CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 quả Kết nghiên cứu
4.2.2.4 Phân tích nhân tố khám phá
4.2.2.4.1 Phân tích EFA đối với các nhân tố độc lập
Bảng 4. 15: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's Test cho các nhân tố độc lậpKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .780 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2768.365
df 210
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Chỉ số KMO là 0,780 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.000 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
21 biến quan sát được trích vào 05 yếu tố tại Eigenvalue = 2,082 và phương sai trích đạt 70,352% (Phụ lục 4). Các biến quan sát rút trích vào các yếu tố có trọng số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5 nên được giữ lại trong thang đo (Phụ lục 5). Mô hình nghiên cứu bao gồm 5 nhân tố ảnh hưởng đến SHL của KH gửi tiền tại SCB:
(i) Nhân tố Sự hữu hình (ii) Nhân tố Sự tin cậy (iii) Nhân tố Sự đáp ứng (iv) Nhân tố Sự đảm bảo (v) Nhân tố Sự đồng cảm
Bảng 4. 16: Hệ số KMO và Bartlett's Test cho nhân tố phụ thuộcKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .709
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 389.390
df 3
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Chỉ số KMO là 0,709 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.000 nhỏ hơn 0,05; chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
03 biến quan sát được trích vào 01 yếu tố tại Eigenvalue = 2,389 và phương sai trích đạt 79,626%. Các biến quan sát rút trích vào các yếu tố có trọng số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5 nên được giữ lại trong thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập được trình bày ở Bảng 4.17.
Bảng 4. 17: Tổng phương sai tríchTotal Variance Explained Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.389 79.626 79.626 2.389 79.626 79.626 2 .406 13.538 93.164 3 .205 6.836 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
4.2.3 Kết quả hồi quy
4.2.3.1 Nội dung
Sau khi xác định các nhân tố ảnh hưởng đến SHL của khách hàng gửi tiền tại SCB, tác giả sẽ tiến hành ước lượng và kiểm định mức độ tác động của từng nhân tố đến SHL của KH gửi tiền tại SCB. Việc thực hiện được tiến hành thông qua xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
SHL = β0 + β1.HH + β2.TC + β3.DU + β4.DB + β5.DC + ꜫ
Nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ (2011) cho thấy trong mô hình hồi quy tuyến tính bội với nhiều nhân tố độc lập, các giả định là các nhân tố độc lập không có quan hệ nhau hoàn toàn, nghĩa là hệ số tương quan Pearson của các cặp nhân tố độc lập với nhau khác với 1, chứ không phải chúng không có tương quan với nhau. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến trong một mô hình thường có quan hệ với nhau nhưng chúng phải phân biệt nhau (đạt được giá trị phân biệt).
Phân tích tương quan được sử dụng làm thước đo độ lớn của các mối liên hệ giữa các nhân tố định lượng trong nghiên cứu. Thông qua thước đo này có thể xác định mối liên hệ tuyến tính giữa nhân tố phụ thuộc và các nhân tố độc lập.
Trong phân tích tương quan, giá trị Sig. hay giá trị p-value thể hiện tính phù hợp của hệ số tương quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy cho trước. Trong trường hợp mức ý nghĩa là 5% thì giá trị sig. phải nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tương quan mới có ý nghĩa thống kê (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tương quan (Pearson Correlation) nói lên mức độ tương quan giữa các nhân tố với nhau trong mô hình. Nếu hệ số tương quan càng lớn và có ý nghĩa thống kê thì mối tương quan giữa các biến càng mạnh. Tương quan giữa một nhân tố với chính nhân tố đó sẽ bằng một (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính các bước sẽ được thực hiện như sau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
+ Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến vào mô hình một lượt (phương pháp Enter). Mục đích sử dụng phương pháp (Enter) tức là các biến được đưa vào cùng lúc để phân tích.
+ Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square). Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cửu, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình,
tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 01 biến giải thích giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: không có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập (βi = β2 = β3 = βn= 0). Nếu trị thống kê F có giá trị Sig. rất nhỏ (nhỏ hơn 5%), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các nhân tố độc lập trong mô hình có thể giải thích cho sự biến thiên của nhân tố phụ thuộc. Nghĩa là mô hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế kết quả hồi quy đáng tin cậy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
□ Xác định các hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính, đó là các hệ số hồi quy riêng phần βk: đo lường sự thay đổi trung bình của nhân tố phụ thuộc khi nhân tố độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên.
