CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Khảo sát thực trạng khách hàng sử dụng dịch vụ thanh toán thẻ của
3.3.5. Phân tích hồi quy
Mô hình lý thuyết được trình bày ở mục trước gồm có 6 khái niệm nghiên cứu là đánh giá của khách hàng về (1) Chính sách và quy định của nhà nước; (2) Khả năng đáp ứng của ngân hàng; (3) Chính sách xúc tiến và khuyến mãi; (4) Cơ sở vật chất và kỹ thuật; (5) Tâm lý khách hàng; (6) Phát triển dịch vụ thanh toán thẻ. Trong đó, Phát
niệm độc lập.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS).
Việc kiểm định mô hình lý thuyết được thực hiện với phương pháp stepwise với thủ tục chọn biến được mô tả trong bảng:
Bảng 3.19: Thủ tục chọn biến
Variables Entered/Removed(a)
Model Variables Entered Variables Removed Method 1
CS . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). 2
SDU . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). 3
XTKM . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). 4
CSVC . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050,
Probability-of-F-to-remove >= ,100). 5
TL . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050,
Probability-of-F-to-remove >= ,100). 6
PT . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050,
Probability-of-F-to-remove >= ,100).
a Dependent Variable: PT
(Nguồn: Số liệu tính toán, 2015)
Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong thiết lập mô hình sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn.
Kết quả ở bảng trên cho thấy cả 5 biến độc lập đưa vào đều đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào 0,05 và xác suất F–ra 0,1. Vì vậy mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
PT = β0 + β1CS + β2SDU+ β3XTKM + β4CSVC + β5TL
Với βi là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập
H1: Chính sách và quy định của nhà nước ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ.
H2: Khả năng đáp ứng của ngân hàng ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ.
H3: Chính sách xúc tiến và khuyến mãi ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ.
H4: Cơ sở vật chất kỹ thuật ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ. H5: Tâm lý khách hàng ảnh hưởng tới sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ.
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của các thang đo thì cho thấy không có thang đo nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Tiến hành phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ với các thang đo: chính sách và quy định của nhà nước; khả năng đáp ứng của ngân hàng; chính sách xúc tiến và khuyển mãi; cơ sở vật chất kỹ thuật và tâm lý của khách hàng.
Bảng 3.20: Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hƣởng đến sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the
Estimate
1 0,921(a) 0,832 0,864 0,17474
a. Predictors: (Constant), CS, SDU, XTKM, CSVC, TL b. Dependent Variable: PT
(Nguồn: Số liệu tính toán, 2015)
Bảng 3.21: Phân tích ANOVA
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 29.269 5 4.878 159.760 .000(a)
Residual 4.122 336 0.031
Total 33.391 341
a. Predictors: (Constant), CS, SDU, XTKM, CSVC, TL b. Dependent Variable: PT
(Nguồn: Số liệu tính toán, 2015)
Từ kết quả các bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p – value (Sig.) < 0,05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,864; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 86,4% sự biến thiên của biến phụ
thống kê F tính được rất nhỏ (Sig = 0,000) cho thấy ta sẽ an toán bác bỏ giả thuyết cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0 và kết luận ở mức tin cậy 95% mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể.
Từ kết quả phân tích Hệ số tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả p – value (Sig.) < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận ở mức ý nghĩa là 95%.
Bảng 3.22: Bảng kết quả hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta VIF 1 Constant -0,015 0,103 - 0,143 0,886 CS 0,152 0,045 0,150 3,933 0,000 2,355 SDU 0,161 0,061 0,292 2,611 0,010 3,160 XTKM 0,235 0,042 0,253 4,664 0,003 2,766 CSVC 0,213 0,046 0,199 4,683 0,000 2,890 TL 0,205 0,053 0,217 4,476 0,015 1,426 a. Dependent Variable: PT
(Nguồn: Số liệu tính toán, 2015)
Hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi thang đo đều có kết quà nằm trong khoảng từ 1 đến 3 vì vậy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.
Kết quả hồi qui cho thấy các biến độc lập: chính sách và quy định của nhà nước; khả năng đáp ứng của ngân hàng; chính sách xúc tiến, khuyến mãi; cơ sở vật chất kỹ thuật, và tâm lý của khách hàng đều có Sig nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ và các hệ số dốc (Beta) lần lượt là: 0,152; 0,161; 0,235; 0,213; 0,205 đều mang dấu dương, nên các biến ảnh hưởng cùng chiều với biến sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ. Có nghĩa là nếu các biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ cũng sẽ tăng theo.
Tầm quan trọng của các biến độc lập: chính sách và quy định của nhà nước; khả năng đáp ứng của ngân hàng; chính sách xúc tiến, khuyến mãi; cơ sở vật chất kỹ thuật, và tâm lý của khách hàng được căn cứ và hệ số beta. Nếu giá trị Beta nào càng lớn thì tầm quan trọng của biến đó càng lớn đối với biến số lượng thẻ thanh toán. Từ những
phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ của Techcombank Thăng Long như sau:
PT = - 0,015 + 0,152 * CS + 0,161 * SDU + 0,235 * XTKM
+ 0,213 * CSVC + 0,205 * TL
Bảng 3.23: Tổng hợp kết quả hồi quy
Biến Mã khóa Giá trị Xếp hạng
Phát triển dịch vụ thanh toán thẻ PT
Quy định, chính sách của nhà nước CS 0,152 5 Khả năng đáp ứng của ngân hàng SDU 0,161 4 Chính sách xúc tiến, khuyến mãi XTKM 0,235 1
Cơ sở vật chất kỹ thuật CSVC 0,213 2
Tâm lý khách hàng TL 0,205 3
Sai số chuẩn e
(Nguồn: Số liệu tổng hợp, 2015)
Nhìn vào phương trình, ta thấy hệ số beta của biến chính sách xúc tiến và khuyến mãi là 0,235 có giá trị lớn nhất so với các biến còn lại nên biến này có ảnh hưởng nhiều nhất tới sự phát triển của dịch vụ thanh toán thẻ. Tiếp theo là biến cơ sở vật chất kỹ thuật có hệ số beta là 0,213. Biến tâm lý khách hàng có hệ số beta là 0,205, biến khả năng đáp ứng của ngân hàng có hệ số beta là 0,161. Biến chính sách và quy định của nhà nước là biến có hệ số beta nhỏ nhất (0,152). Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 5 nhân tố đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 5 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với sự phát triển dịch vụ thanh toán thẻ của ngân hàng.