6. Kết cấu đề tài
2.6. Kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm mô tả của mẫu nghiên cứu đối vớ
hành vi lựa chọn của khách hàng
2.6.1. Sự khác biệt theo giới tính
Ho: Không có sự khác biệt theo giới tính đối với hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội
Statistica df1 df2 Sig. Welch 4.12 2 4 24.898 . 011 Statistica df1 df2 Sig. Welch 1.3 40 4 41.470 . 271
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Giá trị Sig Levene’s Test = 0.666 > 0.05, nghĩa là phương sai giữa hai giới tính không khác nhau. Do vậy, Sig T-Test = 0.014 < 0.05, có thể kết luận rằng: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có giới tính khác nhau. Như vậy, giả thuyết Ho không được chấp nhận.
Bảng 2.17. Kết quả kiểm định One way Anova với biến độ tuổi Robust Tests of Equality of Means
HanhVi
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Theo kết quả kiểm định One way Anova về sự khác biệt theo độ tuổi (Phần 2, Phụ lục 9), giá trị Sig Levene’s Test = 0.007 < 0.05 chứng tỏ phương sai giữa các nhóm tuổi không đồng nhất. Do vậy, sử dụng kết quả kiểm định ở bảng 2.17, Sig. = 0.011 < 0.05 nên có thể đưa ra kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng ở các độ tuổi khác nhau. Như vậy, giả thuyết Ho bị bác bỏ.
2.6.3. Sự khác biệt theo nghề nghiệp
Ho: Không có sự khác biệt theo nghề nghiệp đối với hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội
Bảng 2.18. Kết quả kiểm định One way Anova với biến nghề nghiệp Robust Tests of Equality of Means
Statistica df1 df2 Sig.
Welch
3.213 4 21.597 . 033
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Kết quả kiểm định One way Anova với biến nghề nghiệp (Phần 3, Phụ lục 9) cho thấy, Sig Levene’s Test = 0.000 < 0.05 tức là phương sai giữa các loại nghề nghiệp không giống nhau. Sử dụng bảng kết quả 2.18, giá trị Sig. = 0.271 > 0.05 nên có thể
44
kết luận rằng: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Như vậy, chấp nhận giả thuyết Ho.
2.6.4. Sự khác biệt theo thu nhập
Ho: Không có sự khác biệt theo thu nhập đối với hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội
Bảng 2.19. Kết quả kiểm định One way Anova với biến thu nhập
Robust Tests of Equality of Means
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Kết quả kiểm định One way Anova với biến thu nhập (Phần 4, Phụ lục 9) thu được, Sig Levene’s Test = 0.002 < 0.05 nghĩa là phương sai giữa các mức thu nhập không đồng nhất. Tiếp tục sử dụng kết quả ở bảng 2.19, Sig. = 0.033 < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có mức thu nhập khác nhau. Như vậy, bác bỏ giả thuyết Ho.
2.7. Đánh giá kết quả nghiên cứu
Trên cơ sở thu thập dữ liệu bằng phiếu khảo sát với 5 nhân tố: (1) Lợi ích tài chính, (2) Sự thuận tiện, (3) Hình ảnh ngân hàng, (4) Chất lượng phục vụ, (5) Sự giới thiệu, tác giả đã tiến hành phân tích Cronbach’s Anpha từng nhân tố để đánh giá độ tin cậy của các thang đo trong mô hình nghiên cứu. Kết quả phân tích đã loại 3 biến quan sát ra khỏi mô hình là TC3, HA3 và CL3 nhằm tăng độ tin cậy cho các
lại được 4 nhân tố có ý nghĩa: (1) Sự giới thiệu, (2) Lợi ích tài chính, (3) Chất lượng phục vụ, (4) Sự thuận tiện.
Thực hiện điều chỉnh mô hình nghiên cứu ban đầu và xây dựng lại các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3, H4 tương ứng với Sự giới thiệu (SGT), Lợi ích tài chính (TC), Chất lượng phục vụ (CL), Sự thuận tiện (TT) có tác động đến hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân (HanhVi).
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính. Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy, biến phụ thuộc HanhVi và các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ với hệ số tương quan r dao động từ 0.458 đến 0.637. Trong đó, giữa TT và HanhVi có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r = 0.637, giữa TC và HanhVi có mối tương quan yếu nhất với r = 0.458.
