7. Kết cấu của luận văn
2.3. Khảo sát sự hài lòng của CBHT lãnh lương hưu tại BĐLA
2.3.1. Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu thực trạng hoạt động kinh doanh của BĐ nhằm tạo tiền đề và là nền tản để điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát cho bảng câu hỏi khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng đối với BĐLA.
Số câu hỏi khảo sát: 45 câu hỏi
Câu hỏi về mức độ cảm nhận: 30 câu hỏi
Từ kết quả nghiên cứu định tính tác giả sử dụng để điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát chính thức. Mẫu được chọn từ hơn 350 khách hàng theo tính chất thuận tiện - những khách hàng đang sử dụng DVCTTHT của BĐLA.
Sau khi tác giả thu thập được dữ liệu của mẫu nghiên cứu, để đánh giá được mức độ hài lòng của khách hàng đối với BĐLA, đầu tiên phải khẳng định các thang đo đảm bảo được về độ tin cậy, độ hiệu lực của hội tụ, độ hiệu lực phân biệt và sau đó là kiểm định các quan hệ cấu trúc.
Để thực hiện được các mục tiêu nêu trên tác giả sẽ tiến hành các thủ tục bao gồm: Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhận tố (EFA) cho tất cả các thang đo. Đánh giá mô hình đề xuất nghiên cứu, các điểm nhân tố sẽ được tính và phương pháp hồi quy được sử dụng.
Cuối cùng là phân tích phương sai các biến quan sát tác động đến mức độ cảm nhận của khách hàng trong mô hình hồi quy, sau đó tiến hành thống kê mô tả và đánh giá để tìm ra các giải pháp cho các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với BĐLA.
2.3.2. Thang đo
Năng lực cạnh tranh được đánh giá rõ nét thông qua mức độ hài lòng của khách hàng đối với BĐLA, sau khi thu thập tài liệu, phân tích thực trạng và từ ý
kiến của nhiều chuyên gia, tác giả đưa ra được các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng như sau:
Nhanh chóng: được ký hiệu NC bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng. Chính xác: được ký hiệu CX bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng. An toàn: được ký hiệu AT bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng. Uy tín: được ký hiệu UT bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng. Tiện lợi: được ký hiệu TL bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng. Văn minh: được ký hiệu VM bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng.
Sáu nhân tố này có sự tác động rất lớn đến mức độ cảm nhận của khách hàng. Công trình nghiên cứu này sẽ dựa trên các yếu tố thuộc sáu nhân tố trên và áp dụng cho khách hàng tại BĐLA
Bảng 2.9: Câu hỏi và mã hóa
STT THANG ĐO MÃ HÓA
NHANG CHÓNG
1 Giao dịch viên Bưu điện phục vụ ông (bà) nhanh chóng. NC1
2 Thời gian chờ nhận lương hưu nhanh. NC2
3 Thực hiện chi trả nhanh chóng tại nhà với những đối
tượng không đến nhận đúng ngày. NC3
4 Bưu điện giải quyết nhanh chóng các trường hợp đặc biệt
như bệnh, người già yếu,… NC4
5 Nhân viên Bưu điện xử lý nghiệp vụ nhanh chóng, chính
xác. NC5
CHÍNH XÁC
6 Giao dịch viên Bưu điện phát tiền kịp thời, đúng thời
gian quy định. CX1
7 Giao dịch viên Bưu điện phát đúng số tiền ghi trên sổ
8 Giao dịch viên Bưu điện luôn nắm vững chuyên môn
nghiệp vụ để trả lời tốt các câu hỏi của ông (bà). CX3 9 Giao dịch viên Bưu điện luôn thực hiện đúng quy trình
nghiệp vụ trả lương hưu. CX4
10 Nhân viên Bưu điện luôn thức hiện chi trả đúng đối
tượng được hưởng. CX5
AN TOÀN
11 Khách hàng cảm thấy an toàn khi nhận tiền lương hưu tại
các điểm Bưu điện. AT1
12 Những hướng dẫn của Giao dịch viên Bưu điện làm cho
khách hàng yên tâm. AT2
13 Nhân viên Bưu điện thực hiện đúng quy trình trả lương
hưu đảm bảo không bị thất lạc hoặc mất sổ. AT3
14 Khách hàng cảm thấy an tâm không lo lắng bị nhầm lẫn,
mất hay thiếu tiền. AT4
15 Cơ sở vật chất, trang thiết bị phục vụ tại các điểm chi trả
lương hưu đảm bảo an toàn. AT5
VĂN MINH
16 Nhân viên Bưu điện có thái độ vui vẽ, hòa nhã khi giao
tiếp với khách hàng. VM1
17 Trang phục nhân viên gọn gàng, tươm tất, lịch sự. VM2
18 Nhân viên Bưu điện phục vụ khách hàng tận tình, chu
đáo. VM3
19 Nhân viên Bưu điện lắng nghe ý kiến đóng góp của
khách hàng. VM4
20 Nhân viên Bưu điện có kiến thức để giải đáp, tư vấn cho
khách hàng về dịch vụ chi trả lương hưu. VM5
TIỆN LỢI
21 Nơi chi trả lương hưu có bãi giữ xe tiện lợi cho khách
hàng đến nhận lương hưu. TL1
22 Thủ tục đơn giản, thuận tiện. TL2
23 Ông (bà) không phải tốn thời gian đi lại nhiều lần. TL3 24 Giao dịch viên Bưu điện sẵn sàng phục vụ ông (bà) ngoài TL4
giờ hành chính khi được yêu cầu.
25 Giờ giao dịch của Bưu điện tạo sự thuận tiện cho ông
(bà). TL5
UY TÍN
26 Bưu điện là doanh nghiệp nhà nước, có uy tín cao. UT1
27 Khi giao tiếp giao dịch viên là bộ mặt của ngành Bưu
điện, luôn tạo niềm tin về sự an tâm cho khách hàng. UT2 28 Nhìn chung dịch vụ chi trả lương hưu đáp ứng được kỳ
vọng của ông (bà). UT3
29 Bưu điện là doanh nghiệp lớn của Nhà nước có bề dày
kinh nghiệm, hệ thống mạng lưới rộng khắp toàn tỉnh. UT4 30 Bưu điện sẽ là lựa chọn ưu tiên hàng đầu của ông (bà)
khi sử dụng dịch vụ chi trả lương hưu. UT5
Đối với tất cả các biến quan sát của thang đo, để đánh giá mức độ đồng ý của khách hàng, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ với (1: hoàn toàn không đồng ý, 2: không đồng ý, 3: không ý kiến, 4: đồng ý, 5: hoàn toàn đồng ý)
2.3.3. Mẫu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện và ngẫu nhiên, cỡ mẫu càng lớn càng tốt. Theo Hait & ctg (1998), để phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát.
Bên cạnh đó Tabacnick & Fidel (1996) đã cho rằng để phân tích hồi quy tốt nhất thì cỡ mẫu phải đảm bảo theo công thức:
n>= 8m + 50 Trong đó: n: là cỡ mẫu
m: là số biến độc lập của mô hình
Vậy đối với nghiên cứu này gồm có 6 biến độc lập và 30 biến quan sát Cỡ mẫu cần cho nghiên cứu nhân tố khám phá là: n>= 8*6+50 =98
2.4. Phân tích kết quả khảo sát 2.4.1. 2.4.1.
Cronbach’s Alpha
cậy thông qua nhận xét hệ số Cronbach’s
. Nunnally & Burnstein (1994) cho rằng các biến có
hệ số tương quan biến - - 0,
cậy alpha từ 0, Cronbach’s Alpha từ 0, , từ 0,7 đến 0, - – 0, Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (>0, theo.
2.4.1.1. Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố nhanh chóng
Bảng 2.10: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân nhanh chóng Biến
quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến NC1 12,2441 6,225 ,482 ,741 NC2 12,5351 5,377 ,632 ,687 NC3 12,5385 6,041 ,498 ,737 NC4 12,2876 5,810 ,610 ,698 NC5 12,4147 6,176 ,462 ,749 Cronbach's Alpha = 0,766 Hệ số Cronbach’s Alpha .
h phần tố nhanh chóng có hệ số Cronbach’s Alpha 0,766
(>0,3). Vì vậy các biến trong thang đo nhanh chóng được đưa để phân EFA bước tiếp theo.
2.4.1.2. Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố chính xác
Bảng 2.11: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố chính xác Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến CX1 12,7057 22,477 ,226 ,887 CX2 13,2107 15,684 ,682 ,788 CX3 13,2408 14,881 ,787 ,754 CX4 13,1873 14,770 ,800 ,750 CX5 13,2609 17,348 ,697 ,787 Cronbach's Alpha = 0,835 (Lần 1) CX2 9,5151 13,022 ,708 ,874 CX3 9,5452 12,296 ,816 ,830 CX4 9,4916 12,392 ,804 ,835 CX5 9,5652 14,763 ,701 ,876 Cronbach's Alpha = 0,887 (Lần 2) Hệ số Cronbach’s Alpha . Cronbach’s Alpha 0,887 (phụ lục 9), các biến quan sát có hệ số tư
2.4.1.3. Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố an toàn Bảng 2.12: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố an toàn Bảng 2.12: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố an toàn Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến AT1 13,9064 17,058 ,686 ,865 AT2 14,1304 15,235 ,791 ,839 AT3 14,1070 16,458 ,745 ,852 AT4 13,8696 14,751 ,755 ,849 AT5 14,0870 15,851 ,636 ,878 Cronbach's Alpha = 0,882 Hệ số Cronbach’s Alpha . Cronbach’s Alpha 0,882 (phụ lục 9), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều
2.4.1.4. Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố văn minh Bảng 2.13: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố văn minh Bảng 2.13: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố văn minh Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến VM1 12,4314 17,192 ,631 ,782 VM2 12,2809 14,914 ,702 ,754 VM3 12,0502 18,692 ,324 ,860 VM4 12,4080 14,934 ,717 ,750 VM5 12,3813 13,847 ,722 ,747 Cronbach's Alpha = 0,818 (Lần 1) VM1 9,0936 12,917 ,619 ,858 VM2 8,9431 10,597 ,742 ,806 VM4 9,0702 10,804 ,729 ,812 VM5 9,0435 9,699 ,758 ,802 Cronbach's Alpha = 0,860 (Lần 2)
Hệ số Cronbach’s Alpha ao và đều nhau.
Cronbach’s Alpha 0,860 (phụ lục 9), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (>0,
2.4.1.5.Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố tiện lợi Bảng 2.14: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố tiện lợi Bảng 2.14: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố tiện lợi Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến-
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến TL1 12,7191 8,344 ,507 ,810 TL2 12,5518 7,550 ,676 ,764 TL3 12,6589 7,272 ,676 ,762 TL4 12,8261 6,755 ,694 ,755 TL5 12,7893 7,939 ,505 ,813 Cronbach's Alpha = 0,818 Hệ số Cronbach’s Alpha .
tiện lợi có hệ số Cronbach’s Alpha 0,818 (phụ lục 9 .
2.4.1.6. Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố uy tín
Bảng 2.15: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố uy tín Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
UT1 12,8829 5,902 ,484 ,687 UT2 13,0067 5,651 ,447 ,704 UT3 13,3211 5,440 ,630 ,632 UT4 13,3043 5,917 ,474 ,691 UT5 13,1438 5,909 ,438 ,705 Cronbach’s Alpha = 0,731 Hệ số Cronbach’s Alpha .
Cronbach’s Alpha 0,731 (phụ lục 9 .
Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố hài lòng
Bảng 2.16: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố hài lòng Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
HLC1 6,3779 ,887 ,826 ,928 HLC2 6,3712 ,878 ,884 ,882 HLC3 6,3746 ,879 ,869 ,893 Cronbach's Alpha = 0,932 Hệ số Cronbach’s Alpha . có hệ số Cronbach’s Alpha 0,932 (phụ lục 9), các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (
.
