Trên phương diện vốn sở hữu, chủ yếu có 2 nhóm:
Nhóm (1) là các khách hàng Việt Nam, chủ yếu là các Công ty TNHH, Công ty cổ phần, Doanh nghiệp tư nhân. Nhóm này bao gồm 87 khách hàng chiếm 55,1%.
Nhóm (2) là các cơng ty có yếu tố nước ngồi chẳng hạn như các công ty 100% vốn đầu tư nước ngồi và các cơng ty liên doanh. Số khách hàng trong nhóm này là 71 khách hàng, chiếm tỷ lệ là 44,9%.
Hình 4.2: Tỷ trọng của từng hình thức sở hữu
Về chức vụ của người đại diện tham gia trả lời phỏng vấn, chủ yếu có 3 nhóm:
Nhóm (1) bao gồm những người trả lời với vị trí là nhân viên, nhóm này bao gồm 102 người, chiếm tỷ lệ là 64,6%.
Nhóm (2) bao gồm những người trả lời với chức vụ là trưởng phó phịng, nhóm này bao gồm 48 người, chiếm tỷ lệ là 30,3%.
Nhóm (3) bao gồm những người trả lời với chức vụ là giám đốc hoặc phó giám đốc, nhóm này bao gồm 8 người, chiếm tỷ lệ là 5,1%.
4.2 Phân tích hệ số cronbach alpha
Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát trong thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, nếu hệ số cronbach alpha quá lớn (α > 0,95), cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng khác gì nhau, nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm - total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ (biến rác). Việc loại bỏ cần phải cân nhắc giá trị nội dung của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả phân tích hệ số cronbach alpha cho 8 nhân tố bao gồm: sản phẩm bảo hiểm, giải quyết bồi thường, phương tiện hữu hình, tin cậy, đáp ứng, đảm bảo, đồng cảm, sự hài lịng được tác giả trình bày ở bảng bên dưới. Chi tiết được trình bày ở phần phụ lục 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8.
Bảng 4.1: Kết quả phân tích cronbach alpha các nhân tố
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại biến Thang đo nhân tố sản phẩm bảo hiểm (SP): α = 0,898
SP1 10,6835 7,033 0,801 0,859 SP2 10,6456 7,249 0,811 0,855 SP3 10,7278 7,384 0,759 0,874 SP4 10,6835 7,632 0,725 0,886
Thang đo nhân tố giải quyết bồi thường (BT): α = 0,880
BT1 9,3608 7,659 0,786 0,827 BT2 9,6392 7,621 0,796 0,823 BT3 9,5443 8,199 0,773 0,834 BT4 9,2785 8,890 0,614 0,892
Thang đo nhân tố phương tiện hữu hình (PT): α = 0,751
PT1 10,7722 7,349 0,292 0,834 PT2 11,1519 5,900 0,651 0,633 PT3 11,0633 5,639 0,729 0,587 PT4 10,7785 6,568 0,570 0,683
Thang đo nhân tố tin cậy (TC): α = 0,771
TC1 8,9873 6,280 0,463 0,768 TC2 9,2722 5,040 0,707 0,641 TC3 9,3734 5,025 0,649 0,673 TC4 9,1266 5,806 0,484 0,762
Thang đo nhân tố đáp ứng (DC): α = 0,778
DU1 11,1772 5,968 0,559 0,737 DU2 10,9747 5,910 0,556 0,739 DU3 10,3544 6,090 0,661 0,689 DU4 10,4810 6,086 0,565 0,733
Thang đo nhân tố đảm bảo (DB): α = 0,820
DB1 10,4367 6,604 0,652 0,769 DB2 10,4873 5,997 0,718 0,736 DB3 10,3038 6,366 0,674 0,758 DB4 10,6013 6,776 0,532 0,824
Thang đo nhân tố đồng cảm (DC): α = 0,830
DC1 10,2975 5,663 0,761 0,740 DC2 10,3734 5,446 0,743 0,745 DC3 10,2089 5,491 0,718 0,757 DC4 10,4177 6,996 0,431 0,877
Thang đo nhân tố sự hài lòng (SHL): α = 0,820
SHL1 6,3608 2,321 0,626 0,798 SHL2 6,6329 2,055 0,692 0,732 SHL3 6,7785 1,919 0,707 0,717
Nhân tố sản phẩm bảo hiểm bao gồm bốn biến quan sát (SP1, SP2, SP3, SP4). Nhân tố sản phẩm bảo hiểm có hệ số cronbach alpha bằng 0,898 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,811 và nhỏ nhất là 0,725. Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố sản phẩm bảo hiểm sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố giải quyết bồi thường bao gồm bốn biến quan sát (BT1, BT2, BT3, BT4). Nhân tố giải quyết bồi thường có hệ số cronbach alpha bằng 0,880 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,796 và nhỏ nhất là 0,614. Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố giải quyết bồi thường sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố phương tiện hữu hình bao gồm bốn biến quan sát (PT1, PT2, PT3, PT4). Nhân tố giải quyết bồi thường có hệ số cronbach alpha bằng 0,751 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của ba biến quan sát PT2, PT3, PT4 đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Tuy nhiên biến quan sát PT1 (Văn phịng các cơng ty bảo hiểm trông rất khang trang và hiện đại) lại có hệ số tương quan biến tổng là 0,298 (khơng đạt u cầu). Do đó biến này cần được loại bỏ (biến rác). Xét về mặt nội dung, việc loại biến PT1 có thể thực hiện được do không vi phạm khái niệm nghiên cứu (vì thực chất đối với đặc trưng của dịch vụ bảo hiểm hàng hóa xuất nhập khẩu vận chuyển bằng đường biển thì vai trị của “văn phịng khang trang và hiện
đại” là ít quan trọng trong nhân tố phương tiện hữu hình). Khi loại biến quan sát
này thì hệ số cronbach alpha của thang đo nhân tố phương tiện hữu hình tăng lên 0,834. Do đó, chỉ có ba biến đo lường nhân tố này (PT2, PT3, PT4) được tác giả sử dụng cho phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố tin cậy bao gồm bốn biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4). Nhân tố tin cậy có hệ số cronbach alpha bằng 0,771 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,707 và nhỏ nhất là 0,463.
Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố tin cậy sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố đáp ứng bao gồm bốn biến quan sát (DU1, DU2, DU3, DU4). Nhân tố đáp ứng có hệ số cronbach alpha bằng 0,778 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,661 và nhỏ nhất là 0,556. Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố đáp ứng sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố đảm bảo bao gồm bốn biến quan sát (DB1, DB2, DB3, DB4). Nhân tố đảm bảo có hệ số cronbach alpha bằng 0,820 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,718 và nhỏ nhất là 0,532. Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố đảm bảo sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Nhân tố đồng cảm bao gồm bốn biến quan sát (DC1, DC2, DC3, DC4). Nhân tố đồng cảm có hệ số cronbach alpha bằng 0,830 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,761 và nhỏ nhất là 0,431. Như vậy, cả bốn biến đo lường nhân tố đồng cảm sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Cuối cùng, nhân tố sự hài lòng bao gồm ba biến quan sát (SHL1, SHL2, SHL3). Nhân tố sự hài lịng có hệ số cronbach alpha bằng 0,830 (đạt yêu cầu). Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0,3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0,707 và nhỏ nhất là 0,626. Như vậy, cả ba biến đo lường nhân tố sự hài lịng sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Các tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến thành những nhân tố có ý nghĩa hơn. Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số cronbach alpha, phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp Principal Components Analysis với phép xoay Varimax. Một số tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố EFA bao gồm:
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị hay khơng. Nếu phép kiểm định Bartlett có p < 5%, nghĩa là chúng ta từ chối giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị). Điều này có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích EFA. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn 0,5 (0,5 ≤ KMO ≤ 1). Trường hợp KMO nhỏ hơn 0,5 thì có thể dữ liệu khơng thích hợp với phân tích nhân tố khám phá (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Tiêu chuẩn Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trích trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1. Ngồi ra, tổng phương sai trích (TVE) cần phải được xem xét, tổng này phải lớn hơn 0,5 (50%) nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) hay trọng số nhân tố biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và các cộng sự (1998) thì Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, chênh lệch giữa các hệ số tải nhân tố của một biến quan sát phải lớn hơn 0,3. Tuy nhiên, cũng giống như cronbach alpa, việc loại bỏ các biến quan sát cần phải xem xét sự đóng góp về mặt nội dung của biến đó trong khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.2.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo các nhân tố tác động đến sự hài lòng động đến sự hài lòng
Kết quả phân tích EFA lần thứ nhất
Bảng 4.2: Kết quả phân tích EFA lần thứ nhất
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 DC3 0,838 DU4 0,804 DB3 0,794 DC2 0,772 DB2 0,733 DU3 0,716 DU2 0,754 DC4 0,712 DB1 0,687 DB4 0,681 DU1 0,672 DC1 0,554 0,631 SP2 0,791 SP1 0,777 SP3 0,739 SP4 0,402 0,651 BT2 0,854 BT1 0,815 BT3 0,809 BT4 0,689 TC2 0,820 TC3 0,757 TC4 0,664 TC1 0,659 PT2 0,838 PT3 0,833 PT4 0,278 0,503 Eigenvalues 10,775 2,781 2,071 1,655 1,384 1,041 Cumulative 39,908 50,208 57,878 64,008 69,314 72,988
Thang đo các nhân tố tác động đến 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 được đo bằng 27 biến quan sát (sau khi đã loại biến PT1 dựa trên kết quả phân tích cronbach alpha). Kết quả chi tiết được trình bày ở phần phụ lục 7.1.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's 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 = 0,876 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá.
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 với tổng phương sai trích là 72,988% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%).
Sau khi thực hiện phép xoay Varimax, hệ số tải nhân tố của 27 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (đạt yêu cầu). Tuy nhiên, các biến DC1, SP4, và PT4 có chênh lệch hệ số tải nhân tố ở hai nhóm < 0,3. Việc loại các biến quan sát này cần phải xem xét giá trị nội dung mà biến này đóng góp vào nhân tố như thế nào. Các biến DC1 và PT4 (Công ty bảo hiểm làm việc vào những giờ thuận tiện và Nhân viên của công ty bảo hiểm ăn mặc rất chuyên nghiệp) khơng đóng góp nhiều vào khái niệm nghiên cứu nên tác giả quyết định loại hai biến này. Riêng biến SP4 (thời gian thanh tốn phí bảo hiểm rất linh hoạt) đóng góp về mặt nội dung cho nhân tố sản phẩm bảo hiểm. Do đó tác giả quyết định giữ biến SP4 và loại hai biến PT4 và DC1 cho phân tích EFA lần hai.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai
Phân tích EFA lần thứ hai được thực hiện với 25 biến quan sát sau khi đã loại bỏ 2 biến quan sát từ phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất.
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 = 0,870 > 0,5 cho thấy dữ liệu thích hợp với phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA lần thứ hai Biến quan 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