Phân tích kết quả khảo sát

Một phần của tài liệu PHÁT TRIỂN DỊCH vụ NGÂN HÀNG điện tử tại NGÂN HÀNG THƯƠNG mại cổ PHẦN á CHÂU (Trang 88 - 96)

7. Kết cấu luận văn

2.3.3. Phân tích kết quả khảo sát

2.3.3.1. Phân tích độ tin cậy

Tác giả đã thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo với từng nhóm biến độc lập để chọn ra các biến phù hợp nhất cho thang đo. Kết quả cho thấy, tất cả các biến độc lập được đưa ra là phù hợp (hệ số Cronbach’s Alpha của các biến đều nằm trong khoảng 0.6- 0.9). Giá trị α của các biến độc lập lần lượt là: An ninh – Bảo mật α=0.681, Khả năng tiếp nhận của KH α=0.809, Chiến lược tiếp thị α=0.849, Cơ sở vật chất và công nghệ α=0.886, Chất lượng nguồn nhân lực α=0.844, Nguồn lực tài chính α=0.779, Phát triển DỊCH VỤ NHĐT α=0.842.

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo được đề xuất là 0.877, nằm trong khoảng giá trị tiêu chuẩn (0.6 < α < 0.9). Như vậy, thang đo được đề xuất với tổng 29 biến quan sát là đáng tin cậy và phù hợp với nghiên cứu.

Bảng 2.11. Kiểm định thang đo

Cronbach's Alpha .877

2.3.3.2. Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố các biến độc lập

Sau khi thang đo được kiểm định là đáng tin cậy và phù hợp cho nghiên cứu, tác giả tiếp tục thực hiện bước phân tích nhân tố EFA để kiểm tra xem các biến có cùng chiều hướng hay không. Và điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố EFA là thỏa mãn 2 hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity).

Bảng 2.12. Giá trị hệ số KMO and Bartlett của các biến độc lập KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity Df

Sig.

Qua bảng kết quả phân tích giá trị KMO và Bartlett trên, giá trị của hệ số KMO = 0.809 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) và hệ số Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05 có ý nghĩa thống kê. Điều

73

này cho thấy, dữ liệu điều tra thu thập được là phù hợp cho phân tích nhân tố và các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

Một giá trị nữa cần chú ý đến trong phân tích nhân tố EFA là giá trị tổng phương sai trích (Total Variance Explained). Giá trị này giúp nhận biết có bao nhiêu yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ NHĐT.

Bảng 2.5 dưới đây cho thể hiện giá trị tổng phương sai của các yếu tố phân tích. Giá trị đặc trưng Eigenvalues của 6 yếu tố đều lớn hơn 1. Và phần trăm phương sai trích của nó là 66.570% > 50%, cho thấy phân tích nhân tố EFA là phù hợp.

Bảng 2.13. Tổng hợp phân tích phương sai

Total Variance Explained

Co Initial Eigenvalues mp one Total % of nt Variance 1 5.464 22.767 2 3.548 14.781 3 2.379 9.911 4 1.643 6.844 5 1.530 6.374 6 1.414 5.893 7 .777 3.239 8 .698 2.910 9 .672 2.800 10 .593 2.471 11 .574 2.390 12 .537 2.238 13 .518 2.160 14 .490 2.040 15 .477 1.990 16 .420 1.751

18 .354 1.473 .335 1.398 19 20 .292 1.217 21 .267 1.113 22 .245 1.020 23 .222 .926 24 .175 .728

74

Phép quay Varimax được sử dụng để xác định 6 nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc .

Bảng 2.14. Ma trận quay các nhân tố Rotated Component Matrixa

1 H11 .007 H12 .108 H13 -.013 H21 .031 H22 -.084 H23 -.059 H31 -.001 H32 .080 H33 -.010 H34 .058 H41 .846 H42 .821 H43 .799 H44 .832 H45 .828 H51 -.020 H52 .022 H53 -.046 H54 -.072 H55 -.017 H61 -.047 H62 -.125 H63 -.095 H64 .037

Nguồn: Phân tích của tác giả

Kết quả cho thấy rằng các biến quan sát đã được phân theo đúng nhóm nhân tố theo giả thuyết và không có biến quan sát nào bị trùng lặp.

Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Kết quả phân tích giá trị KMO và Bartlett trên, giá trị của hệ số KMO = 0.838 (0.5

≤KMO ≤ 1) và hệ số Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05 có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, dữ liệu điều tra thu thập được là phù hợp cho phân tích nhân tố và các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 2.15. Giá trị hệ số KMO and Bartlett của biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity Df

Sig.

Mức giá trị Eigenvalues của biến phụ thuộc là 3.071, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 5 biến quan sát với phương sai trích là 61.411% đạt yêu cầu.

Bảng 2.16. Phân tích phương sai biến phụ thuộc Total Variance Explained

Component 1 3.071 2 .621 3 .544 4 .447 5 .318

2.3.3.3. Phân tích hồi quy tuyến tính

Sau khi xử lý, phân tích và kiểm định dữ liệu điều tra thu thập được, tác giả rút ra được mô hình hoàn chỉnh cho nghiên cứu, bước tiếp theo tác giả thực hiện phân tích hồi quy mô hình để xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và mức độ ảnh hưởng của của các yếu tố đó.

Giá trị đầu tiên cần xem xét là giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Giá trị này thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, 6 biến độc lập được đưa vào mô hình ảnh hưởng 74.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 25.3% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

76

Có nghĩa là, 6 biến độc lập (An ninh – Bảo, Khả năng tiếp nhận của KH, Chiến lược tiếp thị, Cơ sở vật chất và công nghệ, Chất lượng nguồn nhân lực, Nguồn lực tài chính) ảnh hưởng 74.7% đến sự thay đổi của biến phụ thuộc “ Phát triển dịch vụ NHĐT”.

Bảng 2.17. Mô hình tổng hợp Model Summaryb

Model R

1 .868a Với kết quả trên, có thể thấy mô hình nghiên cứu đề xuất là phù hợp với mẫu nghiên cứu thu thập được. Vậy, mô hình này có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể hay không? Bảng 2.18. Bảng ANOVA ANOVAa Model Regression 1 Residual Total

Giá trị Sig là 0.000 < 0.05, như vậy mô hình đề xuất phù hợp với tổng thể và có thể suy rộng.

Tiếp đến, các giá trị cần xem xét sẽ nằm trong bảng Coefficients.

Bảng 2.19. Bảng Coefficients Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients B (Constant -.902 ) H1 .355 H2 .103 1 .140 H3 H4 .287 H5 .247 H6 .178

Đầu tiên, cần kiểm tra xem các biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hay không. Giá trị Sig < 0.05 thì biến đó có ý nghĩa trong mô hình. Theo bảng kết quả 2.11, tất cả 6 biến độc lập đều có giá trị Sig < 0.05. Như vậy, tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình.

Tiếp đến, xem xét hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, hệ số này cho biết mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Theo kết quả bảng 2.11, yếu tố H1 “An ninh – Bảo mật” có mức độ ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến sự phát triển dịch vụ NHĐT với mức giá trị Beta là 0.383. Theo sau đó, yếu tố đứng thứ 2 là Cơ sở vật chất và công nghệ với giá trị Beta là 0.260. Đứng thứ 3 với giá trị Beta = 0.247 là yếu tố Chất lượng nguồn nhân lực. Vị trí thứ 4 trong bảng xếp hạng mức độ ảnh hưởng đến “Phát triển dịch vụ NHĐT” là yếu tố Nguồn lực tài chính. Vị trí thứ 5 thuộc về yếu tố Chiến lược tiếp thị với Beta = 0.113. Và yếu tố có ảnh hưởng ít nhất đến “Phát triển dịch vụ NHĐT” là Khả năng tiếp nhận dịch vụ của khách hàng.

Cuối cùng là giá trị VIF. VIF là giá trị dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi giá trị VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Theo bảng kết quả 2.11, tất cả các giá trị VIF của các biến độc lập đều <10, vì vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình nghiên cứu đề xuất.

2.3.3.4. Kết luận giả thuyết

Giả thuyết H1: Giả thuyết được chấp nhận, An ninh – Bảo mật có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB

Giả thuyết H2: Giả thuyết được chấp nhận, Khả năng tiếp nhận dịch vụ của khách hàng có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB

Giả thuyết H3: Giả thuyết được chấp nhận, Chiến lược tiếp thị có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB

Giả thuyết H4: Giả thuyết được chấp nhận, Cơ sở vật chất và công nghệ có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB

Giả thuyết H5: Giả thuyết được chấp nhận, Chất lượng nguồn nhân lực có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB

Giả thuyết H6: Giả thuyết được chấp nhận, Nguồn lực tài chính có quan hệ thuận chiều với sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB.

Các kết luận rút ra từ cuộc khảo sát

Từ kết quả của nghiên cứu, tác giả nhận thấy rằng, các yếu tố an ninh – bảo mật, cơ sở vật chất – công nghệ, chất lượng nguồn nhân lực, nguồn lực tài chính và chiến lược tiếp thị có ảnh hưởng trực tiếp tới sự phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử.

