- Khái niệm về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ
3.2. Thực trạng chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Ngân hàng thƣơng mại cổ
mại cổ phần Đầu tƣ và phát triển Việt Nam – Chi nhánh Đại La.
3.2.1 Kiểm định mô hình đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và phát triển - Chi nhánh Đại La.
3.2.1.1 Kết quả nghiên cứu
Mô tả mẫu
- Về giới tính: Phần lớn khách hàng đƣợc khảo sát là nữ chiếm 70,7% (nam chiếm 29,3 %).
Bảng 3.1: Thống kê mô tả thông tin về khách hàng khảo sát
Giới tính
- Về sử dụng sản phẩm dịch vụ ngân hàng : Theo bảng phân tích trên, số lƣợng khách hàng sử dụng dịch vụ tiền gửi, tiết kiệm, dịch vụ thẻ, dịch vụ thanh toán (chuyển tiền,thu chi hộ…) đƣợc sử dụng nhiều nhất. Đây là những dịch vụ phổ biến của ngân hàng.
Về dịch vụ vay tiền, số lƣợng khách hàng sử dụng thấp (chiếm 11.2%). Trong thời gian vừa qua, BIDV chƣa chú trọng nhiều đến hoạt động tín dụng bán lẻ, các chƣơng trình triển khai sản phẩm chƣa phong phú, chƣa có các gói sản phẩm, chƣơng trình cho vay riêng đối với các nhóm khách hàng đặc thù vì vậy các sản phẩm tín dụng bán lẻ còn chƣa thực sự hấp dẫn.
Các sản phẩm dịch vụ khác nhƣ dịch vụ ngân hàng điện tử, dịch vụ thanh toán quốc tế thì số lƣợng khách hàng sử dụng còn khiêm tốn (lần lƣợt chiếm 10.8% và 9.6%). Dịch vụ internet banking hỗ trợ cho khách hàng kiểm tra dòng tiền nhanh chóng và liên tục, tuy nhiên do tình trạng bị lỗi thƣờng xuyên, do đó tiện ích của các dịch vụ này chƣa phát huy đƣợc. Dịch vụ Western Union hiện nay đang cạnh tranh gay gắt với các ngân hàng khác. Số lƣợng khách hàng sử dụng còn khiêm tốn do những chính sách khuyến mãi chƣa hấp dẫn.
- Về thời gian giao dịch: Mẫu điều tra có thời gian quan hệ từ 1 đến 3 năm chiếm tỷ lệ cao nhất với 36 %, tiếp theo là mẫu có thời gian quan hệ từ 3 đến 5 năm chiếm tỷ lệ 32%. Mẫu có thời gian quan hệ dƣới 1 năm và từ 5 năm trở lên chiếm tỷ lệ thấp nhất 16%. Nhóm có thời gian quan hệ từ 1 đến 3 năm và từ 3 đến 5 năm chiếm tỷ lệ cao sẽ là một thuận lợi cho nghiên cứu vì thời gian quan hệ đủ dài để có thể đƣa ra những đánh giá chính xác về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ.
- Về số ngân hàng giao dịch: Mẫu đang quan hệ từ 2 đến 3 ngân hàng chiếm tỷ lệ đa số với 46.7%, đang quan hệ với 4 hoặc 5 ngân hàng chiếm 18%, đang quan hệ với 1 ngân hàng và trên 5 ngân hàng lần lƣợt là 28% và 7.3%. Điều này cho thấy đa số khách hàng đều sử dụng dịch vụ của nhiều ngân hàng, họ có thể so sánh chất lƣợng dịch vụ của các ngân hàng với nhau.
- Về thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Với 5 thang đo tƣơng ứng với 5 là hoàn toàn đồng ý và 1 là hoàn toàn không đồng ý, ta thấy 2 yếu tố TC3 ”Ngân hàng BIDV luôn cung cấp dịch vụ đúng nhƣ thời gian đã hứa” (giá trị trung bình 4.23) và TC5 “Ngân hàng BIDV luôn giữ chữ tín với khách hàng và xem quyền lợi của khách hàng là trên hết” (giá trị trung bình 4.03) đƣợc đánh giá cao nhất. Còn yếu tố HH1 “Thƣơng hiệu, hình ảnh của BIDV dễ nhận diện” đƣợc đánh giá thấp nhất (giá trị trung bình 3.13), các yếu tố nhƣ DB6 ”Kỹ năng giao tiếp của nhân viên BIDV khá tốt.” (giá trị trung bình 3.31), DU3 “Ngân hàng thực hiện dịch vụ cho khách hàng một cách nhanh chóng” (giá trị trung bình 3.4) cũng đƣợc khách hàng đánh giá thấp.
Theo kết quả phân tích trên, Ngân hàng BIDV luôn cung cấp dịch vụ đúng nhƣ thời gian đã hứa và Ngân hàng BIDV luôn giữ chữ tín với khách hàng và xem quyền lợi của khách hàng là trên hết đƣợc đánh giá cao nhất trong việc đánh giá chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của BIDV. Còn yếu tố hữu hình đặc biệt là cơ sở vật chất các điểm giao dịch của BIDV khách hàng nhận xét khó nhận diện và nhẫm lẫn với thƣơng hiệu ngân hàng khác.
Giá trị trung bình sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của khách hàng là 3.64 cho thấy khách hàng nhìn chung tƣơng đối hài lòng về chất lƣợng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của BIDV. Điều này đòi hỏi BIDV cần phải tiếp tục duy trì và cải thiện nhiều hơn nữa CLDV cung cấp đến cho khách hàng.
3.2.1.2. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kiểm định thang đo Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Phƣơng pháp này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các thang đo rác trong quá trình nghiên cứu, theo đó chỉ những biến có hệ số tƣơng quan tổng phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo.
Bảng 3.3: Hệ số Cron ach Alpha của các thành phần thang đo
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
- Thành phần tin cậy có 05 biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5 cả 05 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.828 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần tin cậy đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần đáp ứng có 04 biến quan sát DU1, DU2, DU3, DU4 cả 04 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp
nhận.Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.830 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần đáp ứng đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần đảm bảo có 06 biến quan sát DB1, DB2, DB3, DB4, DB5, DB6 cả 06 biến này hầu hết có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 riêng DB6 có hệ số tƣơng quan thấp bằng 0.250. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha của thành phần đảm bảo tăng lên bằng 0.908 nếu loại biến DB6 (hiện tại là 0.865). Nhƣ vậy thang đo thành phần đảm bảo loại biến DB6, các biến còn lại đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần cảm thông có 04 biến quan sát CT1, CT2, CT3, CT4 cả 04 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.884 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần cảm thông đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
- Thành phần hữu hình có 05 biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 cả 05 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach Alpha 0.812 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần hữu hình đƣợc chấp nhận đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
3.2.1.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Các bƣớc khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Xác định hệ số KMO và kiểm định Bartlett: Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số KMO đƣợc sử dụng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị từ 0,5 đên 1 thì phân tích nhân tố mới là phù hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố không phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết H0: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Điều kiện cần để phân tích nhân tố là các biến phải tƣơng quan với nhau (các biến đo lƣờng phải phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), ta bác bỏ giả thuyết Ho và kết luận các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
- Xác định số lượng nhân tố: Trong nghiên cứu này sẽ dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng các nhân tố. Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1. Những nhận tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng giải thích thông tin tốt hơn 1 biến gốc.
- Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) phải đạt giá trị từ 50% trở lên.
- Xoay các nhân tố: Ma trận các nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay chứa đựng các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số này (hệ số tải – factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các nhân tố và các biến, cho thấy mối liên hệ giữa nhân tố và các biến. Khi tiến hành phân tích, nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích là Principal Component Analysis với phép xoay là Varimax, phƣơng pháp tính nhân tố là Regression và các hệ số tải phải lớn hơn 0,5 mới đạt yêu cầu.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá đƣợc tiến hành. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp principal components với phép quay varimax.
Thành phần yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng đƣợc đo bằng 24 biến quan sát. Sau khi phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha thì có 23 biến đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định mức độ hội tụ của các biến theo các thành phần.Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho kết quả nhƣ sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0.862 > 0.5) giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa (Sig. =0.000 <0.05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định KMO và Bertlett KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .862 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df Sig.
