2.3. Kiểm định sự tác động của nguồn năng lực động đến kết quả kinh doanh của
2.3.2. Kết quả nghiên cứu:
2.3.2.1. Thông tin về đối tƣợng tham gia khảo sát:
Bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến được gửi qua địa chỉ mail, facebook, viber của các cá nhân hiện đang làm việc tại ACB, khoảng 200 người, nhằm mục tiêu thu thập được 170 kết quả khảo sát. Tác giả thu lại được 183 kết quả, trong đó có 4 bản không đạt (do thời gian công tác dưới 3 năm) và 2 bản trả lời khơng đầy đủ. Do đó, kết quả cuối cùng chỉ có 177 bản trả lời được sử dụng làm dữ liệu cho bài nghiên cứu.
Sau khi tiến hành nhập, mã hóa và làm sạch dữ liệu, tác giả thu được dữ liệu như sau:
Bảng 2.1: Thông tin về đối tượng khảo sát
Tần số Tần suất (%) Giới tính 177 100 Nam 59 33.3 Nữ 118 66.7 Độ tuổi 177 100 Từ 20 đến 30 100 56.5 Từ 31 đến 40 63 35.6 Từ 41 đến 50 13 7.3
Trên 51 1 0.6 Học vấn 177 100 Trung cấp/ THPT 0 0 Cao đẳng 8 4.5 Đại học 162 91.5 Trên đại học 7 4.0 Chức vụ 177 100 Nhân viên 129 72.9 Trưởng phòng/Trưởng bộ phận 28 15.8 Cấp quản lý 20 11.3
Thời gian công tác 177 100
Dưới 3 năm 0 0
Từ 3 đến 5 năm 81 45.8
Trên 5 năm 96 54.2
Bảng 2.1 cho thấy sự chênh lệch giới tính giữa nam và nữ là khá cao (nam 33.3%, nữ 66.7%), điều này khá phù hợp với đặc thù nhân viên làm việc trong lĩnh vực ngân hàng chủ yếu là nữ. Trong số 177 người được khảo sát, phần lớn có trình độ học vấn là Đại học (chiếm 91.5%), và độ tuổi từ 20 đến 40 tuổi (#92.1%) chiếm đa số trong nhóm người được khảo sát.
Trong đó, có 11.3% phiếu khảo sát của cấp quản lý (từ PGĐ, GĐ của PGD/CN đến Hội sở); lãnh đạo cấp trung (Trưởng phòng) chiếm 15.8% và cấp nhân viên chiếm 72.9% trong tổng đối tượng khảo sát. Do yêu cầu của bài khảo sát chỉ lấy ý kiến của nhân viên làm việc tại ACB trên 3 năm nên đối tượng khảo sát tập trung vào nhóm từ 3 đến 5 năm (45.8%) và trên 5 năm (54.2%), do đó, đối tượng khảo sát đảm bảo được tính chất có đầy đủ thơng tin về ngân hàng, có sự đánh giá khá chính xác các vấ đề nội tại của ngân hàng.
2.3.2.2. Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s alpha đạt yêu cầu ≥ 0.6 (xem Phụ lục 1: Kiểm định Cronbach’s alpha). Tuy nhiên, biến EO1 (ln chủ động tìm hiểu thơng tin đối thủ cạnh tranh) của thang đo “định hướng kinh doanh” có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item - total correlation) 0.255 nhỏ hơn mức yêu cầu (≥ 0.3). Nếu loại bỏ biến EO1 thì Cronbach’s alpha tăng từ 0.82 lên 0.845.
Bảng 2.2: Bảng tổng kết hệ số Cronbach’s alpha sau khi đã được điều chỉnh
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach’s alpha if Item Deleted
1. Thang đo “Định hƣớng kinh doanh”: Cronbach’s alpha = 0.845
EO2 15.14 5.982 0.586 0.831
EO3 15.45 5.964 0.569 0.836
EO4 14.55 5.930 0.683 0.807
EO5 14.67 5.564 0.710 0.798
EO6 14.89 5.396 0.724 0.794
2. Thang đo “Năng lực Marketing”: Cronbach’s alpha = 0.911
MC1a 55.11 40.294 0.708 0.902 MC2a 55.53 42.955 0.459 0.911 MC3a 55.11 41.010 0.651 0.904 MC4a 55.46 41.647 0.669 0.904 MC5a 55.40 40.696 0.690 0.903 MC6a 55.73 40.946 0.610 0.906 MC7b 55.20 44.739 0.437 0.911 MC8b 55.47 41.035 0.610 0.906 MC9b 55.36 41.289 0.696 0.903 MC10b 55.36 42.549 0.622 0.905
MC11c 55.01 40.733 0.663 0.904
MC12c 54.92 41.130 0.688 0.903
MC13c 54.92 40.164 0.730 0.901
MC14d 54.83 44.392 0.443 0.910
MC15d 55.67 44.335 0.405 0.912
3. Thang đo “Năng lực sáng tạo”: Cronbach’s alpha = 0.657
IC1 7.42 0.780 0.449 0.592
IC2 7.49 0.785 0.602 0.390
IC3 8.03 0.903 0.373 0.683
4. Thang đo “Định hƣớng học hỏi”: Cronbach’s alpha = 0.73
LO1 7.68 1.310 0.484 0.720
LO2 7.79 0.863 0.644 0.530
LO3 7.73 1.151 0.556 0.640
5. Thang đo “Kết quả kinh doanh”: Cronbach’s alpha = 0.92
P1 16.58 15.222 0.810 0.902 P2 16.58 15.177 0.819 0.901 P3 16.73 15.767 0.781 0.905 P4 16.76 15.935 0.821 0.901 P5 16.51 17.228 0.639 0.919 P6 16.59 17.231 0.739 0.910 P7 16.42 17.404 0.675 0.916
Dựa vào bảng tổng hợp, ta thấy tất cả các thang đo có hệ số Cronbach’s Anpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Điều này chứng tỏ các biến trong thang đo khá gắn kết với nhau và là các biến đo lường khá tốt cho các biến cần phân tích. Do đó tất cả các biến đều được giữ lại (trừ biến EO1) vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
2.3.2.3. Phân tích nhân tố (EFA):
Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha chỉ có biến EO1 của thang đo định hướng kinh doanh bị loại, phân tích nhân tố được tiến hành cho 33 biến còn lại so với 34 biến lúc đầu.
Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố chính (Principle component analysis) với phép xoay Varimax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố. Phép xoay Varimax cho phép xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích của các nhân tố. Sau khi xoay, ta sẽ loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Bảng 2.3: Hệ số KMO & kiểm định Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .890
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2611.209
df 325
Sig. .000
Bảng kết quả phân tích (KMO and Bartlett’s test) cho thấy (xem phụ lục 2), hệ số KMO=0.890, Sig.= 0.00 nói lên giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
Từ bảng kết quả phân tích phương sai tổng thể (Total Variance Explained), cho thấy có 6 nhân tố được trích tại điểm Eigenvalues là 1.129 và phương sai trích là 66,59% có nghĩa là 6 nhóm nhân tố này giải thích được 66,59% độ biến thiên của dữ liệu. Như vậy là các chỉ tiêu phân tích đều đạt yêu cầu và kết quả phân tích này là có ý nghĩa.
Trong 6 nhân tố trích được ta quan sát thấy từ bảng kết quả Rotated Component Matrixa (xem phụ lục 2)
(1) Nhóm nhân tố thứ 1: Bao gồm các biến MC5a, MC6a, MC7b, MC8b, MC9b
và MC10b.
Không có biến quan sát nào có hệ số tải (factor loading) nhỏ hơn 0.4 nên khơng bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu. Biến quan sát MC11c, MC13c có hệ số tải nhân tố ở nhóm nhân tố thứ nhất nhỏ hơn hệ số tải nhân tố ở nhóm nhân tố thứ 2, nên biến quan sát này sẽ giải thích tốt hơn nếu nằm trong nhóm nhân tố thứ 2. Tương tự đối với biến quan sát LO1 và MC4a.
Hai biến MC5a, MC6a thuộc phần đáp ứng khách hàng; bốn biến còn lại từ MC7b đến MC10b thuộc phần phản ứng với đối thủ cạnh tranh cùng phản ánh về năng lực marketing của ACB. Do việc biến “Điều chỉnh ngay các hoạt động phục vụ khách hàng nếu chúng không đem lại hiệu quả” và biến “Phản ứng nhanh chóng với những thay đổi (nhu cầu, sở thích) của khách hàng” đều nhằm mục đích đáp ứng nhu cầu khách hàng cũng như đối phó với các đối thủ cạnh tranh, do nếu đối thủ cạnh tranh nắm bắt được thông tin về sự thay đổi nhu cầu của khách hàng trước thì họ sẽ tiếp cận được với khách hàng của ACB.
Do đó, cả 6 biến này sẽ được đặt tên là nhóm “ Phản ứng với đối thủ cạnh tranh” – (X1)
(2) Nhóm nhân tố thứ 2: Bao gồm các biến MC3a, MC11c, MC12c, MC13c,
MC14d và MC15d:
Các biến quan sát này khơng có hệ số chuyển tải nào nhỏ hơn 0.4 nên khơng bị loại khỏi mơ hình. Trong đó, biến quan sát MC3a - Thường xuyên thu thập thông tin về khách hàng, thuộc phần Đáp ứng khách hàng trong năng lực marketing của ACB. Tuy nhiên, biến này cũng thể hiện được tính chất trong việc thiết lập mối quan hệ tốt với khách hàng thông qua quá trình thường xuyên thu thập thông tin khách hàng. Do đó, các biến nêu trên được phân vào nhân tố X2 – Thích ứng mơi trường vĩ mơ và chất lượng mối quan hệ.
(3) Nhóm nhân tố thứ 3: bao gồm các biến từ EO2 đến EO6.
Trong nhóm biến quan sát này, các hệ số chuyển tải đều lớn hơn 0.5 và các biến đều thuộc nhân tố định hướng kinh doanh. Do đó, nhóm nhân tố này được đặt lại tên: X3 – Định hướng kinh doanh.
(4) Nhóm nhân tố thứ 4: bao gồm các biến LO1, LO2, LO3:
Ba biến quan sát này thỏa điều kiện hệ số chuyển tải > 0.4 nên được giữ lại và đặt lại tên của nhân tố ban đầu là Định hướng học hỏi – X4.
(5) Nhóm nhân tố thứ 5: bao gồm các biến MC1a, MC2a, MC4a:
Hệ số chuyển tải của các biến đều > 0.5 nên được giữ lại. Các biến này đều thể hiện khả năng đáp ứng khách hàng trong Năng lực marketing nên được đặt tên: Đáp ứng khách hàng – X5
(6) Nhóm nhân tố thứ 6: bao gồm các biến: IC1, IC2, IC3:
Cả 3 biến quan sát đều dung để đánh giá năng lực sáng tạo nên được đặt tên: Năng lực sáng tạo – X6 và giữ nguyên cả 3 biến do hệ số chuyển tải > 0.5
Qua kết quả phân tích từ bảng Rotated ComponentMatrixa cho thấy, tất cả các biến đều có hệ số chuyển tải > 0.4, thỏa mãn điều kiện đưa vào mơ hình nghiên cứu.
(7) Biến phụ thuộc – Kết quả kinh doanh (Y): Thang đo được thiết kế với 7 biến
quan sát để đo lường kết quả kinh doanh của ACB.
Kết quả phân tích nhân tố (xem tại Phụ lục 2) có hệ số KMO là 0.855 và 1 nhân tố được hình thành ở Eigenvalues là 4.76, tổng phương sai trích là 68%, trọng số các biến quan sát đều > 0.7. Như vậy, thang đo đảm bảo phản ánh được kết quả kinh doanh.
2.3.2.4. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh:
Các giả thuyết của mơ hình:
H1: Phản ứng với đối thủ cạnh tranh càng mạnh thì kết quả kinh doanh càng tốt. H2: Khả năng thích ứng với mơi trường vĩ mơ có tác động tích cực lên kết quả kinh doanh của ACB.
H3: Định hướng kinh doanh tác động tich cực lên kết quả kinh doanh của ACB. H4: Định hướng học hỏi tác động tích cực đến kết quả kinh doanh của ACB H5: Đáp ứng khách hàng ảnh hưởng tích cực đến kết quả kinh doanh của ACB. H6: Năng lực sáng tạo ảnh hưởng tích cực tới kết quả kinh doanh của ACB.
Và 05 giả thuyết ban đầu cần kiểm tra:
H7: Định hướng kinh doanh tác động tích cực tới định hướng học hỏi của ACB H8: Định hướng kinh doanh tác động tích cực lên năng lực sáng tạo của ACB H9: Định hướng kinh doanh tác động tích cực lên năng lực marketing của ACB H10: Năng lực marketing ảnh hưởng tích cực đến năng lực sáng tạo của ACB. H11: Định hướng học hỏi tác động tích cực lên năng lực marketing của ACB
Phản ứng với đối thủ cạnh tranh Thích ứng mơi trường vĩ mơ và
chất lượng mối quan hệ Định hướng kinh doanh
Định hướng học hỏi
Kết quả kinh doanh
Đáp ứng khách hàng Năng lực sáng tạo
2.3.2.5. Phân tích sự tƣơng quan giữa các biến:
Xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cho ta biết giữa chúng có mối quan hệ với nhau và việc phân tích hồi quy tuyến tính có phù hợp
Kiểm định hệ số tương quan được tiến hành cho 7 biến gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số tương quan Pearson và kiểm định 2 phía (two tailed) với mức ý nghĩa 0.01.
Bảng Correlations trong bảng Phụ lục 3 cho thấy các biến độc lập đều có tương quan tương đối chặt chẽ với biến phụ thuộc (hệ số tương quan từ 0.738 đến 0.358 với giá trị Sig. = 0.000. Do đó, mơ hình được cho là tương đối phù hợp để chạy hồi quy.
2.3.2.6. Phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến kết quả kinh doanh của ACB. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp đưa biến vào Enter với phần mềm SPSS 16.0.
* Đánh giá sự phù hợp của mơ hình:
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Vì R2
sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .819a .671 .660 .28603 1.839
a. Predictors: (Constant), NLST, DHKD, PUDT, TUVIMO, DHHH, DUKH b. Dependent Variable: KQKD
R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 0.6666% sự biến thiên của kết quả kinh doanh được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập, hay nói một
cách khác là mơ hình hồi quy giải thích được 66%, cịn lại sẽ được giải thích bởi các nhân tố khác bên ngồi mơ hình Mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
* Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bàng phân tích ANOVA sau:
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 28.397 6 4.733 57.850 .000b
Residual 13.908 170 .082
Total 42.305 176
a. Dependent Variable: KQKD
b. Predictors: (Constant), NLST, DHKD, PUDT, TUVIMO, DHHH, DUKH
Từ bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. của trị số F trong mơ hình rất nhỏ (< mức ý nghĩa 5%), do đó, các biến đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa thống kê và mơ hình phù hợp với tập dữ liệu thu thập được cũng như có thể suy rộng ra cho tồn tổng thể.
2.3.2.7. Kết quả hồi quy:
(Xem phụ lục 4)
Bảng 2.4: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến:
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .998 .240 4.157 .000
PUDTCT .169 .058 .177 2.909 .004 .545 1.836
TU VI MO MQH .223 .047 .266 4.755 .000 .645 1.551
DHHH -.011 .057 -.011 -.193 .847 .601 1.664
DUKH .284 .049 .336 5.745 .000 .590 1.694
NLST .084 .057 .075 1.481 .141 .780 1.282
a. Dependent Variable: KQKD
Với độ lớn của mẫu gồm 177 quan sát, nên mức ý nghĩa α được chọn là 0.05. Kết quả phân tích cho thấy:
+ Hệ số Sig.F (bảng ANOVA) =.000 ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc Y.
+ Sau khi chạy hồi quy, ta thấy biến Định hướng học hỏi (X4)có β = -0.011 và sig. = 0.847 > 0.05 -> khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, biến X4 bị loại khỏi mơ hình hồi quy. Điều này cho thấy định hướng học hỏi không tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh của ACB. Nghiên cứu của Lin và cộng sự (2008) cũng cho thấy định hướng học hỏi tác động gián tiếp vào kết quả kinh doanh.
+ Ngoài ra, biến X6 – Năng lực sáng tạo: có β= 0.084 nhưng sig. = 0.141 > 0.05 nên biến Năng lực sáng tạo không phù hợp và bị loại khỏi mơ hình. Theo nghiên cứu của nhóm tác giả G.Tomas M.Hult, Robert F.Hurley và Gary A. Knight (2004) đã khẳng định năng lực sáng tạo của doanh nghiệp trong ngành công nghiệp cao hơn so với các ngành khác và có ảnh hưởng trực tiếp vào kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Đồng thời Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2009) cũng kết luận năng lực sáng tạo tác động khá cao vào kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp trên địa bàn Tp.HCM. Tuy vậy, có thể giải thích về kết quả trên như sau: do đặc thù kinh doanh trong lĩnh vực ngân hàng khơng có nhiều sự cạnh tranh về sản phẩm, dịch vụ do tất cả các ngân hàng đều có các chức năng và sản phẩm