3.3.1 Mô hình nghiên cứu
Lãi suất Ngân hàng
Tình hình kinh tế hiện tại
Đối thủ cạnh tranh Đa dạng hóa sản phẩm
Huy động vốn Chất lượng dịch vụ
Danh tiếng Ngân hàng
Khả năng rút tiền của KHCN tại NH TMCP
Kỹ thương Việt Nam
Sơ đồ 3.2 Mô hình nghiên cứu
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Ở đây tác giả xem xét trên thực tế và kỳ vọng và đặt ra giả thuyết các biến độc lập đều có mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc sẽ mang dấu dương (+) và ngược lại, các biến độc lập có mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc sẽ mang dấu âm (-)
Thuận chiều là sự ảnh hưởng cùng tăng hoặc cùng giảm ở cả biến độc lập và biến phụ thuộc. Có thể hiểu đơn giản là khi nhân tố đó có xu hướng tăng lên thì khả năng rút tiền của KHCN tại Techcombank tăng lên. Ngược lại, ngược chiều là sự ảnh hưởng nếu biến độc lập tăng lên hoặc tốt lên thì biến phụ thuộc giảm đi. Ví dụ, lãi suất của các đối thủ cạnh tranh tăng lên, làm cho khả năng rút tiền của KHCN ra khỏi Techcombank tăng lên, đây là ảnh hưởng thuận chiều. Chất lượng dịch vụ của Techcombank tăng lên, làm hạn chế khả năng rời bỏ của KH, đây là ảnh hưởng ngược chiều.
3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu
Gosaye Workineh (2006) đã nghiên cứu trên các KH ở Ethiopa và chỉ ra rằng tình hình kinh tế hiện tại và sự lựa chọn giữa các phương thức đầu tư trên thị trường ảnh hưởng ngược chiều tới huy động vốn của các NHTM, tức là ảnh hưởng thuận chiều tới khả năng rút tiền của KH.
Chigamba, C. and Fatoki, O. (2011) và Krisnato, U. (2011) đều chỉ ra rằng nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất tới quyết định lựa chọn NH của KH tại Nam Phi và Indonesia là uy tín và hình ảnh NH. Các KH ở 2 nước này có xu hướng lựa chọn NH có thâm niên lâu đời và mạng lưới kênh phân phối rộng khắp.
Nguyễn Văn Tiến (2016) và Hoàng Thị Anh Thư (2017) cho rằng có những nhân tố sau ảnh hưởng tới quyết định gửi tiền của KH tại NHTM, từ đó tác động trực tiếp tới khả năng rút tiền của KH.
- Nhân tố lãi suất: Lãi suất được đề cập ở đây không phải là lãi suất tiền gửi cụ thể của một NH, mà là mức lãi suất chung. Khi lãi suất của một NH tăng lên, thì KH có xu hướng gửi tiền vào NH và ngược lại. Do mức lãi suất chung được đưa ra, mỗi NH lại cộng thêm phần lãi thuần của mình dựa vào tình
hình tài chính của chính NH, mới đưa ra được mức lãi suất tiết kiệm cuối cùng. Như vậy, chiều ảnh hưởng của nhân tố lãi suất lên khả năng rút tiền phụ thuộc khá nhiều vào các đối thủ cạnh tranh.
- Các phương thức huy động vốn: Theo tác giả Nguyễn Văn Tiến, một NH có sản phẩm huy động vốn phong phú và đa dạng sẽ thu hút được nhiều KH đến gửi tiền. Những yếu tố cấu thành một sản phẩm huy động vốn bao gồm: loại tiền, kỳ hạn, lãi suất, điều kiện rút trước hạn, khả năng tiếp cận tín dụng, các tiện ích đi cùng tiền gửi,…Nhân tố các phương thức huy động vốn ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH ra khỏi NH.
- Uy tín và thâm niên của NH: NH có uy tín thì sẽ có nhiều KH đến giao dịch, bởi đối với người gửi tiền thì yếu tố an toàn với tài sản với họ là tiên quyết, sau đó mới đến lãi suất. Nhân tố uy tín và thâm niên của NH ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH.
- Môi trường kinh tế: Môi trường kinh tế bao gồm những yếu tố như chu kỳ kinh tế, chính sách kinh tế, chính sách đầu tư và tiết kiệm, tình hình lạm phát, tỷ giá,…ảnh hưởng đến khả năng thu nhập, tiết kiệm, đầu tư, thanh toán, chi tiêu và nhu cầu về vốn và gửi tiền của KH. Khi nền kinh tế tăng trưởng, thu nhập của người dân tăng, làm tăng tỷ lệ tiết kiệm, từ đó làm tăng tiền gửi của dân cư vào NH. Khi nền kinh tế suy thoái, tỷ lệ tiết kiệm giảm, làm giảm tiền gửi của dân cư vào NH. Như vậy, nhân tố môi trường kinh tế ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH.
Từ những lý thuyết và nghiên cứu đó, tác giả đã đưa ra những giả thuyết sau đây đối với những nhân tố tác động tới khả năng rút tiền của KHCN tại NH TMCP Kỹ thương Việt Nam:
H1: Lãi suất có ảnh hưởng thuận chiều tới khả năng rút tiền của KH.
H2: Tình hình kinh tế hiện tại (BĐS và CK tăng trưởng) ảnh hưởng thuận chiều tới khả năng rút tiền của KH
H3: Đối thủ cạnh tranh ảnh hưởng thuận chiều tới khả năng rút tiền của KH H4: Đa dạng hóa sản phẩm huy động vốn ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH
H5: Chất lượng dịch vụ ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH H6: Danh tiếng NH ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng rút tiền của KH
3.3.3 Mô hình thực nghiệm:
Như đã đề cập ở trên nhóm tác giả đưa ra giả thuyết về sự biến động cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc:
Như vậy tác giả đã đưa ra mô hình thực nghiệm như sau:
Trong đó :
KNRT (Khả năng rút tiền): là khả năng rút tiền của KHCN ra khỏi Techcombank
LS (Lãi suất): Lãi suất tiết kiệm thị trường
THKT (Tình hình kinh tế): Các lựa chọn hình thức đầu tư ngoài gửi tiền tiết kiệm
DTCT (Đối thủ cạnh tranh): Đối thủ cạnh tranh của Techcobank
SPHDV (Sản phẩm huy động vốn): Các sản phẩm huy động vốn của Techcombank
CLDV (Chất lượng dịch vụ): Chất lượng dịch vụ của Techcombank, bao gồm con người, quy trình, công nghệ
DTNH (Danh tiếng Ngân hàng): Danh tiếng của NH Techcombank, bao gồm độ uy tín, an toàn khi gửi tiền của KH và lịch sử hình thành phát triển.
e: các yếu tố gây nhiễu
CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI KHẢ NĂNG RÚT TIỀN CỦA KHCN TẠI NH TMCP KỸ THƯƠNG 4.1 Tổng quan số liệu
4.1.1 Mô tả số liệu
Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp dựa trên kết quả của khảo sát các KH có tiền gửi tiết kiệm và tiền gửi thanh toán tại Techcombank.
Bảng hỏi được xây dựng dựa trên sự tham khảo bảng khảo sát của các nghiên cứu đi trước như bảng hỏi trong bài nghiên cứu của Hoàng Thị Anh Thư (2017), Nguyễn Kim Nam và Trần Thị Tuyết Vân (2015), sau đó điều chỉnh cho phù hợp với đối tượng khảo sát là các KH tại NHTM CP Kỹ thương Việt Nam. Bản đầu tiên của bảng hỏi được thực hiện trên nhóm KH 15 người, thu về kết quả, thực hiện kiểm tra tính hợp lý, sau đó sửa lại và thực hiện bảng hỏi bản thứ hai. Bảng hỏi sau khi được hoàn thiện lần thứ hai được nhân rộng trên tập KH 250 người và thu về 212 kết quả.
Trong 212 kết quả thu được, bài khảo sát có 204 quan sát hợp lệ. Một phiếu khảo sát được coi là hợp lệ khi trả lời đầy đủ 19 câu hỏi mà tác giả đưa ra trong bảng hỏi.
Sau lọc kết quả và xử lý dữ liệu trên Excel, tác giả đưa dữ liệu vào SPSS 20 để kiểm tra và làm sạch dữ liệu đồng thời thực hiện phân tích thống kê mô tả. Kết quả phân tích thống kê mô tả tất cả các biến được thể hiện trong phần phụ lục.
Bộ dữ liệu khảo sát được mô tả như dưới đây.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy Khách quan Kí hiệu Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Khoảng giá trị Lãi suất
Lãi suất tối đa gửi tiết kiệm NH Q1 4.25 1.029 1-5
Lãi suất tối thiểu gửi tiết kiệm NH Q2 4.20 .926 1-5
Lãi suất tiền gửi thanh toán Q3 4.16 .960 1-5
Tình hình kinh tế hiện tại
Lựa chọn hình thức đầu tư: Gửi tiết kiệm NH Q4 4.08 1.040 1-5 Lựa chọn hình thức đầu tư: Đầu tư BĐS Q5 4.22 .929 1-5 Lựa chọn hình thức đầu tư: Đầu tư Chứng
khoán Q6 3.96 1.167 1-5
Đối thủ cạnh tranh
Lãi suất tốt hơn các NH khác Q7 4.08 .959 1-5
Chất lượng dịch vụ cao hơn các NH khác Q8 4.15 .983 1-5 Được biết đến nhiều hơn các NH khác Q9 3.95 1.225 1-5
Chủ quan
Đa dạng hóa sản phẩm huy động vốn
Có hình thức tiết kiệm phù hợp với nhu cầu bản
thân Q10 4.04 1.122 1-5
Tài khoản thanh toán chuyển khoản không mất
phí chuyển tiền Q11 4.25 .932 1-5
Techcombank có các gói Combo cho KH như
bảo hiểm, thẻ tín dụng,.. Q12 4.13 1.006 1-5
Chất lượng dịch vụ
CBNV Techcombank gần gũi, thân thiện với
KH Q13 4.26 1.030 1-5
Quy trình mở tài khoản thanh toán và tài khoản
tiết kiệm nhanh chóng, rõ ràng Q14 4.01 1.151 1-5
Techcombank có phần mềm FIB và FMB giao
diện thân thiện, dễ sử dụng Q15 4.22 .943 1-5
Danh tiếng NH
Do Techcombank là NH lớn giữa các NHTM Q16 4.12 1.022 1-5 Do gửi tiền vào Techcombank có độ an toàn
cao hơn các NH khác Q17 4.06 1.152 1-5
Do lịch sử hình thành phát triển lâu đời của
Techcombank Q18 3.93 1.172 1-5
(Nguồn: Dựa trên kết quả survery tổng hợp từ SPSS)
Từ Bảng 4.1 ta thấy, các nhân tố được liệt kê đều giá trị trung bình khá lớn, với giá trị nhỏ nhất là giá trị trung bình của nhân tố “Được biết đến nhiều hơn so với các NH khác” (3.95) và giá trị lớn nhất là giá trị trung bình của khá nhiều nhân tố như “Lãi suất tối đa gửi tiết kiệm NH”, “Tài khoản thanh toán chuyển tiền không mất phí chuyển tiền” và “CBNV của Techcombank gần gũi, thân thiện với KH” (4.25).
4.2 Kết quả nghiên cứu 4.2.1 Kiểm định mô hình 4.2.1 Kiểm định mô hình
4.2.1.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.
Tiêu chuẩn chấp nhận các biến:
- Những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total Correlation) từ 0.3 trở lên.
- Các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phải từ 0.6 trở lên. Giải thích một số ký hiệu và ý nghĩa:
+ Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha + N of Items: số lượng biến quan sát
+ Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu loại biến + Scale Variance if Item Deỉeted: Phương sai thang đo nếu loại biến + Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến tổng
+ Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến download by : skknchat@gmail.com
Bảng 4.2 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha Tên biến Kí hiệu Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted LS Q1 8.35 2.564 .492 .613 Q2 8.41 2.795 .514 .584 Q3 8.45 2.722 .506 .592 Cronbach's Alpha = 0.689 THKT Q4 8.18 3.013 .407 .523 Q5 8.04 3.545 .330 .621 Q6 8.30 2.311 .532 .318 Cronbach's Alpha = 0.608 ĐTCT Q7 8.10 3.527 .551 .601 Q8 8.02 3.325 .597 .544 Q9 8.23 2.966 .466 .728 Cronbach's Alpha = 0.710 DDHSPHĐV Q10 8.38 2.740 .363 .627 Q11 8.17 3.148 .403 .557 Q12 8.29 2.601 .535 .364 Cronbach's Alpha = 0.619 CLDV Q13 8.23 2.858 .449 .451 Q14 8.48 2.950 .305 .678 Q15 8.27 2.949 .508 .382 Cronbach's Alpha = 0.604 DTNH Q16 7.99 4.286 .313 .739 Q17 8.05 3.046 .567 .412 Q18 8.18 3.065 .539 .453 Cronbach's Alpha = 0.656
(Nguồn: Dựa trên kết quả survery tổng hợp từ SPSS)
Bảng kết quả cho thấy bảng hỏi thỏa mãn các tiêu chí kiểm định Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha: 0.767 >0.6 do đó thang đo có thể sử dụng tốt
Corrected Item-Total Correlation của các biến Q1-Q18 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, ta kết luận rằng thang đo phù hợp.
4.2.1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau bước kiểm định Cronbach’s Alpha, có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 18 biến quan sát. 18 biến này được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố EFA đươc thực hiện với phép trích là Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát. Lựa chọn hệ số Factor Loading là 0.5, chia nhân tố theo phương pháp eigenvalue lớn hơn 1.
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến. Quan hệ của các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản.
Mỗi biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), hệ số này cho biết mỗi biến nhân tố đo lường sẽ thuộc vào nhân tố nào.
- Hệ số KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 =< KMO =< 1) thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp.
- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig< 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA Nhân tố (1) (2) (3) Q7 .780 Q8 .758 Q3 .635 Q2 .612 Q4 .601 Q1 .520 Q10 Q15 .721 Q5 .717 Q13 .702 Q16 .627 Q11 .597 Q12 Q17 .807 Q18 .758 Q6 .620 Q9 Q14
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.896 Sig. (Bartlett's Test of Sphericity) .000
(Nguồn: Dựa trên kết quả survery tổng hợp từ SPSS) Ghi chú: chi tiết các cẩu hỏi (Q1-Q18) được thể hiện trong phần Phụ lục – trang i
- Hệ số KMO = 0.896 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp
- Sig. (Barlett’s Test) = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
18 biến quan sát được gom thành 3 nhân tố, hầu hết các biến số đều có hệ số Factor Loading > 0.5. Riêng biến quan sát Q10, Q9, Q12 và Q14 có hệ số Factor Loading < 0.5, như vậy những biến đó sẽ không tải lên ở nhân tố nào.
Bảng 4.4 Bảng tổng hợp các nhân tố sau phân tích EFA Nhân tố Gồm các biến quan sát
Nội dung biến Tên nhóm nhân tố
1
Q1 Lãi suất tối đa gửi tiết kiệm NH
Đối thủ cạnh tranh
Q2 Lãi suất tối thiểu gửi tiết kiệm NH Q3 Lãi suất tiền gửi thanh toán
Q4 Lựa chọn hình thức đầu tư: Gửi tiết kiệm NH Q7 Lãi suất tốt hơn các NH khác
Q8 Chất lượng dịch vụ cao hơn các NH khác Tổng số biến quan sát: 6
2
Q5 Lựa chọn hình thức đầu tư: Đầu tư BĐS
Chất lượng dịch vụ và công nghệ
NH
Q11 Tài khoản thanh toán chuyển khoản không mất phí chuyển tiền
Q13 CBNV Techcombank gần gũi, thân thiện với KH
Q15 Techcombank có phần mềm FIB và FMB giao diện thân thiện, dễ sử dụng
Q16 Do Techcombank là NH lớn giữa các NHTM Tổng số biến quan sát: 5
3
Q6 Lựa chọn hình thức đầu tư: Đầu tư Chứng khoán
Danh tiếng NH
Q17 Do gửi tiền vào Techcombank có độ an toàn cao hơn các NH khác
Q18 Do lịch sử hình thành phát triển lâu đời của Techcombank
Tổng số biến quan sát: 3
(Nguồn: Dựa trên kết quả survery tổng hợp từ SPSS)
Tạo biến đại diện:
Chúng ta đã chia 14 biến quan sát còn lại thành 3 nhóm nhân tố đặt tên lần lượt là:
Nhóm nhân tố số 1: Đối thủ cạnh tranh
Nhóm nhân tố số 2: Chất lượng dịch vụ và công nghệ NH Nhóm nhân tố số 3: Danh tiếng NH
Tác giả lần lượt tạo biến đại diện cho từng nhóm nhân tố: download by : skknchat@gmail.com
a) Nhóm nhân tố số 1 Lãi suất tiền gửi:
b) Nhóm nhân tố số 2 Chất lượng dịch vụ và Công nghệ NH:
c) Nhóm nhân tố số 3 Danh tiếng NH:
4.2.2 Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính:
4.2.2.1 Kết quả hồi quy:
Bảng 4.5 Kết quả mô hình hồi quy
Biến Beta (Sig.) VIF NT1 .519*** 1.783 (.000) NT2 -.398*** 1.564 (.000) NT3 -.426*** 1.617 (.000) R Square .288 Adjusted R Square .277 Durbin-Watson 1.682 Sig. (F-test) .000
(Nguồn: Dựa trên kết quả survery tổng hợp từ SPSS)
Từ Bảng 4.5, ta thấy được kết quả mô hình cụ thể như sau:
(1)R SQUARE phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Trong mô hình mà tác giả đưa ra. R Square = 0.288,