, CV5, CV4, CV1
(4 biến) Độc lập
4 LT
(Tiền lương, thưởng)
LT3, LT2, LT1 (3 biến) Độc lập 5 ĐN (Đồng nghiệp) ĐN3, ĐN1, ĐN2 (3 biến) Độc lập 6 TT
(Cơ hội thăng tiến)
TT1, TT4, TT3, TT2 (4 biến) Độc lập 7 ĐL (Động lực làm việc) ĐL2, ĐL1, ĐL3 (3 biến) Phụ thuộc
4.5. Phân tích tương quan Pearson:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định tương quan giữa các nhân tố
ĐG_M LĐ_M CV_M LT_M ĐN_M TT_M ĐL_M ĐG_M Hệ số tương quan 1 .039 -.078 -.089 -.008 .248** .246** Mức ý nghĩa (2 phía) .636 .343 .279 .919 .002 .002 N 150 150 150 150 150 150 150 LĐ_M Hệ số tương quan .039 1 .390** .272** .168* .410** .517** Mức ý nghĩa (2 phía) .636 .000 .001 .040 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 CV_M Hệ số tương quan -.078 .390** 1 .418** .400** .306** .338** Mức ý nghĩa (2 phía) .343 .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 LT_M Hệ số tương quan -.089 .272** .418** 1 .415** .264** .596** Mức ý nghĩa (2 phía) .279 .001 .000 .000 .001 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 ĐN_M Hệ số tương quan -.008 .168* .400** .415** 1 .307** .458** Mức ý nghĩa (2 phía) .919 .040 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 TT_M Hệ số tương quan .248** .410** .306** .264** .307** 1 .603** Mức ý nghĩa (2 phía) .002 .000 .000 .001 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 ĐL_M Hệ số tương quan .246** .517** .338** .596** .458** .603** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .002 .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Phân tích tương quan Pearson thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau trong môi trường độc lập, không bị ảnh hưởng bởi các biến
khác. Trong bảng kết quả, chúng ta cần xét giá trị sig của biến phụ thuộc Động lực làm việc, do các giá trị đều nhỏ hơn 0.05 nên các biến độc lập TT, LT, CV, ĐN, ĐG, LĐ đều có tương quan với Động lực làm việc. Biến Cơ hội thăng tiến có mức độ tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.603.
Do các biến độc lập tương quan với biến phụ thuộc và hệ số r đều lớn hơn 0 nên các biến độc lập có ảnh hưởng thuận chiều với biến phụ thuộc (nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia).
4.6. Kết quả hồi quy đa biến:
Sử dụng phân tích tương quan Pearson cho thấy các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nên phù hợp để đưa vào hồi quy. Chạy dữ liệu trên phần mềm SPSS 20 chúng ta được kết quả hồi quy cơ bản như sau:
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 .822a .676 .663 1.111
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Giá trị hệ số xác định R2 = 0.676 cho thấy mơ hình hồi quy phù hợp với 67,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích phương sai ANOVA trong hồi quy Giá trị Tổng bình Giá trị Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa - Sig 1 Tương quan 30.058 6 5.010 49.797 .000b Phần dư 14.386 143 .101 Tổng 44.444 149
Nguồn: Trích kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả (N=150)
Sig của kiểm định F nhỏ hơn 0.05 như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Trong kết quả kiểm định ANOVA cho thấy mơ hình đang thực hiện hồi qui có ý nghĩa.
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy Thành phần Hệ số chưa điều Thành phần Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số đã điều chỉnh t Mức ý nghĩa - Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Constant) -.278 .263 -1.056 .293 TT_M .324 .061 .303 5.338 .000 .702 1.424 LT_M .294 .039 .423 7.585 .000 .729 1.373