2.2.2 .Các nhân tố chủ quan
2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn tại ngân
2.3.5. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
2.3.5.1. Phân tích Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1].
Hệ số Cronbach’s alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt. Đây là hiện tượng trùng lắp trong đo lường.
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7 - 0,8]. Nếu Cronbach’s alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
Như vậy, hệ số Cronbach’s alpha nằm trong khoảng từ 0,6 đến 0,95: thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (Item – total correlation) ≥ 0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally & Bernstein 1994).
Bảng 2.3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan Nhân tố Biến quan sát Hệ số tương quan
biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại Môi trường vĩ mô VIMO1 .752 .856 VIMO2 .739 .861 VIMO3 .769 .850
VIMO4 .755 .855 Hệ số Cronbach’s Alpha: .888 Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng VHXH1 .648 .870 VHXH2 .791 .810 VHXH3 .769 .822 VHXH4 .712 .842 Hệ số Cronbach’s Alpha: .872 Chất lượng dịch vụ CLDV1 .819 .873 CLDV2 .704 .895 CLDV3 .724 .891 CLDV5 .752 .885 CLDV7 .814 .871 Hệ số Cronbach’s Alpha: .904 Thâm niên và thương hiệu THUONGHIEU1 .646 .839 THUONGHIEU2 .680 .825 THUONGHIEU3 .699 .818 THUONGHIEU4 .078 .872 Hệ số Cronbach’s Alpha: .856 Cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới CSVATCHAT1 .703 .863 CSVATCHAT2 .704 .863 CSVATCHAT3 .704 .863 CSVATCHAT4 .702 .864 Hệ số Cronbach’s Alpha: .884 Chính sách lãi suất LAISUAT1 .506 .777 LAISUAT2 .679 .695 LAISUAT3 .506 .778 LAISUAT4 .722 .673 Hệ số Cronbach’s Alpha: .823
Khả năng huy động vốn VHD1 .660 .776 VHD2 .701 .701 VHD3 .784 .784 Hệ số Cronbach’s Alpha: .823 Nguồn: Phục lục 4
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha theo tiêu chuẩn đánh
giá trên, có 31 biến quan sát được đưa vào kiểm tra. Kết quả tính tốn Cronbach’s Alpha của các thang đo cho thấy các thang đo này đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (>0,6). Hơn nữa, các hệ số tương quan biến tổng đều cao hơn 0,3 dao động từ 0.612 đến 0.819. Điều này cho thấy thang đo đã đưa ra có độ tin cậy cao. Các biến đo lường đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
2.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp xem xét khả năng rút gọn số lượng 28 biến quan sát xuống cịn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố đến sự gia tăng nguồn vốn huy động.
Kiểm định KMO
Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. Giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0,5<KMO<1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 2.4: Kết quả kiểm định KMO cho biến độc lập KMO and Bartlett’s Test KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO 0.819
Đại lượng thống kê
Bartlett’s
Approx. Chi-Square 3119.991
Df 325
Sig. 0.000
( Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.819 > 0.5 thể hiện kết quả phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp với dự liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett‟ s là 3119.991 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.000 < 0.005 thể hiện việc phân tích nhân tố hồn tồn đảm bảo đuợc mức ý nghĩa thống kê.
Ma trận xoay các nhân tố.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi mơ hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0.5 và sắp xếp chúng thành những nhóm chính
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho ra được 6 nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn và 6 nhóm nhân tố được rút trích giải thích được 69.652% sự biến động của dữ liệu.
Nhằm xác định số lượng nhân tố trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn: - Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%.
Bảng 2.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 3 4 5 6 CLDV7 0.866 CLDV1 0.856 CLDV5 0.825 CLDV3 0.787 CLDV2 0.765 CSVATCHAT5 0.872 CSVATCHAT2 0.801 CSVATCHAT1 0.794 CSVATCHAT3 0.788 CSVATCHAT4 0.770 VIMO1 0.852 VIMO4 0.844 VIMO3 0.816 VIMO2 0.770 VANHOAXH2 0.878 VANHOAXH3 0.839 VANHOAXH4 0.804 VANHOAXH1 0.777 THUONGHIEU4 0.874 THUONGHIEU2 0.771 THUONGHIEU3 0.771 THUONGHIEU1 0.704
LAISUAT4 0.843
LAISUAT2 0.804
LAISUAT1 0.703
LAISUAT3 0.694
(Nguồn: Phụ lục 4) Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy, có 6 nhân tố được trích ra, các nhân tố này ứng với 6 khái niệm độc lập ban đầu là (1) Chất lượng dịch vụ; (2) Cơ sở vật chất; (3) Môi trường vĩ mơ; (4) Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng; (5) Thâm niên và thương hiệu; (6) Chính sách lãi suất. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy nhóm các biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.694 trở lên) và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.6. Do đó mơ hình sau khi hiệu chỉnh vẫn sẽ bao gồm 6 nhân tố khái niệm thành phần như mơ hình đề xuất ban đầu.
Phân tích EFA cho biến phụ thuộc khả năng huy động vốn Bảng 2.6: Kết quả kiểm định KMO cho biến phụ thuộc
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO 0.707
Đại lượng thống kê Bartlett’s
Approx. Chi-Square 219.727
Df 3
Sig. 0.000
( Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.707 lớn hơn 0.5 và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy 3 quan sát này có tương quan với nhau và hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
Bảng 2.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tải
VHD1 0.890
VHD2 0.846
VHD3 0.844
Eigenvalues 2.404
(Nguồn: Phụ lục 4)
Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá trên, tổng phương sai trích là 80.133% lớn hơn 50% và giá trị eigenvalues nhân tố lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến phụ thuộc cho thấy, có 3 biến quan sát tạo ra khả năng huy động vốn Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.846 trở lên).
Kết quả phân tích EFA cho ra 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc đủ điều kiện để thực hiện các phân tích tiếp theo.
2.3.6. Kiểm định mơ hình nghiên cứu.
2.3.6.1. Phân tích tương quan Pearson
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy.
Bảng 2.8 : Kết quả phân tích tương quan Pearson
(Nguồn: Phụ lục 4) Theo kết quả phân tích tương quan Pearson ở trên, các biến độc lập VIMO,
CLDV, VANHOAXH, THUONGHIEU, CSVATCHAT, LAISUAT đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05). Tiến hành đưa tất cả các biến trên vào phân tích hồi quy đa biến.
2.3.6.2. Phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc. thuộc.
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến nguồn vốn huy động, và từ đó có được những giải pháp thiết thực phục vụ quá trình gia tăng nguồn vốn huy động, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy nhằm đánh giá được vấn đề nêu trên. Sau khi xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng tới việc gia tăng nguồn vốn huy động, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa
các biến VIMO, VANHOAXH, CLDV, THUONGHIEU, CSVATCHAT, LAISUAT với biến phụ thuộc VHD. Thực hiện phân tích hồi quy, ta thấy hệ số R bình phương đã chuẩn hóa là 0.685 đủ lớn. Sự ảnh hưởng của các biến tới biến VHD có ý nghĩa thống kê (p< 0.05).
Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho biến độc lập và biến phụ thuộc Mơ hình Hệ số beta chưa chuẩn hóa Hệ số beta đã chuẩn
hóa Sig. Hệ số VIF
B SE Beta Constant -.925 0.215 0.000 VIMO 0.172 0.035 0.228 0.000 1.332 VANHOAXH 0.180 0.031 0.250 0.000 1.208 CLDV 0.270 0.048 0.260 0.000 1338 THUONGHIEU 0.227 0.052 0.207 0.000 1.416 CSVATCHAT 0.211 0.046 0.201 0.000 1.227 LAISUAT 0.225 0.043 0.227 0.000 1.164
R bình phương chưa chuẩn hóa: 0.695 R bình phương đã chuẩn hóa: 0.685
(Nguồn: Phụ lục 4)
Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mơ hình hay khơng được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF. Ở đây hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn hoặc bằng 2. Như vậy, trong mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
Hệ số giúp đo mức độ phù hợp của mơ hình với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ở đây hệ số đã hiệu chỉnh bằng 0,685 là chấp nhận được với mơ hình chỉ có 6 biến độc lập.
Từ kết quả hồi quy, khả năng huy động vốn được biểu diễn qua công thức sau đây:
VHD = 0.228*VIMO + 0.250*VANHOAXH + 0.260*CLDV + 0.207* THUONGHIEU + 0.201* CSVATCHAT + 0.227* LAISUAT
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho sig = 0.000<0.05. Như vậy mơ hình hồi quy đa biến là phù hợp với dữ liệu được khảo sát.
Như vậy, mô hình nghiên cứu có hiệu chỉnh là 0.685, nghĩa là 68,5 % sự biến thiên của khả năng huy động vốn (VHD) được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: Mơi trường vĩ mơ (VIMO), Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng (VANHOAXH), chất lượng dịch vụ (CLDV), thương hiệu (THUONGHIEU), Cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới (CSVATCHAT), Chính sách lãi suất (LAISUAT)
2.3.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu.
Thơng qua mơ hình hồi quy ta thấy được nhân tố CLDV (Chất lượng dịch vụ) có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.260. Tiếp theo là các nhân tố VANHOAXH (Văn hóa xã hội) với β = 0.250, VIMO (vĩ mô) với β = 0.228, LAISUAT (Lãi suất) với β = 0.227, THUONGHIEU ( Thương hiệu) với β= 0.207 và cuối cùng là nhân tố có mức độ ảnh hưởng thấp nhất đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với β = 0.201 CSVATCHAT ( Cơ sở vật chất).
Nhân tố CLDV (Chất lượng dịch vụ): Nhân tố chất lượng dịch vụ có ảnh
hưởng mạnh nhất đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.260. Nghĩa là khi cải thiện nhân tố chất lượng dịch vụ 1% thì sự gia tăng nguồn vốn huy động hiện đại được cải thiện 0.26%. Mặc dù trong thời gian qua BIDV Phú Yên đã chú trọng về chất lượng dịch vụ khá tốt nhưng hệ số của nhân tố chất lượng dịch vụ vẫn chưa cao.
Nhân tố VANHOAXH ( Văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng): Nhân tố
văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng với hệ số β = 0.250. Có nghĩa là khi cải thiện nhân tố VAHHOAXH 1% thì sự phát gia tăng nguồn vốn huy động được cải thiện 0.250%. Trong đó yếu tố tâm lý muốn giữ tiền mặt của người dân tác động mạnh nhất, sau đó đến yếu tố đầu tư và các sản phẩm khác như vàng, bất động sản, điều này cũng đúng vì Phú n cịn là một tỉnh còn nghèo, đời sống của người dân chưa cao tâm lý vẫn thích giữ tiền mặt, hoặc vàng mặc khác thị trường bất động sản trên địa bàn thành phố Tuy Hòa đang rất nóng với nhiều dự án khu tái định cư trong lịng thành phố.
Nhân tố VIMO ( Mơi trường vĩ mô): Nhân tố môi trường vĩ mô tác động
tới sự gia tăng nguồn vốn huy động với β = 0.228. Nghĩa là khi cải thiện 1% nhân tố vĩ mơ thì sự sự gia tăng nguồn vốn huy động được cải thiện 0.228%.. Trong đó yếu tố chính sách pháp luật của nhà nước tác động mạnh nhất, sau đó đến ảnh hưởng của tình hình kinh tế.
Nhân tố THUONGHIEU (Thâm niên và thương hiệu): Nhân tố thâm niên
và thương hiệu tác động đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với β = 0.207. Nghĩa là khi cải thiện 1% nhân tố thương hiệu thì sự gia tăng nguồn vốn huy động được cải thiện 0.207%. Thời gian gần đây nhiều vụ án ngân hàng xảy ra làm cho lòng tin của dân chúng suy giảm mặc khác với bộ luật quốc hội vừa thông qua, khuôn khổ pháp lý cho phá sản ngân hàng tiếp tục được hoàn thiện.
Nhân tố CSVATCHAT ( Cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới): Nhân tố
cơ sở vật chất và hệ thống mạng lưới tác động đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với β = 0.201. Nghĩa là khi cải thiện 1% nhân tố cơ sở vật chất thì sự gia tăng nguồn vốn huy động được cải thiện 0.201%. Yếu tố mạng lưới hoạt động của chi nhánh được đánh giá là tác động mạnh nhất trong nhân tố cơ sở vật chất, hiện tại BIDV CN Phú Yên chỉ có 3 PGD trên địa bàn thành phố Tuy Hịa nên đây cũng là 1 nhân tố tác động rất quan trọng giúp BIDV CN Phú Yên tìm ra giải pháp để gia tăng nguồn vốn huy động.
Nhân tố LAISUAT (Chính sách lãi suất): Nhân tố chính sách lãi suất tác
động đến sự gia tăng nguồn vốn huy động với hệ số β = 0.227. Nghĩa là khi cải thiện 1% nhân tố lãi suất thì sự gia tăng nguồn vốn huy động được cải thiện 0.227%.
Như vậy, kết quả nghiên cứu này là một gợi ý cho BIDV CN Phú Yên, để thực hiện việc gia tăng nguồn vốn huy động trong thời gian tới được tốt hơn thì BIDV CN Phú n phải có sự ưu tiên đầu tư vào các nhân tố theo thứ tự giảm dần như sau: Chất lượng dịch vụ, văn hóa xã hội, mơi trường vĩ mô, lãi suất, thương hiệu và cuối cùng là cơ sở vật chất.
Kết luận chương 2
Trên cơ sở lý thuyết chương 1, chương 2 đi sâu đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của BIDV CN Phú Yên thơng qua mơ hình nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy đa biến đã chỉ ra 6 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn theo thứ tự giảm dần như sau: Chất lượng dịch vụ, văn hóa xã hội và tâm lý khách hàng, môi trường vĩ mô, lãi suất, thương hiệu và cuối cùng là cơ sở vật chất.
Từ kết quả đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn BIDV CN Phú Yên, những giải pháp phát huy các nhân tố tích cực nhằm nâng cao khả năng huy động vốn sẽ được trình bày trong chương 3.