TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
Bảo hiểm y tế (BHYT) là hình thức bảo hiểm giúp người mua được chi trả một phần hoặc toàn bộ chi phí khám chữa bệnh và thuốc men Chính sách BHYT tại Việt Nam được Đảng và Nhà nước đặc biệt quan tâm, đóng vai trò quan trọng trong an sinh xã hội và đời sống người dân Chính sách này không ngừng được cập nhật để phù hợp với sự phát triển kinh tế - xã hội, nhằm nâng cao phúc lợi xã hội và giảm nghèo bền vững Qua các Nghị quyết của Đại hội Đảng, đặc biệt là Đại hội Đảng XIV, BHYT đã có nhiều thay đổi trong cơ chế và phương pháp thực hiện, nhưng vẫn hướng tới mục tiêu phục vụ nhân dân và tạo điều kiện cho người lao động có cuộc sống tốt đẹp hơn.
Luật Sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật BHYT, có hiệu lực từ ngày 1/1/2015, đã quy định bắt buộc tham gia BHYT, chuyển đổi từ hình thức tự nguyện sang BHYT theo hộ gia đình (BHYT HGĐ) Hình thức này không chỉ bảo vệ sức khỏe cho các thành viên trong gia đình mà còn giảm gánh nặng tài chính khi ốm đau, bệnh tật BHYT HGĐ đóng vai trò quan trọng trong lộ trình tiến tới BHYT toàn dân, giúp người tham gia được hưởng đầy đủ quyền lợi của BHYT Trong bối cảnh chi phí y tế ngày càng tăng, việc tham gia BHYT HGĐ trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.
2 Văn kiện Đại hội Đảng toàn quốc XIV,2016
Bảo hiểm y tế (BHYT) là quyền lợi cần thiết cho mọi thành viên trong gia đình, với BHYT hộ gia đình (HGĐ) mang lại những quyền lợi tương tự như các nhóm đối tượng khác Mặc dù mức phí tham gia BHYT HGĐ khá hợp lý, nhưng quỹ BHYT có thể chi trả lên đến 100% chi phí khám, chữa bệnh cho bệnh nhân có thẻ BHYT, đảm bảo sự an tâm cho các hộ gia đình.
Cà Mau, tỉnh cực nam của Tổ quốc, có địa hình chủ yếu là đồng bằng và kinh tế tập trung vào nuôi trồng, chế biến xuất khẩu thủy sản cùng sản xuất nông nghiệp, lâm nghiệp Tính đến hết tháng 12/2018, tỉnh có 708.601 người trong độ tuổi lao động, trong đó có 1.033.797 người tham gia bảo hiểm xã hội (BHXH) và bảo hiểm y tế (BHYT), với 1.031.308 người tham gia BHYT, đạt tỷ lệ 84,19% so với tổng dân số.
Trong những năm gần đây, bảo hiểm y tế (BHYT) ngày càng được người dân sử dụng nhiều hơn, đặc biệt là nhóm đối tượng tham gia bảo hiểm xã hội (BHXH) bắt buộc Tuy nhiên, nhóm tham gia BHYT hộ gia đình (HGĐ) vẫn còn hạn chế do thông tin tuyên truyền chưa đầy đủ và những thay đổi trong chính sách BHYT HGĐ năm 2018 Nguyên nhân chính khiến nhiều người không tham gia BHYT HGĐ bao gồm thói quen không đi khám chữa bệnh, nhận thức kém về lợi ích của BHYT, thủ tục hành chính phức tạp, mức đóng BHYT cao, thu nhập thấp, và chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh chưa đáp ứng nhu cầu.
Nhu cầu tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) chịu ảnh hưởng từ nhiều nhân tố, trong đó chi phí chăm sóc y tế là yếu tố quyết định quan trọng Nhận thức, độ tuổi, bảo hiểm bệnh tật và kiến thức về bảo hiểm cũng có tác động tích cực đến quyết định tham gia BHYT Đặc biệt, thu nhập có mối quan hệ đáng kể với số lượng người tham gia, với những người có thu nhập cao có xu hướng tham gia nhiều hơn Số lượng trẻ em trong gia đình, tuổi tác và nhận thức về chi phí chăm sóc y tế trong tương lai cũng ảnh hưởng đến việc tham gia BHYT Ngoài ra, các yếu tố khác như dân tộc, quy mô hộ, nhận thức về BHYT trên thị trường, mức độ chấp nhận rủi ro, nhận thức rủi ro và trình độ giáo dục của người dân cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định tham gia BHYT.
Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm y tế theo hộ gia đình trên địa bàn Thành Phố Cà Mau – Tỉnh Cà Mau" được chọn làm luận văn Thạc Sĩ Quản Trị Kinh Doanh nhằm giải quyết những vấn đề liên quan đến bảo hiểm y tế trong cộng đồng Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố tác động đến quyết định tham gia bảo hiểm y tế của các hộ gia đình, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm nâng cao tỷ lệ tham gia và bảo vệ sức khỏe cộng đồng.
Tình hình nghiên cứu
Luật Bảo hiểm y tế (BHYT) được ban hành từ năm 2008 thể hiện sự quan tâm sâu sắc của Đảng và Nhà nước đối với an sinh xã hội và sức khỏe của người dân Đến Quốc hội khóa XIII, Luật số 46/2014/QH13 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật BHYT đã có hiệu lực từ tháng 01/2009, khẳng định quyết tâm của Đảng và Nhà nước trong việc hoàn thiện chính sách BHYT nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho cộng đồng.
Năm 2020, tỷ lệ tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) đạt trên 80% dân số, tuy nhiên, để hoàn thiện chính sách BHYT, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện Một trong số đó là bài báo "Thực trạng tham gia BHYT tự nguyện của nông dân tỉnh Thái Bình" của Vũ Ngọc Huyên và Nguyễn Văn Song, phân tích tỷ lệ tham gia và nguyên nhân không tham gia BHYT tự nguyện như thói quen khám chữa bệnh, thủ tục hành chính phức tạp, mức đóng cao và thu nhập thấp Nghiên cứu khác từ Lê Cảnh Bích Thơ, Võ Văn Tuấn và Trương Thị Thanh Tâm năm 2017 cũng chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BHYT tự nguyện tại Cần Thơ, như tình trạng sức khỏe và giới tính Những nghiên cứu này đã làm rõ vai trò của BHYT và đưa ra các kiến nghị nhằm cải thiện chính sách BHYT hiện nay.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về bảo hiểm y tế, nhưng vẫn còn thiếu các công trình phân tích ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm y tế theo hộ gia đình.
Bảo hiểm y tế (BHYT) hiện nay đã trở thành một hình thức bắt buộc, khác với trước đây khi nó chỉ mang tính chất tự nguyện Tuy nhiên, nhiều người vẫn chỉ được đề cập một cách riêng lẻ mà chưa phân tích sâu sắc những khó khăn và vướng mắc mà BHYT theo hộ gia đình đang gặp phải Việc hiểu rõ những thách thức này là cần thiết để cải thiện hệ thống bảo hiểm y tế cho tất cả mọi người.
Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả và tính hợp lý trong việc khuyến khích tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) là một nhiệm vụ quan trọng, có ý nghĩa thiết thực cả về lý luận lẫn thực tiễn.
Mục tiêu nghiên cứu
1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động đến ý định tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) theo hộ gia đình tại TP Cà Mau, tỉnh Cà Mau Qua đó, nghiên cứu sẽ đề xuất các giải pháp quản lý nhằm khuyến khích người dân tham gia BHYT theo hình thức hộ gia đình một cách hiệu quả hơn.
1.3.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình;
- Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình tại TP Cà Mau – tỉnh Cà Mau;
- Qua đó đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình của người dân TP Cà Mau – tỉnh Cà Mau.
Câu hỏi nghiên cứu
- Yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT HGĐ của người dân tại
TP Cà Mau – tỉnh Cà Mau ?
- Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố ?
- Hàm ý nào phù hợp để nâng cao ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình tại
TP Cà Mau – tỉnh Cà Mau ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình trên địa bàn Tp Cà Mau
- Khách thể nghiên cứu: Các hộ gia đình đang sinh sống ở Tp Cà Mau
- Về không gian: Phạm vi nghiên cứu của đề tài này chỉ giới hạn tại địa bàn
Số liệu thứ cấp được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm báo cáo năm 2018 của Phòng Quản lý thu BHXH tỉnh Cà Mau, báo cáo thường niên của BHXH Việt Nam, cũng như các báo cáo từ BHXH tỉnh và thành phố Cà Mau Ngoài ra, các thông tin cũng được lấy từ sách, báo, internet, tạp chí, và các báo cáo của cục thống kê và ủy ban nhân dân địa phương.
+ Số liệu sơ cấp: Thời gian tiến hành khảo sát được thực hiện trong tháng 10 năm 2019
Phương pháp nghiên cứu
1.6.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
- Phương pháp thu thập số liệu: Các báo cáo tổng kết năm của BHXH tỉnh
Cà Mau, báo cáo kết luận hội nghị trực tuyến hàng tháng, các báo cáo nghiên cứu khoa học, luận án, luận văn, sách, tạp chí liên quan
- Phương pháp phân tích số liệu:
Phân tích thống kê trong đề tài này sử dụng các phương pháp đồ thị, phân tích tần số và phân tích thống kê mô tả Những chỉ tiêu quan trọng được áp dụng bao gồm tần suất, tỷ lệ, trung bình và độ lệch chuẩn, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan và sâu sắc về dữ liệu.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là một phương pháp quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo Việc này giúp loại bỏ các biến không phù hợp, nhằm tránh sự xuất hiện của các yếu tố giả trong nghiên cứu.
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA: Nhằm thu nhỏ và tóm tắt các chỉ tiêu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng
Mô hình hồi quy tuyến tính được phân tích nhằm làm rõ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, qua đó xác định hệ số của từng yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia.
1.6.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
- Nghiên cứu định lượng sơ bộ: Trước khi tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức, cuộc khảo sát được thực hiện với khoảng 50 người dân nhằm phát hiện
Để cải thiện bảng câu hỏi và đảm bảo độ tin cậy của thang đo, cần xác định 6 thiếu sót thông qua việc tham vấn ý kiến của các chuyên gia, bao gồm lãnh đạo và chuyên viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực bảo hiểm y tế (BHYT) Quá trình này sẽ giúp điều chỉnh thang đo và thiết lập bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng chính thức thu thập dữ liệu thông qua khảo sát với bảng câu hỏi được thiết kế và gửi trực tiếp đến người dân Mẫu điều tra được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu phi xác suất Phương pháp phân tích chính trong nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy.
Ý nghĩa nghiên cứu
Với nội dung và kết quả nghiên cứu như đã thực hiện, đề tài đã có những ý nghĩa về những mặt sau:
Nghiên cứu này đã cung cấp những kết quả quan trọng, củng cố và bổ sung cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình của người dân.
- Nghiên cứu là một trong những đóng góp thực tiễn cho ngành BHXH trong việc mở rộng và phát triển số lượng người dân tham gia BHYT HGĐ
Nghiên cứu sẽ giúp ngành Bảo hiểm xã hội xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia Bảo hiểm y tế hộ gia đình (BHYT HGĐ) của người dân tại thành phố Cà Mau Đồng thời, bài viết cũng sẽ làm rõ thực trạng BHYT HGĐ trong thời gian qua, phân tích các vấn đề cần giải quyết và đưa ra những đề xuất quản trị nhằm nâng cao ý định tham gia BHYT HGĐ của cư dân TP Cà Mau, tỉnh Cà Mau.
Cấu trúc luận văn
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 7
Các khái niệm cơ bản
2.1.1 Khái niệm ý định Ý định là một yếu tố dùng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai
Theo Ajzen, ý định là yếu tố tạo động lực thúc đẩy cá nhân thực hiện hành vi, bị ảnh hưởng bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Thái độ được định nghĩa là đánh giá của cá nhân về kết quả từ hành vi Ý định tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) theo hộ gia đình thể hiện sự sẵn sàng mua sản phẩm hoặc dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định, với ý định mua hình thành trước khi thực hiện hành vi mua Ý định mua là chỉ số dự đoán hành vi mua của khách hàng Do đó, ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình phản ánh cảm nhận về lợi ích từ việc tham gia, ảnh hưởng đến mức độ quan tâm của cá nhân đối với BHYT theo hộ gia đình.
Cầu phản ánh khả năng thanh toán của người tiêu dùng trong một khoảng thời gian và không gian nhất định Con người luôn mong muốn sở hữu nhiều hàng hóa, nhưng không phải tất cả mong muốn đều trở thành nhu cầu thực sự Nhu cầu chỉ dừng lại ở ý muốn có hàng hóa cho mục đích cụ thể mà chưa thể hiện khả năng tài chính để mua sắm, cũng như số lượng hàng hóa mà người tiêu dùng có thể chi trả.
Khái niệm cầu cá nhân và cầu thị trường liên quan đến lượng hàng hóa hoặc dịch vụ mà cá nhân hoặc nhóm người mong muốn và có khả năng chi trả tại một thời điểm và thị trường cụ thể.
3 Theory Plan of Behavior, Ajzen, 1991
Trong kinh tế học, "lượng cầu" đề cập đến số lượng hàng hóa hoặc dịch vụ mà người tiêu dùng mong muốn và có khả năng mua ở một mức giá nhất định trong một khoảng thời gian và không gian cụ thể.
Đường cầu là công cụ quan trọng trong Kinh tế học, thể hiện mối quan hệ giữa giá cả và lượng cầu của người tiêu dùng đối với một loại hàng hóa cụ thể Đường cầu giúp hình dung trực quan nhu cầu của người tiêu dùng theo sự biến động của giá, đồng thời giải thích rõ ràng về độ co giãn, sự dịch chuyển các điểm cân bằng, cũng như các vấn đề liên quan đến giá trần và giá sàn.
2.1.3 Sự lựa chọn của người tiêu dùng
Người tiêu dùng thường lựa chọn hàng hóa và dịch vụ mà họ ưa thích và có khả năng chi trả Việc phân tích quá trình ra quyết định của người tiêu dùng dựa trên nguồn lực sẵn có là rất quan trọng Bằng cách xây dựng mô hình hành vi tiêu dùng, chúng ta có thể dự đoán phản ứng của người tiêu dùng trước những thay đổi về cơ hội và giới hạn ngân sách.
Khi tiêu dùng hàng hóa, người tiêu dùng có thể trải qua cảm giác hài lòng hoặc không hài lòng Sự hài lòng đến từ những hàng hóa mang lại lợi ích, trong khi hàng hóa không đáp ứng nhu cầu sẽ dẫn đến cảm giác không hài lòng.
Lợi ích (U-Utility) là sự thỏa mãn và hài lòng mà người tiêu dùng cảm nhận được khi tiêu dùng hàng hóa Tổng lợi ích (TU-Total Utility) đại diện cho toàn bộ lượng lợi ích mà người tiêu dùng nhận được từ việc tiêu thụ một lượng hàng hóa nhất định.
2.1.4 Lý thuyết hành vi có hoạch định
Hành vi dự định (TPB) là mô hình được phát triển bởi Fishbein và Ajzen vào năm 1985, mở rộng từ mô hình lý thuyết hành động (TRA) bằng cách bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận Mô hình TPB phản ánh nhận thức của người sử dụng về các yếu tố bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến hành vi, nhằm khắc phục những hạn chế trong việc giải thích các hành vi nằm ngoài tầm kiểm soát Đến năm 1991, Ajzen đã tiếp tục bổ sung lý thuyết này bằng cách đề xuất thêm yếu tố kiểm soát.
Nhận thức kiểm soát hành vi
Thái độ kiểm soát hành vi nhận thức phản ánh niềm tin của cá nhân về khả năng thực hiện các hành vi khó khăn hay dễ dàng Khi có nhiều nguồn lực và cơ hội, cá nhân sẽ cảm thấy ít trở ngại hơn, từ đó nâng cao cảm giác kiểm soát đối với hành vi của mình Yếu tố kiểm soát này có thể xuất phát từ nội tại của cá nhân, như quyết tâm và năng lực, hoặc từ các yếu tố bên ngoài như thời gian, cơ hội và điều kiện kinh tế.
Nhận thức kiểm soát hành vi phản ánh mức độ dễ dàng hay khó khăn trong việc thực hiện hành vi, phụ thuộc vào nguồn lực và cơ hội sẵn có Theo Thuyết Kế hoạch Hành vi (TPB), "ý định hành vi" của khách hàng chịu ảnh hưởng bởi "thái độ", "chuẩn mực chủ quan" và "nhận thức kiểm soát hành vi".
TPB đã trở thành công cụ phổ biến trong nghiên cứu nhằm dự đoán ý định sử dụng và hành vi cụ thể của cá nhân.
Lý thuyết liên quan
2.2.1 Khái niệm về bảo hiểm y tế
Bảo hiểm y tế là loại hình bảo hiểm nhằm hỗ trợ chăm sóc sức khỏe, được tổ chức và quản lý bởi Nhà nước, với mục tiêu không vì lợi nhuận Các đối tượng tham gia bảo hiểm y tế phải tuân theo quy định pháp luật.
Tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) theo hộ gia đình đã được quy định chính thức trong Luật Sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật BHYT, nhằm đạt được mục tiêu BHYT toàn dân mà Đảng và Nhà nước đề ra Kể từ ngày 01/01/2015, BHYT đã chuyển từ hình thức tự nguyện sang bắt buộc, tạo điều kiện cho nhiều người dân tham gia và hưởng lợi từ chính sách này.
10 tham gia bảo hiểm theo hộ gia đình, với nhiều cách thức thực hiện được đổi mới và nhiều chính sách ưu đãi
Tham gia Bảo hiểm y tế (BHYT) hộ gia đình là việc tất cả các thành viên có tên trong sổ hộ khẩu hoặc sổ tạm trú cùng tham gia, ngoại trừ những người đã thuộc nhóm đã có BHYT do người lao động, chủ sử dụng lao động, tổ chức BHXH hoặc ngân sách nhà nước đóng Nếu không thuộc các nhóm này, người dân sẽ tự đóng phí BHYT để tham gia BHYT hộ gia đình Hình thức BHYT hộ gia đình hoạt động như một "lưới đỡ" cho những người chưa có bảo hiểm, đảm bảo mọi người dân đều có cơ hội được bảo vệ bởi BHYT.
Khi tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) theo hộ gia đình, mức đóng sẽ giảm dần từ thành viên thứ hai trở đi Cụ thể, người thứ nhất đóng 4,5% mức lương cơ sở, trong khi người thứ hai, thứ ba và thứ tư lần lượt đóng 70%, 60% và 50% mức đóng của người thứ nhất Đối với những thành viên từ thứ năm trở đi, mức đóng chỉ còn 40% so với người thứ nhất.
Người tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) theo hộ gia đình được hưởng đầy đủ quyền lợi giống như các nhóm đối tượng khác Trong bối cảnh chi phí y tế ngày càng tăng, việc tham gia BHYT, đặc biệt là BHYT theo hộ gia đình, trở nên cần thiết hơn bao giờ hết Quyền lợi từ BHYT theo hộ gia đình rất phong phú, với mức phí tham gia hợp lý cho các hộ gia đình Đặc biệt, quỹ BHYT có thể chi trả lên đến 80% chi phí khám chữa bệnh, giúp bệnh nhân chỉ cần đồng chi trả 20% chi phí.
2.2.2 Nguyên tắc bảo hiểm y tế
- Bảo đảm chia sẻ rủi ro giữa những người tham gia BHYT
4 Luật Sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Bảo hiểm y tế,2014
Mức đóng bảo hiểm y tế (BHYT) được tính toán dựa trên tỷ lệ phần trăm của các khoản thu nhập như tiền lương, tiền công, tiền lương hưu, tiền trợ cấp hoặc mức lương tối thiểu trong khu vực hành chính Tất cả các khoản thu nhập này đều được gọi chung là mức lương tối thiểu.
- Mức hưởng BHYT theo mức độ bệnh tật, nhóm đối tượng trong phạm vi quyền lợi của người tham gia bảo hiểm y tế
- Chi phí khám bệnh, chữa bệnh BHYT do quỹ bảo hiểm y tế và người tham gia bảo hiểm y tế cùng chi trả
- Quỹ BHYT được quản lý tập trung, thống nhất, công khai, minh bạch, bảo đảm cân đối thu, chi và được Nhà nước bảo hộ
2.2.3 Khái niệm các nhân tố ảnh hưởng bảo hiểm y tế toàn dân
Các nhân tố ảnh hưởng bảo hiểm y tế toàn dân: 5
- Điều kiện tự nhiên: Bao gồm yếu tố địa lý, thiên tai dịch bệnh, môi trường sinh thái
- Điều kiện xã hội – văn hóa: phân bố dân cư, cấu trúc dân số và lao động, tập quán thói quen của cộng đồng
- Điều kiện kinh tế: tốc độ tăng trưởng kinh tế, thu nhập bình quân của dân cư, cơ cấu ngành trong nền kinh tế
Hệ thống chính trị đóng vai trò quan trọng trong việc ban hành cơ chế, tổ chức thực hiện và quản lý, đồng thời thúc đẩy sự phát triển của bảo hiểm y tế toàn dân.
Công tác truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển tải cơ chế bảo hiểm y tế toàn dân từ chính phủ đến người dân, đồng thời phản hồi tính thực thi của cơ chế này từ người dân về chính phủ Điều này giúp người dân kiểm soát các cơ quan nhà nước hiệu quả hơn.
Hệ thống tổ chức thực hiện bảo hiểm y tế (BHYT) bao gồm Bảo hiểm xã hội (BHXH) và hệ thống quản lý y tế từ cấp bộ đến cấp cơ sở Các cơ quan này đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các quyết định về BHYT của Chính phủ, với sự hỗ trợ từ các cấp chính quyền địa phương và các ngành liên quan.
5 Tạp chí Bảo hiểm xã hội, 2017
Các nghiên cứu trước liên quan
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra rằng vấn đề bảo hiểm y tế (BHYT) liên quan đến mô hình tài chính từ thuế đến tài chính y tế, đồng thời phản ánh những khó khăn tài chính trong hoạt động y tế là vấn đề toàn cầu Mọi quốc gia đều phải đối mặt với thách thức huy động nguồn lực tài chính để đáp ứng nhu cầu dịch vụ y tế ngày càng tăng Tại Anh, chăm sóc sức khỏe cho công dân chủ yếu được thực hiện qua cơ quan BHYT quốc gia, với các quỹ ủy thác chăm sóc sức khỏe nhận 75% kinh phí hoạt động từ ngân sách Nhà nước, được cấp theo đầu người và điều chỉnh hàng năm Nghiên cứu cũng chỉ ra sự khác biệt trong chính sách BHYT giữa Anh và Việt Nam, cũng như so với các quốc gia khác.
BHYT không phải là một chính sách mới, với hơn 50% các nước công nghiệp đã triển khai BHYT xã hội cho toàn dân Ngày nay, BHYT xã hội đã trở thành nguồn tài chính chính cho dịch vụ y tế ở nhiều nước đang phát triển như Kenya, Brasil và Ai Cập Tại Mỹ, các công ty bảo hiểm tư nhân không chấp nhận bảo hiểm cho người trên 65 tuổi, và hệ thống chăm sóc có điều kiện đang được áp dụng để kiểm soát lựa chọn cơ sở khám chữa bệnh Mặc dù BHYT đã tồn tại lâu ở Mỹ, vẫn còn nhiều bất cập, dẫn đến nhiều nỗ lực cải cách từ các tổng thống Chính phủ đã đề xuất thành lập hệ thống BHYT công để cạnh tranh với bảo hiểm tư nhân và tăng thuế cho các công ty bảo hiểm tư nhân.
Qua các nghiên cứu đã cho thấy, không những ở Việt Nam mà các nước trên thế giới cũng có những bất cập nhất định trong chính sách BHYT
Nghiên cứu quốc tế về an sinh xã hội, đặc biệt là bảo hiểm y tế (BHYT), đã chỉ ra sự cần thiết phải xây dựng một đề tài nghiên cứu hệ thống và toàn diện về chính sách phúc lợi xã hội và an sinh xã hội tại Việt Nam.
Báo cáo “BHYT - nhu cầu và khả năng mở rộng ở nông thôn” được thực hiện bởi TS Trịnh Hòa Bình và cộng sự vào năm 2006, trình bày kết quả khảo sát tại xã Yên Thường – Gia Lâm Nghiên cứu này bao gồm 500 mẫu phỏng vấn sâu thông qua bảng hỏi, 3 buổi thảo luận nhóm, và 17 phỏng vấn sâu, nhằm đánh giá nhu cầu và khả năng mở rộng bảo hiểm y tế ở khu vực nông thôn.
Luận văn thạc sỹ của Nghiêm Xuân Nam về "thực trạng và nhu cầu tham gia BHYT của người dân nông thôn hiện nay" đã được thực hiện tại xã Yên Thường, Gia Lâm, Hà Nội, nêu rõ thực trạng tham gia BHYT của cộng đồng nông thôn Nghiên cứu áp dụng cả phương pháp định lượng và định tính, chỉ ra nhu cầu và thực trạng tham gia BHYT Tuy nhiên, tác giả chưa làm rõ các loại hình BHYT mà người dân đang tham gia, dẫn đến khó khăn trong việc phân biệt và so sánh giữa BHYT tự nguyện và BHYT bắt buộc.
Nghiên cứu của Hội khoa học kinh tế Việt Nam (2010) về nhận thức về bảo hiểm y tế (BHYT) ở vùng đồng bằng sông Cửu Long cho thấy người dân nơi đây không sẵn lòng tham gia BHYT Nghiên cứu được thực hiện qua các cuộc thảo luận tại các tỉnh như Cà Mau, Sóc Trăng, Bến Tre, Kiên Giang, Cần Thơ và Đồng Tháp, với sự tham gia của bệnh nhân và người nuôi bệnh có mức thu nhập, độ tuổi và trình độ khác nhau Để khắc phục tình trạng này, nhóm tác giả đề xuất cần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh BHYT và cải thiện các dịch vụ y tế.
14 lượng dịch vụ của các cơ quan BHXH để tạo sức hấp dẫn cho người dân sẵn lòng tham gia BHYT
Trịnh Trung Kiên (2016) đã thực hiện nghiên cứu “Giải pháp tăng số lượng người tham gia BHYT theo hộ gia đình trên địa bàn tỉnh Cà Mau giai đoạn 2016 -2020” nhằm tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ tham gia BHYT hộ gia đình thấp Khảo sát tập trung vào các thành viên hộ gia đình chưa tham gia hoặc đã tham gia nhưng không tiếp tục tham gia BHYT Nghiên cứu khảo sát ba vấn đề chính: thông tin chung về hộ, thực trạng mua và sử dụng thẻ BHYT, và ý kiến người dân về giải pháp thúc đẩy tham gia BHYT hộ gia đình Kết quả cho thấy, mặc dù có một số hộ chưa sẵn sàng tham gia, nhưng đa số vẫn có mức độ sẵn sàng cao Tác giả đề xuất các giải pháp như nâng cao hỗ trợ kinh tế từ chính quyền, đơn giản hóa thủ tục hành chính, và cải thiện chất lượng khám chữa bệnh để đạt được mục tiêu tăng cường số lượng người tham gia BHYT.
Nghiên cứu của Phan Anh Tú và Nguyễn Văn Chức (2017) về "Quyết định mua bảo hiểm y tế của người dân Thành phố Cần Thơ" đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định này, bao gồm tuổi tác, nghề nghiệp (nông/ngư nghiệp và tự do), số lượng thành viên trong hộ, số người đã có bảo hiểm y tế, thu nhập, mức giá bảo hiểm, khoảng cách đến cơ sở y tế, tần suất khám bệnh và chi phí khám Dựa trên 400 mẫu khảo sát và kết quả hồi quy Binary Logistic, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp nhằm tăng cường số lượng người tham gia bảo hiểm y tế, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại địa phương.
Còn theo Hoàng Thu Thuỷ, Bùi Hoàng Minh Thư (2018) nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT của nông dân địa bàn tỉnh Phú Yên”
Nghiên cứu này nhằm kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm y tế tự nguyện (BHYTTN) của nông dân tại tỉnh Phú Yên Mẫu khảo sát được thực hiện từ nhóm nông dân trong khu vực.
Nghiên cứu tại tỉnh Phú Yên đã khảo sát 350 hộ nông dân và xác định 07 nhân tố độc lập ảnh hưởng đến ý định tham gia Bảo hiểm y tế nông nghiệp (BHYTTN) Kết quả cho thấy 6 biến: “Ý định tham gia BHYTTN”, “Thái độ đối với việc tham gia”, “Kiểm soát hành vi rủi ro”, “Tuyên truyền”, “Thủ tục tham gia BHYTTN”, và “Trách nhiệm đạo lý” có tác động đáng kể đến quyết định tham gia BHYTTN của nông dân Để tăng cường ý định tham gia, nghiên cứu đề xuất các chính sách như cải thiện chất lượng tổ chức thực hiện chế độ BHYTTN, nâng cao nhận thức của người dân về sự cần thiết của việc tham gia, và hoàn thiện cơ chế chính sách cũng như tăng cường quản lý nhà nước về Bảo hiểm xã hội.
Nguồn:Hoàng Thu Thuỷ, Bùi Hoàng Minh Thư (2018)
Nghiên cứu về tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình (BHYT HGĐ) tại Cà Mau cho thấy có nhiều tài liệu đề cập đến thực trạng này, nhưng thiếu các nghiên cứu chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến sự tham gia của người dân Bài viết này nhằm tìm hiểu và phân tích những rào cản cũng như các yếu tố tác động đến việc tham gia BHYT HGĐ tại thành phố Cà Mau, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về vấn đề này.
Thái độ đối với việc tham gia
BHYTTN Kiểm soát hành vi
Trách nhiệm đạo lý Ý định tham gia BHYT theo hộ gia đình
Bảng 2.1: Tổng hợp tài liệu lược khảo Tác giả, đề tài Phương pháp nghiên cứu Thang đo được lược khảo
- TS Trịnh Hòa Bình và các cộng sự (2006)
- Báo cáo “BHYT - nhu cầu và khả năng mở rộng ở nông thôn”
- Phân tích thống kê mô tả, Phân tích nhân tố khám phá, Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến
- Số liệu sơ cấp thu thập được từ
500 mẫu khảo sát tại xã Yên Thường – Gia Lâm bằng bảng hỏi
3 thảo luận nhóm và 17 phỏng vấn sâu
- Nhu cầu tham gia BHYT của người dân ở nông thôn
- Khả năng tham gia BHYT
- Hội khoa học kinh tế
- Nhận thức về BHYT ở vùng đồng bằng sông
- Phân tích thống kê mô tả, Phân tích nhân tố khám phá, Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến
Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ các cuộc thảo luận tại các tỉnh thuộc vùng đồng bằng sông Cửu Long, bao gồm Cà Mau, Sóc Trăng, Bến Tre, Kiên Giang, Cần Thơ và Đồng Tháp Các cuộc thảo luận này có sự tham gia của bệnh nhân và người nuôi bệnh.
- Tham gia và không tham gia BHYT với mức thu nhập, độ tuổi và trình độ khác nhau
- Chất lượng KCB của các cơ sở y tế
- Giải pháp tăng số lượng người tham gia BHYT theo hộ gia đình trên địa bàn tỉnh Cà Mau giai đoạn 2016 -2020
- Phân tích thống kê mô tả
Trong nghiên cứu, có tổng cộng 1.683 mẫu khảo sát được thu thập từ các thành viên hộ gia đình thuộc diện bắt buộc tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) nhưng chưa tham gia hoặc đã từng tham gia nhưng hiện tại không tiếp tục tham gia Dữ liệu này được thực hiện trên toàn tỉnh nhằm đánh giá tình trạng tham gia BHYT của các hộ gia đình.
- Nguyên nhân người dân tham gia BHYT HGĐ thấp
- Thu nhập của người dân
- Ý kiến của người dân về chính sách, về thủ tục
17 cuộ đối thoại với người dân
- Quyết định mua bảo hiểm y tế của người dân
- Phân tích thống kê mô tả, Phân tích hồi qui Binary Logistic
- Số lượng mẫu là 400 quan sát được thu thập theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng kết hợp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống
- Số người trong hộ, số người có BHYT
- Số lần khám và chi phí khám sức khỏe
- Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tham gia
BHYT của nông dân địa bàn tỉnh Phú Yên
- Phân tích thống kê mô tả, Phân tích nhân tố khám phá, Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến
- Số liệu sơ cấp thu thập được từ
350 mẫu khảo sát được thực hiện với những người dân thuộc hộ gia đình làm nông nghiệp, trong đó có những người chưa từng tham gia bảo hiểm y tế (BHYT), những người đã từng tham gia nhưng bị gián đoạn, và những người có nhu cầu tiếp tục tham gia BHYT.
- Thái độ đối với việc tham gia
- Phân tích thống kê mô tả, Phân tích nhân tố khám phá, Phân tích hồi qui tuyến tính đa biến
- Số liệu thu thập được từ khảo sát các hộ gia đình mua BHYT
- Thu nhập hàng năm của các hộ gia đình
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Quy trình nghiên cứu được thiết lập như hình 3.1 sau:
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Xác định vấn đề nghiên cứu
Tổng quan các lý thuyêt và tài liệu liên quan
Mô hình và thang đo
Thông qua bảng câu hỏi và khảo sát
Kiểm định hệ số Cronbach Alpha
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT theo HGĐ của người dân TP Cà Mau
Phương pháp nghiên cứu
Trong thiết kế mô hình nghiên cứu, giai đoạn đầu áp dụng phương pháp diễn giải từ lý thuyết tổng quát đến các yếu tố cụ thể, thông qua việc phỏng vấn chuyên gia và những người có kinh nghiệm để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ bảo hiểm Kết quả này giúp điều chỉnh thang đo và mô hình nghiên cứu Giai đoạn tiếp theo thực hiện kiểm định thang đo bằng phương pháp định lượng Do đó, nghiên cứu này kết hợp cả phương pháp định tính và định lượng.
Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật phân tích văn bản pháp luật và phỏng vấn trực tiếp với chuyên viên, chuyên gia trong lĩnh vực dịch vụ hành chính Mục tiêu của bước nghiên cứu này là khám phá và điều chỉnh các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, đồng thời xác định các biến quan sát cần thiết để đo lường các yếu tố trong mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng cách khảo sát 50 người dân tại bộ phận một cửa BHXH tỉnh Cà Mau thông qua bảng câu hỏi Sau đó, dữ liệu thu thập được được phân tích bằng phần mềm SPSS để kiểm định độ tin cậy của thang đo và thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện sau khi hoàn thành nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng sơ bộ Nghiên cứu này tiến hành khảo sát trực tiếp người dân trong khoảng thời gian một tháng tại các hộ gia đình trên địa bàn thành phố Cà Mau.
