Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh

Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP. Hồ Chí Minh.

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, đặc biệt là việc gia nhập WTO, Việt Nam cần thực hiện cam kết với các tổ chức như APEC và ASEAN Để thu hút đầu tư, một hành lang pháp lý vững chắc và môi trường đầu tư thông thoáng là rất quan trọng, bao gồm việc rút gọn các thủ tục hành chính Việc đơn giản hóa thủ tục, ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số, đặc biệt trong lĩnh vực bảo hiểm xã hội, thể hiện nỗ lực của Nhà nước Việt Nam trong việc thực hiện các mục tiêu quốc tế vì lợi ích chung.

Ngày nay, việc ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong quản lý là rất cần thiết, đặc biệt trong ngành bảo hiểm xã hội (BHXH) Hệ sinh thái BHXH số không chỉ giúp cải cách thủ tục hành chính mà còn mang lại nhiều lợi ích cho người dân và doanh nghiệp như tiết kiệm thời gian, chi phí, và nhân lực Việc áp dụng này đã được cộng đồng quốc tế và doanh nghiệp đánh giá cao, góp phần thúc đẩy hội nhập kinh tế của Việt Nam Tuy nhiên, cần có cái nhìn tổng thể về quá trình cải cách, từ đó rút ra bài học kinh nghiệm và hạn chế thiếu sót Đánh giá chất lượng cung ứng dịch vụ hành chính công về BHXH, đặc biệt là hệ sinh thái BHXH số, là cần thiết để nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng kỳ vọng của tổ chức, công dân Để so sánh và xác định khoảng cách chất lượng, cần có tiêu chí đánh giá cụ thể và phương pháp thu thập thông tin khoa học.

Việc thu thập và tổng hợp cảm nhận từ tổ chức và công dân sử dụng dịch vụ giúp nghiên cứu cung cấp dữ liệu khách quan về những thành tựu và hạn chế trong chuyển đổi số dịch vụ hành chính công tại TP HCM, từ đó nâng cao chất lượng cung ứng dịch vụ công một cách hiệu quả.

Tác giả nghiên cứu đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số trong dịch vụ hành chính công tại bảo hiểm xã hội TP Hồ Chí Minh" nhằm phân tích các yếu tố quyết định đến mức độ hài lòng của người dùng.

Mục tiêu, nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu là phân tích tác động của các yếu tố khách quan đến sự hài lòng của khách hàng với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng, đảm bảo ứng dụng đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng.

- Xác định sự hài lòng cuả khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong DVHCC tại BHXH TP HCM.

- Đo lường mức độ ảnh hưởng của sự hài lòng cuả khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong DVHCC tại BHXH TP HCM.

- Từ kết quả thu nhận được, đề xuất những giải pháp phù hợp giúp cải thiện trải nghiệm người dùng một cách hiệu quả.

1.2.3 Câu hỏi nghiên cứu Để phù hợp với mô hình nghiên cứu và đạt được các nhiệm vụ kể trên, đề tài nghiên cứu sẽ trả lời những câu hỏi sau:

Một là, những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng cuả khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong DVHCC tại BHXH TP HCM?

Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM là rất quan trọng Việc đánh giá tác động của từng nhân tố sẽ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao trải nghiệm của người dùng.

Ba là, từ kết quả nghiên cứu rút ra được những giải pháp nào là cần thiết giúp

BHXH TP HCM gia tăng Sự hài lòng của người dùng ?

Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã và đang sử dụng hệ sinh thái BHXH số tại cơ quan này.

Nội dung bài viết tập trung vào các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng, dựa trên mô hình SERVQUAL (1988) và nghiên cứu của Võ Nguyên Khanh (2011) Các yếu tố chính được xác định bao gồm: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng.

Phạm vi không gian: hệ sinh thái BHXH số tại BHXH TP HCM trên nền tảng internet.

Thời gian thu thập dữ liệu diễn ra từ tháng 12/2021 đến tháng 04/2022, đánh dấu giai đoạn sau khi BHXH TP HCM thực hiện cải cách hành chính và chuyển đổi số.

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài được thực hiện dựa trên phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng như sau:

Nghiên cứu định tính được thực hiện qua hai giai đoạn nhằm khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng và hiệu chỉnh các thang đo trong mô hình nghiên cứu Giai đoạn đầu tiên, tác giả phân tích các chính sách, văn bản pháp luật và quy trình hành chính công liên quan đến BHXH tại TP.HCM, từ đó xây dựng cơ sở lý thuyết cho các giả thuyết nghiên cứu Tiếp theo, tác giả phỏng vấn các tổ chức, công dân sử dụng BHXH số và cán bộ BHXH tại TP.HCM để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng và điều chỉnh thang đo các thành phần trong mô hình nghiên cứu.

Từ kết quả nghiên cứu định tính, tác giả nghiên cứu xây dựng bảng câu hỏi thu thập thông tin để phục vụ nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người dùng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM Tác giả áp dụng các kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20, bao gồm kiểm định độ tin cậy với Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, và phân tích hồi quy để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu thông qua kiểm định F và hệ số Sig Đồng thời, nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định T-Test và ANOVA để xác định sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng giữa các nhóm người dùng khi sử dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM.

1.5 Đóng góp của luận văn

Về mặt lý luận: Đề tài nghiên cứu đưa ra một số giải pháp giúp cơ quan

BHXH nhìn nhận tổng thể ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người dùng, từ đó hoàn thiện vai trò cung ứng dịch vụ và tăng cường mối liên kết với người dùng Đề tài thực hiện kiểm định thực nghiệm các yếu tố tác động đến việc sử dụng BHXH số, kế thừa và cải tiến các thang đo, biến quan sát phù hợp với thực tế từng dịch vụ.

Việc xác định các yếu tố có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng là rất quan trọng Đối với chính quyền Thành phố và các đơn vị cung ứng dịch vụ hành chính công về bảo hiểm xã hội (BHXH), khảo sát mức độ hài lòng của người dùng giúp thu thập ý kiến của tổ chức và công dân về dịch vụ BHXH Từ đó, các giải pháp nâng cao chất lượng cung ứng dịch vụ hành chính công trong hệ sinh thái BHXH và cải thiện hiệu quả công tác cải cách hành chính trong lĩnh vực BHXH có thể được định hướng.

1.6 Bố cục dự kiến của luận văn

Luận văn dự kiến chia thành 5 chương có nội dung như sau:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Bố cục dự kiến của luận văn

Luận văn dự kiến chia thành 5 chương có nội dung như sau:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Thực trạng Sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số

2.2.1 Tổng quan hệ sinh thái dịch vụ công BHXH số

Chuyển đổi số là yêu cầu thiết yếu trong xu hướng hội nhập và bùng nổ thông tin hiện nay Việc nắm bắt lợi thế từ chuyển đổi số sẽ giúp ngành BHXH giải quyết khối lượng công việc lớn Đồng thời, xây dựng hệ sinh thái BHXH số đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện Chính phủ số Dựa trên hạ tầng CNTT hiện có, BHXH Thành phố đã ưu tiên nguồn lực và quyết liệt thúc đẩy chuyển đổi số theo từng giai đoạn cụ thể Trọng tâm là hoàn thiện CSDL quốc gia về BH và ứng dụng công nghệ mới để phát triển "hệ sinh thái BHXH 4.0".

Trong thời gian qua, BHXH Thành phố đã nỗ lực hoàn thiện hệ sinh thái 4.0 nhằm phục vụ người dân và doanh nghiệp, với bốn nhóm dịch vụ cơ bản đang được triển khai: dịch vụ tin nhắn SMS, dịch vụ thanh toán trực tuyến, hệ thống Chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng trí tuệ nhân tạo, và phân tích, khai thác dữ liệu lớn Bigdata.

Dịch vụ tin nhắn SMS hỗ trợ người tham gia BHXH tự nguyện và BHYT hộ gia đình theo dõi thời gian gia hạn tham gia, đồng thời thông báo chi phí khám chữa bệnh (KCB) mà quỹ BHYT chi trả cũng như số tiền người dân đã đồng chi trả Ứng dụng này góp phần minh bạch thông tin KCB, hạn chế lạm dụng quỹ BHYT tại các cơ sở KCB, đảm bảo an toàn cho nguồn quỹ BHYT.

Dịch vụ thanh toán trực tuyến của BHXH Thành phố đã đạt mức độ 4, cho phép người dân gia hạn thẻ BHYT và BHXH tự nguyện qua ứng dụng ngân hàng mà không cần đến đại lý hay cơ quan BHXH Người hưởng lương hưu và trợ cấp xã hội nhận trợ cấp hàng tháng qua tài khoản ngân hàng, trong khi những người tham gia BHXH hưởng chế độ ngắn hạn như ốm đau, thai sản, TNLĐ-BNN, BHTN cũng được thanh toán qua tài khoản ATM liên kết với BHXH Đối với các đơn vị sử dụng lao động, hồ sơ nộp qua phần mềm giao dịch điện tử sẽ được BHXH Thành phố xử lý và trả lại qua bưu điện, giúp đơn vị đóng BHXH, BHYT, BHTN cho người lao động qua tài khoản ngân hàng Như vậy, giao dịch hồ sơ điện tử với cơ quan BHXH là giao dịch "không chạm", thuộc nhóm dịch vụ công đạt mức độ 4.

Hệ thống Chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng trí tuệ nhân tạo, được triển khai trên trang thông tin điện tử, fanpage và ứng dụng VssID, giúp giải đáp nhanh chóng các thắc mắc của người dân Người dùng có thể đặt câu hỏi và nhận câu trả lời tự động, đồng thời hệ thống cũng kết nối với tổng đài để hỗ trợ thêm Ngoài ra, Chatbot cho phép gửi email tự động, cung cấp thông tin về đóng BHXH, BHYT, BHTN, giải đáp các câu hỏi thường gặp và chuyển tiếp phản ánh, kiến nghị của công dân đến cơ quan BHXH để được xử lý theo thẩm quyền chuyên môn.

BHXH thành phố đang tích cực phân tích dữ liệu hộ gia đình để xác định số lượng người tham gia và chưa tham gia BHYT, BHXH, từ đó tìm kiếm khách hàng tiềm năng cho BHXH tự nguyện và BHYT hộ gia đình Đồng thời, BHXH cũng phối hợp với Sở Kế hoạch và Đầu tư, Cục Thuế Thành phố để phân tích dữ liệu về các đơn vị mới thành lập và hồ sơ kê khai thuế thu nhập cá nhân, nhằm cấp mã đơn vị và tăng cường tham gia BHXH, BHYT, BHTN cho người lao động Ngoài ra, BHXH thành phố đang chuyển giao kho dữ liệu người tham gia BHYT cho ngành y tế địa phương để xây dựng đề án bệnh án điện tử, hỗ trợ ngành y tế trong công tác tiêm phòng và theo dõi bệnh nhân COVID-19, đồng thời chia sẻ dữ liệu lớn để giám sát tình hình dịch bệnh của người dân.

Ngành Bảo hiểm xã hội (BHXH) đang hoàn thiện Cơ sở dữ liệu quốc gia về bảo hiểm và phối hợp với Bộ Công an để đồng bộ hóa dữ liệu BHXH với dữ liệu dân cư, nhằm tích hợp thẻ bảo hiểm y tế (BHYT) vào căn cước công dân BHXH đã đạt được một số tiêu chí quan trọng, bao gồm 100% dịch vụ công trực tuyến mức độ 4 được cung cấp trên nhiều nền tảng công nghệ khác nhau và 100% người dân, doanh nghiệp sử dụng dịch vụ công trực tuyến được cấp mã định danh cùng xác thực điện tử Hệ thống thông tin của BHXH Việt Nam có liên quan đến 90% người dân và doanh nghiệp Cổng giám định BHYT trực tuyến kết nối với hơn 13.000 cơ sở khám chữa bệnh và hơn 500.000 tổ chức, doanh nghiệp trên toàn quốc, với gần 100 triệu lượt hồ sơ được xử lý hàng năm qua cổng giao dịch điện tử và Cổng dịch vụ công quốc gia.

Hiện nay, ngành Bảo hiểm xã hội (BHXH) đã phát triển khoảng 30 hệ thống ứng dụng, quản lý cơ sở dữ liệu cho khoảng 100 triệu công dân Hệ thống này hỗ trợ hơn 20.000 tài khoản thường xuyên truy cập, khai thác và sử dụng để thực hiện các nghiệp vụ liên quan.

BHXH Việt Nam đã phát triển hệ thống phần mềm quản lý thống nhất, giúp quản lý dữ liệu tập trung từ Trung ương, từ đó nâng cao độ chính xác và rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ cho đơn vị và người lao động Nhân viên ngành BHXH có thể khai thác các chương trình quản lý thu, sổ thẻ và chi chế độ trên trình duyệt internet, cho phép xử lý hồ sơ mọi lúc, mọi nơi Hướng tới mục tiêu văn phòng không giấy, ngành BHXH đã kết nối qua trục liên thông văn bản quốc gia, đảm bảo quy trình lập báo cáo và nhận công văn an toàn, bảo mật.

- Hệ thống Quản lý thu, sổ thẻ (https://tst.bhxh.gov.vn)

- Hệ thống Quản lý chính sách (https://tcs.bhxh.gov.vn)

- Hệ thống Kế toán tập trung (https://kttt.bhxh.gov.vn)

- Hệ thống Giám định BHYT (https://giamdinh.bhxh.gov.vn)

- Hệ thống Tiếp nhận và quản lý hồ sơ 3.0 (https://tnhs.bhxh.gov.vn)

- Hệ thống Thẩm định quyết toán (https://tdqt.bhxh.gov.vn)

- Cổng dịch vụ công (https://dichvucong.baohiemxahoi.gov.vn)

Ngoài ra, có các hệ thống phần mềm hỗ trợ quản lý điều hành như Thanh tra kiểm tra tại địa chỉ https://ttkt.baohiemxahoi.gov.vn, Quản lý nhân sự tại https://qlns.bhxh.gov.vn, và hệ thống quản lý khai thác hồ sơ lưu trữ.

Trang web chính thức của Bảo hiểm xã hội Việt Nam (https://hsdt.bhxh.gov.vn) và hệ thống eOffice (https://eoffice.vss.gov.vn) đều sử dụng chung tên miền và giao diện, đảm bảo tính thống nhất trong việc cung cấp thông tin điện tử trên toàn quốc.

Ngành Bảo hiểm xã hội (BHXH) đang đầu tư vào việc xây dựng và hoàn thiện hệ thống công nghệ thông tin (CNTT) theo định hướng Chính phủ số, tập trung vào khách hàng và tích hợp cấp quốc gia Hệ thống này hiện đại, đạt tiêu chuẩn quốc tế với quy trình nghiệp vụ tự động hóa cao, được vận hành bởi đội ngũ nhân lực CNTT chuyên nghiệp, nhằm đáp ứng nhu cầu đảm bảo an sinh xã hội quốc gia và nâng cao chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực BHXH và bảo hiểm y tế (BHYT).

2.2.2 Vai trò của hệ sinh thái BHXH số

Ứng dụng VssID được người dân đánh giá cao với 12 tiện ích nổi bật, mang lại sự thuận lợi trong việc khám chữa bệnh và thay thế thẻ BHYT giấy Ứng dụng giúp người dùng theo dõi quá trình đóng, mức tiền lương đóng BHXH, BHYT, BHTN, điều mà trước đây chỉ có thể biết khi nghỉ việc Ngoài ra, VssID còn cung cấp các tiện ích như tra cứu điểm thu, đại lý thu BHXH, cơ sở KCB BHYT và dịch vụ công BHXH, tạo điều kiện thuận lợi cho người tham gia.

Hỗ trợ giải đáp thắc mắc; KCB BHYT; quá trình đóng BHXH, BHYT, BHTN…

Việc thực hiện đồng bộ và toàn diện các giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) đã thúc đẩy chuyển đổi số, tối ưu hóa việc sử dụng và khai thác cơ sở dữ liệu (CSDL) của Ngành Các nền tảng công nghệ và trường dữ liệu được kết nối liên thông, phục vụ kịp thời và chính xác cho người dân và doanh nghiệp trong việc thu, giải quyết và chi trả chế độ, chính sách Điều này cũng nâng cao hiệu quả công tác kiểm tra, giám sát quản lý quỹ, góp phần phòng chống gian lận và trục lợi quỹ bảo hiểm xã hội (BHXH), bảo hiểm thất nghiệp (BHTN) và bảo hiểm y tế (BHYT).

Trước đây, người lao động chỉ biết thông tin về việc chủ sử dụng lao động đóng bảo hiểm xã hội (BHXH), bảo hiểm y tế (BHYT), và bảo hiểm thất nghiệp (BHTN) khi nghỉ việc, và thường gặp khó khăn khi phát hiện sai sót về mức đóng Việc theo dõi BHYT cũng chỉ được thực hiện thủ công, dẫn đến nhiều rắc rối như thẻ bị hỏng, rách hay mờ Hiện nay, với ứng dụng VssID - BHXH số, người tham gia có thể dễ dàng theo dõi quá trình đóng và hưởng các loại bảo hiểm Ứng dụng còn cung cấp giải đáp tức thì cho các thắc mắc qua hệ thống AI và cho phép sử dụng thẻ BHYT điện tử, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức Ngoài ra, người dân còn được giám sát nguồn quỹ BHYT thông qua cổng giám định trực tuyến với thông báo SMS về số tiền quỹ chi trả và đồng chi trả.

Nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng

Tiếp tục phát triển ứng dụng VssID – BHXH trên thiết bị di động, cung cấp tiện ích cho người tham gia và thụ hưởng chế độ BHXH, BHYT Đồng thời, ứng dụng đảm bảo bảo mật thông tin dữ liệu của người dùng và bổ sung nhiều tiện ích hữu ích.

Tiếp tục hoàn thiện dữ liệu công dân và dữ liệu người tham gia BHXH, BHXH Việt Nam sẽ phối hợp với Bộ Công An, Văn phòng Chính phủ và Bộ LĐ-TB&XH để hoàn thành kết nối kỹ thuật, nhằm xây dựng chức năng hoàn thiện cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư theo Đề án 06.

2.3 Nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng

Võ Nguyên Khanh (2011) đã thực hiện nghiên cứu với đề tài “Đánh giá sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ hành chính công khi ứng dụng tiêu chuẩn ISO tại Ủy ban nhân dân quận.” Nghiên cứu này nhằm phân tích mức độ hài lòng của người dân đối với các dịch vụ hành chính công, đặc biệt là khi áp dụng các tiêu chuẩn ISO, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện chất lượng dịch vụ công Kết quả nghiên cứu có thể giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của Ủy ban nhân dân quận và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dân.

Nghiên cứu tại Thành Phố Hồ Chí Minh đã phân tích tác động của các yếu tố đến sự hài lòng của người dân thông qua khảo sát 250 mẫu và sử dụng phần mềm SPSS Kết quả cho thấy có bốn nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng, bao gồm quy trình thủ tục (Beta=0,539), khả năng phục vụ (Beta=0,509), sự tin cậy (Beta=0,222) và cơ sở vật chất (Beta=0,153) Từ những phát hiện này, nghiên cứu đề xuất một số ý tưởng cho các cơ quan hành chính công nhằm nâng cao sự hài lòng của người dân.

Sự hài lòng của công dân là một vấn đề quan trọng, nhưng nghiên cứu hiện tại chỉ tập trung vào người dân Quận 1, do đó chưa thể đại diện cho các khu vực khác Hơn nữa, nguồn tài liệu trong nước về chủ đề này còn hạn chế, chủ yếu dựa vào các mô hình nghiên cứu từ nước ngoài.

Trần Tuấn Mãng và Nguyễn Minh Kiều (2011) đã tiến hành nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân về chất lượng dịch vụ internet-banking, sử dụng 400 phiếu khảo sát, trong đó 374 bảng câu hỏi được sử dụng sau khi làm sạch dữ liệu Nghiên cứu đã kiểm định thang đo để đảm bảo tính tin cậy và chính xác cho các giả thuyết Kết quả cho thấy cả năm nhân tố đều ảnh hưởng đến sự hài lòng, trong đó giao diện trang web có ảnh hưởng lớn nhất với hệ số Beta là 0,295.

Sự cảm thông (Beta= 0,238), ảnh hưởng thấp nhất là Sự đăng nhập và thao tác (Beta= 0,108).

Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và Quan Minh Nhựt (2015) về các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân đối với cơ chế một cửa liên thông tại quận Thốt Nốt, Thành phố Cần Thơ, đã khảo sát 130 mẫu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS Kết quả cho thấy ba nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân: Sự phản ánh và phương tiện hữu hình (Beta=0,346), Chất lượng nguồn nhân lực (Beta=0,413) và Tiến trình giải quyết hồ sơ (Beta=0,218) Nghiên cứu cũng đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao sự hài lòng của người dân tại bộ phận một cửa quận Thốt Nốt Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là kết quả chỉ phản ánh tình hình tại quận Thốt Nốt và không đại diện cho các cơ chế một cửa liên thông tại các quận khác.

Nghiên cứu của Bùi Văn Thụy (2019) về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại Đồng Nai cho thấy 62,9% biến thiên sự hài lòng được giải thích bởi sáu yếu tố: Sự hiệu quả (HQ), Bảo mật (BM), Sự đáp ứng (DU), Sự bảo đảm (BD), Sự đồng cảm (DC), và Ưu đãi (UD) Kết quả chỉ ra rằng Sự đồng cảm (DC) có tác động tích cực và mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng (Beta=0,404), tiếp theo là Sự đáp ứng (DU) với tác động mạnh thứ hai (Beta=0,297), trong khi Sự hiệu quả (HQ) có tác động tích cực nhưng yếu nhất (Beta=0,125) Nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ 432 khách hàng đang sử dụng dịch vụ E-Banking tại các ngân hàng thương mại trong tỉnh.

Nghiên cứu của Phan Ngọc Bảo An (2020) về sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại Vietcombank chi nhánh Cần Thơ đã khảo sát 394 mẫu và xác định bốn yếu tố độc lập: nhận thức về tính dễ sử dụng, tính hữu dụng, tin cậy bảo mật và hình ảnh ngân hàng Kết quả cho thấy cả bốn yếu tố đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Đặc biệt, nhận thức về tính hữu dụng và sự hài lòng của khách hàng cũng góp phần thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Tuy nhiên, nghiên cứu còn hạn chế khi chưa phản ánh đầy đủ các nhân tố liên quan đến dịch vụ số và tính tổng quát của mẫu chỉ tập trung vào lĩnh vực ngân hàng tại Cần Thơ.

Nguyễn Hoàng Giang (2020) đã thực hiện nghiên cứu về "Nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tại trung tâm dịch vụ việc làm Hậu Giang" và xác định bốn nhân tố chính: Sự tin cậy, Thái độ phục vụ, Năng lực nhân viên và Quy trình thủ tục Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, tác giả đã gửi 290 bảng câu hỏi và thu về 275 mẫu phù hợp để kiểm định Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS cho thấy cả bốn nhân tố đều có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, với hệ số Beta lần lượt là 0,547, 0,296, 0,223 và 0,203 Nghiên cứu cũng đưa ra một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là đối tượng khảo sát chỉ giới hạn ở những khách hàng có nhu cầu tìm việc làm, làm giảm tính đại diện tổng thể, và thiếu tài liệu tham khảo trong nước.

Bảng 2.2 Tổng hợp các nghiên cứu trong nước

STT Tác giả Bài nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng

Năm 2011, một nghiên cứu đã được thực hiện nhằm đánh giá mức độ hài lòng của người dân đối với dịch vụ hành chính công tại Ủy ban Nhân dân Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh, khi áp dụng tiêu chuẩn ISO Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể trong chất lượng dịch vụ, góp phần nâng cao trải nghiệm của người dân và tăng cường tính minh bạch trong quy trình hành chính Việc áp dụng tiêu chuẩn ISO không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn tạo niềm tin cho người dân vào hệ thống công quyền.

1 Quy trình thủ tục

Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ internet- banking của khách hàng cá nhân

4 Sự đăng nhập và thao tác

Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân đối với cơ chế một cửa liên thông tại quận Thốt Nốt, Thành phố Cần Thơ.

1 Sự phản ánh và phương tiện hữu hình

2 Chất lượng nguồn nhân lực

3 Tiến trình giải quyết hồ sơ

Sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại các ngân hàng thương mại ở Đồng Nai chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng Đầu tiên, chất lượng dịch vụ, bao gồm tính ổn định và tốc độ giao dịch, đóng vai trò then chốt Thứ hai, tính năng bảo mật và an toàn thông tin cũng là yếu tố quyết định, giúp khách hàng yên tâm khi sử dụng dịch vụ Thứ ba, giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng góp phần nâng cao trải nghiệm của khách hàng Cuối cùng, sự hỗ trợ khách hàng kịp thời và hiệu quả từ ngân hàng cũng ảnh hưởng lớn đến mức độ hài lòng.

Nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng cá nhân tại Vietcombank chi nhánh Cần Thơ

4 Hình ảnh ngân hàng

Nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tại trung tâm dịch vụ việc làm Hậu Giang

4 Quy trình thủ tục

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Nghiên cứu của Afroza Parvin (2014) về dịch vụ quản lý tiền gửi của các ngân hàng thương mại tại Bangladesh đã chỉ ra mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ này Nghiên cứu xác định năm yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng, bao gồm sự tin cậy, khả năng đáp ứng, sự đảm bảo, sự đồng cảm và yếu tố hữu hình Kết quả hồi quy cho thấy khả năng đáp ứng (Beta=0,207), sự đảm bảo (Beta=0,254) và yếu tố hữu hình (Beta=0,339) có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hài lòng của khách hàng.

Năm 2016, Khairani và Hati đã nghiên cứu ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng và hành vi của khách hàng trong lĩnh vực vận tải trực tuyến bằng cách áp dụng mô hình SEM với sáu giả thuyết Nghiên cứu chỉ ra rằng giá trị cảm nhận về giá cả, chất lượng dịch vụ và chất lượng dịch vụ điện tử có tác động tích cực và đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng Hơn nữa, sự hài lòng này cũng ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành và sự truyền miệng của khách hàng.

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

Dịch vụ quản lý tiền gửi của các ngân hàng thương mại của Bangladesh

5 Yếu tố hữu hình

Hati, S (2016) Ảnh hưởng của sự cảm nhận chất lượng dịch vụ đối với

Sự hài lòng và hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải trực tuyến.

3 Chất lượng dịch vụ điện tử

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Các nghiên cứu của các tác giả thường phản ánh kết quả từ từng tổ chức cụ thể và các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Trong đó, ba yếu tố chính là sự tin cậy, sự đáp ứng và cơ sở vật chất thường có tác động mạnh mẽ nhất đến mô hình này.

2.4 Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu của tác giả Parasuraman cùng các cộng sự, bài viết này tổng hợp và kế thừa những kiến thức từ cả trong và ngoài nước, nhằm xây dựng mô hình nghiên cứu hiệu quả.

Năm 1988, một nghiên cứu quan trọng đã chỉ ra 5 nhân tố cơ bản vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến thực tiễn hiện nay Các nghiên cứu sau này, như của Võ Nguyên Khanh (2011) và Bùi Văn Thụy, đã kế thừa và phát triển những yếu tố này, góp phần làm phong phú thêm hiểu biết về lĩnh vực liên quan.

Nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Giang (2020) chỉ ra rằng có năm nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong các tổ chức, bao gồm: Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, và Phương tiện hữu hình Các nhân tố này có mức độ tác động khác nhau đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó đặt ra những giả thuyết nghiên cứu cần được xem xét.

Phương tiện hữu hình

Sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số

Sự đồng cảm Năng lực phục vụ Khả năng đáp ứng

H1: Sự tin cậy có tác động cùng chiều (+) với sự hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ công BHXH số của cơ quan BHXH.

H2: Khả năng đáp ứng của cơ quan BHXH có tác động cùng chiều (+) với sự hài lòng khách hàng.

H3: Năng lực phục vụ của dịch vụ công BHXH số của cơ quan BHXH có tác động cùng chiều (+) với sự hài lòng khách hàng.

H4: Sự đồng cảm của chất lượng dịch vụ công BHXH số của cơ quan BHXH có tác động cùng chiều (+) với sự hài lòng khách hàng.

H5: Các thành phần phương tiện hữu hình của dịch vụ công BHXH số của cơ quan BHXH có tác động cùng chiều (+) với sự hài lòng khách hàng.

2.4.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Tác giả đã chỉ ra năm nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng đối với ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP.

HCM gồm: (1) Sự tin cậy, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm, (5) Phương tiện hữu hình (Sơ đồ 2.1).

Sơ đồ 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

(Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất)

Trong Chương 2, tác giả trình bày cơ sở lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng, bao gồm mô hình SERVQUAL và các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng Tác giả nhấn mạnh sự cần thiết nâng cao sự hài lòng của khách hàng trong hệ sinh thái BHXH số, đồng thời phân tích thực trạng sự hài lòng của khách hàng đối với ứng dụng này tại BHXH TP HCM Dựa trên nghiên cứu thực nghiệm, tác giả đề xuất mô hình ảnh hưởng của năm yếu tố chính đến sự hài lòng của khách hàng trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM.

Sự tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và các phương tiện hữu hình với tác động cùng chiều là những yếu tố quan trọng trong nghiên cứu Ở chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, bao gồm thiết kế nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và việc điều chỉnh thang đo.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM được thể hiện qua Sơ đồ 3.1.

Kiểm tra tương quan biến tổng, kiểm tra Cronbach’s alpha

Thảo luận kết quả và đề xuất đưa ra hàm ý quản trị

Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu

Phân tích nhân tố Đánh giá thang đo

Mô hình nghiên cứu & Thang đo sơ bộ

Phương pháp nghiên cứu định tính

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu định tính

Tác giả đã tiến hành phỏng vấn 5 chuyên gia trong lĩnh vực hành chính công tại BHXH TP HCM để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của công dân khi trải nghiệm hệ sinh thái BHXH số Dựa trên những thông tin thu thập được, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu cho đề tài này.

(Chi tiết tại dàn bài phỏng vấn chuyên gia – Tham khảo Phụ lục 1).

Để đảm bảo bảng câu hỏi phản ánh thực tế và thu thập thông tin chính xác, tác giả đã mời 10 khách hàng đang sử dụng hệ sinh thái BHXH số tham gia khảo sát Mục đích là kiểm tra tính phù hợp và dễ hiểu của các câu hỏi, cũng như xác định các yếu tố cần bổ sung và điều chỉnh.

(Chi tiết tại dàn bài thảo luận nhóm – Tham khảo Phụ lục 2).

3.2.2 Kết quả phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm

Kết quả phỏng vấn các chuyên gia chỉ ra rằng năm thành phần của mô hình nghiên cứu đều được đồng thuận Dựa trên những ý kiến này, tác giả tiến hành xây dựng bảng câu hỏi nhằm thu thập thông tin phục vụ cho nghiên cứu định lượng.

Kết quả từ thảo luận nhóm cho thấy rằng các ứng viên đều đồng ý với các thang đo sơ bộ được thiết kế từ các nghiên cứu trước đây Do đó, các câu hỏi trong thang đo này sẽ được giữ nguyên.

3.2.3 Nội dung khảo sát người dùng và mã hoá dữ liệu

Sau khi phỏng vấn các chuyên gia và thảo luận nhóm với các ứng viên, tác giả đã đề xuất các thang đo thứ bậc cho nghiên cứu Phương pháp khảo sát được áp dụng nhằm tìm hiểu quan điểm đánh giá của đối tượng khảo sát về ứng dụng hệ sinh thái BHXH số Nội dung bảng hỏi khảo sát được trình bày trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1 Mã hoá thang đo

STT Mã Nội dung Nguồn tham khảo

1 Thang đo Sự tin cậy

Khi cơ quan Bảo hiểm xã hội (BHXH) xác định thực hiện một nhiệm vụ vào thời gian cố định, họ sẽ tiến hành theo kế hoạch Chẳng hạn, khi nộp hồ sơ thu, chi qua giao dịch điện tử, cơ quan BHXH sẽ thông báo ngày hẹn trả kết quả và thực hiện trong khoảng thời gian đã định.

Cơ quan BHXH luôn thể hiện sự quan tâm chân thành đến khách hàng khi họ gặp vấn đề, sẵn sàng hỗ trợ giải quyết qua cả hình thức liên hệ trực tiếp lẫn trực tuyến.

Cơ quan BHXH đã cải tiến dịch vụ bằng cách minh bạch hóa và đơn giản hóa các thủ tục, giúp người dân dễ dàng nộp hồ sơ lần đầu.

4 TC4 Cơ quan BHXH thông báo tới khách hàng thời điểm giao dịch được tiến hành.

2 Thang đo Khả năng đáp ứng

Nhân viên hỗ trợ của cơ quan BHXH phục vụ khách hàng đúng thời gian, giải quyết vấn đề nhanh chóng.

6 DU2 Nhân viên hỗ trợ của cơ quan BHXH luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng.

Nhân viên hỗ trợ trong cơ quan BHXH không bao giờ thể hiện quá bận rộn nhằm không đáp ứng những yêu cầu từ khách hàng.

STT Mã Nội dung Nguồn tham khảo

3 Thang đo Năng lực phục vụ

8 NL1 Sự thể hiện của nhân viên hỗ trợ làm việc tại cơ quan BHXH ngày càng tạo sự tin tưởng nơi bạn.

9 NL2 Bạn cảm thấy an tâm về các thông tin cung cấp cho giao dịch với cơ quan BHXH.

10 NL3 Nhân viên hỗ trợ làm việc tại cơ quan BHXH bao giờ cũng tỏ ra lịch sự, nhã nhặn với khách hàng.

Nhân viên hỗ trợ làm việc tại cơ quan BHXH được trang bị đầy đủ kiến thức để đáp ứng và trả lời các câu hỏi của khách hàng.

4 Thang đo Sự đồng cảm

12 DC1 Hệ sinh thái BHXH số thể hiện sự quan tâm chu đáo đến từng khách hàng.

Hệ sinh thái BHXH số có những nhân viên hỗ trợ luôn quan tâm đến nhu cầu của cá nhân khách hàng.

14 DC3 Hệ sinh thái BHXH số luôn chú ý đặc biệt đến những mối quan tâm lớn nhất của khách hàng.

Nhân viên hỗ trợ của hệ sinh thái BHXH số thấu hiểu và cảm thông những yêu cầu đặc biệt của khách hàng.

5 Thang đo Phương tiện hữu hình

16 PT1 Ứng dụng hệ sinh thái BHXH số cung cấp các tiện ích đúng như cam kết.

Trần Tuấn Mãng & Nguyễn Minh

17 PT2 Những dịch vụ trên ứng dụng hệ sinh thái BHXH

STT Mã Nội dung Nguồn tham khảo số được thực hiện một cách nhanh chóng Kiều (2011)

18 PT3 Những giao dịch qua ứng dụng hệ sinh thái BHXH số luôn chính xác và an toàn.

19 PT4 Ứng dụng hệ sinh thái BHXH số được đăng nhập một cách dễ dàng và ít khi báo lỗi.

20 PT5 Thông tin giao dịch của Anh/Chị qua ứng dụng hệ sinh thái BHXH số luôn được bảo mật.

5 Sự hài lòng của khách hàng

21 HL1 Anh/ Chị hoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụ của hệ sinh thái BHXH số.

22 HL2 Anh/ Chị sẽ giới thiệu dịch vụ của hệ sinh thái

BHXH số cho những người xung quanh.

Tương lai, Anh/Chị sẽ tiếp tục sử dụng các dịch vụ được cung cấp bởi hệ sinh thái BHXH số của cơ quan BHXH.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

3.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu sơ cấp đã được thu thập thông qua việc lập phiếu và khảo sát từng khách hàng sử dụng dịch vụ của hệ sinh thái BHXH số tại dịch vụ hành chính công của BHXH TP HCM trong khoảng thời gian từ tháng 12 năm 2021 đến tháng 4 năm 2022.

Phương pháp chọn mẫu được áp dụng là chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là mẫu thuận tiện Đối tượng khảo sát là khách hàng sử dụng dịch vụ trong hệ sinh thái BHXH số tại dịch vụ hành chính công của BHXH TP HCM Phiếu khảo sát sẽ được cung cấp cho khách hàng trong quá trình họ sử dụng hệ sinh thái BHXH số.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện với kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho mỗi biến quan sát, theo Hair và cộng sự (1998) Để đảm bảo độ tin cậy của kết quả, việc thu thập dữ liệu cần tuân thủ tiêu chuẩn này.

Để đảm bảo tính hợp lý và chất lượng trong phân bố mẫu, nghiên cứu này sử dụng tổng số 23 biến quan sát Theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho mỗi biến, kích thước mẫu cần thiết được tính toán là n = 23 x 5 = 115 Do đó, tác giả đã quyết định chọn cỡ mẫu là 115.

200 để thỏa mãn được kích cỡ mẫu yêu cầu là 115.

3.3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc & Hoàng Trọng (2005).

Thống kê mô tả là phương pháp tổng hợp và trình bày số liệu nhằm ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế Qua việc thu thập thông tin và tạo ra các bảng thống kê, người nghiên cứu có thể phân tích và rút ra kết luận về các vấn đề đang được xem xét Điều này giúp làm rõ các tính chất của vấn đề nghiên cứu, từ đó đưa ra những nhận xét chính xác hơn.

Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập dựa trên các thuộc tính như giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi và thu nhập trung bình Phương pháp thống kê mô tả được áp dụng thông qua việc lập bảng tần suất và biểu diễn dưới dạng phần trăm.

3.3.2.2 Kiểm định độ tin cậy và đánh giá thang đo

Hệ số Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng để kiểm định độ tin cậy của thang đo Các thang đo đạt yêu cầu sẽ có hệ số tương quan biến tổng phù hợp, trong khi những biến quan sát không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ Một thang đo được coi là đạt yêu cầu khi có hệ số Cronbach’s Alpha đủ độ tin cậy, đảm bảo rằng kết quả thu được sẽ nhất quán khi thực hiện nhiều lần.

Phương pháp kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha.

Hệ số Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của các nhóm nhân tố và từng biến quan sát trong nhóm đó Theo Peterson (1994), giá trị của hệ số này thường nằm trong khoảng từ 0,7 đến 1,0, với mức 0,6 vẫn được chấp nhận cho cỡ mẫu nhỏ Bên cạnh đó, hệ số tương quan item total correlation giữa các biến quan sát cũng cần phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo tính chính xác trong thang đo.

Sử dụng công cụ phân tích giá trị hệ số Cronbach’s Alpha giúp loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu hoặc các thang đo không hợp lệ trong nghiên cứu, khi các điều kiện được thỏa mãn Điều này đảm bảo rằng các yếu tố giả được hình thành từ những biến này sẽ không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm định mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo, thông qua việc đánh giá tương quan của từng biến với toàn bộ hệ số và mối liên hệ giữa các biến với nhau Giá trị hệ số Cronbach’s Alpha cao cho thấy độ tin cậy và nhất quán của dữ liệu tốt hơn Các thang đo có hệ số từ 0,7 - 0,8 được coi là có thể sử dụng, trong khi những thang đo có hệ số từ 0,8 – 1,0 được đánh giá là thang tốt Do đó, trong nghiên cứu này, các thang đo có giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên được xem là đạt yêu cầu để sử dụng.

Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ cho thấy mức độ liên kết giữa các biến quan sát mà không chỉ ra biến nào cần loại bỏ hay giữ lại Việc quyết định loại bỏ biến nào cần dựa vào việc tính toán và phân tích hệ số tương quan của biến tổng.

Hệ số tương quan biến tổng (item total correlation):

Theo Khandker (2010), hệ số tương quan biến tổng phản ánh mối quan hệ giữa một biến và điểm trung bình của các biến khác trong cùng thang đo Hệ số này tỷ lệ thuận với mức độ tương quan của biến đó với các biến trong nhóm Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng, nếu hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát nhỏ hơn 0,3, chúng được coi là biến rác và không đủ tiêu chuẩn, do đó sẽ bị loại khỏi mô hình vì có sự tương quan kém hơn với các biến khác.

Sau khi áp dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, tác giả tiến hành phân tích EFA Phân tích EFA giúp ước lượng và thu nhỏ các tham số theo từng nhóm, cho phép các biến tương đồng hội tụ cùng nhau Phương pháp này hiệu quả trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến và xác định các tập hợp biến cần thiết Quy trình thực hiện phân tích EFA được thực hiện qua các bước đánh giá nhằm đảm bảo tính ý nghĩa thống kê.

Kiểm định trị số Kaiser - Meyer – Olkin (KMO):

Trị số KMO là chỉ số quan trọng để đánh giá tính thích hợp của các nhân tố trong phân tích, với KMO < 0,5 cho thấy phân tích có thể không phù hợp với dữ liệu khảo sát Ngược lại, nếu KMO nằm trong khoảng 0,5 - 1,0, dữ liệu được xem là phù hợp và phân tích nhân tố có ý nghĩa Hệ số tải nhân tố (Factor loading - FL) cũng cần được đánh giá để xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố trong mô hình.

Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2009), hệ số tải nhân tố (factor loading) phản ánh mối quan hệ giữa các nhân tố và biến quan sát, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ ý nghĩa của phân tích nhân tố khám phá (EFA) Để đảm bảo tính chính xác, factor loading cần đạt các mức tối thiểu: >0,3 là mức chấp nhận được, >0,4 là quan trọng, và >0,5 là có ý nghĩa thực tiễn, đặc biệt khi kích thước mẫu từ 350 trở lên Đối với kích thước mẫu khoảng 100, factor loading nên đạt >0,55; còn với kích thước mẫu từ 100 đến 350, mức factor loading nằm trong khoảng 0,3 - 0,5 Do đó, để nghiên cứu có ý nghĩa thống kê tốt, hệ số tải các nhân tố cần đạt ≥ 0,5 Bên cạnh đó, việc đánh giá giá trị Eigenvalue cũng rất quan trọng trong quá trình phân tích.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả đặc điểm mẫu khảo sát

Tác giả đã gửi 250 bảng câu hỏi và nhận lại 219 câu trả lời Sau khi sàng lọc, 32 phiếu không đạt yêu cầu do thiếu thông tin và câu trả lời Cuối cùng, tổng số phiếu khảo sát đủ tiêu chuẩn cho nghiên cứu là 187.

Kết quả thống kê mô tả đặc điểm mẫu theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng được thể hiện trong Bảng 4.1.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu Giới tính Tần số khảo sát Tỷ lệ khảo sát

Trung cấp, Cao đẳng 57 30.5% Đại học 110 58.8%

Thu nhập trung bình tháng

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Trong số 187 ứng viên tham gia khảo sát, có 119 ứng viên nam chiếm 63,6% và 68 ứng viên nữ chiếm 36,4% Điều này cho thấy tỷ lệ nam giới tham gia trả lời cao hơn so với nữ giới.

Độ tuổi của khách hàng sử dụng dịch vụ BHXH chủ yếu nằm trong khoảng từ 20 đến 55 tuổi, chiếm hơn 86% tổng số Đặc biệt, nhóm dưới 25 tuổi, bao gồm lao động phổ thông và những người mới tốt nghiệp, chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ Điều này phản ánh thực tế rằng khách hàng quan tâm đến dịch vụ BHXH thường là những người đang trong độ tuổi lao động.

Trong khảo sát, trình độ học vấn của khách hàng cho thấy 58,8% có trình độ đại học, chiếm tỷ lệ cao nhất Tiếp theo, 30,5% khách hàng có trình độ trung cấp và cao đẳng Kết quả này phản ánh thực tế rằng khách hàng chủ yếu có trình độ đại học.

Theo khảo sát, khách hàng sử dụng dịch vụ hệ sinh thái BHXH số tại TP.HCM có thu nhập trung bình tháng chủ yếu nằm trong khoảng 10 – 20 triệu đồng, đây là mức thu nhập phổ biến nhất trong nhóm khách hàng này.

Bảng dữ liệu thống kê cho thấy chưa có kết luận rõ ràng về sự khác biệt trong mức độ hài lòng giữa các nhóm Giới tính, Trình độ học vấn, Độ tuổi và Thu nhập trung bình Các kiểm định tiếp theo sẽ được thực hiện trong nghiên cứu.

Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Theo lý thuyết trong Chương 3, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng dưới 0,3 sẽ không đạt yêu cầu Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,95 có thể được sử dụng Kết quả thu được như sau.

4.2.1 Thang đo Sự tin cậy

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Sự tin cậy

Cronbach's Alpha Số biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng hiệu chỉnh

Cronbach's Alpha nếu loại biến

Theo Bảng 4.2, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Sự tin cậy có giá trị 0,843, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đạt yêu cầu theo lý thuyết về Cronbach’s Alpha Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,843, cho thấy không có biến quan sát nào bị loại Ngoài ra, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh cho thấy tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, đạt mức tối thiểu Do đó, thang đo Sự tin cậy được xác nhận đạt yêu cầu về độ tin cậy và sẵn sàng cho các bước nghiên cứu tiếp theo.

4.2.2 Thang đo Khả năng đáp ứng

Theo Bảng 4.3, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Khả năng đáp ứng đạt giá trị 0,423, thấp hơn khoảng 0,6 – 0,95, cho thấy mức độ tin cậy chưa đạt yêu cầu.

Giá trị kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến Khả năng đáp ứng không đạt yêu cầu, với tất cả các biến quan sát có tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0,3 Do đó, thang đo Khả năng đáp ứng không đáp ứng tiêu chí về độ tin cậy và không được tiếp tục áp dụng trong các bước nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Khả năng đáp ứng

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) 4.2.3 Thang đo Năng lực phục vụ

Theo Bảng 4.4, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Năng lực phục vụ đạt giá trị 0,773, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, đáp ứng yêu cầu về Cronbach’s Alpha Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,773, cho thấy không có biến quan sát nào cần loại bỏ Hơn nữa, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, đảm bảo mức độ tin cậy Do đó, thang đo Năng lực phục vụ được xác nhận đạt yêu cầu và bốn biến này sẽ tiếp tục được thực hiện trong các bước nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Năng lực phục vụ

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) 4.2.4 Thang đo Sự đồng cảm

Theo Bảng 4.5, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Sự đồng cảm đạt giá trị 0,828, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, phù hợp với tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha khi loại biến đều nhỏ hơn 0,828, cho thấy không có biến quan sát nào cần loại bỏ Hơn nữa, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh cho thấy tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, đáp ứng yêu cầu tối thiểu Do đó, thang đo Sự đồng cảm đạt độ tin cậy cần thiết để tiếp tục thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Sự đồng cảm

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) 4.2.5 Thang đo Phương tiện hữu hình

Theo Bảng 4.6, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Phương tiện hữu hình lần 1 đạt giá trị 0,534, không nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, không đáp ứng yêu cầu Cronbach’s Alpha theo lý thuyết Đồng thời, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của hai biến quan sát PT1 và PT2 nhỏ hơn 0,3, do đó hai biến này sẽ bị loại bỏ để tiếp tục xử lý dữ liệu nhằm đạt được giá trị Cronbach’s Alpha lần 2.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Phương tiện hữu hình

Phương tiện hữu hình 1 15.45 3.701 231 522

Theo Bảng 4.7, chỉ số đánh giá độ tin cậy của biến Phương tiện hữu hình lần 2 đạt 0,720, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, cho thấy giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,720, chứng tỏ không có biến quan sát nào bị loại Hơn nữa, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3, đáp ứng mức tối thiểu Do đó, thang đo Phương tiện hữu hình lần 2 đạt yêu cầu về độ tin cậy và có thể tiến hành các bước tiếp theo của nghiên cứu.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Phương tiện hữu hình

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) 4.2.6 Thang đo Sự hài lòng của khách hàng

Theo Bảng 4.8, chỉ số đánh giá độ tin cậy với biến Sự hài lòng đạt 0,772, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, cho thấy giá trị Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,772, chứng tỏ không có biến quan sát nào bị loại Hơn nữa, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,3, xác nhận thang đo Sự hài lòng đạt yêu cầu về độ tin cậy và đủ điều kiện để tiến hành các bước tiếp theo của nghiên cứu.

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến Sự hài lòng

Kết quả phân tích độ tin cậy cho thấy có một thang đo bị loại bỏ là Khả năng đáp ứng, cùng với hai biến quan sát là Phương tiện hữu hình 1 và 2 Các biến quan sát còn lại đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và sẽ được giữ lại để phục vụ cho các phân tích tiếp theo.

Dưới đây là Bảng 4.9 tổng hợp các kết quả chỉ số đánh giá độ tin cậy.

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

Giá trị Cronbach’s Alpha Điều kiện đạt yêu cầu Đánh giá

Thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy

Phương tiện hữu hình 3 0,786

4.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến độc lập

Theo nội dung trong Chương 3 về phương pháp nghiên cứu, sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha, các thang đo và biến quan sát đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy sẽ được áp dụng trong bước phân tích nhân tố khám phá EFA Các tiêu chí cụ thể sẽ được sử dụng để đảm bảo tính chính xác của quá trình này.

- Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,5 ≤ KMO ≤ 1

- Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s ≤ 0,05

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5

Để đảm bảo tính hợp lệ của phân tích nhân tố khám phá EFA, tổng phương sai trích giải thích phải đạt ít nhất 50% và hệ số Eigenvalue phải lớn hơn 1 Kết quả của EFA đối với các biến độc lập sẽ được trình bày dưới đây.

 Kiểm định KMO và Barlett

Theo kết quả kiểm định, giá trị KMO là 0,791 nằm trong khoảng 0,5 đến 1, cùng với giá trị Sig của kiểm định Bartlett là 0,00, nhỏ hơn 0,05 Điều này cho thấy dữ liệu của mô hình phù hợp với các phương pháp phân tích nhân tố Hơn nữa, có ít nhất một cặp trong số 15 biến quan sát có mối liên hệ với nhau, chứng tỏ ma trận tương quan không phải là ma trận đơn vị Vì vậy, việc phân tích nhân tố là hợp lý.

Bảng 4.10: KMO và Bartlett's Test các biến độc lập

Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin 791

Kết quả phân tích tổng phương sai trích các biến độc lập cho thấy có 04 nhân tố hình thành với Eigenvalue của nhân tố thứ 04 là 1,536, vượt mức 01, cho thấy việc trích nhân tố là có giá trị Tổng phương sai trích đạt 65,241% từ 15 biến quan sát, cho thấy 4 nhân tố này giải thích được 65,241% sự biến thiên của dữ liệu Tỷ lệ phần trăm phương sai trích trên 50% được coi là đạt yêu cầu, do đó phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp và có giá trị cho các bước nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.11: Tổng phương sai trích các biến độc lập

Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải

Phương sai cộng dồn % Tổng % phương sai

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) 4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá với biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng được xác định qua các biến quan sát HL1, HL2 và HL3 Phân tích nhân tố cho thấy kết quả rõ ràng được thể hiện trong các bảng dưới đây.

Bảng 4.12: KMO và Bartlett's Test biến phụ thuộc

Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin 694

Từ Bảng 4.12, cho thấy giá trị kiểm định Barlett’s có Sig = 0,000 < 0,05, giá trị 0,5 ≤ KMO = 0,694 ≤ 1 Vì vậy việc phân tích nhân tố là phù hợp.

Bảng 4.13: Tổng phương sai trích biến phụ thuộc