V ệ tN m Email:khanhhd@ mute.e u.vn T: 093213
5 IV Chưa áp dụng công nghệ thông tin để quản lý cơng tác bồi thường giải phóng mặt bằng
3 I.3 Khơng có nền tái định cư bố trí cho người dân bị ảnh hưởng 4 I.4 Chậm nghiệm thu thanh toán khối lượng thực hiện
II Đơn vị giải phóng mặt bằng
1 II.1 Đo đạc kiểm kê đất đai, hoa màu và vật kiến trúc sai lệch, không đúng 2 II.2 Lập phương án bồi thường chậm, cịn sai sót 2 II.2 Lập phương án bồi thường chậm, cịn sai sót
3 II.3 Cơng tác tuyên truyền vận động thực hiện giải phóng mặt bằng chưa sâu, rộng 4 II.4 Năng lực chun mơn nghiệp vụ và thiết bị máy móc cịn hạn chế 4 II.4 Năng lực chuyên môn nghiệp vụ và thiết bị máy móc cịn hạn chế
III Cơ quan nhà nước
1 III.1 Chênh lệch diện tích theo giấy và đo đạc thực tế 2 III.2 Công tác quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất còn hạn chế 2 III.2 Công tác quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất còn hạn chế 3 III.3 Ban hành giá bồi thường chưa phù hợp/ chưa thỏa đáng 4 III.4 Mức hỗ trợ chưa phù hợp/ chưa thỏa đáng
5 III.5 Trình tự giải quyết khiếu nại còn rườm rà, chậm 6 III.6 Chậm phê duyệt kế hoạch giải phóng mặt bằng 6 III.6 Chậm phê duyệt kế hoạch giải phóng mặt bằng
7 III.7 Văn bản pháp lý liên quan đến cơng tác giải phóng mặt bằng cịn chồng chéo 8 III.7 Trình tự và thủ tục trả tiền bồi thường cho các hộ dân còn phức tạp 8 III.7 Trình tự và thủ tục trả tiền bồi thường cho các hộ dân còn phức tạp
9 III.9 Công tác giải quyết khiếu nại chậm, chưa kịp thời
IV Yếu tố ngoại vi
1 IV.1 Ảnh hưởng thời tiết khó khăn 2 IV.2 Điều kiện địa hình phức tạp 2 IV.2 Điều kiện địa hình phức tạp 3 IV.3 Biến động của thị trường
4 IV.4 Ý thức, nhận thức của người dân chấp hành chủ trương, chính sách về giải phóng mặt bằng cịn hạn chế. bằng cịn hạn chế.
5 IV.5 Chưa áp dụng công nghệ thông tin để quản lý cơng tác bồi thường giải phóng mặt bằng bằng
Nghiên cứu sử dụng bảng câu hỏi để khảo sát, thu thập số liệu bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp, bao gồm 2 phần chính: [1] Đánh giá mức độ ảnh hưởng với thang đo được sử dụng là thang đo Likert 5 cho mức độ xảy ra là: 1= “Khơng ảnh hưởng”, 2= “Ít ảnh hưởng”, 3= “Ảnh hưởng vừa phải”, 4= “Ảnh hưởng nhiều”, 5= “Ảnh hưởng rất nhiều” và [2] khảo sát thông tin cá nhân của đối tượng trả lời.
Nghiên cứu này dùng hệ số Cronbach‟s Alpha [16] để kiểm định độ tin cậy của thang đo với giá trị lớn hơn 0.6. Thống kê mô tả [17] dùng để xác định giá trị trung bình, xếp hạng và mơ tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Thống kê suy luận là phương pháp ước lượng các đặc trưng của tổng thể, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định trên cơ sở thu thập thông tin từ kết quả quan sát mẫu. Phân tích tương quan Pearson [18] dùng
4
để đo lường tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc; hệ số tương quan (r) có giá trị từ 0.00 đến 0.19 tương quan rất yếu, từ 0.2 đến 0.39 tương quan yếu, từ 0.40 đến 0.59 tương quan vừa, từ 0.6 đến 0.79 tương quan mạnh, từ 0.8 đến 1.0 tương quan rất mạnh. Nếu hệ số tương quan Pearson r ≥ 0.6, thì thực hiện kiểm tra chỉ số phóng đại phương sai (VIF) [16]. Nếu chỉ số VIF <10 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu chỉ số VIF > 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến phải tiến hành gộp các yếu tố tương quan với nhau, sau đó đặt lại tên cho yếu tố. Phân tích nhân tố khám phá Exploratory Factor Analysis (EFA) giúp chúng ta đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Trong phân tích
nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis [19] đi cùng với phép xoay Varimax là cách
thức được sử dụng phổ biến nhất và sử dụng cho nghiên cứu này. Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5, Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1, Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) [20]. Nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter và phương
pháp Stepwise để xây dựng mơ hình hồi quy dựa trên các tham số R2
và R2 hiệu chỉnh, Giá trị của Sig (P- value) của bảng ANOVA dùng để đánh giá sự phù hợp (tồn tại) của mơ hình, giá trị Sig nhỏ (thường <5%) thì mơ hình tồn tại, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF. Kiểm định T-test dùng để đánh giá có hay khơng trị trung bình của hai nhóm là khác biệt đáng kể về mặt thống kê với nhau, giả thuyết rỗng (Null hypothesis) H0: Khơng có sự khác biệt đáng kể giữa hai trị trung bình ( , giả thuyết thay thế (Altemative hypothesis) HA: Có sự khác biệt đáng kể giữa hai trị trung bình ( . Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (mức ý nghĩa Sig.<0.05): Nếu Trị số thống kê >0.05 Khơng có sự khác biệt; nếu Trị số thống kê <0.05 Có sự khác biệt đáng kể.