6. Kết cấu của đề tài
4.6.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã
cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
YD = β0 + β1*DD + β2*HD + β3*TC + β4*QC + β5*TN
Trong đó:
YD : Biến phụ thuộc (Y): Ý định sử dụng IB
Các biến độc lập (Xi): nhân tố dễ dùng (DD), nhân tố hữu dụng cảm
nhận (HD), nhân tố tin cậy (TC), nhân tố quy chuẩn chủ quan (QC), nhân tố tiện nghi (TN).
βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…5)
4.6.2 Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa năm nhân tố tác động đến ý định dùng IB và ý
định dùng IB, hàm hồi qui tuyến tính bội với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter)
đƣợc sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần và đƣa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến.
Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của thành phần đó đến ý định sử dụng IB càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng thuận chiều và ngƣợc lại.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui bội
Coefficientsa
Model
Hệ số hồi qui
Chƣa chuẩn hóa đã chuẩn hóa Hệ số hồi qui T Sig. đa cộng tuyến Thống kê
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
Hệ số chặn -.328 .194 -1.690 .093
DD .071 .029 .090 2.473 .014 .944 1.060 HD .229 .049 .206 4.672 .000 .638 1.568
TC .231 .034 .306 6.869 .000 .626 1.599 QC .269 .036 .350 7.521 .000 .572 1.749 TN .270 .050 .224 5.386 .000 .717 1.395
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tƣơng ứng với các nhân tố DD, HD, TC, QC, TN lần lựợt là 0.014, 0.000, 0.000, 0.000 và 0.000 đều rất nhỏ. Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc đáp ứng.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tƣơng quan
hạng Spearman (bảng số 21, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig. của các thành phần dễ dùng, hữu dụng, tin cậy, quy chuẩn, tiện nghi với giá trị tuyệt đối của phần dƣ lần lƣợt là: 0.176, 0.957, 0.462, 0.370, 0.800. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần
dƣ (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định không có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận đƣợc từ bảng 4.9cho thấy đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 2.052 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Nhƣ vậy, mô hình hồi qui bội đáp ứng đƣợc tất cả các giả định.
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mô hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hệ số R² điều chỉnh là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.751, nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình là 75.10%. Có thể nói các thành phần biến đƣợc đƣa vào mô hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.9: Model Summaryb Model R R Square Hệ số R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .870a .757 .751 .32094 2.052 Kết quả nhận đƣợc từ bảng ANOVAb
(bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết Ho. Nhƣ vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 62.949 5 12.590 122.225 .000a
Residual 20.189 196 .103
Total 83.138 201
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập không có tƣơng quan tuyến tính
với nhau. Kết quả nhận đƣợc từ bảng Coefficientsa
(bảng 4.8) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF có giá trị từ 1.060 đến 1.749 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mô hình hồi qui tuyến tính bội không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đến việc giải thích mô hình hồi qui tuyến tính bội.
4.6.5 Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.8 thì phƣơng trình hồi qui bội thể hiện những nhân tố tác động đƣợc sắp xếp từ cao xuống thấp dựa theo hệ số beta đã chuẩn hóa đến ý định sử dụng IB có dạng:
YD = 0.350*QC + 0.306*TC + 0.224*TN + 0.206*HD + 0.090*DD
Trong đó:
YD: Ý định sử dụng IB
DD: Nhân tố dễ dùng
HD: Nhân tố hữu dụng
TC: Nhân tố tin cậy
QC: Nhân tố quy chuẩn chủ quan
TN: Nhân tố tiện nghi
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến trong thang đo các nhân tố tác động đến ý định sử dụng IB có hệ số β đều dƣơng nên tất cả các yếu tố trong mô hình hồi qui ảnh hƣởng cùng chiều đến sự ý định sử dụng IB.
4.6.6 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Năm nhân tố tác động đến ý định dùng IB gồm: nhân tố dễ dùng, hữu dụng, tin cậy, quy chuẩn chủ quan và tiện nghi với mức ý nghĩa Sig. < 0.05 (bảng 4.8) đều có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 trong mô hình nghiên cứu điều chỉnh đã đề cập trong ở mục 4.4 (hình 4.1) đƣợc chấp nhận.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết tại mục 4.4
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF
Kết quả
H1 Tínhdễ dùng có quan hệ đồng biến với ý
định sử dụng dịch vụ IB 0.014 1.060
Chấp nhận
H2 Hữu dụng cảm nhận có quan hệ đồng biến
với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.568
Chấp nhận
H3 Sự tin cậy có quan hệ đồng biến với ý định
sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.599
Chấp nhận
H4 Quy chuẩn chủ quan có quan hệ đồng biến
với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.749
Chấp nhận
H5 Tính tiện nghi có quan hệ đồng biến với ý
định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.395
Chấp nhận
4.7 Phân tích các biến định tích trong ý định sử dụng IB
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể chung. Trong kiểm định này, nếu giá trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị giá Sig. trong kiểm định t (t-test) ở dòng phƣơng sai đồng nhất; ngƣợc lại ta lấy trị Sig. trong kiểm định t ở dòng phƣơng sai không đồng nhất.
Phân tích phƣơng sai Anova là sự mở rộng của kiểm định t-test vì phƣơng pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phƣơng sai đƣợc dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
4.7.1 Phân tích ý định sử dụng IB giữa nam và nữ
không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong ý định dùng IB giữa nam và nữ vì trị Sig. = 0.398 > 0.05
Bảng 4.12: Kết quả t-test về ý định dùng IB giữa nam và nữ
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig T df Sig. (2-tailed)
YD Equal variances
assumed .007 .933 -.848 200 .398
Equal variances not
assumed -.837 138.676 .404
4.7.2 Phân tích ý định sử dụng IB giữa các độ tuổi.
Kết quả phân tích Oneway Anova (bảng 4.13) cho thấy, không có sự khác biệt về ý định sử dụng IB giữa các độ tuổi do trị Sig. ( = 0.824) của nhân tố này lớn hơn 0.05.
Bảng 4.13: Kết quả ANOVA về ý định dùng IB giữa các độ tuổi
ANOVA
YD
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups .161 2 .081 .194 .824
Within Groups 82.977 199 .417
Total 83.138 201
4.7.3 Phân tích ý định sử dụng IB giữa những ngƣời đã sử dụng IB và chƣa sử dụng IB
Kết quả kiểm định t - test (bảng 4.14) cho thấy, với mức ý nghĩa là 0.05, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong ý định dùng IB giữa những ngƣời đã và chƣa sử dụng IB vì trị Sig. = 0.000 < 0.05.
Bảng 4.14: Kết quả t-test về ý định dùng giữa những ngƣời có và chƣa sử dụng IB
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig T df Sig. (2-tailed)
YD Equal variances
assumed 5.643 .018 4.152 200 .000 Equal variances
not assumed 4.726 78.122 .000
Tóm tắt chƣơng 4
Chƣơng 4 trình bày kết quả nghiên cứu: kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 5 nhân tố tác động cùng chiều đến ý định sử dụng IB lần lƣợt theo thứ tự ảnh hƣởng là: nhân tố quy chuẩn chủ quan, sự tin cậy, tính tiện nghi, hữu dụng chủ quan và cuối cùng là nhân tố dễ dùng. Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày kết luận, kiến nghị cho ngân hàng TMCP Phƣơng Nam, những hạn chế của nghiên cứu và các hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
Chƣơng 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chƣơng 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu. Mục đích của chƣơng 5 là tóm tắt các kết quả nghiên cứu và đƣa ra kiến nghị đối với ngân hàng PN dựa trên kết quả nghiên cứu. Chƣơng 5 gồm ba phần chính: thứ nhất là tóm tắt kết quả chủ yếu của nghiên cứu, thứ hai là một số kiến nghị giúp ngân hàng PN nắm bắt các tiêu chí và là cơ sở để họ đƣa ra các chiến lƣợc kinh doanh của mình và cuối cùng là hạn chế của nghiên cứu.
5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu.
Mục đích chính của nghiên cứu này là khám phá các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng IB và tác động của các nhân tố đến ý định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng có tài khoản cá nhân tại ngân hàng PN.
Thang đo các nhân tố tác động đến ý định sử dụng IB và thang đo ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân tại ngân hàng PN đƣợc xây dựng dựa trên lý thuyết hành động hợp lý của Fishbien và Azjen (1975), Lý thuyết hành vi dự định của Fishbien & Azjen (1980), Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng của David và cộng sự (1989) và nghiên cứu định tính bằng thảo luận tay đôi và khảo sát thử. Kết qủa nghiên cứu định tính thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến việc sử dụng IB tại ngân hàng PN gồm 6 thành phần với 21 biến quan sát và 3 biến quan sát đo lƣờng ý định sử dụng dịch vụ IB (trình bày ở chƣơng 3)
Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), 6 thành phần tác động ý định sử dụng IB chỉ còn lại 5 thành phần với số biến quan sát giảm từ 21 xuống 20 và thành phần ý định sử dụng IB gồm 3 biến quan sát không thay đổi. Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội theo phƣơng pháp Enter cho thấy cả 5 thành phần này ảnh hƣởng cùng chiều đến ý định sử dụng IB. Trong đó, thành phần quan trọng nhất, ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định sử dụng IB là nhân tố quy chuẩn chủ quan bao gồm 4 biến quan sát (hệ số hồi qui chuẩn hóa là: 0.350); quan trọng thứ hai là thành phần tin cậy gồm 4 các biến
quan sát (hệ số hồi qui chuẩn hóa là: 0.306); quan trọng thứ ba là thành phần tính tiện nghi gồm 3 các biến quan sát (hệ số hồi qui chuẩn hóa là: 0.224); quan trọng thứ tƣ là thành phần hữu dụng cảm nhận gồm 4 các biến quan sát (hệ số hồi qui chuẩn hóa là: 0.206); và cuối cùng là thành phần dễ dùng gồm 5 các biến quan sát (hệ số hồi qui chuẩn hóa là 0.09). Vì vậy, có thể kết luận rằng khi tăng giá trị của bất kỳ thành phần nào trong năm thành phần này đều làm tăng ý định sử dụng IB.
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy không có sự khác biệt trong ý định sử dụng IB giữa nam và nữ cũng nhƣ giữa các độ tuổi. (trình bày ở chƣơng 4)
5.2 Một số kiến nghị:
Những kết quả nghiên cứu tại chƣơng 4 đã thể hiện một cách cụ thể, lƣợng hóa mối quan hệ, tác động của các yếu tố đến ý định sử dụng Internet banking của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Phƣơng Nam. Tuy nhiên, việc phân loại, phân tích các yếu tố trên hoàn toàn xuất phát từ ý kiến, nhận định chủ quan của khách hàng, trong khi đó những giải pháp mà tác giả kiến nghị với ngân hàng TMCP Phƣơng Nam sẽ chủ yếu tập trung vào hoạt động nghiệp vụ mà ngân hàng có thể thực hiện đƣợc, cụ thể nhƣ sau:
5.2.1 Tạo môi trƣờng khuyến khích khách hàng sử dụng IB:
Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố “Quy chuẩn chủ quan” có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng IB với hệ số β = 0.350, cao vƣợt trội so với các yếu tố còn lại. Nhƣ đã đề cập tại phần cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu định tính, yếu tố “quy chuẩn chủ quan” bao gồm những nhận xét, đánh giá, quảng cáo của những cá nhân, tập thể liên quan đến khách hàng cũng nhƣ sự hƣớng dẫn chi tiết của nhân viên ngân hàng.
Vì vậy, để tác động tích cực đến ý định sử dụng IB của khách hàng, ngân hàng Phƣơng Nam cần chú ý đến một số công tác sau:
- Đào tạo nhân viên giao dịch những kiến thức từ cơ bản đến chuyên sâu về
cho ngân hàng để tiếp xúc với khách hàng. Những nhân viên này phải có khả năng tạo cho khách hàng những nhận thức ban đầu về IB cũng nhƣ khuyến khích họ sử dụng dịch vụ này. Hiện nay, tại ngân hàng TMCP Phƣơng Nam, khách hàng đến thực hiện giao dịch vẫn chƣa đƣợc nhân viên chủ động giới thiệu về IB trong khi tại nhiều thời điểm, các giao dịch viên phải xử lý một số lƣợng lớn giao dịch mà hầu hết là những giao dịch đơn giản với giá trị nhỏ. Đây chính là thời điểm, lý do để nhân viên có thể trình bày những ƣu điểm của IB so với phƣơng thức giao dịch truyền thống tại quầy và hƣớng dẫn đăng ký cho khách hàng ngay khi họ chấp nhận