M ỤC LỤC
Bảng 2.11: Thang đo C ảm nhận rủi ro
KÝ HIỆU BIẾN QUAN SÁT
RUIRO1 Tôi cho rằng xã hội càng phát triển, cuộc sống của con người càng đa dạng và phong phú, khả năng rủi ro xã hội càng có chiều hướng gia tăng.
RUIRO2 Tôi nghĩ rằng việc tham gia BHXH tự nguyện là rất rủi ro về tiền bạc, thời gian và công sức
RUIRO3 Tôi cảm thấy không chắc chắn về những lợi ích mà tôi có thể nhận được khi tham gia BHXH tự nguyện
2.3.2.9. Thang đo Thu nhập
Mức thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến nhu cầu ổn định cuộc sống khi về già, khi thu nhập cao hơn họ càng muốn tham gia bảo BHXH tự nguyện nhất là những người có thu nhập trung bình. Bởi vì, nếu một người đã có thu nhập cao tức là những
các nhu cầu cơ bản đã được đáp ứng, các nhu cầu này không còn điều khiển suy nghĩ và hành động của họ nữa, vì thế họ chủ quan hơn, ít quan tâm hơn đến nhu cầu tham
gia BHXH tự nguyện. Mặt khác, khi có thu nhập thấp con người phải lo đảm bảo cuộc
sống hàng ngày do vậy ít quan tâm đến việc tham gia BHXH tự nguyện. Hơn nữa, đối tượng mà tác giả quan tâm là những người buôn bán nhỏ lẻ - có thu nhập không cao – không thấp nhưng đều đặn hàng ngày, vì thế trong nghiên cứu này những người có thu
nhập trung bình thì họ có sự quan tâm cao nhất trong việc tìm hiểu để tham gia BHXH
tự nguyện. Thang đo thu nhập tính theo tháng và được khảo sát theo 6 khoảng dưới đây:
- Dưới 1 triệu đồng
- Từ 1 triệu đồng đến dưới 2 triệu đồng
- Từ 2 triệu đồng đến dưới 3 triệu đồng
- Từ 3 triệu đồng đến dưới 5 triệu đồng
- Từ 5 triệu đồng đến dưới 7 triệu đồng
- Từ 7 triệu đồng trở lên
2.3.2.10. Thang đo Tuổi
Tuổi cũng được đề xuất là một nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi quan tâm tham gia BHXH tự nguyện, những người trung niên quan tâm đến sản phẩm
BHXH cao hơn những người trẻ tuổi và những người già. Tuổi có ảnh hưởng gián tiếp đến sự quan tâm tham gia BHXH tự nguyện thông qua vai trò của biến ý thức sức
khỏe. Tuổi cũng liên quan đến việc gia tăng các trải nghiệm, kiến thức trong cuộc
sống, thu nhập và vì vậy giúp kiểm soát tốt hơn các rào cản. vì vậy, tuổi trung niên là
độ tuổi quan tâm cao nhất và có khả năng tham gia cao nhất.
Thang đo tuổi được thu thập theo năm sinh thực tế của người được khảo sát.
2.3.2.11. Thang đo sự quan tâm tham gia BHXH TN
Sự quan tâm tham gia BHXH TN được thể hiện: cảm nhận lợi ích của việc tham
gia bảo hiểm xã hội, từ đó quan tâm nhiều hay ít đến việc tham gia BHXH TN. Thang
đo sự quan tâm tham gia BHXH TN, ký hiệu SUQTAM, được đo lường bằng 4 biến
quan sát, ký hiệu từ SUQTAM1 đến SUQTAM4, dựa vào nghiên cứu của H. Hayakawa
(2000) và mô hình TPB (Ajzen,1991). Các biến này được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm (từ 1 hoàn toàn không đồng ý đến 5 hoàn toàn đồng ý).
Bảng 2.12: Thang đo sự quan tâm tham gia BHXH TN (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
KÝ HIỆU BIẾN QUAN SÁT
SUQTAM1 Tôi nghĩ tham gia BHXH TN là quan trọng đối với tôi và gia đình SUQTAM2 Tôi quan tâm đến việc tham gia BHXH TN
SUQTAM3 Việc tham gia BHXH TN sẽ mang lại nhiều ý nghĩa cho tôi và gia
đình
SUQTAM4 Tham gia BHXH TN là điều tôi hằng mong ước và khát khao.
