2.3 Thực trạng chất lượng CVTD tạiNgân hàng ACB CN Hà Nội
2.3.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến CVTD
Khách hàng thường bị tác động nhiều hơn vào các nhân tố đến từ phía ngân hàng để đánh giá chất lượng một sản phẩm nào đó mà ít quan tâm đến các nhân tố khách quan. Vậy nên khóa luận chỉ tập trung đánh giá 3 nhóm yếu tố thuộc về: Ngân hàng, sản phẩm và con người thông qua khảo sát bảng hỏi và đưa mơ hình vào chạy SPSS.
a. Mơ tả quy mô mẫu
Đề tài này sử dụng bảng hỏi điều tra khách hàng theo thang đo 5 điểm likert gồm 11 biến đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay tiêu dùng.
Để đánh giá thực trạng của vấn đề nghiên cứu thông qua khách hàng tác giả đã điều tra với 120 khách hàng từ danh sách khách hàng của Ngân hàng ACB - Chi nhánh Hà Nội. Các bảng hỏi được nhập số liệu và xử lý trên phần mềm SPSS. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis) được sử dụng để kiểm định thang đo. Đồng thời đi mô tả về các chỉ tiêu nhân khẩu học như: độ tuổi, giới tính,.. ..(Phụ lục 1)
b. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy thang đo được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải các sai số và kết quả phỏng vấn khách hàng là chính xác và đúng với thực tế” theo Đoàn Thị Họa My (2013). Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tôi sử dụng hệ số đo lường Cronbach’s Alpha để đánh giá cho
28 mỗi khái niệm nghiên cứu.
Bảng 2.11: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng mà tác giả sử dụng gồm 3 thành phần chính gồm:
> Yếu tố ngân hàng được đo lường bằng 4 biến quan sát (NH1,NH2, NH3, NH4) > Yếu tố sản phẩm được đo lường bằng 4 biến quan sát (SP1, SP2, SP3, SP4) > Yếu tố con người được đo lường bằng 3 biến quan sát (CN1, CN2, CN3)
Bảng 2.12: Thang đo đánh giá chất lượng sản phẩm CVTD gồm 8 biến quan sát (DG1, DG2, DG3, DG4, DG5, DG6, DG7, DG8)
Với 3 nhóm biến được lựa chọn cho mơ hình nghiên cứu, tác giả cần đánh giá độ tin cậy qua 5 thang đo (từ hồn khơng quan trọng đến hồn tồn quan trọng) tương ứng với 3 nhóm biến thuộc mơ hình nghiên cứu đề xuất, tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho từng nhóm yếu tố. Trong mỗi nhóm, các biến có tương quan biến tống < 0,3 được xem là các biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha 0,6
Ngân hàng (Alpha = 0,769) NH1 14.10 4.227 .476 .748 NH2 14.58 3.964 .619 .700 NH3 14.02 3.945 .516 .736 NH4 14.48 4.007 .546 .724 Sản phẩm (Alpha = 0,760) SP1 14.87 3.507 .417 .758 ^SP2 15.02 3.073 .629 .679 ^^SP3 14.65 3.034 .605 .688 ^SP4 14.94 3.301 .601 .692
Con người (Alpha = 0,773)
CN1 11.34 3.201 .542 .738
CN2 10.45 2.310 .614 .713
Thống kê độ tin cậy
Cronbach's Alpha N of Items
7863 ^8
Tổng số mục
Tỷ lệ trung bình
nếu bị xóa Tỷ lệ phương sainếu bị xóa Tơng sốtương quan Cronbach's Alpha DGl 7.41 1.133' 7595 7623 ' DG2 612 1.276 7377 7842 DG3 741 1.036 7605 7688 DG4 9/72 3.385 7531 ~6^ DG5 10.39 3.179 7459 7729 DG6 10.09 3.181 7627 7624 DG7 910 3.478 7524 7683 DG8 11.58 1.391 7536 7677 Hệ số KMO .693
Kiểm định Bartlett Khi bình phương (Chi-Square)Độ lệch chuẩn (df) 1010.189131 Mức ý nghĩa (Sig.) .000
(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS từ kết quả khảo sát khách hàng)
Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các yếu tố đưa vào xét đều lớn hơn 0,7. Trong đó yếu tố ngân hàng có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất
29 0,769 đến con người 0,773 và sản phẩm là 0,760.
Neu trong quá trình đánh giá độ tin cậy của các thang đo thì khơng xuất hiện biến rác bị loại bỏ, do đó hệ số Cronbach’s Alpha đảm bảo độ tin cậy cao, đảm bảo trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.12 Ket qủa phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố
“Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhóm nhân tố “Chất lượng cho vay tiêu dùng” cũng cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0,863. Hệ số tải của 8 biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, thang đo nhóm nhân tố “Chất lượng cho vay tiêu dùng” cũng đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
c. Phân tích các nhân tố
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Biến quan sát Nhân tố (Factor) 1 2 3 NH1 .655 NH2 .786 NH3 .690 NH4 .719 SP1 .600 SP2 .809 SP3 .769 SP4 .583 CN1 .723 CN2 .802 CN3 .842 Giá trị Eigenvalue 3.003 2.614 2.443
Mức độ giải thích của các nhân
tố (%) 24.013 21.573 11.105
Lũy kế (%) 24.013 45,55 56.656
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Tiến hành chạy phân tích nhân tố khám phá với 11 biến quan sát được đưa
30
vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 3 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 56,656 cho biết 3 nhóm nhân tố này giải thích được 56,656% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO= 0,693 >0,5 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig=0,000 thỏa mãn các yêu cầu của phân tích nhân tố.
