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

Mức ý nghĩa (Sig.) = 0.901 trong kiểm định Levene lớn hơn 5% nên phương sai của kinh nghiệm làm việc hiện tại không khác nhau.

Bảng 4.22. Bảng phân tích phương sai ANOVA.

Tổng độ lệch bình phương	Bậc tự do (df)	Độ lệch bình phương bình quân	Giá trị kiểm định F	Mức ý nghĩa (Sig.)
Giữa các nhóm	2.091	7	0,299	0,305	0,950
Trong từng nhóm	119.472	122	0,979
Tổng	121.563	129

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 100 trang tài liệu này.

Với mức ý nghĩa (Sig.) = 0,950 > 0,05 nên không có sự khác biệt nào về ý định sử dụng chính phủ điện tử với kinh nghiệm làm việc hiện tại. Vì vậy kinh nghiệm làm việc hiện tại không ảnh hưởng đến các yếu tố tác động lên ý định sử dụng chính phủ điện tử của doanh nghiệp.

4.6. Phân tích hồi quy‌

Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính các biến đã được chuẩn hoá và đưa vào mô hình theo phương pháp Enter để thực hiện kiểm định mức độ phù hợp giữa các mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2 điều chỉnh. Tác giả thực hiện phân tích hồi quy và kiểm định mối quan hệ ảnh hưởng của các biến độc lập (X1, X2, X3, X4,X5) tới biến phụ thuộc Y.

(1) Phương trình hồi quy có dạng:

Y = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5

Trong đó:

Y: Biến phụ thuộc thể hiện quyết định sử dụng hệ thống chính phủ điện tử. β1, β2, β3, β4, β5: Lần lượt là hệ số hồi quy của các biến X1, X2, X3, X4, X5 X1:Mức độ dễ dàng

X2: Mức độ hữu dụng X3: Mức độ tin tưởng

X4: Khả năng ứng dụng công nghệ X5: Chuẩn chủ quan

(2) Kết quả phân tích hồi quy:

Mô hình		Hệ số chưa chuẩn hóa		Hệ số chuẩn hóa	t	Sig.	Thống kê đa cộng tuyến
Mô hình		Hệ số B	Sai số chuẩn	Beta	t	Sig.	Hệ số Tolerance	Hệ số VIF
1	(Hằng số)	-1.152	0,348		-3.314	0,001
	X1	0,293	0,054	0,284	5.467	0,000	0,825	1.212
	X2	0,258	0,071	0,235	3.660	0,000	0,542	1.846
	X3	0,222	0,053	0,231	4.171	0,000	0,723	1.383
	X4	0,243	0,060	0,239	4.046	0,000	0,637	1.570
	X5	0,200	0,063	0,193	3.183	0,002	0,606	1.651

Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình ta xem xét bảng số liệu phân tích Bảng 4.23: Kết quả phân tích hồi quy.

Từ bảng số liệu trên cho ta thấy hệ số VIF của các biến đều lớn hơn 1 nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.846) và hệ số Tolerance đều nằm trong khoản (0;1) (nhỏ nhất là 0,542) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác, mức ý nghĩa kiểm định 2 phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều thỏa điều kiện (Sig. = < 0,05) lớn nhất là 0,002. Do đó không có dấu hiệu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Hệ số hồi quy của X1, X2, X3, X4, X5 đều có ý nghĩa nên ta không thực hiện loại bất kỳ biến nào.

Từ kết quả trên ta có phương trình hồi quy:

Y = 1,152 + 0,293X1 + 0,258X2 + 0,222X3 + 0,243X4 + 0,200X5

Các hệ số β1, β2, β3, β4, β5 đều dương nên nó có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng chính phủ điện tử. Do đó, các giả thuyết đã nêu như: H1: Mức độ dễ dàng sử dụng, H2: Mức độ hữu dụng, H3: Mức độ tin cậy, H4: Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin, H5: Chuẩn chủ quan đều có ảnh hưởng cùng chiều đến ý địng sử dụng chính phủ điện tử và được chấp nhận bởi bộ dữ liệu nghiên cứu.

Mô hình

hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Thống kê thay đổi

Durbin- Watson

thay đổi

Hệ số F thay đổi

df1

df2

Mức ý nghĩa thay đổi

0,851a

0,724

0,713

0,5202418

0,724

65.030

124

0,000

1.878

Bảng 4.24. Đánh giá sự phù hợp của mô hình.

Bảng 4.24 cho thấy, hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) trong mô hình này là 0,713, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 71,3%. Điều này cũng có nghĩa là 71,3% sự biến thiên của Ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử (Y) được giải thích chung bởi 5 biến trong mô hình.

Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bảng 4.25. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.

Biến phụ thuộc

Biến độc lập

R2 hiệu

chỉnh

Mô hình hồi quy 1

Ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử

Giới tính

0,013

0,010

Kinh nghiệm làm việc

trước đó

Kinh nghiệm làm việc

hiện tại

Mô hình hồi quy 2

Ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử

Giới tính

0,584

0,567

Kinh nghiệm làm việc

trước đó

Kinh nghiệm làm việc

hiện tại

Dễ dàng sử dụng (X1)

Mức độ hữu dụng (X2)

Biến phụ thuộc	Biến độc lập	R2	R2 hiệu chỉnh
Mô hình hồi quy 3	Ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử	Giới tính	0,733	0,715
		Kinh nghiệm làm việc trước đó
		Kinh nghiệm làm việc hiện tại
		Dễ dàng sử dụng (X1)
		Mức độ hữu dụng (X2)
		Mức độ tin cậy (X3)
		Khả năng ứng dụng công nghệ (X4)
		Chuẩn chủ quan (X5)

Bảng 4.25 ta thấy khi kiểm định các biến định tính trong mô hình hồi quy 1 thì R2 hiệu chỉnh là 0,010; tức hàm hồi quy sẽ giải thích được 1% sự biến thiên của biến phụ thuộc theo các biến độc lập. Trong mô hình hồi quy 2 sau khi thêm 2 biến độc lập: Mức độ dễ dàng sử dụng và Mức độ hữu dụng vào thì R2 hiệu chỉnh là 0,567; tức hàm hồi quy sẽ giải thích được 56,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc theo các biến độc lập. Cuối cùng, trong mô hình hồi quy 3 tác giả tiếp tục thêm tiếp 3 biến độc lập: Mức độ tin cậy, Khả năng ứng dụng công nghệ và Chuẩn chủ quan thì R2 hiệu chỉnh là 0,715; tức hàm hồi quy sẽ giải thích được 71,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc theo các biến độc lập. Như vậy, việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc theo các biến độc lập tăng lên khi ta thêm vào các biến độc lập mà tác giả đã chọn để nghiên cứu đề tài. Điều đó chứng tỏ 5 biến độc lập: Mức độ dễ dàng sử dụng, Mức độ hữu dụng, Mức độ tin cậy, Khả năng ứng dụng công nghệ, Chuẩn chủ quan và mô hình tác giả xây dựng là phù hợp.

Sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.

Bảng 4.26. Phân tích ANOVAa

Mô hình

Tổng độ lệch bình phương	df	Độ lệch bình phương bình quân	F	Mức ý nghĩa (Sig.)
1	Hồi quy	88.002	5	17.600	65.030	0,000b
	Phần dư	33.561	124	0,271
	Tổng số	121.563	129

Kết quả trong bảng Bảng 4.26 cho ta thấy giá trị sig rất nhỏ (Sig. = 0,000b), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: Sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P - P plot để khảo sát phân phối của phần dư.

Hình 4.1. Biểu đồ Histogram.

Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram (Hình 4.1) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Mean < 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,980 (gần bằng 1), nên có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Hình 4.2. Đồ thị P - P Plot.

Nhìn vào đồ thị P - P plot (Hình 4.2) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn.

Hình 4.3. Đồ thị Scatterplot.

Có liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

Nếu giả định này được thỏa mãn thì sẽ không nhận thấy có sự liên hệ nào giữa các giá trị dự đoán và phần dư; phần dư phải phân tán ngẫu nhiên. Nhìn vào đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán (Hình 4.3), ta thấy phần dư thay đổi không theo một trật tự nào. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết có liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương này trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích tương quan; phân tích phương sai (ANOVA) và phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ chính phủ điện tử. Chương kế tiếp tác giả đưa ra kết luận và một số giải pháp, đề xuất kiến nghị và trình bày những hạn chế của nghiên cứu cũng như hướng cho nghiên cứu tiếp theo.