6. Kết cấu của đề tài
2.6.3.3 Mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến chất lượng đội ngũ công chức
chức ngành thuế tỉnh Thừa Thiên Huế
Để đánh giá một cách riêng rẽ mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố cấu thành nên chất lượng cán bộ công chức ngành thuế đối với kết quả làm việc, nghiên cứu này sử dụng mô hình phân tích hồi quy tương quan theo bước (step-wise linear regression). Theo mô hình này, các biến lần lượt được đưa vào theo từng bước, để từ đó, căn cứ vào mức độ thay đổi của R2 để từ đó có thể phát hiện ra biến số giải thích đến phương sai của mô hình hồi quy. Đồng thời qua hệ số hồi quy tương quan Bê-ta để nhận diện nhân tố nào của chất lượng công chức ảnh hưởng mạnh nhất tới kết quả làm việc của công chức ngành thuế nói chung .
Biến số độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính gồm X1: Trình độ lý luận của công chức ngành thuế
X2: Trình độ chuyên môn nghiệp vụ của công chức ngành thuế X3: Kỹ năng giao tiếp của công chức ngành thuế
X4: Kỹ năng vận dụng kiến thức trong giải quyết công việc X5: Kinh nghiệm của công chức ngành thuế
X6: Kỹ năng thụ lý và xử lý công việc của công chức ngành thuế
Biến số phụ thuộc Y chính là đánh giá tổng thể kết quả làm việc của công chức ngành thuế trong cơ sở dữ liệu từ khảo sát hiện trường. Bảng dưới đây trình bày kết quả phân tích tương quan hồi quy theo bước:
Bảng 2.10: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng cán bộ công chức ngành thuế tới kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế tỉnh Thừa Thiên Huế
Biến số độc lập trong Hồi quy Hệ số Bê ta trong phương trình hồi quy
Xi Bước 1 Bước 2 Bước 3 Bước 4 Bước 5 Bước 6
Hằng số chặn Bê-ta0 2,75 1,89 1,33 0,81 0,77 0,60 X1: trình độ lý luận 0,33 0,03 -0,01 -0,01 -0,07 -0,10 X2: trình độ chuyên môn nghiệp vụ 0,51 0,46 0,36 0,34 0,25 X3: kỹ năng giao tiếp 0,22 0,15 0,10 0,04 X4: kỹ năng vận dụng 0,30 0,16 0,08 X5: kinh nghiệm 0,28 0,16 X6: kỹ năng thụ lý xử lý 0,41 Chỉ số tương quan hồi quy R2 0,19 0,41 0,47 0,51 0,58 0,70 Thay đổi của R2 qua các bước 0,19 0,21 0,06 0,05 0,07 0,12 Biến số Phụ thuộc Y: Đánh giá tổng thể kết quả làm việc
Để biết được sự ảnh hưởng của các nhân tố về chất lượng cán bộ công chức ngành thuế với 6 biến số độc lập nói trên tới kết quả làm việc của họ, luận văn này đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy theo bước (step-wise linear regression). Tóm tắt qua các bước như sau:
Bước 1: Đây là bước khởi đầu của mô hình, trong bước này, biến số về thuộc tính chất lượng cán bộ công chức đầu tiên trong mô hình chính là Biến số X1 , là biến số về trình độ lý luận của cán bộ công chức theo điểm số trên thang điểm Likert 5 mức mà họ đánh giá. Kết quả tại bước 1 cho thấy, điểm số cho biến số X1 về trình độ lý luận có tương quan thuận với kết quả làm việc tổng thể của cán bộ công chức ngành thuế vì hệ số Bê-ta là (+0,33) đạt mức ý nghĩa thống kê với mức 0,01. Tại bước 1 thì hệ số R2 như được trình bày chỉ đạt mức 0,19, tức là các biến số thuộc tính tại bước 1 chỉ giải thích tới 19% sai số variance của mô hình hồi quy tuyến tính. Đây là một chỉ tiêu về R2 khá cao, chứng tỏ rằng biến số trình độ lý luận là có ảnh hưởng khá lớn tới ý kiến đánh giá về kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế của Cục thuế tỉnh Thừa Thiên Huế.
Bước 2: Được thực hiện ngay sau bước 1 kết thúc. Để biết được biến số là về trình độ lý luận chuyên môn nghiệp vụ X2 ảnh hưởng như thế nào đến mức đánh giá về kết quả làm việc tổng thể của cán bộ công chức ngành thuế, biến số này được tiếp tục đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp step-wise. Sau đó toàn bộ các hệ số hồi quy tương quan trong mô hình sẽ được xem xét lại. Đồng thời hệ số R2 cũng được xem xét về mức độ thay đổi cũng như mức ý nghĩa thống kê của từng biến số của mô hình có được trong bước 2. Kết quả của bước 2 được trình bày tại bảng trên cho thấy, biến số X2 về trình độ chuyên môn nghiệp vụ khi được đưa vào mô hình đã tạo ra sự thay đổi 0,21 về hệ số tương quan tổng thể R2, từ mức 0,19 lên tới mức 0,41, tức là khi biến số X2 được đưa vào thì mô hình đạt độ chính xác cao hơn khá nhiều do mô hình tại bước 2 đã giải thích cho 41% sai số hồi quy tương quan. Riêng biến số về trình độ chuyên môn nghiệp vụ đã giải thích được hơn 21% sai số hồi quy tương quan của mô hình hồi quy tuyến tính theo bước. Điều này chứng tỏ rằng, đánh giá về kết quả làm việc tổng thể của cán bộ công chức ngành thuế có tương quan khá chặt đến trình độ chuyên môn nghiệp vụ của họ. Ý nghĩa của biến số này được giải thích là nếu điểm số cảm nhận về trình độ chuyên môn nghiệp vụ X2 của cán bộ công chức ngành
thuế tăng lên 1 điểm, thì mức độ đánh giá về kết quả làm việc sẽ tăng sẽ tăng lên 0,51 điểm (tính trên thang điểm Likert 5 điểm), trong điều kiện các biến số khác của mô hình không thay đổi.
Bước 3: Với mục đích tương tự, sau khi đã biết được mức độ ảnh hưởng của biến số X3 là biến số độc lập phản ánh cảm nhận của cán bộ công chức ngành thuế. Biến số X3 (kỹ năng giao tiếp của cán bộ công chức) được đưa vào mô hình hồi quy step-wise để đo lường mức độ ảnh hưởng của biến số này đối với kết quả làm việc của họ. Kết quả cho thấy, nhân tố X3 tương quan thuận với kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế vì biến số này có hệ số tương quan Bê-ta = 0,22 với mức ý nghĩa thống kê 0,05. Hệ số hồi quy tương quan Bê-ta này cho ta thấy, nếu ý kiến của cán bộ công chức ngành thuế là tích cực đối với kỹ năng giao tiếp và tăng lên 1% trong thang điểm Likert thì kết quả làm việc sẽ tăng lên sẽ tăng lên 0,22 % cũng trong thang điểm Li-kert tương tự. Khi xem xét sự thay đổi của hệ số hồi quy tương quan R2
bình phương thì có thể thấy, khi biến số này được đưa vào mô hình tại bước 3 thì R phương thay đổi từ 0,41 lên 0,47 (mức thay đổi đạt 0,06). Hay nói cách khác. khi biến số X3 về kỹ năng giao tiếp được đưa vào mô hình phân tích hồi quy tương quan theo bước thì sai số variance do mô hình tại bước 3 được giải thích tăng lên 6% trong tổng số 47% sai số tổng thể của mô hình. Điều này có thể cho thấy rằng biến số kỹ năng giao tiếp của cán bộ công chức ngành thuế là yếu tố không có nhiều tầm quan trọng và có tính chất quyết định đến mức độ kết quả làm việc tổng thể của họ. Khi so sánh mức độ ảnh hưởng của hai biến số X2 với biến số X3, thì có thể thấy điều này rất rõ trình độ nghiệp vụ có mức độ ảnh hưởng lớn hơn rất nhiều so với kỹ năng giao tiếp của cán bộ công chức ngành thuế.
Bước 4: Được thực hiện tiếp tục ngay sau bước 3, tức là biến số X4 (là biến số độc lập phản ánh kỹ năng vận dụng các kiến thức vào việc xử lý các công việc hàng ngày của cán bộ công chức ngành thuế và ảnh hưởng của nhân tố này đối với kết quả làm việc của họ) được đưa vào mô hình với mục đích tương tự như ở bước 3. Khi biến số X4 được đưa vào ta có thể thấy hệ số tương quan của các biến số X2 và X3 đã giảm đi. Tuy nhiên với những điều kiện khác vẫn giữ nguyên, thì hệ số bê ta của biến số X4
cho thấy, nếu cán bộc công chức ngành thuế cứ có cảm nhận tích cực về kỹ năng vận dụng kiến thức chuyên môn để xử lý các công việc thường ngày tăng lên 1% thì hiệu
quả làm việc của họ sẽ tăng lên 0,3 % trong thang điểm Li-kert đã được sử dụng trong điều tra. Tuy nhiên kết quả của R2 của mô hình hồi quy tương quan step-wise cho thấy, ảnh hưởng của biến số này là không lớn, bởi vì khi biến số X4 về được đưa vào mô hình, thì R bình phương của mô hình chỉ tăng lên từ 0,47 tới 0,51, mức tăng là 0,04. Điều này cũng có nghĩa là biến số X4 chỉ giúp giải thích thêm sự sai số variace có 4% trong khi đó các biến số còn lại giải thích tới 47% sự sai khác variance của mô hình. Điều này một lần nữa cho thấy sự cảm nhận của cán bộ công chức ngành thuế về kỹ năng vận dụng đóng vai trò không quan trọng và không có quyết định trong biến số phụ thuộc Y về kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế.
Bước 5: được thực hiện với phương pháp tương tư, và ngay sau khi bước 4. Khi đó biến số X5 là biến số độc lập (về kinh nghiệm làm việc của cán bộ công chức ngành thuế). Khi biến số X5 được đưa vào mô hình thì biến số này có hệ sô tương quan hồi quy bê-ta là 0,28 và đạt mức ý nghĩa thống kê. Ý nghĩa của hệ số bê-ta là nếu cán bộ công chức ngành thuế cứ có cảm nhận tích cực về kinh nghiệm làm việc của họ tăng lên 1% thì mức độ hài lòng tổng thể của người dân đối với nhà cung cấp dịch vụ sẽ tăng lên 0,28 % trong thang điểm Li-kert đã được sử dụng trong điều tra. Đồng thời chỉ số R2 bình phương của toàn bộ mô hình đạt 0,58 với mức tăng do nhân tố phản hồi và đáp ứng là 0,07. Điều này cho thấy biến số X5 chỉ giúp mô hình giải thích thêm 7% sai số Variance của mô hình hồi quy tương quan.
Bước 6: được thực hiện với phương pháp tương tự, và ngay sau khi bước 4. Khi đó biến số X6 là biến số độc lập (về kỹ năng thụ lý công việc và xử lý công việc được giao), phản ánh sự cảm nhận của về vấn đề này và ảnh hưởng của yếu tố này đồi với kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế. Khi biến số X6 này được đưa vào mô hình thì biến số này có hệ sô tương quan hồi quy bê-ta là 0,41 và đạt mức ý nghĩa thống kê. Ý nghĩa của hệ số bê-ta là nếu cán bộ công chức ngành thuế có cảm nhận tích cực kỹ năng thụ lý và xử lý vấn đề về chuyên môn tăng lên 1% thì mức độ kết quả làm việc của chính họ sẽ tăng lên 0,41 % trong thang điểm Li-kert đã được sử dụng trong điều tra. Đồng thời chỉ số R2 bình phương của toàn bộ mô hình đạt 0,7 với mức thay đổi do nhân tố phản hồi và đáp ứng là 0,12. Điều này cho thấy biến số X6 chỉ giúp mô hình giải thích thêm 12% sai số Variance của mô hình hồi quy tương quan. Và đây là biến số đóng vai trò khá quan trọng trong kết quả làm việc của cán bộ công chức ngành thuế.
Qua nghiên cứu thực trạng đội ngũ công chức ngành thuế và thực hiện khảo sát điều tra 8/10 đơn vị trực thuộc Cục thuế, bao gồm: Văn phòng Cục thuế, 1 Chi cục thành phố, 1 Chi cục thị xã, 1 chi cục miền núi và 5 Chi cục cấp huyện. Số lượng điều tra phỏng vấn trực tiếp 141 công chức ở nhiều bộ phận, vị trí công tác khác nhau ( tổng số công chức Cục thuế tỉnh Thừa Thiên Huế là 607 người).
Qua số liệu tổng hợp, phân tích chất lượng đội ngũ công chức ngành thuế nói chung và Cục thuế tỉnh Thừa Thiên Huế nói riêng còn nhiều bất cập. Về trình độ lý luận còn thấp, trình độ nghiệp vụ chuyên môn chưa cao, chưa đồng đều. Kỹ năng xử lý công việc còn yếu, công tác đào tạo chuyên sâu chưa cao, việc cập nhật kiến thức chưa theo kịp tình hình phát triển kinh tế xã hội của đất nước. ..
Bên cạnh những nguyên nhân khách quan do lịch sử phát triển của ngành cũng như điều kiện phát triển kinh tế xã hội của đất nước trong từng giai đoạn nói chung thì nguyên nhân chủ quan của ngành thuế cần được phân tích và có các giải pháp cụ thể để khắc phục nhằm nâng cao chất lượng công chức ngành thuế theo đúng lộ trình cải cách hệ thống thuế gai đoạn 2011-2020 mà Chính phủ đã đề ra.
Chương 3
MỤC TIÊU, PHƯƠNG HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐỘI NGŨ CÔNG CHỨC NGÀNH THUẾ - TỪ THỰC TIỄN CỤC
THUẾ THỪA THIÊN HUẾ