Trước khi đưa vào phân tích nhân tố, nghiên cứu sẽ kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha của chương trình SPSS 23.0 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo các nhân tố thành phần và tương quan giữa các biến quan sát. Khi Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo được đánh giá là khá tốt. Tuy nhiên, trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì Cronbach’s Alpha được đề nghị từ 0,6 trở lên được đánh giá chất lượng tốt (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong trường hợp đề tài nghiên cứu này được xem như mới với người trả lời nên các kết quả Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đều được chấp nhận. Ngoài ra, các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 đều bị loại. Trước đó, cũng đã tiến hành thảo luận định tính và khảo sát sơ bộ để điều chỉnh thang đo phù hợp.
Bảng 4.2: Kết quả tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha của các biến
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến – tổng nhỏ nhất 1 Uy tín, thương hiệu ngân hàng (UTTH) 4 0.808 0.525 2 Chính sách tín dụng (CSTD) 4 0.827 0.587 3 Điều kiện cấp tín dụng (ĐKTD) 4 0.861 0.660 4 Chính sách marketing (MAR) 4 0.883 0.642
5 Mối quan hệ của doanh
nghiệp (QHDN) 3 0.692 0.460 6 Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương (CSHT) 4 0.856 0.640 7 Mở rộng tín dụng DNNVV (MRTD) 3 0.612 0.381
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 04)) Nhìn vào bảng 4.2, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (xem phụ lục 04). Cụ thể: thang đo Uy tín, thương hiệu ngân hàng (UTTH) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.808; thang đo Chính sách tín dụng (CSTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.827; thang đo Điều kiện cấp tín dụng (ĐKTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.861; thang đo Chính sách marketing (MAR) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.883; thang đo Mối quan hệ của doanh nghiệp (QHDN) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.692; thang đo Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương (CSHT) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.856; thang đo Mở rộng tín dụng DNNVV(MRTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là
0.612. Các hệ số tương quan giữa biến – tổng của các thang đo đều cao hơn mức cho phép (> 0.3), do đó tất cả các thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước tiếp theo.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
* Điều kiện để phân tích nhân tố:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là: 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008).
Factor loadings (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Điều kiện: Factor loadings ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Hair & ctg, 1998, p111).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
a. Các kiểm định
- Kiểm định sự thích hợp của mô hình EFA.
Bảng 4.3: Kiểm định KMO các thang đo mở rộng tín dụng KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .817
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1845.920
df 253
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 05)) Căn cứ kết quả Kiểm định KMO ở Bảng 4.3 cho thấy Hệ số KMO = 0.817 > 0.5, các biến quan sát có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện.
Kết quả kiểm định Bartlett’s ở Bảng 4.3 là 1845.920 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố.
Phân tích số liệu ở Phụ lục 05 cho thấy, có 6 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Đây là 6 nhân tố có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá. Khi sử dụng phép quay Varimax5 thì các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55, đảm bảo yêu cầu của phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích Phụ lục 05 cho thấy phương sai trích là 70.297% > 50%, điều này có nghĩa là 6 nhân tố trong mô hình giải thích được 70.297% biến thiên của dữ liệu, còn lại 29.703% là do các nhân tố khác giải thích.
b. Kết quả của mô hình phân tích nhân tố khám phá
Qua các kiểm định chất lượng thang đo và các kiểm định của mô hình EFA, tác giả nhận diện được 6 thang đo đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVV tại Agribank Tiền Giang và 1 thang đo đại diện cho mở rộng tín dụng DNNVV tại Agribank Tiền Giang với tổng cộng 26 biến quan sát.
Như vậy, ta có 6 nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVV gồm: Nhân tố 1: Chính sách marketing gồm 4 biến: MAR1, MAR2, MAR3, MAR4. Nhân tố 2: Điều kiện cấp tín dụng gồm 4 biến: ĐKTD1, ĐKTD2, ĐKTD3, ĐKTD4.
Nhân tố 3: Chính sách tín dụng gồm 4 biến: CSTD1, CSTD2, CSTD3, CSTD4.
Nhân tố 4: Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương gồm 4 biến: CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT4.
Nhân tố 5: Uy tín, thương hiệu ngân hàng gồm 4 biến: UTTH1, UTTH2, UTTH3, UTTH4
5 Theo Đinh Phi Hổ (2014) thì khi phân tích nhân tố khám phá, giá trị Absolute value below là 0,3 đối với cỡ mẫu lớn hơn 350, là 0,55 đối với cỡ mẫu từ 100 đến 350, là 0,75 đối với cỡ mẫu nhỏ hơn 100. Trong nghiên cứu của tác giả, số quan sát là 150 nên giá trị Absolute value below khi thực hiện phép quay Varimax được
Nhân tố 6: Mối quan hệ của doanh nghiệp gồm 3 biến: QHDN1, QHDN2, QHDN3
Như vậy mô hình nghiên cứu sẽ gồm 6 nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV và 23 biến quan sát.
* Kết quả phân tích thang đo đánh giá hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV Agribank Tiền Giang
- Kiểm định sự thích hợp của mô hình EFA.
Bảng 4.4: Kiểm định KMO của biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy 0.624
Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 49.608
df 3
Sig 0.000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 05)) Căn cứ kết quả Kiểm định KMO ở Bảng 4.4 cho thấy Hệ số KMO = 0.624 > 0.5, các biến quan sát có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện.
Kết quả kiểm định Bartlett’s ở Bảng 4.4 là 49.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố.
Phân tích số liệu ở Phụ lục 05 cho thấy, 3 biến quan sát có Eigenvalue lớn hơn 1. Kết quả phân tích Phụ lục 05 cho thấy phương sai trích là 56.351% > 50%, cho thấy 6 biến quan sát này sẽ hội tụ về 1 nhân tố là hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV, nhân tố rút ra giải thích được 56.351% biến thiên của dữ liệu, còn lại 43.649% là do các nhân tố khác giải thích.