Chƣơng 4 : KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Nghiên cứu này sử dụng các thang đo đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây, tuy nhiên tác giả đã điều chỉnh thang đo để chúng phù hợp với dịch vụ thanh toán quốc tế.
Cần phải kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha cho các thang đo vì Cronbach's Alpha giúp loại bỏ những biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994). Ngoài ra, hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach's Alpha của thang đo.
- Thang đo “Giá cả”
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “ Giá cả” Cronbach's
Alpha .821
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
GC1 9,978 4,866 0,833 0,679 GC2 10,199 7,449 0,319 0,895 GC3 9,993 4,807 0,834 0,677 GC4 9,978 5,414 0,630 0,783
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Giá cả” là 0,821 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến đều bé hơn hệ số Cronbach's Alpha của thang đo, ngoại trừ thành phần GC2 “Ngân hàng đưa ra phí sản phẩm dịch vụ linh động” (0,895>0,821). Như vậy, biến GC2 sẽ bị loại.
- Thang đo “Cấp tín dụng”
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Cấp tín dụng” Cronbach's
Alpha 0.735
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
TD1 9,074 6,795 0,138 0,864 TD2 9,338 5,055 0,610 0,631
TD3 8,926 4,232 0,701 0,561 TD4 9,015 4,237 0,736 0,540
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “ Cấp tín dụng” là 0.735 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3 ngoại trừ biến TD1 “Ngân hàng có khả năng cấp tín dụng cho doanh nghiệp” (0.138<0.3). Bỏ qua biến TD1, hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến của 3 biến còn lại đều bé hơn Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo. Như vậy, 3 biến TD2, TD3 và TD4 được giữ lại, biến TD1 bị loại bỏ.
- Thang đo “Danh tiếng”
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Danh tiếng”
Cronbach's Alpha 0,639
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
DT1 5,162 2,137 0,471 0,518 DT2 4,699 1,694 0,456 0,546 DT3 5,007 2,156 0,435 0,561
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Danh tiếng” là 0,639 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến đều bé hơn Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo nên cả 3 biến DT1, DT2 và DT3 đều được giữ lại.
- Thang đo “Sự hiệu quả trong hoạt động thƣờng ngày”
Bảng 4.5: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Hiệu quả trong hoạt đợng thƣờng ngày”
Cronbach's Alpha 0,916
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
HQ1 5.566 3.181 .781 .921 HQ2 5.419 3.223 .821 .888 HQ3 5.515 3.037 .895 .827
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Sự hiệu quả trong hoạt động thường ngày” là 0.916 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến của HQ1 lại lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha của thang đo (0.921>0.916) trong khi 2 biến HQ2 và HQ3 lại thỏa điều kiện này. Vì vậy, HQ1 sẽ bị loại.
- Thang đo “Sự thuận tiện”
Bảng 4.6: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Sự thuận tiện”
Cronbach's Alpha 0,784
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
TT1 6.537 2.310 .648 .680 TT2 6.390 2.314 .701 .627 TT3 6.838 2.403 .531 .812
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Sự thuận tiện” là 0,784 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến đều bé hơn Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo, ngoại trừ thành phần TT3 “NH có hệ thống đại lý rộng khắp trên thế giới” (0,812>0,784). Như vậy, biến TT3 sẽ bị loại.
- Thang đo “ Quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế”
Bảng 4.7: Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế”
Cronbach's Alpha 0,816
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha khi loại biến
QD1 6.963 2.273 .619 .801 QD2 7.037 1.725 .687 .732 QD3 7.029 1.762 .719 .692
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo “Quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế” là 0,816 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach's Alpha khi loại biến đều bé hơn Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo nên cả 3 biến QD1, QD2 và QD3 đều được giữ lại.
Nhƣ vậy, sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của các thang đo,
có thể rút ra kết luận như sau:
- 4 biến rác đã bị loại, đó là: GC2, TD1, HQ1, TT3.
- Các biến cịn lại được đưa vào bước phân tích nhân tố tiếp theo để đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Việc phân tích nhân tố trong đề tài này được thực hiện với phương pháp trích hệ số là phương pháp Principal Component Analysis và phép xoay Varimax để phân nhóm các nhân tố. Bước đầu phải xem xét hệ số trích (Extraction) của các biến, nếu biến nào có hệ số này nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ. Bước tiếp theo là tiến hành xem xét 2 chỉ tiêu:
+ Hệ số KMO (Kaise-Mayer-Olkin) phải thỏa điều kiện 0,5≤ KMO ≤1
+ Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig<0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, NXB Thống Kê, 2005).
Kết quả nhóm nhân tố được thể hiện trong bảng Rotated Component matrix và hệ số tải nhân tố- factor loading- trong bảng này phải có giá trị lớn hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, NXB Thống Kê, 2005). Điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (mặc định của SPSS, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1). Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Andessen, 1998).
4.3.1. Phân tích nhân tố - Biến đợc lập
Hệ số KMO=0,675 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa (sig=0,000<0,005) cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số tải nhân tố của 13 biến đều lớn hơn 0,5 nên các biến đều được giữ lại. 13 biến này được xem xét kết quả rút trích nhân tố ở các bước tiếp theo.
Bảng 4.8: Phƣơng sai giải thích (Total Variance Explained)
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Kết quả bảng 4.8 cho thấy theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 5 nhân tố được rút ra và 5 nhân tố này sẽ giải thích được 79.26% biến thiên của dữ liệu.
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất Tổng bình phương hệ số tải đã xoay Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) 1 4.008 30.829 30.829 4.008 30.829 30.829 2.529 19.455 19.455 2 2.332 17.942 48.771 2.332 17.942 48.771 2.384 18.340 37.796 3 1.531 11.778 60.549 1.531 11.778 60.549 1.824 14.028 51.824 4 1.377 10.591 71.140 1.377 10.591 71.140 1.809 13.913 65.737 5 1.055 8.115 79.255 1.055 8.115 79.255 1.757 13.518 79.255 6 .655 5.038 84.293 7 .584 4.493 88.787 8 .488 3.756 92.542 9 .340 2.617 95.159 10 .301 2.319 97.478 11 .192 1.473 98.952 12 .130 1.001 99.953 13 .006 .047 100.000
Bảng 4.9: Kết quả xoay nhân tố
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Kết quả xoay nhân tố cho thấy 13 biến được nhóm thành 5 nhân tố. Dựa vào kết quả xoay nhân tố, cơ sở lý thuyết và bản chất của các biến cụ thể trong từng nhân tố, tác giả đặt tên cho các nhân tố như sau:
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 GC1 0,948 GC3 0,951 GC4 0,789 TD2 0,822 TD3 0,856 TD4 0,906 DT1 0,787 DT2 0,719 DT3 0,718 HQ2 0,895 HQ3 0,934 TT1 0,848 TT2 0,903
Nhân tố 1- “ Giá cả” – bao gồm các biến sau:
GC1: Ngân hàng đưa ra phí sản phẩm dịch vụ cạnh tranh GC3: Ngân hàng đưa ra phí sản phẩm dịch vụ phù hợp GC4: Ngân hàng áp dụng tỷ giá mua/bán ngoại tệ tốt
Do các biến này đều thuộc thành phần “Giá cả” nên nhân tố 1 vẫn có tên “Giá cả”, mã biến mới là GIACA.
Nhân tố 2- “ Cấp tín dụng” – bao gồm các biến sau:
TD2: Ngân hàng sẵn lịng cấp tín dụng cho doanh nghiệp TD3: Lãi suất cho vay cạnh tranh
TD4: Ngân hàng cấp chính sách tín dụng phù hợp với tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
Do các biến này đều thuộc thành phần “Cấp tín dụng” nên nhân tố 2 vẫn có tên “Cấp tín dụng”, mã biến mới là TINDUNG.
Nhân tố 3- “ Hiệu quả trong hoạt động thƣờng ngày” – bao gồm các biến sau:
HQ2: Ngân hàng có tốc độ giao dịch nhanh chóng HQ3: Ngân hàng áp dụng quy trình làm việc ngắn gọn
Do các biến này đều thuộc thành phần “ Hiệu quả trong hoạt động thường ngày” nên nhân tố 3 vẫn có tên “Hiệu quả trong hoạt động thường ngày”, mã biến mới là
HIEUQUA.
Nhân tố 4- “ Danh tiếng” – bao gồm các biến sau:
DT1: Ngân hàng nổi tiếng trong và ngồi nước DT2: Ngân hàng có uy tín tốt
DT3: Ngân hàng có tình trạng tài chính tốt
Do các biến này đều thuộc thành phần “Danh tiếng” nên nhân tố 4 vẫn có tên “Danh tiếng”, mã biến mới là DANHTIENG.
Nhân tố 5- “ Sự thuận tiện” – bao gồm các biến sau:
TT1: Ngày và giờ giao dịch thuận tiện
Do các biến này đều thuộc thành phần “Sự thuận tiện” nên nhân tố 5 vẫn có tên “Sự thuận tiện”, mã biến mới là THUANTIEN.
Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả nhóm nhân tố
Mã biến mới Mã biến cũ
Diễn giải Tên biến mới
GIACA GC1 Ngân hàng đưa ra phí sản phẩm dịch vụ cạnh tranh
Giá cả
GC3 Ngân hàng đưa ra phí sản phẩm dịch vụ phù hợp
GC4 Ngân hàng áp dụng tỷ giá mua/bán ngoại tệ tốt
TINDUNG TD2 Ngân hàng sẵn lịng cấp tín dụng cho doanh nghiệp
Cấp tín dụng
TD3 Lãi suất cho vay cạnh tranh
TD4 Ngân hàng cấp chính sách tín dụng phù hợp với tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
HIEUQUA HQ2 Ngân hàng có tốc độ giao dịch nhanh chóng Hiệu quả trong hoạt động thƣờng ngày HQ3 Ngân hàng áp dụng quy trình làm việc ngắn gọn
DANHTIENG DT1 Ngân hàng nổi tiếng trong và ngoài nước
Danh tiếng
DT2 Ngân hàng có uy tín tốt
THUANTIEN TT1 Ngày và giờ giao dịch thuận tiện Sự thuận tiện
TT2 Ngân hàng có mạng lưới chi nhánh/phòng giao dịch rộng khắp
4.3.2. Phân tích nhân tố - Biến phụ tḥc
Thang đo quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế gồm 3 biến là QD1, QD2 và QD3. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (KMO=0.705) và các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (sig=0.000<0.05)
Hệ số tải nhân tố (Extraction) của các biến trong thang đo đều >0.5 nên khơng có biến nào bị loại.
Bảng 4.11: Hệ số tải nhân tố của biến phụ thuộc
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Bảng 4.12 cho thấy theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 1 nhân tố được rút ra và nhân tố này giải thích được 73.41% biến thiên của dữ liệu.
Biến quan sát Ban đầu Hệ số tải nhân tố
QD1 1,000 0,677 QD2 1,000 0,746 QD3 1,000 0,780
Bảng 4.12: Phƣơng sai giải thích của biến phụ tḥc
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu)
Kết quả cho thấy 3 biến QD1, QD2 và QD3 được gom thành 1 nhân tố duy nhất làm giá trị cho biến phụ thuộc QUYETDINH “Quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế của doanh nghiệp xuất nhập khẩu tại thành phố Hồ Chí Minh”.
4.4. Phân tích hồi quy đa biến 4.4.1. Lần 1 4.4.1. Lần 1
4.4.1.1. Phân tích hệ số tƣơng quan lần 1
Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thiết lập. Kết quả phân tích tương quan với hệ số Pearson như sau:
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính là sử dụng hệ số tương quan Pearson để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo.
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) QD1 2.202 73.411 73.411 2.202 73.411 73.411 QD2 .472 15.720 89.131 QD3 .326 10.869 100.000
Ma trận tương quan cho thấy tồn tại mối tương quan cùng chiều giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, trong đó biến TINDUNG, DANHTIENG, HIEUQUA tương quan khá chặt chẽ với biến phụ thuộc. Tuy nhiên biến GIACA và THUANTIEN lại tương quan không chặt chẽ với biến phụ thuộc, đặc biệt là biến THUANTIEN có sig=0.068>0.05. Cần chú ý đến biến THUANTIEN này.
4.4.1.2. Kết quả phân tích hồi quy lần 1
Các biến độc lập GIACA, TINDUNG, DANH TIENG, HIEUQUA, THUANTIEN được đưa vào phân tích hồi quy theo phương pháp đưa tất cả các biến vào một lượt- Enter. Biến phụ thuộc QUYETDINH của mơ hình hồi quy được rút ra từ kết quả phân tích nhân tố.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. R2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2. Bảng 4.13: Tóm tắt mơ hình lần thứ nhất Tóm tắt mơ hình Mơ hình R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 0,660 0,435 0,414 0,50761 1,898
Trong mơ hình này, kết quả cho thấy hệ số R2= 0,435. R2 điều chỉnh = 0,414. Điều này cho biết có khoảng 41,40% sự biến thiên của quyết định lựa chọn ngân hàng thanh toán quốc tế của doanh nghiệp xuất nhập khẩu tại TP.Hồ Chí Minh có thể được giải thích từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Hệ số Durbin-Watson=1,898<2, do đó mơ hình khơng có tương quan giữa các phần dư.
Tiếp theo, kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là nó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3= β4 = β5 = β6 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biến