Chương 2: THỰC TRẠNG CHẤT LƯỢNG ĐỘI NGŨ CÁN BỘ, CÔNG CHỨC CẤP X Ã HUY ỆN BỐ TRẠCH TRONG GIAI ĐOẠN HIỆN NAY
2.5.4. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới sự h ài lòng c ủa cán bộ, công chức
Để phân tích những nhân tố ảnh hưởng, luận văn đã thực hiện việc phân tích hồi quy tương quan theo bước (Stepwise linear regression), nhờ đó có thể xác định một cách tổng hợp tác động của từng nhân tố ới sự h t ài lòng về công việc của cán bộ, công chức ấp x Đây là một vấn đề rất quan trọng đối với các n c ã. hà hoạch định chính sách, các nhà quản trị nhân sự, v ậy việc làm sáng tỏ những nhân tố có ảnh ì v hưởng đến công việc của cán bộ, công chức cấp xã chúng tôi sử dụng mô hình Regression Stepwise để chọn ra những biến có ảnh hưởng nhiều đến sự hài lòng của cán bộ, công chức.
Trong các bước thực hiện phương pháp Regression Stepwise ta có bảng kết quả phân tích hồi quy sau:
Bảng 2.15: Kết quả mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của cán bộ, công chức đối với công việc
Model R Square
Adjusted R Square
Change Statistics
Durbin- Watson R
Square Change
F
Change df1 df2 Sig. F Change 1 0,330 0,326 0,330 86,148 1 175 0,000 2 0,512 0,506 0,182 64,725 1 174 0,000
3 0,605 0,598 0,093 40,903 1 173 0,000 2.095 Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu đ ều tra với SPSSi
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy theo các bước nhân tố đến sự hài lòng của cán bộ, công chức
Mô hình Hệ số hồi
quy (ò) Giỏ trị t
Chỉ số đa cộng tuyến
VIF
1. Hệ số chặn 2,638*** 84,69
X1= vị trí công tác 0,290*** 9,28 1,000
2. Hệ số chặn 2,638*** 98,91
X1= vị trí công tác 0,290*** 10,84 1,000
X2= Chế độ quyền lợi 0,215*** 8,04 1,000
3. Hệ số chặn 2,638*** 109,67
X1= vị trí công tác 0,290*** 12,01 1,000
X2= Chế độ quyền lợi 0,215*** 8,92 1,000
X3= Chính sách quản lý, sử dụng cán b ộ 0,154*** 6,39 1,000 Ghi chú: ***: Mức ý nghĩa 1%.
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS
+ Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0,05 ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc (sự hài lòng của cán bộ, công chức đối với công việc).
+ Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập vị trí công tác, chính sách đãi ngộ, chính sách quản lý và sử dụng cán bộ có ảnh hưởng đến sự hài lòng của cán b công chộ, ức cấp xã (có hệ số Sig.<0,05).
+ Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) trong mô hình này là 0,594. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 59,8% hay nói một cách khác đi là 59,8%
sự biến thiên của biến sự hài lòng của cán bộ, công chức được ải thích chung bởi gi 3 biến nêu trên.
+ Hệ số phóng đại phương sai - VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều bằng 1, do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến mô hình hồi quy.
+ Trị số thống kê Durbin - Watson có giá trị tiến gần 2 (2.095) cho biết các phần dư không có tương quan với nhau. Trị số thống kê Durbin - Watson (d) bằng 2,095 thoả mãn điều kiện du = 1,799 < d < 4 - du;do đó mô hình không có tương quan bậc 1.
+ Qua bảng số liệu phân tích ANOVA cho thấy thông số F có Sig. = 0 chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng như sau:
Yt = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + ei
-> Yt = 2,638 + 0,290X1i + 0,215X2i + 0,154X3i + ei
Hay viết lại là: Sự hài lòng của cán bộ, công chức đối với công việc = 2,638 + 0,290 x vị trí công tác + 0,215 x chế độ quyền lợi + 0,154 x chính sách quản lý, sử dụng cán bộ.
Theo phương trình hồi quy này thì vị trí công tác, chính sách đãi ngộ, chính sách quản lý và sử dụng cán bộ theo thứ tự quan trọng tác động đến công việc làm cán bộ, công chức hài lòng.
Bằng cách thực hiện mô hình hồi quy theo bước như vậy, mỗi một lần biến số mới được đưa vào mô hình, sự thay đổi chỉ số R-squared sẽ cho biết mức độ ảnh hưởng của biến số mới được đưa vào. Nếu R squared thay đổi c- àng nhiều thì mức độ ảnh hưởng của biến số đó càng lớn, ngược lại nếu mức độ thay đổi của R- squared là không đáng kể, thì mức độ ảnh hưởng của biến số đó đến ý kiến đánh giá về mức độ hài lòng đối với công việc từ phía cán bộ, công chức sẽ không lớn.
Kết quả của mô hình được trình bày ở bảng trên. Theo lần lượt từng bước, có thể nhận thấy rằng sau khi biến số X1 (vị trí công tác) được đưa vào mô hình, chỉ số R-squared chiếm 0,330 tức là biến số về trị trí công tác có biến phụ thuộc Y (mức độ hài lòng) chỉ giải thích 33,0% sai số của mô hình. Khi biến số X2 (sự hài lòng về chế độ quyền lợi) được đưa vào mô hình, thì R-squared tăng lên 0,512 hay nói cách khác biến số này gi i thích cho 18,2% sai sả ố variance của mô hình. Nhưng khi ến bi s Xố 3 (sự hài lòng về chính sách quản lý, sử dụng) được đưa vào mô hình, thì R- squared tăng lên đến 0,605 hay nói cách khác biến số này giải thích cho 9,3% sai số
của mô hình. Vì vậy, có thể khẳng định rằng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ hài lòng của cán bộ, công chức đối với công việc là quan trọng như nhau.
Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế, bởi vì hiện nay công tác quản lý cán bộ công chức, chất lượng cán bộ công chức cấp xã, chính sách của nhà nước đối với cán bộ công chức còn nhiều bất cập cần được giải quyết.