8. CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN
3.2.5Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập bao gồm (1) Thương hiệu ngân hàng (ký hiệu: HQ), (2) Tính dễ dàng sử dụng (ký hiệu: DD), (3) Hiệu quả mong đợi (ký hiệu; HQ), (4) Kiem soát hành vi (ký hiệu: KS), (5) Rủi ro giao dịch (ký hiệu: RR), (6) Sự tương thích (ký hiệu: TT), (7) Chuẩn chủ quan (ký hiệu: CQ) và 1 biến phụ thuộc là biến Quyết định sử dụng (ký hiệu: QD).
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày chi tiết ở Phụ lục 9.
Qua Bảng 3.9, hệ số R2 hiệu chỉnh trong kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 bằng 0,748. Do đó, mô hình xây dựng khá phù hợp khi nó có thể giải thích được 74,8% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM. Kết quả kiểm định Durbin-Watson cho trị số 1,859 gần bằng 2, chứng tỏ không có tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
71 Residual 51,154 287 _______ 0,178 Total_______ 208,3 25 2 94 ___________________________________________Coefflcientsa___________________________________________ Unstandardize d Coefficients Standardize d Coefficients Correlations Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Zero- order Partia l Part Toleranc e VI F 1 (Constant) 1,013 37 0,2 654,2 0,000 THUONG HIEU 0,10 3 39 0,0 91 0,0 812,6 0,008 0,471 0,156 0,078 0,740 1,351 DE DANG 0,08 8 0,0 33 0,0 91 2,6 88 0,00 8 0,493 0,157 0,07 9 0,746 1,34 0 HIEU QUA 0,10 8 33 0,0 16 0,1 743,2 0,001 0,542 0,190 0,096 0,678 1,476 KIEM SOAT 0,43 6 38 0,0 47 0,4 11,558 0,000 0,774 0,564 0,338 0,572 1,749 RUI RO - 0,13 37 0,0 -0,136 -3,762 0,000 -0,572 0,217- -0,11 0,654 1,529 TUONG THICH 0,13 2 0,0 37 0,1 24 3,5 66 0,00 0 0,523 0,206 0,10 4 0,710 1,40 8 CHU QUAN 0,16 7 37 0,0 ________0,176 184,5 0,000 0,650 0,258 0,132 0,561 1,784
a. Predictors: (Constant), CHU QUAN, HIEU QUA, DE DANG, THUONG HIEU, TUONG THICH, RUI RO, KIEM SOAT
b. Dependent Variable: QUYET DINH
Nguồn: Số liệu điều tra Theo Bảng 3.10, kết quả phân tích ANOVA có mức ý nghĩa (Sig.) bằng 0,000 nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.10: Kết quả phân tích ANOVA
a. Dependent Variable: QUYET DINH
b. Predictors: (Constant), CHU QUAN, HIEU QUA, DE DANG, THUONG HIEU, TUONG THICH, RUI RO, KIEM SOAT
Nguồn: Số liệu điều tra Theo Bảng 3.11, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến khi các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến đều nhỏ hơn 10, giá trị lớn nhất bằng 1,784.
ABSRE S Correlation Coefficient 1,000 -0,038 -0,023 -0,119 * -0,042 0,053 -0,007 -0,101 Sig. (2-tailed) 0,516 0,693 0,051 0,467 0,361 0,911 0,084 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 THUON G HIEU Correlation Coefficient -0,038 1,000 0,178* * 0,273* * 0,230* * - 0,266* * 0,231** 0,319** Sig. (2-tailed) 0,516 0,002 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295
a. Dependent Variable: QUYET DINH
Nguồn: Số liệu điều tra Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập được thể hiện ở Bảng 3.12. Theo kết quả này, mức ý nghĩa (Sig.) giữa phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập đều lớn hơn 0,05 nên mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.
N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 HIEU QUA Correlation Coefficient . _ * -0,119 . ____** 0,273 _ _ _ .**0,291 1,000 _ **0,369_ _ - 0,255 ** _ _ _ ** 0,326 _ _ _ _ **0,263 Sig. (2-tailed) 0,051 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 KIE M SOAT Correlation Coefficient -0,042 _ _ _ _ ** 0,230 _ **0,326_ _ _ **0,369_ _ 1,000 - 0,350 ** 0,286 . _ . ** 0,491 Sig. (2-tailed) 0,467 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 RUI RO Correlation Coefficient 0,053 -0,266 -0,225 ____M -0,255 -0,350____** 1,000 _ _ _** -0,226 . . . M -0,461 Sig. (2-tailed) 0,361 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 TUONG THICH Correlation Coefficient -0,007 0,231** 0,257* * 0,326* * 0,286* * - 0,226 ** 1,000 0,265** Sig. (2-tailed) 0,911 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295 CHU QUA N Correlation Coefficient -0,101 0,319** 0,297* * 0,263* * 0,491* * - 0,461 ** 0,265** 1,000 Sig. (2-tailed) 0,084 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N____________ 295 295 295 295 295 295 295 295
(Sig.) giả thuyết
1 H1
Thương hiệu ngân hàng và quyết định sử dụng dịch vụ E- banking có quan hệ đồng biến.