2.4.2.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (30 biến) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến sự hài lòng của CBHT đối với DVCTTHT cho CBHT tại BĐLA.
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading)
nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0,3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0,9 là rất tốt; 0,9 > KMO ≥ 0,8 là tốt; 0,8 > KMO ≥ 0,7 là được; 0,7 > KMO ≥ 0,6 là tạm được, 0,6> KMO ≥ 0,5 là xấu và KMO < 0,5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 30 biến đã nhóm lại thành 6 nhân tố. Sau 2 lần thực hiện phép quay, có 6 nhóm chính thức được hình thành.
2.4.2.1. 1
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
Kết quả kiểm tra độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy 30
DVCTTHT CBHT tại BĐLA
bằng phần mềm SPSS 20.0 cho kết quả sau lần đầu như sau:
Bảng 2.17: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần thứ 1 Kiểm tra KMO and Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ,791
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 3.778,814
Kiểm tra KMO and Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ,791
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 3.778,814
Bậc tự do 378
Sig (giá trị P – value) ,000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 9
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0,00 < 0,05, bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = ,791> 0,5. Chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 2.18: Bảng phương sai trích lần thứ nhất
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 4,646 16,591 16,591 4,646 16,591 16,591 3,501 12,504 12,504 2 3,810 13,606 30,198 3,810 13,606 30,198 3,045 10,874 23,378 3 3,245 11,589 41,787 3,245 11,589 41,787 2,957 10,561 33,938 4 2,823 10,084 51,870 2,823 10,084 51,870 2,878 10,278 44,217 5 1,783 6,368 58,238 1,783 6,368 58,238 2,762 9,866 54,082 6 1,223 4,368 62,606 1,223 4,368 62,606 2,387 8,524 62,606 7 1,045 3,731 66,337 8 ,881 3,146 69,483 9 ,817 2,918 72,401 10 ,698 2,494 74,895 11 ,686 2,449 77,344 12 ,647 2,310 79,654 13 ,608 2,172 81,826 14 ,517 1,847 83,672 15 ,500 1,785 85,458
16 ,472 1,686 87,144 17 ,424 1,516 88,659 18 ,406 1,450 90,109 19 ,373 1,334 91,443 20 ,362 1,292 92,735 21 ,333 1,190 93,925 22 ,303 1,083 95,008 23 ,300 1,073 96,081 24 ,280 ,999 97,079 25 ,251 ,895 97,974 26 ,215 ,768 98,742 27 ,197 ,703 99,445 28 ,155 ,555 100,000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 9
Sau khi chạy fixed number of factors ta thấy Phương sai trích là 62,606% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 6 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 2.17). Điều này chứng cho chúng ta thấy 6 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 62,606% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 2.19: Kết quả phân tích nhân tố EFA
STT Component 1 2 3 4 5 6 1 AT2 ,881 2 AT4 ,835 3 AT3 ,824 4 AT1 ,804 5 AT5 ,764 6 CX3 ,885 7 CX4 ,877 8 CX2 ,817 9 CX5 ,810 10 TL4 ,829 11 TL3 ,811 12 TL2 ,795 13 TL5 ,674 14 TL1 ,674 15 VM5 ,859 16 VM4 ,833
17 VM2 ,831 18 VM1 ,744 19 UT3 ,801 20 UT4 ,665 21 UT1 ,665 22 UT2 ,593 23 UT5 ,586 24 NC1 ,498 ,440 25 NC4 ,770 26 NC2 ,277 ,725 27 NC3 ,723 28 NC5 ,618 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục 9
62,606% (phụ lục 9). Vì yêu cầu hệ số tải nhân tố (factor loadin (>0,5). nên biến NC1 (0,440) sẽ bị loại.
2.4.2.2. 2 ( Lần cuối)
Bảng 2.20: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần lần 2 Kiểm tra KMO and Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ,786
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 3.637,110