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 sau khi gia nhập WTO, Việt Nam cần thực hiện các cam kết với các tổ chức như APEC và ASEAN Một yếu tố quan trọng để thu hút đầu tư là xây dựng hành lang pháp lý vững chắc và môi trường đầu tư thông thoáng, với thủ tục hành chính đầy đủ và rút gọn Việc đơn giản hóa các thủ tục hành chính, 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 quốc gia và toàn cầu.

Việc ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong quản lý hiện nay là cần thiết, đặc biệt là việc triển khai hệ sinh thái BHXH số, góp phần vào sự phát triển của nhiều quốc gia tiên tiến Chuyển đổi số tại BHXH Thành phố đã tạo ra bước đột phá trong cải cách thủ tục hành chính, với các thủ tục hồ sơ điện tử mang lại nhiều lợi ích như tiết kiệm thời gian, chi phí và nhân lực, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước Hệ sinh thái BHXH số được cộng đồng quốc tế và doanh nghiệp đánh giá cao, thúc đẩy quá trình hội nhập kinh tế toàn cầu của Việt Nam Tuy nhiên, cần có cái nhìn tổng thể về cải cách thủ tục hành chính và chuyển đổi số để 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 sự hài lòng của tổ chức và công dân, thông qua việc xác định tiêu chí đánh giá và phương pháp thu thập thông tin một cách khoa học.

Việc thu thập và tổng hợp cảm nhận từ tổ chức và công dân sử dụng dịch vụ sẽ cung cấp dữ liệu khách quan về tiến độ 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 hiệu quả hơn.

Tác giả đã chọn nghiên cứu về “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 tìm hiểu 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 của đề tài 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 đưa ra các giải pháp nhằm cải thiện 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 hàngđối 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 rất quan trọng Nghiên cứu sẽ giúp xác định rõ ràng tác động của từng nhân tố, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng và nâng cao chất lượng dịch vụ.

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

Nghiên cứu này 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 Bảo hiểm xã hội TP HCM Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã và đang sử dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại Bảo hiểm xã hội TP HCM.

Nội dung bài viết đề cập đến nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng, trong đó tác giả kế thừa mô hình SERVQUAL (1988) và Võ Nguyên Khanh (2011) để xác định 5 nhân tố chính: 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 nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.

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

Khung 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 công tác 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 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng và hiệu chỉnh thang đo của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu Giai đoạn đầu tiên tập trung vào việc phân tích chính sách, văn bản pháp luật và quy trình thủ tục hành chính công về bảo hiểm xã hội (BHXH) tại TP.HCM, từ đó hình thành cơ sở lý thuyết cho các giả thuyết nghiên cứu Tiếp theo, tác giả phỏng vấn các tổ chức và công dân sử dụng BHXH số cùng cán bộ BHXH tại TP.HCM để tìm hiểu sâu hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và điều chỉnh thang đo cho phù hợp với 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 để đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người dùng 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 thông qua phần mềm SPSS 20, bao gồm kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với kiểm định F và hệ số Sig Đồng thời, nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định T-Test và ANOVA nhằm xác định sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng giữa các nhóm người dùng.

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 nghiên cứu tổng quan về ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người dùng, từ đó cải thiện vai trò cung ứng dịch vụ và tăng cường kết nối với người dùng Đề tài này thực hiện kiểm định thực nghiệm các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng BHXH số, dựa trên việc kế thừa và điều chỉnh 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, có thể định hướng các giải pháp nâng cao chất lượng cung ứng dịch vụ và cải thiện hiệu quả công tác cải cách hành chính trong lĩnh vực BHXH.

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

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, mang đến tiện ích cho người tham gia và thụ hưởng chế độ BHXH, BHYT Ứng dụng này không chỉ bảo mật thông tin dữ liệu cá nhân mà còn bổ sung thêm nhiều tính năng hữu ích cho người dùng.

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, 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 về các dịch vụ hành chính công sau khi áp dụng các tiêu chuẩn ISO, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự cần thiết của việc cải tiến quy trình hành chính để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của cộng đồng.

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 yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng: 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) Nghiên cứu cũng đề xuất một số ý tưởng cho 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, tuy nhiên nghiên cứu chỉ được thực hiện tại Quận 1, không đại diện cho các khu vực khác Tài liệu trong nước về chủ đề này còn hạn chế, chủ yếu dựa vào các mô hình nghiên cứu quốc tế Trần Tuấn Mãng và Nguyễn Minh Kiều (2011) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ internet-banking của khách hàng cá nhân, với 400 phiếu khảo sát ban đầu, sau khi làm sạch dữ liệu chỉ còn 374 bảng câu hỏi hợp lệ Các tác giả đã kiểm định thang đo để đảm bảo tính tin cậy và chính xác cho các giả thuyết, và 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 Beta=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 sử dụng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu Kết quả cho thấy ba nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dân, bao gồm: 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 đối với bộ phận một cửa quận Thốt Nốt Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là kết quả chỉ đại diện cho cơ chế một cửa liên thông tại quận Thốt Nốt, không thể áp dụng cho các cơ chế và quận khác.