3.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Thông tin sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát ý kiến chuyên gia và điều tra thực tế tại các hộ gia đình ở ba phường: phường 5, phường 4 và phường Tân Thành Những phường này được chọn dựa trên tỷ lệ tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) của người dân, với phường 5 có tỷ lệ cao nhất, phường 4 ở mức trung bình và phường Tân Thành có tỷ lệ thấp nhất.
Để thu thập thông tin thứ cấp, cần tham khảo báo cáo từ phòng Quản lý thu BHXH tỉnh Cà Mau, báo cáo thường niên của BHXH tỉnh và BHXH thành phố Cà Mau Ngoài ra, có thể sử dụng các nguồn tài liệu như sách, báo, internet, tạp chí, cùng với báo cáo từ cục thống kê và UBND địa phương.
3.2.2 Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Sau khi hoàn tất điều tra khảo sát, các phiếu thu thập sẽ được kiểm tra để đảm bảo tính hoàn chỉnh của thông tin Những câu hỏi không hợp lý và các bản khảo sát thiếu thông tin sẽ bị loại bỏ Tiếp theo, dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch trước khi tiến hành phân tích Cuối cùng, dữ liệu đã được làm sạch sẽ được nhập vào phần mềm SPSS để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng các phương pháp thống kê bao gồm phân tích tần số, đồ thị và thống kê mô tả Các chỉ tiêu được sử dụng trong phân tích bao gồm tần suất, trung bình, độ lệch chuẩn và tỷ lệ, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về dữ liệu.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là phương pháp quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo Việc sử dụng hệ số này giúp loại bỏ các biến không phù hợp, từ đó ngăn chặn sự xuất hiện của các yếu tố giả trong nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để tóm tắt và thu nhỏ các chỉ tiêu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng, giúp rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp F (F 0,6 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Tổng Correlation) của các biến trên đều lớn hơn 0,3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tương quan với nhau và hệ số Cronabach Alpha nếu loại biến của các biến quan sát đều nhỏ hơn Cronbach Alpha chung nên thang đo đạt độ tin cậy và không có biến quan sát nào bị loại thêm nữa
4.3.2 Thang đo Kỳ vọng gia đình (KV)
Thang đo "Kỳ vọng gia đình" được xác định thông qua 3 biến quan sát, với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,869, vượt mức yêu cầu tối thiểu là 0,6 Các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều cao hơn ngưỡng 0,3 Hơn nữa, khi loại bỏ bất kỳ biến nào, hệ số Cronbach’s Alpha đều thấp hơn 0,869, cho thấy tính nhất quán cao của thang đo Do đó, cả 3 biến quan sát đều được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
4.3.3 Thang đo Ý thức sức khỏe khi về già (YT)
Thang đo “Ý thức sức khỏe khi về già” bao gồm ba biến quan sát, với hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,826, vượt mức tối thiểu 0,6 Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Tổng Correlation) lớn hơn 0,3, cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa chúng Hơn nữa, hệ số Cronbach Alpha khi loại bỏ từng biến quan sát đều nhỏ hơn giá trị chung, khẳng định rằng thang đo này có độ tin cậy cao.
4.3.4 Thang đo Kiểm soát hành vi cảm nhận (KS)
Thang đo "Kiểm soát hành vi cảm nhận" được xác định thông qua 3 biến quan sát Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,890, lớn hơn 0,6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại từng biến quan sát đều nhỏ hơn giá trị chung Do đó, thang đo này hoàn toàn đáp ứng tiêu chí về độ tin cậy.
4.3.5 Thang đo Kiến thức của người dân về BHYT HGĐ (KT)
Thang đo "Kiến thức của người dân về BHYT HGĐ" được xác định thông qua 04 biến quan sát với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,771, vượt mức tối thiểu 0,6 Tuy nhiên, biến quan sát KT3 "Tôi biết rõ các phương thức đóng khi tham gia BHYT HGĐ" có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, cho thấy không có mối tương quan với các biến khác trong cùng nhân tố "kiến thức" Vì vậy, tác giả quyết định loại bỏ KT3 và tiến hành kiểm định lần 2.
Lần 2: Đưa 3 biến quan sát còn lại sau khi đã loại biến “KT3” vào tiến hành kiểm định Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,874 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Tổng Correlation) của các biến trên đều lớn hơn 0,3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tương quan với nhau và hệ số Cronabach Alpha nếu loại biến của các biến quan sát đều nhỏ hơn Cronbach Alpha chung nên thang đo đạt độ tin cậy và không có biến quan sát nào bị loại thêm nữa
4.3.6 Thang đo Tyên truyền BHYT HGĐ (TT)
Thang đo "Tyên truyền BHYT HGĐ" được xây dựng với 04 biến quan sát và cho kết quả kiểm định với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,870, cao hơn mức yêu cầu tối thiểu là 0,6 Tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều vượt mức giới hạn 0,3 Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ từng biến đều thấp hơn so với giá trị Cronbach’s Alpha chung, cho thấy độ tin cậy cao của thang đo.
Do đó 4 biến quan sát thuộc thang đo này đều được giữ cho phân tích EFA
4.3.7 Thang đo Khả năng tài chính (TC)
Thang đo "Khả năng tài chính" được xây dựng dựa trên 03 biến quan sát, với kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,738, vượt mức yêu cầu tối thiểu là 0,6 Hơn nữa, các hệ số tương quan giữa các biến và tổng đều cao hơn ngưỡng 0,3, chứng tỏ tính đồng nhất và độ tin cậy của thang đo này.
Alpha nếu loại biến đều thấp hơn mức tin cậy Cronbach’s Alpha chung Do đó thang đo đạt độ tin cậy
4.3.8 Thang đo Chất lượng KCB của các cơ sở y tế
Thang đo “Chất lượng KCB của các cơ sở y tế” được xác định qua ba biến quan sát, với kết quả kiểm tra độ tin cậy cho thấy Cronbach’s Alpha đạt 0,844, vượt mức yêu cầu tối thiểu là 0,6 Tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều cao hơn 0,3, cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ Hơn nữa, các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều thấp hơn mức tin cậy chung, khẳng định rằng thang đo này có độ tin cậy cao.
4.3.9 Thang đo Ý định tham gia BHYT HGĐ (YD)
Thang đo "Ý định tham gia BHYT HGĐ" được xác định qua 4 biến quan sát, với độ tin cậy cao, thể hiện qua chỉ số Cronbach’s Alpha đạt 0,852, vượt mức yêu cầu tối thiểu 0,6 Tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng đều cao hơn ngưỡng 0,3 Hơn nữa, các hệ số Cronbach’s Alpha khi loại từng biến đều thấp hơn mức tin cậy chung, khẳng định rằng thang đo này có độ tin cậy tốt.
Bảng 4.3 Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của các thang đo
Trung bình thang đo nếu loại biến này
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Thang đo nhận thức đối với việc tham gia BHYT, Cronbach’s alpha = 0,732
Thang đo Kỳ vọng gia đình, Cronbach’s alpha = 0,869
Thang đo Ý thức sức khỏe khi về già, Cronbach’s alpha = 0,826
Thang đo Kiểm soát hành vi cảm nhận, Cronbach’s alpha = 0,890
Thang đo Kiến thức của người dân về BHYT HGĐ, Cronbach’s alpha = 0,874
Thang đo Tuyên truyền BHYT HGĐ, Cronbach’s alpha = 0,870
Thang đo Khả năng tài chính, Cronbach’s alpha = 0,738
Thang đo Chất lượng KCB của các cơ sở y tế, Cronbach’s alpha = 0,844
Thang đo Ý định tham gia BHYT HGĐ, Cronbach’s alpha = 0,852
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA là phương pháp quan trọng giúp khám phá các cấu trúc khái niệm trong nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo tính đồng nhất của thang đo Mục đích chính của EFA là xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát và nhóm chúng lại thành các nhóm biến nhằm giải thích cho các nhân tố.
Trong quá trình phân tích nhân tố, phải đáp ứng những yêu cầu và tiêu chuẩn cụ thể như sau: 10
Để đạt giá trị hội tụ trong phân tích nhân tố, hệ số tải nhân tố cần lớn hơn 0,5 Nếu biến nào có hệ số tải nhỏ hơn 0,5, biến đó sẽ bị loại bỏ Nhân tố mà có hệ số tải lớn nhất sẽ được xác định là thuộc về nhân tố đó.
Giá trị phân biệt yêu cầu rằng khi có hai nhân tố với hệ số tải nhân tố, khoảng cách giữa chúng cần lớn hơn 0,3 Trong trường hợp này, cần chọn biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của phân tích.
+ Phương sai trích lớn hơn 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì được chấp nhận
Hệ số KMO là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố, với giá trị KMO cần nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 (0,5 < KMO < 1) để dữ liệu thu thập được xem là phù hợp Ngoài ra, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett phải có sig nhỏ hơn 0,05 để đảm bảo tính thống kê có ý nghĩa.
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập
Dựa trên kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo, việc phân tích nhân tố được thực hiện với 26 biến quan sát liên quan đến các biến độc lập ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình.
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,738, lớn hơn 0,5, và kiểm định Barlett’s có giá trị 4824,863 với mức ý nghĩa Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy sự tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố Ngoài ra, tổng phương sai trích đạt 75,891%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy 8 nhân tố này giải thích 75,891% sự biến thiên của dữ liệu, với giá trị Eigenvalue là 1,508, lớn hơn 1, đủ tiêu chuẩn cho phân tích nhân tố.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA các biến độc lập
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Dựa vào bảng 4.5, ma trận xoay được thực hiện bằng phương pháp Promax và phương pháp trích xuất dữ liệu Principal Axis Factoring cho thấy các biến quan sát đã đạt được các điều kiện cần thiết.
Giá trị hội tụ là khái niệm mô tả sự nhóm lại của các biến quan sát, trong đó các hệ số tải nhân tố được sắp xếp theo cùng một cột trong thang đo đã được đề xuất ban đầu.
Giá trị phân biệt của các biến quan sát được thể hiện qua việc mỗi biến chỉ xuất hiện một hệ số tải nhân tố duy nhất và đều lớn hơn 0,5, cho thấy các biến này có ý nghĩa thực tiễn và có thể được sử dụng trong các kiểm định tiếp theo.
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích độ tin cậy cho thấy hệ số KMO đạt 0,814, vượt ngưỡng 0,5, và kiểm định Barlett’s có giá trị 679,852 với mức ý nghĩa Sig = 0,000, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan chặt chẽ Tổng phương sai trích đạt 69,377%, cao hơn 50%, chứng tỏ nhân tố mới giải thích được 69,377% sự biến thiên của dữ liệu Giá trị Eigenvalue là 2,775, lớn hơn 1, đáp ứng tiêu chuẩn phân tích nhân tố.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến độc lập và phụ thuộc đã được nhóm lại theo đúng các nhân tố đã đề xuất ban đầu.
Phân tích tương quan và hồi quy
Để đánh giá sự ảnh hưởng của 8 nhân tố đến ý định tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình tại thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau, nghiên cứu đã sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội Phương pháp này cho phép phần mềm SPSS xử lý đồng thời tất cả các biến, từ đó cung cấp các thông số thống kê liên quan đến các yếu tố này.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét
Hệ số tương quan Pearson nhằm để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng
Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Ý định” (YD) với các biến độc lập
Các biến “Nhận thức” (NT), “Kỳ vọng” (KV), “Ý thức” (YT), “Kiểm soát” (KS), “Kiến thức” (KT), “Tuyên truyền” (TT), “Tài chính” (TC), và “Chất lượng” (CL) có hệ số tương quan lần lượt là 0,224; 0,213; 0,108; 0,092; 0,542; 0,435; 0,241; 0,364 Trong đó, chỉ có biến “Kiểm soát” (KS) không có ý nghĩa thống kê với “Ý định” (YD) (sig = 0,065 > 0,05) Điều này cho thấy rằng “Ý định” có mối tương quan với 7 biến độc lập còn lại, cho phép đưa vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.6 Ma trận tương quan
NT KV YT KS KT TT TC CL YD
(**) Tương quan Pearson có ý nghĩa thống kê mức 0,01
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.5.2 Hồi quy tuyến tính bội
Tiến hành chạy hồi quy giữa biến phụ thuộc ý định tham gia BHYT HGĐ với 7 biến độc lập, kết quả hồi quy lần thứ nhất cho thấy mối quan hệ giữa hai biến độc lập “Kỳ vọng” (KV) và “Ý thức” (YT) không có ý nghĩa thống kê, vì hệ số sig trong kiểm định t lớn hơn 0,05 Do đó, hai biến này được loại bỏ và mô hình được kiểm định lại Kết quả lần 2 cho thấy mối tương quan giữa 5 biến độc lập còn lại với biến phụ thuộc YD có ý nghĩa thống kê, cho phép đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Sử dụng kiểm nghiệm F để kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình, nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu này, giả thuyết Ho được đặt ra là không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, trong khi giả thuyết H1 khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ này Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho.
Nhìn vào bảng 4.8 ta thấy giá trị F = 109,73 tại mức ý nghĩa Sig rất nhỏ (sig
= 0,000 < 0,05) Vì vậy, ta có thể kết luận các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc và giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc
Mô hình Tổng bình phương df
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Sử dụng kiểm nghiệm t : Kiểm định mối quan hệ tuyến tính của một biến độc lập cụ thể và biến phụ thuộc
48 o Giả thuyết H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc
Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa các biến độc lập bao gồm Nhận thức (NT), Kiến thức (KT), Tuyên Truyền (TT), Tài Chính (TC) và Chất lượng (CL) với biến phụ thuộc Giả thuyết H1 được đưa ra là có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Để bác bỏ giả thuyết H0, giá trị sig cần phải nhỏ hơn 0,05.
