GIA CỦA KHÁCH HÀNG VÀO HOẠT ĐỘNG CHO VAY NGANG HÀNG 4.1.1. Thang đo
Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo sự tham gia của khách hàng vào hoạt động cho vay ngang hàng với sự điều chỉnh biến quan sát phù hợp với môi trường cho vay tại Việt Nam. Trong đó các yếu tố tác động đến sự tham gia bao gồm 9 thành phần: Nhận thức, Danh tiếng, Niềm tin, Rủi ro, Thái độ, Chuẩn chủ quan, Tự hiệu quả, Kiểm soát hành vi và Ý định tham gia được đo lường bằng 37 biến quan sát. (Tham khảo phụ lục)
4.1.2. Phương pháp phân tích
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về
mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Đây là phân tích cần thiết cho thang đo phản ánh, dùng để loại các biến không phù hợp trước khi phân tích nhân tố khám khá EFA. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao. Theo đó, các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm: Hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tuong quan biến – tổng phải lớn hơn 0.3. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo. (Nunnally & Burnstein, 1994).
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo và độ tin cậy của các biến quan sát bằng hệ số Cronbach’s Alpha, các biến này được đưa vào kiểm định trong phân tích EFA để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA). Phân tích nhân
tố được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử
dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tố EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn bao gồm:
Một là, Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequancy): là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s (trong phân tích nhân tố, cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau (H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể). Nếu giả thuyết H0 không được bác bỏ thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig. < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Minh Ngọc, 2008).
Hai là, Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số này ≥ 0.5 (Hair & ctg, 1998).
Ba là, Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Component Analysis” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Bốn là, 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)).
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA). Phân tích
nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê của mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát (mesured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Phương pháp CFA được sử dụng để
khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tham gia vào P2PL.
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value > 0.05. Tuy nhiên Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu một mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường hay tương thích với dữ liệu thị trường. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) cho rằng: “Nếu mô hình nhận được các giá trị TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 thì mô hình tương thích, phù hợp với dữ liệu thị trường.
4.2. PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ TIẾN TRÌNH PHÂN TÍCH
4.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Để phân tích mối quan hệ giữa sự hài lòng, các yếu tố tài chính và phi tài chính, phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM) được ứng dụng. Phương pháp này đòi hỏi cỡ mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu (Raykov và Widaman, 1995). Tuy nhiên, theo Hair & ctg(1998) nếu phương pháp ước lượng Maxium Likelihood thì kích thước mẫu tối thiểu từ 100 – 150. Ngoài ra, kích thước mẫu cho phương pháp ước lượng được sử dụng trong mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) có ba loại là mẫu nhỏ ≤ 100, mẫu trung bình 100 – 200 và mẫu lớn ≥ 200. Cỡ mẫu của nghiên cứu này là 300, như vậy cơ bản đã đáp ứng được yêu cầu của phương pháp phân tích.
4.2.2. Tiến trình phân tích Cơ sở lý Cơ sở lý thuyết Thang đo khởi đầu Thảo luận nhóm Điều chỉnh Thang đo chính thức Khảo sát thử Thang đo điều chỉnh Nghiên cứu chính thức Cronbach s Alpha
Loại biến có hệ số tương quan nhỏ
Kiểm tra hệ số alpha
EFA
Loại biến không thỏa điều kiện của EFA
Kiểm tra yếu tố trích được Kiểm tra phương sai trích
CFA
Loại biến có trọng số CFA nhỏ Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Tính phương sai trích được Tính hệ số tin cậy tổng hợp Kiểm tra tính đơn hướng, giá trị hội tụ và phân biệt
SEM
Kiểm tra độ tích hợp và giá trị liên hệ lý thuyết
Kiểm định giả thuyết
Hình 4. 1. Tiến trình phân tích
4.3. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU
Tổng số bảng câu hỏi được phát ra 300 bảng, số bảng hỏi thu về là 205 bảng hỏi, sau đó tác giả xử lý và lọc thu được 193 bảng hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu. Sau khi xử lý số liệu, nghiên cứu có những thông tin về đối tượng điều tra như sau:
Bảng 4. 1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Thông tin Các tiêu chí Tần số
(Người) Phần (%) trăm Giới tính Nam 116 60,10% Nữ 77 39,90% Độ tuổi < 20 22 11,40% 20 - 29 78 40,41% 30 - 39 82 42,49% > 40 11 5,70% Trình độ học vấn Trung học phổ thông hoặc thấp hơn 59 30,57% Cao đẳng và Đại học 109 56,48% Trên Đại học 25 12,95% Thu nhập/ tháng ≤ 10 triệu 77 39,90% 11 - 19 triệu 69 35,75% 20 - 29 triệu 34 17,62% 30 - 39 triệu 6 3,11% ≥ 40 triệu 7 3,63%
Đã biết về cho vay ngang hàng
Có 83 43,01%
Không 110 56,99%
Đã biết về Tima Có 51 26,42%
Không 142 73,58%
Nhu cầu tham gia của khách hàng
Cho vay 65 33,68%
Đi vay 128 66,32%
Giới tính
Cơ cấu theo giới tính, qua quá trình điều tra nhận thấy có sự khác biệt giữa số lượng khách hàng nam so với nữ. Cụ thể, trong mẫu quan sát có số lượng giới tính nam là 60,1% nhiều hơn giới tính nữ.
Độ tuổi của mẫu quan sát
Các đối tượng có độ tuổi từ 30 đến 39 chiếm 42,49%; tiếp theo là độ tuổi từ 20 đến 29 tuổi chiếm 40,41%; chiếm 11,4% là độ tuổi dưới 20; còn lại nhóm tuổi trên 40 chiếm 5,7%.
Trình độ học vấn
Qua thống kê trong mẫu quan sát thì nhóm đối tượng có trình độ học vấn cao đẳng hoặc đại học chiếm 56,48%; trung học phổ thông hoặc thấp hơn chiếm 30,57%; trên đại học chiếm 12,95%.
Thu nhập trung bình mỗi tháng
Cơ cấu mẫu theo thu nhập, nhóm có thu nhập dưới hơn hoặc bằng 10 triệu chiếm 39,9%. Tiếp đó là nhóm khách hàng có thu nhập từ 11 đến 19 triệu đồng chiếm 35,75%. Ngoài ra, chiếm 17,62% là nhóm khách hàng có thu nhập từ 20 đến 29 triệu đồng. Bên cạnh đó, nhóm khách hàng có thu nhập trên 40 triệu đồng chiếm 3,63% cao hơn nhóm khách hàng có thu nhập từ 30 đến 39 triệu đồng chỉ chiếm 3,11%.
Đã biết về cho vay ngang hàng
Khách hàng đã biết về cho vay ngang hàng chiếm 43,01% trong khi có 56,99% khách hàng chưa biết về cho vay ngang hàng.
Đã biết về Tima
Cơ cấu mẫu theo đã biết về Tima, thì có đến 73,58% đối tượng chưa biết về Tima, chỉ có 26,42% nhóm đối tượng đã biết về Tima.
Nhu cầu tham gia vào Tima của khách hàng
Cơ cấu theo mẫu về nhu cầu khi tham gia Tima, có 66,32% đối tượng khách hàng muốn vay tiền trên Tima, trong khi đó đối tượng muốn cho vay chiếm 33,68%.
4.4. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO CRONBACH’S ALPHA
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy các thành phần của thang đo được trình bày trong Bảng 4.2. Kết quả kiểm định các thành phần của thang đo đa số đều có Cronbach’s Alpha > 0,6 và chỉ có 6 biến (NHT1, NHT2, NT1, RR4, RR6, TD3) có hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) < 0.3. Do vậy, 6 biến NHT1, NHT2, NT1, RR4, RR6, TD3 bị loại khỏi mô hình.
Bảng 4. 2. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo Cronbach’s Alpha Số biến quan sát còn lại
Danh tiếng 0.752 2
Niềm tin 0.87 5 (loại NT1) Rủi ro 0.871 6 (loại RR4, RR6) Thái độ 0.778 3 (loại TD3) Chuẩn chủ quan 0.845 4
Hiệu quả 0.724 4 Kiểm soát 0.848 3
Nguồn: Tác giả thực hiện kiểm định
4.5. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ VÀ NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH
4.5.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis)
Kết quả phân tích EFA dừng lại ở lần xoay nhân tố thứ 1 với chỉ số KMO = 0,766 và giá trị kiểm định Bartlett có ý nghĩa với Sig, = 0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương
quan với nhau xét trên phạm vi tổng số quan sát. Sau khi loại bỏ, từ 7 nhân tố ban đầu với 35 biến quan sát được gom thành 7 nhân tố với 27 biến quan sát trích tại Eigenvalue bằng 1,048 và tổng phương sai trích là 67,892% > 50%. Điều này có nghĩa là tại hệ số điểm dừng là 1,026 thì 7 nhân tố này giải thích được 67,892% độ biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4. 3. Kết quả kiểm định EFA nhân tố tác động
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 RR1 0,892 RR7 0,813 RR2 0,782 RR5 0,764 RR3 0,758 RR8 0,66 NT2 0,850 NT6 0,817 NT3 0,803 NT4 0,801 NT5 0,766 CQ4 0,834 CQ1 0,808 CQ3 0,802 CQ2 0,761 KS1 0,838 KS3 0,836 KS2 0,834 HQ3 0,772 HQ2 0,737 HQ1 0,723 HQ4 0,571 TD1 0,826 TD2 0,753 TD4 0,712 DT2 0,886 DT1 0,882 Eigen Values 4,915 3,589 3,231 2,150 1,800 1,598 1,048 Cronbach.’s Alpha 0,752 0,870 0,871 0,778 0,845 0,724 0,848 Tổng phương sai trích 67,892%
Ý định tham gia là khái niệm đơn hướng nên khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, phương pháp trích Principal components và phép quay Varimax được sử dụng. Kết quả phân tích cho thấy hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát trong thang đo ý định tham gia đều lớn hơn 0,5. Hệ số KMO = 0,66 > 0,5; sig của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0,005. Tỏng phương sai trích của thang đo ý định tham gia là 56,618%. Điều này có nghĩa là 56,618% thay đổi của ý định tham gia được giải thích bởi các biến quan sát. Do đó các biến đều được giữ lại để tiến hàng phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 4. 4. Kết quả kiểm định EFA thang đo nhân tố ý định tham gia
Nhân tố Cronbach’s Alpha Tổng phương sai trích TG1 0,892 0,723 56,618% TG4 0,767 TG3 0,694 TG2 0,632
Nguồn: Tác giả thực hiện kiểm định
4.5.2. Phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmation factor analysis)
Kết quả CFA của thang đo có trọng số các biến quan sát đều đạt chuẩn cho phép (>= 0,5) và có ý nghĩa thống kê các giá trị p đều bằng 0,000 (thấp nhất là trọng số biến NV4 0,528). Như vậy có thể kết luận các biến quan sát dùng để đo lường 8 thành phần của thang đo ý định tham gia đạt được giá trị hội tụ. CFA cho thấy mô hình có giá trị kiểm định chi-square=583,160 với pvalue = 0,000, chi-square/df = 1,436 đạt yêu cầu <2 và các chỉ số chỉ ra mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường (CFI = 0,931; TLI = 0,921 và RMSEA = 0,048). Giá trị và độ tin cậy của thang đo sẽ được đánh giá qua hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích (bảng 4.5).
Bảng 4. 5. Tóm tắt kiểm định CFA
Thành phần
Số biến quan sát
Độ tin cậy Phương sai trích Giá trị Rủi ro 6 0,871 0,537 Đạt yêu cầu Niềm tin 5 0,87 0,574 Chuẩn chủ quan 4 0,845 0,666 Kiểm soát 3 0,848 0,617 Hiệu quả 4 0,724 0,409 Thái độ 3 0,778 0,543 Danh tiếng 2 0,752 0,618
Nguồn: Tác giả kiểm định
Như vậy, sau phân tích CFA thang đo ý định tham gia bao gồm 7 thành phần (rủi ro, niềm tin, chuẩn chủ quan, kiểm soát, hiệu quả, thái độ và danh tiếng) với 27 biến quan sát, trong đó, không có thành phần nào thay đổi số biến so với kiểm định EFA. Kết quả CFA cho thấy các thành phần của thang đo đều đạt được giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và đạt yêu cầu về giá trị cũng như độ tin cậy.
4.6. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ THAM GIA CỦA
KHÁCH HÀNG VÀO HOẠT ĐỘNG CHO VAY NGANG HÀNG BẰNG MÔ HÌNH PHƯƠNG TRÌNH CẤU TRÚC SEM
SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho phép nghiên cứu kiểm định một tập hợp các phương trình hồi quy cùng một lúc. Đặc biệt, SEM sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường (Mesurement Model), mô hình cấu trúc (Structure Model)
của bài toán lý thuyết đa biến và để kiểm định lý thuyết khoa học được xây dựng theo quy trình suy diễn. Mô hình lý thuyết phù hợp tốt với dữ liệu thị trường (Hair, 2010; Kline, 2011).
Kết quả phân tích EFA cho thang đo ý định tham gia (TG) với phép trích principal components cho thấy các trọng số đều cao và đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo trong mô hình tới hạn. (Bảng 4.3).
4.7. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Mô hình nghiên cứu cuối cùng sau khi loại bỏ mối quan hệ không có ý nghĩa có 406 bậc tự do. Tuy giá trị chi-square = 583,16 với p-value= 0.000, nhưng các chỉ số phù hợp mô hình chi-square/df = 1,436, CFI = 0,931, TLI = 0,921 và RMSEA = 0,048 chỉ ra mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4. 6. Kết quả ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu
Mối quan hệ Ước lượng S.E C.R P-value
Tham gia Rủi ro 0,132 0,310 4,240 0,00 Tham gia Niềm tin 0,118 0,340 3,436 0,00 Tham gia Chuẩn chủ quan 0,306 0,650 4,672 0,00 Tham gia Thái độ 0,195 0,070 2,781 0,05 Tham gia Danh tiếng 0,142 0,450 3,150 0,02
Nguồn: Tác giả thực hiện kiểm định
Giả thuyết 1: Nhận thức có ảnh hưởng dương (+) đối với thái độ và ý định tham gia
vào P2PL. Tuy nhiên trong quá trình thực hiện kiểm định EFA, các biến tác động nhân tố đã bị loại khỏi mô hình.