2144.516
253 .000
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phƣơng pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ 23 biến quan sát với phƣơng sai trích là 68.617% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Ma trận xoay các nhân tố (Bảng 2.12) các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, các biến có trọng số không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố, cụ thể là nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại. Cụ thể 02 biến CT2, HH5 bị loại.
Bảng 3.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1
Ma trận xoay các nhân tố
Sau khi loại các biến không thỏa mãn trong phần phần các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng đƣợc đo bằng 21 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy tổng phƣơng sai rút trích dựa trên 5 nhân tố có Eigenvanlues lớn hơn 1 là bằng 70.575% cho thấy phƣơng sai rút trích đạt yêu cầu (> 50%).
Bảng 3.6: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
Ma trận xoay các nhân tố
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Nhƣ vậy 5 thành phần các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng ban đầu vẫn giữ lại để giải thích các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ ngân hàng trong giai đoạn hiện nay. Với tổng phƣơng sai rút trích là 70.575% cho biết 5 nhân tố này giải thích đƣợc 70.575% biến thiên của dữ liệu.
3.2.1.4 Mô hình nghiên cứu chính thức
Theo phân tích EFA trên mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ nhƣ sau: (hình 2.2)
- Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đƣợc giữ nhƣ cũ:
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ NHBL
(Nguồn: Tác giả đề xuất) Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng hồi quy bội
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hành xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội để xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình hồi quy đƣợc kiểm định bằng kiểm đinh F (kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy), kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến). Với hệ số R2 hiệu chỉnh (R2 – adjusted) sẽ cho biết mô hình hồi quy phù hợp đến mức độ nào.
Kiểm định ma trận tƣơng quan giữa các iến
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣờng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với
nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 3.7. Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Ma trận này cho thấy mối tƣơng quan giữa biến CLDV (biến phụ thuộc) với các biến độc lập TC, DU, DB, CT, HH. Các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05) có ý nghĩa thống kê, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đƣa vào mô hình để giải thích cho biến CLDV. Ngoài ra hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đều cao và có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05), do vậy chúng ta kiểm định chặt hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra trong phƣơng trình hồi quy.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Nhƣ vậy thành phần TC, DU, DB, CT, HH là biến độc lập – Independents và CLDV là biến phụ thuộc – Dependent sẽ đƣợc đƣa vào chạy hồi quy từng bƣớc. Kết quả nhận đƣợc cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = .522 (hay R2 hiệu chỉnh = .506) chứng minh cho sự phù hợp của mô hình (bảng 2.15). Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 50.6%. Nói cách khác khoảng 50.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi sự thay đổi của biến độc lập trong điều kiện có tính đến kích cỡ mẫu và số lƣợng biến độc lập trong mô hình
Bảng 3.8: Bảng kết quả sự phù hợp của mô hình.
Model summary
Kiểm định mô hình hồi quy
Bảng 3.9: Kết quả kiểm định F
ANOVA
a. Biến phụ thuộc: CLDV
b. Biến độc lập: HH, DB, DU, CT, TC
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập
Trong bảng phân tích phƣơng sai ở trên, cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. F=0,000 (< 0.05) có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đƣa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bên cạnh đó, tác giả tiến hành kiểm định F để đánh giá tƣơng quan tuyến tính của biến phụ thuộc và các biến độc lập trong hàm hồi quy:
Ta có F (a;df1;df2) = F9(0,05;5;1,44) = 2,28
Đặt giả thiết:
H0: Các biến độc lập và biến phụ thuộc không tƣơng quan với nhau H1: Các biến độc lập và biến phụ thuộc tƣơng quan với nhau
Từ bảng kết quả phân tích phƣơng sai: F = 31.502 > 2.28, do đó ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Nhƣ vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tính với nhau ở mức độ tin cậy là 95%.
Bảng 3.10: Kết quả kiểm hiện tƣợng đa cộng tuyến
Tương quan
a. Biến phụ thuộc: CLDV
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Kết quả Collinearity Statistics chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô