3.3.1 Kích thƣớc mẫu
Kích thƣớc của mẫu áp dụng trong nghiên cứu đƣợc dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) tham khảo về kích thƣớc mẫu dự kiến, theo đó kích thƣớc mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).
Công thức: n=5*m
Trong đó n là kích thƣớc mẫu; m là tổng số biến quan sát. Do vậy, với 28 biến quan sát đã nêu tại Điểm 3.2.2, kích thƣớc mẫu tối thiểu cần cho nghiên cứu này là 5*28 =140 bảng khảo sát.
3.3.2 Phƣơng pháp thu thập số liệu
Số liệu sơ cấp sử dụng trong nghiên cứu đƣợc thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp những khách hàng đến giao dịch tại các ngân hàng thƣơng mại. Bảng hỏi đƣợc xây dựng dựa trên mục tiêu, giả thuyết và khung phân tích của đề tài. Kết cấu của bảng câu hỏi bao gồm 2 phần. Phần 1 là đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng gồm: giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập và tình hình gửi tiết kiệm. Phần 2 sẽ tiến hành khảo sát mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến quyết định lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm của khách hàng. Khách hàng tham gia sẽ trả lời những câu hỏi xung quanh những nhân tố tác động đến việc lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm, bao gồm 28 biến quan sát trong 6 nhân tố: uy tín thƣơng hiệu của ngân hàng (TH), lãi suất và phí dịch vụ (LS), địa điểm giao dịch (DD), chiến lƣợc quảng cáo của ngân hàng (QC), công nghệ thông tin (CN) và phong cách phục vụ của ngân viên ngân hàng (PV).
Trong bảng hỏi, đối với dạng câu hỏi đóng, tác giả sẽ đƣa ra các câu trả lời để đối tƣợng đƣợc phỏng vấn lựa chọn. Đối với các câu hỏi mở, nhằm thu thập thêm ý kiến của khách hàng để đƣa ra các nhân tố khác ảnh hƣởng lớn đến quyết định lựa chọn ngân hàng gửi tiết kiệm. Đồng thời hiệu chỉnh và bổ sung các biến quan sát đo lƣờng các khái niệm có trong mô hình nghiên cứu này. Kiểm tra cách sử dụng từ ngữ, điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu để ngƣời đƣợc khảo sát hiểu đúng và trả lời chính xác những thông tin cần thu thập. Ngoại trừ các biến phân loại bao gồm các biến nhân khẩu học nhƣ giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, các biến còn lại đƣợc đo bằng thang đo Likert – 5 mức độ với rất không quan tâm, không quan tâm, trung lập, quan tâm, rất quan tâm. Tác giả đã tiến hành phỏng vấn 250 khách hàng, thu đƣợc 232 phiếu khảo sát hợp lệ. Phiếu hợp lệ là những phiếu đã đƣợc khách hàng trả lời đầy đủ những thông tin trong cả phần 1 và phần 2 của bảng khảo sát.
3.4 Phƣơng pháp nghiên cứu
Từ 232 phiếu khảo sát hợp lệ, dữ liệu sẽ đƣợc mã hóa và kiểm tra tính hợp lệ. Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis), phân tích hồi quy Birany Logistic và kiểm định ANOVA thông qua phần mềm SPSS 21.0. Các phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thể hiện theo lƣu đồ tại hình 3.1 dƣới đây.
30
Bảng 3.1: Phƣơng pháp và quy trình nghiên cứu
Bƣớc Nội dung Phƣơng pháp Ý nghĩa
1
Mã hóa và kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu phân tích Sử dụng các công cụ phân tích tại phần mềm SPSS 21.0 Xác định lỗi và làm sạch dữ liệu phân tích 2 Thống kê mô tả đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
Sử dụng các công cụ phân tích tại phần mềm SPSS 21.0
Thống kê mô tả các yếu tố nhân khẩu học của khách hàng. 3 Phân tíchCronbach‟s Alpha - Loại các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng < 0.3 - Kiểm tra độ tin cậy
Cronbach‟s Alpha, loại biến có hệ số tin cậy < 0.6
Kiểm định mức độ tin cậy và tƣơng quan giữa các biến quan sát trong thang đo
4 Phân tích nhân tố khám phá EFA - Loại các biến có trọng số EFA < 0.4 - Chỉ số KMO nằm từ 0.5 đến 1
Rút gọn nhiều biến quan sát với nhau thành một tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn
5 Phân tích hồi quy Binary Logistic
- Phân tích các chỉ tiêu -2LL và
- Chạy mô hình hồi quy và phân tích hệ số beta.
- Kiểm định mô hình hồi quy - Xác định mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc
6 Kiểm định mô hình nghiên cứu
- Kiểm định Independent Samples T-Test
- Kiểm định phƣơng sai Anova một yếu tố
Kiểm định sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học trong việc đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc
Nguồn: Tác giả tổng hợp (2016)
3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Kiểm định Cronbach‟s Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng
đo lƣờng cho một khái niệm cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít đƣợc phản ánh thông qua hệ số tƣơng quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation. Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach‟s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hệ số Cronbach‟s Alpha nằm trong các khoảng sau: < 0.6: thang đo nhân tố là không phù hợp; 0.6 – 07: chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới; 0.7 – 0.8: chấp nhận đƣợc; 0.8 – 0.95: tốt; >= 0.95: chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng trùng biến (Hair & ctg 2006). Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến gồm những biến có chỉ số tƣơng quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) từ 0.3 trở lên và hệ số Cronbach‟s Alpha của các biến phải từ 0.7 trở lên.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá là một nhóm các thủ tục, phƣơng pháp phân tích thống kê đƣợc sử dụng để thu nhỏ và rút gọn một tập dữ liệu gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (còn gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng đƣợc hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Trong phân tích nhân tố khám phá các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến chỉ số KMO, là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Chỉ số KMO nằm từ 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để đánh giá phƣơng pháp phân tích nhân tố là thích hợp. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu còn kiểm định Bartlett nhằm xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể, nếu kiểm định cho mức ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì có thể kết luận các biến có tƣơng quan với nhau trong tổng thể, việc phân tích nhân tố là phù hợp đối với tập dữ liệu đang xét. Hệ số tải nhân tố (factor loading) là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Đồng thời Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1
32 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.4.3 Phân tích hồi quy Binary Logistic
Phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố độc lập đối với nhân tố phụ thuộc. Hồi quy Binary Logistic là một dạng đặc biệt của phân tích hồi quy đa biến. Trong phân tích hồi quy Binary Logistic, biến phụ thuộc có dạng nhị phân, nghĩa là biến phụ thuộc chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1. Vì vậy, khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thƣờng vì làm nhƣ vậy sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì sẽ không phù hợp khi giả định rằng phần dƣ có phân phối chuẩn, mà thay vào đó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực của các kiểm định thống kê trong phép hồi quy thông thƣờng. Khi sử dụng hồi quy Binary Logistic thì giá trị ƣớc lƣợng của biến phụ thuộc rơi vào khoảng (0;1).
Tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thông qua chỉ tiêu -2 Log likelihood (viết tắt là -2LL). Giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Ngoài ra còn có các chỉ tiêu đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình. Cuối cùng là xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố, hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.4.4 Phƣơng pháp kiểm định
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp kiểm định T-test (Independent Samples T- Test) và phƣơng pháp kiểm định phƣơng sai ANOVA một yếu tố (One - way ANOVA) nhằm kiểm định sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học gồm giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập trong việc đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến quyết định lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm của khách hàng. Phƣơng pháp kiểm định T-test đƣợc sử dụng khi kiểm định sự khác biệt của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Phƣơng pháp kiểm định phƣơng sai ANOVA một yếu tố đƣợc sử dụng khi kiểm định sự khác biệt của ba nhóm tổng thể riêng biệt trở lên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.5 Kết luận chƣơng 3
Trong chƣơng 3, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý luận và cơ sở lý thuyết đã trình bày ở chƣơng 2 phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Ngoài ra, trong chƣơng này cũng đã nêu các phƣơng pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu, kích thƣớc mẫu và những phƣơng pháp phân tích sử dụng trong đề tài bao gồm kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích mô hình hồi quy Binary Logistic và phƣơng pháp kiểm định giả thuyết làm cơ sở cho việc trình bày kết quả nghiên cứu trong chƣơng 4.
34
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nội dung chƣơng 4 đƣợc chia làm 3 phần chính, điểm 4.1 sẽ khái quát về tình hình huy động vốn của các ngân hàng thƣơng mại trên địa bàn, điểm 4.2 sẽ trình bày về kết quả thống kê mô tả và nội dung tại điểm 4.3 sẽ trình bày về kết quả phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng.
4.1 Tổng quan về hoạt động huy động vốn 4.1.1 Huy động vốn 4.1.1 Huy động vốn
Hoạt động huy động vốn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo lập nguồn vốn ổn định,đáp ứng nhu cầu kinh doanh và phát triển hoạt động tín dụng của các ngân hàng thƣơng mại. Các chi nhánh ngân hàng Agribank, BIDV, Vietcombank, Vietinbank và Sacombank đƣợc thành lập trên địa bàn Đà Lạt từ những năm 2004, từ việc đƣợc thành lập sớm trên địa bàn chƣa có các ngân hàng thƣơng mại khác, cùng với thƣơng hiệu lớn mạnh của các ngân hàng đã đƣợc nhiều ngƣời biết đến đã tạo cho các đơn vị những thế mạnh nhất định.
Bảng 4.1: Kết quả huy động vốn của các NHTM tại Đà Lạt
Đơn vị tính: Tỷ đồng Ngân hàng/năm 2011 2012 2013 2014 2015 Agribank 3.873 5.385 6.241 7.259 8.304 BIDV 1.267 1.620 1.552 1.740 2.178 Vietcombank 1.151 1.494 1.693 2.096 2.562 Vietinbank 1.115 1.291 1.500 1.785 2.086 Sacombank 1.210 1.349 1.842 2.160 2.559 Eximbank 427 693 689 719 781 SHB 548 820 753 959 1.167 PVcombank 238 300 309 431 699 Nguồn: NHNN tỉnh Lâm Đồng (2015)
Qua số liệu tại bảng 4.1 có thể thấy từ năm 2011, các chi nhánh ngân hàng nói trên luôn dẫn đầu trên địa bàn trong việc huy động. Thực tế đã cho thấy rằng, việc sở hữu nguồn vốn huy động lớn mạnh đã giúp các ngân hàng tạo đƣợc vị thế trong hoạt động cho vay, cụ thể các chi nhánh ngân hàng nói trên đều sử dụng từ 95% đến trên 100% nguồn vốn huy động để cho vay từ đó tạo đƣợc nguồn thu nhập lớn. Qua khảo sát thấy rằng, trụ sở giao dịch của các ngân hàng nói trên đều nằm ở vị trí giao thông thuận lợi, mặt bằng trụ sở có diện tích lớn, số lƣợng các điểm giao dịch, số lƣợng máy ATM lớn, hệ thống công nghệ phát triển dịch vụ đƣợc đánh giá cao, việc nhận diện thƣơng hiệu tƣơng đối dễ dàng, những yếu tố trên có thể đã giúp cho các chi nhánh ngân hàng dễ dàng thu hút đồng thời duy trì lƣợng khách hàng đến gửi tiền tiết kiệm.
Tốc độ tăng trƣởng về huy động vốn của các ngân hàng thƣơng mại tại Đà Lạt ổn định và tăng trƣởng khá. Theo số liệu tại Bảng 4.2, mặc dù tỷ lệ tăng trƣởng huy động qua các năm tại chi nhánh Agribank, BIDV, Vietcombank, Vietinbank và Sacombank tƣơng đối cao, tuy có thời điểm không cao bằng các chi nhánh còn lại tuy nhiên lại rất lớn về số tuyệt đối nhƣ số liệu tại bảng 4.1.
Bảng 4.2: Tốc độ tăng trƣởng huy động vốn của các NHTM tại Đà Lạt
Đơn vị tính: % Ngân hàng/năm 2012 2013 2014 2015 Agribank 39.0 15.9 16.3 14.4 BIDV 27.8 -4.2 12.1 25.2 Vietcombank 29.8 13.3 23.8 22.2 Vietinbank 15.8 16.2 19.0 16.9 Sacombank 11.5 36.5 17.3 18.5 Eximbank 62.4 -0.6 4.4 8.6 SHB 49.7 8.2 27.4 21.7 PVcombank 25.8 3.1 39.3 62.2 Địa bàn Lâm Đồng 32 10.2 21.5 15 Nguồn: NHNN tỉnh Lâm Đồng (2015)
36
4.1.2 Thị phần huy động vốn
Về thị phần huy động vốn của các ngân hàng thƣơng mại trên địa bàn Đà Lạt, các ngân hàng thƣơng mại nhà nƣớc vẫn chiếm thị phần rất lớn và ổn định so với các ngân hàng thƣơng mại cổ phần, đặc biệt là Agribank với thế mạnh về mạng lƣới chi nhánh và phòng giao dịch. Các ngân hàng thƣơng mại cổ phần, trừ Sacombank có thị phần tƣơng đối khá, còn lại các ngân hàng thƣơng mại cổ phần khác chiếm thị phần rất nhỏ trong tổng số dƣ huy động vốn trên địa bàn.
Bảng 4.3: Thị phần huy động vốn của các NHTM tại Đà Lạt
Đơn vị tính: % Ngân hàng/năm 2011 2012 2013 2014 2015 Agribank 30 32 33 31 31 BIDV 10 9 8 8 8 Vietcombank 9 9 9 9 10 Vietinbank 9 7 8 8 8 Sacombank 9 8 10 9 10 Eximbank 3 4 4 3 3 SHB 4 5 4 4 4 PVcombank 2 2 1 2 3 Nguồn: NHNN tỉnh Lâm Đồng (2015)
4.1.3 Cơ cấu huy động vốn
Trong cơ cấu huy động vốn, tiền gửi của dân cƣ chiếm tỷ trọng lớn, chủ yếu trên 70% trong tổng nguồn vốn huy động. Cơ cấu huy động vốn ổn định qua các năm, đây cũng là cơ sở để các ngân hàng thƣơng mại phát triển hoạt động cho vay và đảm bảo chất lƣợng tín dụng của ngân hàng. Cơ cấu tiền gửi dân cƣ của các NHTM tại Đà Lạt đƣợc thể hiện tại bảng 4.4 dƣới đây:
Bảng 4.4: Cơ cấu tiền gửi dân cƣ của các NHTM tại Đà Lạt Đơn vị tính: % Ngân hàng/năm 2012 2013 2014 2015 Agribank 81,5 79,2 82,4 80,1 BIDV 73,0 75,1 75,5 79,2 Vietcombank 77,4 69,2 69,1 68,4 Vietinbank 80,2 73,1 71,4 73,7 Sacombank 84,9 86,2 85,2 85,9 Eximbank 91,9 77,9 94,6 91,8 SHB 86,8 87,9 83,5 85,9 PVcombank 77,0 91,9 92,1 96,4 Nguồn: NHNN tỉnh Lâm Đồng (2015)
4.2 Kết quả thống kê mô tả 4.2.1 Giới tính 4.2.1 Giới tính
Mẫu nghiên cứu gồm 154 khách hàng nữ chiếm tỷ lệ 66,4% và 78 khách hàng