2.3 Khảo sát các nhân tố ảnh hƣởng đến sự phát triển DVBLNH tạ
2.3.2.3 Phân tích hồi quy
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thơng qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh gồm 5 biến độc lập (Nhận thức tầm quan trọng dịch vụ, Năng lực
ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Chất lƣợng dịch vụ, và Khả năng chi trả của doanh nghiệp) để đo lường biến phụ thuộc là Phát triển dịch vụ bảo lãnh. Cả 5 biến
này đều tác động và làm tăng/giảm việc phát triển dịch vụ bảo lãnh với các thang đo như đã trình bày ở Bảng 2.9 và mơ hình nghiên cứu tổng quát sẽ được hiệu chỉnh như sau:
Hình 2.8: Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến việc phát triển dịch vụ bảo lãnh (Nguồn: Mơ hình đề xuất từ kết quả nghiên cứu) lãnh (Nguồn: Mơ hình đề xuất từ kết quả nghiên cứu)
Các giả thuyết
H1: Khi khách hàng nhận thức tầm quan trọng của DVBLNH càng cao thì nhu cầu sử dụng của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
H2: Khi khách hàng đánh giá cao khả năng và năng lực của Ngân hàng bảo
lãnh thì nhu cầu sử dụng cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
H3: Khi khách hàng đánh giá uy tín Sacombank – Khu vực TPHCM cao thì
xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
H4: Khi khách hàng cảm nhận chất lượng DVBLNH cao thì nhu cầu sử dụng
của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
H5: Khi khách hàng có khả năng chi trả cao cho DVBLNH thì nhu cầu sử dụng của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Phân tích tƣơng quan hệ số 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
Nhận thức tầm quan trọng dịch vụ Năng lực ngân hàng Uy tín ngân hàng Chất lƣợng dịch vụ Khả năng chi trả Phát triển dịch vụ bảo lãnh H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+)
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.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Trong q trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Bảng 2.11: Kết quả phân tích tương quan Pearson
Correlations TQT NLNH UTNH CLDV KNCT PTDV TQT Pearson Correlation 1 ,328** ,238** ,220* ,257** ,438** Sig. (1-tailed) ,000 ,007 ,011 ,004 ,000 N 108 108 108 108 108 108 NLNH Pearson Correlation ,328** 1 ,442** ,418** ,162* ,472** Sig. (1-tailed) ,000 ,000 ,000 ,047 ,000 N 108 108 108 108 108 108 UTNH Pearson Correlation ,238** ,442** 1 ,522** ,224** ,468** Sig. (1-tailed) ,007 ,000 ,000 ,010 ,000 N 108 108 108 108 108 108 CLDV Pearson Correlation ,220* ,418** ,522** 1 ,146 ,566** Sig. (1-tailed) ,011 ,000 ,000 ,066 ,000 N 108 108 108 108 108 108 KNCT Pearson Correlation ,257** ,162* ,224** ,146 1 ,416** Sig. (1-tailed) ,004 ,047 ,010 ,066 ,000 N 108 108 108 108 108 108 PTDV Pearson Correlation ,438** ,472** ,468** ,566** ,416** 1 Sig. (1-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 108 108 108 108 108 108
**. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed).
Từ bảng 2.11, có thể thấy nhân tố PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ BẢO LÃNH có sự tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 5 biến độc lập (Tầm quan trọng
dịch vụ, Năng lực ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Chất lƣợng dịch vụ, và Khả năng chi trả của doanh nghiệp). Như vậy, giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
có sự tương quan tuyến tính do đó thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (PHÁT TRIỂN DVBLNH) và các biến độc lập (Tầm quan trọng dịch vụ, Năng lực
ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Chất lƣợng dịch vụ, và Khả năng chi trả của doanh nghiệp). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và
qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
a) Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0.529 và R2 điều chỉnh = 0.506
ải thích được 50,6 Phát triển dịch vụ bảo lãnh là do các biến trong mơ hình và 49,4% cịn lại biến thiên của nhân tố Phát triển dịch vụ bảo lãnh được giải thích
x ứng minh cho sự phù hợp của mơ hình được trình bày ở bảng 2.12. Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,728a ,529 ,506 ,341 2,218
a. Predictors: (Constant), KNCT, CLDV, TQT, NLNH, UTNH b. Dependent Variable: PTDV
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 13,329 5 2,666 22,942 ,000b
Residual 11,852 102 ,116
Total 25,181 107
a. Dependent Variable: PTDV
b. Predictors: (Constant), KNCT, CLDV, TQT, NLNH, UTNH
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,659 ,314 2,097 ,039 TQT ,191 ,066 ,214 2,897 ,005 ,842 1,187 NLNH ,115 ,056 ,165 2,054 ,042 ,714 1,401 UTNH ,067 ,058 ,097 1,156 ,250 ,650 1,538 CLDV ,295 ,067 ,361 4,384 ,000 ,682 1,467 KNCT ,183 ,050 ,259 3,634 ,000 ,906 1,104 a. Dependent Variable: PTDV
b) Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào bảng 2.12 ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị sig. rất nhỏ cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001).
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các
biến độc lập trong mơ hình đều <10 (1,104-1,538) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
Như vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
c) Giải thích phương trình
Từ bảng phân tích hồi quy (Bảng 2.12), ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Phát triển dịch vụ bảo lãnh và 5 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
PTDVBL=0,659 + 0,214TQT+ 0,165NLNH + 0,361CLDV + 0,259KNCT
Trong đó:
PTDVBL : Phát triển dịch vụ bảo lãnh
TQT: Nhận thức tầm quan trọng của dịch vụ bảo lãnh NLNH: Năng lực Ngân hàng
CLDV : Chất lượng dịch vụ KNCT : Khả năng chi trả của DN
Từ các hệ số β chuẩn hóa, có kết quả như sau: các nhân tố TQT, NLNH, CLDV, KNCT đều có mối quan hệ tuyến tính với PTDVBL với Sig t < 0.05. Tuy nhiên, nhân tố UTNH với Sig t = 0.25 > 0.05 lại khơng có mối quan hệ tuyến tính với PTDVBL. Do vậy thành phần UTNH không đạt ý nghĩa trong việc thống kê của mơ hình này.
Tất cả 4 nhân tố còn lại của thang đo Phát triển dịch vụ bảo lãnh đều thực sự ảnh hưởng đến Phát triển dịch vụ bảo lãnh và 4 nhân tố này đều ảnh hưởng dương đến Phát triển dịch vụ bảo lãnh (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về tầm quan trọng của dịch vụ bảo lãnh, về năng lực ngân hàng, về chất lượng dịch vụ và khả năng chi trả của khách hàng tăng thì xu hướng phát triển dịch vụ bảo lãnh của Sacombank – khu vực TPHCM cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là không đổi).
Bảng 2.13: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Nhân tố Kết quả
H1
Khi khách hàng nhận thức tầm quan trọng của DVBLNH càng cao thì nhu cầu sử dụng của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Chấp nhận
H2
Khi khách hàng đánh giá cao khả năng và năng lực của Ngân hàng bảo lãnh thì nhu cầu sử dụng cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Chấp nhận
H3
Khi khách hàng đánh giá uy tín Sacombank – Khu vực TPHCM cao thì xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Không chấp nhận
H4
Khi khách hàng cảm nhận chất lượng DVBLNH cao thì nhu cầu sử dụng của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Chấp nhận
H5
Khi khách hàng có khả năng chi trả cao cho DVBLNH thì nhu cầu sử dụng của họ cao và xu hướng phát triển DVBLNH càng cao.
Chấp nhận
H2,
ố phát triển dịch vụ bảo lãnh tại Sacombank – khu vực TPHCM. Như vậy, Sacombank – khu vực TPHCM và cơ quan quản lý phải nỗ lực cải tiến những nhân tố TQT, NLNH, CLDV, KNCT để phát triển dịch vụ bảo lãnh.
Kết quả khảo sát và việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ bảo lãnh là cơ sở để tác giả đề xuất giải pháp phát triển dịch vụ bảo lãnh trong chương 3.