Descriptives DD N Mean Std. Deviatio n Std. Error 95% Confidence
Interval for Mean Minimu m Maximu m Lower Bound Upper Bound Dưới 3 năm 62 3.9435 .76878 .09764 3.7483 4.1388 1.50 5.00 Từ 3 đến dưới 7 năm 68 3.8824 .72337 .08772 3.7073 4.0574 2.00 5.00 Từ 7 đến dưới 15 năm 45 3.8000 .84880 .12653 3.5450 4.0550 2.00 5.00 15 năm trở lên 22 3.7955 .82605 .17611 3.4292 4.1617 2.00 5.00 Total 197 3.8731 .77535 .05524 3.7642 3.9820 1.50 5.00
Test of Homogeneity of Variances
DD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.657 3 193 .580 ANOVA DD Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups .687 3 .229 .377 .770 Within Groups 117.141 193 .607 Total 117.827 196
- Nhìn vào bảng Test of Homogeneity of Variances mức ý nghĩa Sig = 0.580 > 0.05 cho thấy phương sai về nhận thức yêu tố Lãnh đạo hướng đạo đức giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
- Nhìn vào bảng ANOVA với mức ý nghĩa Sig = 0.770 > 0.05, nên chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến Lãnh đạo hướng đạo đức giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau ở độ tin cậy 95%
4.3.24. Phân tích ANOVA động lực phụng sự cơng và thâm niên công tác
Bảng 4. 34 Phân tích ANOVA động lực phụng sự cơng và thâm niên công tác
Descriptives
PSM
N Mean Std.
Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound Dưới 3 năm 62 3.9059 .54248 .06889 3.7682 4.0437 2.67 5.00 Từ 3 đến dưới 7 năm 68 3.7451 .55964 .06787 3.6096 3.8806 2.58 5.00 Từ 7 đến dưới 15 năm 45 3.8704 .59367 .08850 3.6920 4.0487 2.58 5.00 15 năm trở lên 22 3.7500 .43568 .09289 3.5568 3.9432 2.92 4.42 Total 197 3.8249 .55091 .03925 3.7475 3.9023 2.58 5.00
PSM
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.650 3 193 .584 ANOVA PSM Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1.056 3 .352 1.163 .325 Within Groups 58.429 193 .303 Total 59.486 196
- Nhìn vào bảng Test of Homogeneity of Variances mức ý nghĩa Sig = 0.584 > 0.05 cho thấy phương sai về nhận thức yêu tố động lực phụng sự cơng giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
- Nhìn vào bảng ANOVA với mức ý nghĩa Sig = 0.325 > 0.05, nên chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn đối với biến động lực phụng sự công
4.4. Phân tích EFA
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .902 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3398.811
df 378
Sig. .000
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 NV1 .767 NV2 .794 NV3 .792 NV4 .769 NV5 .803 QH1 .825 QH2 .826 QH3 .780 QH4 .772
TD1 .854 TD2 .848 LD1 .627 LD2 .738 DD1 .748 DD2 .572 .315 DD3 .825 PSM1 .776 PSM2 .742 PSM3 .685 PSM4 .664 PSM5 .609 PSM6 .606 PSM7 .607 PSM9 .706 PSM11 .630 PSM12 .693 PSM13 .818 PSM14 .659
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo loại bỏ 3 biến, các biến còn lại đạt độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA, Phân tích EFA được tiến hành nhằm mục đích đánh giá về giá trị hội tụ và các giá trị phân biệt của thang đo. Theo (Hair và cộng sự, 1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá EFA cần thu thập dữ liệu khảo sát với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Đề tài nghiên cứu sử dụng cỡ mẫu 200 nên phù hợp với phân tích.
Sử dụng phép nhân tố là Principal Component Analysis PCA với phép quay vng góc Varimax, kết quả kiểm định EFA cho thấy, kiểm định Bartlet’s với mức ý nghĩa Sig. = 0.000<0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau, kiểm định hệ số KMO = 0.902 nên phù hợp với phân tích nhân tố.
Mỗi biến quan sát có sai lệch về hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.3, các thang đo đạt giá trị hội tụ.
4. Phân tích tương quan
Bảng 4. 35 Ma trận tương quan giữa các biến
NV QH TD LD DD PSM NV Pearson Correlation 1 .368 ** .300** .336** .351** .558** QH Pearson Correlation 1 .311 ** .406** .479** .508** TD Pearson Correlation 1 .235 ** .155* .345** LD Pearson Correlation 1 .350 ** .410** DD Pearson Correlation 1 .420 ** PSM Pearson Correlation 1 N=197 *: Mức ý nghĩa 5% vì Sig. < 0,05 **: Mức ý nghĩa 1% vì Sig. < 0,01 ***: Mức ý nghĩa 0,1% vì Sig < 0,001
Kết quả từ bảng Ma trận tương quan giữa các biến ở bảng 4.35 cho thấy các hệ số tương quan các biến lãnh đạo hướng nhiệm vụ, lãnh đạo hướng quan hệ, lãnh đạo hướng thay đổi, lãnh đạo hướng đa dạng hóa lực lượng lao động, lãnh đạo hướng đạo đức và biến động lực phụng sự cơng, đều có ý nghĩa thống kê và hệ số tương quan không quá lớn đảm bảo sự khác biệt hợp lý giữa các biến.
Mối quan hệ tuyến tính giữa biến PSM và các biến lãnh đạo hướng nhiệm vụ là 0,558; Lãnh đạo hướng quan hệ là 0,508; Lãnh đạo hướng thay đổi là 0,345; Lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động là 0,410; Lãnh đạo hướng đạo đức là
0,420; Trong đó mối tương quan cao nhất là thang đo lãnh đạo hướng nhiệm vụ với r = 0,558. Vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
4.5. Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy có dạng: Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4+
β5*X5 Trong đó: Biến phụ thuộc:
Y: Động lực phụng sự công Biến độc lập:
X1: Lãnh đạo hướng nhiệm vụ; X2: Lãnh đạo hướng quan hệ; X3: Lãnh đạo hướng thay đổi;
X4: Lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động; X5: Lãnh đạo hướng đạo đức;
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, các biến được đưa vào mơ hình theo phương pháp Enter, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2 điều chỉnh.
Bảng 4. 36 Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến Lãnh đạo hướng nhiệm vụ, lãnh đạo hướng quan hệ, lãnh đạo hướng thay đổi, lãnh đạo hướng đa dạng lực
lượng lao động, lãnh đạo hướng đạo đức với biến động lực phụng sự cơng
Biến Mơ hình 1 - 1 Mơ hình 1 -2 Hệ số B Beta Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số B Beta Mức ý nghĩa (Sig.) Hằng số 3.465 0.000 0.661 0.009 Giới tính 0.138 0.125 0.105 0.048 0.044 0.442 Độ tuổi 0.099 0.135 0.080 0.067 0.092 0.109 Học vấn 0.059 0.071 0.348 0.004 0.005 0.935 Thâm niên -0.062 -0.11 0.148 0.013 0.024 0.672
X1 0.271 0.341 0.000 X2 0.203 0.231 0.000 X3 0.064 0.106 0.062 X4 0.094 0.128 0.030 X5 0.128 0.180 0.003 F 2.702 21.394 Sig. 0.032 0.000 R2 hiệu chỉnh 0.034 0.484 R2 hiệu chỉnh 0.450
Từ kết quả bảng 4.36, cho thấy hệ số đều khác 0 và mức ý nghĩa Sig. < 0,05 chứng tỏ các thành phần Lãnh đạo hướng nhiệm vụ; Lãnh đạo hướng quan hệ; Lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động; Lãnh đạo hướng đạo đức có tác động tích cực, cùng chiều đến Động lực phụng sự cơng, tuy nhiên vẫn cịn thành phần Lãnh đạo hướng thay đổi chưa kết luận được do Sig. > 0,05. Dựa vào giá trị của hệ số cho thấy tất cả đều > 0 nghĩa là 5 nhân tố đều tác động cùng chiều lên Động lực phụng sự công, với sự tác động mạnh nhất thuộc về nhân tố X1 – lãnh đạo hướng nhiệm vụ với hệ số 5 = 0, 341, tiếp theo X2 – lãnh đạo hướng quan hệ với
hệ số 1 = 0,231, tiếp theo là nhân tố X5 – lãnh đạo hướng đạo đức với hệ số 4 =
0,128, cuối cùng là nhân tố X4 – Lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động với hệ số 2 = 0,04
Sig. của kiểm định F = 0.000 < 0,005, như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp và có thể sử dụng được.
Hệ số R2
hiệu chỉnh tại mơ hình 1-1 là 0,034 nghĩa là mơ hình 1 - 1 chỉ có 0,34% Kết quả hoạt động tích cực được mong đợi được giải thích bởi các biến định tính. Tuy nhiên, trong mơ hình 1 – 2, ta tiến hành hồi quy tất cả các biến vào mơ
hình thì ta được hệ số R2 = 0,484 nghĩa là mơ hình hồi quy đạt 48.4% Kết quả hoạt
động tích cực được mong đợi. Với mức tăng R2 = 0,450. Như vậy với mức tăng R2
như vậy, có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp
Kiểm tra đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập trong mơ hình có tương quan chặt chẽ với nhau. Trong tình huống này các biến có tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau khơng cung cấp được thơng tin gì mới và cũng khơng thể xác định được ảnh hưởng riêng biệt của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Một trong những yêu cầu của mơ hình hồi quy tuyến tính là các biến độc lập khơng có tương quan chặt với nhau, nếu yêu cầu này không được thỏa mãn, người ta bảo rằng đã xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Hệ số phóng đại phương sai VIF và Tolerance là hai đại lượng để chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta có thể sử dụng nhân tố phóng đại phương sai VIF có cơng thức như sau với mơ hình hồi quy có k biến giải thích
VIFj=
1−1R2j
Trong đó R2 là giá trị hệ số xác định trong hàm hồi quy của biến giải thích thứ j theo (k - 1) biến giải thích cịn lại, nếu có cộng tuyến của Xj với các biến giải thích khác thì R2j sẽ lớn, giá trị VIFj càng lớn thì biến Xj càng cộng tuyến cao. Như một quy tắc kinh nghiệm nếu VIFj bằng hoặc vượt q 5 (khi đó R2j > 0,8) thì xem như có đa cộng tuyến giữa Xj với các biến độc lập kia. Cũng chú ý rằng có thể trong một số sách thống kê người ta cho rằng nếu VIFj bằng hoặc vượt quá 10 (khi đó R2j>0,9) thì xem như có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, khác biệt này đơn giản xuất phát từ quan điểm khác nhau của các nhà thống kê về mức độ tuyến tính thế nào là chặt (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4. 37: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến Tolerance VIF Tolerance VIF X1 .956 1.046 X2 .969 1.032 X3 .942 1.061 X4 .953 1.049 X5 .983 1.018
Theo kết quả từ bảng 4.37, ta thấy hệ số VIF đều nhỏ hơn 2 và Tolerance đều nằm trong khoảng (0;1). Từ đó ta kết luận khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Ngoài ra, phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lí do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram, biểu đồ P – P plot và đồ thị Scatterplot để khảo sát phân phối của phần dư.
Trong mơ hình hồi quy 1-2 ở Bảng 4.36 ta thấy mơ hình có giá trị tương quan R bình phương hiệu chỉnh là 0,484; hệ số này cho biết hàm hồi quy sẽ giải thích được 48,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc theo các biến độc lập, ta có thể kết luận mơ hình là phù hợp.
Hình 4. 2 Đồ thị P - P Plot
Nhìn vào đồ thị P - P plot (Hình 4.2) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn.
Có liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Nếu giả định này được thỏa mãn thì sẽ khơng nhận thấy có sự liên hệ nào giữa các giá trị dự đoán và phần dư; phần dư phải phân tán ngẫu nhiên. Nhìn vào đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn (Hình 4.3), ta thấy phần dư thay đổi không theo một trật tự nào. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Hình 4. 3 Đồ thị Scatterplot
TĨM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả đã trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm: thống kê mơ tả, phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha; phân tích T – Test; phân tích ANOVA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến đổi mới hành vi cá nhân của công chức. Tiếp theo, trong chương 5 tác giả sẽ trình bày kết luận và đề xuất kiến nghị.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ CÁC KIẾN NGHỊ
Chương 5 nhằm tóm tắt những kết quả mà đề tài đã nghiên cứu và phân tích được. Chương này bao gồm 4 phần chính: (1) tóm tắt các kết quả nghiên cứu, (2) ý nghĩa của nghiên cứu, (3) những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo, (4) kiến nghị để hoàn thiện nhằm tạo sự ảnh hưởng tích cực của phong cách lãnh đạo tích hợp đến động lực phụng sự cơng của công chức trên địa bàn Thành Phố Bến Tre.
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm khảo sát mối quan hệ giữa các yếu tố trong biến phong cách lãnh đạo tích hợp và động lực phụng sự công. Các thang đo và bảng câu hỏi được xây dựng với 30 mục hỏi và được tiến hành gửi đến để khảo sát các công chức hiện đang làm việc tại các cơ quan hành chánh trên địa bàn Thành Phố Bến Tre .
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo, kết quả tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu, cụ thể như sau:
Thang đo lãnh đạo hướng nhiệm vụ có hệ số Cronbach’s alpha = 0,891 Thang đo lãnh đạo hướng quan hệ có hệ số Cronbach’s alpha = 0,895 Thang đo lãnh đạo hướng thay đổi có hệ số Cronbach’s alpha = 0,759
Thang đo lãnh đạo hướng đa dạng hóa lực lượng lao động có hệ số Cronbach’s alpha = 0,626
Thang đo lãnh đạo hướng đạo đức có hệ số Cronbach’s alpha = 0,847 sau khi loại bỏ biến DD2
Thang đo động lực phụng sự cơng có hệ số Cronbach’s alpha = 0,933 sau khi loại bỏ biến quan sát PSM8, PSM10
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng
Biến động lực phụng sự công PSM khi nghiên cứu với trường hợp các công chức đang công tác tại các cơ quan hành chính trên địa bàn Thành Phố Bến Tre chịu tác động bởi 4 nhân tố: lãnh đạo hướng nhiệm vụ, lãnh đạo hướng quan hệ, lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động, lãnh đạo hướng đạo đức; Cuối cùng là nhân tố lãnh đạo hướng thay đổi do Sig = 0.062 > 0.05 nên chưa có cơ sở kết luận.
Trong các nhân tố tác động đến động lực phụng sự công PSM của công chức đang công tác tại các cơ quan hành chính cơng trên địa bàn Thành Phố Bến Tre, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến động lực phụng sự công là nhân tố lãnh đạo hướng nhiệm vụ với trọng số 0,341; tiếp theo là nhân tố lãnh đạo hướng quan hệ với trọng số 0,232; tiếp theo là nhân tố lãnh đạo hướng đạo đức với trọng số 0,180; tiếp theo là nhân tố lãnh đạo hướng đa dạng lực lượng lao động với trọng số là 0,128
Các kết quả kiểm định về sự khác biệt giữa các nhân tố với các biến định danh như sau:
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm cơng chức có giới tính khác nhau khi đánh giá các nhân tố, đặc biệt là khác biệt có ý nghĩa thống kê ở 2 nhóm cơng chức có độ tuổi như sau: nhóm 1: dưới 30 tuổi và trên 40 tuổi; nhóm 2: từ 30 – 40 tuổi và trên 40 tuổi.
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các cơng chức có độ tuổi khác nhau khi đánh giá các nhân tố, đặc biệt là khác biệt có ý nghĩa thống kê ở 2 nhóm cơng chức có độ tuổi như sau: nhóm 1: dưới 30 tuổi và trên 40 tuổi; nhóm 2: từ 30 – 40 tuổi và trên 40 tuổi.
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các cơng chức có trình độ học vấn khác nhau khi đánh giá các nhân tố, đặc biệt là khác biệt có ý nghĩa thống kê ở 2