0,091 0,008 Chấp nhận
2 H2
Dễ dàng sử dụng và quyết định sử dụng dịch vụ E- banking có quan hệ đồng biến.
0,091 0,008 Chấp nhận
3 H3
Hiệu quả mong đợi và quyết định sử dụng dịch vụ E- banking có quan hệ đồng biến.
0,116 0,001 Chấp nhận
4 H4
Kiêm soát hành vi và quyết định sử dụng dịch vụ E- banking có quan hệ đồng biến.
0,447 0,000 Chấp nhận
5 H5
Rủi ro giao dịch và quyết định sử dụng dịch vụ E-banking có quan hệ nghịch biến - 0,136 0,000 Chấp nhận 6 H6 Sự tương thích và quyết định sử dụng dịch vụ E-banking có quan hệ đồng biến 0,124 0,000 Chấp nhận 7 H7
Chuẩn chủ quan và quyết định sử dụng dịch vụ E-banking có quan hệ đồng biến. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0,176 0,000 Chấp nhận
*, Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed), **, Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed),
Nguồn: Số liệu điều tra
3.2.6 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Ket quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở Bảng 3.13 sau đây:
dịch vụ E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM đưa ra đều được chấp nhận.
3.2.7 Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính
Ket quả chi tiết của kiểm định sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ E- banking của khách hàng ở BIDV khu vực TP. HCM của các biến định tính như: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn và mục đích sử dụng được trình bày ở Phụ lục 10.
3.2.7.1 Kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa các giới tính khác nhau
Kiem định Levene Test được tiến hành với giả thuyết phương sai của hai tổng thể bằng nhau. Kết quả kiểm định với mức ý nghĩa Sig. = 0,14 > 0,05, do đó, phương sai giữa hai giới tính giống nhau. Vì thế, tác giả sử dụng kết quả Equal Variance Assumed trong kiểm định Independent Samples Test với mức ý nghĩa Sig. = 0,109 > 0,05. Do đó, đối với quyết định sử dụng dịch vụ E-banking không có sự khác biệt giữa giới tính nam và giới tính nữ.
3.2.7.2 Kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa những người có độ tuổi khác nhau
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa Sig. = 0,864 > 0,05 có thể nói phương sai về quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa các độ tuổi không khác biệt. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể được sử dụng để kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa những người có độ tuổi khác nhau.
Mức ý nghĩa Sig. = 0,928 > 0,05 trong kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt về quyết định sử dụng E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM giữa các độ tuổi.
3.2.7.3 Kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa những người có nghề nghiệp khác nhau
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa Sig. = 0,377 > 0,05 có thể nói phương sai về quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa các
nhóm có nghề nghiệp không khác nhau. Vì vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể
được sử dụng để kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa những
người có nghề nghiệp khác nhau.
Mức ý nghĩa Sig. = 0,963 > 0,05 trong kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt về quyết định sử dụng E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM giữa các nhóm nghề nghiệp.
3.2.7.4 Kiểm định quyết định sử dụng E-banking giữa những người có trình độ học vấn khác nhau
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa Sig. = 0,798 > 0,05 có thể nói phương sai về quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa
những
người có trình độ học vấn khác nhau là không khác biệt. Vì vậy, kết quả phân tích
ANOVA có thể được sử dụng để kiểm định quyết định sử dụng dịch vụ E- banking
giữa những người có trình độ học vấn khác nhau.
Mức ý nghĩa Sig. = 0,345 > 0,05 trong kết quả phân tích ANOVA cho thấy không có sự khác biệt về quyết định sử dụng E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM giữa những người có trình độ học vấn khác nhau.
3.2.7.5 Kiểm định quyết định sử dụng giữa những người có mục đích sử dụng dịch vụ E-banking khác nhau
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa Sig. = 0,912 > 0,05 có thể nói phương sai về quyết định sử dụng dịch vụ E-banking giữa
không có sự khác biệt về quyết định sử dụng E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM giữa những người có mục đích sử dụng khác nhau.
3.2.8 Thảo luận kết quả nghiên cứu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ kết quả hồi quy, quyết định sử dụng E-banking của BIDV khu vực TP.HCM được biểu diễn qua công thức:
QD = 1,013 + 0,447 KS + 0,176 CQ - 0,136 RR + 0,124 TT + 0,116 HQ + 0,091 DD + 0,091 TH
Qua đó, cho thấy yếu tố Kiem soát hành vi có mức độ tác động lớn nhất và có tác động cùng chiều đến yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Kiem soát hành vi tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,447 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Kiem soát hành vi, biến quan sát Có thể sử dụng mà không cần hướng dẫn có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,792) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Kiem soát hành vi.
Kế đến, yếu tố Chuẩn chủ quan có mức độ tác động đến yếu tố Quyết định nhỏ hơn yếu tố Kiem soát hành vi. Yếu tố Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Chuẩn chủ quan tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,176 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Chuẩn chủ quan, biến quan sát Mọi người xung quanh có ảnh hưởng trong quyết định sử dụng dịch vụ E-banking của BIDV có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,833) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Chuẩn chủ quan.
Tiếp theo, yếu tố Rủi ro giao dịch có mức độ tác động đến yếu tố Quyết định nhỏ hơn yếu tố Chuẩn chủ quan. Yếu tố Rủi ro giao dịch có tác động ngược chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Rủi ro giao dịch tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định giảm (tăng) 0,136 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Rủi ro giao dịch, biến quan sát Không an tâm khi sử dụng E-banking của BIDV có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,834) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Rủi ro giao dịch.
tố Rủi ro giao dịch. Yếu tố Sự tương thích có tác động cùng chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Sự tương thích tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,124 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Sự tương thích, biến quan sát Dịch vụ E-banking của BIDV phù hợp với nhu cầu giao dịch trực tuyến có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,773) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Sự tương thích.
Yếu tố Hiệu quả mong đợi có mức độ tác động đến yếu tố Quyết định nhỏ hơn yếu tố Sự tương thích. Yếu tố Hiệu quả mong đợi có tác động cùng chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Hiệu quả mong đợi tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,116 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Hiệu quả mong đợi, biến quan sát Dịch vụ E-banking của BIDV giúp hoàn thành nhanh chóng các công việc liên quan tới ngân hàng có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,889) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Hiệu quả mong đợi.
Yếu tố Dễ dàng sử dụng có mức độ tác động nhỏ nhất và có tác động cùng chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Dễ dàng sử dụng tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,091 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Dễ dàng sử dụng, biến quan sát Nhanh chóng sử dụng hệ thống E-banking của BIDV một cách thành thạo có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,834) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Dễ dàng sử dụng.
Yếu tố Thương hiệu ngân hàng cũng có mức độ tác động nhỏ nhất và có tác động cùng chiều với yếu tố Quyết định. Khi yếu tố Thương hiệu ngân hàng tăng (giảm) 1 đơn vị thì yếu tố Quyết định tăng (giảm) 0,091 đơn vị. Mặt khác, trong nhóm yếu tố Thương hiệu ngân hàng, biến quan sát BIDV có hình ảnh tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh có hệ số tải nhân tố lớn nhất (0,817) nên biến này quan trọng nhất, có tác động mạnh nhất đến yếu tố Thương hiệu ngân hàng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Đe đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng, dịch vụ E-banking của BIDV cũng ngày càng phát triển phong phú, đa dạng hơn về sản phẩm, dịch vụ. Dịch vụ E-banking của BIDV bao gồm Internet Banking, Mobile Banking, dịch vụ cung cấp qua hệ thống máy rút tiền tự động, thanh toán qua các điểm chấp nhận thanh toán bằng thẻ, Contact Center. Mặt dù, dịch vụ E-banking của BIDV tăng trưởng trong những năm gần đây về số lượng khách hàng nhưng số lượng giao dịch E-banking vẫn khá thấp và mức độ đóng góp của mảng hoạt động kinh doanh dịch vụ E-banking trong cơ cấu thu nhập của tổng thu nhập dịch vụ vẫn thấp. Với mạng lưới hoạt động gồm 36 chi nhánh và gần 100 phòng giao dịch, BIDV khu vực TP. HCM có số lượng khách hàng lớn nhưng mức độ đóng góp vào kết quả hoạt động kinh doanh dịch vụ E-banking trong hệ thống lại chiếm tỷ trọng chưa tương xứng so với các khu vực khác.
Với số liệu khảo sát thu thập được từ khách hàng của BIDV khu vực TP. HCM, tác giả thực hiện phân tích thông kê mô tả, phân tích tương quan các biến quan sát, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy, kiểm định mô hình. Tác giả đã xác định được mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ E-banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM gồm 7 yếu tố, được sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp như sau: (i) Kiem soát hành vi, (ii) Chuẩn chủ quan, (iii) Rủi ro giao dịch, (iv) Sự tương thích, (v) Hiệu quả mong đợi, (vi) Dễ dàng sử dụng và (vii) Thương hiệu ngân hàng. Bằng phương pháp kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính, kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt giữa giới tính nam và giới tính nữ, giữa những người có độ tuổi khác nhau, giữa những người có nghề nghiệp, có trình độ học vấn khác nhau, và giữa những người có mục đích sử dụng dịch vụ E-banking khác nhau đối với quyết định sử dụng dịch vụ E-banking của BIDV khu vực TP. HCM.
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN, GỢI Ý VÈ CHÍNH SÁCH VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
4.1 KẾT LUẬN
Dựa trên nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trong nước và ngoài nước, tác giả đã đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ E- banking của khách hàng tại BIDV khu vực TP. HCM gồm 7 yếu tố: Thương hiệu ngân hàng, Dễ dàng sử dụng, Hiệu quả mong đợi, Kiem soát hành vi, Rủi ro giao dịch, Sự tương thích, Chuẩn chủ quan, với 28 biến quan sát, gồm: 1 biến phụ thuộc