Kết quả phân tích cho thấy 1 nhân tố được hình thành, tổng phương sai có khả năng giải thích được mơ hình đạt 83,343% tổng biến thiên của mẫu khảo sát, nhân tố được trích tại evigenvalue là 3,334. Kiểm định Barlett về sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá đối với nhân tố trên: Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, kiểm định KMO và Barlett‟s cho chỉ số KMO đạt 0,847 và giá trị kiểm định mức ý nghĩa Sig đạt 0%, những chỉ số trên hoàn toàn thoả điều kiện để mơ hình phân tích nhân tố khám phá đạt sự thích hợp cao trong phân tích (Xem bảng 4.7).
Bảng 4.12. Kết quả phân tích EFA cho thang đo Tái sử dụng dịch vụ Tái sử dụng dịch vụ Tái sử dụng dịch vụ
Biến quan sát Nhân tố
TTTSD3 0,931 TTTSD4 0,921 TTTSD2 0,910 TTTSD1 0,890 Eigenvalue 3,334 Phƣơng sai trích 83,343% KMO 0,847 Cronbach Alpha 0,933
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả (2016).
Các hệ số tải nhân tố (Factor loading) của 2 nhân tố trên được hình thành đều cho giá trị tối thiểu đạt trên 0,5, thỏa mãn điều kiện để nghiên cứu đạt ý nghĩa thực tiễn (Hair & ctg, 1998). Với những chỉ số trên, có thể kết luận, mơ hình phân tích
thành 1 nhân tố là:
Bảng 4.13. Thang đo Truyền miệng tích cực sau khi kiểm định EFA
Nhân tố Biến quan sát Thang đo
Tái sử dụng dịch vụ
TTTSD1 Tôi sẽ tái tục bảo hiểm ở công ty này khi hết hạn hợp đồng TTTSD2 Trong tương lai, tơi sẽ tham gia các loại hình bảo hiểm khác
của cơng ty này
TTTSD3 Khi có nhu cầu một loại hình bảo hiểm tôi hay chọn công ty này
TTTSD4 Công ty này sẽ là sự lựa chọn đầu tiên của tơi khi có nhu cầu mua bảo hiểm
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả (2016).
4.5. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Các nhân tố (khái niệm) sau khi được đánh giá sơ bộ bằng phương pháp EFA và Cronbach‟s Alpha sẽ được khẳng định lại bằng việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA).
Phương pháp CFA giúp nhà phân tích tìm kiếm các kiểm định thống kê để xem xét một mơ hình đo lường có phù hợp với dữ liệu hay khơng, nếu mơ hình đo lường phù hợp với dữ liệu, CFA cũng cho nhà phân tích khẳng định độ giá trị lý thuyết của mơ hình đo lường (Schumacker & Lomax, 2006,168).
Phương pháp CFA cho phép nhà phân tích xác định giá trị hội tụ (convergent validity) của từng biến quan sát đối với khái niệm mà chúng đo lường và giá trị phân biệt (discriminant validity) giữa các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu.
Trong CFA điều mà nhà phân tích cần quan tâm trước hết là mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu. Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu, các nhà phân tích thường dựa vào nhiều chỉ tiêu. Thứ nhất là P-value của CMIN, giá trị P-value của CMIN phải >0,05. Thứ hai là tỷ số CMIN/DF, theo Carmine & McIver (1981), tỷ số CMIN/DF phải nhỏ hơn 2; trong một số trường hợp, mơ hình cũng được chấp nhận khi tỷ số này xấp xỉ bằng 3. Trong thực tế, mức ý nghĩa của CMIN thường khó đạt u cầu vì nó rất nhạy cảm với cỡ mẫu. Do vậy, để đảm bảo độ chính xác, các nhà phân tích thường sử dụng đồng thời các chỉ tiêu GFI (Goodness of Fit Index), CFI (Comparative Fit Index), TLI (Tucker-Lewis Index). Các chỉ số CFI, TLI, GFI phải có giá trị nằm trong khoảng từ 0,9 đến 1. Theo Steiger (1990),
tích có sự lựa chọn riêng của họ về các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp của mơ hình để báo cáo, các chỉ tiêu thơng thường là CMIN (hay cịn gọi là Chi-square), DF và P-value của CMIN; TLI; CFI và RMSEA.
Kết quả CFA cho thấy, mơ hình đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường cao với các chỉ số như: Chi-square = 747,408, bậc tự do df = 436, GFI = 0,835, TLI = 0,947 và CFI = 0,950 (Bentler & Bonett, 1980). Như vậy, theo Bentler và Bonett, các chỉ số trên cho thấy dữ liệu khảo sát khá phù hợp với dữ liệu thị trường trong nghiên cứu. Đồng thời, Chỉ số Chi-square hiệu chỉnh (Chi-square/df) đạt 1,714 (theo Carmines và McIver, 1981) kết hợp với RMSEA = 0,056 (Steiger, 1990) cho thấy dữ liệu phù hợp cho trường hợp nghiên cứu (Xem hình 4.5).
Hình 4.5. Kết quả phân tích CFA
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả (2016).
Anderson, 1988). Bảng 4.14. Trọng số đã chuẩn hóa Hệ số ƣớc lƣợng CBTT4 ← Tuong_tac 0,875 CBTT3 ← Tuong_tac 0,781 CBTT2 ← Tuong_tac 0,845 CBTT1 ← Tuong_tac 0,825 CBQT4 ← Quy_trinh 0,731 CBQT3 ← Quy_trinh 0,853 CBQT2 ← Quy_trinh 0,844 CBQT1 ← Quy_trinh 0,864 CBPP4 ← Phan_phoi 0,827 CBPP3 ← Phan_phoi 0,810 CBPP2 ← Phan_phoi 0,804 CBPP1 ← Phan_phoi 0,726 HLDV4 ← Hai_long 0,903 HLDV3 ← Hai_long 0,830 HLDV2 ← Hai_long 0,814 HLDV1 ← Hai_long 0,804 NTCT1 ← Cong_ty 0,859 NTCT2 ← Cong_ty 0,847 NTCT3 ← Cong_ty 0,879 NTCT4 ← Cong_ty 0,810 NTNV1 ← Nhan_vien 0,864 NTNV2 ← Nhan_vien 0,851 NTNV3 ← Nhan_vien 0,808 NTNV4 ← Nhan_vien 0,786 TMTC1 ← Truyen_mieng 0,876 TMTC2 ← Truyen_mieng 0,891 TMTC3 ← Truyen_mieng 0,910 TMTC4 ← Truyen_mieng 0,828 TTTSD1 ← Tai_su_dung 0,854 TTTSD2 ← Tai_su_dung 0,856 TTTSD3 ← Tai_su_dung 0,911 TTTSD4 ← Tai_su_dung 0,909
các hệ số tương quan của các khái niệm đều nhỏ hơn 1 có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, các khái niệm trên đều đạt được giá trị phân biệt (Steenkamp & Vantrijp, 1991).
Bảng 4.15. Hệ số tƣơng quan giữa các nhân tố
Mối quan hệ Ƣớc lƣợng SE CR P Tuong_tac ↔ Quy_trinh 0,798 0,040 5.050 0,000 Tuong_tac ↔ Phan_phoi 0,764 0,043 5.511 0,000 Tuong_tac ↔ Hai_long 0,857 0,034 4.181 0,000 Tuong_tac ↔ Cong_ty 0,770 0,042 5.431 0,000 Tuong_tac ↔ Nhan_vien 0,818 0,038 4.767 0,000 Tuong_tac ↔ Truyen_mieng 0,69 0,048 6.453 0,000 Tuong_tac ↔ Tai_su_dung 0,747 0,044 5.734 0,000 Quy_trinh ↔ Phan_phoi 0,869 0,033 3.989 0,000 Quy_trinh ↔ Hai_long 0,786 0,041 5.215 0,000 Quy_trinh ↔ Cong_ty 0,736 0,045 5.875 0,000 Quy_trinh ↔ Nhan_vien 0,713 0,047 6.167 0,000 Quy_trinh ↔ Truyen_mieng 0,659 0,050 6.831 0,000 Quy_trinh ↔ Tai_su_dung 0,699 0,047 6.342 0,000 Phan_phoi ↔ Hai_long 0,821 0,038 4.724 0,000 Phan_phoi ↔ Cong_ty 0,769 0,042 5.444 0,000 Phan_phoi ↔ Nhan_vien 0,732 0,045 5.927 0,000 Phan_phoi ↔ Truyen_mieng 0,693 0,048 6.416 0,000 Phan_phoi ↔ Tai_su_dung 0,727 0,046 5.990 0,000 Hai_long ↔ Cong_ty 0,878 0,032 3.840 0,000 Hai_long ↔ Nhan_vien 0,840 0,036 4.443 0,000 Hai_long ↔ Truyen_mieng 0,774 0,042 5.378 0,000 Hai_long ↔ Tai_su_dung 0,845 0,035 4.367 0,000 Cong_ty ↔ Nhan_vien 0,888 0,031 3.670 0,000 Cong_ty ↔ Truyen_mieng 0,793 0,040 5.119 0,000 Cong_ty ↔ Tai_su_dung 0,806 0,039 4.938 0,000 Nhan_vien ↔ Truyen_mieng 0,739 0,045 5.837 0,000 Nhan_vien ↔ Tai_su_dung 0,803 0,040 4.980 0,000 Truyen_mieng ↔ Tai_su_dung 0,849 0,035 4.306 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả (2016).
Kiểm định độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của từng khái niệm (từng nhân tố). Độ tin cậy tổng hợp (1)
c và vc được tính ở bảng sau trên cơ sở trọng số nhân tố được ước lượng trong mơ hình Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) của các thang đo. Kết quả cho thấy, các khái niệm đạt được tính đơn hướng và đạt yêu cầu
của từng nhân tố (>50%) (tối thiểu đạt 62.838%).
Bảng 4.16. Kết quả độ tin cậy tổng hợp và phƣơng sai trích của từng nhân tố STT Khái niệm Hệ số tin cậy tổng hợp Phƣơng sai trích Độ tin cậy
1 Công bằng tương tác 86.189% 73.006%
Đạt yêu cầu 2 Công bằng quy trình 97.134% 68.020%
3 Cơng bằng phân phối 87.092% 62.838% 4 Hài lòng dịch vụ 90,442% 70,333% 5 Nhận thức về công ty 91.173% 72.101% 6 Nhận thức về Nhân viên 89.690% 68.534% 7 Truyền muyện tích cực 92.997% 76.874% 8 Tái sử dụng 93.392% 77.956%
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả (2016).
4.6. Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để kiểm định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu. Tương tự như trong trường hợp kiểm định mơ hình thang đo (CFA), phương pháp ước lượng ML được sử dụng để ước lượng các tham số của mơ hình.
Kết quả ước lượng cho thấy mơ hình lý thuyết khá phù hợp với dữ liệu thị trường thể hiện qua các chỉ số: Chi-square với bậc tự do là 452, xác suất là 0% đạt giá trị 846,550, GFI đạt 0,815, TLI đạt 0,936, CFI đạt 0,941 và RMSEA đạt 0,062. Như vậy, có thể kết luận, mơ hình lý thuyết phù hợp và có thể dùng để kiểm định các mối quan hệ được kỳ vọng và đã nêu ra trong mơ hình giả thuyết.
Kết quả ước lượng các tham số trong mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) nhằm kiểm định các mối quan hệ trong mơ hình nghiên cứu thể hiện ở các bảng về: (i) Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa và (ii) bảng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa. Cụ thể, các mối quan hệ được kiểm định cho các giả thuyết như sau:
Bảng 4.17. Kết quả mơ hình SEM (hệ số chƣa chuẩn hóa)
Mối quan hệ Hệ số ƣớc lƣợng S.E. C.R. P Giả thuyết Kết luận Hai_long ← Tuong_tac 0,585 0,082 7.176 0,000 H1 Chấp nhận Hai_long ← Phan_phoi 0,401 0,104 3.866 0,000 H3 Chấp nhận Hai_long ← Quy_trinh -0,002 0,128 -0,012 0,991 H2 Không chấp nhận Nhan_vien ← Hai_long 0,825 0,054 15.286 0,000 H4 Chấp nhận Cong_ty ← Hai_long 0,864 0,054 16.144 0,000 H5 Chấp nhận Truyen_mieng ← Nhan_vien 0,201 0,110 1.825 0,068 H6 Chấp nhận Tai_su_dung ← Cong_ty 0,605 0,102 5.934 0,000 H9 Chấp nhận Tai_su_dung ← Nhan_vien 0,385 0,101 3.825 0,000 H7 Chấp nhận Truyen_mieng ← Cong_ty 0,756 0,115 6.591 0,000 H8 Chấp nhận
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả (2016).
Hình 4.7. Kết quả mơ hình SEM (hệ số chƣa chuẩn hóa)
Tương tác Quy trình Phân phối Hài lịng Nhân viên Cơng ty Truyền miệng Tái sử dụng 0,585*** -0,002 0,401*** 0,825*** 0,864*** 0,201* 0,605*** 0,385*** 0,756***
H7, H8 và H9 trong mơ hình nghiên cứu, thơng qua bảng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa được xác định đều chấp nhận. Ngoại trừ H2 là khơng có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết H1: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Cơng bằng
tương tác có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng. Kết quả ước lượng
cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,585, p<0,05). Sự cảm nhận của khách hàng về Sự công bằng trong tương tác tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy Sự hài lòng của khách hàng càng cao (phù hợp với nghiên cứu của Tax & ctg, 1998; Wu, 2013).
Giả thuyết H2: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Cơng bằng quy
trình khơng có tác động có ý nghĩa đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=-0,002, p>0,1).
Giả thuyết H3: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Công bằng
Phân phối có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng. Kết quả ước lượng
cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,401, p<0,05). Sự cảm nhận của khách hàng về Công bằng trong phân phối tại cơng ty bảo hiệm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy Sự hài lòng của khách hàng càng cao (phù hợp với nghiên cứu của
Maxham & Netemeyer, 2002; Smith & Bolton, 1998).
Giả thuyết H4: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Sự hài lịng có
tác động tích cực đến Niềm tin vào nhân viên của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,825, p<0,05). Sự hài lòng của khách hàng tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy Niềm tin vào nhân
viên càng cao (phù hợp với nghiên cứu Tax & ctg, 1998).
Giả thuyết H5: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Sự hài lịng có
tác động tích cực đến Niềm tin vào cơng ty của khách hàng. Kết quả ước lượng cho
thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,864, p<0,05). Sự hài lòng của khách hàng
tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy Niềm tin vào công ty càng cao (phù hợp với nghiên cứu của Tax & ctg, 1998).
Giả thuyết H6: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Niềm tin vào
nhân viên có tác động tích cực đến Hành vi truyền miệng tích cực của khách hàng.
thúc đẩy đến Hành vi truyền miệng tích cực càng cao (phù hợp với nghiên cứu của Garbarino & Johnson, 1999; Kim & Park, 2013; Oh, 2002).
Giả thuyết H7: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Niềm tin vào
nhân viên có tác động tích cực đến Tái sử dụng dịch vụ của một khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=385, p<0,05). Niềm tin vào nhân viên của khách hàng tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy đến Tái sử dụng dịch vụ của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H8: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Niềm tin vào
cơng ty có tác động tích cực đến Hành vi truyền miệng tích cực của khách hàng. Kết
quả ước lượng cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,756, p<0,05). Niềm tin vào công ty của khách hàng tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy đến hành vi Truyền miệng tích cực của khách hàng càng cao.
Giả thuyết H9: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Niềm tin vào
cơng ty có tác động tích cực đến Tái sử dụng dịch vụ của khách hàng. Kết quả ước
lượng cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,605, p<0,05). Niềm tin vào công ty của khách hàng tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy đến Tái sử dụng dịch vụ của khách hàng càng cao.
Bảng 4.18. Hệ số ƣớc lƣợng chuẩn hóa Hệ số ƣớc lƣợng chuẩn hóa Hệ số ƣớc lƣợng chuẩn hóa Hai_long ← Tuong_tac 0,563 Hai_long ← Phan_phoi 0,407 Nhan_vien ← Hai_long 0,894 Cong_ty ← Hai_long 0,925 Truyen_mieng ← Nhan_vien 0,178 Tai_su_dung ← Cong_ty 0,554 Tai_su_dung ← Nhan_vien 0,349 Truyen_mieng ← Cong_ty 0,677
Hình 4.8. Mơ hình nghiên cứu về tác động của sự cơng bằng đối với khách hàng đến sự hài lòng, niềm tin và ý định tái sử dụng dịch vụ bảo hiểm phi nhân
thọ tại thị trƣờng TP. HCM
Kết quả ước lượng các hệ số hồi quy đã chuẩn hóa cho thấy: yếu tố Công bằng về tương tác tác động đến sự hài lịng mạnh hơn yếu tố Cơng bằng phân phối (0,563>0,407); Sự hài lịng có tác động mạnh đến niềm tin vào công ty hơn so với Niềm tin vào nhân viên (0,925>0,894); Niềm tin vào công ty tác động mạnh đến Truyền miệng tích cực hơn so với Niềm tin vào Nhân viên (0,677>0,178); Niềm tin vào công ty tác động mạnh đến Tái sử dụng dịch vụ hơn so với Niềm tin vào nhân viên (0,554>0,349).
4.7. Tóm tắt
Chương này trình bày kết quả kiểm định mơ hình thang đo và mơ hình nghiên cứu. Chương tiếp theo sẽ tóm tắt tồn bộ nghiên cứu, đóng góp và các hàm ý của nghiên cứu cho các nhà quản trị, các hạn chế cũng như các hướng nghiên cứu tiếp theo. Công bằng đối với Khách hàng 0,563 0,894 0,554 0,677 0,349 0,178 0,925 0,407 Công bằng Tƣơng tác Niềm tin vào nhân viên Công bằng Phân phối Sự hài lịng của KH Niềm tin vào cơng ty Ý định tái sử dụng DV Truyền miệng tích cực
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Kết quả phân tích cho thấy các giả thuyết H1, H3, H4, H5, H6, H7, H8 và H9 trong mơ hình nghiên cứu đều được chấp nhận. Ngoại trừ giả thuyết H2 là khơng có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết H1: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Cơng bằng
tương tác có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng. Kết quả ước lượng
cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,585, p<0,05). Sự cảm nhận của khách hàng về Sự công bằng trong tương tác tại công ty bảo hiểm phi nhân thọ càng cao thì sẽ thúc đẩy Sự hài lòng của khách hàng càng cao (phù hợp với nghiên cứu của Tax & ctg, 1998; Wu, 2013).
Giả thuyết H2: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Cơng bằng quy
trình khơng có tác động có ý nghĩa đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả ước lượng cho thấy, giả thuyết này bị bác bỏ (=-0,002, p>0,1).
Giả thuyết H3: Trong lĩnh vực bảo hiểm phi nhân thọ, yếu tố Công bằng
Phân phối có tác động tích cực đến sự hài lịng của khách hàng. Kết quả ước lượng
cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận (=0,401, p<0,05). Sự cảm nhận của khách