Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất – lấy mẫu thuận tiện. Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử
số lượng mẫu được lựa chọn nghiên cứu sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là từ 5 mẫu trở lên cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989 – dẫn theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) và phải thỏa mãn điều kiện: n ≥ 50 + 8m; với
n là kích thước mẫu, m là số biến độc lập của mô hình.
Theo quan điểm này, mô hình nghiên cứu trong luận văn gồm 30 quan sát, 5 biến độc lập sẽ cần kích thước mẫu tối thiểu là: 30 x 5 = 150 người trả lời (thỏa mãn điều kiện n ≥ 90). Tuy nhiên, nếu chọn kích thước mẫu ở mức tối thiểu thì số lượng mẫu khảo sát là khá nhỏ, không có tính đại diện cao. Vì vậy, kích thước mẫu được đề xuất cho nghiên cứu này là 300 người.
3.2.6. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Để đánh giá chính xác mức độ tác động của các biến thì việc xây dựng các thang đo lường đáng tin cậy là điều cần thiết. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha.
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi (biến quan sát) trong thang đo tương quan với nhau.
Sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS để tìm ra hệ số tương quan giữa các mục hỏi, hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan giữa tổng điểm và các mục hỏi cho một tập hợp các mục hỏi ban đầu. Mục đích là loại bỏ các mục hỏi không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo vì các biến rác này có thể tạo ra các nhân tố giả khi phân tích EFA.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”.
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Như vậy thang đo sẽ được đánh giá dựa theo tiêu chí: chấp nhận thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên và mỗi biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại trong bước phân tích nhân tố tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
EFA dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập ít biến hơn, các nhân tố rút trích này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA, ta cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường thông qua một số tiêu chí như sau:
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I (identity matrix) hay không, ma trận đơn vị I là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Như vậy, kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến có hay không có tương quan trong tổng thể. Nếu phép kiểm định Bartlett có p < 5%, nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Hair et al., 2006 – dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 (Hair et al., 2006 – dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để thang đo đạt giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyển tải phải lớn hơn hoặc bằng 0.3. Các thành phần với giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% được xem như những nhân tố đại diện các biến.
Sự rút trích các nhân tố đại diện bằng các biến quan sát được thực hiện bằng phương pháp trích hệ số Principal Components với phép quay Varimax. Nếu tất cả các hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0.5 thì thang đo đạt giá trị hội tụ (Hair & ctg, 2006 – dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong trường hợp biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 thì sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình. Tuy nhiên, nếu hệ số tải nhân tố không quá nhỏ (như bằng 0.4) nhưng giá trị nội dung của biến đó đóng góp quan trọng vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường thì ta không nên loại bỏ biến đó.
Trong quá trình phân tích nhân tố, một số biến quan sát không đạt yêu cầu về hệ số tải nhân tố sẽ bị loại, các nhân tố được hình thành từ các biến còn lại, nhân tố mới được đặt tên, các thang đo sẽ được điều chỉnh và hệ số Cronbach’s Alpha được tính lại. Trên cơ sở các nhân tố mới và các thang đo đã điều chỉnh, mô hình sẽ được hiệu chỉnh và phát biểu lại các giả thiết.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA. Giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA sẽ được tính toán bằng cách lấy trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thiết trong nghiên cứu này. Mô hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thanh toán nhập khẩu của Vietcombank Hồ Chí Minh và các biến độc lập có được từ mô hình đã được hiệu chỉnh sau khi có kết quả phân tích nhân tố.
Phương pháp đưa các biến vào cùng một lúc được sử dụng cho phân tích hồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi quy tuyến tính bội: phân tích tương quan, kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy và xem xét hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích tương quan Pearson để kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Ta kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, mối tương quan yếu hoặc không có tương quan giữa các biến độc lập với nhau để tránh xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến làm sai lệch kết quả nghiên cứu.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy: mức độ giải thích của mô hình thông qua hệ số xác định (coefficient of determination) R2
hiệu chỉnh và mức độ phù hợp của mô hình thông qua phân tích phương sai ANOVA.
Hệ số R2 hiệu chỉnh nói lên phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. 0,5 ≤ R2 hiệu chỉnh < 0,8 cho thấy các biến có tương quan chặt chẽ, R2 hiệu chỉnh ≥ 0,8 cho thấy các biến có tương quan rất chặt chẽ. Như vậy R2 hiệu chỉnh có giá trị càng lớn càng tốt, và lớn hơn hoặc bằng 0,5 là có thể chấp nhận được.
Phân tích phương sai ANOVA nếu có mức ý nghĩa Sig. ≤ 0.05 chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm thì chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự đa cộng tuyến nghiêm trọng (John & Benet Martinez, 2000 – dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Như vậy, mô hình hồi quy phải có hệ số VIF nhỏ hơn 10 và chỉ số điều kiện nhỏ hơn 30 thì mới không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Ngoài ra, phần dư chuẩn hoá được kiểm tra đồng thời để xem xét có vi phạm hay không giả thiết về phân phối chuẩn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Dịch vụ thanh toán nhập khẩu của VCB Hồ Chí Minh luôn đóng một vai trò quan trọng trong dịch vụ thanh toán nhập khẩu của hệ thống, có đóng góp rất lớn trong doanh số và hiện tại vẫn là chi nhánh dẫn đầu về doanh số với tỷ trọng hơn 20% qua các năm qua. Tuy nhiên cùng với sự sụt giảm về thị phần của VCB trong những năm 2012 – 2015 so với các thời điểm trước, việc liên tục sụt giảm về tỷ trọng doanh số nhập khẩu của VCB Hồ Chí Minh trong 4 năm qua là một điều hết sức đáng tiếc và cần phải xem xét. Việc mất dần các nhóm khách hàng chủ lực cùng với khối lượng giao dịch lớn là hồi chuông báo động cho chi nhánh về các biện pháp phục vụ, thu hút và giữ chân khách hàng. Bên cạnh đó chương 3 cũng đưa ra một số rủi ro thực tế trong quá trình cung ứng dịch vụ thanh toán nhập khẩu tại VCB Hồ Chí Minh. Thực trạng về rủi ro, thị phần cũng như tăng giảm về tỷ trọng, doanh số thanh toán nhập khẩu tại VCB Hồ Chí Minh trong thời gian qua cho thấy đã đến lúc cần phải có những giải pháp thiết thực trong ngắn hạn và chiến lược trong dài hạn về việc nâng cao chất lượng dịch vụ thanh toán nhập khẩu để giữ vững và gia tăng thị phần thanh toán nhập khẩu trong tương lai. Cũng chính vì thế, chương 3 đưa ra phương pháp nghiên cứu vấn đề này, làm tiền đề cho việc phân tích kết quả nghiên cứu ở chương kế tiếp.
CHƢƠNG 4. DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng 300 bảng câu hỏi được gửi đến khách hàng doanh nghiệp đang sử dụng dịch vụ nhập khẩu tại Vietcombank bằng 2 cách gửi trực tiếp đến khách hàng đến giao dịch trực tiếp tại quầy (180 bảng) và gửi qua email (120 bảng).
Sau khi nhập liệu và kiểm tra thì số lượng bảng khảo sát đạt yêu cầu là 286 bảng, đạt yêu cầu số lượng mẫu tối thiểu khi phân tích 30 biến quan sát. Có 14 bảng khảo sát không hợp lệ do khách hàng để phiếu trắng hoặc không điền đầy đủ thông tin trên bảng khảo sát.
Đặc tính mẫu nghiên cứu:
Bảng 4.1 Phân loại mẫu thống kê
Thông tin Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ (%) n = 286 100% Loại hình doanh nghiệp Trách nhiệm hữu hạn 94 32.9 Cổ phần 74 25.9 Liên doanh 38 13.3 100% vốn nước ngoài 25 8.7 Nhà nước 55 19.2 Thời gian sử dụng dịch vụ TTNK Dưới 1 năm 45 15.7 Từ 1 đến dưới 3 năm 55 19.2 Từ 3 đến 5 năm 91 31.8 Trên 5 năm 95 33.2
(Nguồn: Kết quả thống kê khảo sát)
Từ kết quả trên cho thấy cơ cấu loại hình doanh nghiệp sử dụng dịch vụ Thanh toán nhập khẩu tại VCB HCM tuy khá đa dạng nhưng tập trung chủ yếu là công ty trách nhiệm hữu hạn và công ty cổ phần, chiếm tỷ lệ lần lượt là 32.9% và
25.9%. Trong khi đó loại hình công ty 100% vốn nước ngoài lại chiếm tỷ lệ rất nhỏ 8.7% mặc dù trong kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam hiện tại, các doanh nghiệp FDI đang có đóng góp rất lớn. tỷ trọng của khu vực các doanh nghiệp này trong tổng kim ngạch của cả nước đạt trên 63% năm 2015, ngày càng chiếm ưu thế so với khối các doanh nghiệp trong nước. Vì vậy đây cũng là một vấn đề cần phải khắc phục giải quyết để nhằm tăng doanh số TTNK của VCB HCM. Ngoài ra kết quả cũng cho thấy khách hàng truyền thống có thời gian sử dụng dịch vụ từ trên 3 năm đang chiếm tỷ lệ cao nhất là 65%.
4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Như phân tích ở chương III, tiêu chí để thang đo đạt được độ tin cậy:
Hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0.3
Lần lượt đánh giá độ tin cậy của 6 thang đo như bên dưới:
4.2.1. Thang đo Sự tin cậy
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.804, các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.3, riêng biến quan sát TC3 có hệ số tương quan biến – tổng là 0.288 nhỏ hơn 0.3 nên bị loại bỏ.
Khi loại bỏ biến quan sát TC3 và chạy lại thì Cronbach’s Alpha mới của thang đo đạt 0.842 tất cả các biến quan sát còn lại đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3, thỏa điều kiện giữ lại và chạy các bước sau
Bảng 4.2. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “Sự tin cậy” Biến quan sát Trung bình nếu loại bỏ biến (Scale Mean if Item Deleted)
Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến (Scale Variance if Item Deleted) Tương quan biến–tổng (Corrected Item– Total Correlation) Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) TC1 9.05 10.331 0.788 0.748 TC2 8.92 11.347 0.659 0.807 TC4 8.89 10.757 0.651 0.814 TC5 8.96 12.749 0.626 0.823 Hệ số Cronbach’s Alpha =0.842
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS - Phụ lục 3)
4.2.2. Thang đo Sự đáp ứng
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.769, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.769. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được sử dụng cho phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.3. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “Sự đáp ứng”
Biến quan sát Trung bình nếu loại bỏ biến (Scale Mean if Item Deleted)
Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến (Scale Variance if Item Deleted) Tương quan biến–tổng (Corrected Item– Total Correlation) Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) DU1 8.63 5.582 0.637 0.678 DU2 8.69 5.779 0.605 0.696 DU3 8.83 6.185 0.470 0.767 DU4 8.67 5.837 0.576 0.712 Hệ số Cronbach’s Alpha =0.769
4.2.3. Thang đo Năng lực phục vụ
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.833, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.833 chứng tỏ thang đo đáng tin cậy và tất cả các biến quan sát đều được sử dụng cho phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.4. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “Năng lực phục vụ”
Biến quan sát Trung bình nếu loại bỏ biến (Scale Mean if Item Deleted)
Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến (Scale Variance if Item Deleted) Tương quan biến–tổng (Corrected Item– Total Correlation) Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) NL1 9.00 6.877 0.679 0.783 NL2 8.74 6.549 0.613 0.814 NL3 8.95 6.626 0.740 0.757 NL4 9.20 6.663 0.632 0.804 Hệ số Cronbach’s Alpha =0.833
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS - Phụ lục 3)
4.2.4. Thang đo Sự đồng cảm
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,766, các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.3, riêng biến quan sát DC5 có hệ số tương quan biến – tổng là 0.228 nhỏ hơn 0.3 nên bị loại bỏ.
Khi loại bỏ biến quan sát DC5 và chạy lại thì Cronbach’s Alpha mới của thang đo đạt 0.819, tất cả các biến quan sát còn lại đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn