hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế của BIDV Đồng Nai thì cần dựa trên 07 nhân tố gồm Yếu tố cá nhân, sự trải nghiệm, sự hữu hình, sự thuận tiện, phong cách phục vụ, giá cả và sự tín nhiệm.
Dữ liệu dùng để thực hiện nghiên cứu ñánh giá sự hài lòng sẽ dựa vào bảng
khảo sát khách hàng trực tiếp sử dụng dịch vụ thu hộ thuế. Dựa vào kết quả bảng khảo sát, tác giả tiến hành phân tích định lượng 05 nhân tố gồm sự hữu hình, sự
thuận tiện, phong cách phục vụ, giá cả và sự tín nhiệm nhằm ñánh giá sự hài lòng của khách hàng; bên cạnh đó do yếu tố cá nhân và sự trải nghiệm là 02 nhân tố
thuộc về cá nhân của mỗi khách hàng nên sẽ ñược ñánh giá dựa vào phương pháp
thống kê mơ tả để làm rõ hơn về kết quả định lượng.
Các giả thiết đánh giá sự hài lịng của khách hàng ñối với dịch vụ thu hộ thuế
qua BIDV Đồng Nai dựa vào mơ hình nghiên cứu định lượng gồm 05 nhân tố: H1: Nhân tố Sự hữu hình có quan hệ tỷ lệ thuận với Sự hài lòng của của khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai.
H2: Nhân tố Sự thuận tiện có quan hệ tỷ lệ thuận với Sự hài lòng của của khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuếqua BIDV Đồng Nai.
H3: Nhân tố Phong cách phục vụ có quan hệ tỷ lệ thuận với Sự hài lịng của của khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai.
H4: Nhân tố Giá cả có quan hệ tỷ lệ thuận với Sự hài lịng của của khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai.
H5: Nhân tố Sự tín nhiệm có quan hệ tỷ lệ thuận với Sự hài lòng của của khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai.
* Thiết kế thang đo:
Thơng qua việc trao ñổi trực tiếp với 05 cán bộ BIDV Đồng Nai và ñồng thời
phỏng vấn sơ bộ 10 khách hàng khi ñã từng nộp thuế ở BIDV Đồng Nai (Phụ lục 9 – Danh sách ) về những vấn đề có liên quan khi khách hàng nộp thuế ở NHTM mà mơ hình nghiên cứu ñã ñề ra như:
- Anh (chị) có ñánh giá như thế nào về chất lượng dịch vụ thu hộ thuế ở BIDV
- Anh (chị) cảm nhận ñáp ứng về yêu cầu ñối với dịch vụ thu hộ thuế của BIDV
Đồng Nai như thế nào?
- Anh (chị) có hài lịng với dịch vụ thu hộ thuế mà BIDV cung cấp khơng? - Anh (chị) có nhận xét gì về mơ hình nghiên cứu mà đề tài ñưa ra?
- Anh (chị) nhận thấy các thang ño của đề tài có hợp lý ?
Từ những trao ñổi này tác giả ñã rút ra nội dung thang ño của 5 nhân tố bao
gồm 23 biến quan sát trong phụ lục 1 - Bảng khảo sát. Tuy nhiên, do tác giả có trao
đổi thêm với một số ñồng nghiệp nên ñã tiến hành hiệu chỉnh thang ño: Vẫn giữ
nguyên 23 biến quan sát, nhưng trong đó có sự thay đổi vị trí của biến “Nhân viên Ngân hàng ăn mặc lịch thiệp” từ nhân tố Sự hữu hình sang nhân tố Phong cách
phục vụ do biến quan sát “Nhân viên Ngân hàng ăn mặc lịch thiệp” đặt trong thành phần Phương tiện hưũ hình là khơng phù hợp. Như vậy sau khi điều chỉnh thì nhân tố Sự hữu hình từ 5 biến giảm cịn 4 biến; nhân tố Sự thuận tiện giữ nguyên 4 biến; nhân tố Phong cách phục vụ từ 7 biến tăng lên thành 8 biến; nhân tố Giá cả giữ nguyên 3 biến và nhân tố Sự tín nhiệm vẫn giữ nguyên 4 biến như trong phụ lục 2 - Bảng khảo sát. Đây được xem như là thang đo chính thức của đề tài nghiên cứu về sự hài lịng của khách hàng ñối với dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai
* Thiết kế bảng khảo sát và mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu chính thức trong bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu ñịnh lượng sau khi ñã hiệu chỉnh thang ño. Nghiên cứu này ñược tiến hành
nhằm kiểm ñịnh lại các thang ño mà mơ hình nghiên cứu ñã đề ra thơng qua bảng khảo sát thăm dò ý kiến khách hàng.
