Trên cơ sở mơ hình đã trình bày ở mục 1.3.4 (Chương 1), sau quá trình nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng và sàng lọc dữ liệu (Quy trình thu thập và nghiên cứu dữ liệu theo phụ lục số 7), tác giả tóm tắt bảng câu hỏi để chạy mơ hình đã mã hóa như bên dưới để tiện tham khảo ở phần tiếp theo như sau:
Bảng 3.1 Bảng mã hóa dữ liệu mơ hình các nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị khách hàng
STT Mã
hóa
Diễn giải nhân tố tác động đến CVP
GIÁ CẢ
1 PRC01 Giá cả phù hợp với chất lượng dịch vụ tín dụng. 2 PRC02 Ngân hàng áp dụng mức giá cạnh tranh.
3 PRC03 Giá cả phù hợp mong đợi đối với khách hàng. 4 PRC04 Chính sách giá cả hợp lý.
GIAO DỊCH TÍN DỤNG NHANH CHĨNG VÀ ĐƠN GIẢN
5 FAS01 Thủ tục xử lý giao dịch tín dụng (Giải ngân, LC, bảo lãnh…) nhanh chóng
6 FAS02 Thủ tục vay vốn đơn giản, nhanh chóng 7 FAS03 Việc phê duyệt tín dụng nhanh chóng 8 FAS04 Chứng từ cấp tín dụng đơn giản
ĐIỀU KIỆN VÀ ĐIỀU KHOẢN TÍN DỤNG TỐT
9 CON01 Điều khoản/Điều kiện tín dụng linh hoạt (Tài sản đảm bảo, hạn mức, dòng tiền dễ dàng)
10 CON02 Ngân hàng có chính sách vay linh hoạt
11 CON03 Ngân hàng cung cấp gói giải pháp tín dụng tốt cho doanh nghiệp 12 CON04 Chính sách, cam kết ổn định lâu dài và thực hiện đúng các cam kết
SẢN PHẨM TÍN DỤNG TỐT
13 PRO01 Sản phẩm tín dụng đa dạng.
14 PRO02 - Sản phẩm tín dụng được chuyên viên khách hàng tư vấn kịp thời 15 PRO03 Sản phẩm ngân hàng ln có cải tiến
CUNG CẤP NHIỀU TIỆN ÍCH
16 NET01 Chi nhánh tọa lạc ở những vị trí tiện giao dịch, 17 NET02 Mạng lưới chi nhánh rộng khắp.
18 NET03 Cơ sở vật chất, kỹ thuật hiện đại
19 NET04 Hệ thống Internet banking tốt, tích hợp được nhiều chức năng, gởi hồ sơ vay vốn, phát hành bảo lãnh/LC...
DỊCH VỤ TƢ VẤN CHẤT LƢỢNG, NHÂN VIÊN NĂNG ĐỘNG
20 STA01 Chuyên viên tín dụng giải quyết các vấn đề nhanh chóng, rõ ràng. 21 STA02 Nhân viên tín dụng vững kiến thức, nghiệp vụ.
22 STA03 Nhân viên tín dụng thân thiện với khách hàng.
23 STA04 Chuyên viên tín dụng tích cực giới thiệu sản phẩm/ưu đãi mới và đưa ra giải pháp phù hợp với doanh nghiệp
PHÁT TRIỂN MỐI QUAN HỆ
24 REL01 Doanh nghiệp có mối quan hệ tốt với nhà quản lý/điều hành trong ngân hàng
25 REL02 Doanh nghiệp có quan hệ làm ăn lâu năm với ngân hàng
26 REL03 Ngân hàng áp dụng mức lãi suất/ biểu phí tốt hơn đối với các doanh nghiệp trung thành với ngân hàng và có doanh số giao dịch lớn hoặc doanh nghiệp chỉ giao dịch ở một ngân hàng
27 REL04 Điều kiện, điều khoản tín dụng tốt hơn đối với doanh nghiệp với ngân hàng và có doanh số giao dịch lớn (Tài sản đảm bảo, hạn mức, dịng tiền…)
NGÂN HÀNG CĨ DANH TIẾNG VÀ HÌNH ẢNH TỐT
29 REP02 Ngân hàng có uy tín
30 REP03 Ngân hàng đạt được nhiều giải thưởng lớn 31 REP04 Ngân hàng có hình ảnh và thương hiệu tốt
GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG
32 CVP1 Ngân hàng ln mang lại lợi ích tốt nhất cho khách hàng 33 CVP2 Sản phẩm dịch vụ ngân hàng có sự khác biệt
34 CVP3 Sản phẩm dịch vụ ngân hàng đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu của mơ hình như sau
3.1.1 Đánh giá thang đo.
3.1.1.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo.
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.65 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0.65 trở lên.
Bảng 3.2 Bảng dữ liệu Cronbach alpha
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Cronbach alpha = 0.891 PRC1 12.5075 4.651 .783 .851 PRC2 12.5871 4.784 .727 .872 PRC3 12.5473 4.869 .741 .866
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Cronbach alpha = 0.891 PRC1 12.5075 4.651 .783 .851 PRC2 12.5871 4.784 .727 .872 PRC3 12.5473 4.869 .741 .866 PRC4 12.5522 4.509 .790 .848 Cronbach alpha = 0.891 FAS1 11.5124 4.741 .731 .712 FAS2 11.5622 4.677 .652 .748 FAS3 11.7910 5.036 .612 .767 FAS4 11.6119 5.149 .521 .811 Cronbach alpha = 0.914 CON1 12.4677 5.530 .784 .899 CON2 12.4677 5.790 .818 .884 CON3 12.4428 5.998 .844 .878 CON4 12.3383 5.885 .784 .896 Cronbach alpha = 0.826 NET1 7.9900 2.570 .630 .811 NET2 7.9453 2.122 .712 .734 NET3 8.0149 2.415 .717 .730 Cronbach alpha = 0.865 PRO1 7.9453 1.342 .787 .774 PRO2 7.8159 1.361 .735 .818 PRO3 7.7811 1.222 .717 .842 Cronbach alpha = 0.887 STA1 12.0398 5.708 .719 .869 STA2 11.9701 5.819 .714 .870
STA3 11.8607 5.550 .777 .846 STA4 11.9502 5.558 .807 .835 Cronbach alpha = 0.886 REP1 11.5871 5.924 .704 .871 REP2 11.4876 6.071 .762 .849 REP3 11.4080 5.783 .830 .823 REP4 11.3980 5.881 .713 .868 Cronbach alpha = 0.827 REL1 8.1940 2.647 .582 .864 REL2 8.2388 2.433 .720 .725 REL3 8.1642 2.468 .761 .687 Cronbach alpha = 0.796 CVP1 8.0498 1.208 .633 .730 CVP2 7.8408 1.335 .629 .737 CVP3 7.5522 1.149 .662 .699
Sau khi chạy Cronbach’s Alpha được trình bày ở bảng, ta thấy các thành phần thang đo của các biến độc lập có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.65 tức là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy. Tuy nhiên, trong bảng trên có 2 biến quan sát NET4 và REL4 có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh bé hơn 0.3 nên loại hai biến này và thực hiện lại Cronbach alpha.
Đánh giá độ tin cậy cho từng thang đo ta nhận thấy:
Đối với thang đo giá cả sản phẩm. Kết quả phân tích cho thấy rằng, hệ số Cronbach alpha bằng 0.891 > 0.65 và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo về giá cả sản phẩm đạt yêu cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đối với thang đo giao dịch tín dụng. Kết quả phân tích cho thấy rằng, hệ số Cronbach alpha bằng 0.809 > 0.65 và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả
các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo đạt u cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đối với thang đo điều kiện và điều khoản tín dụng tốt. Kết quả phân tích cho thấy rằng, hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.65 và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đối với thang đo tiện ích giao dịch. Phân tích tương tự ta nhận thấy hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.65 và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo đạt u cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đối với thang đo nhân viên. Phân tích tương tự ta nhận thấy hệ số Cronbach alpha và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều đạt u cầu. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Đối với thang đo sản phẩm tín dụng. Phân tích tương tự ta nhận thấy hệ số Cronbach alpha và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu. Vì vậy, có thể khẳng định thang đo đạt u cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Phân tích tương tự cho các thang đo còn lại ta nhận thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach alpha và tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều đạt u cầu. Vì vậy, có thể khẳng định các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nên thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
3.1.1.2 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
• Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5.
• Chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1. Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần đánh giá sự thỏa mãn, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Đối với các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .799 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 4417.715
Df 406
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy các biến quan sát (sau khi loại biến 2 biến không đạt độ tin cậy) của 8 thành phần được nhóm thành 8 thành phần. Hệ số KMO = 0.799 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s test có giá trị sig bằng 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Bảng 3.3 Bảng phân tích nhân tố khám phá. Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 8 PRC1 .836 PRC2 .859 PRC3 .841 PRC4 .803 FAS1 .787 FAS2 .729
FAS3 .754 FAS4 .714 CON1 .796 CON2 .744 CON3 .882 CON4 .805 NET1 .756 NET2 .770 NET3 .820 PRO1 .839 PRO2 .789 PRO3 .751 STA1 .738 STA2 .832 STA3 .797 STA4 .757 REP1 .763 REP2 .747 REP3 .840 REP4 .830 REL1 .789 REL2 .836 REL3 .805
Phương sai trích đạt 77.275% (xem phụ lục), thể hiện 8 nhân tố giải thích được 77.275% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 8 nhân tố trên, theo nhiều nghiên cứu thì số liệu này trên 50% là đạt yêu cầu. Vì vậy, các thang đo rút ra chấp nhận được để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Từ bảng xoay ma trận nhận tố ta nhận thấy tất cả các biến quan sát được gom chung với các nhân tố được xác định trước nên tác giả không thay đổi tên nhân tố.
Đối với các biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .708 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 182.708
Df 3
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy các biến quan sát được gom thành 01 nhân tố. Hệ số KMO = 0.708 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s test có giá trị sig bằng 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Total Variance Explained
Com pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.135 71.165 71.165 2.135 71.165 71.165 2 .460 15.349 86.514 3 .405 13.486 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Componen t 1 CVP1 .838 CVP2 .836 CVP3 .857
Phương sai trích đạt 71.165% (xem phụ lục), thể hiện nhân tố này giải thích được 71.165% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên.
3.1.2 Phân tích hồi quy đánh giá tác động của các yếu tố đến giá trị khách hàng hàng
3.1.2.1 Kết quả hồi quy
Dưới đây là kết quả phân tích hồi quy với 8 biến độc lập (xem chi tiết phụ lục kết quả nghiên cứu):
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson
1 .852a .726 .715 1.759
a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 40.547 8 5.068 63.709 .000a Residual 15.275 192 .080 Total 55.822 200
a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP
Thực hiện kiểm định F trong ANOVA: Giá trị F được tính bằng thương số giữa giá trị trung bình biến thiên của hồi quy (MSr) với giá trị trung bình biến thiên phần dư (MSe), F = MSr/MSe. Vì vậy, mơ hình phù hợp cao hay thấp phụ thuộc vào biến thiên hồi quy so với biến thiên phần dư. Để kiểm định F, tác giả so sánh F với Fε , nếu F > Fε thì bác bỏ Ho, hoặc xem xét giá trị Sig., nếu Sig. bé hơn mức ý nghĩa thì kết luận là mơ hình phù hợp và ngược lại.
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F có giá trị sig. = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, vì vậy có thể khẳng định là giá trị R2
hiệu chỉnh của mơ hình hồi quy là khác 0 hay là mơ hình hồi quy phù hợp. Với giá trị R2 hiệu chỉnh = 71.5% cho biết
các biến độc lập có tác động có ý nghĩa giải thích được 71.5% sự biến thiên của biến phụ thuộc CVP (giá trị khách hàng).
Bảng 3.4 Bảng phân tích kiểm định F. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.025 .184 -.137 .891 PRC .238 .032 .320 7.483 .000 .778 1.285 FAS .168 .034 .228 4.990 .000 .686 1.459 CON .145 .033 .218 4.348 .000 .569 1.757 NET .035 .035 .049 1.024 .307 .610 1.638 PRO .186 .046 .195 4.024 .000 .608 1.645 STA .075 .033 .110 2.233 .027 .588 1.700 REP .048 .032 .072 1.498 .136 .611 1.636 REL .081 .031 .116 2.623 .009 .723 1.384 a. Dependent Variable: CVP
Trong kết quả trên, ta nhận thấy các biến NET (mạng lưới giao dịch) và REP (Danh tiếng ngân hàng) có giá trị Sig > 0.05 nên 02 biến này không tác động đến CVP (giá trị khách hàng) với độ tin cậy 95%. Còn tất cả các biến độc lập còn lại đều có giá trị sig. < 0.05 có nghĩa là các biến PRC (giá cả), FAS (giao dịch tín dụng), CON (điều kiện và điều khoản tín dụng), PRO (sản phẩm), STA (nhân viên), REL (phát triển mối quan hệ) có sự tác động có ý nghĩa đến giá trị khách hàng.
Từ kết quả phân tích trên ta nhận thấy, tất cả hệ số hồi quy của các biến có ảnh hưởng đều dương, có nghĩa là khi gia tăng giá trị của các biến này sẽ làm giá trị khách hàng tăng thêm và ngược lại.
CVP = 0.32*PRC + 0.228*FAS + 0.218*CON + 0.195*PRO + 0.110*STA + 0.116*REL.
3.1.2.2 Đánh giá các vi phạm giả định hồi quy.
Phân phối chuẩn phần dƣ.
Hình 3.1 Phân phối chuẩn phần dƣ
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số.
Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.980 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 3.5 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF PRC .778 1.285 FAS .686 1.459
CON .569 1.757 NET .610 1.638 PRO .608 1.645 STA .588 1.700 REP .611 1.636