2.3.3. Nghiên cứu chính thức
Sau khi thực hiện xong các bước nghiên cứu định tính để xây dựng mô hình và thang
đo phục vụ cho việc nghiên cứu, tác giả tiến hành điều tra sơ bộ 50 mẫu theo bảng bảng câu
hỏi vừa xây dựng để kiểm tra độ khó, tính đơn nghĩa của bảng câu hỏi. Tiếp theo sẽ qua bước nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng). Mục đích của bước nghiên cứu này là nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự quan tâm tham gia BHXH tự nguyện của
những người buôn bán nhỏ lẻ tại tỉnh Phú Yên.
Đối tượng nghiên cứu là những người buôn bán nhỏ lẻ, đã tham gia và chưa tham gia BHXH TN, phương pháp thu thập thông tin là tiến hành phỏng vấn trực tiếp qua bảng
Nghiên cứu chính thức được thực hiện để kiểm định mô hình các thang đo. Thang đo được đánh giá sơ bộ qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá
EFA và phân tích hồi quy.
2.3.3.1. Xác định cỡ mẫu, quy cách chọn mẫu
Đề tài xác định cỡ mẫu theo quy tắc kinh nghiệm là 10 mẫu/1 biến quan sát. Tổng số
biến quan sát trong mô hình bao gồm 36 mục hỏi, trong đó 32 mục hỏi cho thang đo các
nhân tố ảnh hưởng và 4 mục hỏi cho sự quan tâm tham gia. Vì vậy, số lượng mẫu cần thu là 36 x 10 = 360 mẫu.
Thực tế, tổng mẫu phát ra là 360, tổng số mẫu điều tra hợp lệ thu được của đề tài là 323 mẫu, đây là số mẫu đủ lớn cho đề tài nghiên cứu khám phá dạng này.
2.3.3.2. Đối tượng, thời gian và địa điểm nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu chính của đề tài là người lao động buôn bán nhỏ lẻ đã từng đóng BHXH bắt buộc hoặc đang đóng BHXH TN hoặc chưa đóng BHXH bao giờ tại tỉnh Phú Yên. Đề tài lựa chọn những người có tuổi đời từ 18 tuổi trở lên, có đủ năng lực để trả lời
các câu hỏi điều tra.
Thời gian nghiên cứu tiến hành nghiên cứu (thu mẫu điều tra) diễn ra từ tháng
12/2012 đến tháng 01 năm 2013.
Địa điểm nghiên cứu diễn ra tại tất cả các huyện, thị xã, thành phố của tỉnh Phú Yên. Số lượng mẫu phân cho từng huyện, thị xã, thành phố được tính theo cơ cấu dân số trong độ
Bảng 2.13. Bảng phân số lượng mẫu theo đơn vị hành chính
(Nguồn: Số người trong độ tuổi lao động lấy từ nguồn số liệu tổng điều tra dân số
và nhà ở năm 2009 của Cục Thống kê tỉnh Phú Yên)
Số người trong độ Tỷ lệ Số mẫu phân theo
STT Đơn vị hành chính
tuổi lao động % đơn vị hành chính 1 Thành phố Tuy Hòa 99.416 18,7% 67 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2 Huyện Sông Cầu 58.688 11,0% 40
3 Huyện Đồng Xuân 35.229 6,6% 24
4 Huyện Tuy An 74.841 14,1% 50
5 Huyện Sơn Hòa 32.625 6,1% 22
6 Huyện Sông Hinh 27.000 5,1% 20
7 Huyện Tây Hòa 70.415 13,2% 47
8 Huyện Phú Hòa 64.503 12,1% 43
9 Huyện Đông Hòa 69.895 13,1% 47
Tỉnh Phú Yên 532.612 100% 360
Sau khi phân theo đơn vị hành chính, để đảm bảo tính đại diện cho mẫu, tác giả
tiếp tục phân theo các công việc buôn bán nhỏ lẻ khác nhau. Tác giả chia công việc
buôn bán nhỏ lẻ thành 07 nhóm chính và tiến hành thu thập số liệu.