Bùi Văn Thụy (2019) đã tiến hành nghiên cứu 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, sử dụng dữ liệu từ 432 khách hàng Kết quả cho thấy 62,9% sự biến thiên trong sự hài lòng được giải thích bởi 6 yếu tố: Hiệu quả (HQ), Bảo mật (BM), Đáp ứng (DU), Bảo đảm (BD), Đồng cảm (DC), và Ưu đãi (UD) Trong đó, yếu tố Đồng cảm (DC) có tác động tích cực và mạnh nhất đến sự hài lòng (Beta=0,404), tiếp theo là Đáp ứng (DU) với tác động thứ hai (Beta=0,297), và Hiệu quả (HQ) có tác động yếu nhất (Beta=0,125).

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 sử dụng dữ liệu từ 394 mẫu Mô hình nghiên cứu bao gồm bốn biến 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 nhân tố này đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, trong đó nhận thức về tính hữu dụng và sự hài lòng cũng tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các nhân tố được xem xét chưa hoàn toàn đại diện cho các dịch vụ số và tính tổng quát của mẫu chỉ phản ánh trong lĩnh vực ngân hàng tại Cần Thơ.

Nguyễn Hoàng Giang (2020) nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại trung tâm dịch vụ việc làm Hậu Giang, xác định 4 yếu tố chính: Sự tin cậy, Thái độ phục vụ, Năng lực nhân viên và Quy trình thủ tục Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, gửi 290 bảng câu hỏi và thu về 275 mẫu hợp lệ Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS cho thấy cả 4 yếu tố đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, với Sự tin cậy (Beta=0,547) là yếu tố quan trọng nhất, tiếp theo là Thái độ phục vụ (Beta=0,296), Năng lực nhân viên (Beta=0,223) và Quy trình thủ tục (Beta=0,203) Nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tuy nhiên cũng chỉ ra rằng đối tượng khảo sát chỉ giới hạn ở khách hàng tìm việc, dẫn đến tính đại diện chưa cao 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

Đánh giá sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ hành chính công tại Ủy ban Nhân dân quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh đã được thực hiện vào năm 2011, tập trung vào việc ứng dụng tiêu chuẩn ISO Nghiên cứu này nhằm xác định mức độ hài lòng của người dân với chất lượng dịch vụ và hiệu quả của các quy trình hành chính được cải tiến thông qua tiêu chuẩn quốc tế Kết quả cho thấy việc áp dụng tiêu chuẩn ISO đã góp phần nâng cao sự hài lòng của người dân, đồng thời cải thiện tính minh bạch và hiệu quả trong các dịch vụ hành chính công.

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 trực tuyến, bao gồm tính ổn định và tốc độ truy cập, đóng vai trò then chốt trong trải nghiệm của người dùng Thứ hai, tính năng bảo mật và an toàn thông tin cũng là yếu tố không thể thiếu, giúp khách hàng yên tâm khi thực hiện giao dịch Bên cạnh đó, sự thân thiện và dễ sử dụng của giao diện ứng dụng ngân hàng điện tử cũng góp phần nâng cao sự hài lòng Cuối cùng, sự hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả khi có vấn đề xảy ra sẽ tạo ra ấn tượng tích cực và khuyến khích khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ.

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

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

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Nghiên cứu của Afroza Parvin (2014) về dịch vụ quản lý tiền gửi tại các ngân hàng thương mại ở Bangladesh đã chỉ ra mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân Nghiên cứu xác định năm nhân 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 từ mô hình 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 sự hài lòng của khách hàng.

Năm 2016, Khairani và Hati đã tiến hành nghiên cứu "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" bằng cách áp dụng 6 giả thuyết vào mô hình SEM Nghiên cứu xác định rằng chất lượng dịch vụ và chất lượng dịch vụ ứng dụng vận tải trực tuyến có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng Các ý định hành vi được xem xét bao gồm lòng trung thành và sự truyền miệng Kết quả cho thấy rằng giá trị cảm nhận về giá cả, chất lượng dịch vụ và chất lượng dịch vụ điện tử đều có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, đồng thời sự hài lòng này cũng ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành và sự truyền miệng của khách hàng.

Bảng 2.3 Tổng hợp các nghiên cứu nước ngoài STT Tác giả Bài nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng

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

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

Nghiên cứu của các tác giả thường phản ánh kết quả từ các tổ chức cụ thể, với các yếu tố khác nhau tác động 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 ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến mô hình này.

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước đây của tác giả Parasuraman cùng các cộng sự, mô hình nghiên cứu được phát triển đã kế thừa và phát triển từ các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước.

Năm 1988, đã có 5 nhân tố cơ bản được xác định, và những nhân tố này vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến các nghiên cứu hiện nay Các nghiên cứu kế thừa và phát triển dựa trên những yếu tố này, trong đó có những công trình của các nhà nghiên cứu trong nước như Võ Nguyên Khanh (2011) và Bùi Văn Thụy.

Nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Giang (2020) chỉ ra rằng có năm nhân tố chính 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 Những nhân tố này tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng theo cách khác nhau, từ đó hình thành các giả thuyết nghiên cứu cần được xem xét.

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 đề xuất năm nhân tố 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, bao gồm: (1) Sự tin cậy, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm, và (5) Phương tiện hữu hình.

Sơ đồ 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

(Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất)

Sự đồng cảm Phương tiện hữu hình

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

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 nhân 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 và 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 các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng, xác định năm yếu tố chính cần xem xét.

Sự tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và các phương tiện hữu hình với tác động tích cực là những yếu tố quan trọng trong nghiên cứu Trong 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 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 trình bày qua Sơ đồ 3.1.

Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu

Khảo sát chính thức Đánh giá thang đo

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

Kiểm tra EFA Phân tích nhân tố

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

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 từ BHXH TP HCM nhằm khám phá các yếu tố tác động 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 một 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 đúng 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 để thu thập ý kiến góp ý và điều chỉnh bảng câu hỏi, nhằm kiểm tra tính phù hợp và sự dễ hiểu của các câu hỏi, cũng như xác định những 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 với các chuyên gia chỉ ra rằng có 5 thành phần chính trong mô hình nghiên cứu mà tất cả đều đồng thuận Tiếp theo, tác giả tiến hành xây dựng bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu định lượng.

Kết quả từ cuộc thảo luận nhóm cho thấy các thang đo sơ bộ, được thiết kế dựa trên các nghiên cứu trước đây, đều nhận được sự đồng thuận từ các ứng viên Các câu hỏi trong thang đo này đã được giữ nguyên sau khi thảo luận.

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

Sau khi phỏng vấn các chuyên gia và thảo luận với ứng viên, tác giả đề xuất các thang đo thứ bậc cho nghiên cứu Phương pháp khảo sát được sử dụng để tìm hiểu quan điểm đánh giá của đối tượng 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 công việc trong thời gian cố định, họ sẽ tiến hành theo kế hoạch đã định 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 nhất định.

Khi khách hàng gặp vấn đề, cơ quan BHXH luôn thể hiện sự quan tâm chân thành và sẵn sàng hỗ trợ giải quyết, bất kể bạn liên hệ trực tiếp hay qua hình thức trực tuyến.

Cơ quan BHXH đã triển khai dịch vụ từ những ngày đầu, nhằm minh bạch hóa và đơn giản hóa các thủ tục, giúp người dân thuận tiện hơn trong việc 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 được thu thập thông qua phiếu khảo sát từng khách hàng sử dụng dịch vụ hệ sinh thái BHXH số tại DVHCC 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 phương pháp thuận tiện Đối tượng khảo sát là những khách hàng đang 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 dựa trên kích thước mẫu tối thiểu, theo Hair và cộng sự (1998), cần ít nhất 5 mẫu cho mỗi biến quan sát Để đạt được kết quả chính xác, kích thước mẫu lý tưởng nên lớn hơn mức tối thiểu này.

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

Thống kê mô tả là tập hợp các phương pháp dùng để mô tả, đo lường và trình bày số liệu trong lĩnh vực kinh tế Việc trình bày và thu thập thông tin thống kê tạo ra các bảng số liệu, từ đó phân tích và rút ra kết luận Điều này giúp thể hiện các đặc điểm của vấn đề nghiên cứu và đưa ra nhận xét cho các vấn đề được xem xét.

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 trình bày kết quả 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 Những thang đo đạt yêu cầu sẽ có hệ số tương quan biến tổng phù hợp, trong khi các biến quan sát không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ Về mặt ý nghĩa, một thang đo được coi là đạt yêu cầu khi có hệ số Cronbach’s Alpha đủ độ tin cậy, cho phép thu được kết quả nhất quán qua các lần lặp lại.

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 bên trong nhóm đó Hệ số này được sử dụng để kiểm định thống kê mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo Theo Peterson (1994), giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0,7 đến 1,0, trong khi đối với cỡ mẫu nhỏ, hệ số 0,6 vẫn có thể chấp nhận Bên cạnh đó, hệ số tương quan item total correlation giữa các biến quan sát cần phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo tính chính xác của thang đo.

Sử dụng công cụ phân tích giá trị hệ số Cronbach’s Alpha, việc thỏa mãn các điều kiện sẽ giúp loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu và các thang đo không chính xác trong nghiên cứu, từ đó ngăn chặn sự hình thành các yếu tố giả mạo.

Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng để kiểm định mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo Hệ số này đánh giá mối liên hệ giữa từng biến quan sát và toàn bộ hệ thống biến, cũng như mối quan hệ giữa các biến với nhau Giá trị Cronbach’s Alpha cao cho thấy độ tin cậy và tính nhất quán của dữ liệu cũng tăng theo Các thang đo có hệ số từ 0,7 đến 0,8 được xem là sử dụng được, trong khi các thang đo từ 0,8 đến 1,0 được coi là tốt Do đó, trong nghiên cứu này, các thang đo có giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên được coi là đạt yêu cầu để sử dụng.

Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ cho thấy sự liên kết giữa các biến quan sát mà không xác định biến nào nên giữ lại hoặc loại bỏ Việc quyết định loại bỏ biến nào cần dựa trên việc tính toán và phân tích hệ số tương quan biến tổng.

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

Theo Khandker (2010), hệ số tương quan biến tổng phản ánh mối tương quan của một biến so với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo Hệ số này tỉ lệ thuận với sự tương quan giữa biến đó và các biến khác trong nhóm Các nghiên cứu trước đây cho thấy, nếu hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát nhỏ hơn 0,3, chúng được coi là biến rác, không đạt yêu cầu và sẽ bị loại khỏi mô hình do có tương quan kém hơn so với các biến khác.

Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, tác giả tiến hành phân tích EFA để ước lượng và thu nhỏ các tham số theo nhóm Phân tích EFA giúp tìm ra 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 ý nghĩa thống kê.

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

Trị số KMO là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của các nhân tố trong phân tích, với KMO < 0,5 cho thấy phân tích có thể không thích hợp với dữ liệu khảo sát Ngược lại, nếu KMO nằm trong khoảng 0,5 - 1,0, dữ liệu được coi là phù hợp và phân tích nhân tố sẽ có ý nghĩa Bên cạnh đó, việc đánh giá hệ số tải nhân tố (Factor loading – FL) cũng rất cần thiết để xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố.

Theo Hair và cộng sự (2009), hệ số tải nhân tố (factor loading) thể hiện mối quan hệ giữa nhân tố và biến quan sát, là chỉ tiêu quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá EFA Hệ số này phụ thuộc vào kích thước mẫu khảo sát và mục đích nghiên cứu Cụ thể, factor loading > 0,3 được coi là mức tối thiểu, > 0,4 là quan trọng và > 0,5 có ý nghĩa thực tiễn với kích thước mẫu ≥ 350 Đối với kích thước mẫu khoảng 100, cần chọn factor loading > 0,55; trong khi đó, với kích thước mẫu từ 100 đến 350, hệ số này nên nằm trong khoảng 0,3 - 0,5 Để đảm bảo nghiên cứu có ý nghĩa thống kê tốt, factor loading cần đạt ≥ 0,5.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả đặc điểm mẫu khảo sát

Tác giả đã gửi 250 bảng câu hỏi và thu về 219 câu trả lời Sau khi tiến hành sàng lọc, 32 phiếu không đủ tiêu chuẩn do thiếu thông tin và câu trả lời, do đó tổng số phiếu khảo sát hợp lệ cho nghiên cứu còn lại 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% Tỷ lệ nam giới tham gia trả lời cao hơn đáng kể so với nữ giới.

Độ tuổi từ 20 đến 55 chiếm tỷ lệ lớn nhất trong nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ bảo hiểm xã hội, với hơn 86% tổng số người tham gia Những người dưới 25 tuổi, chủ yếu là lao động phổ thông hoặc mới tốt nghiệp, chỉ chiếm một 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 mẫu khảo sát, trình độ học vấn của khách hàng cho thấy 58,8% có trình độ đại học, đứng thứ hai là trình độ trung cấp, cao đẳng với tỷ lệ 30,5% Kết quả này phản ánh thực tế rằng phần lớn khách hàng có trình độ học vấn chủ yếu là đại học.

Theo khảo sát, khách hàng có thu nhập trung bình tháng từ 10 – 20 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất trong số những người sử dụng dịch vụ hệ sinh thái BHXH số tại TP.HCM Mức thu nhập này được coi là phổ biến nhất trong nhóm khách hàng này.

Bảng dữ liệu thống kê mô tả 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 tiến hành trong nghiên cứu này.

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 với 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 đạt giá trị 0,843, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, phù hợp với yêu cầu 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 cần loại bỏ Hơn nữa, giá trị tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, vượt mức tối thiểu Do đó, thang đo Sự tin cậy đạt yêu cầu về độ tin cậy, cho phép tiến hành các bước tiếp theo của nghiên cứu.

4.2.2 Thang đo Khả năng đáp ứng

Theo Bảng 4.3, chỉ số đánh giá độ tin cậy cho biến Khả năng đáp ứng là 0,423, giá trị này thấp hơn khoảng 0,6 – 0,95.

