3.5.1.Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo các yếu tố ảnh hường
Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị thang đo. Phương pháp phân tích nhân tố là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau. Theo Hair và ctg (1998) thì Factor loading (hệ số tải nhân tố) lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading lớn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, với nghiên cứu này các quan sát có Factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của thang đo.
Phương pháp trích hệ số sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Principal component analysis, phép quay Varimax, các biến có hệ số tải nhân số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Mơ hình được kiểm định thơng qua việc tính hệ số KMO and Bartlett's Test. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), giá trị KMO nằm giữa 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, ta tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 30 biến quan sát của 7 thành phần thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng NHĐT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax.
Qua kết quả phân tích EFA, hệ số KMO and Bartlett's Test của thang đo các yếu tố ảnh hưởng khá cao 0.892 và thõa mãn yêu cầu 0.5 ≤ KMO ≤ 1, với mức ý nghĩa 0 (sig=0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Mức eigenvalue là 1.013 > 1, ta có 7 nhân tố được rút ra từ 30 biến quan sát với tổng phương sai trích được là 74.466% thõa mãn mức yêu cầu là lớn hơn 50%. % nghĩa là khả năng sử dụng 7 nhân tố này để giải thích cho 30 biến quan sát là 74.466 %.
Bảng Rotated Component Matrix cho thấy tất cả các hệ số nhân tải (Factor loading) đều lớn hơn 0.5. Do đó khơng có biến quan sát nào bị loại.
Như vậy, kết quả phân tích EFA cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng NHĐT bao gồm 7 nhân tố độc lập từ 30 biến quan sát, các nhân tố được phân thành từng nhóm thành phần trong ma trận xoay nhân tố theo đúng với mơ hình lý thuyết.
Bảng 3.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng Ma trận xoay nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 HTCN_5 .851 HTCN_3 .795 HTCN_2 .790 HTCN_1 .758 HTCN_4 .637 HCTN_6 .628 TISD_2 .811 TISD_3 .780 TISD_1 .754 TISD_4 .687 NTHB_2 .783 NTHB_1 .727 NTHB_5 .709 NTHB_3 .656 NTHB_4 .608 CSTT_2 .790 CSTT_3 .741 CSTT_4 .705 CSTT_1 .549 NVAT_2 .770
NVAT_4 .667 NVAT_5 .649 NVAT_3 .642 NVAT_1 .629 NNL_3 .910 NNL_2 .906 NNL_4 .716 LPVN_2 .751 LPVN_3 .696 LPVN_1 .597 Eigenvalues 12.057 2.953 1.859 1.688 1.499 1.270 1.013 Phương sai trích (%) 14.012 25.894 37.685 48.745 58.501 67.569 74.466 KMO 0.892
3.5.2.Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo ý định sử dụng và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 3 biến quan sát ý định sử dụng NHĐT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy KMO = 0.676 (> 0.5), sig=0.000 (<0.005) cho thấy phân tích EFA là phù hợp .
Kết quả phân tích thang đo ý định sử dụng trích ra được 1 nhân tố, với tổng phương sai trích 81.618 % (lớn hơn mức quy định 50%), tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của thang đo sự hài lòng đều lớn 0.5.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 3 biến quan sát quyết định sử dụng NHĐT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy KMO = 0.667 (> 0.5), sig=0.000 (<0.005) cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
Kết quả phân tích thang đo ý định sử dụng trích ra được 1 nhân tố, với tổng phương sai trích 72.494 % (lớn hơn mức quy định 50%), tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của thang đo sự hài lòng đều lớn 0.5.
Bảng 3.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo ý đinh sử dụng và quyết định sử
dụng dịch vụ NHĐT
Ý định sử dụng và quyết định sử dụng
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
YDSD_1 .846 YDSD_2 .948 YDSD_3 .913 Eigenvalues 2.449 Phương sai trích (%) 81.618 KMO .676
3.5.3.Phân tích tương quan
Xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như các biến độc lập thơng qua phân tích tương quan Pearson. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau, và phân tích hồi quy là phù hợp. Cịn các biến độc lập nếu cũng có hệ số tương quan với nhau lớn thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy đang xét. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện qua bảng dưới đây:
Bảng 3.6: Kết quả phân tích tương quan
Pearson
Sự tương quan
LPVN HTCN NTHB NVAT NNL CSTT TISD YD_QDSD LPVN Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 1 .384** .556** .594** .347** .513** .540** .558** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241
HTCN Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .384** 1 .552** .479** .061 .517** .506** .520** .000 .000 .000 .346 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 NTHB Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .556** .552** 1 .579** .235** .645** .627** .580** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 NVAT Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .594** .479** .579** 1 .328** .562** .489** .551** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 NNL Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .347** .061 .235** .328** 1 .261** .325** .346** .000 .346 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 CSTT Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .513** .517** .645** .562** .261** 1 .621** .560** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 TISD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .540** .506** .627** .489** .325** .621** 1 .611** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241 YD_QDSD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .558** .520** .580** .551** .346** .560** .611** 1 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 241 241 241 241 241 241 241 241
Từ bảng kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy có sự tương quan các biến độc lập và biến phụ thuộc, mối tương quan này là phù hợp. Nhận thấy có thể đưa các biến độc lập vào mơ hình để giải thích cho biến ý định gửi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại NHTM CP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam.
3.6.Kiểm định mơ hình và giả thuyết
3.6.1. Kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và ý định sử dụng và quyết định sử dụng
Phân tích hồi quy tương quan bội sẽ cho phép xác định một mơ hình tối ưu, qua đó biểu hiện mức độ quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và ý định sử dụng ngân hàng điện tử của NHTMCP xuất nhập khẩuViệt Nam của khách hàng.
Sau khi xác định được 7 nhân tố tác động đến ý định sử dụng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT tại ngân hàng Eximbank, các nhân tố được tiếp tục đưa vào mơ hình hồi quy bội để phân tích xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố tác động đến ý định sử dụng NHĐT.
Do vậy, mơ hình biểu diễn phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện sự tác động của 7 thành phần yếu tố tác động đến ý định sử dụng NHĐT tại ngân hàng Eximbank được biểu diễn bằng công thức sau:
Y = 0 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6 + 7X7 + ε Trong đó:
Y: Ý định và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT - Biến phụ thuộc Xn: Thành phần thứ n tác động đến Y – Biến độc lập
n: Hệ số hồi quy tương ứng với biến độc lập thứ n (+)
ε: Đại lượng khơng giải thích được bởi mơ hình (sai số)
Các biến đưa vào phân tích hồi qui được tính nhân số bằng cách tính trung bình cộng (Mean) của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể (Các biến cùng đưa vào một lúc để xem biến nào được chấp nhận (phương pháp Enter))
Kết quả phân tích hồi qui bội
Bảng 3.7: Hệ số hồi quy đa biến của mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .729a .531 .517 .61819 .531 37.709 7 233 .000 1.996
Bảng 3.8: Hệ số ANOVAb của hồi quy tuyến tính
Model Sum of Squares df SquareMean F Sig. Regression 100.874 7 14.411 37.709 .000a Residual 89.042 233 .382
Total 189.916 240
Bảng 3.9: Hệ số hồi quy Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -.918 .322 -2.846 .005 LPVN .213 .084 .157 2.545 .000 .531 1.883 HTCN .232 .073 .187 3.198 .002 .591 1.693 NTHB .115 .076 .103 1.508 .033 .428 2.338 NVAT .149 .085 .112 1.768 .003 .499 2.003 NNL .184 .073 .126 2.518 .008 .802 1.247 CSTT .093 .072 .085 1.288 .012 .463 2.162 TISD .254 .076 .219 3.340 .001 .469 2.130
Kết quả phân tích hồi quy bội nhận thấy có R2 là 0.531 và hệ số R2 điều chỉnh là 0.517. Kết quả cho thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2 , dùng R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức
độ phù hợp của mơ hình. Điều đó nói lên độ thích hợp của mơ hình là 51.7 %, hay 51.7 % độ biến thiên về Ý định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình có giá trị sig rất nhỏ (sig=0) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu, hay các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc và mơ hình có thể sử dụng được.
Hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập đều có dấu dương (+) nên tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa các yếu tố ảnh hưởng và ý định sử dụng NHĐT.
Durbin-Watson = 1.996 (<2) khơng có hiện tượng tự tương quan.
Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 3 (<10), mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), hệ số VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Do đó, các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, nên mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Phương trình hồi quy sẽ cho phép khẳng định tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa các biến số luật pháp Việt Nam (LPVN), hạ tầng công nghệ (HTCN), nhận thức và hiểu biết (NTHB), nguồn vốn và an toàn bảo mật (NVAT), nguồn nhân lực (NNL) và tiện ích sử dụng (TISD) với ý định và quyết định sử dụng ngân hàng điện tử (YDSD):
YD_QDSD = - 0,918 + 0.213 LPVN + 0,232 HTCN + 0,115 NTHB + 0,149 NVAT + 0,184 NNL + 0,093 CSTT + 0,254 TISD + ε
Ý nghĩa của các ký hiệu trong phương trình hồi quy trên như sau: YD_QDSD là ý định sử dụng và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT tại ngân hàng Eximbank (biến phụ thuộc); LPVN, HTCN, NTHB, NVAT, NNL, CSTT, TISD là các nhân tố ảnh hưởng đến ý định và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng tại ngân hàng Eximbank (các biến độc lập).
Như vậy, qua phương trình hồi quy cho thấy ý định và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng tại ngân hàng Eximbank chịu tác động của các yếu tố là: luật pháp Việt Nam, hạ tầng công nghệ, nhận thức hiểu biết, nguồn vốn an toàn, nguồn nhân lực, chính sách tiếp thị, tiện ích sử dụng.
Tóm lại, từ kết quả phân tích trên, ta có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và giả thuyết đều được chấp nhận.
3.7. Thảo luận kết quả
Trong quá trình thu thập số liệu, tại phần ý kiến khác thì có đáp viên cho rằng yếu tố rủi ro giao dịch là nguyên nhân khiến khách hàng cân nhắc nên chấp nhận sử dụng ngân hàng điện tử hay không. Ngày nay, khi mà tội phạm công nghệ thông tin luôn tồn tại khắp nơi trên thế giới, nếu thơng tin bị mất cấp thì bất kỳ ai cũng có thể lạm dụng thơng tin này cho mục đích xấu. Ở Việt Nam có khoảng 20 ngân hàng điện tử chứa những lỗ hổng bảo mật cực kỳ nghiêm trọng mà theo bkis (2010), Công ty an ninh mạng BKAV, thì những lỗ hổng này khơng có quy trình đánh giá độc lập về an ninh mạng, cũng như chưa đầu tư đúng mức cho vấn đề bảo mật. Vì vậy, để giảm thiểu rủi ro trong các giao dịch điện tử, ngân hàng Eximbank cần phải quan tâm xây dựng hệ thống bảo mật thơng tin thật nghiêm ngặt.
Ngồi ra, trong q trình khảo sát, có một số ý kiến cho rằng các yếu tố pháp luật thuộc tầm vĩ mô nên đáp viên khơng biết nhiều nên khơng có ý kiến hoặc ý kiến mang tính chung chung. Điều đó chứng tỏ yếu tố pháp luật liên quan tới NHĐT nói riêng và các giao dịch điện tử nói chung chưa có sự quan tâm, phổ biến nhiều cho mọi người dân biết ở Việt Nam từ Chính phủ và các cơ quan liên quan.
Bên cạnh đó, trong q trình điều tra, cũng có ý kiến cho rằng hệ thống máy ATM của Eximbank lắp đặt chưa đồng bộ ở các quận huyện trong thành phố, chất lượng máy ATM chưa tốt nên dễ hư hỏng và đặc biệt là chưa đáp ứng được lượng khách hàng đi rút tiền tăng cao trong các dịp lễ, tết cổ truyền.
Kết quả phân tích hồi quy của nghiên cứu này là khá phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lê Thế Giới và Lê Văn Huy (2006). Cụ thể, các thành phần bao gồm luật pháp, hạ tầng công nghệ, nhận thức hiểu biết, nguồn vốn đầu tư và an toàn bảo mật, nguồn nhân lực, chính sách tiếp thị và tiện ích sử dụng tác động cùng chiều đến thành phần ý định sử dụng và quyết định sử dụng NHĐT.
Kết luận chương 3:
Thông qua điều tra khách hàng sử dụng dịch vụ NHĐT của NHTM CP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam, các số liệu thu thập sau đó được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 để xác định các mối quan hệ tương quan giữa chúng.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố bao gồm luật pháp, hạ tầng công nghệ, nhận thức hiểu biết, nguồn vốn đầu tư và an tồn bảo mật, nguồn nhân lực, chính sách tiếp thị và tiện ích sử dụng tác động cùng chiều đến ý định sử dụng và quyết định sử dụng NHĐT của NHTM CP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (Eximbank).
Do đó, các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng và quyết định sử dụng NHĐT trên là cơ sở để đưa ra các kiến nghị và giải pháp ở chương 4 nhằm phát triển dịch vụ NHĐT của Eximbank trên địa bàn TP.HCM ngày càng hoàn thiện cũng như đáp ứng yêu cầu của khách hàng ngày càng tốt hơn.
CHƯƠNG 4
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ VÀ GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ CHO NHTM CP XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT
NAM TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Mục đích của chương này đưa ra các kiến nghị và giải pháp để phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử cho NHTMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh bằng cách tác động vào các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến