NHANVIEN CAMKET BOITHUONG SANPHAM TINCAY PHUONGTIEN SUHAILONG NHANVIEN Pearson Correlation 1 0,553 0,35 0,604 0,283 0,352 0,624 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 CAMKET Pearson Correlation 0,553 1 0,379 0,560 0,334 0,380 0,631 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 BOITHUONG Pearson Correlation 0,356 0,379 1 0,509 0,417 0,394 0,571 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 SANPHAM Pearson Correlation 0,604 0,560 0,509 1 0,310 0,523 0,691 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 TINCAY Pearson Correlation 0,283 0,334 0,417 0,310 1 0,273 0,472 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 PHUONGTIEN Pearson Correlation 0,352 0,380 0,394 0,523 0,273 1 0,474 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158 SUHAILONG Pearson Correlation 0,624 0,631 0,571 0,691 0,472 0,474 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 158 158 158 158 158 158 158
Dựa vào ma trận tương quan Pearson giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với phụ thuộc, ta thấy có sự tương quan giữa các biến này với mức sig < 0,05 (chấp nhận được). Cụ thể, biến phụ thuộc sự hài lịng có mối tương quan mạnh với các biến độc lập (cao nhất là 0,691 và thấp nhất là 0,472). Tuy nhiên, giữa các biến độc lập có cũng có tương quan với nhau, do đó kiểm định có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến (kiểm định bằng hệ số phóng đại phương sai - VIF) sẽ được thực hiện nhằm xem xét liệu có hay khơng sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến độc lập. Kết quả chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 8.4.
4.4.2 Mơ hình hồi quy bội
4.4.2.1 Xây dựng mơ hình hồi quy bội
Phân tích hồi quy bội được thực hiện nhằm xem xét sự tác động của các biến độc lập: (1) Sản phẩm bảo hiểm; (2) Giải quyết bồi thường; (3) Tin cậy, (4) Phương tiện hữu hình; (5) Nhân viên; (6) Cam kết, có ảnh hưởng như thế nào đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại các công ty bảo hiểm tại Việt Nam. Phương trình hồi quy bội được xây dựng dựa trên kết quả phân tích ma trận tương quan Pearson được trình bày trong phần 4.4.1.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện như sau:
SUHAILONG = β0 + β1×SANPHAM + β2×BOITHUONG + β3×PHUONGTIEN + β4×TINCAY + β5×NHANVIEN + β6×CAMKET
Trong đó: β0: Hằng số (constant)
βk (k = 1,6): Hệ số hồi quy riêng của từng biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
4.4.2.2 Kết quả phân tích hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết
Phương pháp Enter được sử dụng nhằm xây dựng mơ hình hồi quy bội. Chi tiết được trình bày trong phụ lục 8.1:
Bảng 4.7: Đánh giá về độ phù hợp của mơ hình
Model R R2 Adjust R2 Std. Error of the
Estimate
Durbin - Watson
1 0,815 0,664 0,651 0,40993 1,828
Bảng 4.8: Kiểm định mực độ phù hợp của mơ hình
Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig
Regression 50,176 6 8,363 49,766 0,000
Residual 25,374 151 0,168
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy bội
Mơ hình 1 Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số
điều chỉnh t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
CONSTANT 0,298 0,184 1,621 0,107 0,566 1,768 NHANVIEN 0,17 0,051 0,210 3,342 0,001 0,588 1,700 CAMKET 0,181 0,051 0,218 3,544 0,001 0,651 1,535 BOITHUONG 0,139 0,044 0,187 3,200 0,002 0,449 2,225 SANPHAM 0,208 0,055 0,266 3,779 0,000 0,782 1,278 TINCAY 0,15 0,049 0,163 3,064 0,003 0,693 1,443 PHUONGTIEN 0,041 0,039 0,060 1,051 0,295 0,566 1,768
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0,651 cho biết mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế. Chi tiết trình bày trong phần phụ lục 8.2.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định thống kê F với mức ý nghĩa sig = 0,000 từ bảng phân tích ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp. Ngoài ra, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết các trọng số hồi quy bằng nhau và đều bằng 0 (ngoại trừ hằng số).
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép. Nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến khơng xảy ra.
Phương trình hồi quy bội
Với mức sig = 0,295 > 0,05 của biến độc lập PHUONGTIEN, cho thấy biến này khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Với tập dữ liệu thu được thì chưa đủ cơ sở để khẳng định liệu biến PHUONGTIEN có ảnh hưởng hay khơng đến SUHAILONG.
Các biến độc lập NHANVIEN, CAMKET, BOITHUONG, SANPHAM, TINCAY đều có mức sig < 0,05 nên cả năm nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tất cả các hệ số β của 5 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến SUHAILONG. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mơ hình đề nghị của tác giả.
Với dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, thì phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam là:
SUHAILONG = 0,266×SANPHAM + 0,187×BOITHUONG + 0,060
PHUONGTIEN + 0,163×TINCAY + 0,210×NHANVIEN + 0,218×CAMKET
Trong 5 nhân tố trên, căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa của từng nhân tố trong phương trình thì nhân tố SANPHAM có ảnh hưởng mạnh nhất đến SUHAILONG (0,266). Tiếp theo là các nhân tố CAMKET (0,218), NHANVIEN (0,210), BOITHUONG (0,187) và TINCAY (0,163).
Kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.10: Tóm tắt kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Tên giả thuyết Diễn giải Sig Kết quả
H1 Nhân tố sản phẩm bảo hiểm có mối quan hệ
dương với sự hài lòng của các khách hàng 0,000 Chấp nhận
H2 Nhân tố giải quyết bồi thường có mối quan hệ
dương với sự hài lòng của các khách hàng 0,002 Chấp nhận
H3 Nhân tố phương tiện hữu hình có mối quan hệ
dương với sự hài lòng của các khách hàng 0,295
Chưa đủ cơ sở
H4 Nhân tố tin cậy có mối quan hệ dương với sự
hài lòng của các khác hàng 0,003 Chấp nhận
H5 Nhân tố nhân viên có mối quan hệ dương với sự
hài lòng của các khách hàng 0,001 Chấp nhận
H6 Nhân tố cam kết có mối quan hệ dương với sự
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,266; có thể chấp nhận giả thuyết H1: Nhân tố sản phẩm bảo hiểm có mối quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng. Điều này thể hiện thực tiễn của thị trường bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển. Đó là việc các khách hàng đều quan tâm xem liệu mức phí bảo hiểm có phù hợp hay khơng với các điều kiện bảo hiểm mà công ty bảo hiểm cung cấp hoặc các điều kiện mà công ty bảo hiểm cung cấp có đa dạng hay khơng. Tất nhiên, mức phí bảo hiểm cịn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như loại hàng hóa, giá trị của đơn bảo hiểm, khách hàng thân quen…Do đó việc đưa ra mức phí phù hợp nhưng vẫn đảm bảo việc đánh giá rủi ro một cách chính xác là một yếu tố trọng tâm mà các công ty bảo hiểm cần chú tâm.
Với mức sig = 0,002 và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,187; có thể chấp nhận giả thuyết H2: Nhân tố giải quyết bồi thường có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng. Việc đánh giá quy trình giải quyết tổn thất bồi thường là một quy trình tương đối phức tạp và có sự tham gia của nhiều bên (lấy ví dụ như việc đánh giá tổn thất đối với hàng xuất khẩu cần phải nhờ công ty giám định bên nước ngoài, hay việc chi trả bồi thường đơi khi phụ thuộc vào việc địi tiền bảo hiểm của bên thứ ba hoặc công ty tái bảo hiểm). Do đó, cũng cần có những nghiên cứu chuyên sâu hơn trong việc đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển dựa trên quy trình giải quyết bồi thường của các công ty bảo hiểm.
Với mức sig = 0,295 (lớn hơn 0,05) và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,060; dựa vào dữ liệu thu thập được thì chưa đủ cơ sở để chấp nhận giả thuyết H3: Nhân tố phương tiện hữu hình có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng. Điều này có thể phù hợp với đặc trưng của các khách hàng doanh nghiệp, họ chỉ quan tâm đến hiệu quả chứ không quan tâm nhiều đến vẻ bên ngồi của cơng ty hoặc các phương tiện tham gia vào quá trình cung cấp dịch vụ.
Với mức sig = 0,003 và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,163; có thể chấp nhận giả thuyết H4: Nhân tố tin cậy có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khác hàng. Nhân tố tin cậy cũng là một nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách
hàng. Nhân tố tin cậy thể hiện khả năng thực hiện đúng dịch vụ của cơng ty bảo hiểm trong đó bao gồm việc khơng để xảy ra sai sót nào trong cung cấp dịch vụ, hay hợp đồng phải được thể hiện bằng các ngơn từ chính xác cũng như chứng tỏ sự quan tâm của mình khi khách hàng gặp vấn đề.
Với mức sig = 0,001 và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,210; có thể chấp nhận giả thuyết H5: Nhân tố nhân viên có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng. Rõ ràng, giống như các loại hình dịch vụ khác, sự đóng góp của yếu tố con người đóng một vai trị rất quan trọng. Nhân tố này thể hiện thái độ của nhân viên trong việc thực hiện dịch vụ cho khách hàng như sẵn sàng giúp đỡ khách hàng, tư vấn cho khách hàng…Đôi khi một số khách hàng mua bảo hiểm chủ yếu dựa vào các điều khoản của L/C và họ có thể khơng rành phạm vi bảo hiểm hoặc mua bảo hiểm vì quyền lợi của chính mình nhưng khơng hiểu rành rẽ các rủi ro và phạm vi bảo hiểm. Do đó, vai trị của nhân viên trong việc tư vấn, giúp đỡ khách hàng…sẽ giúp họ thỏa mãn hơn với dịch vụ mà công ty bảo hiểm cung cấp.
Với mức sig = 0,001 và hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,218; có thể chấp nhận giả thuyết H6: Nhân tố cam kết có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng. Điều này thể hiện những cam kết trong việc thực hiện tốt dịch vụ, giải quyết nhanh gọn các thắc mắc của khách hàng, đảm bảo thơng tin bí mật hàng hóa của họ và xây dựng một mạng lưới các nhà tái bảo hiểm uy tín đóng vai trị quan trọng trong việc tạo nên sự hài lịng của các khách hàng. Ngồi ra, việc công bố các thông tin là một yếu tố quan trọng tạo niềm tin cho khách hàng, do đó làm gia tăng mức độ hài lòng của các khách hàng. Một số khách hàng lớn hoặc đơn bảo hiểm lớn thường khách hàng cũng cần phải biết thông tin của nhà tái bảo hiểm và tỷ lệ tái bảo hiểm là bao nhiêu.
4.4.2.3 Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy bội
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ
0 và khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính được chấp nhận. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 9.1.
Giả định về phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa giá trị tuyệt đối của phần dư và các biến SANPHAM, BOITHUONG, TINCAY, NHANVIEN, CAMKET cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết (H0: Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0), nghĩa là phương sai của sai số không thay đối (các mức sig ý nghĩa giữa giá trị tuyệt đối của phần dư đối với các biến trên lần lượt là 0,067; 0,213; 0,442; 0,976; 0,657. Tất cả đều lớn hơn mức 0,05). Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 9.2.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối phần dư chuẩn hóa xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0,98 - xấp xỉ bằng 1). Như vậy, có thể kết luận giả thuyết phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 9.3.
Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan của các phần dư)
Kiểm định Durbin Watson được thực hiện nhằm kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Với kích thước mẫu N= 158 và 6 biến độc lập k = 6, tra bảng Dubin-Watson cho giá trị dL = 1,637 và dU = 1,817 với mức ý nghĩa 5%. Giá trị d = 1,828 (phụ lục 8.2) nằm trong vùng chấp nhận [dU, 4-dU] tức là [1,817:2,183], nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói các khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.4.2.4 Kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình
Phương pháp t-test được sử dụng để kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình tổng thể về sự hài lịng giữa 2 nhóm (đối với loại hình kinh doanh và hình thức sỡ hữu).
Đối với loại hình kinh doanh: kiểm định cho 2 nhóm, 1 nhóm là các cơng ty giao nhận và logistics, 1 nhóm là các cơng ty kinh doanh hàng hóa xuất nhập khẩu và sản xuất với độ tin cậy là 95%
Bảng 4.11: Kết quả t-test cho 2 nhóm có loại hình kinh doanh khác nhau
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
SUHAILONG Giao nhan/Logistics
KinhDoanhXNK/Sanxuat 80 78 3,4000 3,1880 0,71630 0,65705 0,08008 0,07440
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality
F Sig t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Diference SUHAILONG Equal variances assumed 0,167 0,683 1,937 156 0,055 0,21197 0,10943 Equal variances not assumed 1,939 155,427 0,054 0,21197 0,10931
Với giá trị sig = 0,683 > 0,05 trong kiểm định Levene, có nghĩa là chúng ta chấp nhận giả định phương sai của 2 mẫu bằng nhau.
Giá trị sig = 0,055 > 0,05 trong kiểm định sự khác nhau giữa 2 trung bình của đám đơng cho thấy chưa đủ cơ sở để khẳng định có sự khác nhau giữa 2 trung bình của đám đơng. Hay nói cách khách, với dữ liệu mẫu thu thập được, chưa đủ cơ sở để có thể khẳng định có sự khác nhau về sự hài lịng giữa 2 nhóm khách hàng là các công ty giao nhận/Logistics và các công ty kinh doanh hàng hóa xuất nhập khẩu/Sản xuất. Như vậy, chưa có đủ cơ sở để chấp nhận giả thuyết H7 với dữ liệu mẫu thu thập được. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 10.1.
Đối với hình thức sở hữu: kiểm định cho 2 nhóm, 1 nhóm là các cơng ty Việt Nam và 1 nhóm là các cơng ty có yếu tố nước ngồi với độ tin cậy là 95%
Bảng 4.12: Kết quả t-test cho 2 nhóm có hình thức sở hữu khác nhau
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
SUHAILONG Doanh nghiep Viet Nam
Doanh nghiep nuoc ngoai
87 71 3,3985 3,1690 0,65659 0,72127 0,07039 0,08560
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality
F Sig t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Diference SUHAILONG Equal variances assumed 1,918 0,168 2,090 156 0,038 0,22945 0,10977 Equal variances not assumed 2,070 143,335 0,040 0,22945 0,11083
Với giá trị sig = 0,168 > 0,05 trong kiểm định Levene, có nghĩa là chúng ta chấp nhận giả định phương sai của 2 mẫu bằng nhau.
Giá trị sig = 0,038 < 0,05 trong kiểm định sự khác nhau giữa 2 trung bình của đám đơng cho thấy có sự khác biệt trong trung bình của hai đám đơng. Hay nói cách khách, với dữ liệu mẫu thu thập được, có sự khác nhau về sự hài lòng giữa các