2.3.3.3. Phương pháp chọn mẫu và thu thập thông tin
Đề tài thực hiện việc chọn mẫu thuận tiện. Do điều kiện khó khăn về địa lý, đề tài này loại bỏ những buôn bán nhỏ lẻ ở các xã thuộc vùng sâu, vùng xa, vùng khó khăn ở
các huyện như: Sơn Hòa, Sông Hinh, Đồng Xuân, Tuy An, Sông Cầu. Ngoài ra, cũng do điều kiện đi lại khó khăn nên ở một số các huyện xa tác giả không trực tiếp phỏng vấn mà nhờ vào những cán bộ BHXH tại các huyện làm công tác thu và khai thác đối tượng tham gia BHXH TN tư vấn và phỏng vấn trực tiếp những người buôn bán nhỏ lẻ đã tham gia BHXH tự nguyện để thu thập số liệu. Như vậy, số người lao độngđược phỏng vấn mỗi
ngày trong thời gian điều tra là 5 đến 10 người.
Việc phỏng vấn trực tiếp người lao động buôn bán nhỏ lẻ được tác giả và các anh chị đồng nghiệp thực hiện khá khó khăn vì tốn nhiều thời gian, chi phí đi lại do địa bàn khảo sát rộng, đối tượng thu thập số liệu là khá phức tạp, họ có nghề nghiệp, tuổi tác, trình
nhất là sự đồng thuận, giúp đỡ nhiệt tình của các anh chị đồng nghiệp tại BHXH các
huyện, thị xã, thành phố, phiếu câu hỏi khảo sát đề nghị phỏng vấn được gởi đến cho người lao động buôn bán nhỏ lẻ được chọn. Những người lao động buôn bán nhỏ lẻ được
chọn sẽ được phát một bộ câu hỏi điều tra và yêu cầu họ tự trả lời các mục hỏi. Sau mỗi
cuộc phỏng vấn, tác giả, các anh chị đồng nghiệp thực hiện kiểm tra lại toàn bộ bảng câu
hỏi và nếu thấy có sự thiếu sót hoặc không phù hợp của số liệu, tác giả hoặc các anh chị đồng nghiệp sẽ hỏi lại những mục đó để bổ khuyết.
2.3.4. Các phương pháp phân tích dữ liệu
2.3.4.1. Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo - Hệ số Cronbach’s Alpha
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với
những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Công thức của
hệ số Cronbach là: = N/[1 + (N – 1)]
Trong đó là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. Ký tự Hy Lạp (đọc
là prô) trong công thức tượng trưng cho tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra.
Vì hệ số Cronbach chỉ là giới hạn dưới của độ tin cậy của thang đo (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007), và còn nhiều đại lượng đo lường độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, nên ở giai đoạn khám phá khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 là chấp nhận được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.3.4.2. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để
thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng
phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ
giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một
số ít các nhân tố cơ bản. Về mặt tính toán, phân tích nhân tố hơi giống với phân tích hồi
quy bội ở chỗ mỗi biến được biểu diễn như là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ
bản. Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích được gọi là communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít
mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng. Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình:
Xi A Fí1 1 A Fí2 2 A Fí3 3 ... A Fím mV Ui i
Trong đó:
Xi : biến thứ i chuẩn hóa
Aij : hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i
F : các nhân tố chung
Vi : hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i
Ui : nhân tố đặc trưng của biến i
m : số nhân tố chung
Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các
nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi W Xí1 1 W Xí2 2 W Xí3 3 ... W Xík k
trong đó:
Fi : ước lượng trị số của nhân tố thứ i
Wt : quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient)
k : số biến
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất
giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn một
tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên còn lại, và không có tương quan với nhân tố thứ nhất. Nguyên tắc này được áp dụng như
vậy để tiếp tục chọn các quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là
không có tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích được nhiều nhất biến
thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích được nhiều thứ nhì … Phân tích nhân tố được sử dụng trong nhiều trường hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Nhận diện các khía cạnh hay nhân tố giải thích được các liên hệ tương quan trong các
tập hợp biến. Ví dụ, có thể sử dụng một tập hợp các phát biểu về lối sống để đo lường tiểu
sử tâm lý của người tiêu dùng. Sau đó, những phát biểu này được sử dụng trong phân tích
nhân tố để nhận diện các yếu tố tâm lý cơ bản.
- Nhận diện một tập hợp gồm một số lượng biến mới tương đối ít không có tương quan