3.2.1. Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua nghiên cứu định tính dùng để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn để hiệu chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi, phương pháp chuyên gia nhằm khám phá và xây dựng các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn.
Buổi tham khảo lấy ý kiến từ đối tượng chuyên gia là Trưởng phòng, các anh, chị cán bộ tín dụng của NHTM Sacombank Chi nhánh tỉnh Vĩnh Long và có sự tham gia của 20 khách hàng đang giao dịch tại Chi nhánh được chọn ngẫu nhiên để phỏng vấn, qua đó ghi nhận ý kiến đóng góp của những khách hàng này về mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi và thông tin thu về. Sau đó tác giả sẽ xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng).
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 6 yếu tố gồm: các yếu tố hữu hình, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự cảm thông và lãi suất của mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn được đồng tình và có thể dùng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu định lượng.
3.2.2. Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ (bảng phỏng vấn chính thức). Nghiên cứu này khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tượng khảo sát là khách hàng cá nhân của NHTM Sacombank Chi nhánh tỉnh Vĩnh Long. Mục tiêu nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu, đây là bước phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được thông qua phiếu điều tra gửi cho khách hàng để xác định tính tương quan của các yếu tố với nhau và từ đó đưa ra kết quả cụ thể về đề tài nghiên cứu.
3.2.2.1. Xây dựng thang đo và mã hóa dữ liệu
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn gồm 27 biến thuộc 6 thành phần và 3 biến quan sát đo lường sự hài lòng của KHCN vay vốn.
37
Mỗi biến sẽ được đánh giá trên thang đo likert 5 điểm từ điểm 1(1-hoàn toàn không đồng ý; 2-không đồng ý; 3-không ý kiến; 4-đồng ý; 5-hoàn toàn đồng ý).
Thành phần các yếu tố hữu hình: được đo bằng 5 biến quan sát, mã hóa từ c14.1 đến c14.5.
Thành phần độ tin cậy: được đo bằng 4 biến quan sát, mã hóa từ c15.1 đến c15.4.
Thành phần khả năng đáp ứng: được đo bằng 5 biến quan sát, mã hóa từ c16.1 đến c16.5.
Thành phần năng lực phục vụ: được đo bằng 4 biến quan sát, mã hóa từ c17.1 đến c17.4.
Thành phần sự cảm thông: được đo bằng 5 biến quan sát, mã hóa từ c18.1 đến c18.5.
Thành phần lãi suất: được đo bằng 4 biến quan sát, mã hóa từ c19.1 đến c19.4.
Thành phần sự hài lòng khách hàng cá nhân vay vốn: được đo bằng 3 biến quan sát, mã hóa từ c20.1 đến c20.3.
Bảng 3.1: Các yếutố ảnh hưởng đến đến sự hài lòng của KHCN vay vốn tại Sacombank Vĩnh Long
THÀNH PHẦN
NỘI DUNG BIẾN QUAN SÁT MÃ
HÓA Nguồn CÁC YẾU TỐ HỮU HÌNH
Cơ sở vật chất, trang thiết bị hiện đại c14.1
Parasuraman Dung (2012) Tú (2010)
& NC định tính Tài liệu, thông tin sử dụng trong hoạt động tín
dụng đầy đủ, rõ ràng, hấp dẫn c14.2 Vị trí Ngân hàng và các phòng ban thuận tiện cho
việc giao dịch của Ngân hàng (*)
c14.3
Công tác quảng cáo, tuyên truyền tốt, hiệu quả (*) c14.4
Không gian giao dịch thoải mái, tiện nghi (*) c14.5 ĐỘ TIN
CẬY
Uy tín, thương hiệu trên thị trường (*) c15.1
Giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách
triệt để c15.2
Tác phong làm việc chuyên nghiệp c15.3
Tình trạng sai sót trong quá trình tác nghiệp ít khi
xảy ra (*) c15.4
KHẢ Các sản phẩm tín dụng đa dạng phù hợp với nhu
38
NĂNG ĐÁP ỨNG
Thời gian xét duyệt hồ sơ, giải ngân nhanh chóng,
kịp thời (*) c16.2
Phong cách phục vụ của CBTD chuyên nghiệp (*) c16.3
Chính sách về tài sản đảm bảo linh hoạt, cạnh tranh (*) c16.4 Cung cấp sản phẩm tín dụng đúng cam kết c16.5 NĂNG LỰC PHỤC VỤ
Ngân hàng quan tâm đến từng khách hàng c17.1
Ngân hàng lưu ý và đáp ứng các mối quan tâm đặc
biệt của khách hàng c17.2
Nhân viên tín dụng hiểu được nhu cầu của khách hàng
c17.3
Giờ làm việc thuận tiện cho khách hàng c17.4
SỰ CẢM
THÔNG
Ngân hàng quan tâm đến từng khách hàng c18.1
Ngân hàng lưu ý và đáp ứng các mối quan tâm đặc
biệt của khách hàng c18.2
Nhân viên tín dụng hiểu được nhu cầu của khách
hàng c18.3
Giờ làm việc thuận tiện cho khách hàng c18.4
Các chương trình chăm sóc khách hàng của Ngân
hàng thường xuyên, phong phú, hấp dẫn (*) c18.5
LÃI
SUẤT (*)
Lãi suất vay của Ngân hàng rất cạnh tranh c19.1
Lãi suất vay được điều chỉnh theo thị trường
thường xuyên, kịp thời c19.2
Lãi vay được giảm dần chính xác theo dư nợ vay c19.3
Lãi suất áp dụng đúng đối tượng, ngành nghề c19.4 Sự hài
lòng của KHCN vay vốn
- Khách hàng vẫn sẽ tiếp tục giao dịch lâu dài với ngân hàng
c20.1
- Khách hàng hài lòng về hoạt động cho vay
doanh nghiệp của ngân hàng c20.2
- Khách hàng sẽ giới thiệu cho những người khác
đến giao dịch tại ngân hàng c20.3
* Biến quan sát bổ sung trong quá trình nghiên cứu sơ bộ
Thang đo nghiên cứu này gồm 30 biến được xây dựng dựa trên thang đo Servqual của Parasuraman (1988) bao gồm 27 biến quan sát và sau khi nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu có những điều chỉnh và bổ sung cụ thể như bảng 3.3.
3.2.2.2. Mẫu nghiên cứu
Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội
39
Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố có mẫu ít nhất 200 quan sát, Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu cần ít nhất gấp 5 lần biến quan sát (Hair & ctg, 1998) .
Theo quy tắc kinh nghiệm của Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến. Như vậy, với 30 biến quan sát, nghiên cứu cần khảo sát ít nhất 150 mẫu để đạt kích thước mẫu cần cho phân tích EFA. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi, phát phiếu khảo sát trực tiếp đến khách hàng và thu lại ngay sau khi trả lời. Đồng thời, nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát qua mạng (gửi qua mail).
Để đạt được kích thước mẫu nghiên cứu như trên, nghiên cứu tiến hành khảo sát 429 khách hàng đang vay tại ngân hàng TMCP Sacombank trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Mỗi câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Quá trình thu thập thông tin được tiến hành. Sau khi sàng lọc các bảng hỏi không phù hợp, nghiêu cứu tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu khảo sát để kết luận các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu. Kết quả cuối cùng từ SPSS 20.0 sẽ được phân tích, giải thích và trình bày thành bản báo cáo nghiên cứu.
3.2.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Lập bảng tần số: để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như
nghề nghiệp, mục đích vay vốn của khách hàng…
Kiểm định Cronbach alpha
Là kiểm định cho phép đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiềubiến đơn.
Công thức của hệ số Cronbach alpha là: α = Np/[1 + p(N – 1)]
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alphatừ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái
40
niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các biến quan sát cùng đo lường một biến tiềm ẩn phải có tương quan với nhau, vì vậy phương pháp đánh giá tính nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach alpha để thể hiện tính đáng tin cậy của thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, p.350) cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, nhưng không được lớn hơn 0,95 vì bị vi phạm trùng lắp trong đo lường. Những biến có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Nguyễn Đình Thọ (2011) đã trích dẫn từ Nunnally & Bernstein (1994). Tính toán Cronbach alpha giúp người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu.
Phương pháp phân tích nhân tố (EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố khám phá cần chú ý một số điều kiện sau:
- Trị số KMO > 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s < 0,05 ( Hair và cộng sự, 2006).
- Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Components với phép xoay Varimax. Những nhân tố có eigenvalue > 1 được giữ lại mô hình (Gerbing & Anderson, 1988). Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >0,5 (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến quan sát có trọng số factor loading < 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 2006).
41
Để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, cácbiến được đưa vào phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểmđịnh các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp Enter.
Các hệ số cần quan tâm trong mô hình hồi quy :
Hệ số xác định RP
2
P
: Theo Hoàng Trọng (2005), 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, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của RP
2
Pcàng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Ngoài ra, hệ số xác định RP
2
Pđược 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 một biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số RP
2
Pđiều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Ngoài ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, phép kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
Hệ số Durbin-Watson: dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan. Mô hình hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson có giá trị từ 1-3, tức là mô hình không có tự tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và với nghiên cứu này, để không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến), cần thiết hệ số phóng đại phương sai VIF < 2,5.
42
Hệ số Beta chuẩn hóa: là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc 2005).
Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: cũng như hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ (trong mẫu) giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy. Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi, khi đó mô hình hồi quy là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.498).
Phân tích hồi quy bội dùng để chứng minh sự phù hợp của mô hình nghiên cứu mà tác giả đã đề nghị trong chương.
3.2.3.4. Quy trình khảo sát cho vay cá nhân
Bước 1: Thiết kế bảng câu hỏi
Lập bảng câu hỏi và nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn có liên quan. Hiệu chỉnh bảng câu hỏi dựa trên ý kiến của khách hàng bằng cách phỏng vấn và tham khảo ý kiến của một số lãnh đạo phòng. Sau đó tiến hành phỏng vấn 20 khách hàng để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi để hiệu chỉnh và lập bảng câu hỏi chính thức lần cuối.
Bước 2: Xác định số lượng mẫu cần thiết và thang đo cho việc khảo sát
Kích thước mẫu dự tính là n = 500 theo cách tính trên.
Bước 3: Xây dựng phương thức chọn mẫu phỏng vấn
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện đồng thời mẫu nghiên cứu cũng được chọn phân tầng theo khu vực các huyện, các khu công nghiệp ở thành phố tỉnh Vĩnh Long.
Bước 4: Phỏng vấn thử và hoàn thiện bảng câu hỏi
Bước 5: Phỏng vấn thực tế
Tác giả gửi 500 bảng câu hỏi cho khách hàng, trong đó thông qua cán bộ tín dụng của ngân hàng, gởi cho khách hàng đến giao dịch tại quầy và tiến hành phỏng
43
vấn trực tiếp khách hàng và người quen đang vay tại NH TMCP Sài Gòn Thương Tín Chi Nhánh Vĩnh Long ….
Các mẫu điều tra này gởi đi và thu về trong vòng tháng 3 đến tháng 4/2015 trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long. Mẫu thu về sau khi đã loại ra các phiếu không đạt yêu cầu do bỏ trống nhiều, 429 phiếu còn lại đạt yêu cầu đưa vào để tiến hành phân tích tiếp theo.
Bước 6: Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích SPSS
3.3. CÁC NỘI DUNG CẦN PHÂN TÍCH
- Đối với mục tiêu 1: Để thực hiện mục tiêu này, đề tài áp dụng phương pháp
nghiên cứu trực tiếp thông qua mô hình để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốn tại Ngân Hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín Chi nhánh Vĩnh Long qua 429 phiếu phỏng vấn xử lý qua phần mềm SPSS 20.0
- Đối với mục tiêu 2: Từ kết quả nghiên cứu, số liệu thu thập được xử lý và
phân tích bằng các phương pháp: thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s alpha, EFA, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCN vay vốntại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín Chi nhánh Vĩnh Long.