78

Yếu tố An ninh – bảo mật có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến sự phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử. Sự phát triển của công nghệ cũng đi đôi với sự rủi ro cao về an toàn thông tin, bảo mật. Khi công nghệ càng phát triển, càng phát sinh nhiều ứng dựng, phần mềm hỗ trợ thì càng có nhiều sơ hở trong an ninh – bảo mật, đây chính là cơ hội cho kể xấu thực hiện hành vi xấu xa.

Yếu tố cơ sở vật chất – công nghệ về vị trí thứ hai trên bảng xếp hạng ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ NHĐT. Cơ sở vật chất – công nghệ chính là một phần không thể tách rời với an ninh – bảo mật. Cơ sở vật chất – công nghệ phát triển thì hàng rào an ninh – bảo mật mới có thể phát triển. Muốn phát triển dịch vụ NHĐT, trước hết máy móc thiết bị, phần mềm công nghệ cần bắt kịp với tốc độ phát triển của thời đại công nghệ, đây là nền tảng cơ bản cũng như rất quan trọng để ngân hàng có thể nâng cấp, phát triển ngân hàng điện tử.

Tiếp theo, yếu tố Chất lượng nguồn nhân lực đứng ở vị trí thứ ba trong danh sách các yếu tố có ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB. Công nghệ phát triển đương nhiên cần có con người vận hành, kiểm soát, bảo trì, nâng cấp. Chính vì vậy, chất lượng nguồn nhân lực cũng là yếu tố quan trọng trong sự phát triển dịch vụ NHĐT.

Tiếp đến, đứng ở vị trí thứ tư là Nguồn lực tài chính. Để có thể đầu tư lâu dài và bền vững cho phát triển máy móc, công nghệ cũng như đầu tư cho nguồn nhân lực chất lượng cao, ngân hàng cần có một nguồn lực tài chính lớn và vững mạnh. Quá trình chuyển đổi và phát triển NHĐT là một quá trình lâu dài và bền vững, chi phí bỏ ra là rất lớn cho đầu tư phát triển công nghệ, phần mềm, máy móc cũng như cần bảo trì và nâng cấp hệ thống thường xuyên, liên tục. Các chi phí dành cho con người cũng là rất lớn trong công tác tuyển dụng, chiêu mộ nhân tài cũng như đào tạo, bồi dưỡng nhân viên.

Ngân hàng ACB kể từ những giai đoạn những năm 2015 cho đến nay, mỗi năm đều đầu tư một con số rất lớn cho phát triển công nghệ cũng như ngân hàng điện tử. Hàng năm, hệ thống NHĐT cũng như các phần mềm công nghệ, máy móc của ACB đều được nâng cấp và bảo trì thường xuyên, nhằm đảm bảo hoạt động trơn tru của hệ thống.

Chiến lược tiếp thị đứng ở vị trí thứ năm về độ ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB. Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ NHĐT cũng là một trong những tiêu chí để đánh giá sự phát triển dịch vụ NHĐT.

Yếu tố đứng cuối về mức độ ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ NHĐT tại ngân hàng ACB là khả năng tiếp nhận dịch vụ NHĐT của khách hàng. Cách đây vài năm về trước, thói quen dùng tiền mặt của người dân vẫn còn rất lớn, các dich vụ thanh toán trực

tuyến, tài khoản ngân hàng cũng như các dịch vụ NHĐT vẫn chưa được hưởng ứng và sử dụng rộng rãi trong cuộc sống thường ngày của người dân, tập khách hàng chủ yếu của NHĐT là khách hàng trẻ, phân khúc khách hàng tri thức tre, thành thị hay các doanh nghiệp, công ty. Tuy nhiên, từ giai đoạn 2019 đến nay, thông qua các chiến dịch thúc đẩy phát triển dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt của nhà nước cũng như tác động của đại dịch Covid-19 đã làm thay đổi thói quen của người dân. Hầu hết người dân đã tiếp cận và làm quen với việc sử dụng tài khoản, thẻ thanh toán, các dịch vụ thanh toán trực tuyến không dùng tiền mặt và đương nhiên là các dịch vụ NHĐT. Vì vậy, yếu tố này hiện tại được đánh giá có ít tác động nhất đến sự phát triển dịch vụ NHĐT.

Một phần của tài liệu PHÁT TRIỂN DỊCH vụ NGÂN HÀNG điện tử tại NGÂN HÀNG THƯƠNG mại cổ PHẦN á CHÂU (Trang 88 - 96)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(168 trang)
w