Quy trình nghiên cứu:

2.3 Phƣơng pháp nghiên cứu:

2.3.3 Quy trình nghiên cứu:

Đo lường chất lượng dịch vụ TTQT tác động đến sự hài lòng của khách hàng

Cơ sở lý thuyết Các cơng trình nghiên cứu Mơ hình thang đo sơ bộ Nghiên cứu định tính

Mơ hình và thang đo hiệu chỉnh

Mơ hình và thang đo chính thức

-Khảo sát 230 khách hàng trả lời -Mã hóa nhập liệu

-Làm sạch dữ liệu -Thống kê mô tả

Kiểm định thang đo Phân tích nhân tố EFA

Phân tích hồi quy

2.3.4 Mơ hình nghiên cứu

Theo như phần trình bày trong mục 3.3.1, mơ hình nghiên cứu chính thức được đề xuất với biến phụ thuộc là sự hài lòng và 6 biến độc lập bao gồm: (1) Sự tin cậy, (2) Sự đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm, (5) Phương tiện hữu hình, (6) Uy tín thương hiệu.

Phương trình hồi quy:

Sự hài lịng = βo + β1 * Sự tin cậy + β2 * Sự đáp ứng + β3 * Năng lực phục vụ

+ β4 * Sự đồng cảm + β5 * Phương tiện hữu hình + β6 * Uy tín thương hiệu + Error

Trong đó: βo là hằng số

β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy riêng phần

Error là biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0, phương sai bằng nhau.

Cũng theo lập luận mục 3.3.1, tác giả giả định các biến độc lập có tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc, kết quả hồi quy sẽ thể hiện dấu (+). Các giả thiết như sau:

H1: khi khách hàng đánh giá mức độ tin cậy của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

H2: khi khách hàng đánh giá mức độ đáp ứng của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

H3: khi khách hàng đánh giá năng lực phục vụ của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

H4: khi khách hàng đánh giá sự đồng cảm của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

H5: khi khách hàng đánh giá phương tiện hữu hình của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

H6: khi khách hàng đánh giá uy tín thương hiệu của chất lượng dịch vụ TTQT tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.

2.3.5 Thang đo chính thức:

Các biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo Likert 5 điểm được sắp xếp từ nhỏ đến lớn: 1: Hồn tồn khơng đồng ý, 2: Khơng đồng ý, 3: Không ý kiến, 4: Đồng ý, 5: Hoàn toàn đồng ý.

Dựa trên cơ sở lý thuyết, các cơng trình nghiên cứu trước đó kết hợp với nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức, tác giả đề xuất các thành phần của thang đo chính thức được dùng để đo lường cụ thể như bên dưới:

Thang đo sự tin cậy: 5 biến quan sát:

TC1: Ngân hàng luôn thực hiện dịch vụ TTQT đúng như đã giới thiệu, cam kết với khách hàng.

TC2: Ngân hàng xử lý giao dịch TTQT chính xác và hầu như khơng sai sót. TC3: Ngân hàng thể hiện sự quan tâm chân thành trong giải quyết các vướng mắc liên quan đến dịch vụ TTQT mà ngân hảng cung cấp.

TC4: Ngân hàng thực hiện dịch vụ TTQT đúng theo yêu cầu của khách hàng ngay từ lần đầu tiên khách hàng đến giao dịch.

TC5: Ngân hàng bảo mật thông tin và các giao dịch của khách hàng. Thang đo sự đáp ứng: 4 biến quan sát

DU1: Nhân viên ngân hàng luôn phục vụ khách hàng một cách nhanh chóng, kịp thời.

DU2: Nhân viên ngân hàng ln sẵn sàng và nhiệt tình giúp đỡ khách hàng. DU3: Nhân viên ngân hàng không bao giờ tỏ ra quá bận rộn để không đáp ứng yêu cầu khách hàng.

DU4: Ngân hàng có danh sách các sản phẩm TTQT đáp ứng được hầu hết các nhu cầu của khách hàng.

Thang đo năng lực phục vụ: 6 biến quan sát

NL1: Nhân viên luôn niềm nở, lịch sự, nhã nhặn với khách hàng.

NL2: Nhân viên ngân hàng có trình độ chun mơn và thao tác nghiệp vụ tốt. NL3: Nhân viên ngân hàng ln giải thích chính xác, đầy đủ và thỏa đáng các thắc mắc của khách hàng.

NL4: Cách ứng xử của nhân viên khiến khách hàng cảm thấy an toàn, tin tưởng khi thực hiện giao dịch với ngân hàng.

NL5: Nhân viên ngân hàng luôn tôn trọng những vấn đề riêng tư của khách hàng.

NL6: Nhân viên ngân hàng phân bổ thời gian hợp lý để khách hàng không phải chờ đợi lâu khi đến giao dịch.

Thang đo sự đồng cảm: 6 biến quan sát

DC1: Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm hỗ trợ khi khách hàng cần.

DC2: Nhân viên ngân hàng phục vụ công bằng với tất cả khách hàng đến giao dịch.

DC3: Ngân hàng luôn tiếp nhận và đáp ứng những yêu cầu đặc trưng, đặc biệt của từng doanh nghiệp.

DC4: Ngân hàng ln có chính sách cũng như ưu tiên đặc biệt dành cho khách hàng thân thiết, khách hàng VIP (ưu đãi về lãi suất tín dụng, về phí dịch vụ...)

DC5: Ngân hàng luôn thể hiện sự quan tâm chăm sóc đến doanh nghiệp trong những dịp đặc biệt (lễ, tết, sinh nhật…).

DC6: Ngân hàng thường xuyên tổ chức hội thảo, các buổi gặp mặt doanh nghiệp để chia sẻ thơng tin và lắng nghe ý kiến đóng góp của doanh nghiệp về dịch vụ TTQT.

Thang đo phương tiện hữu hình: có 7 biến quan sát PT1: Ngân hàng có cơ sở vật chất khang trang.

PT2: Ngân hàng có đầy đủ các trang thiết bị, cơng nghệ hiện đại.

PT3: Nhân viên ngân hàng ăn mặc gọn gàng, lịch sự, tác phong chuyên nghiệp.

PT4: Số lượng chi nhánh, phòng giao dịch của Agribank lớn thuận tiện cho việc giao dịch của khách hàng.

PT5: Thời gian làm việc của Agribank rất thuận tiện cho khách hàng đến giao dịch.

PT7: Agribank Bình Thuận tọa lạc tại vị trí trung tâm thuận tiện cho việc giao dịch của khách hàng.

Thang đo uy tín thương hiệu: có 7 biến quan sát

UT1: Agribank là ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu lớn đảm bảo duy trì các hoạt động kinh doanh và khả năng phát triển lâu dài.

UT2: Agribank có đủ nguồn lực để phịng ngừa và chống đỡ các rủi ro trong hoạt động TTQT.

UT3: Agribank có chiến lược kinh doanh hết sức đúng đắn, phù hợp với từng giai đoạn.

UT4: Agribank có mơ hình hoạt động phù hợp, hiện đại và hiệu quả.

UT5: Agribank thường xuyên tìm hiểu nhu cầu của khách hàng để cung cấp các sản phẩm dịch vụ TTQT tốt nhất.

UT6: Agribank có mạng lưới ngân hàng đại lý rộng khắp. UT7: Agribank là ngân hàng được nhiều người tín nhiệm. Thang đo sự hài lịng: có 3 biến quan sát

HL1: Q khách hài lịng với chất lượng dịch vụ TTQT của ngân hàng. HL2: Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ TTQT của ngân hàng trong thời gian tới.

HL3: Quý khách sẽ giới thiệu dịch vụ TTQT của ngân hàng với người khác.

2.3.6 Mẫu nghiên cứu:

Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất – lấy mẫu thuận tiện. Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) chúng ta cần kích thước mẫu lớn, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào với tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát.

Theo đó, để phân tích EFA với 35 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc thì kích thước mẫu tối thiểu tỉ lệ 5:1 thì số quan sát vào khoảng 38*5=190 phiếu khảo sát.

Để phân tích hồi quy tuyến tính bội cần kích thước mẫu tối thiểu là n >= 8m + 50 (n: kích thước mẫu tối thiểu, m: số yếu tố độc lập). Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát vào khoảng 8*6+50=98 phiếu khảo sát.

Như vậy, để thỏa điều kiện mẫu tối thiểu ta cần tối thiểu là 190 quan sát, chúng ta dự kiến số phiếu khảo sát vào khoảng 230 phiếu để phòng các trường hợp phiếu khảo sát bị hỏng hoặc phiếu trà lời không đầy đủ.

2.3.7 Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu:

Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:

Bước 1 - Chuẩn bị thông tin: thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thơng tin, mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm xử lý thống kê SPSS.

Bước 2 - Thống kê: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được. Bước 3 - Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s alpha là hệ số sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy thường dùng nhất là tính nhất qn nội tại, nói lên mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Để tính Cronbach’s alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1] (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. SPSS sử dụng hệ số tương quan biến- tổng hiệu chỉnh. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến-tổng (hiệu chỉnh) > 0.30 thì biến đó đạt u cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Tuy nhiên, nếu chúng trùng lắp hồn tồn (r =1) thì hai biến đo lường này thật sự chỉ làm một việc, và chúng ta chỉ cần một trong hai biến là đủ. Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 - 0.80]. Nếu Cronbach’s alpha > 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

biến rác này có thể tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ, 2011)

Bước 4 - Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) giúp chúng ta đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Trong phân tích EFA, chúng ta có hai ma trận quan trọng để xem xét khi đánh giá các thang đo, đó là ma trận các trọng số nhân tố (factor pattern matrix) và ma trận các hệ số tương quan (factor structure matrix). Khi các nhân tố khơng có quan hệ với nhau thì trọng số nhân tố giữa một nhân tố và một biến đo lường là hệ số tương quan giữa nhân tố và biến đo lường đó. Trọng số nhân tố là tác động của khái niệm nghiên cứu vào biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), Tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến thường xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (> 1).

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), “Để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) hoặc KMO (Kaiser-Meyer- Olkin measure of sampling adequacy). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.50.

Bước 5 - Thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định các giả thuyết của mơ hình vói mức ý nghĩa là 5%.

Phân tích tương quan

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mỗi liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì trị tuyệt đối của r = 1).

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong mơ hình hồi quy bội (MLR), chúng ta có nhiều biến độc lập, vì vậy với MLR, chúng ta có thêm giả định là các biến độc lập khơng có quan hệ nhau hồn tồn, nghĩa là hệ số tương quan r của các cặp biến độc lập với nhau khác với 1, chứ không phải chúng khơng có tương quan với nhau. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến trong một mơ hình thường có quan hệ với nhau nhưng chúng phải phân biệt nhau (đạt được giá trị phân biệt).

Phân tích hồi quy tuyến tính

Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hố mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong nghiên cứu này được thực hiện như sau:

Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến vào mơ hình một lượt (phương pháp Enter).

Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square).

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: khơng có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập (ßi = p2 = ß3 = ßn=0). Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết Ho bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.

Xác định các hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính, đó là các hệ số hồi quy riêng phần ßk: đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của ßk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau, từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích)

của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn Beta.

Cuối cùng nhằm đảm bảo độ tin cậy của mơ hình hồi quy được xây dựng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện gồm: giả định liên hệ tuyến tính, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số, đo lường đa cộng tuyến.

2.4 Dữ liệu và kết quả nghiên cứu:

2.4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu:

Nghiên cứu này sử dụng 230 bảng câu hỏi được gửi đến khách hàng doanh nghiệp đang sử dụng dịch vụ TTQT tại Agribank Bình Thuận bằng 2 cách gửi trực tiếp đến khách hàng đến giao dịch trực tiếp tại quầy và gửi qua email.

Sau khi nhập liệu và kiểm tra thì số lượng bảng khảo sát đạt yêu cầu là 212 bảng, đạt yêu cầu số lượng mẫu tối thiểu khi phân tích 35 biến quan sát. Có 18 bảng khảo sát không hợp lệ do khách hàng để phiếu trắng hoặc không điền đầy đủ thông tin trên bảng khảo sát.

Đặc tính mẫu nghiên cứu:

Bảng 2.9 Phân loại mẫu thống kê

Đặc điểm mẫu nghiên cứu Số lượng

(N=212) Tỷ lệ (%) Loại hình doanh nghiệp

Nhà nước 10 4.7 Trách nhiệm hữu hạn 104 49.1 Cổ phần 73 34.4 Liên doanh 17 8.0 100% vốn nước ngoài 8 3.8 Thời gian sử dụng dịch vụ TTQT Dưới 1 năm 16 7.6

Từ 1 đến 5 năm 45 21.2

Từ 5 đến 10 năm 74 34.9

Trên 10 năm 77 36.3

(Nguồn: Kết quả thống kê khảo sát)

Từ kết quả trên cho thấy cơ cấu loại hình doanh nghiệp sử dung dịch vụ TTQT tại Agribank Bình Thuận tuy khá đa dạng nhưng tập trung chủ yếu là công ty trách nhiệm hữu hạn và công ty cổ phần, chiếm tỷ lệ lần lượt là 49.1% và 34.4%. Trong khi đó loại hình cơng ty 100% vốn nước ngoài chiếm một tỷ lệ rất nhỏ 3.8%, mặc dù trong kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam hiện tại, các doanh nghiệp