Nguồn: Tác giả tổng hợp

Phương pháp nghiên cứu

Thu thập số liệu

Số liệu sơ cấp được thực hiện trong quá trình nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp điều tra xã hội học do nhóm tác giả thực hiện qua phát bảng câu hỏi với đối tượng là hành khách làm thủ tục tại PXU.Nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích định tính và các thống kê mô tả căn bản để phân tích dữ liệu điều tra. Với phương pháp phân tích nhân tố, chọn dung lượng mẫu theo nguyên tắc của Hair và cs. (2014), kích thước mẫu tối thiểu từ 100 trở lên và chọn tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 5:1. Bài viết sử dụng 25 biến quan sát, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu cần khảo sát là 25 x 5 = 125. Để đảm bảo tính đại diện, các tác giả khảo sát 250 hành khách làm thủ tục tại PXU.

Xử lý dữ liệu

Thông tin, dữ liệu của các phiếu khảo sát hợp lệ được mã hóa thành số liệu:

- Kết quả đánh giá các biến quan sát mã hóa theo thang đo khoảng.

- Kết quả các biến định tính, sàng lọc, phân loại đối tượng khảo sát mã hóa theo thang đo định danh.

Số liệu được nhập vào máy tính và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.

Phân tích dữ liệu

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phương pháp này được dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn, có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung ban đầu.

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 = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk

Trong đó:

Fi: Ước lượng trị số của nhân tố thứ i (biến độc lập thứ i); Wi: Quyền số hay trọng số nhân tố; Xi: Biến quan sát thứ I; k: Số biến quan sát thuộc nhân tố thứ i.

Điều kiện thỏa mãn yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị từ 0,5 đến 1 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; Hệ số tải nhân tố > 0,5; Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và Eigenvalues có giá trị > 1.

Phân tích tương quan Pearson

Được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.

Phân tích hồi quy tương quan bội

Ma trận tương quan với các Hệ số tương quan phản ảnh mức độ tương quan giữa các biến.

Kiểm định Hệ số tương quan với Cặp giả thuyết nghiên cứu: H0: “Không tồn tại mối tương quan giữa 2 biến”; H1: “Tồn tại mối tương quan giữa 2 biến”.

Với mức ý nghĩa kiểm định là 5%, Sig ≤ 0,05: Bác bỏ Ho; Sig > 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ Ho.

Từ phân tích hồi quy tuyến tính bội giúp xác định phương trình hồi quy tuyến tính bội:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β4X5 + e

Trong đó: B0 là giá trị hằng số, e là sai số ngẫu nhiên.

Bi là hệ số hồi quy tuyến tính đo lường sự thay đổi giá trị trung bình của biến phụ thuộc sau khi 1 biến độc lập thay đổi 1 đơn vị và các biến độc lập còn lại không đổi.

Kết quả và thảo luận

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ thủ tục tại PXU

Thống kê mô tả thang đo CLDV và mức độ hài lòng của khách hàng

- Kết quả thống kê mô tả thang đo CLDV cho thấy, hầu hết được hành khách đánh giá ở mức độ từ 3 đến 4, đây là mức khá cao.

+ Biến quan sát thuộc thang đo Sự tin cậy được hành khách đánh giá cao, giá trị trung bình từ 3,9 – 4,1.

+ Biến quan sát thuộc thang đo Khả năng đáp ứng được hành khách đánh giá khá cao, giá trị trung bình từ 3,49 – 3,64.

+ Biến quan sát thuộc thang đo Năng lực phục vụ được hành khách đánh giá khá cao, giá trị trung bình từ 3,30 – 3,36.

+ Biến quan sát thuộc thang đo Sự đồng cảm được hành khách đánh giá khá cao, giá trị trung bình từ 3,12 – 3,22.

+ Biến quan sát thuộc thang đo “phương tiện hữu hình” được hành khách đánh giá cao, giá trị trung bình từ 3,47 – 4,15.

Thống kê mô tả mức độ hài lòng của hành khách

Đối với bảng thống kê thang đo mức độ hài lòng, kết quả cho thấy hành khách khá hài lòng đối với chất lượng dịch vụ làm thủ tục hành khách (Giá trị trung bình = 3,6).

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Kiểm định nhân tố khám phá cho biến độc lập

Kết quả KMO và Bartlett’s cho thấy, hệ số KMO > 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig = 0 <0,05 nên phân tích nhân tố hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Kết quả phân tích bằng phương pháp rút trích Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy, có 5 thành phần được rút ra từ các biến quan sát cho 5 nhóm biến độc lập ban đầu. Hệ số Cumulative = 66,502% > 50% và các giá trị của hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1, hệ số tải nhân tố > 0,5, đạt yêu cầu.

Kiểm định nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc

Kết quả KMO và Bartlett’s cho thấy, hệ số KMO = 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig = 0 <0,05 nên phân tích nhân tố hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Kết quả phân tích bằng phương pháp rút trích Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy, có 1 thành phần được rút ra từ các biến quan sát cho nhóm biến phụ thuộc ban đầu. Hệ số Cumulative = 85,78% > 50% và các giá trị của hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1, hệ số tải nhân tố = 0,93> 0,5, đạt yêu cầu.

Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Mô hình nghiên cứu

Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến sự hài lòng của hành khách khi sử dụng dịch vụ làm thủ tục hàng không tại PXU, mô hình hồi quy bội được sử dụng. Mô hình bao gồm một biến phụ thuộc là “Sự hài lòng của hành khách” và năm biến độc lập là “Sự tin cậy”, “khả năng đáp ứng”, “năng lực phục vụ”, “sự đồng cảm”, “phương tiện hữu hình”. Theo đó, phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

HL = β0 + β1TC + β2DU + β3NL + β4DC + β5CQ + e

Các giả thuyết

H1: Cảm nhận của hành khách về Sự tin cậy càng cao thì sự hài lòng của hành khách càng cao.

H2: Cảm nhận của hành khách về Khả năng đáp ứng càng cao thì sự hài lòng của hành khách càng cao.

H3: Cảm nhận của hành khách về Năng lực phục vụ càng cao thì sự hài lòng của hành khách càng cao.

H4: Cảm nhận của hành khách về Sự đồng cảm càng cao thì sự hài lòng của hành khách càng cao.

H5: Cảm nhận của hành khách về Phương tiện hữu hình càng cao thì sự hài lòng của hành khách càng cao.

Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Phân tích tương quan Pearson

Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy, mức độ tương quan giữ biến phụ thuộc HL và các biến độc lập TC, DU, NL, DC, CQ lần lượt bằng 0,471, 0,342, 0,241, 0,479, 0,252. Các hệ số tương quan lớn hơn 0, mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc theo chiều thuận, tức là TC, DU, NL, DC, CQ tăng thì HL tăng. Giá trị Sig trong tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều <0,05 nên giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có mối liên hệ tác động nhau, có thể đưa các biến độc lập vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Theo kết quả phân tích cho thấy hệ số R2 điều chỉnh = 0,733, có nghĩa là 73,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội: F = 110.238 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0,5 nên mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Bảng ANOVA cho thấy Sig = 0.000 khá nhỏ nên nên mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% hay mô hình này có thể sử dụng cho phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hành khách.

Kiểm định đa cộng tuyến: Xem xét hệ số phóng đại phương sai VIF, nếu VIF có giá trị > 2 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trị VIF của các biến độc lập đều có giá trị < 2, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Kết quả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội

Bảng hệ số hồi quy cho thấy, hệ số cả 5 nhân tố đều có hệ số Beta > 0. Các hệ số hồi quy Sig trong bảng đều có giá trị = 0 và < 0,05, do đó không có biến nào bị loại khỏi mô hình hồi quy. Như vậy, có 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hành khách là: Sự tin cậy (TC), Khả năng đáp ứng (DU), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (CQ).

Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hành khách đối với dịch vụ làm thủ tục hàng không tại PXU được thể hiện qua phương trình sau:

HL = - 0,807 + 0,506TC + 0,297DU + 0,305NL + 0,591DC + 0,171CQ

Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết H1, H2, H3, H4 và H5 đều có Beta > 0, và giá trị Sig <0,05; do đó đều thỏa mãn kiểm định.

Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hành khách

Nhân tố Sự tin cậy là nhân tố có tác động nhiều thứ hai trong mô hình nghiên cứu đưa ra (hệ số Beta = 0,506). Nhân tố Sự tin cậy cũng có giá trị trung bình khá cao (Từ 3,9 đến 4,1).

Nhân tố Khả năng đáp ứng là nhân tố tác động ít đến sự hài lòng của hành khách đối với dịch vụ làm thủ tục hàng không tại PXU với hệ số Beta 0,297. Theo kết quả khảo sát, nhân tố này có giá trị trung bình > 3, trong đó có biến quan sát DU2 “Nhân viên luôn sẵn sàng giúp đỡ hành khách” có đánh giá mức 1, là mức không hài lòng.

Nhân tố Năng lực phục vụ là nhân tố khá tác động đến sự hài lòng của hành khách với hệ số Beta 0,305; tuy nhiên theo đánh giá thực tế của hành khách thì nhân tố này có nhiều biến quan sát nhận được nhiều mức 1 nhất.

Nhân tố Sự đồng cảm là nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của hành khách với hệ số Beta là 0,591. Tuy nhiên, mức độ hài lòng của hành khách đối với nhân tố này là thấp nhất trong số 5 nhân tố nghiên cứu (Mean = 3,1). Biến quan sát quan trọng trong nhân tố này là “Nhân viên quan tâm đến nhu cầu đặc biệt của hành khách”.

Nhân tố “Phương tiện hữu hình” là nhân tố có hệ số Beta thấp nhất (= 0,171), giá trị trung bình khá cao (= 3,9). Nhân tố thể hiện sự hài lòng của hành khách đối hạ tầng cơ sở và các trang thiết bị, máy móc kỹ thuật tại PXU. Nhân tố này tác động ít nhất đến sự hài lòng của hành khách so với 4 nhân tố trên, nhân tố này không có biến quan sát nào bị đánh giá ở mức độ 1.

Gợi ý chính sách

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đưa ra một số gợi ý chính sách nhằm nâng cao sự hài lòng của hành khách khi sử dụng dịch vụ tại PXU.

Đối với nhân tố Sự đồng cảm

Cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho hành khách bị hủy/trễ chuyến. Cải tiến công tác hướng dẫn quy trình và thông báo bay. Nâng cao CLDV nhà hàng, bán hàng lưu niệm. Quản lý hoạt động của nhà hàng bằng khung giá trần để kiểm soát giá bán ở mức hợp lý, đồng thời đa dạng hóa thực đơn để thu hút hành khách.

Đối với nhân tố Sự tin cậy

Đảm bảo giờ bay đúng lịch; nâng cao chất lượng công tác kiểm tra đường hạ cất cánh, đường lăn, sân đỗ và công tác bảo dưỡng máy bay để hạn chế những vấn đề kỹ thuật phát sinh vào giờ bay, ảnh hưởng đến việc đảm bảo lịch bay. Phối hợp tốt hơn nữa trong công tác kiểm tra kỹ thuật trước giờ bay. Nâng cao CLDV phục vụ hành khách bị trễ/hủy chuyến...

Đối với nhân tố Năng lực phục vụ

Tăng cường cung cấp thông tin về các chuyến bay bị trễ cho hành khách hệ thống phát thanh. Nhân viên cần được thường xuyên huấn luyện về các tiêu chuẩn, yêu cầu chung trong phong cách và thái độ phục vụ hành khách cũng như các kỹ năng giao tiếp, ứng xử với khách. Bố trí quầy thông tin ở một số điểm trong nhà ga để giải đáp ngay mọi thắc mắc về quy trình, giờ bay và những vấn đề khác của hành khách.

Đối với nhân tố Khả năng đáp ứng

Tăng cường hợp lý hóa công tác sắp xếp lịch bay. Đảm bảo các khâu thủ tục mà hành khách phải qua trong nhà ga được thực hiện theo đúng chuẩn đề ra, không quá chậm làm ảnh hưởng đến giờ ra máy bay của khách. Áp dụng các tiêu chuẩn khuyến cáo của ICAO (International Civil Aviation Organization - Tổ chức Hàng không dân dụng quốc tế) và IATA (International Air Transportation Association - Hiệp hội Vận tải hàng không quốc tế) về tổng thời gian xử lý hành khách cũng như thời gian xếp hàng chờ tối đa ở mỗi khâu thủ tục trong nhà ga. Thành lập bộ phận chuyên trách về dịch vụ hành khách, kịp thời phản ảnh những nhu cầu hay khiếu nại, phàn nàn của hành khách đến các cấp lãnh đạo để có hướng xử lý nhanh chóng và xác đáng.

Đối với nhân tố Phương tiện hữu hình

Cần đầu tư ứng dụng công nghệ hiện đại để đáp ứng yêu cầu của công tác kiểm tra; chú trọng bảo trì trang thiết bị phục vụ bay tại nhà ga; quan tâm đến vấn đề vệ sinh, cảnh quan... đảm bảo PXU sạch đẹp. Nâng cao trình độ ngoại ngữ cho nhân viên, đổi mới thực đơn, bố trí xe đưa hành khách đến cửa ra của máy bay…

Tài liệu tham khảo:

1. Nguyễn Văn Anh, Nguyễn Thị Phương Thảo (2019). Ứng dụng chỉ số hài lòng khách hàng của Mỹ - Một nghiên cứu trong lĩnh vực dịch vụ viễn thông di động tại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, Năm thứ 30, Số 12 (2019), Tr. 36–54;
2. Nguyễn Đình Thọ (2011). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh - Thiết kế và thực hiện. NXB Lao động - Xã hội;
3. Hair et. al. (2014). Multivariate Data Analysis. Pearson, New Jersey.