Chƣơng 3 Thiết kế nghiên cứu
3.1.1. Thang đo và biến quan sát
3.1.1.1. Thang đo
Để đo lường SHL của người dân đối với chất lượng dịch vụ HCC của Cà Mau, tác giả sử dụng mơ hình nghiên cứu bao gồm có 6 nhân tố ảnh hưởng đến SHL của người dân đối với chất lượng dịch vụ HCC: (1) “Cơ sở vật chất”, (2) “Quy trình thủ tục”, (3) “Năng lực phục vụ”, (4) “Độ tin cậy”, (5) “Sự đồng cảm”, (6) “Thái độ phục vụ”.
Tất cả các biến quan sát trong nghiên cứu đều sử dụng “thang đo Liket” cấp độ 5 tương ứng (độ đồng ý theo mức tăng dần):
1. “Hồn tồn khơng đồng ý.” 2. “Không đồng ý.” 3. “Chưa hẳn đồng ý.” 4. “Đồng ý.” 5. “Hoàn toàn đồng ý.” 3.1.1.2. Biến quan sát a. Biến “Cơ sở vật chất”
Nhân tố “Cơ sở vật chất” này nhằm đánh giá SHL của người dân về “Cơ sở vật chất” khi đến giao dịch tại văn phòng tiếp nhận và trả hồ sơ tại các cơ quan hành chính của UBND tỉnh Cà Mau như sự hiện đại, thoáng mát, tiện nghi… cơ sở vật chất bao gồm 04 biến quan sát được kí hiệu từ CSVC1 đến CSVC4 như sau:
Bảng 3.1: Các biến quan sát thuộc biến “Cơ sở vật chất”
Biến quan sát Kí hiệu
“Văn phịng tiếp nhận và trả kết quả thống mát” CSVC1 “Văn phịng tiếp nhận và trả kết quả dễ tìm thấy” CSVC2 “Văn phòng tiếp nhận và trả kết quả đầy đủ tiện nghi” CSVC3 “Văn phòng tiếp nhận và trả kết quả trang bị đầy đủ công nghệ
thông tin” CSVC4
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
b. Biến “Quy trình thủ tục”
Nhân tố “Quy trình thủ tục” nhằm đánh giá SHL của người dân về thời hạn giải quyết hồ sơ có theo quy trình niêm yết, thành phần yêu cầu của hồ sơ, TTHC là thích hợp… Quy trình này gồm có 04 biến quan sát được kí hiệu từ QTTT1 đến QTTT4 như sau:
Bảng 3.2: Các biến quan sát thuộc biến “Quy trình thủ tục”
Biến quan sát Kí hiệu
“Yêu cầu thành phần hồ sơ hợp lý” QTTT1
“Thời gian giải quyết hồ sơ theo quy trình niêm yết hợp lý” QTTT2 “Quy trình, các bước xử lý hồ sơ hợp lý” QTTT3 “Các quy định về thủ tục hành chính là phù hợp” QTTT4
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
c. Biến “Năng lực phục vụ”
Nhân tố “Năng lực phục vụ” này nhằm đánh giá SHL của người dân về năng lực của nhân viên như khả năng giao tiếp, chun mơn, nghiệp vụ, trình độ, kỹ năng giải quyết cơng việc có phát sinh, giải quyết vướng mắc của người dân… năng lực của nhân viên bao gồm 04 biến quan sát được kí hiệu từ NLPV1 đến NLPV4 như sau:
Bảng 3.3: Các biến quan sát thuộc biến “Năng lực phục vụ”
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
d. Biến “Độ tin cậy”
Nhân tố “Độ tin cậy” nhằm đánh giá sự tin cậy của người dân về hồ sơ đảm bảo an toàn, minh bạch, và thời gian giải quyết hồ sơ… “Độ tin cậy” bao gồm 5 biến quan sát được kí hiệu từ ĐTC1 đến ĐTC5.
Bảng 3.4: Các biến quan sát thuộc biến “Độ tin cậy”
Biến quan sát Kí hiệu
“Các quy trình thủ tục hành chính cơng khai minh bạch” ĐTC1 “Người dân luôn tin tưởng vào công tác tư vấn của Cán bộ
Trung tâm hành chính” ĐTC2
“Hồ sơ khơng bị sai sót, mất mát” ĐTC3
“Hồ sơ được giải quyết đúng hẹn” ĐTC4
“Người dân không phải đi lại nhiều lần để giải quyết hồ sơ” ĐTC5
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
e. Biến “Sự đồng cảm”
Nhân tố “Sự đồng cảm” nhằm đánh giá SHL của người dân về sự linh hoạt trong giải quyết hồ sơ, CB có quan tâm giải quyết những yêu cầu hợp lý của người dân… “Sự đồng cảm” của nhân viên bao gồm 03 biến quan sát được kí hiệu từ SĐC1 đến SĐC3.
Biến quan sát Kí hiệu
“Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có khả năng giao tiếp tốt” NLPV1 “Cán bộ tiếp nhận hồ sơ rất thành thạo chuyên môn, nghiệp vụ” NLPV2 “Cán bộ tiếp nhận hồ sơ có kiến thức và kỹ năng xử lý tình huống” NLPV3 “Cán bộ tiếp nhận thụ lý và giải quyết thỏa đáng vướng mắt của người
Bảng 3.5: Các biến quan sát thuộc biến “Sự đồng cảm”
Biến quan sát Kí hiệu
“Cán bộ giải quyết hồ sơ một cách linh hoạt, kịp thời” SĐC1 “Những yêu cầu hợp lý của người dân được quan tâm giải
quyết” SĐC2
“Nhân viên dễ dàng hiểu được những yêu cầu của người dân” SĐC3
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
f. Biến “Thái độ phục vụ”
Nhân tố “Thái độ phục vụ” nhằm đánh giá SHL của người dân về thái độ của CBCC khi tiếp nhận hồ sơ, có nhiệt tình giải đáp thắc mắc, có cơng bằng với mọi người dân hay không và trách nhiệm đối với hồ sơ như thế nào… thái độ phục vụ của nhân viên bao gồm 05 biến quan sát được kí hiệu từ TĐPV1 đến TĐPV5.
Bảng 3.6: Các biến quan sát thuộc biến “Thái độ phục vụ”
Biến quan sát Kí hiệu
“Cán bộ tiếp nhận có thái độ lịch sự khi tiếp nhận hồ sơ” TĐPV1 “Cán bộ tiếp nhận có nhiệt tình giải đáp thắc mắc” TĐPV2 “Cán bộ tiếp nhận có thái độ thân thiện khi trả lời vướng mắc của
người dân” TĐPV3
“Cán bộ tiếp nhận phục vụ công bằng với mọi người dân” TĐPV4 “Cán bộ khơng có thái độ phiền hà, nhũng nhiễu khi tiếp nhận hồ sơ” TĐPV5
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
g. Biến “Sự hài lòng”
Đo lường “Sự hài lòng” của người dân bao gồm 02 biến quan sát được kí hiệu từ SHL1 đến sự hài lịng SHL2 trong đó có 01 biến quan sát về SHL của người dân về dịch vụ HCC, một biến quan sát về sự hài lòng của người dân về cung cách phục vụ. Các biến quan sát được kí hiệu như sau:
Bảng 3.7: Các biến quan sát thuộc biến “Sự hài lòng”
Biến quan sát Kí hiệu
“Ơng/ bà có hài lịng với dịch vụ hành chính cơng” SHL1 “Ơng/ bà có hài lịng với cung cách phục vụ của Cán bộ” SHL2
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
3.1.2. Thiết kế mẫu
Thơng thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Thang đo được thiết lập gồm 27 biến quan sát, nên yêu cầu cở mẫu nhỏ nhất là 5 x 27 = 135.
Số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần theo quy tác Nguyễn Đình Thọ (2011). Như vậy, cỡ mẫu thu thập được tính theo số biến trong mơ hình với tiêu chuẩn số mẫu phải gấp 5-10 lần số biến là từ 135-270 mẫu.
Để kết quả “phân tích hồi quy" có ý nghĩa thì kích thước mẫu ít nhất bằng 8x(số nhân tố )+50 (theo Tabachnick và Fidell, 1991). Dựa vào biến độc lập trong nghiên cứu này là 6 nhân tố thì số lượng mẫu cần thiết là ≥ 98 mẫu.
Trong điều kiện thời gian hạn hẹp, để đảm bảo nghiên cứu có ý nghĩa, tác giả tiến hành khảo sát 300 người dân đến giao dịch tại Trung tâm dịch vụ HCC tỉnh Cà Mau có sử dụng dịch vụ HCC tại Cà Mau. Số phiếu được phát ra là 300, số phiếu thu về 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%, 300 bảng khảo sát cuối cùng được sử dụng. Vì vậy, kích thước mẫu cuối cùng là 300.
Thơng tin sau khi thu thập xong. Dữ liệu thu thập được sẽ được tiến hành kiểm tra. Những phiếu không đạt yêu cầu sẽ được loại bỏ như: thiếu thông tin, thơng tin thu thập khơng logic. Sau đó tiến hành mã hóa, nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
3.1.3. Cơng cụ thu thập thơng tin và q trình thu thập thơng tin
Nghiên cứu này tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện và thu thập dữ liệu bằng phương pháp gián tiếp, phát trực tiếp người dân đến giao dịch tại Trung tâm Hành chính tỉnh Cà Mau. Tác giả tiến hành khảo sát 300 người dân thực hiện giao dịch tại Trung tâm từ ngày 01/11/2017 đến ngày 30/11/2017.
Số phiếu phát ra là 300 phiếu, số phiếu thu về là 300 phiếu đạt tỷ lệ 100%. Vì vậy kích thước mẫu cuối cùng là 300 mẫu.
3.2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê 3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo 3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Chúng ta cần tính tốn hệ số tin cậy “Cronbach Alpha” xem câu hỏi có đóng góp vào việc đo lường nhân tố mà ta nghiên cứu, vào những mục hỏi nào không. Điều này liên quan đến 2 phép tính tốn: Tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời. Hệ số “Cronbach’s Alpha” là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số “Cronbach’s Alpha” cho biết các biến đo lường thành phần có liên kết với nhau hay khơng nhưng nó sẽ khơng chỉ ra mục nào cần được loại bỏ và cần lưu giữ mục nào. Hệ số “Cronbach Alpha” phải có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là rất tốt, từ 0,7 đến 0,8 là tốt hoặc “Conbach’s Alpha” từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), “hệ số tương quan biến tổng” <0,3 sẽ bị loại bỏ (theo Nunnally & Burnstein, 1994).
3.2.2. Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình của các tổng thể con “phân tích nhân tố khám phá – EFA” “phân tích nhân tố khám phá – EFA”
“Phân tích nhân tố khám phá” nhằm xác định các khía cạnh hoặc các yếu tố giải thích các mối quan hệ tương quan trong một tập biến; xác định một tập hợp các biến khơng tương quan với nhau hoặc ít tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau để thực hiện phân tích đa biến tiếp theo; để xác định một tập
hợp gồm một số tít các biến chiếm ưu thế từ một tập hợp nhiều biến để sử dụng trong các phân tích đa biến kế tiếp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
“Kaiser – Meyer – Olkin (KMO)”: là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của KMO khoảng 0,5 đến 1 là điều kiện đủ để “phân tích nhân tố” là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
“Kiểm định Barlet’s test of sphericity” xem xét giả thuyết H0 các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Để áp dụng “phân tích nhân tố” thì điều kiện cần là các biến phải có tương quan với nhau. Do đó nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Giá trị sig <0,05 (bác bỏ giá trị H0) thì các biến quan sát có tương quan với nhau kiểm định có ý nghĩa thống kê.
3.2.3. Hệ số tƣơng quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy: Là mơ hình thể hiện liên hệ tương quan tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mơ hình hồi quy có dạng
Trong đó:
Xpi: Biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ tự thứ p tại quan sát thứ i. Bp: Hệ số hồi quy riêng từng phần.
ei: Là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi α2.
Mục đích của việc “phân tích hồi quy” là biết được mức độ của biến phụ thuộc khi giá trị của biến độc lập được biết (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).
Hệ số R2
điều chỉnh: Được sử dụng để phản ánh sát hơn sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến. Khi nhiều biến được thêm vào phương trình R2 điều chỉnh khơng nhất thiết tăng, nó là một thước đo phù hợp được sử dụng cho hồi quy tuyến tính nhiều biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2
theo số lượng biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Vì vậy dùng R2
hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình sẽ chính xác hơn khi dùng R2 vì nó khơng phụ thuộc vào số nhân tố độc lập của mơ hình.
Kiểm định F trong “phân tích phương sai” là một phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết H0 của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận là sự kết hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm định “Independent – Sample T – test” và kiểm định “One way ANOVA” được dùng nhằm để xem xét các đặc điểm cá nhân của người được người khảo sát có ảnh hưởng đến độ hài lòng (mức độ) của người được khảo sát và một số phân tích khác.
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương 3, tác giả trình bày thiết kế nghiên cứu nhằm xây dựng đánh giá thang đo và mơ hình lý thuyết, trình bày lý thuyết về kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê. Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành bằng khảo sát người dân thông qua bảng câu hỏi với cở mẫu n = 300. Đo lường SHL của người dân thông qua 6 nhân tố với 25 biến quan sát
Chƣơng 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu 4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, phát trực tiếp người dân đến giao dịch tại Trung tâm Hành chính tỉnh Cà Mau. Thời gian lấy mẫu từ ngày 01/11/2017 đến ngày 30/11/2017. Số phiếu phát ra là 300 phiếu và số phiếu thu về là 300 phiếu. Một số đặc điểm chính như sau:
Bảng 4.1: Thơng tin mẫu khảo sát
Thuộc tính Số lƣợng % Giới tính Nam 207 69,00 Nữ 93 31,00 Độ tuổi Dưới 21 0 0 21-30 110 36,70 31-40 118 39,30 Trên 40 72 24,00 Trình độ giáo dục phổ thơng Tiểu học 12 4,00 Trung học cơ sở 112 37,30 Trung học phổ thông 176 58,70 Trình độ chun mơn
Chưa qua đào tạo 126 42,00
Sơ cấp 29 9,70 Trung cấp, cao đẳng 29 9,70 Đại học 97 32,30 Sau đại học 19 6,30 Lĩnh vực công tác Nội trợ 14 4,70
Học sinh, sinh viên 2 0,70
Công nhân, viên chức 195 65,00
Loại thủ tục thực hiện
Sao y, chứng thực 245 81,70
Đất đai 105 35,00
Đăng ký kinh doanh 62 20,70
Đo đạc 90 30,00
Đăng ký thế chấp 104 34,70
Xây dựng 141 47,00
Khác 233 77,70
(Nguồn: Tính tốn tổng hợp mẫu của tác giả)
4.2. Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi tiến hành thu thập thông tin, thông tin sau khi thu thập được kiểm tra mức độ đầy đủ thông tin. Phiếu có thơng tin khơng đúng logic và thiếu thơng tin sẽ được loại bỏ. Dữ liệu sau khi hoàn thiện sẽ được nhập vào phần mềm SPSS 20.0 để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
4.2.1. Kiểm định thang đo
4.2.1.1. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy “Cronbach’s Alpha”
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy “Cronbach’s Alpha”, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là tốt cho nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994). Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “Cronbach’s Alpha” của các nhân tố đo lường SHL của người dân Cà Mau đối với dịch vụ HCC như sau:
4.2.1.2. Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Cơ sở vật chất”
Bảng 4.2: Hệ số “Cronbach’s Alpha thang đo Cơ sở vật chất”
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CSVC1 11,060 1,762 0,902 0,875 CSVC2 11,077 1,743 0,899 0,875 CSVC3 11,087 1,178 0,850 0,891 CSVC4 11,187 1,811 0,670 0,958 Cronbach’s Alpha 0,923 (Nguồn: KQ tính tốn số liệu SPSS)
Thang đo “Cơ sở vật chất” có “hệ số Cronbach’s Alpha” là 0,923 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6), hệ số này có ý nghĩa thống kê vì vậy nhân tố “Cơ sở vật chất” sử dụng được cho các phân tích tiếp theo.
Hệ số tương quan biến tổng “Corrected Item – Total Correlation” của các biến quan sát đo lường thành phần “Cơ sở vật chất” đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3). Nên sẽ không loại bỏ biến quan sát nào của thành phần này.