5. Kết cấu luận văn
2.3. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Như Chương I đã nêu, hiện nay có thể vận dụng nhiều mô hình nghiên cứu khác nhau để đánh giá, đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng, dịch vụ sản phẩm của một đơn vị nào đó. Tuy nhiên trong lĩnh vực ngân hàng, đầu ra của sản phẩm chính là dịch vụ cung cấp cho khách hàng.
Do vậy đánh giá chất lượng dịch vụ vận dụng theo mô hình SERVQUAL như chương I là cơ sở để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng doanh nghiệp tại BIDV Thái Nguyên là phù hợp.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
Sự tin cậy (H1)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
SỰ HÀI LềNG
(H2)
Sự cảm thông (H4)
Sự đảm bảo (H3)
2.3.2. Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H1: Cảm nhận của khách hàng về mức độ tin cậy tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng sản phẩm dịch vụ mà BIDV Thái Nguyên cung cấp tăng hoặc ngược lại.
Giả thuyết H2: Cảm nhận của khách hàng về mức độ đáp ứng tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng của sản phẩm và dịch vụ mà BIDV Thái Nguyên cung cấp tăng hoặc ngược lại.
Giả thuyết H3: Cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ/sự đảm bảo tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng của sản phẩm và dịch vụ mà BIDV Thái Nguyên cung cấp tăng hoặc ngược lại.
Giả thuyết H4: Cảm nhận của khách hàng về mức độ đồng cảm tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng của sản phẩm và dịch vụ mà BIDV Thái Nguyên cung cấp tăng hoặc ngược lại.
Giả thuyết H5: Cảm nhận của khách hàng về phương tiện hữu hình tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng của sản phẩm và dịch vụ mà BIDV Thái Nguyên cung cấp tăng hoặc ngược lại.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
2.4.1. Nghiên cứu định tính
2.4.1.1. Nghiên cứu định tính lần 1
Áp dụng phương pháp chuyên gia: mời các chuyên viên ngân hàng đóng góp ý kiến cho vấn đề nghiên cứu. Đó là các anh chị thuộc khối tín dụng BIDV trung ương, ban giám đốc chi nhánh, các chuyên viên thuộc phòng KHDN tại BIDV Thái Nguyên.
2.4.1.2. Nghiên cứu định tính lần 2
Thông qua việc trao đổi, phỏng vấn với đại diện các KHDN đã và đang có quan hệ tín dụng với ngân hàng.
Mục tiêu và cách thức tiến hành nghiên cứu định tính lần 1 và lần 2 được thực hiện như sau:
- Mục tiêu: kiểm tra mức độ phù hợp của các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng dựa trên thang đo đã có sẵn.
- Cách thức tiến hành: Phỏng vấn sâu 5 chuyên gia, 5 khách hàng để bước đầu thu thập được thông tin một cách cụ thể về chủ đề nghiên cứu và tiến hành lập bảng hỏi nháp theo nội dung được chuẩn bị trước dựa theo thang đo có sẵn.
- Các thông tin cần thu thập:
Ý kiến của chuyên gia về sản phẩm tín dụng doanh nghiệp do ngân hàng cung cấp; các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, trong đó yếu tố nào là quan trọng.
Ý kiến của khách hàng về các sản phẩm tín dụng doanh nghiệp mà BIDV đang cung cấp, ý kiến đánh giá của mỗi doanh nghiệp về dịch vụ tín dụng mà họ đang sử dụng, biết được vì sao họ lại lựa chọn giao dịch tại BIDV Thái Nguyên và xem BIDV là ngân hàng chính th ức khi giao dịch mà không phải là Ngân hàng nào khác. Xác định xem chất lượng dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của Ngân hàng bao gồm những yếu tố nào? Những yếu tố đó tác động như thế nào đến sự hài lòng của khách hàng khi giao dịch tại BIDV Thái Nguyên.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
đưa vào phỏng vấn thử.
2.4.1.3. Thiết kế bảng câu hỏi
- Giai đoạn 1: xây dựng bảng câu hỏi thô dựa trên nền tảng các thông tin cần thu thập trong mô hình lí thuyết và các nghiên cứu về sự hài lòng có liên quan.
- Giai đoạn 2: chọn lọc và hiệu chỉnh các câu hỏi dựa trên ý kiến đóng góp của chuyên gia. Phỏng vấn thử 10 khách hàng ngẫu nhiên để kiểm tra mức độ rừ ràng, tớnh hợp lý của bảng cõu hỏi, ngụn từ cú đơn giản dễ hiểu hay không? Người trả lời có hiểu sai câu hỏi không, có trả lời được không? Độ dài bảng câu hỏi đã phù hợp chưa? Sắp xếp các phần nội dung có hợp lý không?
Qua đó ghi nhận ý kiến ban đầu của họ về dịch vụ tín dụng ngân hàng và các mong muốn của họ đối với ngân hàng.
- Giai đoạn 3: hiệu chỉnh và hoàn tất bảng câu hỏi lần cuối, tiến hành gửi bảng câu hỏi chính thức (Phụ lục I).
2.4.2. Nghiên cứu định lượng
Tiến hành phỏng vấn trực tiếp các khách hàng được chọn ra từ mẫu bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Bước nghiên cứu này nhằm đánh giá thang đo, kiểm định lại mô hình lý thuyết. Xác định mức độ quan trọng của các yếu tố cũng như kiểm định các giả thuyết đã được nêu ra.
Tất cả các biến quan sát trong các thành phần đánh giá sự hài lòng đều sử dụng thang đo Likert 5 mức độ với lựa chọn số 1 là rất không hài lòng và tăng dần mức độ hài lòng đến 5 là rất hài lòng. Nội dung các biến quan sát trong các thành phần được hiệu chỉnh cho phù hợp với đặc thù về sản phẩm tín dụng doanh nghiệp tại BIDV Thái Nguyên.
Phỏng vấn chính thức: dùng phương pháp phỏng vấn trực tiếp, người phỏng vấn hỏi và ghi chép trực tiếp, đồng thời giải thích nội dung bảng hỏi để người trả lời hiểu câu hỏi và trả lời chính xác theo những đánh giá của họ.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
a) Phương pháp chọn mẫu:
Tổng thể nghiên cứu là các doanh nghiệp đã và đang có quan hệ tín dụng với BIDV Thái Nguyên. Các doanh nghiệp có quy mô khác nhau sẽ có ảnh hưởng lớn đến quan hệ tín dụng với ngân hàng. Vì vậy việc chia doanh nghiệp thành doanh nghiệp lớn, vừa và nhỏ, phù hợp cho phương pháp chọn mẫu phân loại (phân tổ).
b) Xác định cỡ mẫu:
Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá (EFA). Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều đồng ý là phương pháp này đòi hỏi phải có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman 1995). Tuy nhiên, kớch thước mẫu bao nhiờu được gọi là lớn thỡ hiện nay chưa được xỏc định rừ ràng. Hơn nữa kích thước mẫu còn tùy thuộc vào phương pháp ước lượng sử dụng. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Với số lượng KHDN đang có quan hệ tín dụng với BIDV Thái Nguyên là: 275, trong đó doanh nghiệp lớn là 20, còn lại là doanh nghiệp vừa và nhỏ, siêu nhỏ. Để loại trừ sai sót trong việc gửi phiếu điều tra cũng như việc phản hồi của khách hàng nên nghiên cứu này sử dụng kích thước mẫu là 130, bằng 47% số lượng KHDN đang có quan hệ tín dụng với ngân hàng tính đến thời điểm 31/12/2013 trong đó có 14 doanh nghiệp lớn (bằng 70% số lượng doanh nghiệp lớn đang có quan hệ tín dụng).
2.4.2.2. Điều tra và thu thập số liệu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, thu thập cả nguồn thông tin sơ cấp và thứ cấp.
