Criteria Cronbach’s alpha Corrected Item – Total correlation Cronbach's alpha if Item Deleted 1) Nghiệp vụ nhận tiền gửi (TIENGUI)
TIENGUI1 0,909 0,694 0,906 TIENGUI2 0,792 0,884 TIENGUI3 0,758 0,891 TIENGUI4 0,813 0,880 TIENGUI5 0,801 0,882 2) Dịch vụ thẻ ATM ( ATM) ATM1 0,917 0,863 0,877 ATM2 0,882 0,870 ATM3 0,772 0,909 ATM4 0,747 0,914
3) Dịch vụ mua bán ngoại tệ (NGOAITE)
NGOAITE1 0,906 0,725 0,891 NGOAITE2 0,809 0,882 NGOAITE3 0,696 0,894 NGOAITE4 0,741 0,889 NGOAITE5 0,645 0,900 NGOAITE6 0,708 0,893 NGOAITE7 0,713 0,893
4) Dịch vụ ngân hàng điện tử ( NGANHANG ) NGANHANG1 0,884 0,638 0,871 NGANHANG2 0,696 0,864 NGANHANG3 0,737 0,858 NGANHANG4 0,645 0,871 NGANHANG5 0,747 0,857 NGANHANG6 0,662 0,868 NGANHANG7 0,587 0,877
5) Dịch vụ thanh toán/ chuyển tiền (THANHTOAN)
THANHTOAN1 0,869 0,524 0,901
THANHTOAN2 0,677 0,850
THANHTOAN3 0,863 0,769
THANHTOAN4 0,856 0,772
6) Dịch vụ bảo hiểm (BAOHIEM)
BAOHIEM1 0,797 0,610 0,751 BAOHIEM2 0,569 0,764 BAOHIEM3 0,583 0,760 BAOHIEM4 0,459 0,785 BAOHIEM5 0,553 0,766 BAOHIEM6 0,554 0,764
7) Thang đo Phát triển dịch vụ phi tín dụng (PHATTRIEN)
PHATTRIEN1 0,907 0,771 0,921
PHATTRIEN2 0,869 0,820
PHATTRIEN3 0,862 0,839
(Nguồn: Số liệu kết quả điều tra của tác giả)
2.3.4 Phân tích nhân tố EFA
2.3.4.1 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ Phi tín dụng
Hệ số KMO = 0,855 > 0,5 (Phụ lục 6.1a) nên phân tích nhân tố là phù hợp, sig.= 0.000 trong kiểm định Bartlett < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), nếu kiểm định Bartlet có p < 5%, nghĩa là các biến có quan hệ với nhau.
Phương pháp rút trích các thành phần chính – Principal components đã trích được 6 nhân tố từ 33 biến quan sát, với phương sai trích là 66,242 %, thỏa mãn yêu
cầu phương sai trích phải lớn hơn 50%, giải thích được 66,242% sự biến thiên của tập dữ liệu này, nghĩa là còn 33,758% sự biến thiên của dữ liệu này là do các nhân tố khác mà trong luận văn này chưa nghiên cứu tới (Phụ lục 6.1b). Mơ hình Phát triển dịch
vụ phi tín dụng sau khi phân tích EFA được trình bày tại Phụ lục 6.1
Kết quả phân tích nhân tố Phát triển dịch vụ phi tín dụng, với KMO = 0,738, Sig. = 0,000 trong kiểm định Barlett < 0,05 (Phụ lục 6.2a). Tập dữ liệu này cũng thỏa điều kiện phân tích. Một nhân tố được rút ra với tổng phương sai trích 85,496% (> 50%), giải thích được 85,496% sự biến thiên của tập dữ liệu (Phụ lục 6.2b).
2.3.4.2. Kiểm định mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Phân tích tương quan (hệ số Pearson)
Phân tích tương quan được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập: Dịch vụ mua bán ngoại tệ; Dịch vụ ngân hàng điện tử; Dịch vụ nhận tiền gửi (Huy động vốn); Dịch vụ thẻ ATM; Sản phẩm bảo hiểm, và Dịch vụ thanh toán với biến phụ thuộc Phát triển dịch vụ phi tín dụng.
Phân tích hệ số tương quan, cho thấy biến phụ thuộc Phát triển dịch vụ phi tín
dụng (PHATTRIEN) tương quan với từng biến độc lập, và các biến độc lập cũng có
tương quan với nhau. Hệ số tương quan trong mơ hình thỏa điều kiện –1 ≤ r ≤ +1, giữa biến phụ thuộc Phát triển dịch vụ phi tín dụng với các biến độc lập trong ma trận như sau: Dịch vụ nhận tiền gửi (0,744), Dịch vụ thẻ ATM (0,572), Dịch vụ mua bán ngoại tệ (0,081), Dịch vụ ngân hàng điện tử (0,590), Dịch vụ thanh toán (0,712), và Sản phẩm bảo hiểm (0,190) (Phụ lục 9 – Ma trận hệ số tương quan).
Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy bội nhằm xem xét cụ thể từng biến độc lập: Dịch vụ nhận tiền gửi (Huy động vốn); Dịch vụ thẻ ATM; Dịch vụ ngân hàng điện tử; Dịch vụ mua bán ngoại tệ; Dịch vụ bảo hiểm, và; Dịch vụ thanh toán tác động như thế nào đến biến Phát triển dịch vụ phi tín dụng. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội diễn tả Phát triển dịch vụ phi tín dụng là:
PHATTRIEN = β0 + β1*NGOAITE + β2*NGANHANG + β3*TIENGUI +
β4 ATM + β5*BAOHIEM + β6*THANHTOAN
Trong đó, NGOAITE = Dịch vụ mua bán ngoại tệ; NGANHANG = Dịch vụ ngân hàng điện tử; TIENGUI = Dịch vụ nhận tiền gửi; ATM = Dịch vụ thẻ ATM; BAOHIEM = Sản phẩm bảo hiểm; THANHTOAN = Dịch vụ thanh toán, là các biến độc lập; Biến THANHTOAN = Phát triển dịch vụ phi tín dụng, là biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Bằng phương pháp phân tích ENTER, mơ hình có R2
là 0,730 và R2 điều chỉnh (R2a) là 0,725, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 72,5% (Phụ lục 7a, Tóm tắt mơ hình). Nói cách khác, mơ hình giải thích được 72,5% phương sai của biến Y – tức các yếu tố tác động đến phát triển dịch vụ phi tín dụng được giải thích bởi 6 biến độc lập trên, cịn lại 27,5% sự biến thiên của các yếu tố tác động đến phát triển dịch vụ phi tín dụng là do các yếu tố khác mà trong đề tài này chưa nghiên cứu đến. Giá trị Sig. = 0,00 <0,05 (Phụ lục 7b), cho thấy kết quả hồi quy có thể chấp nhận – có ý nghĩa thống kê (đối với tổng thể).
2.3.4.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giá trị Durbin-Watson = 1,718 (Phụ lục 7a, Tóm tắt mơ hình). Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau).
Trị số thống kê F đạt giá trị 131,912 (Phụ lục 7b, Phân tích ANOVA) được tính
từ R2
của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. rất nhỏ (Sig. = 0,000 < 0,05) cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho, cho rằng tất cả các số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Như vậy, mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Phụ lục 7b, Hệ số thống kê) của các biến
trong mơ hình đều rất thấp: từ 1,008 – 1,819 nhỏ hơn 2, tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF > 10 đó là hiện tượng đa cộng tuyến.