Theo kết quả phân tích nhân tố EFA, các biến thuộc thành phần công bằng quy trình phục vụ đã tách khỏi thành phần cũ, gộp chung với 2 biến nghiên cứu khác là công bằng tương tác và công bằng phân phối để tạo nên thành phần mới. Như vậy về lý thuyết, 3 thành phần nghiên cứu trên có sự tách biệt, tuy nhiên trong thực tế
khảo sát cho thấy các biến nghiên cứu này có sự hoà trộn, đan xen với nhau và đều là các thành phần cùng đo lường khái niệm Tính công bằng dịch vụ. Trên cơ sở này, mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại theo các thành phần mới cho phù hợp:
Hình 4.9 Mô hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh
Các giả thuyết H1, H2, H3 và H4 được phát biểu như sau:
• H1a: Tính công bằng tương tác trong việc sử dụng dịch vụ càng cao thì càng
làm gia tăng tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng.
• H1b: Tính công bằng phân phối và quy trình phục vụ trong việc sử dụng dịch
vụ càng cao thì càng làm gia tăng tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng.
• H2a: Tính công bằng tương tác trong việc sử dụng dịch vụ càng cao thì càng
làm gia tăng niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng. NIỀM TIN (TR) TÌNH BẰNG HỮU (CF) LÒNG TRUNG THÀNH (LY) H1a CÔNG BẰNG TƯƠNG TÁC (IFA) Công bằng phân phối và quy trình phục vụ (DFA) H1b H2a H2b H3 H4
• H2b: Tính công bằng phân phối và quy trình phục vụ trong việc sử dụng dịch
vụ càng cao thì càng làm gia tăng niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng. • H3: Tình bằng hữu (commercial friendship) giữa khách hàng và nhân viên
càng bền chặt thì càng làm gia tăng niềm tin của khách hàng vào việc sử dụng dịch vụ của ngân hàng.
• H4: Niềm tin của khách hàng vào ngân hàng càng lớn thì lòng trung thành của
khách hàng đối với ngân hàng càng tăng.
4.5 Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Có 3 phương trình hồi quy cần thực hiện:
• Phương trình thứ nhất (hồi quy đa biến) nhằm đánh giá mức độ tác động của 2 nhân tố công bằng tương tác, công bằng phân phối và quy trình phục vụ đến tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng.
• Phương trình thứ hai (hồi quy đa biến) nhằm đánh giá mức độ tác động của 3 nhân tố công bằng tương tác, công bằng phân phối và quy trình phục vụ, tình bằng hữu đến niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng.
• Phương trình thứ 3 (hồi quy đơn biến) nhằm đánh giá sự tác động của yếu tố niềm tin đến lòng trung thành khách hàng.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-square điều chỉnh để đánh giá độ
phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2,5). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
4.5.1 Ảnh hưởng của yếu tố công bằng tương tác, công bằng phân phối và quy trình phục vụ đến tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng trình phục vụ đến tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0,498 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,495; nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 49,5% (hay mô hình đã giải thích được 49,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc tình bằng hữu). Trị số thống kê F đạt giá trị 149,962 được tính từ giá trị R-square của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ nhất được trình bày trong bảng 4.10 (xem thêm Phụ lục).
Bảng 4.10. Các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy thứ 1 Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t Sig. Đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) .221 .192 1.147 .252 IFA .685 .065 .603 10.598 .000 .513 1.949 DFA .163 .067 .138 2.417 .016 .513 1.949 a. Biến phụ thuộc: CF
Từ bảng 4.10 cho thấy rằng 2 nhân tố tính công bằng tương tác (IFA), công bằng phân phối và quy trình phục vụ (DFA) đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến tình bằng hữu (CF) với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (rất nhỏ) ở tất cả các
biến, ngoại trừ hằng số là không có ý nghĩa thống kê và có hệ số B = 0.221. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0), mối quan hệ giữa phần dư và phần hồi quy phân tán cho thấy mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp và an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0 . Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1a, H1b được chấp nhận.
Từ bảng 4.10 ta cũng thấy được biến công bằng tương tác (IFA) có tác động đến tình bằng hữu (CF) mạnh hơn rất nhiều so với biến công bằng phân phối và quy trình phục vụ (DFA) vì 𝛽IFA = 0.603 > 𝛽DFA = 0.138.
4.5.2 Ảnh hưởng của 3 yếu tố công bằng tương tác, công bằng phân phối và quy trình phục vụ, tình bằng hữu đến niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng trình phục vụ, tình bằng hữu đến niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0,415 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,409, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 40,9% (hay mô hình đã giải thích được 40,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc niềm tin). Trị số thống kê F đạt giá trị 71.156 được tính từ giá trị R-quare của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ hai được trình bày trong bảng 4.11 (xem thêm Phụ lục)
Bảng 4.11. Các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy thứ 2 Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t Sig. Đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) 1.564 .162 9.651 .000 IFA .132 .064 .149 2.068 .039 .374 2.674 DFA .287 .057 .312 5.026 .000 .503 1.987 CF .215 .048 .276 4.438 .000 .502 1.993 a. Biến phụ thuộc: TR
Từ bảng 4.11 cho thấy rằng 3 nhân tố tính công bằng tương tác (IFA), công bằng phân phối và quy trình phục vụ (DFA), tình bằng hữu (CF) đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến niềm tin của khách hàng vào ngân hàng (TR) với mức ý nghĩa Sig = 0,000 (rất nhỏ) ở 2 biến DFA và CF; Sig = 0,039 (có ý nghĩa thống kê) ở biến IFA. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0), mối quan hệ giữa phần dư và phần hồi quy phân tán cho thấy mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp và cho thấy an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0 . Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H2a, H2b và H3 được chấp nhận.
Và từ kết quả trên, ta cũng thấy được trong 3 biến tác động đến biến niềm tin (TR) thì mức độ tác động của biến DFA là mạnh nhất, sau đó đến biến CF và cuối cùng là biến IFA (𝛽DFA = 0.312 > 𝛽CF = 0.276 > 𝛽IFA = 0.149).
4.5.3 Ảnh hưởng của yếu tố niềm tin đến lòng trung thành khách hàng
Kết quả hồi quy tuyến tính đơn cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0,257 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,255, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 25,5% (hay mô hình đã giải thích được 25,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành). Trị số thống kê F đạt giá trị 104.920 được tính từ giá trị R-square của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000. Như vậy, mô hình hồi quy đơn đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ ba được trình bày trong bảng 4.12 (xem thêm Phụ lục).
Bảng 4.12. Các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy thứ 3 Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t Sig. B Sai lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) 1.341 .213 6.300 .000 TR .563 .055 .507 10.243 .000 a. Biến phụ thuộc: LY
Từ bảng 4.12 cho thấy rằng nhân tố niềm tin (TR) có tác động dương (hệ số Beta dương) đến lòng trung thành của khách hàng vào ngân hàng (LY) với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (rất nhỏ). Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0), mối quan hệ giữa phần dư và phần hồi quy phân tán cho thấy mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp và cho thấy an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0 . Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H4 được chấp nhận.
Từ bảng 4.11, ta cũng thấy rằng niềm tin của khách hàng vào ngân hàng có tác động dương đến lòng trung thành dịch vụ của khách hàng với B = 0,563, Sig = 0.000, điều này có nghĩa là khi niềm tin khách hàng vào ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của họ sẽ tăng lên 0,563 lần tương ứng.
Từ 3 phương trình hồi quy thành phần, ta dễ dàng tính được hệ số phù hợp tổng hợp R2M = 0.781 với R2M = 1 – (1 – R21)( 1 – R22)( 1 – R23) (Pedhazur 1982). Như vậy là mô hình hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4.13. Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình
Giả thuyết Beta Sig. luận Kết
H1a. Tính công bằng tương tác trong việc sử dụng dịch vụ càng cao
thì càng làm gia tăng tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng
.603 .000 Chấp nhận
H1b. Tính công bằng phân phối và quy trình phục vụ trong việc sử
dụng dịch vụ càng cao thì càng làm gia tăng tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng
.138 .016 Chấp nhận
H2a. Tính công bằng tương tác trong việc sử dụng dịch vụ càng cao
thì càng làm gia tăng niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng .149 .039
Chấp nhận
H2b. Tính công bằng phân phối và quy trình phục vụ trong việc sử
dụng dịch vụ càng cao thì càng làm gia tăng niềm tin của khách hàng
đối với ngân hàng .312 .000
Chấp nhận
H3. Tình bằng hữu giữa khách hàng và nhân viên càng bền chặt thì
càng làm gia tăng niềm tin của khách hàng vào việc sử dụng dịch vụ của ngân hàng
.276 .000 Chấp nhận
H4. Niềm tin của khách hàng vào ngân hàng càng lớn thì lòng trung
thành của khách hàng đối với ngân hàng càng tăng .507 .000
Chấp nhận
4.6 So sánh mức độ trung thành của khách hàng giữa ngân hàng trong nước và ngân hàng nước ngoài
Trong kết quả phân tích hồi quy, các trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hoá và chuẩn hoá. Trọng số hồi quy chưa chuẩn hoá (B) được dùng trong trường hợp phân tích hai mẫu trở lên, để so sánh mẫu này với mẫu kia, còn trọng số hồi quy đã chuẩn hóa (Beta) được dùng để phân tích hồi quy chỉ có một mẫu và so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Beta chưa chuẩn hóa còn phụ thuộc vào đơn vị đo lường, trong khi beta đã chuẩn hóa thì không phụ thuộc vào đơn vị đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Do đó, để so sánh mức độ ảnh hưởng của niềm tin vào lòng trung thành của khách hàng đối với ngân hàng trong nước và ngân hàng nước ngoài, tác giả tiến hành phân tích hồi quy riêng cho từng mẫu đối với nhóm khách hàng của ngân hàng trong nước và nước ngoài, sau đó tiến hành so sánh các beta chưa chuẩn hóa của hai phương trình hồi quy.
4.6.1 Phân tích hồi quy đối với nhóm khách hàng sử dụng ngân hàng trong nước
Ta tiến hành phân tích hồi quy cho mẫu gồm 155 khách hàng đang sử dụng dịch vụ của ngân hàng trong nước. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số xác định R2 (R- square) là 0,216 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,211, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 21,1% (hay mô hình đã giải thích được 21,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành). Trị số thống kê F đạt giá trị 42.112 được tính từ giá trị R-square của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích trình bày trong bảng 4.14 (xem thêm Phụ lục).
Bảng 4.14. Kết quả hồi quy của nhóm khách hàng sử dụng ngân hàng trong nước Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t Sig. B Sai lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) 1.439 .326 4.413 .000 TR .553 .085 .465 6.489 .000 a. Biến phụ thuộc: LY
4.6.2 Phân tích hồi quy đối với nhóm khách hàng sử dụng ngân hàng nước ngoài ngoài
Ta tiến hành phân tích hồi quy cho mẫu gồm 150 khách hàng đang sử dụng dịch vụ của ngân hàng nước ngoài. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số xác định R2 (R- square) là 0,319 và R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,314, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 31,4% (hay mô hình đã giải thích được 31,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành). Trị số thống kê F đạt giá trị 69.301 được tính từ giá trị R-square của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích trình bày trong bảng 4.15 (xem thêm Phụ lục).
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy của nhóm khách hàng sử dụng ngân hàng nước ngoài Hệ số (Coefficients) Mô hình Biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá t Sig. B Sai lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) 1.179 .277 4.258 .000 TR .588 .071 .565 8.325 .000 a. Biến phụ thuộc: LY
Như vậy, từ 2 kết quả trên cho thấy dù khách hàng đang sử dụng dịch vụ của ngân hàng trong nước hay ngân hàng nước ngoài thì niềm tin đều có tác động có ý nghĩa và
cùng chiều với lòng trung thành của khách hàng. Tuy nhiên, kết quả của R – square và hệ số hồi quy của biến độc lập (TR) trong mô hình khi tiến hành khảo sát khách hàng đang sử dụng dịch vụ của ngân hàng nước ngoài cao hơn so với ngân hàng trong nước, từ đó cho thấy niềm tin của khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng nước ngoài ảnh hưởng mạnh hơn đến lòng trung thành của họ so với khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng trong nước.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương 4, nghiên cứu đã trình bày đặc điểm mẫu nghiên cứu, thực hiện việc kiểm định thang đo các yếu tố tạo nên tính công bằng dịch vụ, tình bằng hữu, niềm tin và lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng thông qua các công cụ Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và điều chỉnh mô hình