Dựa vào bảng 4.9, các giá trị t đều cho thấy mức ý nghĩa sig < 0,05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Điều này cho thấy có mối quan hệ tuyến tính giữa từng biến độc lập và biến phụ thuộc, nghĩa là các biến độc lập đã giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4.8 Kết quả hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến
Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận biến
Hệ số phóng đại phương sai VIF
CL ,291 ,034 ,282 8,572 ,000 ,981 1,019 a Biến phụ thuộc: Ý định
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS Kiểm nghiệm đa cộng tuyến : kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập
Theo bảng 4.9, các hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập không làm ảnh hưởng đến việc giải thích mô hình hồi quy tuyến tính bội.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R² là 0,583 và R² điều chỉnh là 0,578, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là phù hợp Các biến độc lập trong mô hình đã giải thích được 57,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc, vượt quá ngưỡng 50%.
Bảng 4.9 Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
1 ,764 a ,583 ,578 ,45940 1,499 a Predictors: (Constant), CL, TC, NT, KT, TT b Dependent Variable: YD
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kiểm định các giả định phần dư
Giả định về mối liên hệ tuyến tính được kiểm tra thông qua biểu đồ phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa Kết quả từ hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường thẳng đi qua điểm 0, không tạo thành hình dạng cụ thể nào Do đó, giả định về mối liên hệ tuyến tính đã được đáp ứng.
H ình 4.1 Biểu đồ phân tán phần dư
Kết quả phân tích SPSS cho thấy giả định không có tương quan giữa các phần dư được kiểm tra thông qua chỉ số Durbin-Watson Nếu giá trị Durbin-Watson nằm trong khoảng 1 đến 3, điều này cho thấy giả định này được chấp nhận.
Từ bảng 4.10, ta thấy hệ số Durbin-Watson là 1,499 (phù hợp) nên không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn thông qua biểu đồ phân tán và đồ thị Histogram cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, với trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn khoảng 0,994, gần bằng 1 Do đó, giả định này không bị vi phạm.
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Mô hình hồi quy đã được kiểm định và cho thấy sự phù hợp cùng với ý nghĩa thống kê rõ ràng Hệ số beta chưa chuẩn hóa của mô hình hồi quy được biểu diễn như sau: Ý định (YD) = -1,396 + 0,115 NT + 0,461 KT + 0,436 TT + 0,222 TC + 0,291 CL Các hệ số hồi quy này thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cung cấp thông tin quan trọng cho việc phân tích.
Khi các yếu tố khác được giữ nguyên, việc tăng hoặc giảm 1 đơn vị trong nhận thức (NT) sẽ dẫn đến sự thay đổi ý định tham gia bảo hiểm y tế theo hộ gia đình tại thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau với tỷ lệ 0,115 đơn vị.
Khi các yếu tố khác không đổi, việc tăng hoặc giảm 1 đơn vị kiến thức (KT) sẽ dẫn đến sự thay đổi ý định tham gia bảo hiểm y tế theo hộ gia đình tại thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau với hệ số β 2 là 0,461 Cụ thể, ý định tham gia bảo hiểm y tế sẽ tăng hoặc giảm 0,461 đơn vị tương ứng với sự thay đổi của kiến thức.
Kiểm định sự khác biệt về ý định tham gia BHYT HGĐ trên địa bàn thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau theo đặc điểm nhân khẩu học của người dân
4.6.1 Kiểm định sự khác biệt về ý định theo giới tính
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt theo giới tính
H1: Có sự khác biệt theo giới tính
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định sự khác biệt về Ý định theo giới tính
F Sig t df Sig Trung bình sai khác
Sai số chuẩn Độ tin cậy 95%
Phương sai không bằng nhau 1,834 340,492 ,068 ,13053 ,07118 -,00948 ,27054
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả từ bảng 4.11 cho thấy mức ý nghĩa sig = 0,074, lớn hơn 0,05, điều này không đủ để bác bỏ giả thuyết H0 Vì vậy, có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về ý định tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) giữa các giới tính.
Bảng 4.11 Trung bình ý định theo giới tính
Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số trung bình
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Theo Bảng 4.12, ý định tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) của nam và nữ có giá trị tương đương, cho thấy rằng giới tính không ảnh hưởng đến quyết định tham gia BHYT của người dân.
4.6.2 Kiểm định sự khác biệt về ý định theo độ tuổi
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về ý định theo độ tuổi
H1: Có sự khác biệt về ý định theo độ tuổi
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định sự khác biệt về ý định theo độ tuổi
Nguồn: Xử lý từ SPSS
Kết quả từ bảng 4.13 chỉ ra rằng trong kiểm định F, giá trị F đạt 9,704 với sig = 0,00, nhỏ hơn 0,05 Điều này cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa về ý định theo độ tuổi, và với mức ý nghĩa 5%, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 Cụ thể, theo cột trung bình trong bảng 4.14, nhận thấy rằng độ tuổi càng lớn thì ý định cũng có sự thay đổi rõ rệt.
Tại thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau, ý định tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình (BHYT HGĐ) ngày càng giảm, đặc biệt ở nhóm tuổi 54 Điều này cho thấy độ tuổi của người dân có ảnh hưởng rõ rệt đến quyết định tham gia BHYT HGĐ trong khu vực này.
Bảng 4.13: Trung bình về ý định theo độ tuổi
Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Xử lý từ SPSS 4.6.3 Kiểm định sự khác biệt về ý định theo nghề nghiệp
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về ý định theo nghề nghiệp
H1: Có sự khác biệt về ý định theo nghề nghiệp
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định sự khác biệt về ý định theo nghề nghiệp
Nguồn: Xử lý từ SPSS
Kết quả kiểm định F = 59,116 với giá trị sig = 0,000 cho thấy có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, khẳng định sự khác biệt về ý định theo nghề nghiệp Cụ thể, từ cột trung bình trong bảng 4.16, có thể nhận thấy ý định nghề nghiệp giữa các nhóm là khác nhau.
55 vậy nghề nghiệp ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT HGĐ trên địa bàn thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau
Bảng 4.15: Trung bình ý định theo nghề nghiệp
Trung bình Độ lệch chuẩn
Công chức,viên chức/Nhân viên 113 4,3628 ,51538 ,04848 3,25 5,00
Nghề tự do (kinh doanh, buôn bán) 133 4,1109 ,43237 ,03749 2,75 5,00
Nguồn: Xử lý từ SPSS
4.6.4 Kiểm định sự khác biệt về ý định theo thu nhập
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về ý định theo thu nhập
H1: Có sự khác biệt về ý định theo thu nhập
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định sự khác biệt về ý định theo thu nhập
Nguồn: Xử lý từ SPSS
Kết quả bảng 4.17 cho thấy trong kiểm định F = 46,211, giá trị sig = 0,00 < 0,05 Với mức ý nghĩa 5% đã đu cở sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó có thể kết
Nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt rõ rệt trong ý định tham gia bảo hiểm y tế hộ gia đình (BHYT HGĐ) giữa các nhóm thu nhập khác nhau Cụ thể, dựa vào cột trung bình trong bảng 4.18, có thể khẳng định rằng thu nhập ảnh hưởng đến ý định tham gia BHYT HGĐ tại thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau.
Bảng 4.17: Trung bình ý định theo thu nhập
Tần số Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Xử lý từ SPSS