* Th u t h ập số l i ệu th ứ cấ p :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
các văn bản pháp quy của Nhà nước, các ấn phẩm, các tài liệu, báo cáo, luận văn, website viết về dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của NHTM và các vấn đề liên quan đến các sản phẩm dịch vụ trên của NHTM.
* Th u t h ập số l i ệu s ơ c ấ p :
Các số liệu sơ cấp được tiến hành thu thập bằng phương pháp điều tra qua bảng hỏi các KHDN đã và đang có quan hệ tín dụng tại BIDV Thái Nguyên, theo mẫu câu hỏi phỏng vấn các khách hàng (phụ lục I). Để thu thập thông tin tác giả dùng cả hai cách: thư tín và thu thập trực tiếp (qua cán bộ ngân hàng) trong đó thu thập trực tiếp là chủ yếu.
2.4.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
Chọn lọc, hệ thống hoá tài liệu để tính các chỉ tiêu phù hợp cho việc phân tích đề tài. Sử dụng phương pháp phân tổ thống kê để hệ thống và tổng hợp tài liệu. Cụ thể là làm sạch dữ liệu, mã hóa rồi nhập, phân tổ thống kê, phân tích các nhân tố. Các công cụ và kỹ thuật tính toán được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng SPSS với các thang đo được mã hóa để thuận tiện cho việc nghiên cứu định lượng.
2.4.2.4. Phương pháp phân tích số liệu a) Phương pháp thống kê mô tả
Đó là bước đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu, là phương pháp nghiên cứu việc tổng hợp, trình bày, biểu diễn bằng bảng và đồ thị, tính toán các tham số từ các số liệu thu thập được. Phương pháp này được tác giả sử dụng để thăm dò mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình với biến phụ thuộc, qua đó sẽ xác định được biến nào ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng tại Ngân hàng.
b) Phương pháp phân tích so sánh
Phương pháp này dùng để đối chiếu các chỉ tiêu, các hiện tượng kinh tế đã được lượng hóa cùng nội dung và tính chất tương tự như nhau thông qua
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
thời gian, so sánh theo không gian để có được những nhận xét nội dung nghiên cứu.
c) P h ươ n g p h á p p hâ n t í c h n h â n t ố
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào những bước phân tích tiếp theo. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng [0,70 - 0,80] phân tích là tốt nhất (Nunnally & Bernstein, 1994).
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) Phương pháp này được sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của BIDV Thái Nguyên. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”. Điểm dừng trích khi các yếu tố có độ giá trị hội tụ “Initial Eigenvalues” > 1.
- Xác định số lượng nhân tố
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, chỉ số này đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Garson, 2003).
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
- Độ giá trị hội tụ
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (Jun & ctg, 2002).
- Độ giá trị phân biệt
Để đạt được độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & ctg, 2003).
Phương pháp trích hệ số sử dụng thang đo: Mục đích kiểm định các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo nên phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay Varimax sẽ được sử dụng cho phân tích EFA trong nghiên cứu vì phương pháp này sẽ giúp kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố của mô hình (nếu có).
Đánh giá thang đo
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo.
Hay nói cách khác đo lường đó vắng mặt cả hai loại sai lệch: sai lệch hệ thống
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu -
ĐHTN t n u.edu.v n /
đó phải đạt độ tin cậy, nghĩa là cho cùng một kết quả khi đo lặp đi lặp lại.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal connsistentcy) thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correclation).
Hệ số tương quan biến tổng (item-total correclation)
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao.
Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ phân biệt (discriminant validity) của thang đo được đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Anlysis).
d). Phương pháp Hồi quy tương quan
Phương pháp này nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Dùng phương pháp hồi quy Stepwise để cho kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu. Trước hết kiểm định mức độ phù hợp của mô hình đánh giá với các kiểm định về sự tự tương quan, đa cộng tuyến của mô hình. Sau đó, ta tiến hành kiểm định các giá trị hồi quy hệ số bê ta của mô hình nghiên cứu.