Các thang đo dùng để đo lường những khái niệm trong nghiên cứu này được xây dựng như sau:
Bảng 3.2. Thang đo nghiên cứu và mã hóa các biến MÃ
HÓA CÁC NHÂN TỐ
TÍNH TIỆN LỢI
TL1 1. T i có thể tự học việc kê khai và nộp thuế trên trang we một cách nhanh chóng
nhanh chóng
TL3 3. T i dễ dàng t m thấy các t nh năng hữu ch trên các trang we để hoàn thành nhiệm vụ của t i
TL4 4. Từng menu của các trang we lu n được cung cấp th ng tin hữu ch
GIAO DIỆN WEBSITE
GD1 5. Màu sắc của trang we nhã nhặn và khá hài hòa GD2 6. Bố cục tr nh ày we site rõ ràng và dễ nh n
GD3 7. Theo t i cỡ chữ và font chữ được sử dụng trong trang we là phù hợp GD4 8. Các nút chức năng của we site dễ sử dụng và dễ nhớ
ĐỘ TIN CẬY
TC1 9. Các form, iểu mẫu trong we site được tải xuống trong thời gian ngắn TC2 10. Trang we kê khai thuế và nộp thuế có thể truy cập vào ất cứ khi nào
t i cần
TC3 11. Những th ng tin trên we site của ngân hàng làm t i tin tưởng
TC4 12. Trang we kê khai thuế và nộp thuế thực hiện thành c ng các dịch vụ theo yêu cầu ngay từ lần đầu tiên
TC5 13. Trang we kê khai thuế và nộp thuế được tải xuống một cách nhanh chóng
TC6 14. Trang we kê khai thuế và nộp thuế hoạt động đúng với tr nh duyệt mặc định của người dùng
TC7 15. Việc đăng ký chứng thư số và mua chữ ký điện tử để vào trang we là an toàn
TC8 16. Chỉ cần cung cấp dữ liệu cá nhân được cấp phát để xác thực tài khoản trên website
TC9 17. T i tin rằng dữ liệu của doanh nghiệp sử dụng trong trang we kê khai thuế của ngân hàng được lưu trữ một cách an toàn
TÍNH HIỆU QUẢ
HQ1 18. Kê khai thuế trực tuyến trên trang kê khai thuế và nộp thuế giúp t i tiết kiệm được thời gian kê khai thuế.
HQ2 19. Kê khai thuế và nộp thuế điện tử rất thuận tiện (do kh ng giới hạn về kh ng gian, thời gian nộp h sơ khai thuế).
HQ3 20. Kê khai thuế và nộp thuế trực tuyến tiết kiệm được chi ph kê khai thuế.
HQ4 21. T i có thể hoàn thành việc kê khai và nộp thuế điện tử rất nhanh.
ĐỘ AN TOÀN
AT1 22. Phần mềm kê khai và nộp thuế điện tử có nhiều t nh năng kiểm tra các sai sót số học.
AT2 23. Dữ liệu th ng tin trên tờ khai thuế điện tử được mã hoá, có t nh ảo mật cao.
AT3 24. We site kê khai và nộp thuế điện tử được ảo tr và kiểm soát an ninh thường xuyên.
AT4 25. Ngân hàng kh ng lạm dụng th ng tin cá nhân của t i.
AT5 26. T i cảm thấy thật an toàn khi thực hiện việc kê khai thuế và nộp thuế điện tử.
AT6 27. T i cảm thấy an toàn khi đăng nhập kê khai và nộp thuế ằng chữ kỹ số
SỰ ĐÁP ỨNG
DA1 28. Trang we lu n ổn định và kh ng quá tải vào những ngày cuối tháng DA2 29. Nhân viên ngân hàng phụ trách hỗ trợ rất chuyên nghiệp, nhiệt t nh
hướng dẫn khi t i gặp sự cố trong kê khai thuế điện tử.
DA3 30. Những yêu cầu của t i về kê khai thuế điện tử đều được ngân hàng trả lời một cách nhanh chóng.
DA4 31. Ngân hàng lu n quan tâm đến việc nâng cao chất lượng phục vụ.
PL1 32. Nộp thuế điện tử rút gọn thời gian của các thủ tục hành ch nh.
PL2 33. Dịch vụ nộp thuế điện tử giúp t i hoàn thành các nghĩa vụ hành ch nh PL3 34. Nhân viên ngân hàng thực hiện các thủ tục một cách nhanh chóng PL4 35. Nộp thuế điện tử tại ngân hàng rút ngắn thời gian thực hiện các thủ
tục hành ch nh có liên quan
YẾU TỐ CÔNG NGHỆ
CN1 36. C ng nghệ ngân hàng sử dụng hiện đại
CN2 37. Các giao dịch được thực hiện một cách ch nh xác và nhanh chóng CN3 38. Dịch vụ nộp thuế điện tử đáp ứng sự phát triển nhanh chóng của c ng
nghệ trong tương lai.
CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ
CL1 39. T i rất tin tưởng khi sử dụng dịch vụ kê khai thuế và nộp thuế điện tử của ngân hàng
CL2 40. T i cảm thấy rất thỏa mái khi sử dụng dịch vụ khai thuế và nộp thuế điện tử của ngân hàng
CL3 41. T i đánh giá cao chất lượng dịch vụ kê khai và nộp thuế qua mạng của ngân hàng
CL4 42. T i sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ kê khai và nộp thuế qua mạng của ngân hàng
(Nguồn: Tác giả nghiên cứu và tổng hợp)
3.4. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Quá tr nh phân t ch dữ liệu nghiên cứu được thực hiện qua các giai đoạn:
Đánh giá độ tin cậy và giá trịthang đo
Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện ằng phương pháp hệ số tin cậy Cron ach alpha và phân t ch nhân tố khám phá (EFA) th ng qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại ỏ các iến quan sát kh ng đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy ( iến rác).
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua Cronbach Alpha
Các thang đo trong nghiên cứu ao g m thang đo mức đ thoả mãn với các thành phần c ng việc của nhân viên được đưa vào kiểm định độ tin cậy th ng qua hệ số Cron ach Alpha. Phương pháp này cho phép người ta phân t ch loại ỏ các iến kh ng phù hợp và hạn chế các iến rác trong quá tr nh nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo ằng hệ số th ng hệ số Cron ach Alpha. Những iến có hệ số tương quan iến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ ị loại. Thang đo có hệ số Cron ach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Th ng thường, thang đo có Cron ach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo ằng hệ số Cron ach Alpha và loại đi các iến kh ng đảm ảo độ tin cậy. Phân t ch nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phương pháp này rất có ch cho việc xác định các tập hợp iến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để t m mối quan hệ giữa các iến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự th ch hợp của phân t ch nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 th phân t ch này mới th ch hợp, nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 th phân t ch nhân tố có khả năng kh ng th ch hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân t ch nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố.Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 th mới được giữ lại trong m hình.
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng iến thiên được giải th ch ởi nhân tố.Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ kh ng có tác dụng tóm tắt th ng tin tốt hơn một iến gốc.
Một phần quan trọng trong ảng kết quả phân t ch nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số iểu diễn các iến chuẩn hoá ằng các nhân tố (mỗi iến là một đa thức của các nhân tố).Những hệ số tải nhân tố (factor loading) iểu diễn tương quan giữa các iến và các nhân tố.Hệ số này cho biết nhân tố và iến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tr ch nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 th mới đạt yêu cầu.
Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Quá tr nh phân t ch h i qui tuyến t nh được thực hiện qua các ước:
Bước 1:Kiểm tra tương quan giữa iến các iến độc lập với nhau và với iến phụ thuộc th ng qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân t ch h i qui là phải có tương quan giữa các iến độc lập với nhau và với iến phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và Benet - Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 th có khả năng đảm ảo giá trị phân iệt giữa các iến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 th cần xem xét vai trò của các iến độc lập, v có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một iến độc lập này có được giải th ch ằng một iến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi qui
Y = β1X1+β2X2+ β3X3+ β4X4+...+ βkXk Được thực hiện th ng qua các thủ tục:
- Lựa chọn các iến đưa vào m h nh h i qui.
- Đánh giá độ phù hợp của m h nh ằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các iến độc lập vào m h nh, mặc dù kh ng phải m h nh càng có nhiều iến độc lập th càng phù hợp với tập dữ liệu. V thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm kh ng phụ thuộc vào số lượng iến đưa thêm vào m h nh được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của m h nh h i qui ội.
- Kiểm định độ phù hợp của m h nh để lựa chọn m h nh tối ưu ằng cách sử dụng phương pháp phân t ch ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (không có
mối liên hệ tuyến t nh giữa iến phụ thuộc với tập hợp các iến độc lập β1=β2=β3=βK= 0).
Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0,05), th giả thuyết H0 ị ác ỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các iến độc lập trong m h nh có thể giải th ch cho sự iến thiên của iến phụ thuộc. Nghĩa là m h nh được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, v thế có thể sử dụng được.
- Xác định các hệ số của phương tr nh h i qui, đó là các hệ số h i qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung nh của iến phụ thuộc khi iến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các iến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các iến độc lập, v thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là kh ng có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số h i qui với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải th ch) của các iến độc lập cho iến phụ thuộc, người ta iểu diễn số đo của tất cả các iến độc lập ằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui
M h nh h i qui được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi kh ng vi phạm các giả định. V thế, sau khi xây dựng được phương tr nh h i qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
- Có liên hệ tuyến t nh gữa các iến độc lập với iến phụ thuộc - Phần dư của iến phụ thuộc có phân phối chuẩn
- Phương sai của sai số kh ng đổi
- Kh ng có tương quan giữa các phần dư (t nh độc lập của các sai số)
- Kh ng có tương quan giữa các iến độc lập (kh ng có hiện tượng đa cộng tuyến).
Trong đó:
- C ng cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến t nh là đ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter) iểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
- C ng cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đ thị tần số Histogram, hoặc đ thị tần số P-P plot.
- C ng cụ để kiểm tra giả định sai số của iến phụ thuộc có phương sai kh ng đổi là đ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đoán hoặc kiểm định Spearman’s rho.
- C ng cụ được sử dụng để kiểm tra giả định kh ng có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê d (Dur in - Watson), hoặc đ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).
- C ng cụ được sử dụng để phát hiện t n tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của iến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, tr.217, 218), qui tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đó, theo Nguyễn Đ nh Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011, tr.497), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định sự khác biệt
C ng cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân t ch phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL - WALLIS. Trong đó:
- Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc t nh (chẳng hạn, giới t nh ao g m: giới t nh nam và giới t nh nữ), v thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng iệt;
- Phân t ch phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có a thuộc t nh trở lên, v thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm a nhóm tổng thể riêng iệt trở lên (chẳng hạn, năm học của sinh viên, ao g m: năm 1, năm 2, năm 3). Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cơ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhóm so sánh phải đ ng nhất.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 tr nh ày phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn là nghiên cứu định t nh và nghiên cứu định lượng. Kết quả nghiên cứu định t nh cho phép hiệu chỉnh m h nh lý thuyết được đề xuất trong chương 2 sau khi ổ sung yếu tố thương hiệu ngân hàng, đ ng thời phát triển thang đo nháp 1 thành thang đo nháp 2.
Nghiên cứu ch nh thức là một nghiên cứu định lượng, mẫu nghiên cứu được chọn ằng phương pháp lấy mẫu thuận. K ch thước mẫu dự kiến là 250 được thu thập ằng h nh thức phỏng vấn ằng ảng câu hỏi.
Quá tr nh và phương pháp sử dụng phân t ch dữ liệu ao g m:
- Đánh giá độ tin cậy (giá trị hội tụ và giá trị phân iệt) các thang đo ằng Cron ach alpha và phân t ch nhân tố khám phá (EFA).
- Phân t ch h i qui tuyến t nh ội được sử dụng để kiểm định m h nh nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.
Toàn ộ quá tr nh phân t ch dữ liệu sử dụng phần mềm SPSS. Kết quả nghiên cứu định lượng sẽ được tr nh ày trong chương tiếp theo.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tổng quan về ngân Hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam
Exim ank được thành lập vào ngày 24/05/1989 theo quyết định số 140/CT của Chủ Tịch Hội Đ ng Bộ Trưởng với tên gọi đầu tiên là Ngân hàng Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (Vietnam Export Import Bank), là một trong những Ngân hàng thương mại cổ phần đầu tiên của Việt Nam.
Ngân hàng đã ch nh thức đi vào hoạt động ngày 17/01/1990. Ngày 06/04/1992, Thống Đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ký giấy phép số 11/NH-GP cho phép Ngân hàng hoạt động trong thời hạn 50 năm với số vốn điều lệ đăng ký là 50 tỷ đ ng VN tương đương 12,5 triệu USD với tên mới là Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (Vietnam Export Import Commercial Joint -