□ Cuối cùng để đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy là hiệu quả và ước lượng đáng tin cậy, nghĩa là tác giả sẽ tiến hành các kiểm định sau đây để đảm bảo mô hình không tồn tại các khuyết tật như hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan, phần dư phải tuân thủ phân phối chuẩn và giả định về tính độc lập của sai số. 4.2.3.2 Mô hình hồi quy bội
Bảng 4. 18: Ma trận hệ số tương quan Correlations HH_TB DC_TB TC_TB DU_TB DB_TB SHL_TB HH_TB Pearson Correlation 1 .028 .206** .156* .426** .549** Sig. (2-tailed) .669 .001 .015 .000 .000 N 243 242 242 242 242 243 DC_TB Pearson Correlation .028 1 .076 .059 .021 .061
Sig. (2-tailed) .669 .242 .360 .747 .340
N 242 243 241 242 243 243
TC_TB Pearson Correlation .206** .076 1 .082 .179** .382**
Sig. (2-tailed) .001 .242 .204 .005 .000
N 242 241 242 241 241 242
DU_TB Pearson Correlation .156* .059 .082 1 .361** .435**
Sig. (2-tailed) .015 .360 .204 .000 .000 N 242 242 241 243 242 243 DB_TB Pearson Correlation .426** .021 .179** .361** 1 .661** Sig. (2-tailed) .000 .747 .005 .000 .000 N 242 243 241 242 243 243 SHL_TB Pearson Correlation .549** .061 .382** .435** .661** 1 Sig. (2-tailed) .000 .340 .000 .000 .000 N 243 243 242 243 243 244
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Ma trận hệ số tương quan Pearson được trình bày ở Bảng 4.18. Ma trận cho thấy mối quan hệ giữa các nhân tố độc lập với nhau và mối quan hệ giữa nhân tố phụ thuộc với các nhân tố độc lập. Các mối quan hệ này thể hiện qua giá trị giá trị Sig. (2-tailed). Kết quả ma trận hệ số tương quan cho thấy giá trị Sig. giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc đa số nhỏ hơn 0.05 nên có khả năng các nhân tố này có ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc (SHL), trừ nhân tố DC_TB; tuy nhiên để xem xét liệu nhân tố DC_TB thật sự mang ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng đến SHL_TB hay không, tác giả sẽ tiến hành thực hiện hồi quy tuyến tính bội.
Ngoài ra hệ số tương quan Pearson ở Bảng 4.18 cũng phản ánh mối quan hệ giữa các nhân tố độc lập với nhau và các hệ số này không quá lớn (đều nhỏ hơn 0.8), nên mô hình có khả năng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Để xác định hiện tượng đa cộng tuyến có thật sự tồn tại trong mô hình nghiên cứu hay không, tác giả còn dựa vào hệ số VIF.
Mô hình nghiên cứu của luận văn được xác định:
Theo đó:
SHL: nhân tố Sự hài lòng. HH: nhân tố Sự hữu hình. TC: nhân tố Sự tin cậy. DU: nhân tố Sự đáp ứng. DB: nhân tố Sự đảm bảo. CT: nhân tố Sự đồng cảm. β0: Hằng số; β1, β2, β3, β4, β5: là các hệ số hồi quy : ꜫ Phần dư
Bảng 4. 19: Kết quả hồi quy bội Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.233 .102 21.979 .000 HH_TB .116 .019 .283 6.242 .000 .795 1.258 DC_TB .005 .014 .015 .357 .721 .991 1.009 TC_TB .077 .014 .229 5.499 .000 .942 1.061 DU_TB .072 .014 .218 5.028 .000 .868 1.152 DB_TB .146 .017 .421 8.810 .000 .719 1.392 a. Dependent Variable: SHL_TB
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Bảng 4.19 trình bày kết quả hồi quy bội với nhân tố phụ thuộc là SHL_TB (Sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB) và 5 nhân tố độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình có 4 nhân tố mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%, gồm nhân tố HH_TB (sự hữu hình); TC_TB (sự tin cậy); DU_TB (sự đáp ứng); DB_TB (sự đảm bảo). Vì các nhân tố này đều có giá trị Sig. (hay p-value) nhỏ hơn 5%.
Bảng 4. 20: Bảng ANOVA ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 3.571 5 .714 75.360 .000b
Residual 2.218 234 .009
Total 5.788 239
a. Dependent Variable: SHL_TB
b. Predictors: (Constant), DB_TB, DC_TB, TC_TB, DU_TB, HH_TB
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS
Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình bằng ANOVA, cho thấy mô hình có giá trị kiềm định F = 75,360 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (Sig = 0.000 < 0.05). Điều này đồng nghĩa với việc, giả thuyết H0 (“Tập hợp các nhân tố độc lập không có mối liên hệ với nhân tố phụ thuộc”) bị bác bỏ. Vì vậy. tác giả kết luận rằng có sự tồn tại của tập hợp các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình
Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy, mô hình nghiên cứu chỉ có 4 nhân tố mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%, gồm nhân tố HH_TB (sự hữu hình); TC_TB (sự tin cậy); DU_TB (sự đáp ứng); DB_TB (sự đảm bảo). Vì các nhân tố trên đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 5%.
Mỗi nhân tố có mức độ ảnh hưởng khác nhau đến SHL của KH gửi tiền tại SCB, tuy nhiên cả bốn nhân tố đều có quan hệ cùng chiều với SHL của KH và tùy thuộc vào hệ số hồi quy mà mức độ tác động khác nhau. Cụ thể, nhân tố sự đảm bảo có ảnh hưởng mạnh nhất đến SHL của KH gửi tiền tại SCB, do hệ số hồi quy là cao nhất (0,421). Các nhân tố sau đây có sự ảnh hưởng giảm dần đến SHL của KH gửi tiền tại SCB theo thứ tự sự hữu hình; sự tin cậy; và sự đáp ứng. Nhân tố sự đáp ứng có ảnh hưởng thấp nhất đến SHL của KH gửi tiền tại SCB.
Đối với nhân tố sự đảm bảo: hệ số hồi quy là 0.421 và có giá trị p-value nhỏ hơn 5% nên nhân tố này mang ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB. Điều này có nghĩa khi nhân tố sự đảm bảo tăng 1 đơn vị thì sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB sẽ tăng 0,421 đơn vị. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết đặt ra ban đầu. Đồng thời, kết quả này có sự kế thừa và phù hợp với những nghiên cứu của các tác giả như Bahia và Nantel (2000); Sabir & cộng sự (2014); Chang & cộng sự (2015); Lê Thị Thu Hồng & cộng sự (2014); Nguyễn Thị Thanh Huyền (2014); Huỳnh Tuấn Duy (2014); Phan Đình Khôi và cộng sự (2015). Khi KH cảm nhận về yếu tố đảm bảo một cách tốt nhất thì sự hài lòng của KH khi gửi tiền tại SCB sẽ tăng lên. Sự đảm bảo của ngân hàng sẽ được thể hiện thông qua yếu tố con người, cán bộ - nhân viên của SCB khi phục vụ KH. Phong cách làm việc chuyên nghiệp, hiệu quả; trình độ nghiệp vụ vững, cùng với thái độ niềm nở, nhiệt tình phục vụ khách hàng sẽ góp phần nâng cao SHL của KH khi họ đến giao dịch tại SCB. Các nhân viên NH luôn thể hiện sự quan tâm đến khách hàng, đặc biệt luôn có cách xử lý khéo léo trong các tình huống mà khách hàng khó tính đến giao dịch với NH. Đồng thời, sự cam kết và đảm bảo của SCB đối với các hồ sơ, thông tin khách hàng luôn được bảo mật một cách an toàn, tuyệt đối. Điều này càng làm cho KH có sự tin tưởng khi gửi tiền tại SCB.
Đối với nhân tố sự hữu hình: hệ số hồi quy là 0.283 và có giá trị p-value nhỏ hơn 5% nên nhân tố này mang ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB. Điều này có nghĩa khi nhân tố sự hữu hình tăng 1 đơn vị thì sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB sẽ tăng 0.283 đơn vị. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết đặt ra ban đầu. Đồng thời, kết quả này có sự kế thừa và phù hợp với những nghiên cứu của các tác giả như Bahia và Nantel (2000); Sabir & cộng sự (2014); Chang & cộng sự (2015); Lê Thị Thu Hồng & cộng sự (2014); Nguyễn Thị Thanh Huyền (2014); Huỳnh Tuấn Duy (2014); Phan Đình Khôi và cộng sự (2015). Khi yếu tố hữu hình được KH cảm nhận ở mức tốt thì SHL của KH gửi tiền tại SCB sẽ tăng lên. Yếu tố hữu hình liên quan đến cơ sở vật chất, máy móc thiết bị, công cụ dụng cụ… góp phần gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của SCB. Yếu tố hữu hình được thể hiện
ở khía cạnh trang thiết bị ngân hàng hiện đại, các CN đều có chỗ đậu xe cho KH, SCB có những tài liệu quảng cáo về các loại sản phẩm tiền gửi, SCB có các quầy để phục vụ báo chí, tạp chí chuyên ngành dành cho KH đọc khi chờ đến lượt được phục vụ. Yếu tố hữu hình còn liên quan đến việc đổi mới khoa học, công nghệ và ứng dụng kỹ thuật hiện đại nhằm gia tăng tiện ích sản phẩm cho KH và tinh gọn về các thủ tục giao dịch.
Đối với nhân tố sự tin cậy: hệ số hồi quy là 0.229 và có giá trị p-value nhỏ hơn 5% nên nhân tố này mang ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB. Điều này có nghĩa khi nhân tố sự tin cậy tăng 1 đơn vị thì sự hài lòng của KH gửi tiền tại SCB sẽ tăng 0.229 đơn vị. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết đặt ra ban đầu. Đồng thời, kết quả này có sự kế thừa và phù hợp với những nghiên cứu của các tác giả như Bahia và Nantel (2000); Nguyễn Thị Gấm (2011); Võ Thị Phương Mai (2013); Nguyễn Thị Thanh Huyền (2014); Nguyễn Thị Thùy Trinh và Phạm Văn Tài (2019). Sự tin cậy trong nghiên cứu được thể hiện thông qua việc uy tín, thương hiệu của SCB được biết đến rộng rãi bởi KH và đồng thời SCB đã hoạt động lâu năm. Cụ thể, tiền thân của SCB là Ngân hàng TMCP Quế Đô được thành lập năm 1992 theo Giấy phép hoạt động số 00018/NH-GP ngày 06/06/1992 của Thống đốc NHNN Việt Nam và giấy phép thành lập số 308/GP-UB ngày 26/06/1992 của UBND TP.HCM cấp, đến ngày 08/04/2003, chính thức đổi tên