Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 DC3 0,841 DU4 0,812 DB3 0,797 DC2 0,781 DB2 0,746 DU3 0,727 DU2 0,768 DC4 0,714 DB4 0,703 DU1 0,683 DB1 0,433 0,636 BT2 0,858 BT1 0,816 BT3 0,809 BT4 0,690 SP2 0,792 SP1 0,782 SP3 0,741 SP4 0,654 TC2 0,819 TC3 0,760 TC4 0,665 TC1 0,658 PT2 0,855 PT3 0,833 Eigenvalues 9,769 2,682 1,944 1,633 1,344 1,039 Cumulative 39,078 49,805 57,580 64,114 69,490 73,645 Crobach alpha 0,927 0,855 0,880 0,898 0,771 0,887
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố từ 25 biến quan sát với tổng phương sai trích là 73,645% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Kết quả chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 7.2.
Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 25 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Tuy nhiên, như trường hợp phân tích nhân tố khám phá lần 1, biến quan sát DB1 có chênh lệch ở hệ số tải là 0,203 (không đạt yêu cầu). Tuy nhiên xét về mặt nội dung, biến này diễn tả việc đảm bảo bí mật thơng tin về hàng hóa được bảo hiểm, là một nội dung quan trọng mà các công ty bảo hiểm cần cam kết. Do đó tác giả quyết định giữ biến này cho các phân tích tiếp theo và tạm dừng việc phân tích EFA tại đây.
Tiếp theo tác giả thực hiện phân tích cronbach alpha cho thang đo các nhân tố đã được gom nhóm dựa theo phân tích EFA. Kết quả là cronbach alpha của thang đo các nhân tố này đều đạt yêu cầu.
4.3.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo nhân tố sự hài lòng lòng
Thang đo sự hài lòng bao gồm ba biến quan sát (SHL1, SHL2, SHL3). Sau khi kiểm tra bằng hệ số cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện cho ba biến này nhằm đánh giá mức độ hội tụ của thang đo này.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett với mức sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,709 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Như vậy các tiêu chí trong kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích thang đo nhân tố này đều được đảm bảo.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA cho thang đo sự hài lịng Nhân tố 1 SHL3 SHL2 SHL1 0,877 0,868 0,827
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal Components Analysis và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với tổng phương sai trích là 73,528% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%). Kết quả chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 7.3.
4.3.3 Kết quả điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, có thể kết luận một số điểm sau:
Thứ nhất, các nhân tố tạo nên tính cốt lõi của dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển (bao gồm sản phẩm bảo hiểm, giải quyết bồi thường và tin cậy) đều khơng thay đổi so với mơ hình ban đầu đề nghị.
Thứ hai, có sự di chuyển các biến quan sát trong ba nhân tố là đáp ứng, đồng cảm, đảm bảo thành hai nhân tố mới:
- Nhân tố thứ nhất thể hiện sự đóng góp của yếu tố con người vào dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam. Nhân tố này thể hiện trên các phương diện: (1) Nhân viên cơng ty bảo hiểm lấy lợi ích của khách hàng làm điều tâm niệm của họ; (2) Nhân viên công ty bảo hiểm không bao giờ quá bận đến nỗi không phục vụ khách hàng; (3) Nhân viên của cơng ty bảo hiểm có đủ hiểu biết về bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển để tư vấn cho khách hàng; (4) Nhân viên công ty bảo hiểm luôn đặc biệt chú ý đến khách hàng; (5) Cách cư xử của nhân viên công ty bảo hiểm gây niềm tin cho khách hàng; (6) Nhân viên công ty bảo hiểm luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát DC3, DU4, DB3, DC2, DB2, DU3. Nhân tố này được đặt tên là NHANVIEN (nhân viên).
- Nhân tố thứ hai thể hiện sự cam kết của công ty bảo hiểm đối với khách hàng và được thể hiện trên các phương diện: (1) Nhanh chóng hồi đáp các thắc mắc của khách hàng; (2) Hiểu rõ những nhu cầu của khách hàng; (3) Có nguồn tài chính vững mạnh và mạng lưới các nhà tái bảo hiểm uy tín; (4) Việc cấp đơn được thực hiện nhanh chóng khi có đầy đủ chứng từ và thơng tin về hàng hóa ; (5) Thơng tin hàng hóa được giữ bí mật. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát DU2, DC4, DB4, DU1, DB1. Nhân tố này được đặt tên là CAMKET (cam kết).
Việc hình thành các nhân tố mới từ các nhân tố ban đầu trong mơ hình đề nghị cũng rất thường xuyên xảy ra trong các nghiên cứu về sự hài lịng của khách hàng nói riêng hay các nghiên cứu xã hội nói chung và tùy thuộc vào loại hình dịch vụ cũng như thị trường nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Đối với nhân tố “nhân viên”, một số nghiên cứu cho rằng nhân tố này có ảnh hưởng đến sự hài lịng của các khách hàng. Nhân tố này được thể hiện trên phương diện sự tham gia của con người vào quá trình phân phối dịch vụ và có sự tác động đến sự hài lòng của các khách hàng. Sự tác động của nhân tố nhân viên đến sự hài lòng của các khách hàng được nhiều nhà nghiên cứu ủng hộ như Mill và Morirs (1986), Schneider và các cộng sự (1994) (Sureschandar và các cộng sự, 2001). Ngồi ra, nghiên cứu định tính cũng chứng minh có ý kiến của chuyên gia cho rằng, nhân tố nhân viên thực sự là một nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Đối với nhân tố cam kết, Sureschandar và các cộng sự (2001) cho rằng nhân tố này cũng là một nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các khách hàng. Nhân tố này thể hiện trên các phương diện như sự cam kết đối với xã hội, sự cam kết đối với các tổ chức khác, hình ảnh của cơng ty hay thiện chí trong việc cung cấp dịch vụ và giải quyết các vấn đề (Sureschandar và các cộng sự, 2001).
Dựa vào sự lập luận trên, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được tác giả điều chỉnh lại phục vụ cho việc phân tích hồi quy bội nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố trong phần tiếp theo:
Hình 4.4: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại:
H1: Sản phẩm bảo hiểm có mối quan hệ dương với sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H2: Giải quyết bồi thường có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H3: Nhân tố phương tiện hữu hình có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H4: Nhân tố tin cậy có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H5: Nhân tố nhân viên có mối quan hệ dương với sự hài lòng của các khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H6: Nhân tố cam kết có mối quan hệ dương với sự hài lịng của các khách hàng đối với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển tại Việt Nam.
H7: Có sự khác nhau về sự hài lòng giữa 2 nhóm khách hàng có loại hình kinh doanh khác nhau.
H8: Có sự khác nhau về sự hài lịng giữa 2 nhóm khách hàng có hình thức sở hữu khác nhau.
4.4 Phân tích hồi quy bội
4.4.1 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc
Trước khi tiến hành phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc, tác giả sẽ lấy giá trị trung bình của các nhóm biến quan sát của từng nhân tố dựa trên kết quả phân tích EFA đã trình bày ở mục 4.3. Trong SPSS 16.0, việc lấy các giá trị trung bình được tính bằng lệnh Mean trong mục Compute Variance. Bảng bên dưới trình bày các nhóm biến quan sát của từng nhân tố:
Bảng 4.5: Các nhân tố trong mơ hình hồi quy bội và các biến quan sát
Biến trong mơ hình hồi quy bội
Biến
quan sát Diễn giải
Biến độc lập “Sản phẩm bảo hiểm”. Kí hiệu: SANPHAM
SP1
Cơng ty bảo hiểm cung cấp các điều kiện bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển theo đúng thông lệ quốc tế
SP2
Công ty bảo hiểm cung cấp các điều kiện bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển rất đa dạng
SP3
Tỷ lệ phí bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển của công ty bảo hiểm rất cạnh tranh
SP4
Thời gian thanh tốn phí bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển mà công ty bảo hiểm áp dụng rất linh hoạt
Biến độc lập “Giải quyết bồi thường”. Kí hiệu: BOITHUONG
BT1 Công ty bảo hiểm luôn hướng dẫn khách hàng giải quyết bồi thường rất cụ thể và rõ ràng
BT2 Thủ tục giải quyết bồi thường của công ty bảo hiểm khơng gây phiền tối cho khách hàng
BT3 Việc đánh giá tổn thất hàng hóa của cơng ty bảo hiểm là hợp lý
BT4 Thời gian thanh tốn bồi thường của cơng ty bảo hiểm là hợp lý
Biến độc lập “Tin cậy”. Kí hiệu: TINCAY
TC1 Đơn bảo hiểm/Hợp đồng bao được thể hiện bằng các từ ngữ rõ ràng và xúc tích
TC2 Công ty bảo hiểm luôn thực hiện đúng các yêu cầu của đơn bảo hiểm/hợp đồng bao
TC3
Khi khách hàng gặp vấn đề, công ty bảo hiểm ln chứng tỏ sự quan tâm của mình trong việc giải quyết các vấn đề cho khách hàng
TC4
Công ty bảo hiểm khơng để xảy ra sai sót nào trong việc cung cấp các chứng từ liên quan đến dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu
Biến độc lập “Phương tiện hữu hình”. Kí hiệu biến: PHUONGTIEN
PT2 Các cơng ty bảo hiểm nằm ở vị trí thuận lợi cho giao dịch
PT3 Các tài liệu giới thiệu về dịch vụ, các thông tin trên website rất hữu dụng
Biến độc lập “Nhân viên”. Kí hiệu biến: NHANVIEN
DC3 Nhân viên công ty bảo hiểm ln lấy lợi ích chính đáng của khách hàng làm điều tâm niệm của họ
DU4 Nhân viên công ty bảo hiểm không bao giờ quá bận đến nỗi không phục vụ khách hàng
DB3
Nhân viên cơng ty bảo hiểm có đủ hiểu biết về bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển để tư vấn cho khách hàng
DC2 Nhân viên công ty bảo hiểm luôn đặc biệt chú ý đến khách hàng
DB2 Cách cư xử của nhân viên công ty bảo hiểm gây niềm tin cho khách hàng
DU3 Nhân viên công ty bảo hiểm luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng
Biến độc lập “Cam kết”. Kí hiệu biến: CAMKET
DU2
Cơng ty bảo hiểm ln nhanh chóng hồi đáp các thắc mắc của khách hàng
DC4 Công ty bảo hiểm hiểu rõ những nhu cầu của khách hàng
DB4 Công ty bảo hiểm có nguồn tài chính vững mạnh và mạng lưới các nhà tái bảo hiểm uy tín
DU1
Việc cấp đơn bảo hiểm hay thực hiện hợp đồng mở luôn được cơng ty bảo hiểm thực hiện nhanh chóng khi có đầy đủ thông tin và chứng từ
DB1 Các thơng tin về hàng hóa ln được cơng ty bảo hiểm giữ bí mật
Biến phụ thuộc “Sự hài lịng”. Kí hiệu biến: SUHAILONG
SHL1 Cảm thấy thoải mái và an tâm khi giao dịch với công ty bảo hiểm
SHL2 Dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển đáp ứng được kỳ vọng
SHL3 Nhìn chung, hài lịng với dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển
Bảng 4.6: Ma trận tương quan Pearson
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