PHẦN II: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ
2.3. Đánh giá của các đối tượng điều tra về phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại
2.3.3. Phân tích nhân tố
Từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá để rút gọn và tóm tắt các biến để nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của các biến và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.
Sử dụng phương pháp Principle Components và phép quay Varimax những biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0,5 hoặc được trích vào 2 nhân tố mà khoảng cách chênh lệch về hệ số tải nhân tố (Factor Loading: biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố) giữa hai nhóm rất nhỏ không tạo nên sự khác biệt để đại diện phản ánh cho một nhân tố cụ thể sẽ bị loại. (Hair & Ctg 2006).
Với tiêu chuẩn Eigenvalue (Phương sai tổng hợp của từng nhân tố) >1 (Gerbing & Anderson, 1988) có 3 nhân tố đượcrút ra từ tổng thể 25 biến quan sát. 3 nhân tố này có độ giải thích lũy kế 85,136% đối với sự biến thiên của dữ liệu, vượt ngưỡng chấp nhận là 50%. Do đó, các nhân tố mới này sẽ được sử dụng để tính toán cho việc phân tích hồi quy ở phần sau (Trọng&Ngọc,2008).[17].
Qua kết quả phân tích nhân tố ở bảng 2.13 cho thấy có 3 nhân tố mới được trích rút ra và sẽ được kiểm tra độ tin cậy trước khi áp dụng. Điều kiện là các biến có tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) <0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để một nhóm nhân tố được chọn là hệ số Cronbach’s Alpha ít nhất bằng 0,6 (Nunnally & Burnstien, 1994).
Ta thấy, 3 nhân tố mới tổng hợp từ 25 biến quan sát của thang đo đều có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và có tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) >0,3, kết quả cũng cho thấy Phương sai tổng hợp (Eigenvalue) của 3nhân tố thoả mãn điều kiện > 1.
Các nhân tố mới được đặt tên cụ thể như sau:
Nhân tố thứ nhất (F1): Giá trị Eigenvalue bằng 11,933. Nhân tố này gồm 10 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến cơ sở vật chất và năng lực phục vụ nhằm phát triển DV NHĐT của VCB Huế. Do đó được đặt tên là: “Cơ sở vật chất và năng lực phục vụ”. Đây là
Trường Đại học Kinh tế Huế
nhân tốgiải thích được 47,731% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhân tố thứ hai (F2): Giá trị Eigenvalue bằng 6,181. Nhân tố này bao gồm 7 biến quan sát trong bảng hỏi. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến khả năng đáp ứng của VCB Huế trong việc phát triển DV NHĐT, do đó được đặt tên là: “Khả năng đáp ứng”. Đây là nhân tố giải thích được24,722% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhân tố thứ ba (F3): Giá trị Eigenvalue bằng 3,171. Nhân tố này bao gồm 8 biến quan sát trong bảng hỏi. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến chiến lược, chính sách phát triển sản phẩm và áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ thông tin vào phát triển DV NHĐT của VCB Huế.Do đó được đặt tên là: “Áp dụng công nghệ và chiến lược phát triển sản phẩm”. Đây là nhân tố giải thích được 12,683% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.12. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Biến quan sát Thành phần
1 2 3
1. Chính sách, chiến lược phát triển DV NHĐT VCB Huế hợp lý ,880
2. Chính sách, chiến lược phát triển DV NHĐT VCB Huế linh hoạt, phù hợp thực tế thị trường TT
Huế ,575
3. Sản phẩm DV NHĐT VCB Huế đa dạng về chủng loại ,809
4. Sản phẩm DV NHĐT VCB Huế đáp ứng yêu cầu khách hàng ,869
5. Phí DV sản phẩm NHĐT VCB Huế hợp lý, linh hoạt ,750
6. DV NHĐT VCB Huế được áp dụng công nghệ thông tin tiên tiến hiện đại ,623
7. Hệ thống công nghệ thông tin được cập nhật kịp thời, đồng bộ ,781
8. NHĐT VCB Huế luôn bảo mật đối với KH khi giao dịch ,873
9. Giao dịch NHĐT của VCB Huế an toàn, ít sai sót ,686
10. KH rất yên tâm khi sử dụng DV NHĐT của VCB Huế vì được bảo hộ từ Hội sở và pháp luật ,927 11. Thời gian thực hiện và xử lý giao dịch nhanh chóng, mọi lúc mọi nơi ,986 12. Sự dễ dàng trong việc tiếp cận các bước hướng dẫn sử dụng dịch vụ NHĐT tại VCB Huế ,989
13. Thao tác, cách thức sử dụng DV NHĐT tại VCB Huế đơn giản ,986
14. VCB Huế luôn chú ý đến nhu cầu của khách hàng ,981
15. VCB Huế giải quyết tốt các khiếu nại về DV NHĐT ,982
16. VCB Huế cung cấp ngay DV NHĐT cho KH ở lần giao dịch đầu tiênTrường Đại học Kinh tế Huế,956
17. VCB Huế cung cấp DV NHĐT nhanh chóng và kịp thời ,969
18. VCB Huế có đường dây nóng phục vụ khách hàng24/24 ,970
19. NV VCB Huế nhiệt tình, chủ động giải thích, tư vấn KH ,971
20. Nhân viên VCB Huế có kiến thức, tinh thông nghiệp vụ ,901
21. Hệ thống mạng lưới Phòng, các điểm giao dịch, trụ thẻ… của VCB Huế đảm bảo đáp ứng KH ,908
22. Quầy hướng dẫn DV NHĐT rất khang trang, thuận tiện ,902
23. Máy móc thiết bị phục vụ phát triển NHĐT tốt, hiện đại ,923
24. Kệ đựng tờ rơi, sách hướng dẫn NHĐT thuận tiện, đầy đủ ,963
25. Nhân viên VCB Huế ăn mặc đẹp, chuyên nghiệp ,903
Eigenvalues 11,933 6,181 3,171
Phương sai trích (%) 47,731 24,722 12,683
Phương sai tích lũy (%) 47,731 72,453 85,136
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4.Phân tích hồi quy ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử của VCB Huế
Trên cơ sở các nhân tố hội tụ, chúng tôi tiến hành phân tích hồi quy nhằm xác định cụ thể các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển DV NHĐT của VCB Huế.
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:
Y = β0+ β1F1 + β2F2 + β3F3 + ℮ Trong đó:
Y:Công tác phát triển DV NHĐT của VCB Huế.
F1:Cơ sở vật chất và năng lực phục vụ F2:Khả năng đáp ứng
F3:Áp dụng công nghệ và chiến lược phát triển sản phẩm
βi: Hệ số hồi quy riêng từng phần tương ứng với các biến độc lập Fi
℮: Sai số của mô hình [17]
Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (3 biến). Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2điều chỉnh (Adjusted R Square) từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.[17]
Bảng 2.13. Độ phù hợp của mô hình hồi quy R2 R2 điều
chỉnh Sai số chuẩn F Sig. Durbin-
Watson
,561 ,555 ,556 91,983 ,000 1,273
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016 So sánh 2 giá trị R2 và giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) cho thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn, dùng R2điều chỉnh đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Kết quả cho thấy độ phù hợp của mô hình R2 điều chỉnh là 0,555, nghĩa là mô hình hồi qui đa biến được sử dụng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 55,5% hay 55,5% sự biến thiên của “Công tác
Trường Đại học Kinh tế Huế
phát triển DV NHĐT VCB Huế”(Y) có thể được giải thích bởi 3 biến độc lập trong mô hình nói trên.
Giả định về tính độc lập của phần dư, ta dùng đại lượng thống kê Durbin- Watson để kiểm định, d có giá trị từ 0 đến 4, giá trị d của mô hình hồi qui trên là 1,273 < 2. Như vậy có thể khẳng định về tính độc lập của phần dư, không có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
Tại bảng phân tích hồi quy mô hình phát triển DV NHĐT VCB Huế được trình bày trong bảng 2.15, độ chấp nhận (Tolerance) đều bằng 1,000 >0,1 và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor - VIF) của các thành phần trong mô hình rất nhỏ đều bằng 1,000 <10. Tất cả những điều này cho thấy về cơ bảncác biến độc lập này không có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Hay nói cách khác, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Bảng 2.14. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Biến số Hệ số B Std.E Hệ số Beta Giá trị t Sig.
Chỉ số đa cộng tuyến Tolerance VIF
Hệ số chặn 4,241 ,038 113,078 ,000
F1 Cơ sở vật chất và năng
lực phục vụ ,580 ,036 ,696 15,432 ,000 1,000 1,000
F2Khả năng đáp ứng ,118 ,059 ,141 3,131 ,002 1,000 1,000
F3 Áp dụng công nghệ và chiến lược phát triển sản phẩm
,199 ,138 ,239 5,290 ,000 1,000 1,000
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016 Bảng kết quả phân tích hồi quy cho ta phương trình dự đoán “Công tác phát triển DV NHĐT của VCB Huế” như sau:
Y = 4,241 + 0,580 F1 + 0,118 F2 + 0,199 F3 + ui
Trường Đại học Kinh tế Huế
Từ kết quả mô hình hồi quytuyến tính cho thấy, các biến độc lập đều có ảnh hưởng tích cực đến công tác phát triển DV NHĐT của VCB Huế, vì hệ số hồi quy của các biến độc lập: F1 (Cơ sở vật chất và năng lực phục vụ), F2 (Khả năng đáp ứng), F3 (Áp dụng công nghệ và chiến lược phát triển sản phẩm) đều dương với Sig. < 0,05.
Với nhân tố F1 (Cơ sở vật chất và năng lực phục vụ): Hệ số hồi quy của nhân tố F1 trong mô hình hồi quy bằng 0,580, với mức ý nghĩa 0,000 < 0,05 cho thấy, trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thayđổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự phát triển DV NHĐT của VCB Huế tăng lên 0,580% và ngược lại.
Với nhân tốF2 (Khả năng đáp ứng): Hệ số hồi quy của nhân tố F2 trong mô hình hồi quy bằng 0,118, với mức ý nghĩa 0,002 < 0,05 cho thấy, trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thayđổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thìsự phát triển DV NHĐT của VCB Huế tăng lên 0,118% và ngược lại.
Nhân tố F3 (Áp dụng công nghệ và chiến lược phát triển sản phẩm): Hệ số hồi quy của nhân tố F3 trong mô hình hồi quy bằng 0,199, với mức ý nghĩa 0,000 <
0,05 cho thấy, trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự phát triển DV NHĐT của VCB Huế tăng lên 0,199% và ngược lại.
Qua việc phân tích ý nghĩa của các nhân tố trong phương trình hồi quy về phát triển DV NHĐT của VCB Huế ta thấy, tất cả các nhân tố trong mô hình về mặt lý thuyết đều có tác động tích cực đến phát triển DV NHĐT của VCB Huế. Tuy nhiên, mức độ tác động cũng nhưý nghĩa của từng nhân tố là khác nhau. Nhân tố có tác động mạnh nhất đó là F1 (Cơ sở vật chất và năng lực phục vụ). Hệ số hồi quy của tất cả các nhân tố đều >0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự phát triển DV NHĐT của VCB Huế.
Trường Đại học Kinh tế Huế