Hệ số KMO .734 Kiểm định Bartlett Khi bình phương (Chi-Square)Độ lệch chuẩn (df) 136,4561
Mức ý nghĩa (Sig.) .000
Tên nhân tố Nhân tố
Đánh giá chung DG1 0.889 DG2 0.871 DG3 0.887 DG4 0,856 DG5 0,877 DG6 0,824 DG7 0,769 DG8 0,874
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Bảng 2.14 thể hiện kết quả phân tích nhân tố EFA (sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax with Kaiser Normalization) cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến “Chất lượng cho vay tiêu dùng”. Kết quả phân tích cho ra 3 nhân tố được trích tại giá trí Eigenvalue = 2,124 và phương sai trích được là 56,656%, đồng thời hệ số tải nhân tố (Factor loadings) được tính cho mỗi biến cũng thỏa mãn yêu cầu lớn hơn 0,5. Vì vậy, các nhân tố mới này sẽ được sử dụng để tính tốn các biến mới cho việc phân tích hồi quy.
Nhân tố thứ nhất: Ngân hàng (NH) với giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 3,003 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố.
Nhân tố thứ hai: Con người (CN) với giá trị Eigenvalue bằng 2,614 thỏa mãn điều kiện tiêu chuẩn Kaiser đối với phân tích nhân tố khám phá.
31
Nhân tố thứ ba: Sản phẩm (SP) với giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 2,443 >1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Bảng 2.15: Bảng kết quả KMO biến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Tương tự, ta có được kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc như sau:
- Hệ số KMO thỏa mãn điều kiện: 0,5 < 0,734<1 - Giá trị Sig. thỏa mãn điều kiện: 0,000 < 0,05
Model Summaryb
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước tính Durbin-Watson 1 .724a ^523 309 .34751 1.681 ANOVAa Mơ hình Tổng bình Df Trung bình F Sig. 1 Regression 21.095 ^3 4.219 34.935 .000b Residual 19.202 159 ~Ĩ21 Total 40.296 Ĩ64
* Phân tích hồi quy
- Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA. Tiến hành kiểm định dựa trên số liệu thu thập được theo phương pháp Variables Entered/Removed.
32
Bảng 2.17: Thống kê phân tích hệ số hồi quy (Model summary)
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
R2 = 0,523 cho biết các biến độc lập giải thích được 52,3% sự biến động của biến phụ thuộc. Tiến hành so sánh giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh ta thấy R2 hiệu chỉnh = 0,509 < R= 0,523 cho thấy mơ hình hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua của người tiêu dùng. Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) ta có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,509 > 0,5, điều này có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 50,9% cho sự biên thiên của nhân tố phụ thuộc “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”.
Nhìn vào bảng Model Summaryb ta có giá trị Durbin-Watson = 1,681 giá trị này nằm trong khoảng từ 1,6 đến 2,6 chứng tỏ mơ hình khơng có sự tương quan.
Model Hệ số khơng đạt tiêu chuẩn Hệ số T Sig. Thống kê B Std. Error Beta Độ chấp nhận 1 (Constant ) -.874 ^488 -1.789 ^076 NH ~5ĨÕ T056 ^503 9.164 “ÕÕÕ ~993 SP ^349 TÕN ~382 6.9ÕÕ “ÕÕÕ ^979 CN TTC TÕ6Ĩ T4Õ6 7.369 “ÕÕÕ T985
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phương sai với giả thuyết:
1. H0: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (β1 = β2 = β3 = β4 =0)
2. H1: Mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp (tồn tại ít nhất 1 β khác 0) Nhìn vào kết quả phân tích ANOVA ở bảng trên cho thấy giá trị Sig = 0,000 < 0,05 do vậy bác bỏ giả thuyết H0 . Như vậy, sự kết hợp giữa các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc “Chất lượng sản phẩm cho
vay tiêu dùng”, mơ hình hồi quy tuyến tính được xem là phù hợp.
* Ma trận hệ số tương quan
33
- Phân tích hệ số tương quan
Trước khi tiến hành hồi quy, tác giả tiến hành phân tích hệ số tương quan cho 3 biến độc lập với 1 biến phụ thuộc.
Các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan bao gồm 3 biến độc lập là “Ngân hàng”, “Sản phẩm”, “Con người” và biến phụ thuộc “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”. Nếu các biến độc lập này có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.19 Ket quả mơ hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay tiêu dùng tại ngân hàng ACB
Mơ hình Thống kê cộng tác VIF 1 (Constant) NH 1.007 SP 1.022 CN 1.015
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Hồi quy được xác định từ giá trị trung bình của các yếu tố, với phương pháp hồi quy 1 lượt (Enter) đều có hệ số Sig < 0,05 nên có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Như vậy cả 3 yếu tố đều ảnh hưởng đến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu
dùng”
Từ kết quả trên, xây dựng mơ hình hồi quy diễn tả mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng như sau:
Y = - 0,874 + 0,51F1 + 0,453F2 + 0,349F3
Từ đó, mơ hình hồi quy được viết lại như sau:
DG = - 0,874 + (0,51 x NH) + (0,453 x CN) + (0,349 x SP)
Từ kết quả chạy phân tích EFA cho ra 3 biến độc lập và khi đưa vào hồi quy thì cả 3 yếu tố đều được giữ lại. Thơng qua hệ số β trong mơ hình hồi quy, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Các hệ số β đều có giá trị dương chứng tỏ các biến độc lập đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 3 nhân tố trên đều có thể
34
tạo nên sự thay đổi đối với chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng.
* Kiểm định các khiếm khuyết của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
- Kiểm định sự tự tương quan
Điều kiện để mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan là đại lượng đại lượng Durbin-Watson phải nằm trong khoảng (du, 4 - du).
Kiểm định thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát 120 thu được d=1,681. Lúc này ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Ket quả kiểm định cho thấy mơ hình rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất. Do đó, chấp nhận giả thiết H0 ta có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
- Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ei (phụ lục 2)
- Kiểm định đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Tuy nhiên trên thực tế với các đề tài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ được xem là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến”
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
“Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số VIF nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.”
- Kiểm định giả thuyết của mơ hình hồi quy
Từ phương trình hồi quy tuyến tính, ta có thể thấy “Chất lượng sản phẩm
cho vay tiêu dùng” chịu tác động bởi 3 yếu tố.
Tiêu chí Mean Test
value Sig.
Mức độ quan trọng (%)
1: Hoàn tồn khơng quan trọng → 5: Hồn tồn quan trọng 1 2 3 4 5 NH1 3,79 ,000 “25 19,2 63,3 14,2 NH2 3.61 ,000 6-7 23,3 49,2 20,0 NH3 3.87 ,027 18 20,0 53,3 21,7 NH4 3.72 1 ,005 18 1^3 26,7 47,5 16,7
+ Yếu tố “Ngân hàng” có tác động lớn nhất đến biến phụ thuộc với giá trị β = 0,510 có nghĩa trong điều kiện các biến khác khơng thay đổi khi nhóm yếu tố “Ngân hàng ” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng
lên 0,510 đơn vị.
+ Yếu tố “Con người” có tác động lớn thứ 2 đến biến phụ thuộc với giá trị β = 0,453 có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi nhóm yếu tố “con người” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng lên 0,453 đơn vị.
+ Yếu tố “Sản phẩm” với giá trị β = 0,349 có tác động lớn thứ 3 đến biến phụ thuộc có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi yếu tố
“sản phẩm” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng
lên 0,349 đơn vị.
Tùy theo sự tác động của các yếu tố mà ACB cần chú trọng đưa ra những giải pháp hợp lí để nâng cao chất lượng CVTD của khách hàng trong thời đại 4.0 từ đó gia tăng doanh thu và mở rộng thị trường cạnh tranh.
- Kiểm định giá trị trung bình
Do các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đảm bảo tính phân phối chuẩn nên để phân tích, đánh giá sự lựa chọn của khách hàng về các yếu tố tác động đến chất lượng sản phẩm CVTD ta sử dụng kiểm định tham số One Sample T-Test để thực hiện.
Với giả thuyết đặt ra:
+ H0: Đánh giá của KH về ảnh hưởng của nhóm yếu tố “Ngân hàng”/ “Con người”/ “Sản phẩm” đến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” = 4
+ H1: Đánh giá của KH về ảnh hưởng của nhóm yếu tố “Ngân hàng” ”/ “Con người”/ “Sản phẩm” đến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” ≠ 4
- Kiểm định giá trị trung bình các yếu tố trong thang đo “Ngân hàng”
36
Tiêu chí Mean Testvalue Sig.
Mức độ quan trọng (%)
1: Hồn tồn khơng quan trọng → 5: Hoàn toàn quan trọng 1 2 3 4 5 -SP1 3.79 .000 -00 1,7 30,0 50,0 18,3 ^SP2 3.83 .000 -00 ^10 20,0 55,8 19,2 ^SP3 4.01 .910 -00 3,3 13,3 66,7 16,7 ^SP4 3.72 1 .000 -00 -8^3 24.2 65.0 ^23
(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)
Các nhận định được đưa ra cho nhóm “Ngân hàng” có mức ý nghĩa sig.α < 0,05 nên đủ cơ sở bác bỏ H0.
Nhìn chung, đánh giá của khách hàng về nhóm “Ngân hàng” là khá quan trọng với kết quả kiểm định ở trên.
- Kiểm định giá trị trung bình các yếu tố trong thang đo “Sản phẩm”
Tiêu chí
Mean Test value
Sig. Mức độ quan trọng (%)
1: Hoàn tồn khơng quan trọng → 5: Hồn toàn quan trọng