CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG CHẤT LƯỢNG ĐỘI NGŨ CÁN BỘ, CÔNG
2.4. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG ĐỘI NGŨ CÁN BỘ, CÔNG CHỨC CẤP XÃ HUYỆN THỌ XUÂN CỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐƯỢC ĐIỀU TRAHUYỆN THỌ XUÂN CỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐƯỢC ĐIỀU TRA
2.4.3. Phân tích nhân tố (Factor Analyis)
Phân tích nhân tố (Factor Analyis) là một phương pháp để làm giảm các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin chung về các mặt của vấn đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố Factor Analyis này sẽ giúp cho việc nghiên cứu có được một bộ các biến số có ý nghĩa.
Phân tích nhân tố đòi hỏi nhà nghiên cứu phải quyết định trước một số vấn đề như: Số lượng yếu tố phải đưa ra, hệ số tương quan ngưỡng để loại bỏ yếu tố và phương pháp sử dụng để đảo trục yếu tố. Theo kết quả nghiên cứu thì số lượng các nhân tố đưa ra cần phải được tính toán tùy thuộc vào phạm vi và quy mô nghiên cứu để đưa ra các câu hỏi cụ thể. Các nhân tố đưa ra phải thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser – với KMO (Kaise – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn ( nằm giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp các dữ liệu.
Bảng 2. 18. Hệ số KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .870 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 3674.680
df 171
Sig. .000
(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS) Tiêu chuẩn Kaiser quy định rằng hệ số Eigenvalue phải ít nhất lớn hơn hoặc bằng 1 và thông thường để tiện cho việc hiểu rõ hơn nữa về yếu tố, các nhà nghiên cứu thực nghiệm thường dùng phương pháp quay vòng trục tọa độ Varimax, còn gọi là phương pháp Varimax. Phương pháp này sẽ tối đa hóa các phương sai của các tương quan của các yếu tố - biến số là gần với +1 hoặc -1, chỉ ra sự tương quan thuận – nghịch giữa các yếu tố - biến số. Nếu hệ số tương quan xấp xỉ bằng không nghĩa là không có sự tương quan. Đồng thời, tiêu chuẩn của hệ số tương quan của
ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi có giá trị nhỏ hơn.
Bảng 2. 19. Phân tích nhân tố đối với các biến điều tra.
Nội dung biến Nhân tố
1 2 3
1. Công việc đang đảm nhận phù hợp với năng lực của
bản than .976
3. Công việc đang đảm nhận đã phù hợp với đặc điểm cá
nhân .973
6. Áp lực của công việc đang đảm nhận ảnh hưởng đến
kết quả giải quyết công việc .972
4. Công việc đang đảm nhận phát huy được kinh nghiệm
làm việc của bản than .968
2. Công việc đang đảm nhận phù hợp với chuyên ngành đào
tạo .967
5. Tính chất công việc đang đảm nhận tạo ra cơ hội thăng tiến .964 9. Môi trường làm việc tại cơ quan đã khuyến khích
được tinh thần sáng tạo, cống hiến của bản thân. .940 8. Phương tiện, trang bị làm việc hiện có tại cơ quan đã
đáp ứng nhu cầu giải quyết công việc .763 11. Chính sách thu hút, đãi ngộ, khen thưởng hiện có ở địa
phương đã khuyến khích được tinh thần cống hiến của bản than
.878 15. Công tác Luân chuyển, bố trí cán bộ của địa phương
rất phù hợp .873
19. Chính sách đào tạo, bồi dưỡng đáp ứng được nhu cầu
nâng cao trình độ chuyên môn, nghiệp vụ của bản thân .853 10. Chính sách tuyển dụng của huyện là phù hợp .847 18. Phương thức đánh giá cán bộ hiện nay trong cơ quan
là chính xác, đảm bảo tính khách quan .839
16. Công tác quy hoạch, đề bạt đã thể hiện tinh thần dân
chủ, khách quan .806
14. Chế độ BHYT đảm bảo .853
12. Chế độ tiền lương là đảm bảo .838
13. Chế độ BHXH là đảm bảo .793
17. Các chế độ phúc lợi hiện có ở địa phương đã khuyến
khích tinh thần làm việc .676
7. Thu nhập thực tế đã đáp ứng điều kiện sinh hoạt ở địa
phương .659
Nội dung biến Nhân tố
Eigenvalue 7,269 4,602 2,734
Sai số Variance do nhân tố phân tích giải thích (%) 38,25 24,22 14,39
Sai số Variance tích lũy (%) 38,25 62,47 76,86
Kết quả phân tích yếu tố đối với các biến về sự đánh giá của đội ngũ công chức cấp xã được trình bày tại bảng 2.19, qua bảng trên ta thấy hệ số tương quan yếu tố và các communalities có được từ phương pháp quay vòng trục tọa độ Variamax đối với các câu hỏi. Kết quả cho thấy có 3 yếu tố (factor) có được từ phương pháp trên với các Eigenvalue thỏa mãn điều kiện chuẩn Kaiser lớn hơn 1.
Ba nhân tố đó được rút ra và các Comnmulative % cho biết ba nhân tố đó giải thích được % biến thiên của dữ liệu. Do đó các yếu tố mới này sẽ được sử dụng để tính toán thành các biến mới cho việc phân tích hồi quy theo bước sau này.
Yếu tố 1 (factor): Có giá trị Eigenvalue bằng 7,833, yếu tố 1 này bao gồm: công việc phù hợp với năng lực, với chuyên ngành đào tạo và với đặc điểm cá nhân; kinh nghiệm làm việc; tính chất công việc; áp lực công việc;
phương tiện làm việc; môi trường làm việc. Hệ số tương quan các yếu tố này tương đối chặt chẽ về bản chất các yếu tố này liên quan đến vị trí công tác của đội ngũ công chức; nên các yếu tố này được đặt tên thành một biến mới gọi là điều kiện công tác của đội ngũ công chức.
Yếu tố 2 (factor): Có giá trị Eigenvalue bằng 4,717, yếu tố này bao gồm:
chính sách tuyển dụng; chính sách thu hút, đãi ngộ, khen thưởng; chính sách luân chuyển, bố trí cán bộ; công tác quy hoạch, đề bạt; phương thức đánh giá công chức; về đào tạo, bồi dưỡng. Yếu tố này được đặt tên là chính sách đối với đội ngũ công chức.
Yếu tố 3 (factor): Có giá trị Eigenvalue bằng 4,3, yếu tố này bao gồm: về thu nhập, về chính sách lương, về chế độ BHXH và chế độ BHYT; về chế độ phúc lợi. Về mặt bản chất, yếu tố này bao gồm các vấn đề có liên quan đến quyền lợi của đội ngũ công chức. Do đó yếu tố này được tên thành một biến mới là quyền lợi của
2.4.4. Phân tích hồi quy nhằm xác định vai trò của các nhân tố ảnh hưởng đến việc nâng cao chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân
Việc xác định được nhân tố nào ảnh hưởng đến chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân là một trong những vấn đề quan trọng nhằm giúp cho việc đề ra các giải pháp nâng cao chất lượng đội ngũ công chức cấp xã của huyện Thọ Xuân. Bởi vì thông qua quá trình này ban lãnh đạo huyện sẽ có cơ sở để đưa ra các giải pháp nhằm tiếp tục nâng cao chất lượng đội ngũ công chức cấp xã của huyện Thọ Xuân, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả công việc trong thời gian tới.
Tiến hành phân tích hồi quy nhằm xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến việc nâng cao chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân. Để thực hiện điều này, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội. Mô hình hồi quy có dạng:
Y = βO + β1X1 + β2 X2 + β3 X3
Trong đó :
- β0: Hệ số chặn
- β1, β2, β3 : là các hệ số hồi quy tương ứng - X1: Điều kiện công tác của đội ngũ công chức - X2: Chính sách đối với đội ngũ công chức - X3: Quyền lợi của đội ngũ công chức
- Y: Chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân Kết quả phân tích hồi quy cho thấy:
1. Kết quả kiểm nghiệm các biến độc lập: Điều kiện công tác của đội ngũ công chức, Chính sách đối với đội ngũ công chức, Quyền lợi của đội ngũ công chức đều có giá trị thống kê lớn và Sig < 0,05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 95% trở lên và mối quan hệ tác động lên biến phụ thuộc - mức độ hài lòng về chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân.
Điều đó có nghĩa là các biến độc lập trên đều tác động đến biến phụ thuộc.
2. Hệ số xác định bội R2 (R square) trong mô hình này là 0,571 (tương ứng với 57,1%) thể hiện sự phù hợp của mô hình với tổng thể. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 57,1% hay nói một cách khác là 57,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,562.
Tất cả các biến đều có mức ý nghĩa Sig < 0,05, với hệ số tương quan tương đối cao (R = 0,755) thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Vì vậy, hàm hồi quy trên có thể sử dụng được (hay nói cách khác là có sự phù hợp của hàm hồi quy).
3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong trường hợp mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ, nên để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến.
Để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ta sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Nhân tử phóng đại phương sai - VIF có liên hệ gần với độ chấp nhận - Tolerance (= 1 - R2i). Thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận, tức là đối với biến Xi thì VIF = 1/(1 - R2i). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 2, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Theo các giá trị trên bảng 2.19, ta thấy các nhân tử phóng đại phương sai - VIF đều nhỏ hơn 2 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến mô hình hồi quy.
4. Phân tích ANOVA (Anlysis of Variance), cho thấy thông số F = 64.713, có giá trị Sig = 0,000 chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được và có thể sử dụng được.
Các biến phân tích Hệ số hồi
quy (βj) Giá trị t Sig Chỉ số đa cộng tuyến
VIF
Hệ số chặn 0,394 0,190 .000
- Điều kiện công tác của đội
ngũ công chức 0,426 0,341 .000 1,024
- Chính sách đối với đội ngũ
công chức 0,638 0,724 .000 1,004
- Quyền lợi của đội ngũ công
chức 0,329 0,672 .000 1,024
Durbin -Watson 1.919
R-square 0,571
F test 64.713
Sig 0,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và phân tích trên SPSS năm 2015) 5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Nếu mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi hay tự tương quan thì các kiểm định sẽ mất hiệu lực, do đó để các tham số của mô hình có ý nghĩa thống kê thì cần phải kiểm định hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định Durbin - Watson cho giá trị d = 1,919 (bảng 2.20). Giá trị này nằm trong khoảng cho phép [dU; dL] của số quan sát 150. Do đó có thể kết luận rằng mô hình không có tự tương quan.
Ta có mô hình hồi quy:
Y = 0,394 + 0,426 X1 +0,638 X2 + 0,329 X3
Theo phương trình hồi quy này, có 3 nhân tố có mối liên hệ tuyến tính với mức độ đánh giá về chất lượng công chức cấp xã huyện Thọ Xuân với mức ý nghĩa Sig <
0,05. Tất cả đều có tác động dương phản ánh tỷ lệ thuận với mức độ đánh giá. Qua phân tích hồi quy đa biến cho thấy mô hình xây dựng phù hợp với dữ liệu thu được và kết quả ban đầu cho thấy các thành phần đo lường trên đều có mức ý nghĩa Sig <
0,05 nên có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Vì thế chúng ảnh hưởng đáng kể đến mức độ đánh giá về chất lượng đội ngũ cán bộ công chức cấp
xã huyện Thọ Xuân, tỉnh Thanh Hóa. Như vậy, đánh giá về chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân chịu tác động bởi các nhân tố Chính sách đối với đội ngũ công chức (β2=0,638), Điều kiện công tác của đội ngũ công chức (β1=0,426) và Quyền lợi của đội ngũ công chức (β3=0,329).
Từ phương trình trên cho thấy, huyện Thọ Xuân có thể tác động đến các biến trong phương trình nhằm gia tăng chất lượng đội ngũ công chức cấp xã huyện Thọ Xuân tỉnh Thanh Hóa theo hướng cải thiện các yếu tố này.