Kết quả phân tích hồi quy chứng tỏ mô hình đưa ra phù hợp với tập dữ liệu, không xảy hiện tượng đa cộng tuyến hay tự tương quan chuỗi bậc nhất. Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0 và giá trị Sig. kiểm định đều nhỏ hơn 0.05 nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4 đều được chấp nhận. Cả 4 biến độc lập đều có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, mức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HanhVi theo thứ tự giảm dần là: Sự giới thiệu (Beta = 0.437) > Sự thuận tiện (Beta = 0.298) > Chất lượng phục vụ (Beta = 0.294) > Lợi ích tài chính (Beta = 0.291). Từ những kết quả thu được, mô hình hồi quy ước lượng với phần dư phân phối xấp xỉ chuẩn thể hiện hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội được thiết lập như sau:
HanhVi = 0.077 + 0.244*SGT+ 0.249*TC + 0.234*CL + 0.266*TT
Đồng thời, tác giả đã sử dụng phân tích Independent Samples T-Test và One way Anova để kiểm định các giả thuyết so sánh sự khác biệt về hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng theo các đặc điểm về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập. Kết quả cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Ngược lại, có sự khác biệt về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có giới tính, độ tuổi và mức thu nhập khác nhau. Những khách hàng có mức thu nhập khác nhau thì nhu
cầu và mục đích sử dụng dịch vụ ngân hàng cũng khác nhau. Khi lựa chọn ngân hàng để giao dịch, họ sẽ đánh giá và nhìn nhận các tiêu chí ở các góc độ không giống nhau. Một khách hàng có thu nhập thấp, họ có thể quan tâm đến phí dịch vụ ngân hàng khi sử dụng. Trái lại, những khách hàng có thu nhập cao, họ có thể không quan tâm đến phí dịch vụ mà họ quan tâm tới chất lượng phục vụ nhiều hơn. Khách hàng ở các độ tuổi không giống nhau sẽ có những đánh giá khác nhau về sự thuận tiện khi sử dụng dịch vụ ngân hàng, về lợi ích tài chính mà họ nhận được, về chất lượng phục vụ của các ngân hàng hay sự giới thiệu từ bạn bè, người thân. Do đó, xu hướng lựa chọn sử dụng dịch vụ ngân hàng của họ cũng không giống nhau.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tác giả đã trình bày đặc điểm của mẫu nghiên cứu và các bước thực hiện phân tích dữ liệu. Kiểm định Cronbach’s Anpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA để điều chỉnh mô hình nghiên cứu. Sau khi được điều chỉnh và xây dựng lại các giả thuyết nghiên cứu, mô hình được đưa vào phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính để kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Từ đó, tác giả đã tìm ra 4 nhân tố tác động tới hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội gồm: (1) Sự giới thiệu, (2) Lợi ích tài chính, (3) Chất lượng phục vụ, (4) Sự thuận tiện. Trong đó, sự giới thiệu là nhân tố tác động mạnh nhất, tiếp đến là các nhân tố sự thuận tiện, chất lượng phục vụ và lợi ích tài chính là nhân tố tác động yếu nhất. Qua các kết quả phân tích thu được, tác giả đã thiết lập mô hình hồi quy ước lượng thể hiện hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội là:
HanhVi = 0.077 + 0.244*SGT+ 0.249*TC + 0.234*CL + 0.266*TT
Với mô hình này, các biến độc lập có thể giải thích được 74.4% sự thay đổi hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng, còn lại 25.6% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Tác giả cũng đã tiến hành kiểm định sự khác biệt theo các đặc điểm về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập về hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng. Kết quả cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi lựa chọn ngân hàng của những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Ngược lại, những khách hàng có giới tính, độ tuổi và mức thu nhập khác nhau thì hành vi lựa chọn ngân hàng của họ lại có sự khác biệt.
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ DÀNH CHO KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN ĐỊA BÀN HÀ NỘI
3.1. Thực trạng phát triển dịch vụ dành cho khách hàng cá nhân tại các ngânhàng thương mại trên địa bàn Hà Nội hàng thương mại trên địa bàn Hà Nội
Trong nền kinh tế thị trường, nhu cầu về dịch vụ ngân hàng ngày càng cao, nhất là dịch vụ ngân hàng bán lẻ. Mục tiêu của dịch vụ ngân hàng bán lẻ là khách hàng cá nhân, hộ gia đình, doanh nghiệp vừa và nhỏ nên các dịch vụ thường đơn giản, thường xuyên và tập trung vào dịch vụ tiền gửi và tài khoản, vay vốn mua ô tô, nhà, chăn nuôi, mở thẻ tín dụng.... phục vụ nhóm đối tượng là khách hàng cá nhân với hàng triệu khách hàng từ nông thôn tới đô thị đang tiếp cận các sản phẩm tài chính mới.
Các NHTM Việt Nam nói chung cũng như các NHTM trên địa bàn Hà Nội nói riêng đã và đang phát triển dịch vụ ngân hàng dành cho KHCN theo xu thế tất yếu, phù hợp với xu hướng chung của các ngân hàng trong khu vực và trên thế giới, đảm bảo ngân hàng cung ứng dịch vụ chất lượng cao cho khách hàng, định hướng kinh doanh, thị trường sản phẩm mục tiêu, giúp ngân hàng đạt hiệu quả kinh doanh tối ưu.
3.1.1. Kết quả đạt được
Những năm gần đây, hầu hết các ngân hàng trên địa bàn Hà Nội đều tập trung khai thác thị trường bán lẻ, đặc biệt hướng đến nhóm KHCN và đạt được những kết quả tích cực.
Đầu tiên là đẩy mạnh hiện đại hóa công nghệ ngân hàng, phát triển các loại hình
dịch vụ mới, đa tiện ích và được xã hội chấp nhận như máy ATM, POS, mPOS, Internet banking, Mobile banking, Home banking..
Theo thống kê từ Trung tâm thẻ NHTM cổ phần Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV), mạng lưới ATM của BIDV đến cuối năm 2017 đạt hơn 1800 máy, tăng hơn 700 máy so với thời điểm cuối năm 2010 (1100 máy), trong số đó có 283 máy
đặt tại khu vực Hà Nội; Với trên 41000 điểm chấp nhận thẻ (POS), tăng gấp 10 lần so với thời điểm cuối năm 2010 (4000 POS), BIDV chấp nhận thanh toán thẻ mang nhãn hiệu của các tổ chức trong và ngoài nước, như: Banknetvn/Smartlink, Visa, MasterCard, JCB và UnionPay.
Đầu năm 2017, NHTM cổ phần Tiên Phong (TPbank) chính thức ra mắt mô hình ngân hàng tự động 24/7 Livebank. Đây là lần đầu tiên Livebank có mặt tại Việt Nam và cho đến nay, Livebank là mô hình hiện đại nhất cho phép khách hàng có thể thực hiện nhiều loại giao dịch như mở tài khoản, rút tiền, nộp tiền, làm thẻ lấy ngay.... Khách hàng cũng có thể tương tác qua Video Call với Giao dịch viên hỗ trợ tư vấn trực tuyến từ xa khi cần sự hướng dẫn, hỗ trợ để hoàn thành các giao dịch. Việc giao dịch tại Livebank giúp tiết kiệm thời gian, chi phí cũng như đảm bảo an toàn, bảo mật thông tin.
Tiếp theo là đẩy mạnh huy động vốn từ cư dân, các hình thức huy động vốn ngày
càng đa dạng và linh hoạt hơn, như tiết kiệm lãi suất bậc thang, tiết kiệm dự thưởng, tiết kiệm rút lãi và gốc linh hoạt, tiết kiệm lãi suất theo số dư tiết kiệm kết hợp bảo hiểm, tiết kiệm gửi góp, phát hành giấy tờ có giá, dịch vụ gửi một nơi giao dịch tại nhiều nơi. Nguồn vốn huy động của các ngân hàng từ dân cư đã tăng mạnh. Lượng kiều hối chuyển qua các ngân hàng cũng ngày càng tăng, góp phần tạo nguồn ngoại tệ đáng kể cho các ngân hàng và tăng thu nhập từ phí thanh toán.
