Mơ hình nghiên cứu về Y định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử

Một phần của tài liệu Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử nghiên cứu trường hợp ngành thuế tỉnh long an (Trang 32)

điện tử

Chuẩn chủ quan Subjective norms

còn lại chịu tác động tâm ly và có mong muốn sử dụng. Venkatesh và Davis (2000) dẫn chứng mối quan hệ khá phức tạp giữa Chuẩn chủ quan và y định. Họ cho rằng trong điều kiện bắt buộc, Chuẩn chủ quan ảnh hưởng trực tiếp đến y định. Vì vậy, những tiêu chí mang tính xã hội ảnh hưởng rất lớn đến việc người sử dụng có chấp nhận dùng hệ thống chính phủ điện tử hay không. Cho nên, giả thuyết sau đây được thử nghiệm:

H5: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều tới y định sử dụng chính phủ

điện tử.

TĨM TẮT CHƯƠNG 2

Tác giả nghiên cứu về mặt ly thuyết những khía cạnh trọng yếu về ứng dụng công nghệ thông tin trong quản ly chính phủ. Tham khảo tư những bài nghiên cứu trước và ứng dụng vào hệ thống chính phủ điện tử của VN, tác giả đã đưa ra và giới thiệu về năm yếu tố tác động tới việc sử dụng chính phủ điện tử. Đó là: (1) Mức độ dễ sử dụng, (2) Mức độ hữu dụng, (3) Mức độ tin cậy, (4) Khả năng ứng dụng công nghệ và (5) Chuẩn chủ quan. Đó là cơ sở để tác giả phân tích sâu hơn tìm ra đâu là nhân tố chính tác động tới việc sử dụng hệ thống chính phủ điện tử.

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.1. Thiết kế nghiên cứu

3.2.Đo lường các biến

Mã hoá Thang đo Tác giả

Mức độ dễ dàng sử dụng

SD1 Giao diện của chính phủ điện tử rõ ràng

Venkatesh và Davis (2000) Yuen và Ma (2008) SD2 Thao tác dễ nhớ

SD3 Dễ dàng tìm kiếm thơng tin

SD4 Hệ thống CPĐT cung cấp hướng dẫn hữu ích

trong việc thực hiện nhiệm vụ.

Davis (1989)

SD5 Nói chung, tơi thấy hệ thống CPĐT dễ dàng để

sử dụng.

Mức độ

hữu HD1

CPĐT giúp hoàn thành nhiệm vụ nhanh chóng hơn

dụng HD2 Sử dụng CPĐT giúp tiết kiệm được thời gian

Davis (1989)

HD3 Sử dụng CPĐT giúp tăng cường hiệu quả làm

việc của tơi

HD4 Nói chung, tơi thấy hệ thống CPĐT hữu ích

trong cơng việc của tơi.

Mức độ tin cậy

TC1 Tơi tin rằng thơng tin của tơi được giữ bí mật

Luarn (2005), Foon và Fah

(2011)

TC2 Tơi tin rằng giao dịch của tôi được đảm bảo

TC3 Tôi tin rằng sự riêng tư của tôi sẽ không bị tiết

lộ Khả năng ứng dụng công nghệ CN1 Có thể tự mình tìm hiểu và sử dụng chính phủ điện tử Compeau và Higgins (1995, p. 191) CN2 Tơi có thể tự mình xử ly khi gặp sự cố

CN3 Tơi có thể khai thác thơng tin khi khơng có

người hướng dẫn

Chuẩn chủ quan

XH1 Bạn bè tơi khun tơi nên sử dụng chính phủ

điện tử

Long, Choocharukul, và Nakatsuji, (2011)

Đề xuất tác giả

XH2 Gia đình tơi khun tơi nên sử dụng chính phủ

điện tử

XH3 Ảnh hưởng tư các phương tiện truyền thông

Y định sử dụng

YD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng/dự định sẽ sử dụng

chính phủ điện tử trong thời gian tới

Davis (1989) Davis, Bagozzi và Warshaw (1989) YD2 Tơi sẽ sử dụng chính phủ điện tử thường xun

hơn

YD3 Tôi sẽ giới thiệu cho mọi người sử dụng chính phủ điện tử

3.3.Xây dựng bảng câu hỏi

Tất cả các biến quan sát của các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu đều sử dụng thang đo Likert 7 mức độ với lựa chọn số 1 nghĩa là “Hồn tồn khơng đờng ý”

đến phát biểu và lựa chọn số 7 là “Rất đồng ý” với phát biểu. Nội dung các biến quan sát của các yếu tố được hiệu chỉnh sao cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại các doanh nghiệp. Có tham khảo thang đo của các nghiên cứu trước và thơng qua thảo luận nhóm để hình thành thang đo chính thức phù hợp với nghiên cứu.

Bảng câu hỏi là công cụ duy nhất được sử dụng trong phương pháp định lượng, với những câu hỏi mở, bảng câu hỏi được thiết kế phù hợp với các mục tiêu đặt ra và khuôn khổ khái niệm nghiên cứu. Khi thiết kế bảng câu hỏi, độ hoàn thiện và số lượng câu hỏi đã được cân nhắc kỹ lưỡng. Mục tiêu của bảng câu hỏi chuẩn là phải ngắn gọn, súc tích và rõ ràng. Để đảm bảo tính chính xác, bảng câu hỏi đã được thực hiện theo tiến trình như sau:

Xem xét các tài liệu tham khảo vào nhận dạng các biến số liên quan tới nghiên cứu. Trên cơ sở ly thuyết về y định sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử thì thang đo nháp được hình thành. Sau đó, bảng câu hỏi tiếng Việt được đưa cho 10 cơng chức là những chun gia, người có kinh nghiệm đánh giá, nhận xét đóng góp y kiến để điều chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp và đảm bảo tính khách quan, đầy đủ của thang đo. Đờng thời đảm bảo khơng có sự hiểu lầm về ngơn tư và nội dung của các câu hỏi. Kết quả được sử dụng để chỉnh sửa các câu, y trong bảng hỏi được rõ ràng và đúng nghĩa hơn.

Căn cứ vào kết quả thảo luận nhóm tác giả thêm vào biến ''Ảnh hưởng tư các phương tiện truyền thông" theo các chuyên gia và những người có kinh nghiệm thì biến này có ảnh hưởng rất lớn đến y định sử dụng Chính phủ điện tử vì cịn có rất nhiều người nộp thuế chưa hiểu Chính phủ điện tử là gì? cần phải giải thích, tun truyền thơng qua các kênh thông tin đại chúng, băng rôn, khẩu hiệu,... Tư kết quả thảo luận cho ta thấy sự phù hợp giữa thang đo ly thuyết và tình hình thực tế tại Cục Thuế tỉnh Long An. Qua phân tích định tính cho thấy các câu hỏi trong thang đo dùng để nghiên cứu đều rõ ràng dễ hiểu và mỗi câu hỏi thể hiện được khía cạnh khác nhau của các biến.

Bảng câu hỏi sau khi thiết kế xong, tiếp tục được dùng để khảo sát thử nghiệm khoản 20 doanh nghiệp là các chủ doanh nghiệp (giám đốc) và kế toán

trưởng nhằm kiểm tra lại mức độ rõ ràng của câu hỏi, sau đó tiến hành hiệu chỉnh lại. Bảng câu hỏi chính thức để khảo sát đã thực hiện xong với 21 mục câu hỏi liên quan đến năm biến độc lập và một biến phụ thuộc. Sau đó, tiến hành gửi khảo sát y kiến các doanh nghiệp đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Long An.

3.4. Thu thập dữ liệu

Phương pháp thu thập số liệu bằng cách phát bảng câu hỏi chi tiết được soạn sẵn gửi đến từng doanh nghiệp (giám đốc và kế toán trưởng) đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Long An thông qua các buổi lắng nghe y kiến người nộp thuế.

Để đảm bảo tính đại diện và dự phịng cho những người khơng trả lời hoặc trả lời không đầy đủ, tác giả sẽ lựa chọn quy mô mẫu là 150 quan sát, mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Phiếu khảo sát được gửi đến tưng người và được giải thích rõ ràng cho người được khảo sát hiểu.

Sau khi thu lại các phiếu điều tra tiến hành kiểm tra lại để tìm ra những bảng câu hỏi chưa được trả lời đầy đủ sẽ bị loại để kết quả phân tích khơng bị sai lệch. Tổng số bảng khảo sát phát ra là 150 và thu về là 150 sau khi kiểm tra loại bỏ các phiếu bị trùng và trả lời không đầy đủ (20 bảng khảo sát) thì cịn 130 bảng khảo sát hợp lệ.

Do nghiên cứu bị giới hạn về thời gian và chi phí nên mẫu được thu thập theo phương pháp lấy mẫu hạn ngạch. Kích thước mẫu điều tra là n=150 mẫu. Cỡ mẫu được lấy dựa trên cơ sở số lượng biến quan sát của các nhân tố cần ước lượng. Theo Bollen, 1989 (được trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) thì kích thước mẫu tối thiểu 5 mẫu cho 1 ước lượng (tỷ lệ 5:1). Đối với hồi quy bội thì theo Tabachnick và Fidell, cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng cơng thức: 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Trong nghiên cứu này có 5 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8 * 5 = 90 quan sát.

3.5. Kiểm tra làm sạch dữ liệu

Sau khi hoàn chỉnh điều tra, tác giả tiến hành kiểm tra rà soát dữ liệu. Những bảng câu hỏi chưa được trả lời đầy đủ hoặc theo cảm tính sẽ bị loại bỏ để kết quả phân tích khơng bị sai lệch. Sau khi nhập dữ liệu thô vào phần mềm Excel và làm

sạch giữ liệu. Phần mềm SPSS 20.0 được sử dụng để phân tích dữ liệu, sử dụng bảng tần số để phát hiện những ô trống hoặc những giá trị trả lời khơng nằm trong thang đo, khi đó, cần kiểm tra lại bảng câu hỏi và hiệu chỉnh cho phù hợp.

3.5.1. Kiểm tra phân phối chuẩn và Outliers

Tiến hành kiểm tra phân phối chuẩn và Outliers nhằm chuẩn hóa dữ liệu để tiến hành các bước kiểm tra tiếp theo, có nhiều cách để nhận biết một phân phối chuẩn trong SPSS.

(1) Đơn giản nhất là xem biểu đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chng đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở hai bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng zero.

(2) Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot). Phân phối chuẩn khi biểu đờ xác suất này có quan hệ tuyến tính (đường thẳng).

(3) Dùng phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov khi cỡ mẫu lớn hơn 50 hoặc phép kiểm Shapiro-Wilk khi cỡ mẫu nhỏ hơn 50. Được coi là có phân phối chuẩn khi mức y nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,05.

3.5.2. Đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo

Độ tin cậy là mức độ mà thang đo được xem xét là nhất quán và ổn định (Parasuraman, 1991). Hay nói cách khác, độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh được sai số ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này, để đánh giá độ tin cậy (reliability) của tưng thang đo, đánh giá độ phù hợp của tưng mục hỏi (items) hệ số tương quan Alpha của Cronbach (Cronbach’s Coefficient Alpha) được sử dụng. Khi đánh giá độ phù hợp của tưng item, những item nào có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0,3 được coi là những item có độ tin cậy bảo đảm (Nguyễn Cơng Khanh, 2005), các item có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ ra khỏi thang đo.

Khi đó, với những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng phù hợp lớn hơn 0,3 (Hair, theo Võ Đức Chín). Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 được xem là có thể sử dụng để đưa vào phân tích ở bước tiếp theo vì khái niệm đang đo lường

tương đối mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, Perterson, Slater theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số Cronbach’s Alpha tư 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được và tư 0,8 đến gần 1 là tốt. Đối với các mục hỏi không phù hợp sẽ được loại khỏi mơ hình để đạt được hệ số Cronbach’s Alpha đủ tiêu chuẩn.

3.5.3. Phân tích phương sai (ANOVA- Analysis of Variance)

Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của ba nhóm trở lên. Có hai kỹ thuật phân tích phương sai : ANOVA một y ếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One- Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra y nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là Y định sử dụng. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất y nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất y nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm. Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis cũng được tiến hành nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn khơng được đáp ứng trong phân tích ANOVA.

3.6. Phân tích độ tin cậy (Cronbach Alpha)

Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê nhằm kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát , đánh giá độ tin cậy của

thang đo. Giá trị đóng góp của các biến quan sát nhiều hay ít được phản ánh thơng qua hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation). Qua đó, cho phép loại bỏ những biến khơng phù hợp trong mơ hình nghiên cứu.

Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến:

Những biến có chỉ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) tư 0,3 trở lên.

Về mặt ly thuyết nhà nghiên cứu có thể được xây dựng tư một nhóm câu hỏi khác nhau. Tuy nhiên đó là ly thuyết, về mặt thực tế có thể trong những câu hỏi có những câu hỏi khơng cần thiết. Để kiểm tra việc này thông thường người ta sử dụng hai chỉ số thống kê là (1) Hệ số Cronbach Alpha và (2) hệ tố tương quan biến tổng. Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp khơng. Hệ số Cronbach Alpha < 0,6, các thang đo của nhân tố là khơng phù hợp (có thể trong mơi trường nghiên cứu đối tượng khơng có cảm nhận về nhân tố đó); Hệ số Cronbach Alpha nằm trong khoảng (0,6;0,7), chấp nhận được với các nghiên cứu mới; Hệ số Cronbach Alpha nằm trong khoảng (0,7;0,8), chấp nhận được; Hệ số Cronbach Alpha nằm trong khoảng (0,8;0,95), tốt nhưng Hệ số Cronbach Alpha >= 0,95, chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến” (Hair, 2006).

Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay khơng là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.

Hệ số Cronbach’s Alpha trích trong (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) được tính theo cơng thức sau:

Trong đó: α = k k −1 (1 − k ∑ σ i i =1 2 T α: Hệ số Cronbach’s Alpha k: Số mục hỏi trong thang đo

2

T : Phương sai của tổng thang đo

30

2

) σ

2

i : Phương sai của mục hỏi thứ i

3.7. Phân tích nhân tô khám phá EFA

Sau khi đánh giá độ tin cậy của hệ số Cronbach's Alpha để loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.

Phân tích nhân nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo (Nguyễn Cơng Khanh, 2005). Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 1998, được trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Phương pháp trích “Principal Component Analysis” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình nghiên cứu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

3.8. Phân tích tương quan

Ta có thể dùng kiểm định sự tự tương quan vì một số ly do dẫn đến sự tờn tại của phần dư đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa vào mơ hình, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến tính, sai số trong đo lường các biến… Các vấn đề này có thể dẫn đến tương quan chuỗi trong sai số và tương quan này gây ra tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hời quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì thế phải kiểm định xem có sự tự tương quan giữa các phần dư này khơng.

Để biết được biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với các biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson, ky hiệu: r (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,

Một phần của tài liệu Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử nghiên cứu trường hợp ngành thuế tỉnh long an (Trang 32)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(96 trang)
w