Giá trị Cronbach’s Alpha của biến Khả năng đáp ứng không đạt yêu cầu, với hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều nhỏ hơn mức tối thiểu 0,3 Do đó, thang đo Khả năng đáp ứng không đảm bảo độ tin cậy và không được tiếp tục thực hiện 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, phù hợp với yêu cầu lý thuyết 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, đáp ứng mức tối thiểu Do đó, thang đo Năng lực phục vụ được xác định là đáng tin cậy và bốn biến này sẽ tiếp tục được nghiên cứu trong các bước 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

Kết quả từ Bảng 4.5 cho thấy 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 nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,828, chứng tỏ 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 có giá trị lớn hơn 0,3, đạt mức tối thiểu yêu cầu Do đó, thang đo Sự đồng cảm được xác nhận đạt độ tin cậy và sẵn sàng cho 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, nằm ngoài khoảng 0,6 – 0,95 theo yêu cầu lý thuyết về Cronbach’s Alpha Đồng thời, giá trị tương quan giữa biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát PT1 và PT2 nhỏ hơn 0,3, do đó hai biến quan sát này sẽ bị loại bỏ để tiến hành xử lý dữ liệu và tính toán giá trị Cronbach’s Alpha lần 2.

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

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, vì vậy không có biến quan sát nào bị loại Kết quả cũng cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị tương quan 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 của biến Sự hài lòng đạt 0,772, nằm trong khoảng 0,6 – 0,95, phù hợp với yêu cầu lý thuyết về Cronbach’s Alpha Tất cả các giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,772, cho thấy không có biến quan sát nào cần loại bỏ Ngoài ra, giá trị tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, đảm bảo thang đo Sự hài lòng đạt yêu cầu về độ tin cậy, cho phép 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 là Khả năng đáp ứng, cùng với hai biến quan sát 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

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 Chương 3 về phương pháp nghiên cứu, sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, các thang đo và biến quan sát đạt độ tin cậy sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA Các tiêu chuẩn cụ thể cho quá trình này cũng sẽ được trình bày rõ ràng.

- 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

Tổng phương sai trích giải thích phải đạt tối thiểu 50% và hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 Dưới đây là kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập.

 Kiểm định KMO và Barlett

Theo kết quả kiểm định từ Bảng 4.10, giá trị KMO đạt 0,791 nằm trong khoảng 0,5 đến 1, và giá trị kiểm định Bartlett có Sig là 0,00, nhỏ hơn 0,05, cho thấy dữ liệu của mô hình phù hợp với các phương pháp phân tích nhân tố Điều này khẳng định rằng ít nhất một cặp trong số 15 biến quan sát có mối liên hệ với nhau, nghĩa là ma trận tương quan không phải là ma trận đơn vị.

Vì thế, việc phân tích nhân tố lúc này là phù hợp

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

Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin 791

 Tổng phương sai trích

Kết quả phân tích tổng phương sai trích cho thấy có 04 nhân tố hình thành, với Eigenvalue của nhân tố thứ 04 là 1,536, lớn hơn 01, chứng tỏ 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 65,241% sự biến thiên của dữ liệu Tỷ lệ phần trăm phương sai trích trên 50% là đạt yêu cầu, vì vậy phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp và có giá trị cho các bước tiếp theo của nghiên cứu.

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 thông qua các biến quan sát HL1, HL2 và HL3 Phân tích nhân tố cho thấy kết quả rõ ràng, được trình bày 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

Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải

Theo Bảng 4.13, có một nhân tố được trích xuất từ phân tích với tổng phương sai trích đạt giá trị Eigenvalue là 2,062 (> 1) Phương sai trích từ ba biến quan sát này đạt 68,725%, vượt mức yêu cầu 50%, cho thấy 68,725% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi một nhân tố duy nhất.

Vì vậy, kết luận rằng phân tích nhân tố là phù hợp và có giá trị cho việc thực hiện các phân tích thống kê tiếp theo

Bảng 4.14: Tổng hợp các biến trung bình đại diện Yếu tố Biến quan sát Biến đại diện Loại biến

Sự tin cậy TC1, TC2,TC3, TC4 TC Độc lập

Năng lực phục vụ NL1, NL2, NL3, NL4 NL Độc lập

Sự đồng cảm DC1, DC2, DC3, DC4 DC Độc lập

Phương tiện hữu hình PT3, PT4, PT5 PT Độc lập

Sự hài lòng HL1, HL2, HL3 HL Phụ thuộc

Sau khi thực hiện phân tích nhân tố, giá trị nhân tố được tính toán dựa trên giá trị trung bình của tất cả các biến quan sát liên quan đến từng nhân tố Giá trị trung bình này sẽ đại diện cho các biến quan sát trong các phân tích tiếp theo.

Phân tích hồi quy tuyến tính

4.4.1 Kết quả phân tích tương quan giữa các biến

Phân tích mối tương quan tuyến tính giữa sự hài lòng của khách hàng (HL) và các biến độc lập như sự tin cậy (TC) và năng lực phục vụ (NL) cho thấy rằng sự hài lòng của khách hàng có mối liên hệ chặt chẽ với cả hai yếu tố này Sự tin cậy trong dịch vụ ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng, trong khi năng lực phục vụ quyết định khả năng đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng Do đó, việc nâng cao sự tin cậy và năng lực phục vụ là rất quan trọng để cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.

Sự đồng cảm (DC) và phương tiện hữu hình (PT) được tác giả chứng minh có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời cho thấy rằng việc áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo là hợp lý.

Tác giả xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập để xác định sự chặt chẽ của chúng và phát hiện dấu hiệu đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính Để đánh giá mức độ tương quan, tác giả sử dụng kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS, dựa vào kiểm định tương quan Theo quy tắc thông thường, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05 thì mối tương quan giữa hai biến được coi là không có ý nghĩa, ngược lại nếu nhỏ hơn, thì có sự tương quan đáng kể.

Bảng 4.15: Bảng ma trận tương quan

HL TC NL DC PT

Kết quả từ Bảng 4.15 cho thấy các biến độc lập như Sự tin cậy (TC), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (PT) đều có mối liên hệ tuyến tính tích cực với biến phụ thuộc Sự hài lòng (HL) Trong số này, Phương tiện hữu hình (PT) có hệ số tương quan cao nhất, đạt 0,679, cho thấy ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự hài lòng của khách hàng.

Sự đồng cảm (DC) có hệ số tương quan cao nhất là 0,448, trong khi Sự tin cậy (TC) và Năng lực phục vụ (NL) lần lượt có hệ số tương quan là 0,225 và 0,216 Tất cả các biến độc lập đều có giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, cho thấy có mối liên hệ rõ ràng với biến phụ thuộc, do đó giả thuyết về việc không có mối liên hệ bị bác bỏ Ngoài ra, ma trận hệ số tương quan cho thấy nhiều biến độc lập có giá trị Sig < 0,05, gây nghi ngờ về hiện tượng đa cộng tuyến, và tác giả sẽ tiến hành kiểm định trong bước tiếp theo.

Tác giả đưa các đại diện của biến độc lập và biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy để đánh giá cụ thể ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính

 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình

Bảng 4.16 cho thấy rằng các biến độc lập giải thích được 55,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc, với hệ số R² hiệu chỉnh là 0,550 Phần còn lại của sự biến thiên này là do ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên và các biến bên ngoài mô hình.

Theo mô hình hồi quy, kết quả kiểm định Durbin-Watson (DW) với trị số 1,894 gần bằng 2,0 cho thấy không có tương quan chuỗi bậc nhất (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Hơn nữa, theo Yahua Qiao (2011), giá trị này cũng hỗ trợ cho kết luận trên.

DW = 1,894 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên kết quả này đã không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất

Bảng 4.16: Bảng tổng hợp mô hình

Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Durbin-Watson

Giá trị R² hiệu chỉnh chỉ phản ánh sự phù hợp giữa mô hình và dữ liệu mẫu, nhưng không đảm bảo tính đại diện cho toàn bộ tổng thể Do đó, để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy một cách tổng quát, tác giả cần tiến hành kiểm định F.

Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình

Kiểm định F được áp dụng để xác định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính Dựa vào giá trị Sig = 0,000 trong Bảng 4.17, tác giả kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp.

 Xác định mức độ quan trọng của từng biến trong mô hình

Bảng 4.18: Kết quả hệ số hồi quy lần 1

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig

Thống kê đa cộng tuyến

B Lệch chuẩn Beta Dung sai VIF

Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các biến độc lập TC, NL, PT đều có giá trị Sig 0 cho thấy các yếu tố này đều có tác động tích cực lên sự hài lòng (HL) Hệ số hồi quy β tỉ lệ thuận với mức độ ảnh hưởng của từng biến thành phần đến biến phụ thuộc.

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy yếu tố Phương tiện hữu hình (PT) có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số β = 0,754, tiếp theo là Năng lực phục vụ (NL) với β = 0,272 Yếu tố Sự tin cậy (TC) có ảnh hưởng ít nhất với β = 0,222 Đáng chú ý, yếu tố Sự đồng cảm (DC) có hệ số sig 0,182, lớn hơn 0,05, cho thấy yếu tố này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, do đó cần thực hiện phân tích hồi quy lần 2.

Bảng 4.19: Kết quả hệ số hồi quy lần 2

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig

Thống kê đa cộng tuyến

B Lệch chuẩn Beta Dung sai VIF

Kết quả phân tích hồi quy lần 2 cho thấy yếu tố Phương tiện hữu hình (PT) có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số β là 0,689 Tiếp theo, yếu tố Sự tin cậy (TC) có hệ số β là 0,223, trong khi yếu tố Năng lực phục vụ (NL) có hệ số β thấp nhất là 0,172 Phương trình hồi quy chuẩn hóa được trình bày như sau:

Trong đó: HL là Sự hài lòng; PT là Phương tiện hữu hình; TC là Sự tin cậy;

NL là Năng lực phục vụ Đánh giá các giả định hồi quy

Mô hình hồi quy tuyến tính yêu cầu một số giả định để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy Khi các giả định này được tuân thủ, mô hình sẽ có ý nghĩa thực tiễn Do đó, việc phát hiện và xử lý các vi phạm của những giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính là rất quan trọng để duy trì độ tin cậy của mô hình.

 Kiểm định vi phạm đa cộng tuyến của mô hình

Từ kết quả bảng hồi quy (Bảng 4.19) cho thấy, hệ số phóng đại phương sai

Giá trị VIF của các biến độc lập dao động từ 1,002 đến 1,043, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, vì tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), điều này giúp loại bỏ nghi ngờ về đa cộng tuyến trong phân tích tương quan trước đó.

Kiểm định giả thuyết

Kết quả hồi quy trong Bảng 4.19 cho thấy rằng các giá trị Sig của ba biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05, cho phép kết luận rằng những biến này có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng của khách hàng Do đó, trong bốn giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong Chương 2, chúng ta chấp nhận H1, H3, H5 và bác bỏ H4 vì Sig lớn hơn 0,05.

Các giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của khách hàng, kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.20

Bảng 4.20: Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Nội dung Kết quả

Sự tin cậy của ứng dụng hệ sinh thái BHXH số trong dịch vụ hành chính công tại BHXH TP HCM có tác động tích cực đến mức độ hài lòng của khách hàng Khi khách hàng cảm thấy tin tưởng vào hệ thống, họ sẽ có trải nghiệm tốt hơn và gia tăng sự hài lòng đối với dịch vụ mà họ nhận được.

Khả năng đáp ứng của hệ sinh thái BHXH số tại BHXH TP HCM có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng trong dịch vụ hành chính công Việc cải thiện khả năng đáp ứng không chỉ nâng cao trải nghiệm của người dùng mà còn góp phần xây dựng niềm tin và sự tín nhiệm đối với dịch vụ Sự hài lòng của khách hàng là yếu tố then chốt để phát triển bền vững trong lĩnh vực bảo hiểm xã hội.

Năng lực phục vụ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao 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 Sự cải thiện trong năng lực phục vụ không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho người dân mà còn góp phần tăng cường hiệu quả hoạt động của hệ thống BHXH Điều này thể hiện rõ ràng qua mức độ hài lòng của khách hàng, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững của dịch vụ công.

Sự đồng cảm đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao 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 Khi khách hàng cảm nhận được sự thấu hiểu và hỗ trợ từ dịch vụ, họ sẽ có trải nghiệm tích cực hơn, từ đó gia tăng mức độ tin tưởng và sự trung thành với hệ thống Việc cải thiện sự đồng cảm trong giao tiếp và phục vụ sẽ góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và sự hài lòng tổng thể của người dùng.

Phương tiện hữu hình đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao 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 Sự cải thiện trong trải nghiệm người dùng và tính tiện lợi của các dịch vụ số đã góp phần tạo ra ấn tượng tích cực, từ đó thúc đẩy sự tin tưởng và hài lòng của khách hàng.

Kiểm định sự khác biệt về Sự hài lòng theo đặc điểm cá nhân

4.6.1 Kiểm định sự khác biệt theo Giới tính

Bảng 4.21: Kiểm định Levene Test theo giới tính

Kiểm định Levene df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene’s Test cho thấy giá trị Sig = 0,155, lớn hơn 0,05, điều này cho thấy phương sai của hai nhóm giới tính không có sự khác biệt Do đó, giả thuyết này được chấp nhận.

Bảng 4.22: Bảng thống kê mô tả Sự hài lòng theo giới tính

N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số

Theo bảng 4.22, chỉ số trung bình về sự hài lòng của khách hàng nam đạt 3,6555, cao hơn so với chỉ số 3,6225 của khách hàng nữ, cho thấy sự hài lòng của khách hàng nam vượt trội hơn so với nữ.

Bảng 4.23: Bảng Phân tích ANOVA theo Giới tính

Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig = 0,645, lớn hơn 0,05, do đó có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng giữa các nhóm giới tính.

4.6.2 Kiểm định sự khác biệt theo Độ tuổi

Kết quả kiểm định Levene’s Test cho thấy giá trị Sig = 0,116, lớn hơn 0,05, do đó chúng ta kết luận rằng phương sai giữa các nhóm độ tuổi này không có sự khác biệt Giả thuyết này được chấp nhận.

Bảng 4.24: Kiểm định Levene Test theo nhóm tuổi

Theo bảng 4.25, điểm số hài lòng trung bình của các nhóm độ tuổi dao động từ 3,5000 đến 3,7879, cho thấy sự tăng trưởng không tuyến tính trong sự hài lòng của khách hàng khi tuổi tác tăng lên Đặc biệt, nhóm khách hàng trên 55 tuổi ghi nhận điểm trung bình cao nhất là 3,7879.

Bảng 4.25: Bảng thống kê mô tả Sự hài lòng theo nhóm tuổi

N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số

Bảng 4.26: Bảng Phân tích ANOVA theo nhóm độ tuổi

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig = 0,645, lớn hơn 0,05, cho phép kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng giữa các nhóm tuổi khác nhau Điều này chỉ ra rằng cả khách hàng trẻ tuổi và khách hàng lớn tuổi đều chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố tương tự.

4.6.3 Kiểm định sự khác biệt theo Trình độ học vấn

Bảng 4.27 cung cấp thống kê mô tả về sự hài lòng dựa trên trình độ học vấn, cho thấy điểm số hài lòng trung bình của các nhóm trình độ học vấn dao động từ 3,2857 đến 3,6725.

Cụ thể, nhóm Trung cấp cao đẳng và nhóm Đại học có điểm số hài lòng trung bình cao gần như nhau

Bảng 4.27: Bảng thống kê mô tả Sự hài lòng theo Trình độ học vấn

N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số

Trung cấp – Cao đẳng 57 3.6725 45640 06045 Đại học 110 3.6667 46487 04432

Bảng 4.28: Kiểm định Levene Test theo Trình độ học vấn

Kết quả kiểm định Levene’s Test cho thấy giá trị Sig = 0,171 lớn hơn 0,05, do đó chúng ta kết luận rằng phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn không có sự khác biệt Giả thuyết này được chấp nhận.

Bảng 4.29: Bảng Phân tích ANOVA theo Trình độ học vấn

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig là 0,132, lớn hơn 0,05, từ đó cho thấy không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng giữa các nhóm có trình độ học vấn khác nhau.

4.6.4 Kiểm định sự khác biệt theo Thu nhập trung bình

Bảng 4.30: Bảng thống kê mô tả Sự hài lòng theo Thu nhập trung bình

N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số

Theo Bảng 4.30, điểm số hài lòng trung bình của các nhóm có thu nhập trung bình dao động từ 3,6164 đến 3,8889 Đặc biệt, nhóm thu nhập trên 60 triệu đạt điểm trung bình cao nhất là 3,8889.

Bảng 4.31: Kiểm định Levene Test Thu nhập trung bình

Kết quả kiểm định Levene’s Test cho thấy giá trị Sig = 0,999, lớn hơn 0,05, điều này cho thấy phương sai của hai nhóm thu nhập trung bình không có sự khác biệt Do đó, giả thuyết này được chấp nhận.

Bảng 4.32: Bảng Phân tích ANOVA Thu nhập trung bình

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig = 0,850, lớn hơn 0,05, cho phép kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng giữa các nhóm có thu nhập trung bình khác nhau.

Trong Chương 4, tác giả trình bày kết quả thống kê mô tả mẫu khảo sát, bao gồm giá trị Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Bên cạnh đó, kết quả phân tích tương quan và hồi quy được trình bày nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình và các giả thuyết Cuối cùng, các kiểm định trung bình cũng được thực hiện để đánh giá sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng dựa trên các đặc điểm cá nhân khác nhau.

Nghiên cứu cho thấy tất cả các biến quan sát đều có độ tin cậy cao với giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,95 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) xác định có 1 biến phụ thuộc và 3 biến độc lập Kết quả phân tích cho thấy mối liên hệ giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy có ý nghĩa nhưng tương đối thấp Đặc biệt, ba biến độc lập là Phương tiện hữu hình (PT), Sự tin cậy (TC) và Năng lực phục vụ (NL) đều có tương quan tích cực và có ý nghĩa với biến phụ thuộc.

Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng Phương tiện hữu hình (PT) là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Sự hài lòng của khách hàng với β = 0,689, tiếp theo là Sự tin cậy (TC) với β = 0,223, và cuối cùng là Năng lực phục vụ (NL) với β = 0,172 Tất cả các yếu tố này đều có β > 0, cho thấy ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của khách hàng Trong số 5 giả thuyết nghiên cứu được đề xuất trong Chương 3, các giả thuyết H1, H3 và H5 được chấp nhận, trong khi H2 và H4 không đáp ứng điều kiện nên bị bác bỏ.

Tiêu đề	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
Tác giả	Nguyễn Quang Thuận
Người hướng dẫn	TS. Phạm Hùng Cường
Trường học	Trường Đại Học Ngoại Thương
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	119
Dung lượng	3,36 MB

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

Mục tiêu, nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu

Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Bố cục dự kiến của luận văn

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

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

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu định lượng

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả đặc điểm mẫu khảo sát

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

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

Phân tích hồi quy tuyến tính

Kiểm định giả thuyết

Kiểm định sự khác biệt về Sự hài lòng theo đặc điểm cá nhân

Vai trò của hệ sinh thái BHXH số