Theo Báo cáo tình hình phát triển các ngành kinh tế chủ lực TP. Hà Nội năm 2017 của Trung tâm nghiên cứu NHTM cổ phần Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV), tổng nguồn vốn huy động của các NHTM trên địa bàn Hà Nội đến hết năm 2017 ước đạt 2.64 triệu tỷ đồng, tăng 19.97% so với cùng kì năm 2016, trong đó chủ yếu là tiền gửi dân cư (chiếm 94.5%). Cũng theo báo cáo từ Trung tâm nghiên cứu này, quy mô huy động vốn từ dân cư của BIDV khu vực Hà Nội tính đến hết quý I năm 2018 đạt 158243 tỷ đồng, chiếm tỉ trọng 44% tổng số dư huy động vốn khu vực Hà Nội, tăng 3.9% so với cuối năm 2017 và tăng 24.63% so với cuối năm 2016, tương đương 28.8% tổng số dư huy động vốn toàn hệ thống BIDV.
Cuối cùng là cho vay tiêu dùng ngày càng mở rộng, các hình thức cho vay cũng đa dạng hơn: cho vay mua nhà, mua ô tô, du lịch, chứng minh tài chính, cho vay thấu chi.... tạo điều kiện cải thiện đời sống của người dân khi tích lũy chưa đủ. Các ngân hàng cũng triển khai nhiều loại hình dịch vụ khác như dịch vụ tài khoản, thẻ, quản lí tài sản, tư vấn tài chính....
Theo báo cáo của Trung tâm nghiên cứu NHTM cổ phần Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV), dư nợ cho vay KHCN của BIDV khu vực Hà Nội tại thời điểm cuối quý I năm 2018 đạt 32533 tỷ đồng, tương đương 17% tổng dư nợ cho vay khu vực Hà Nội của BIDV. Tỉ lệ này giảm nhẹ 2.1% so với cuối năm 2017 song tăng mạnh 35% so với cuối năm 2016. Dư nợ cho vay KHCN khu vực Hà Nội của BIDV chiếm khoảng 15.7% tổng dư nợ cho vay KHCN toàn hệ thống BIDV. Hoạt động cho vay KHCN của BIDV trên địa bàn Hà Nội chủ yếu tập trung vào hoạt động xây dụng, sửa chữa, mua nhà để ở (60.4%) và các hoạt động tiêu dùng khác (trả chi phí học tập, chi phí chữa bệnh, xuất khẩu lao động ở nông thôn...) (22.7%); vay mua sắm thiết bị nội thất gia đình (7.5%); vay sản xuất kinh doanh (7.5%); vay mua sắm phương tiện đi lại (1.9%).
3.1.2. Hạn chế
Bên cạnh những kết quả đạt được, các dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cá nhân của các ngân hàng trên địa bàn Hà Nội vẫn còn nhiều bất cập, chưa hiệu quả.
Thứ nhất, các SPDV chưa phong phú, chưa đáp ứng được toàn bộ nhu cầu của
khách hàng. Các dịch vụ ngân hàng hiện đại được triển khai chậm, dịch vụ thanh toán thẻ chưa phổ biến, các công cụ thanh toán không dùng tiền mặt như thanh toán séc cá nhân gần như không được sử dụng.
Thứ hai, kênh phân phối chưa đa dạng, phương thức giao dịch chủ yếu tại quầy,
các hình thức giao dịch từ xa trên nền tảng công nghệ thông tin chưa đảm bảo an toàn tuyệt đối. Máy ATM chủ yếu đặt tại trung tâm thành phố, mạng lưới các đơn vị chấp nhận thẻ còn ít, nhiều huyện, thị xã ngoại thành không có địa điểm giao dịch, làm hạn chế khả năng tiếp cận dịch vụ ngân hàng.
Cụ thể, một số huyện không có hiện diện thương mại nào của NHTM cổ phần Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV) như: Quốc Oai, Thanh Oai, Mỹ Đức, Phú Xuyên, Thường Tín. Ở hầu hết các huyện: Ba Vì, Mê Linh, Quốc Oai, Thanh Oai, Chương Mỹ, Mỹ Đức, Phú Xuyên, Thanh Trì, Thạch Thất, Thường Tín, Ứng Hòa đều không có chi nhánh hay phòng giao dịch nào của NHTM cổ phần Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank). Cũng tại một số huyện này, NHTM cổ phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank) vẫn chưa triển khai mạng lưới giao dịch.
Thứ ba, thủ tục giao dịch chưa thuận tiện, quy trình làm việc còn mang tính thủ
công, thời gian làm việc chưa linh hoạt. Điển hình là Ngân hàng Nông Nghiệp và