Sau khi phân tích nhóm KH có GTTK tại các NH khác trên địa bàn quận Ninh Kiều - thành phố Cần Thơ, một câu hỏi đƣợc đặt ra nhằm hỏi ý kiến KH sẽ tìm đến giao dịch tại NHNNo&PTNT trong tƣơng lai, kết quả cụ thể nhƣ sau:
Bảng 4.24. NHU CẦU KHÁCH HÀNG TÌM ĐẾN NHNNo&PTNT TRONG TƢƠNG LAI
KH không gửi tiền tại NHNNo&PTNT
Số ngƣời %
Có 41 41
Không 59 49
Tổng 100 100
(Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả,3/2012)
Trong tổng số 100 KH gửi tiết kiệm tại NH khác đƣợc phỏng vấn thì có 59% không có nhu cầu giao dịch với NHNNo&PTNT trong tƣơng lai vì họ hài lòng với dịch vụ gửi tiết kiệm mà họ đang sử dụng và họ không muốn mất thời gian để tìm hiểu và chuyển đổi sang NH khác, còn lại 41% KH có thể sẽ giao dịch với NHNNo&PTNT trong tƣơng lai. NHNNo&PTNT cần mở rộng thêm mạng lƣới để KH thuận tiện hơn trong việc tiếp cận dịch vụ, NH nên có các khuyến mãi cũng nhƣ những hình thức thu hút KH.
Hình 20. Nhu cầu khách hàng tìm đến NHNNo&PTNT trong tƣơng lai 4.3. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH GỬI TIỀN TIẾT KIỆM CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN QUẬN NINH KIỀU - THÀNH PHỐ CẦN THƠ
Dùng bảng tiếp liên (Crosstab) để kiểm tra xem việc có GTTK vào NHNNo&PTNT và không GTTK vào NHNNo&PTNT ở quận Ninh Kiều - Thành
Không giao dịch 59% Sẽ giao dịch
phố Cần Thơ có mối quan hệ với giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn, khuyến mãi của KH cá nhân. Biến GTTK vào NHNNo&PTNT đƣợc mã hóa là 1: Có GTTK tại NHNNo&PTNT và 0: không GTTK tại NHNNo&PTNT. Số liệu thu thập từ 147 KH.
4.3.1.Kiểm định mối quan hệ giữa thông tin cá nhân của khách hàng và quyết định gửi tiết kiệm tại NHNNo&PTNT
4.3.1.1.Về giới tính
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến giới tính hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị của giới tính KH.
Bảng 4.25. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ GIỚI TÍNH Nam Nữ Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 17 30 47 % 29,31 33,71 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 41 59 100 % 70,69 66,29 68,03 Tổng Số ngƣời 58 89 147 % 100 100 100
Pearson Chi-Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,576
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả bằng SPSS 16.0)
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,576 > mức ý nghĩa α = 5%. Vậy giới tính của cá nhân không ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT không có mối quan hệ với biến giới tính.
4.3.1.2.Về tuổi tác
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến tuổi hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị của nhóm tuổi KH.
Bảng 4.26. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ TUỔI TÁC <25 26-35 36-45 >45 Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 8 10 4 25 47 % 33,33 22,73 13,79 50 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 16 34 25 25 100 % 66,67 77,27 86,21 50 68,03 Tổng Số ngƣời 24 44 29 50 147 % 100 100 100 100 100
Pearson Chi-Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,003
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả bằng SPSS 16.0)
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,003 < mức ý nghĩa α = 5%. Vậy tuổi tác của cá nhân có ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT có mối quan hệ với biến tuổi tác.
4.3.1.3. Về nghề nghiệp
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến nghề nghiệp hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị của nghề nghiệp KH.
Bảng 4.27. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ NGHỀ NGHIỆP Công, nhân viên Công, viên chức HS, SV KD, buôn bán Nội trợ Khác Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 8 11 4 8 9 7 47 % 27,59 21,57 26,67 26,67 75 70 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 21 40 11 22 3 3 100 % 72,41 78,43 73,33 73,33 25 30 68,03 Tổng Số ngƣời 29 51 15 30 12 10 147 % 100 100 100 100 100 100 100
Pearson Chi-Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,001
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,001 < mức ý nghĩa α = 5%. Vậy nghề nghiệp của cá nhân có ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT có mối quan hệ với biến nghề nghiệp.
4.3.1.4.Về thu nhập
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến thu nhập hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị của thu nhập KH.
Bảng 4.28. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ THU NHẬP <3tr 3-6tr 6-9tr >9tr Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 7 21 9 10 47 % 35 31,34 29,03 34,48 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 13 46 22 19 100 % 65 68,66 70,97 65,63 68,03 Tổng Số ngƣời 20 67 31 29 147 % 100 100 100 100 100
Pearson Chi-Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,959
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả bằng SPSS 16.0)
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,959 > mức ý nghĩa α = 5%. Vậy thu nhập của cá nhân không có ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT không có mối quan hệ với biến thu nhập.
4.3.1.5 . Về trình độ học vấn
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến trình độ học vấn hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị của trình độ học vấn của KH.
Bảng 4.29. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN Tiểu học THCS THPT Trung cấp ĐH, CĐ Sau ĐH Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 1 0 14 0 29 3 47 % 33,33 0 56 0 29,9 27,27 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 2 0 11 11 68 8 100 % 66,67 0 44 100 70,1 72,73 68,03 Tổng Số ngƣời 3 0 25 11 97 11 147 % 100 100 100 100 100 100 100 Pearson Chi-
Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,017
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả bằng SPSS 16.0)
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,017 < mức ý nghĩa α = 5%. Vậy trình độ học vấn của cá nhân có ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT có mối quan hệ với biến trình độ học vấn.
4.3.1.6. Về khuyến mãi
Để biết đƣợc giữa cá nhân có GTTK tại NHNNo&PTNT và cá nhân không GTTK tại NHNNo&PTNT có mối quan hệ nào đó với biến khuyến mãi của NH hay không, ta lập bảng tiếp liên với các hàng tƣơng ứng với giá trị của biến GTTK tại NHNNo&PTNT, còn các cột ứng với giá trị khuyến mãi của NH.
Bảng 4.30. MỐI QUAN HỆ GIỮA QUYẾT ĐỊNH GTTK VÀO NHNNo&PTNT VÀ KHUYẾN MÃI
Không Có Tổng Có GTTK tại NHHHo&PTNT Số ngƣời 29 18 47 % 40,85 23,68 31,97 Không GTTK tại NHNNo&PTNT Số ngƣời 42 58 100 % 59,15 76,32 68,03 Tổng Số ngƣời 71 76 147 % 100 100 100
Pearson Chi-Square Asymp. Sig. (2-sided) = 0,026
Ta thấy Pearson Chi-Square có Asymp. Sig. (2-sided) = 0,026 < mức ý nghĩa α = 5%. Vậy khuyến mãi của NH có ảnh hƣởng đến quyết định GTTK vào NHNNo&PTNT hay không GTTK vào NHNNo&PTNT. Hay biến GTTK vào NHNNo&PTNT có mối quan hệ với biến khuyến mãi.
4.3.2.Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân quận Ninh Kiều - TP Cần Thơ
Ứng dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định gửi tiết kiệm tại NHNNo&PTNT của ngƣời dân quận Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 16.0. Trong quá trình thu thập số liệu, 12 yếu tố đã đƣợc chọn để phân tích. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, chỉ còn 6 yếu tố đƣợc chọn lọc lại và đƣa vào mô hình. Các yếu tố này là những biến độc lập và quyết định GTTK tại NHNNo&PTNT là biến phụ thuộc. Mô hình cụ thể nhƣ sau:
[
]
Trong đó: Y = 1 là quyết định GTTK tại NHNNo&PTNT; Y = 0 là quyết định GTTK tại các NH khác; Biến X1, X2, X3, X4, X5, X6 là các biến độc lập.
Bảng 4.31. DIỄN GIẢI CÁC BIẾN ĐỘC LẬP TRONG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC
Biến số Diễn giải Dấu kỳ vọng
Giới tính (X1) Biến giả. Nhận giá trị 0 nếu KH là nam, giá trị
1 nếu KH là nữ. +
Tuổi (X2) Tính từ năm sinh đến thời điểm phỏng vấn. + Nghề nghiệp
(X3)
Biến giả. Ở đề tài nghiên cứu này, nghề nghiệp đƣợc chia thành 2 nhóm: đối tƣợng không tự tạo ra thu nhập mà nhận thu nhập từ gia đình, ngƣời thân nhƣ học sinh / sinh viên và nội trợ. Đối tƣợng tự tạo ra thu nhập bao gồm: công / nhân viên, công / viên chức, tự kinh doanh / buôn bán, và nghề khác. Khi đó, giá trị 0 nếu là nhóm nghề không tự tạo ra thu nhập và 1 nếu là nhóm nghề tạo ra thu nhập.
Thu nhập (X4) Biến giả. Thu nhập đƣợc thể hiện là 1, 2, 3, 4 tƣơng ứng với mức thu nhập hàng tháng của KH.
+
Trình độ học vấn (X5)
Biến giả. Trình độ học vấn của KH cá nhân đƣợc thể hiện là 1, 2, 3, 4, 5, 6 tƣơng ứng với các trình độ Tiểu học, THCS, THPT, Trung cấp, cao đẳng / đại học, Sau đại học.
+
Khuyến mãi
(X6)
Biến giả. Nhận giá trị là 0 nếu NH không có khuyến mãi, nhận giá trị 1 nếu NH có khuyến mãi.
-
- Sau đây là kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic
Bảng 4.32. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BINARY LOGISTIC
Biến giải thích Hệ số B Sig. Hệ số Exp(B)
Giới tính X1 0,058 0,881 1,060 Tuổi X2 0,037 0,016 1,037 Nghề nghiệp X3 -1,342 0,007 0,261 Thu nhập X4 0,374 0,261 1,454 Trình độ học vấn X5 -0.170 0,657 0,884 Khuyến mãi X6 -0,802 0,049 0,448 Hằng số -1,312 0,043 0,269 Hệ số Sig. 0,006 -2 Log likehood 166,243
Cox & Snell R Square 0,115
Nagelkerke R Square 0,161
Overall Percentage 73,5
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả bằng SPSS 16.0)
- Dựa vào kết quả ta thấy:
(1) Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,006 < 5% nên ta bác bỏ giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0.
(2) Giá trị -2 Log likehood = 166,243 thể hiện mức độ phù hợp của mô hình tổng thể.
(3) Mức độ dự báo trúng của toàn bộ mô hình là 73,5%. (4) Kiểm định Wald cho thấy :
+ Biến giới tính có giá trị p(sig.) = 0,881 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc không có ý nghĩa và không giải thích đƣợc cho mô hình.
+ Biến tuổi có giá trị p(sig.) = 0,016 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc có ý nghĩa và giải thích đƣợc cho mô hình.
+ Biến nghề nghiệp có giá trị p(sig.) = 0,007 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc có ý nghĩa và giải thích đƣợc cho mô hình.
+ Biến thu nhập có giá trị p(sig.) = 0,261 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc không có ý nghĩa và không giải thích đƣợc cho mô hình.
+ Biến trình độ học vấn có giá trị p(sig.) = 0,657 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc không có ý nghĩa và không giải thích đƣợc cho mô hình.
+ Biến khuyến mãi có giá trị p(sig.) = 0,049 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy, hệ số hồi quy tìm đƣợc có ý nghĩa và giải thích đƣợc cho mô hình.
- Từ kết quả trên, ta viết đƣợc phƣơng trình:
[
]
- Dựa vào phƣơng trình trên cho thấy, trong 6 biến đƣa vào mô hình Binary Logistic thì có 1 biến tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, và 2 biến tác động nghịch chiều với biến phụ thuộc. Cụ thể:
+ Tuổi: Biến tuổi có tác động cùng chiều với biến quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT. Kết quả này cho ta biết, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ số giữa quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT và quyết định GTTK ở các NH khác là 1,037 lần (e0,037). Khi tuổi của cá nhân càng cao thì họ gửi tiền ở NHNNo&PTNT càng nhiều. Thực tế cho thấy, NHNNo&PTNT đã ra đời và tồn tại lâu năm, đây cũng là NHTM nhà nƣớc lớn nhất, đã có sẵn danh tiếng và uy tín. Khi KH cá nhân còn trẻ, không có nhiều sự cạnh tranh giữa các NHTM nhƣ hiện nay,
NHNNo&PTNT đã là một NH quen thuộc đối với những KH cá nhân này. Cho đến bây giờ, nhiều ngƣời vẫn còn tin tƣởng và chọn NH nhƣ một địa chỉ tin cậy.
+ Nghề nghiệp: Biến nghề nghiệp có tác động nghịch chiều với biến quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT. Kết quả này cho ta biết, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ số giữa quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT và quyết định GTTK ở các NH khác là 0,261 lần (e-1,342
). Điều này cho thấy, những KH cá nhân tự tạo ra thu nhập thì có xu hƣớng gửi tiền ở các NH khác trên địa bàn nhiều hơn. Ngày nay, nhiều cơ quan, doanh nghiệp trả lƣơng hàng tháng cho nhân viên của họ thông qua thẻ ATM của NH, 2 NH thƣờng đƣợc các doanh nghiệp trả lƣơng cho nhân viên của họ là Vietcombank và Vietinbank, và một số NH khác nhƣ ACB, Eximbank, DongAbank... cũng chiếm tỷ lệ nhỏ. Nhiều ngƣời trong số họ có xu hƣớng chọn NH mà họ nhận lƣơng để GTTK vì họ nghĩ rằng sẽ thuận tiện cho việc nhận lƣơng hàng tháng của họ. Đối với nhóm KH kinh doanh, buôn bán họ gửi tiền vào NH nhằm mục đích chuyển khoản và họ thƣờng chọn NH giống đối tác kinh doanh của họ. Đối với những cá nhân không tự tạo ra thu nhập nhƣ: học sinh / sinh viên, nội trợ... họ có xu hƣớng gửi tiền vào NHNNo&PTNT. Đối với nhóm HS / SV họ đã biết NHNNo&PTNT do đóng tiền học phí tại NH vào mỗi học kỳ và họ gửi tiền để nhận lãi định kỳ qua thẻ ATM cho nhu cầu chi tiêu. Đối với nhóm KH nội trợ, một số KH đã GTTK tại NH từ khi họ còn trẻ vả gửi trong thời gian dài. Vì thế, họ tin tƣởng vào uy tín NH, họ mong muốn số tiền gửi của họ an toàn vì họ không trực tiếp tạo ra thu nhập, mục đích của họ là nhận lãi định kỳ nhằm chi tiêu cho cuộc sống hằng ngày.
+ Khuyến mãi: Biến khuyến mãi có tác động nghịch chiều với biến quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT. Kết quả này cho ta biết, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ số giữa quyết định GTTK ở NHNNo&PTNT và quyết định GTTK ở các NH khác là 0,448 lần (e-0,802). Thực tế cho thấy, hiện nay vào những đợt huy động lớn, NHNNo&PTNT có các chƣơng trình tiết kiệm dự thƣởng, và xác suất KH trúng thƣởng thấp, trong khi đó quà dƣới hình thức hiện vật còn khá ít và nhiều KH ƣa chuộng hình thức nhận quà hiện vật hơn. Hiện nay, với sự xuất hiện của nhiều NHTM nhƣ hiện nay, khuyến mãi là một trong những chiến lƣợc