Mã
hóa Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn gốc 1- Độ tin cậy
TC1 Các quy trình thủ tục cơng
khai minh bạch
Các quy trình thủ tục dịch vụ hành chính được cơng khai minh bạch Ngô Hồng Lan Thảo (2016) TC2 Hồ sơ khi thụ lý khơng bị sai
sót hoặc mất mát
Hồ sơ khi thụ lý khơng bị sai sót hoặc mất mát
TC3
Kết quả xử lý hồ sơ đảm bảo đúng hẹn và phù hợp với quy định
Kết quả xử lý hồ sơ đảm bảo đúng hẹn và phù hợp với quy định
TC4
Giờ làm việc đúng quy định, khơng gây lãng phí thời gian của doanh nghiệp
Ủy ban nhân dân phường đảm bảo giờ làm việc đúng quy định, không gây lãng phí thời gian của doanh nghiệp
2 - Cơ sở vật chất
VC1 Phòng tiếp công dân đến làm hồ sơ rộng rãi, thoáng mát
Phịng tiếp cơng dân đến làm hồ sơ rộng rãi, thống mát, dễ tìm Ngơ Hồng Lan Thảo (2016)
VC2 Phịng tiếp cơng dân có đầy đủ
tiện nghi
Phịng tiếp cơng dân có đầy đủ tiện nghi (máy lạnh, bàn, ghế, bảng thông tin, nước uống, các mẫu hướng dẫn tờ khai)
VC3
Phịng tiếp nhận và hồn trả hồ sơ có các thiết bị cơng nghệ thơng tin hiện đại
Phịng tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ có các thiết bị cơng nghệ thông tin hiện đại (máy lấy số tự động, máy vi tính, máy tra cứu hồ sơ, bảng điện tử). VC4 Cách bố trí, sắp xếp nơi tiếp nhận và hoàn trả hồ sơ là hợp lý, Cách bố trí, sắp xếp nơi tiếp nhận và hồn trả hồ sơ là hợp lý.
Mã
Hóa Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn gốc 3 – Năng lực phục vụ
NL1 Cán bộ có khả năng giao tiếp tốt.
Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có khả năng giao tiếp tốt.
Ngô Hồng Lan Thảo (2016) NL2 Cán bộ có kiến thức và kỹ năng giải quyết công việc liên quan đến hồ sơ.
Cán bộ tiếp nhận có kiến thức và kỹ năng giải quyết công việc liên quan đến hồ sơ.
NL3 Cán bộ thành thạo chuyên
môn, nghiệp vụ
Cán bộ tiếp nhận thành thạo chuyên môn, nghiệp vụ liên quan đến dịch vụ công thụ lý
NL4 Cán bộ tư vấn, giải quyết thỏa
đáng các vướng mắc liên quan
Cán bộ tiếp nhận tư vấn, giải quyết thỏa đáng các vướng mắc liên quan đến dịch vụ công thụ lý NL5 Cán bộ có khả năng phát hiện
sơ suất của hồ sơ
Cán bộ có khả năng phát hiện sơ suất của hồ sơ để tư vấn ngay cho doanh nghiệp
4 - Thái độ phục vụ
TD1 Cán bộ có thái độ lịch sự
Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có thái độ lịch sự khi tiếp nhận và hồn trả hồ sơ Ngơ Hồng Lan Thảo (2016) TD2 Cán bộ nhiệt tình trả lời thắc mắc và hướng dẫn người dân đến đúng bộ phận,
Cán bộ tiếp nhận có thái độ nhiệt tình khi trả lời thắc mắc và hướng dẫn người dân đến đúng bộ phận,
TD3 Cán bộ không nhũng nhiễu,
phiền hà cho người dân
Cán bộ tiếp nhận không nhũng nhiễu, gây phiền hà cho người dân khi giải quyết hồ sơ,
TD4
Cán bộ tiếp nhận và xử lý hồ sơ phục vụ công bằng với tất cả người dân theo đúng quy định
Cán bộ tiếp nhận và xử lý hồ sơ phục vụ công bằng với tất cả người dân theo đúng quy định (tới trước thụ lý trước, ưu tiên người già, phụ nữ có thai,…) TD5
Cán bộ hướng dẫn và giải quyết hồ sơ đơn giản, nhanh gọn, vui vẻ
Cán bộ thụ lý hồ sơ hướng dẫn và giải quyết hồ sơ đơn giản, nhanh gọn, vui vẻ
4 - Sự đồng cảm
DC1 Người dân dễ dàng liên lạc với
cán bộ thụ lý hồ sơ,
Người dân dễ dàng liên lạc với
cán bộ thụ lý hồ sơ, Ngô
Hồng Lan Thảo (2016) DC2 Cán bộ giải quyết hồ sơ một
cách linh hoạt, kịp thời.
Cán bộ giải quyết hồ sơ một cách linh hoạt, kịp thời.
DC3
Những yêu cầu hợp lý của người dân được cán bộ quan tâm giải quyết
Những yêu cầu hợp lý của người dân được cán bộ quan tâm giải quyết
Mã
Hóa Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn gốc 5 - Quy trình thủ tục hành chính
QT1 u cầu thành phần hồ sơ
hành chính hợp lý
Yêu cầu thành phần hồ sơ hành chính hợp lý (các loại giấy tờ nộp khi tham gia dịch vụ hành chính)
Ngơ Hồng Lan Thảo (2016) QT2
Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết là hợp lý
Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết là hợp lý
QT3 Quy trình, các bước xử lý hồ
sơ được niêm yết rõ ràng Quy trình, các bước xử lý hồ sơ được niêm yết rõ ràng
QT4 Chi phí liên quan phải trả cho
dịch vụ là phù hợp
Chi phí liên quan phải trả cho dịch vụ là phù hợp
6 - Sự hài lòng của người dân
HL1 Người dân hài lòng đối với
dịch vụ
Người dân hài lòng đối với dịch vụ hành chính cơng tại các Ủy ban nhân dân phường thuộc
Quận 3 Ngô
Hồng Lan Thảo (2016)
HL2 Người dân hồn tồn hài lịng
với cung cách phục vụ
Người dân hồn tồn hài lịng với cung cách phục vụ
HL3
Nhìn chung người dân hài lịng khi thực hiện dịch vụ hành chính cơng
Nhìn chung người dân hài lịng khi thực hiện dịch vụ hành chính cơng tại các Ủy ban nhân dân phường thuộc Quận 3
(Nguồn: Kếtzquả nghiênzcứu địnhztính của tác giả)
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Mẫu nghiên cứu
Nguyên tắc lấy mẫu phổ biến được các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng nhiều nhất là nguyên tắc của Bollen (1989) với nguyên tắc tối thiểu 5:1. Hơn nữa, Hair và cáczcộngzsự (1998) cho rằng để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), thì cần thu nhập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Rõ ràng hơn, tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 10:1, điều này có thể được hiểu như là số quan sát trong mẫu phân tích x 10, cách làm này tương tự với nguyên tắc của Nguyễn Đình Thọ (2012). Điều này có nghĩa là số quan sát trong mẫu nghiên cứu tối thiểu phải đạt 29 x 10 = 290 bảng khảo sát.
Mặt khác, Tabachnick và Fidell (1996) cho rằng để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhần và đạt được kết quả có thể tin cậy nhất thì số lượng trong
m ≥ 8m +50 (3.1)
Với: n: kích thướt mẫu
m: số biến độc lập của mơ hình hồi quy
Mơ hình nghiên cứu trong luận văn bao gốm 6 biến độc lập với 29 biến quan sát
Như vậy tác giả lựa chọn phương pháp xác định cỡ mẫu của Tabachnick & Fidell (2007) để thựczhiện nghiênzcứu này. Do thực tế, thời gian di chuyển qua các phường, gặp trực tiếp người cần phỏng vấn không bao quát đủ số lượng người trong thời gian ngắn nên sẽ tiếnzhành điềuztra tổngzthể mẫu là 290 người để đảmzbảo sốzlượng và chấtzlượng bảng câuzhỏi.
Thu thập dữ liệu với bảng câu hỏi với người dân sinh sống trên địa bàn các phường thuộc Quận 3 đã sử dụng dịch vụ hành chính cơng tại UBND các phường thuộc Quận 3.
Kết quả trong tổng số bảng câu hỏi phát ra 290 bảng, thu về 235 bảng, sau khi kiểm tra xử lý sơ bộ cho kết quả: 210 bảng hợp lệ và 25 bảng khơng hợp lệ vì thiếu thơng tin hoặc thơng tin khơng chính xác (khơng đúng phạm vi nghiên cứu hoặc đối tượng nghiên cứu). Dữ liệu sau khi được nhập vào phần mềm SPSS 20 sẽ tiến hành làm sạch và phát hiện, xử lý các giá trị khuyết (missing) bằng cách sử dụng bảng tần số để tiến hành rà soát tất cả các biến nhằm phát hiện các sai sót trong quá trình nhập dữ liệu do nhập sai nội dung hoặc thiếu mục trả lời. Kết quả, không phát hiện sai sót nào, khơng có giá trị khuyết, các biến có đầy đủ thơng tin hợp lệ. Như vậy, toàn bộ dữ liệu gồm 210 mẩu tin sau khi được kiểm tra tính hợp lệ sẽ đưa vào phân tích phục vụ cho quá trình nghiên cứu.
3.3.2 Phương pháp phân tích số liệu
Sau khi được thu thập, các bảng trả lời được kiểm tra và loại đi những bảng khơng đạt u cầu. Sau đó chúng được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS for Windown 16. Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các cơng cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Đối với thang đo trực tiếp, để đo lường độ tin cậy thì chỉ số độ thống nhất nội tại thường được sử dụng chính là hệ số Cronbach’s Alpha (nhằm xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng cấu trúc hay không). Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại các biến khơng phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay khơng nhưng khơng cho biết các biến nào cần phải loại bỏ và biến nào cần được giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
− Hệ số tin cậy 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 hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
− Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, 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. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá (EFA):
− Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
− Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo
mức ý nghĩa thiết thực của (EFA). Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu chấp nhận được; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình sử dụng 29 biến quan sát cho phân tích nhân tố (EFA) và việc thực hiện tiến hành theo các bước sau:
− Đối với các biến quan sát đo lường các khái niệm thành phần đều là các thang đo đơn hướng nên sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.
− Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:
+ Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0.5 – 1 thì phân tích
nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
+ Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
+ Xem xét tổng phương sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích% sự biến thiên của các biến quan sát.
Phân tích hồi quy
− Phân tích tương quan:
Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng (-1, +1). Giá trị tuyệt đối của r càng tiến đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có quan hệ tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
− Phân tích hồi quy:
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định giả thuyết:
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
+ Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thông qua R2 và
R2 hiệu chỉnh.
+ Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình.
+ Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
+ Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
+ Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)..
+ Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
Tóm tắt chương 3
Chươngznày đãztrìnhzbày được quy trình nghiênzcứu, tổ chức nghiênzcứu, xác định số lượng mẫu, phươngzpháp thuzthập dữzliệu và trình bày cụ thể về các bước xử lý và phânztích dữzliệu gồm đánhzgiá độ tinzcậy của thangzđo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan, phân tích hồi quy. Trong chương tiếp theo sẽ trình bày kếtzquả nghiênzcứu của luậnzvăn này.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả mẫu
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện dưới hình thức bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ (do thiếu các thông tin quan trọng hoặc có độ tuổi khơng phù hợp với điều kiện khảo sát), còn lại 210 bảng hợp lệ được tổng hợp và đưa vào phân tích định lượng. Những thơng tin này được tóm tắt trong bảng sau: