Luận văn Nghiên cứu hài lòng của khách hàng hưởng lương hưu trí (BHXH) sử dụng dịch vụ chi trả lương hưu qua bưu điện tại tỉnh Tây Ninh

dễ dàng liên lạc với nhân viên bưu điện khi nhận lương hưu 22 TCA5 Bưu điện có hệ thống mạng lưới rộng khắp PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH (HH) 23 HH1 Phòng tiếp nhận trang bị máy móc thiết bị hiện đại thuận tiện cho việc chi trả luơng hưu 24 HH2 Phòng tiếp nhận trang bị đầy đủ tạp chí, báo cho khách hàng trong thời gian chờ nhận lương hưu 25 HH3 Phòng tiếp nhận chi trả lương hưu rộng rãi, thoáng mát 26 HH4 Cách bố trí, sắp xếp thông tin liên quan cho khách hàng tại nơi tiếp nhận chi trả lương hưu là hợp lý 3.3.3.2 Thang đo mức độ hài lòng chung Để đo lường sự hài lòng của khách hàng, rất nhiều tác giả (Hausknecht, 1990; Heskett et al, 1994; Jones và Sasser, 1995; Terrence Levesque và Gordon H.G McDougall, 1996) đã đưa ra các tiêu chí khác nhau. Dựa trên các tiêu chí nói trên, khi xây dựng thang đo, tác giả đã sử dụng bốn tiêu chí sau: STT BIẾN QUAN SÁT DIỄN GIẢI NỘI DUNG MỨC ĐỘ HÀI LÒNG CHUNG (HL) 27 HL1 Hài lòng năng lực phục vụ chi trả lương hưu của nhân viên bưu điện 28 HL2 Hài lòng khả năng cung cấp thông tin và quy trình phối hợp của BHXH & Bưu điện 29 HL3 Chất lượng dịch vụ trả lương qua bưu điện đáp ứng yêu cầu mong đợi của cô/chú 30 HL4 Nhìn chung Quý vị rất hài lòng khi đến giao dịch nhận lương hưu qua bưu điện 3.3.4 Các bước xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS Công việc xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích là phần SPSS phiên bản 20, theo trình tự sau: Bước 1: Khai báo biến, nhập liệu từ bảng câu hỏi. Bước 2: Làm sạch dữ liệu. Trong quá trình thu thập dữ liệu, tương tự như khi phỏng vấn định tính, trước khi phát bảng câu hỏi, các phỏng vấn viên phỏng vấn sơ bộ và gạt bỏ những đối tượng không đủ tiêu chuẩn phỏng vấn sâu. Mục đích của bước này là thu thập và tổng hợp thông tin sơ cấp trong câu trả lời của những người được tham gia phỏng vấn, những thông tin này là dữ liệu cơ sở dùng cho phân tích nghiên cứu sau này. Dữ liệu được hiệu chỉnh trong và sau quá trình phỏng vấn: phỏng vấn viên có nhiệm vụ giải thích kỹ lưỡng những gì đối tượng phỏng vấn chưa hiểu hoặc hiểu chưa chính xác về bảng câu hỏi, khi đối tượng phỏng vấn trả lời xong bảng câu hỏi, phỏng vấn viên có trách nhiệm kiểm tra thật nhanh bảng trả lời, nếu phát hiện câu hỏi nào bị bỏ sót thì nhanh chóng phỏng vấn lại để bảng câu hỏi cho hoàn chỉnh. Nếu là lỗi do phỏng vấn viên để bảng câu hỏi còn nhiều câu hỏi trống thì trong lần kiểm tra lại lần hai, tác giả sẽ loại bỏ các phiếu điều tra này nhằm đảm bảo tính hoàn tất và rõ ràng cho dữ liệu nghiên cứu. Bước 3: Phân tích thống kê mô tả. Sử dụng phương pháp phân tích mô tả bằng phần mềm SPSS cho ra kết quả thông tin cơ bản về mẫu điều tra như : Giới tính, độ tuổi, thời gian hưởng lương hưu, mức thu nhập bình quân, trình độ văn hóa ¼ Bước 4 : Phân tích độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha. Hệ số Cronbach's alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến: Sau khi thu thập dữ liệu, bước đầu tiên, tác giả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha để loại các biến rác trước. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên (theo Nunnally & Burnstein 1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach's alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn. Kết thúc bước này, có thể có một số biến quan sát bị loại khỏi thang đo, các biến còn lại được tiếp tục đưa vào để phân tích nhân tố khám phá EFA. Bước 5: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Một tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor loading lớn nhất cần được quan tâm: nó phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg (1998, tr 111) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75. Tác giả kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA để loại dần các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.5. Thang đo được chấp nhận khi giá trị hệ số KMO lớn hơn hoặc bằng 0.5 và nhỏ hơn hoặc bằng 1 (Othman &Owen, 2002), Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson 1988). Ngoài ra còn phải quan tâm đến kiểm định Bartlett: Kiểm định Bartlett xem xét giả thiết Ho: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa trong thống kê (Sig. £ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Bước 6 : Phân tích tương quan hệ số Pearson Phân tích tương quan cho thấy mối tương quan giữa các nhân tố cấu thành thang đo sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ trả lương hưu qua bưu điện. Cần kiểm tra giá trị sig. để đánh giá có ý nghĩa về mặt thống kê. Đồng thời đánh giá những mối liên hệ này cùng chiều hay trái chiều giữa các nhân tố thành phần thang đo, cũng như sự tương quan giữa các nhân tố thành phần thang với sự hài lòng của khách hàng. Cuối cùng xác định các kết luận về các giả thuyết được nêu ra trước đây về mối quan hệ của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Vì vậy, tác giả sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố có mặt trong mô hình hồi quy và sự hài lòng của khách hàng. Bước 7 : Phân tích hồi quy Sau khi thang đo đánh giá các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đã được xử lý, tác giả phân tích hồi quy để thấy được mối quan hệ giữa các thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ trả lương qua tài khoản. Để kiểm định sự phù hợp giữa các nhân tố và sự hài lòng của khách hàng tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp phân tích được chọn lựa thông thường nhất đó là phương pháp (enter) chọn một lượt các nhân tố vào mô hình. Như vậy các nhân tố thành phần là biến độc lập (Independents) và sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc (Dependent). Kết quả nhận được căn cứ vào mức ý nghĩa sig. và hệ số xác định R2 (hay R2 hiệu chỉnh) để chứng tỏ mô hình có phù hợp hay không. Phương trình hồi quy có dạng như sau: Y = β0 + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 + β4.X4 + β5.X5 + β6.X6 + ei (3.1) Trong đó : Y: là hàm mô tả sự hài lòng của khách hàng β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số beta. Mức độ quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta, nhân tố nào có hệ số Beta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều. X1, X2, X3, X4, X5, X6: là các biến thành phần của hàm hồi quy. Sau khi phân tích hồi quy, sự có mặt của các nhân tố còn lại trong mô hình (các biến độc lập) chính là các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ trả lương qua tài khoản. Tiến hành xem xét giá trị ý nghĩa .sig của các thành phần trong mô hình để xem xét các nhân tố đưa ra trong mô hình có đạt ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Bước 8 : Xây dựng mô hình nghiên cứu tổng hợp Sau khi dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor - VIF), kiểm tra tự tương quan, nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính được bội được xây dựng và hệ số R2 đã được điều chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Bước 9 : Phân tích phương sai một yếu tố (Oneway Anova) Sau cùng tác giả sử dụng phân tích Oneway-Anova để kiểm định có sự khác biệt hay không về mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ trả lương qua bưu điện theo đặc điểm giới tính, thu nhập, thời gian hưởng lương hưu, độ tuổi, trình độ văn hoá ¼ Kết quả thu được sau những phân tích này sẽ là căn cứ nhận diện để tác giả đề xuất giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ trả lương qua bưu điện theo từng nhóm khách hàng được phân loại theo đặc điểm. TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Chương 3 trình bày về tình hình thực hiện chi trả lương hưu qua bưu điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh. Trên cơ sở thang đo ServQual, mô hình lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng hưởng lương hưu qua bưu điện. Chương này cũng trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện nhằm xây dựng, đánh giá các thang đo cho các khái niệm nghiên cứu và kiểm định mô hình nghiên cứu cùng các giả thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách hỏi các chuyên gia trong ngành, thảo luận với các cá nhân hiểu biết về lĩnh vực, người trực tiếp hưởng lương hưu qua bưu điện. Tiếp theo nghiên cứu định lượng được thực hiện để điều chỉnh và hoàn thiện bảng câu hỏi khảo sát. Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành ngay sau khi bảng câu hỏi khảo sát được chỉnh sửa hoàn tất. Đánh giá mức độ hài lòng chất lượng dịch vụ trả lương hưu qua bưu điện được đo lường thông qua 06 thành phần thang đo với tổng cộng 30 biến quan sát. Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được tiến hành mã hoá, nhập liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS 20.0 để phân tích thông tin, xử lý số liệu phục vụ cho nghiên cứu. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Phân tích dữ liệu Khảo sát trên bảng câu hỏi chính thức được thực hiện trong giai đoạn từ tháng 09/2013 đến tháng 02/2014. Kết quả khảo sát thu về như sau: Tổng số mẫu gửi đi: 400 mẫu. Số mẫu thu về: 300 mẫu. Sau khi làm sạch dữ liệu lọc bỏ những mẫu không hợp lệ, số mẫu cuối cùng được sử dụng để phân tích dữ liệu là 255 mẫu, đạt 63,75%. Số lượng mẫu này đạt yêu cầu về kích thước mẫu tối thiểu được đề cập ở chương 3. 4.1.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu Bảng 4.1: Tuổi đáp viên Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Dưới 60 26 10.2 10.2 10.2 Từ 60 đến 65 189 74.1 74.1 84.3 Trên 65 40 15.7 15.7 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.1: Tuổi đáp viên (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Khách hàng mục tiêu của dịch vụ trả lương hưu qua bưu điện đa phần là các đối tượng hết tuổi lao động (nam 60, nữ 55). Theo số liệu từ khảo sát thì có sự chênh lệch lớn giữa các nhóm tuổi dưới 60 tuổi, từ 60 – 65 tuổi và trên 65 tuổi. Khảo sát được tiến hành đồng đều trên khách hàng mục tiêu, không chịu sự chi phối lớn cho một độ tuổi nhất định. Với thành phần đáp viên như sau: Tuổi dưới 60: chiếm 10,2 % Tuổi từ 60 - 65: chiếm 74,1 % Tuổi trên 65: chiếm 15,7 % Bảng 4.2: Giới tính đáp viên   Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Nam 109 42.7 42.7 42.7 Nữ 146 57.3 57.3 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.2: Giới tính đáp viên (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Theo bảng 4.2 ở trên cuộc khảo sát này có tỉ lệ đáp viên là nam (42,7 %) thấp hơn nữ (57,3 %) với tỉ lệ như sau, chứng tỏ phái nữ thường liên hệ trực tiếp với bưu điện thông qua chi trả lương hưu bởi vì cuộc khảo sát này dựa trên việc lấy mẫu thuận tiện. Bảng 4.3: Nghề nghiệp đáp viên   Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Nghề chuyên môn (bác sỹ, kỹ sư, công nhân, giáo viên ) 179 70.2 70.2 70.2 Quân nhân (sĩ quan, hạ sĩ quan, binh sĩ và quân nhân chuyên nghiệp) 50 19.6 19.6 89.8 Nhân viên văn phòng 21 8.2 8.2 98.0 Khác 5 2.0 2.0 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.3: Nghề nghiệp đáp viên (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Qua bảng 4.3 cho thấy, các đáp viên sử dụng dịch vụ trả lương hưu qua bưu điện thuộc 3 nhóm nghề chính như sau: nghề chính là nghề chuyên môn (bác sĩ, kỹ sư, công nhân, giáo viên ...), quân nhân (sĩ quan, hạ sĩ quan, binh sĩ...) và nhân viên văn phòng. Đây là những đối tượng sử dụng dịch vụ nhiều nhất trong nghiên cứu (nghề chuyên môn chiếm 70,2%, quân nhân chiếm 19,6%, nhân viên văn phòng chiếm 8,2%, nghề nghiệp khác chiếm 2%). Bảng 4.4: Trình độ học vấn đáp viên   Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Trung cấp/ Cao đẳng 73 28.6 28.6 28.6 Đại học 159 62.4 62.4 91.0 Sau đại học 23 9.0 9.0 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.4: Trình độ học vấn đáp viên (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Đa phần người được khảo sát có trình độ đại học. Nhóm trình độ đại học chiếm 62,4%, trung cấp/cao đẳng chiếm 28,6%, còn lại nhóm sau đại học chiếm 9%. Đối tượng sử dụng dịch vụ trả lương hưu là đối tượng có trình độ học vấn từ trung cấp trở lên. Bảng 4.5: Thu nhập đáp viên Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Từ 2 đến 5 triệu đồng/tháng 141 55.3 55.3 55.3 Từ 5 đến 8 triệu đồng/tháng 92 36.1 36.1 91.4 Từ 8 đến 12 triệu đồng/tháng 20 7.8 7.8 99.2 Trên 12 triệu đồng/tháng 2 .8 .8 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.5: Thu nhập đáp viên (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Thu nhập thu được trong khảo sát nằm ở mức trung bình là chủ yếu. Trong đó, thu nhập từ 2 đến 5 triệu chiếm đến 55.3%. Qua bảng 4.5 cho thấy thành phần sử dụng dịch vụ trả lương hưu qua bưu điện là những người có thu nhập trung bình. Bảng 4.6: Thời gian gần nhất khách hàng sử dụng dịch vụ BHXH Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Dưới 1 năm 140 54.9 54.9 54.9 Từ 1 đến 5 năm 73 28.6 28.6 83.5 Từ 5 đến 15 năm 42 16.5 16.5 100.0 Total 255 100.0 100.0 Hình 4.6: Thời gian đã hưởng lương hưu thuộc BHXH (Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả) Để đánh giá sát với thực tế, đề tài này chỉ gồm những người có sử dụng dịch vụ từ 1 năm trở lại đây. Do đó kết quả sẽ đáng tin cậy và có giá trị thực