CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.2. Dữ liệu và kết quả nghiên cứu
4.2.5. Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson để kiểm tra mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, giữa các biến độc lập với nhau. Một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này, biến độc lập khơng có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy. Đối với các biến độc lập nếu có tương quan mạnh với nhau thì cần xem xét vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Sau khi tính trung bình cộng của các biến quan sát đã được kiểm định thuộc nhân tố tương ứng, tác giả ký hiệu các nhân tố đại diện cho các biến thành: TC (Sự tin cậy), DU (Sự đáp ứng), NL (năng lực phục vụ), DC (Sự đồng cảm), PT
Qua bảng Ma trận tương quan giữa các biến ở Phụ lục 8cho thấy các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc (mức ý nghĩa sig. = 0.000 < 0.05) do đó sẽ được đưa vào mơ hình hồi quy đo lường chất lượng dịch vụ thanh toán xuất khẩu tác động đến sự hài lịng của khách hàng tại Vietcombank. Bên cạnh đó, bảng Ma
trận tương quan giữa các biến ở Phụ lục 8 cũng cho thấy các biến độc lập có tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig. =0.000 <0.05) do đó khi phân tích hồi quy ở phần tiếp theo cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến.
4.2.6. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xác định trọng số của từng yếu tố trong Chất lượng dịch vụ Thanh tốn xuất khẩu tác động đến sự hài lịng của khách hàng. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập là: TC, DU, NL, DC, PT và 1 biến phụ thuộc là: HL. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS.
Phương trình hồi quy:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5+ E Trong đó:
Y: Sự hài lịng của khách hàng doanh nghiệp sử dụng dịch vụ Thanh toán xuất khẩu tại Vietcombank
X1: Sự tin cậy; X2: Sự đáp ứng; X3: Năng lực phục vụ; X4: Sự đồng cảm; X5: Phương tiện hữu hình
B0: Hằng số; Các hệ số: B1, B2, B3, B4, B5 là các Hệ số hồi quy riêng. Hệ số hồi quy riêng cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến cịn lại được giữ khơng đổi.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính thể hiện ở bảng 4.5bên dưới:
Bảng 4.5. Bảng các hệ số hồi quy Biến số Hệ số chưa chuẩn Biến số Hệ số chưa chuẩn
hoá (Unstandardized Coefficients) Hệ số chuẩn hoá t Sig. Thống kê đa cộng tuyến (Collinearity Statistics) B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -0.374 0.174 -2.151 0.032 TC 0.206 0.036 0.222 5.734 0.000 0.785 1.274 DU 0.056 0.033 0.062 1.696 0.091 0.876 1.141 NL 0.388 0.035 0.403 10.952 0.000 0.867 1.153 DC 0.305 0.040 0.312 7.696 0.000 0.717 1.394 PT 0.157 0.045 0.132 3.467 0.001 0.813 1.230
Biến phụ thuộc: Sự hài lòng (HL) R2 hiệu chỉnh = 60.3%
Giá trị F = 103.488 Mức ý nghĩa Sig. = 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS – Phụ lục 9)
Từ kết quả trên cho thấy các biến độc lập: Sự tin cậy (TC), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (PT) có ý nghĩa về mặt thống kê (có mức ý nghĩa Sig. < 0.05). Biến Sự đáp ứng (DU) bị loại vì có mức ý nghĩa Sig. = 0.091 > 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê. Nhân tố sự đáp ứng khơng có ý nghĩa trong mơ hình nghiên cứu của tác giả có thể là do kích thước mẫu nghiên cứu nhỏ hoặc các biến quan sát chưa mô tả được hết “Sự đáp ứng”.
R2 hiệu chỉnh = 60.3% cho thấy các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 60.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc – Sự hài lòng, còn lại 39.7% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình.
Phân tích ANOVA cho thấy F = 103.488 và Sig. = 0.000, chứng tỏ mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp với thực tế và các biến độc lập có tương quan
tuyến tính với biến phụ thuộc trong mơ hình, các biến được đưa vào mơ hình có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Như đã nói ở phần trên, các biến độc lập trong mơ hình cần được kiểm tra xem có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Kết quả ở bảng trên cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hố của mơ hình:
Sự hài lịng = 0.222 * Sự tin cậy+ 0.403 * Năng lực phục vụ
+ 0.312 * Sự đồng cảm+ 0.132 * Phương tiện hữu hình+ E
Phương trình trên cho thấy: Năng lực phục vụ là nhân tố quan trọng nhất,
có tác động lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng (β = 0.403), kế tiếp là Sự đồng
cảm (β = 0.312), Sự tin cậy (β = 0.222) và cuối cùng là Phương tiện hữu hình (β
= 0.132).
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy: trừ biến Sự đáp ứng khơng có ý nghĩa về mặt thống kê thì cả 4 biến độc lập cịn lại trong phương trình hồi quy đều có giá trị Sig. < 0.05 và hệ số hồi quy chuẩn hoá đều lớn hơn 0 (mang dấu dương). Chứng tỏ rằng tất cả 4 nhân tố trên đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ Thanh toán Xuất khẩu tại Vietcombank. Kết quả này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H2: Khi khách hàng đánh giá mức độ đáp ứng của dịch vụ Thanh tốn xuất khẩu tăng thì sự hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.
Chấp nhận các giả thuyết:
H1: Khi khách hàng đánh giá mức độ tin cậy của dịch vụ Thanh toán xuất khẩu 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 dịch vụ Thanh tốn xuất khẩu 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 dịch vụ Thanh toán xuất khẩu 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 dịch vụ Thanh tốn xuất khẩu tăng thì sư hài lịng của họ đối với dịch vụ đó cũng tăng và ngược lại.
4.2.7. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm có hay khơng sự vi phạm các giả định là điều cần thiết.
Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư: được kiểm tra thông qua biểu đồ
Histogram và biểu đồ P – P Plot. Xem biểu đồ Histogram ở phụ lục 10 ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0.993 (gần bằng 1). Biểu đồ P – P Plot của phần dư chuẩn hoá hồi quyở phụ lục 10 cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, nghĩa là phần dư có phân phối gần chuẩn. Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư: Không cần thiết
phải xét đến vì dữ liệu để chạy mơ hình khơng phải là dữ liệu chuỗi thời gian.
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: được kiểm tra thơng qua xem
xét mối quan hệ tuyến tính giữa phần dư và giá trị dự đoán quy về hồi quy. Xem biểu đồ phân tán Scatterplot ở phụ lục 10 cho thấy sự phân bố của phần dư là ngẫu
hồi quy. Do đó, phần dư và giá trị dự đoán độc lập với nhau, phương sai của phần dư không thay đổi.
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: Như đã trình bày ở phần phân tích hồi quy
tuyến tính bội, kết quả phân tích cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4, tác giả đã khảo sát thực tế để lấy ý kiến đánh giá của khách hàng doanh nghiệp về chất lượng dịch vụ thanh toán xuất khẩu tại Vietcombank. Dữ liệu thu thập từ khảo sát được xử lý bằng phần mềm SPSS 20 để kiểm định các thang đo, mơ hình, các giả thuyết nghiên cứu và phân tích các thành phần trong chất lượng dịch vụ thanh toán xuất khẩu tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy có 5 nhân tố thuộc chất lượng dịch vụ Thanh toán xuất khẩu tác động đến sự hài lòng của khách hàng: Sự tin cậy, Sự đáp ứng, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy chỉ có 4 thành phần thuộc chất lượng dịch vụ thanh toán xuất khẩu: Sự tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm và Phương tiện hữu hình có tác động đến biến phụ thuộc là Sự hài lòng, thành phần Sự đáp ứng khơng có ý nghĩa về mặt thống kê. Thành phần năng lực phục vụ tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả phân tích hồi quy ở chương 4 là cơ sở để tác giả đề xuất những giải pháp để nâng cao chất lượng dịch vụ thanh toán xuất khẩu tại Vietcombank trong thời gian tới.
CHƯƠNG 5. MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ THANH TOÁN
XUẤT KHẨU TẠI NHTM CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM