nên nhân tố thứ 6 vẫn có tên là “Trách nhiệm xã hội”.
Nhân tố thứ 7 bao gồm các biến quan sát sau:
- O10: Evergreen luôn đảm bảo sự an tồn của hàng hóa trong q trình vận tải (khơng bị mất mát, tổn thất, hư hỏng).
- O6: Evergreen luôn chú trọng đảm bảo an toàn vận tải biển, hạn chế xảy ra các tai nạn đường biển.
Ở nhân tố này, các biến quan sát được tách ra từ thành phần “Kết quả”. Ta thấy các biến này có cùng một điểm chung là đều là các biến nói về sự an tồn, nên ta gọi nhân tố thứ 7 là nhân tố “An tồn”.
Bảng 4.11: Tóm tắt kết quả nhóm nhân tố Nhân Nhân tố Mã biến mới Diễn giải Quản lý (M)
M23 Hãng tàu Evergreen có quan hệ tốt với các bên cung cấp như là cảng biển và các hãng tàu khác.
M22 Evergreen ln ghi nhận những ý kiến đóng góp của khách hàng, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm tăng cường chất lượng dịch vụ vận tải biển M24 Hãng tàu Evergreen ln khơng ngừng cải thiện q trình quản lý,
điều hành công việc hướng đến khách hàng.
M18 Hãng tàu Evergreen ứng dụng tốt công nghệ thông tin trong quản lý, điều hành
M20 Kiến thức và kỹ năng, trình độ của người quản lý, điều hành của hãng tàu Evergreen cao
Quá trình
(P)
P15 Nhân viên Evergreen luôn sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng, linh hoạt
P16 Nhân viên Evergreen có đủ kiến thức, kỹ năng chuyên môn, giải đáp được thắc mắc, cung cấp thơng tin chính xác, đáp ứng được nhu cầu của khách hàng.
P17 Nhân viên Evergreen ứng dụng tốt công nghệ thông tin trong dịch vụ khách hàng
P14 Thái độ, cung cách phục vụ khách hàng của nhân viên hãng tàu Evergreen tốt, thể hiện sự quan tâm đến cá nhân khách hàng Kết
quả (O)
O9 Quy trình cung cấp dịch vụ đến khách hàng của Evergreen rõ ràng, nhất quán
Nhân tố Mã biến mới Diễn giải
có nhiều chuyến đi trực tiếp, giảm bớt chuyển tải ở nhiều cảng O12 Các dịch vụ của Evergreen đa dạng và ln sẵn có (bất cứ khi nào và
nơi đâu)
O8 Hãng tàu Evergreen luôn cung cấp dịch vụ vận tải một cách đáng tin cậy (thực hiện đúng cam kết, giao và nhận hàng đúng hạn)
Nguồn lực (R)
R2 Các trang thiết bị của hãng tàu Evergreen ln hoạt động tốt, ổn định, có đăng kiểm quốc tế
R5 Cơ sở hạ tầng của hãng tàu Evergreen tốt, khang trang, rộng rãi, hiện đại, vị trí thuận tiện, dễ giao dịch, giờ làm việc của Công ty thuận lợi cho khách hàng
R4 Khả năng theo dõi vận chuyển hàng hóa của Evergreen tốt, thơng báo kịp thời cho khách hàng các thay đổi (nếu có)
R1 Các trang thiết bị của hãng tàu Evergreen ln sẵn có để phục vụ nhu cầu khách hàng
Hình ảnh (I)
I26 Hãng tàu Evergreen có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực vận tải biển trên thế giới nói chung và tại TP. HCM nói riêng
I27 Hãng tàu Evergreen ln xem quyền lợi của khách hàng là trên hết I25 Uy tín và thương hiệu của hãng tàu Evergreen trên thị trường được tin
tưởng Trách
nhiệm xã hội (S)
S28 Cơng ty có cách ứng xử trách nhiệm đối với xã hội
S29 Các hoạt động của hãng tàu Evergreen luôn chú trọng đến bảo vệ môi trường, đặc biệt là môi trường biển
S30 Cơng ty có cách ứng xử trách nhiệm đối với con người, đảm bảo an toàn lao động
An toàn (SAFE)
O10 Evergreen luôn đảm bảo sự an tồn của hàng hóa trong q trình vận tải (khơng bị mất mát, tổn thất, hư hỏng)
O6 Evergreen luôn chú trọng đảm bảo an toàn vận tải biển, hạn chế xảy ra các tai nạn đường biển
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
4.3.2. Phân tích nhân tố khái niệm sự hài lòng
Bốn biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1, đã có 1 nhân tố được rút trích. Tổng phương sai trích = 67,593%, điều này cho biết nhân tố này giải thích được 67,593% khái niệm sự hài lòng. Hệ số KMO = 0,813 (lớn hơn 0,5) đạt yêu cầu. Với phép quay Varimax cho thấy tất cả các quan sát đều có hệ số tải nhân tố thỏa mãn điều kiện đã đưa trên.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố sự hài lịng
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Giá trị Eigen Phương sai trích
SHL1 0,817 2,704 67,593 SHL2 0,823 SHL3 0,804 SHL4 0,844 Hệ số KMO = 0,813
Bartlett’s Test of Sphericity với Sig = 0,000
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
4.4. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh và các giả thuyết cho mơ hình điều chỉnh
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy 25 biến được nhóm lại thành 7 nhân tố chính. Vì vậy để tìm hiểu nhân tố nào có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hang doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ vận tải biển của hãng tàu Evergreen, tác giả sẽ sử dụng hình 4.6 để phân tích hồi quy bội tiếp theo.
Các giả thuyết cho mơ hình điều chỉnh:
- H1: Hiệu quả quản lý ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
- H2: Q trình cung cấp dịch vụ vận tải biển ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
- H3: Kết quả cung cấp dịch vụ vận tải biển ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
- H4: Nguồn lực của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng. - H5: Hình ảnh của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
- H6: Trách nhiệm xã hội của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Hình 4.6: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Phương trình hồi quy:
SHL = a +b1*M + b2*P + b3*O + b4*R + b5*I + b6*S + b7*SAFE
Ký hiệu biến:
SHL: Sự hài lòng của khách hàng R: Nguồn lực
M: Quản lý I: Hình ảnh
P: Quá trình S: Trách nhiệm xã hội
O: Kết quả SAFE: An tồn
4.5. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper Schindler, 2003 - dẫn theo Hoàng Thị Phương Thảo, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010). Theo cách thức này, Andaleeb (2001) sử dụng phân
H6 H5 AN TOÀN (SAFE) H7 H4 H3 H2 H1 QUẢN LÝ (M) QUÁ TRÌNH (P) KẾT QUẢ (O) NGUỒN LỰC (R) SỰ HÀI LỊNG (Satisfaction) HÌNH ẢNH (I) TRÁCH NHIỆM XÃ HỘI (S)
Nguyễn Đình Thọ và cộng sự (2009) trong một nghiên cứu “Thuộc tính địa phương và sự hài lòng của doanh nghiệp”. Như vậy, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thiết trong nghiên cứu này. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng, và các biến độc lập là trung bình của các nhân tố có được từ mơ hình đã được hiệu chỉnh sau khi có kết quả phân tích nhân tố. Phương pháp đưa các biến vào cùng một lúc (phương pháp enter) được sử dụng cho phân tích hồi quy. Các yêu cầu trong phân tích hồi quy tuyến tính bội: (1) phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy, (2) xem xét hiện tượng đa cộng tuyến, (3) kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy.
4.5.1. Hệ số tương quan Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Dùng hệ số tương quan Pearson có thể cho ta mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mơ hình.
Từ kết quả phân tích tương quan Pearson bảng 4.13 cho thấy rằng các biến độc lập khơng có sự tương quan lẫn nhau vì thế hiện tượng đa cộng tuyến khó có khả năng xảy ra. Các biến độc lập M – Quản lý, P – Quá trình, O – Kết quả, R – Nguồn lực, I – Hình ảnh, S – Trách nhiệm xã hội, SAFE – An tồn có mối quan hệ tuyến tính thuận chiều với biến phụ thuộc SHL–Sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa 0,01.
Bảng 4.13: Hệ số tương quan Pearson giữa các biến SHL M P O R I S SAFE SHL M P O R I S SAFE SHL 1 0,514** 0,233** 0,282** 0,316** 0,326** -0,030 0.242** M 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 O 1 0,000 0,000 0,000 0,000 R 1 0,000 0,000 0,000 I 1 0,000 0,000 S 1 0,000 SAFE 1
** Tương quan đạt mức ý nghĩa 1%
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
4.5.2. Kết quả phân tích hồi quy
Các biến độc lập được đưa vào phân tích hồi quy với phương pháp đưa tất cả các biến vào một lượt (Enter). Biến độc lập và biến phụ thuộc của mơ hình là các biến được rút trích từ phương pháp phân tích nhân tố.
Bảng 4.14: Tóm tắt mơ hình (Model Summary)
Mơ hình R R bình phương R bình phương điều chỉnh
Sai số chuẩn của đo lường
Hệ số Durbin- Watson
1 0,814a 0,663 0,649 0,59257142 1,975
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Hệ số xác định của mơ hình hồi quy R bình phương điều chỉnh = 0,649 cho biết khoảng 64,9% sự biến thiên của sự hài lòng của khách hàng doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ vận tải biển của hãng tàu Evergreen tại TP. HCM có thể được giải thích từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình. Hệ số Durbin Watson = 1,975 xấp xỉ giá trị d=2 do đó trong mơ hình khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
Ở hình 4.7 Đồ thị phân tán của phần dư cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm. Ở hình 4.8, kết quả phân tích cho thấy giá trị Mean rất nhỏ (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 nên có thể kết luận rằng giải thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.7: Đồ thị phân tán của phần dư
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Hình 4.8: Biểu đồ tần số của các phần dư
Bảng 4.15: Phân tích phương sai (ANOVA) Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1
Hồi quy 114,062 7 16,295 46,405 0,000a Sai số 57,938 165 0,351
Tổng 172,000 172
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Kết quả phân tích phương sai cho thấy giá trị kiểm định F = 46,405 và sig. = 0,000 cho biết mơ hình hồi quy phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, nghĩa là tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc SHL với ít nhất một trong các biến độc lập trong mơ hình. Bảng 4.16: Tóm tắt các hệ số hồi quy Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số đã chuẩn hoá Giá trị t Mức ý nghĩa Hệ số phóng đại phương sai VIF B Sai số chuẩn Beta (Hằng số) -8,121E- 17 0,045 0,000 1,000 M 0,514 0,045 0,514 11,377 0,000 1,000 P 0,233 0,045 0,233 5,166 0,000 1,000 O 0,282 0,045 0,282 6,241 0,000 1,000 R 0,316 0,045 0,316 6,983 0,000 1,000 I 0,326 0,045 0,326 7,206 0,000 1,000 S -0,030 0,045 -0,030 -0,669 0,505 1,000 SAFE 0,242 0,045 0,242 5,350 0,000 1,000
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Dựa vào hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến trong bảng trên, nhận thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra vì VIF của các biến đều nhỏ hơn 10.
4.5.3. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình - Giả thuyết về yếu tố “Quản lý”
H1: Hiệu quả quản lý ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Kết quả kiểm định t của biến M - Quản lý (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố Quản lý có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
- Giả thuyết về yếu tố “Quá trình”
H2: Quá trình cung cấp dịch vụ vận tải biển ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Kết quả kiểm định t của biến P - Quá trình (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố Q trình có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
- Giả thuyết về yếu tố “Kết quả”
H3: Kết quả cung cấp dịch vụ vận tải biển ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Kết quả kiểm định t của biến O - Kết quả (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố Kết quả có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
- Giả thuyết về yếu tố “Nguồn lực”
H4: Nguồn lực của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Kết quả kiểm định t của biến R – Nguồn lực (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố Nguồn lực có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
- Giả thuyết về yếu tố “Hình ảnh”
H5: Hình ảnh của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Kết quả kiểm định t của biến I - Hình ảnh (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố Hình ảnh có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
- Giả thuyết về yếu tố “Trách nhiệm xã hội”
H6: Trách nhiệm xã hội của hãng tàu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Kết quả kiểm định t của biến S - Trách nhiệm xã hội (P-value = 0,505>0,05) cho thấy yếu tố Trách nhiệm xã hội khơng có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Điều này cũng phù hợp vì kinh tế Việt Nam vẫn đang đi sau các nước phát triển khác, các doanh nghiệp Việt Nam vẫn chưa thực sự chú trọng nhiều đến trách nhiệm xã hội mà hãng tàu đang thực hiện, họ thường quan tâm đến những lợi ích trước mắt như làm cách nào giảm thiểu chi phí, hàng hóa an tồn đến tay người mua hàng, tốc độ vận chuyển nhanh...
- Giả thuyết về yếu tố “An toàn”
Kết quả kiểm định t của biến SAFE - An toàn (P-value = 0,000<0,05) cho thấy yếu tố An tồn có ảnh hưởng đến sự hài lịng của khách hàng.
Phương trình hồi quy có dạng như sau:
SHL = 0,514*M + 0,233*P + 0,282*O + 0,316*R + 0,326*I + 0,242*SAFE
Hình 4.9: Kết quả mơ hình hồi quy
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
4.6. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng và các yếu tố loại hình doanh nghiệp, số lượng lao động, nguồn vốn, quy mô vốn, thời gian hoạt động
Ở phần trước, tác giả đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng khách hàng đối với chất lượng dịch vụ vận tải biển. Trong phần này, tiến hành xem xét có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng hay không giữa các yếu tố loại hình doanh nghiệp, số lượng lao động, nguồn vốn, quy mô vốn và thời gian hoạt động của doanh nghiệp thông qua kiểm định Mann-Whitney và Kruskal-Wallis.
0,242 0,326 0,316 0,282 0,233 0,514 QUẢN LÝ (M) QUÁ TRÌNH (P) KẾT QUẢ (O) NGUỒN LỰC (R) HÌNH ẢNH (I) AN TỒN (SAFE) SỰ HÀI LỊNG (Satisfaction)
4.6.1. Loại hình doanh nghiệp
Tác giả dùng kiểm định Mann-Whitney để tìm hiểu giữa hai nhóm loại hình doanh nghiệp khác nhau đánh giá các yếu tố tác động và sự hài lòng của khách hàng là như nhau hay là có sự khác biệt.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định Mann-Whitney giữa các nhóm Loại hình doanh nghiệp Hạng Loaihinhdoanhnghiep N Tổng hạng trung bình Tổng hạng SHL Congtygiaonhan Congtysanxuat 156 17 148,76 80,27 12.522,00 2.529,00 Total 173 SHL Mann-Whitney U 276,000 Wilcoxon W 1,252E4 Z -5,378
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 a. Grouping Variable: Loại hình doanh nghiệp
(Nguồn: tổng hợp bởi tác giả)
Kết luận: Có sự khác biệt về sự hài lịng giữa nhóm cơng ty giao nhận và công ty sản xuất.
4.6.2. Số lượng lao động
Tác giả dùng kiểm định Kruskal-Wallis để tìm hiểu giữa các nhóm Số lượng lao động khác nhau đánh giá các yếu tố tác động và sự hài lòng của khách hàng là như nhau hay là có sự khác biệt.
Bảng 4.18: Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis giữa các nhóm Số lượng lao động động Hạng Soluonglaodong N Hạng trung bình SHL <= 10 nguoi 34 25,41 Tu 11 den 50 nguoi 78 73,76 Tu 51 den 100 nguoi 20 121,20 Tren 100 nguoi 41 146,57 Total 173 SHL Chi-Square 125,271 Df 3 Asymp. Sig. 0,000
Kết luận: Có sự khác nhau về đánh giá yếu tố Sự hài lòng của khách hàng giữa các