Bảng câu hỏi ñược thiết kế gồm các phần sau:
- Phần 1: Thơng tin cá nhân liên quan đến khách hàng nộp thuế như về trình độ, loại thuế thường nộp, mong đợi gì từ dịch vụ thu hộ thuế của BIDV Đồng Nai ...
- Phần 2: Khảo sát sự hài lòng khi khách hàng sử dụng dịch vụ thu hộ thuế qua BIDV Đồng Nai
Theo nghiên cứu Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) thì số
mẫu tối thiểu để phục vụ cho việc nghiên cứu này ñược áp dụng theo tiêu chuẩn
5:1, ñây là cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng. Vì thế với mơ hình nghiên cứu của đề tài gồm 5 nhân tố với 23 biến quan sát nên số mẫu nghiên cứu tối thiểu phải là 115 mẫu.
Việc thu thập mẫu nghiên cứu chủ yếu là thông qua bảng khảo sát thăm dò ý kiến khách hàng nộp thuế tại chi nhánh BIDV Đồng Nai và các phòng giao dịch
trực thuộc theo tỷ lệ 1:5 với tổng số phiếu phát ra là 300 phiếu, trong đó BIDV Đồng Nai là 50 phiếu và các phòng giao dịch là 250 phiếu. Việc thực hiện bằng
cách phát trực tiếp và nhận phiếu về qua ñường bưu ñiện.
Sau đó, bảng câu hỏi thu thập được sàng lọc và kiểm tra tính hợp lệ cũng như
phù hợp với tiêu chuẩn phạm vi nghiên cứu thì số lượng bảng câu hỏi cịn lại được
đưa vào xử lý là 220 bảng, trong đó khơng có ý kiến đóng góp khác. Số lượng bảng
câu hỏi cịn lại hồn tồn phù hợp với mẫu xác định trong thiết kế nghiên cứu. Dữ liệu được mã hóa, làm sạch và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 16.0.
Các phương pháp dùng thực hiện phân tích định lượng:
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng chương trình SPSS 16.0 để làm sạch dữ liệu. Thơng qua phần mềm SPSS tác giả sẽ tiến hành phân tích các bước sau:
- Thống kê mơ tả: nhằm giúp thấy được cái nhìn tổng quát về khách hàng nộp
thuế. Đây là thống kê liên quan ñến yếu tố cá nhân và sự trải nghiệm của khách
hàng nộp thuế.
- Cronback Anpha: ñây là phương pháp dùng ñể phân tích loại bỏ các biến
khơng phù hợp với mơ hình nghiên cứu dựa trên hệ số Cronback Anpha, yêu cầu từ 0,7 ñến 0,8 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); đồng thời yêu cầu hệ số tương quan giữa các biến phải lớn hơn 0,3.
- Phân tích khám phá nhân tố EFA: ñây là phương pháp phân tích nhằm xác định các biến cần thiết cho vấn ñề nghiên cứu, yêu cầu trị số KMO (Kaiser – Meyer
- Phân tích tương quan: đây là phương pháp nhằm lượng hố mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ giữa hai nhân tố của mơ hình thơng qua hệ số tương quan Pearson. Lưu ý là trong phân tích tương quan khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Phân tích tương quan hồi qui tuyến tính: nhằm đưa ra phương trình hồi qui ñể thấy ñược mức ñộ ñóng góp của các nhân tố đối với mơ hình nghiên cứu.
- Phân tích ANOVA các biến định tính: nhằm đánh giá các yếu tố cá nhân, sự trải nghiệm có sự khác biệt như thế nào có thể ảnh hưởng đến việc quyết ñịnh sử
dụng dịch vụ thu hộ thuế qua NH.
3.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Những số liệu thống kê về giới tính, trình độ, lọai thuế, mong ñợi và nơi nộp
thuế của khách hàng nộp thuế ñược thể hiện trong Phụ lục 3 :
Về giới tính: có 106 nam và 114 nữ chiếm tỉ lệ tương ứng là 48.2% và
51,8% t r o n g 220 người hồi ñáp hợp lệ.
Về trình ñộ: tỷ lệ ñối tượng khảo sát có trình độ học vấn đại học chiếm ña số
(55.0%) tương ứng với 121 người, sau ñại học có 43 người (chiếm 19.5%), dưới ñại học là 56 người chiếm 25.5% t r o n g 220 người hồi ñáp hợp lệ.
Về loại thuế nộp: Có 55 n gư ời nộp thuế Hải quan (25.0%), 165 người nộp các loại thuế nội ñịa chiếm 75.0%, t r o n g 220 người hồi ñáp hợp lệ.
Về mong ñợi nhất khi sử dụng dịch vụ thu hộ: người sử dụng dịch vụ thu hộ
thuế qua BIDV Đồng Nai mong ñợi nhất là thời gian thực hiện giao dịch (23.2%),
tiếp ñến lần lượt là mong muốn về thủ tục đơn giản (chiếm 19.5%), phí sử dụng
dịch vụ thu hộ thuế (chiếm 18.2%), mạng lưới phòng giao dịch rộng (chiếm 16.4%), cơ sở vật chất phục vụ cho dịch vụ thu hộ thuế (chiếm 13.2%) và cuối cùng là phong cách phục vụ (chiếm 9.5%).
Về nơi nộp thuế: cho thấy khách hàng nộp thuế thường nộp nhất là qua các
NHTM khác (38,6%), sau đó mới là KBNN Đồng Nai chiếm 32,3% và cuối cùng là BIDV Đồng Nai chiếm 29,1%; riêng nộp thuế ở các cơ quan thu lại khơng có khách hàng nộp.
3.3. Phân tích thang đo
Để xem thang đo có phù hợp với nghiên cứu thì cần phải tiến hành phân tích
thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng và thang đo của sự hài lịng .
3.3.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng
Để phân tích thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng thì cần phải sử dụng
phương pháp phân tích nhân tố EFA của từng nhân tố xem các biến trong từng nhân tố có hội tụ khơng, tuy nhiên trước khi thực hiện phân tích nhân tố EFA thì cần phải kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha xem có hợp để thực hiện phân tích EFA xét ñộ tin cậy Cronbach’s Alpha
* Độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Các thang ño n h â n tố Phương tiện hữu hình, Sự thuận tiện, Phong cách phục
vụ, Giá cả, Sự tín nhiệm đều có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha lớn hơn 0.7 nên ñạt mức yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến ño lường nhân
tố này ñều ñạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến quan sát của các nhân tố
này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. (Phụ lục 4)
* Phân tích nhân tố EFA
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng ñến sự hài lòng gồm 5 nhân tố với 23 biến
quan sát ñạt ñộ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Qua 2 lần phân tích nhân tố theo Phục lục 5 có thể nhóm các biến đạt u cầu
với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành năm nhân tố. Các nhân tố này ñược gom lại và ñặt tên cụ thể như sau:
Nhân tố Phong cách phục vụ: gồm 7 biến quan sát (PV1, PV2, PV3, PV4,
PV5, PV6, PV8) ñược nhóm lại bằng lệnh trung bình và được ký hiệu là PV.
Nhân tố Phương tiện hữu hình: gồm 4 biến quan sát (HH1, HH2, HH3, HH4)
được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt ký hiệu là HH.
Nhân tố Sự thuận tiện: gồm 4 biến quan sát (TT1, TT2, TT3, TT4) được nhóm
Nhân tố Sự tín nhiệm: gồm 3 biến quan sát (TN1, TN2, TN3, TN4) được nhóm
lại bằng lệnh trung bình và được ký hiệu là TN.
Nhân tố Giá cả: gồm 3 biến quan sát (GC1, GC2, GC3) được nhóm lại bằng
lệnh trung bình và được ký hiệu là GC.
3.3.2. Thang ño sự hài lòng
* Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của nhân tố phụ thuộc
Thang ño n h â n tố hài lịng có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.716 ñạt yêu
cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến ño lường nhân tố này ñều ñạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến quan sát của nhân tố này được đưa
vào phân tích nhân tố khám phá EFA. (Phụ lục 5)
* Phân tích nhân tố EFA của nhân tố phụ thuộc
Theo Phụ lục 5: Thang ño sự h à i l ò n g gồm 3 biến quan sát, sau khi ñạt ñộ
tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng để phân tích nhân tố
khám phá. Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm ñịnh KMO và Bartlett's với sig = 0.000 cho thấy ñiều kiện cần ñể áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải
có tương quan với nhau ñạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.667> 0.5 cho thấy điều
kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt u cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.920, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 64.006% ( > 50%) ñạt yêu cầu. (Phụ lục 5); Các hệ số tải nhân tố của các biến ñều lớn hớn 0.5 nên ñạt yêu cầu
Bảng 3.1: Bảng ma trận nhân tố của Sự hài lòng Component Matrixa Component 1 HL1 .835 HL2 .797 HL3 .766
tụ, hay các biến quan sát ñại diện ñược cho các khái niệm cần ño. Lệnh
Transform/Compute Variable ñược sử dụng ñể nhóm ba biến HL1, HL2, HL3
thành biến hài lòng ký hiệu là HL.
3.3.3. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được 5 nhân tố ảnh hưởng ñến sự hài lịng
giống như mơ hình lý thuyết ban ñầu. Việc loại biến là PV7 vẫn khơng làm thay đổi tính chất của nhân tố phong cách phục vụ. Vì vậy, mơ hình lý thuyết ban ñầu và các giả thuyết ñặt ra ñược giữ nguyên.
3.4. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính 3.4.1. Xác ñịnh biến ñộc lập, biến phụ thuộc 3.4.1. Xác ñịnh biến ñộc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng ñến sự hài lòng là:
HL = β0 + β1*PV + β2*HH + β3*TT + β4*TN + β5*GC
Các biến ñộc lập (Xi): (PV) nhân tố Phong các phục vụ, (HH) nhân tố Phương tiện hữu hình, (TT) nhân tố Sự thuận tiện, (TN) nhân tố Sự tín nhiệm, (GC) nhân tố Giá cả
Biến phụ thuộc (Y): (HL) sự hài lòng của khách hàng. βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…5)
3.4.2. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến ñộc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến ñộc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma
trận hệ số tương quan là phù hợp ñể xem xét mối tương quan này. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Dựa vào bảng Correlations (Ma trận hệ số tương quan Pearson) có thể thấy hệ số tương quan giữa nhân tố hài lòng (HL) với 5 biến ñộc lập cao, trong ñó
mối tương quan giữa sự hài lòng và phương tiện hữu hình thì thấp nhất là 0.464 (Phụ lục 6 – Ma trận Hệ số tương quan Pearson). Sơ bộ có thể kết luận năm biến
Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm ñịnh ña cộng tuyến cần ñược tiến hành trong các bước tiếp theo ñể xác ñịnh xem các biến ñộc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
3.4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để phân tích hồi quy bội. Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng
Coefficientsa, các giá trị Sig. tương ứng với các nhân tố PV, HH, TT, TN, GC ñều nhỏ hơn 0.05.
Thông qua ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy các nhân tố sự hài lịng có mối liên hệ với các nhân tố ñộc lập và đều có ý nghĩa thống kê. Từ đây có thể khẳng ñịnh các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. (Phụ lục 6 -
Correlations)
3.4.4. Đánh giá ñộ phù hợp, kiểm ñịnh ñộ phù hợp của mơ hình và hiện tượng ña cộng tuyến tượng ña cộng tuyến
Qua Phụ lục 6 cho thấy:
Hệ số R2 (R square) = 0.537. Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính
bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ñến mức 53.70%.
Kết quả kiểm ñịnh trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng
phân tích phương sai ANOVA cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây
dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Đo lường ña cộng tuyến ñược thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại