TT Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 1 CV1 0.896 2 CV3 0.919 3 CV5 0.926 4 QH1 0.915 5 MT1 0.790 6 MT3 0.856 7 CV2 0.856 8 MT2 0.824 9 MT4 0.86 10 MT6 0.616 11 QH2 0.903
12 QH5 0.874 13 CS1 0.736 14 CS2 0.902 15 CS3 0.728 16 CS4 0.838 17 QH3 0.679 18 QH4 0.853 19 QH6 0.884 20 CN1 0.881 21 CN2 0.731 22 CN3 0.721
Nhƣ vậy, 22 biến độc lập có thể nhóm thành 5 nhân tố sau :
* Nhân tố 1 : Đặc tính của cơng việc và của ngành , ký hiệu DACTINH
CV1: Công việc ngành thuế áp lực về mặt thời gian và khối lƣợng công việc CV3: Công chức dễ bị thuyên chuyển vị trí và nhiệm vụ cơng tác
CV5: Công việc không đƣợc phân bổ đúng ngƣời, đúng việc
QH1: Công chức phải xây dựng mối quan hệ tốt đẹp và giúp đỡ các phòng ban, đồng nghiệp
MT1: Cơ chế hoạt động cịn nặng tính mệnh lệnh hành chính
MT3: Điều kiện làm việc, trang thiết bị đáp ứng yêu cầu công việc và đảm bảo sức khỏe cho công chức
* Nhân tố thứ 2 : Môi trƣờng làm việc , ký hiệu MOITRUONG
CV2 : Công việc ngành thuế mang lại cơ hội phát triển nghề nghiệp cho công chức MT2: Ngành thuế bị hạn chế trong điều tra vi phạm về thuế và thiếu chức năng khởi tố MT4 : Công chức thuế phải thực hiện chuẩn mực trong giao tiếp, ứng xử có văn hóa nơi công sở
MT6 : Môi trƣờng pháp lý quá trƣờm rà, chƣa thực tế và minh bạch khi áp dụng QH2 : Công chức xây dựng mối quan hệ tốt đẹp với cấp trên
QH5 : Khi làm việc, cơng chức phải nghĩ đến lợi ích và danh dự của cơ quan
* Nhân tố thứ 3 : Chính sách đãi ngộ, ký hiệu CHINHSACH, bao gồm các biến sau :
CS2: Nguồn thƣởng và phụ cấp đủ khuyến khích cơng chức thuế sáng tạo trong cơng việc
CS3 : Công chức đƣợc đào tạo nghiệp vụ và đãi ngộ tốt theo năng lực CS4: Cơng chức có hài lịng với chính sách đãi ngộ của ngành
* Nhân tố thứ 4 : Mối quan hệ, ký hiệu QUANHE, bao gồm các biến sau
QH3: Cơng chức ln cần sự hỗ trợ phịng, ban, cấp trên và đồng nghiệp
QH4: Cơng chức có nghĩa vụ phải hồn thành tốt công việc do cấp trên và cơ quan giao QH6: Cơng chức cần xây dựng hình ảnh đẹp với ngƣời nộp thuế
* Nhân tố thứ 5 : Nhân tố Việc nhà- cơ quan ký hiệu VIECNHA, bao gồm các biến sau :
CN1: Công chức liên tục học tập, cập nhật quy định mới và đạt học vị cao hơn CN2: Cơng chức cần có nhu cầu giải trí, du lịch để thƣ giãn, giảm căng thẳng CN3: Ngồi cơng việc, cơng chức cần có thời gian cho gia đình, việc cá nhân khác Sau quá trình phân tích nhân tố, 22 biến quan sát vẫn giữ lại đƣa vào phân tích hồi quy, trong đó thành phần chính sách đãi ngộ và Việc nhà- cơ quan có các biến vẫn giữ ngun khơng thay đổi, 3 nhân tố cịn lại có sự xáo trộn giữa các biến quan sát.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố CĂNG THẲNG – biến phụ thuộc :
Thang đo CTĐVCV bao gồm 5 biến quan sát đƣa vào đo lƣờng mức độ căng thẳng của công chức thuế, kết quả theo phụ lục 7 ta thấy :
Hệ số KMO = 0.867 >0.05 và kiểm định Bartlett với sig = 0.000<0.05 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp và có sự tƣơng quan giữa các biến quan sát trong tổng thể.
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc, từ 5 biến của thang đo sự căng thẳng đƣợc rút trích thành 1 nhân tố tại Eigenvalue = 3.681 và nhân tố vừa rút ra giải thích đƣợc 73.621% biến thiên của dữ liệu.
Biến này đƣợc đặt tên là CĂNG THẲNG, ký hiệu CANGTHANG để tiện cho
Bảng 4.7. Bảng phân tích nhân tố sự căng thẳng
TT Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Phƣơng sai trích
1 CT1 0.74 73.621 2 CT2 0.901 3 CT3 0.918 4 CT4 0.797 5 CT5 0.918
4.2.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu :
Mơ hình lý thuyết đề xuất (hình 2.2) cũng đƣa ra 5 nhân tố ảnh hƣởng đến CTĐVCV của cơng chức ngành thuế, tuy nhiên, trong q trình khảo sát và kiểm định các thang đo, tác giả đã loại 2 biến rác là CV4 và MT5 và rút trích các biến tác động đến CTĐVCV của công chức thuế tại Tp.HCM. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy thành phần Chính sách đãi ngộ và Việc nhà- cơ quan giữ nguyên các biến
quan sát, còn các thành phần khác thay đổi
Mơ hình nghiên cứu chính thức bao gồm 5 nhân tố (1) Đặc tính của cơng việc và ngành, (2) Môi trƣờng làm việc, (3) Chính sách đãi ngộ, (4) Mối quan hệ, (5) Việc
CĂNG THẲNG ĐỐI VỚI CÔNG
VIỆC
Đặc tính của cơng việc và của ngành
Mơi trƣờng
Chính sách đãi ngộ
Mối quan hệ
Việc nhà- cơ quan
nhà- cơ quan. Các thành phần này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích hồi qui đa biến để thấy đƣợc nhân tố nào có ảnh hƣởng nhiều hay ít đến CTĐVCV của cơng chức thuế. Mơ hình điều chỉnh nhƣ sau :
Căng thẳng = β0+ β1* DACTINH +β2*MOITRUONG+ β3*CHINHSACH+ β4*QUANHE+ β5*VIECNHA
Trong đó: βk là hệ số hồi quy riêng phần (K=0,….5)
Hiệu chỉnh các giả thuyết :
Giả thuyết H1 : Thành phần Đặc tính của công việc và của ngành có ảnh hƣởng
dƣơng đến sự CTĐVCV của công chức thuế
Giả thuyết H2 : Thành phần môi trƣờng và văn hóa ngành có ảnh hƣởng dƣơng
đến sự CTĐVCV của công chức thuế
Giả thuyết H3 : Thành phần chính sách đãi ngộ có ảnh hƣởng dƣơng đến sự
CTĐVCV của công chức thuế.
Giả thuyết H4 : Thành phần mối quan hệ có ảnh hƣởng dƣơng đến sự CTĐVCV
của cơng chức thuế
Giả thuyết H5 : Thành phần Việc nhà- cơ quan có ảnh hƣởng dƣơng đến sự
CTĐVCV của cơng chức thuế.
Ngồi ra, để phân tích sâu hơn mang nhằm hiểu rõ sự khác biệt trong việc đánh giá mức độ căng thẳng đối với công việc của từng bộ phận, phịng ban, thâm niên cơng tác, giới tính, vị trí, chức vụ cơng tác, tác giả đƣa vào một số giả thuyết nhƣ sau:
Giả thuyết H6 : Có sự khác biệt trong mức độ CTĐVCV của công chức thuế theo
chức vụ
Giả thuyết H7 : Có sự khác biệt trong mức độ CTĐVCV của cơng chức thuế giữa
các phịng, ban với nhau
Giả thuyết H8 : Có sự khác biệt trong mức độ CTĐVCV của công chức thuế theo
thâm niên công tác.
Giả thuyết H9 : Có sự khác biệt trong đánh giá các thành phần gây căng thẳng theo
Giả thuyết H10 : Có sự khác biệt trong đánh giá các thành phần gây căng thẳng theo giới tính.
4.2.4. Phân tích hệ số tƣơng quan :
Phân tích hệ số tƣơng quan nhằm đo độ lớn trong mối liên hệ giữa các biến định lƣợng. Trong phân tích tƣơng quan, các biến có tính chất đối xứng, tức là khơng có sự phân biệt giữa các biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tƣơng quan Pearson và kiểm định 2 phía kết quả phân tích tƣơng quan theo phụ lục 7 cho thấy CTĐVCV có sự tƣơng quan chặt chẽ với 5 thành phần nêu rên, thấp nhất là 0.307- tƣơng quan biến CĂNG THẲNG với yếu tố VIỆC NHÀ- CƠ QUAN. Nhƣ vậy, 5 biến độc lập này đƣợc đƣa vào mơ hình hồi qui để xem mối quan hệ nhân quả của chúng với biến phụ thuộc- CĂNG THẲNG. Qua phân tích tƣơng quan, ta thấy 5 biến độc lập này có tƣơng quan với nhau khá chặt chẽ, nên kiểm định đa cộng tuyến sẽ tiến hành bƣớc sau để xác định liệu các biến độc lập có ảnh hƣởng với nhau khơng.
Bảng 4.8. Bảng phân tích hệ số tƣơng quan
Tƣơng quan DACTINH MOITRUON
G CHINHSACH QUANHE VIECNHA CANGTHANG
DACTINH
Tƣơng quan Pearson 1 .624** .451** .328** .542** .511**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
MOITRUONG
Tƣơng quan Pearson .624** 1 .463** .683** .422** .639**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
CHINHSACH
Tƣơng quan Pearson .451** .463** 1 .585** .601** .635**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
QUANHE
Tƣơng quan Pearson .328** .683** .585** 1 .403** .701**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
VIECNHA
Tƣơng quan Pearson .542** .422** .601** .403** 1 .307** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
CANGTHANG
Tƣơng quan Pearson .511** .639** .635** .701** .307** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 216 216 216 216 216 216
4.2.5. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi tiến hành phân tích hệ số tƣơng quan, ta thấy năm thành phần trong mơ hình có tƣơng quan khá chặt chẽ, tiếp đến bƣớc này, 5 biến độc lập đƣợc đƣa vào phân tích cùng một lúc với biến phụ thuộc bằng phƣơng pháp ENTER để dự đoán tốt nhất mức độ thay đổi của biến phụ thuộc theo các biến độc lập.
Phân tích hồi quy xem xét độ phù hợp của mơ hình sau hiệu chỉnh thông qua hệ số R2
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy mơ hình đa biến R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của
ƣớc lƣợng
Durbin- Watson
.851a .724 .716 .19358 1.650
Bảng 4.10. Bảng tóm tắt hệ số hồi quy
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội :
Ta thấy R2 điều chỉnh khi chạy mơ hình hồi qui khơng tăng lên mà cịn giảm xuống so với R2 , chứng tỏ mơ hình phù hợp vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 và nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) .
R2 điều chỉnh = 0.716 giải thích đƣợc 71.6% độ biến thiên của dữ liệu, tức là 5 thành phần DACTINH, MOITRUONG, CHINHSACH, QUANHE, VIECNHA giải thích 71.6% biến thiên của dữ liệu, 28.4% cịn lại là do các nguyên nhân khác.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình :
Kiểm định F= 115.622 (Phụ lục 7) trong bảng phân tích phƣơng sai ANOVA là phép kiểm định giả thuyết xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (CĂNG THẲNG) với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Giả thuyết Ho là β1=β2=β3=β4=β5=0 (ngoại từ hằng số ).
Giá trị Sig = .000< mức ý nghĩa 5% cho thấy ta sẽ an toàn bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0. Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng đã phù hợp và tập dữ liệu có thể sử dụng đƣợc. Đồng thời giải thích đƣợc có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc CĂNG THẲNG đối với ít nhất một trong 5 biến độc lập.
Mơ h ình
Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .325 .127 2.18 .000 DACTINH .242 .013 .186 .678 .000 .725 1.236 MOITRUONG .326 .028 .214 1.811 .000 .325 2.524 CHINHSACH .413 .036 .315 3.165 .002 .627 1.840 QUANHE .119 .052 .096 .413 .000 .256 3.120 VIECNHA .217 .024 .187 1.312 .000 .520 1.914
Bảng 4.11. Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA mơ hình hồi qui ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương df BÌnh phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 207.132 5 41.426 115.622 .000a Phần dư 77.868 280 .378 Tổng 285.000 285 4.2.6. Dị tìm lỗi mơ hình :
Năm giả định dƣới đây đƣợc đƣa ra để dị tìm lỗi mơ hình và chứng tỏ mơ hình đang nghiên cứu không vi phạm các giả thuyết và hàm tuyến tính bội có ý nghĩa về mặt thống kê
4.2.6.1. Giả định liên hệ tuyến tính (Linearity):
Ta thấy giả định tuyến tính đƣợc thỏa mãn do giá trị dự báo chuẩn hóa và phần dƣ chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên, khơng theo một hình dạng nào
4.2.6.2. Giả định phƣơng sai của sai số không đổi (Equal variance- homoscedasticity)
Ta tiến hành kiểm định tƣơng quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và giá trị tuyệt đối phần dƣ đƣợc sử dụng để kiểm tra Phƣơng sai thay đổi. Vì nếu phƣơng sai thay đổi sẽ làm cho phần ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy khơng hiệu quả do đó, chúng ta dễ đánh giá nhầm chất lƣợng của mơ hình hồi qui tuyến tính (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Giả thuyết H0: Hệ số tƣơng quan của tổng thể bằng 0 H: Hệ số tƣơng quan của tổng thể khác 0
Bảng 4.12. Kết quả kiểm tra giả định phƣơng sai của sai số không đổi
Tƣơng quan
Phần dƣ chuẩn
hóa CANGTHANG Spearman's rho Phần dƣ chuẩn hóa Hệ số tƣơng quan 1.000 .139*
Sig. (2-tailed) . .441
N 216 216
CANGTHANG Hệ số tƣơng quan .139* 1.000
Sig. (2-tailed) .441 .
N 216 216
Nhƣ vậy, trong trƣờng hợp này, trị tuyệt đối phần dƣ là 0.441 > 0.05= mức ý nghĩa , vậy chấp nhận giả thuyết H0 tức là hệ số tƣơng quan hạng của tổng thề bằng 0, giả thuyết phƣơng sai của sai số không đổi trong trƣờng hợp này hoàn toàn phù hợp.
4.2.6.3. Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ sử dụng mơ hình khơng đúng, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta dùng nhiều phƣơng pháp khác nhau để kiểm định tính xác đáng. Trong đó, có phƣơng pháp xây dựng biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dƣ.
Hình 4.3 . Kết quả kiểm tra giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Hình 4.3 cho thấy phần dƣ chuẩn hóa thể hiện giá trị trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev xấp xỉ =1. Cho nên có thể kết luận rằng phần dƣ có phân phối chuẩn không bị vi phạm khi thực hiện hồi qui tuyến tính
4.2.6.4. Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ (No autocorrelation)
Với kích thƣớc mẫu N=216, 5 biến độc lập k=5, giá trị d biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, ta thấy trong bảng 4.9 hệ số Durbin –Watson =1.650 nằm trong vùng chấp nhận, do đó, khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ (1< Durbin- Watson = 1.65 < 3)
4.2.6.5. Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (Đo lƣờng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng này là chúng cung cấp thông tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến đến một biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của vấn đề đa
Quan sát bảng 3.10, các gía trị hệ số phóng đại phƣơng sai VIF đạt yêu cầu, chạy từ 1.236< VIF < 3.12 < 10 , nhƣ vậy mơ hình hồi qui đa biến khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến, nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan với nhau.
Phƣơng trình hồi qui có dạng :
CANGTHANG = 0.325+ 0.242*DACTINH +0.326*MOITRUONG +0.413*CHINHSACH +0.119* QUANHE + 0.217* VIECNHA
Theo phƣơng trình hồi quy này thì có 5 nhân tố ảnh hƣởng dƣơng đến CTĐVCV của công chức thuế. Các biến trong mơ hình đều có mức ý nghĩa Sig <0.05 nên các biến này đều đạt tiêu chuẩn và mơ hình sau hiệu chỉnh là phù hợp.
4.2.6.6. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình đƣa ra
* Giả thuyết H1 – yếu tố Đặc tính của công việc và của ngành
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến DACTINH có ảnh hƣởng dƣơng sự CTĐVCV của công chức thuế, nghĩa là khi cơng việc càng phức tạp, càng khó hay quá tải sẽ dẫn đến CTĐVCV của công chức thuế càng cao và ngƣợc lại. Hệ số hồi quy của biến DACTINH là 0.242 cho thấy yếu tố này cũng tác động không nhỏ, đứng thứ ba trong năm nhân tố tác động đến căng thẳng. Giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận .
* Giả thuyết H2 – yếu tố Môi trƣờng làm việc
Xét ở độ tin cậy 95% thì biến MOITRUONG có ảnh hƣởng dƣơng sự CTĐVCV của công chức thuế, nghĩa là khi môi trƣờng pháp lý, và mơi trƣờng, văn hóa ngành khó áp dụng, quá phức tạp sẽ dẫn đến CTĐVCV của công chức thuế càng cao và ngƣợc lại. Hệ số hồi quy của biến này là 0.326 cho thấy yếu tố này cũng tác động không nhỏ, đứng thứ hai trong năm nhân tố tác động đến căng thẳng sau yếu tố chính sách đãi ngộ. Giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận .