3.2.1. Nhân khẩu học
Giả thuyết H1: Ảnh hưởng của giới tính có sự khác biệt đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
Giả thuyết H2: Ảnh hưởng của thu nhập có sự khác biệt đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
Mortimer & Clarke (2011) đã cho thấy tùy theo từng giới tính, có sự khác biệt về việc sử dụng dịch vụ, tùy vào từng đặc điểm của dịch vụ sẽ có ảnh hưởng khác nhau lên từng cá nhân.
3.2.2. Chất lượng dịch vụ
Giả thuyết H3: Chất lượng dịch vụ mả ngân hàng mang lại có tác động cùng chiều với quyết định vay vốn.
Các biến quan sát của nhân tố “Chất lượng dịch vụ” – ký hiệu là CLDV bao gồm: CLDV1 Thái độ nhân viên chuyên nghiệp, niềm nở.
CLDV2 Thời gian xử lý các giao dịch nhanh chóng . CLDV3 Thủ tục vay vốn đơn giản, dễ dàng.
CLDV4 Xử lý các thắc mắc của khách hàng nhanh chóng, rõ ràng.
CLDV5 Các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng cung cấp đều làm hài lòng khách hàng. Theo Mokhlis (2008), chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng.
3.2.3. Thương hiệu
Giả thuyết H4: Ảnh hưởng của thương hiệu ngân hàng có tác động cùng chiều với quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
Các biến quan sát của nhân tố “Thương hiệu” – ký hiệu là TH, gồm: TH1 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn có lịch sử hoạt động lâu đời. TH2 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng lớn, có tiếng tăm. TH3 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng được biết đến rộng rãi.
Theo Phạm Ngọc Thúy & Phạm Thị Tâm (2010), yếu tố nhận biết thương hiệu có tác động mạnh nhất và tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng.
3.2.4. Lãi suất
Giả thuyết H5: Lãi suất của ngân hàng có tác động ngược chiều với quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
LS1 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn được niêm yết, công khai rõ ràng. LS2 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn linh hoạt theo từng sản phẩm. LS3 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn cạnh tranh được trên thị trường. Nghiên cứu của Mokhlis (2008) và Siddique (2012) đã cho ra kết quả lãi suất có tác động tích cực đến quyết định vay vốn của khách hàng.
3.2.5. Công nghệ thông tin
Giả thuyết H6: Công nghệ thông tin có tác động cùng chiều với quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
CNTT1 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có hệ thống các chi nhánh, phòng giao dịch rộng khắp cả nước.
CNTT2 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có không gian giao dịch tiện nghi, cơ sở vật chất hiện đại, hấp dẫn.
CNTT3 Các địa điểm ngân hàng Anh/Chị vay vốn thuận tiện, dễ dàng và an toàn khi giao dịch.
CNTT4 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn có dịch vụ giao dịch trực tuyến (internet banking) tiện lợi, an toàn.
Theo Coyle (1999), công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng nhất trong hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu của ông cho thấy sự cạnh tranh của ngân hàng trong tương lai mang đến sự phát triển nhanh chóng trong dịch vụ ngân hàng, dựa trên dịch vụ công nghệ như là ATM.
3.2.6. Chính sách chiêu thị
Giả thuyết H7: Chính sách chiêu thị có tác động cùng chiều với quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân.
Các biến quan sát của nhân tố “Chính sách chiêu thị” – ký hiệu là CSCT, gồm: CSCT1 Ngân hàng thường xuyên có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn cho những khách hàng đã vay vốn tại ngân hàng.
CSCT2 Các chính sách khuyến mãi đó phù hợp với nhu cầu của khách hàng. CSCT3 Ngân hàng có chương trình chăm sóc khách hàng tốt, chu đáo.
Nếu khách hàng có thái độ thích thú, phấn khởi đối với chương trình chiêu thị của một ngân hàng, thì khi có nhu cầu, khả năng chọn lựa đối với ngân hàng đó là rất cao (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2002). Theo Mokhlis (2008), Phạm Thị Tâm và Phạm Ngọc Thúy (2010), chính sách chiêu thị có tác động tích cực tới quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng.
3.2.7. Rủi ro
Giả thuyết H8: Rủi ro khi vay vốn tại ngân hàng có tác động ngược chiều đến quyết định vay vốn.
Các biến quan sát của nhân tố “Rủi ro” – ký hiệu “RR”, gồm:
RR1 Anh/Chị hoàn toàn yên tâm khi vay vốn tại ngân hàng mà Anh/Chị chọn. RR2 Anh/Chị vay vốn tại nhiều ngân hàng để hạn chế rủi ro.
RR3 Anh/Chị hạn chế vay vốn online vì quan ngại lộ thông tin cá nhân dẫn đến mất tiền.
Theo Hana (2014) việc quản lý rủi ro của các tài khoản tiết kiệm vẫn là một thách thức lớn đối với các ngân hàng và đồng thời gây ra những lo ngại nghiêm trọng của một số cơ quan quản lý. Nghiên cứu của Denton (1991) đã cho thấy nhiều ngân hàng được biết đến rộng rãi bị ảnh hưởng bởi yếu tố rủi ro.
3.2.8. Sự tham khảo
Giả thuyết H9: Sự tham khảo, giới thiệu từ bạn bè, người thân có tác động cùng chiều đến quyết định vay vốn.
Các biến quan sát của nhân tố “Sự tham khảo” – ký hiệu “TK”, gồm:
TK1 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn tin dùng và khen ngợi.
TK2 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có nhiều chính sách ưu đãi cho khách hàng.
TK3 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có lãi suất cạnh tranh trên thị trường.
Theo Phạm Ngọc Thúy & Phạm Thị Tâm (2010), ảnh hưởng từ sự tham khảo, giới thiệu từ người thân có tương quan dương với xu hướng lựa chọn ngân hàng của họ.
Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Nghiên cứu định tính
Thống kê mô
tả Hiệu chỉnhthang Nghiên cứuđịnh lượng
Phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha Phân tích EFA
Kiểm định lại mô hình và các giả thiết của nghiên cứu (tương quan, hồi quy, T-test, Anova, Post-Hoc)
Kết luận và khuyến nghị
3.3. Phương pháp nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM
3.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Mẫu nghiên cứu được tác giả thực hiện theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thực hiện bằng cách khảo sát trực tiếp các khách hàng đã và đang vay vốn tại ngân hàng, thông qua việc phát bảng câu hỏi tới khách hàng. Bên cạnh đó, tác giả còn gửi đường link dẫn thông qua công cụ Google Docs.
3.3.2. Xác định cỡ mẫu
Maauc nghiên cứu được thu thập qua bảng câu hỏi. Theo Hair và cộng sự (2006), cần ít nhất 5 mẫu cho 1 biến quan sát. Nghĩa là kích thước mẫu n = (số biến đưa vào phân tích *5). Trong nghiên cứu này có 27 biến quan sát cho nên kích thước mẫu tối thiểu là n = 27 x 5 = 135.
3.3.3. Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.3.4. Phương pháp nghiên cứu3.4. Thiết kế thang đo 3.4. Thiết kế thang đo
Từ mô hình nghiên cứu, tác giả đề xuất thang đo với 7 nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của KHCN tại TP.HCM với 27 biến: (1) Chất lượng dịch vụ: 5 biến, (2) Thương hiệu: 3 biến, (3) Lãi suất: 3 biến, (4) Công nghệ thông tin: 4 biến, (5) Chính sách chiêu thị: 3 biến, (6) Rủi ro: 3 biến, (7) Sự tham khảo: 3 biến, (8) Quyết định vay vốn: 3 biến. (Xem bảng 3.1 bên dưới).
Các biến quan sát cụ thể trong đề tài sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 5 mức độ:
Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý Mức 2: Không đồng ý
Mức 3: Bình thường Mức 4: Đồng ý
Mức 5: Hoàn toàn đồng ý
3.5. Phương pháp thu thập dữ liệu3.5.1. Nguồn dữ liệu 3.5.1. Nguồn dữ liệu
- Thu thập dữ liệu sơ cấp
Để tăng độ chính xác và tính khách quan cho bài nghiên cứu, tác giả thực hiện khảo sát bằng việc phát bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng và gửi đường link dẫn qua mail thông qua công cụ Google Docs.
3.5.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu định tính và sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ đo lường để đánh giá mức độ Không đồng ý/ Đồng ý của đối tượng khảo sát.
Bảng câu hỏi chính thức được chia làm 2 phần: Phần 1: Câu hỏi sàng lọc đối tượng khảo sát
Phần 2: Các phát biểu nhằm thu thập đánh giá của đối tượng khảo sát đối với ảnh hưởng của từng nhân tố đến quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM.
Bảng 3.1:Mô tả các biến trong mô hình
Tên biến Mô tả Khoảng
Biến độc lập GT Giới tính Nam 1 Nữ 0 TN Thu nhập Dưới 10 triệu đồng 1 Từ 10-15 triệu đồng 2 Từ 15-20 triệu đồng 3 Trên 20 triệu đồng 4 CLDV Chất lượng dịch vụ
CLDV1 Thái độ nhân viên chuyên nghiệp, niềm nở. 1-5
CLDV2 Thời gian xử lý các giao dịch nhanh chóng. 1-5
CLDV3 Thủ tục vay vốn đơn giản, dễ dàng. 1-5
CLDV4 Xử lý các thắc mắc của khách hàng nhanh chóng, rõ ràng. 1-5
CLDV5 Sản phẩm vay vốn đa dạng, phù hợp với thị hiếu của khách hàng qua từng thời kì.
1-5
TH Thương hiệu
TH1 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn có lịch sử hoạt động lâu đời. 1-5
TH2 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng lớn, có tiếng tăm. 1-5 TH3 Ngân hàng Anh/Chị vay vốn là ngân hàng được biết đến rộng rãi. 1-5
LS Lãi suất
LS1 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn được niêm yết, công khai rõ ràng.
LS2 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn linh hoạt theo từng sản phẩm.
1-5
LS3 Lãi suất mà ngân hàng Anh/Chị vay vốn cạnh tranh được trên thị trường.
1-5
CNTT Công nghệ thông tin
CNTT1 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có hệ thống các chi nhánh, phòng giao dịch rộng khắp cả nước.
1-5
CNTT2 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có không gian giao dịch tiện nghi, cơ sở vật chất hiện đại, hấp dẫn.
1-5
CNTT3 Các địa điểm ngân hàng Anh/Chị vay vốn thuận tiện, dễ dàng và an toàn khi giao dịch.
1-5
CNTT4 Ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn có dịch vụ giao dịch trực tuyến (internet banking) tiện lợi, an toàn.
1-5
CSTT Chính sách chiêu thị
CSCT1 Ngân hàng thường xuyên có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn cho những khách hàng đã vay vốn tại ngân hàng.
1-5
CSCT2 Các chính sách khuyến mãi đó phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
1-5
CSCT3 Ngân hàng có các chương trình chăm sóc khách hàng tốt, chu đáo. 1-5
RR Rủi ro
RR1 Anh/Chị hoàn toàn yên tâm khi vay vốn tại ngân hàng mà Anh/Chị chọn.
1-5
RR2 Anh/Chị vay vốn tại nhiêu ngân hàng để hạn chế rủi ro. 1-5
RR3 Anh/Chị hạn chế vay vốn online vì quan ngại lộ thông tin cá nhân dẫn đến mất tiền.
1-5
TK Tham khảo
TK1 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn tin dùng và khen ngợi.
TK2 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có nhiều chính sách ưu đãi cho khách hàng.
1-5
TK3 Ngân hàng mà người quen của Anh/Chị đã và đang vay vốn có lãi suất cạnh tranh trên thị trường.
1-5
Biến phụ thuộc QDVV Quyết định vay vốn
QDVV1 Anh/Chị sẽ quyết định vay vốn. 1-5
QDVV2 Anh/Chị sẽ tiếp tục vay vốn tại ngân hàng mà Anh/Chị vay vốn khi có nhu cầu.
1-5
QDVV3 Anh/Chị sẽ giới thiệu ngân hàng mà Anh/Chị đang vay vốn cho người thân, bạn bè.
1-5
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.6. Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu3.6.1. Phân tích mô tả 3.6.1. Phân tích mô tả
Phân tích mô tả được sử dụng để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: giới tính, thu nhập.
3.6.2. Phân tích Cronbach’s Alpha
Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thật sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đã loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy bằng phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha, tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích hồi quy đa biến
Hệ số tương quan Pearson được dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ khi giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson giữa hai biến càng gần đến 1.
• Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là kĩ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập. Do đó, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp phù hợp để đo lường tác động của các biến định lượng tới biến phụ thuộc.
• Kiểm định các giả thuyết và độ phù hợp của mô hình
Theo Hoàng & Chu (2008), hệ số 𝑅 biểu thị độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số 𝑅2 giải thích tỉ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình. Giá trị 𝑅2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Càng đưa thêm nhiều biến vào mô hình thì giá trị 𝑅2 sẽ tăng. Ngoài ra, 𝑅2 hiệu chỉnh là một phép đo độ thích hợp tốt hơn bởi vì nó cho phép đánh đổi giữa việc tăng 𝑅2 và giảm bậc tự do.
• Kiểm định phân tích phương sai ANOVA.
Phân tích phương sai ANOVA được dùng để nghiên cứu ảnh hưởng của biến nguyên nhân định tính lên biến kết quả định lượng. Hệ số β (hệ số hồi quy chuẩn hóa) càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. trong mô hình. Nếu hệ số VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2 thì không bị đa cộng tuyến. Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, tác giả sẽ khắc phục bằng cách bỏ đi biến độc lập có đa cộng tuyến, các hệ số hồi quy của các biến còn lại từ chỗ khác 0 và không có ý nghĩa thống kê trở thành khác 0 có ý nghĩa thống kê.
Với mục đích kiểm tra xem có sự khác nhau đáng kể giữa các biến định tính như giới tính, thu nhập đối với quyết định lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng cá nhân tại TP.HCM.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã giới thiệu mô hình nghiên cứu, giải thích ý nghĩa của các biến trong mô hình và kì vọng dấu về các biến. Ở phần giới thiệu mô hình, tác giả đã thiết kế mô hình cho đề tài dựa trên cơ sở lí thuyết đã trình bày ở chương 2. Đồng thời, tác giả cũng xác định các biến độc lập, biến phụ thuộc, từ đó làm cơ sở cho việc thực hiện mô hình.
THỰC HIỆN VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu và từ đó tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu đạt được. Chương này đi vào cụ thể cách thực hiện mô hình nghiên cứu dựa theo số liệu đã thu thập bao gồm thống kê mô tả và chạy mô hình.
4.1. Mô tả mẫu
4.1.1. Phương pháp phân tích dữ liệu
Như đã đề cập ở chương 3, mẫu được chọn là mẫu thuận tiện với kích thước 150 mẫu. Dữ liệu được thu thập trong vòng 6 tuần, từ 01/09/2019 đến 15/10/2019.
Khảo sát được tiến hành thông qua hai hình thức: phát bảng câu hỏi trực tiếp đến