7. Kết cấu của luận án
3.3. Khảo sát và kiểm định giả thuyết, mô hình nghiêncứu
3.3.2. Kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiêncứu
Một là, đặc điểm mẫu điều tra. Theo kết quả trích xuất chạy SPSS tại Phụ lục 4 (Phần 1),
thống kê mô tả cho thấy, tỉ lệ các đối tượng điều tra là nam giới và nữ giới tương đối bằng nhau với tỷ lệ nam chiếm 46,3% và nữ chiếm tỷ lệ 53,7%. Xét theo độ tuổi, độ tuổi tập trung chủ yếu trong khoảng từ 31 đến 40 tuổi, chiếm 45.7%. Thời gian công tác của các đối tượng khảo sát có từ 5 năm đến dưới 10 năm chiếm tỷ lệ cao nhất là 51.2 % tổng số khảo sát và trình độ của các đối tượng khảo sát tập trung phần lớn là sau đại học, chiếm 50.6%...
Hai là, kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha theo từng nhóm
nhân tố (từng biến độc lập và biến phụ thuộc) với tiêu chí đảm bảo độ tin cậy là: Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha đảm bảo tiêu chuẩn từ 0.6 trở lên; Và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu (theo Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24).
Kết quả trích xuất từ SPSS tại Phụ lục 4 (Phần 2) cho thấy: 04 biến độc lập là PCPC; QTTT; CNTT; PH và biến phụ thuộc là KSDT có mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha đảm bảo tiêu chuẩn (> 0.6) với số liệu cụ thể lần lượt là 0.877; 0.848; 0.873; 0.865; Và 0.866.
Đồng thời, các biến quan sát trong các biến độc lập và biến phụ thuộc trên đều có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation đạt yêu cầu (≥ 0.3), cụ thể, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation nhỏ nhất là 0.588 (Biến quan sát QTTT3 và KSDT3). Đối với biến độc lập TCBM, tuy có mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha là 0.769 (bảo đảm tiêu chuẩn) nhưng có 01 biến quan sát là TCBM3 có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation là 0.164 < 0.3 nên biến này đã bị loại và tác giả đã chạy lại SPSS lần 2, kết quả thu được như sau: Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha là 0.875 và hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation của các biến quan sát đều đạt yêu cầu, mức giá trị thấp nhất là biến TCBM 4 bằng 0.720 >0.3 (Phụ lục 6, phần 2).
Tóm lại, qua kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha theo từng nhóm nhân tố (từng biến độc lập và biến phụ thuộc) đã loại đi 01 biến quan sát TCBM3 thuộc biến độc lập TCBM và 24 biến còn lại tiếp tục được sử dụng trong nghiên cứu.
Ba là, phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với biến độc lập và biến phụ thuộc, các tiêu
chuẩn được sử dụng như sau: Hệ số KMO đạt giá trị 0.5 trở lên và sig Bartlett’s Test < 0.05; Trị số Eigenvalue > 1 và Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) ≥ 50%; Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ở mức ± 0.3; Chênh lệch hệ số tải > 0.3.
(i) Phân tích EFA đối với các biến độc lập, kết quả trích xuất từ SPSS (Phụ lục 4, phần 3) như sau: *Hệ số KMO và sig Bartlett’s Test thể hiện qua bảng 3.11 dưới đây.
Bảng 3.11: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett Kiểm tra KMO and Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .822
Mơ hình kiểm tra của Bartlett
Giá trị Chi-Square 2088.899
Bậc tự do 276
Sig (giá trị P – value) .000
Nguồn: Trích từ Phụ lục 6 (phần 3)
Qua bảng trên cho thấy, KMO có giá trị 0.822 > 0.5 và sig Bartlett’s Test là 0.000 < 0.05 nên điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp và các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
*Trị số Eigenvalue và Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) theo Phụ lục 4 (phần 3) thể hiện qua bảng số liệu dưới đây.
Bảng 3.12: Bảng phương sai trích các nhân tố độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 6.498 27.076 27.076 6.498 27.076 27.076 3.409 14.206 14.206 2 3.157 13.154 40.229 3.157 13.154 40.229 3.402 14.175 28.381 3 2.471 10.296 50.525 2.471 10.296 50.525 3.342 13.924 42.304 4 2.162 9.009 59.533 2.162 9.009 59.533 3.195 13.314 55.619 5 1.994 8.307 67.841 1.994 8.307 67.841 2.933 12.222 67.841 6 .813 3.387 71.228 Nguồn: Trích từ Phụ lục 6 (phần 3)
Nhìn vào bảng trên cho thấy, có 05 nhân tố có giá trị Eigenvalues > 1 được giữ lại trong mơ hình. Phương sai trích là 67.841% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 5 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát. Điều này chứng tỏ cho chúng ta thấy 67.841% sự biến thiên của dữ liệu ban đầu được giải thích bởi 5 nhân tố, cịn lại 32.159% sự biến thiên trong dữ liệu ban đầu do các nhân tố kháckhơng rút trích ra được.
*Ma trận xoay qua số liệu Phụ lục 4 (Phần 3, bảng Rotated Component Matrixa) cho thấy, 24 biến quan sát được phân thành 05 nhân tố và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5.
Tóm lại, phân tích EFA cho các biến độc lập gồm 24 biến quan sát cho thấy các biến quan sát hội tụ và phân biệt thành 5 nhân tố.
(ii)Phân tích EFA đối với các biến phụ thuộc, kết quả trích xuất SPSS tại Phụ lục 6 (phần 4) như sau:
*KMO có giá trị 0.869 > 0.5 và sig Bartlett’s Test là 0.000 < 0.05 nên điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp và các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
*Bảng Total Variance Explained cho thấy có 01 nhân tố được trích tại eigenvalue bằng 3.265> 1. Nhân tố này giải thích được 65.291% biến thiên dữ liệu của 5 biến quan sát tham gia vào EFA.
Bốn là, phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy có kết quả trích xuất từ SPSS
như sau:
(1) Phân tích tương quan Pearson. Kết quả trích xuất từ SPSS tại Phụ lục 6 (Phần 5, bảng Correlations) cho thấy:
*Tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập có sig kiểm định đều là 0.000 < 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc.
*Tương quan Pearson giữa các biến độc lập với nhau có sig kiểm định đều < 0.05 nhưng hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.5 (hệ số tương quan lớn nhất giữa TCBM và CNTT là 0.348) nên khả năng cao sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
(2) Phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy trích xuất từ SPSS theo Phụ lục 4 (Phần 5) như sau:
(i) Đánh giá sự phù hợp của mơ hình qua bảng Model Summary cho thấy giá trị Adjusted R Square là 0.552, nghĩa là 5 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 55.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 44.8% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên, giá trị Adjusted R Square từ 50% trở lên là nghiên cứu được đánh giá tốt.
(ii)Đánh giá sự phù hợp của mơ hình qua bảng ANOVA với giả thuyết H0: R2 = 0; Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này và kết quả kiểm định sẽ xảy ra như sau:
- Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là R2 ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mơ hình hồi quy là phù hợp;
- Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là R2 = 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mơ hình hồi quy khơng phù hợp.
Kết quả trích xuất từ phần mềm SPSS (Phụ lục 6, phần 5) cho thấy giá trị sig kiểm định F bằng 0.000 < 0.05, do đó, mơ hình hồi quy là phù hợp.
(iii) Đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập có ý nghĩa trong mơ hình dựa vào kiểm định t (student) với giả thuyết H0 như sau: Hệ số hồi quy của từng biến độc lập và kết quả kiểm định nếu Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc.
Ngược lại, nếu Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là biến độc lập khơng có tác động lên biến phụ thuộc.
Bảng 3.13 cho kết quả kiểm định t để đánh giá giả thuyết ý nghĩa hệ số hồi quy, chỉ số VIF đánh giá đa cộng tuyến và các hệ số hồi quy, cụ thể:
*Các biến độc lập đều có giá trị sig kiểm định t < 0.05 (biến CNTT có giá trị sig lớn nhất là 0.006), do đó các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, đều tác động lên biến phụ thuộc KSDT; *Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều < 2, (giá trị lớn nhất là 1.309), do
vậy dữ liệu không vi phạm giả định đa cộng tuyến;
Bảng 3.13: Bảng trọng số hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.449 .291 -1.546 .124 TCBM .215 .045 .282 4.805 .000 .808 1.237 PCPC .216 .042 .303 5.134 .000 .798 1.253 QTTT .205 .061 .187 3.380 .001 .908 1.102 CNTT .179 .065 .167 2.763 .006 .764 1.309 PH .259 .059 .245 4.389 .000 .895 1.117
Nguồn: Kết quả mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
*Từ các hệ số hồi quy, xây dựng được hai phương trình hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa, cụ thể:
-Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa như sau:
KSDT=-0.449+0.215TCBM+0.216PCPC+0.205QTTT+0.179CNTT+0.259PH. Ý nghĩa của mơ hình hồi quy chưa chuẩn hóa như sau:
+ Biến “Tổ chức bộ máy và sử dụng cơng chức kiểm sốt chi đầu tư” có hệ số hồi quy là 0.215, có quan hệ cùng chiều với KSCĐT từ NSNN qua KBNN. Nếu như ảnh hưởng của các biến khác đến KSCĐT khơng đổi thì khi biến này tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN tăng thêm 0.215 đơn vị.
+ Biến “Phân công, phân cấp trách nhiệm trong Kho bạc Nhà nước” có hệ số hồi quy là 0.216, có quan hệ cùng chiều với KSCĐT. Nếu như ảnh hưởng của các biến khác đến KSCĐT
khơng đổi thì khi biến này tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN tăng thêm 0.216 đơn vị.
+ Biến “Quy trình và thủ tục hành chính trong kiểm sốt chi đầu tư” có hệ số hồi quy là 0.205, có quan hệ cùng chiều với KSCĐT. Nếu như ảnh hưởng của các biến khác đến KSCĐT khơng đổi thì khi biến này tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN tăng thêm 0.205 đơn vị.
+ Biến “Ứng dụng công nghệ thơng tin trong kiểm sốt chi đầu tư” có hệ số hồi quy là 0.179, có quan hệ cùng chiều với KSCĐT. Nếu như ảnh hưởng của các biến khác đến KSCĐT khơng đổi thì khi biến này tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN tăng thêm 0.179 đơn vị.
+ Biến “Sự phối hợp của các cơ quan quản lý nhà nước về ĐT&XD” có hệ số hồi quy là 0.259, có quan hệ cùng chiều với KSCĐT. Nếu như ảnh hưởng của các biến khác đến KSCĐT khơng đổi thì khi biến này tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN tăng thêm 0.259 đơn vị.
-Phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:
KSDT= 0.282TCBM+0.303PCPC+0.187QTTT+0.167CNTT+0.245PH.
Ý nghĩa của mơ hình chuẩn hóa trên cho thấy, theo hệ số hồi quy chuẩn hóa, các nhân tố tác động đến KSCĐT từ NSNN qua KBNN đều thuận chiểu và theo cấp độ giảm dần như sau: (1) Phân công, phân cấp trách nhiệm trong KBNN, (2) Tổ chức bộ máy và sử dụng công chức KSCĐT, (3) Sự phối hợp của các cơ quan QLNN về ĐT&XD, (4) Quy trình và thủ tục hành chính trong KSCĐT, (5) Ứng dụng CNTT trong KSCĐT.
Năm là, phân tích phương sai One-way ANOVA. Phụ lục 4 (phần 6) cho thấy, các nhóm
trong giới tính, tuổi, thời gian cơng tác, nơi cơng tác, trình độ có sig>0.05 trong Levene test. Do đó, các nhóm này đủ điều kiện phân tích tiếp Anova. Trong kiểm định Anova, các nhóm trong giới tính, tuổi, thời gian cơng tác, nơi cơng tác có sig>0.05 => chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc. Riêng đối với các nhóm của Trình độ, kiểm định Anova có sig=0.02<0.05 => có đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc.
Tuy nhiên, trình độ trung cấp chỉ có 1 đối tượng nên khơng thể phân tích Anova chuyên sâu để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm trình độ đối với biến phụ thuộc.