5. Kết cấu luận văn
2.4.1. Nghiên cứu định tính
2.4.1.1. Nghiên cứu định tính lần 1
Áp dụng phƣơng 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 ƣơng, 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 đƣợc thực hiện nhƣ 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 bƣớc đầu thu thập đƣợc thông tin một cách cụ thể về chủ đề nghiên cứu và tiến hành lập bảng hỏi nháp theo nội dung đƣợc chuẩn bị trƣớc 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 đƣợc vì sao họ lại lựa chọn giao dịch tại BIDV Thái Nguyên và xem BIDV là ngân hàng chính thức khi giao dịch mà không phải là Ngân hàng nào khác. Xác định xem chất lƣợng dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của Ngân hàng bao gồm những yếu tố nào? Những yếu tố đó tác động nhƣ thế nào đến sự hài lòng của khách hàng khi giao dịch tại BIDV Thái Nguyên.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở cho thiết kế bảng câu hỏi nháp, đƣa 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 rõ ràng, tính hợp lý của bảng câu hỏi, ngôn từ có đơn giản dễ hiểu hay không? Ngƣời trả lời có hiểu sai câu hỏi không, có trả lời đƣợc không? Độ dài bảng câu hỏi đã phù hợp chƣa? 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 đƣợc chọn ra từ mẫu bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Bƣớc 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 nhƣ kiểm định các giả thuyết đã đƣợc 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 đƣợc hiệu chỉnh cho phù hợp với đặc thù về sản phẩm tín dụng doanh nghiệp tại BIDV Thái Nguyên.
Phỏng vấn chính thức: dùng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp, ngƣời phỏng vấn hỏi và ghi chép trực tiếp, đồng thời giải thích nội dung bảng hỏi để ngƣời trả lời hiểu câu hỏi và trả lời chính xác theo những đánh giá của họ.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2.4.2.1. Mẫu nghiên cứu
a) Phƣơng 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 hƣởng 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 phƣơng pháp chọn mẫu phân loại (phân tổ).
b) Xác định cỡ mẫu:
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu đƣợc 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 phƣơng pháp này đòi hỏi phải có kích thƣớc mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman 1995). Tuy nhiên, kích thƣớc mẫu bao nhiêu đƣợc gọi là lớn thì hiện nay chƣa đƣợc xác định rõ ràng. Hơn nữa kích thƣớc mẫu còn tùy thuộc vào phƣơng pháp ƣớc lƣợng sử dụng. Trong EFA, kích thƣớc mẫu thƣờng đƣợc xác định dựa vào (1) kích thƣớc tối thiểu và (2) số lƣợng biến đo lƣờng đƣa vào phân tích. Với số lƣợng 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 nhƣ việc phản hồi của khách hàng nên nghiên cứu này sử dụng kích thƣớc mẫu là 130, bằng 47% số lƣợng 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 lƣợng doanh nghiệp lớn đang có quan hệ tín dụng).
2.4.2.2. Điều tra và thu thập số liệu
Để đạt đƣợc các mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng, thu thập cả nguồn thông tin sơ cấp và thứ cấp.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Thông tin thứ cấp đƣợc thu thập thông qua việc thống kê, nghiên cứu các văn bản pháp quy của Nhà nƣớc, 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.
* Thu thập số liệu sơ cấp:
Các số liệu sơ cấp đƣợc tiến hành thu thập bằng phƣơng 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: thƣ 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 phƣơng 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 đƣợc xử lý bằng phần mềm chuyên dụng SPSS với các thang đo đƣợc mã hóa để thuận tiện cho việc nghiên cứu định lƣợng.
2.4.2.4. Phương pháp phân tích số liệu a) Phương pháp thống kê mô tả
Đó là bƣớc đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu, là phƣơng 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 đƣợc. Phƣơng pháp này đƣợc 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 đƣợc biến nào ảnh hƣởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng tại Ngân hàng.
b) Phương pháp phân tích so sánh
Phƣơng pháp này dùng để đối chiếu các chỉ tiêu, các hiện tƣợng kinh tế đã đƣợc lƣợng hóa cùng nội dung và tính chất tƣơng tự nhƣ nhau thông qua
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
tính toán các tỷ số, so sánh các thông tin từ các nguồn khác nhau, so sánh theo thời gian, so sánh theo không gian để có đƣợc những nhận xét nội dung nghiên cứu.
c) Phương pháp phân tích nhân tố
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha đƣợc sử dụng để loại bỏ biến rác trƣớc 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 tƣơng quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời. Phƣơng pháp này cho phép ngƣời 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 đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tƣơng 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 đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào những bƣớc 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) Phƣơng pháp này đƣợc 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. Phƣơng 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 tƣơng 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 http://www.lrc-tnu.edu.vn/
+ Phân tích nhân tố đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tƣơng quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Phƣơng pháp trích “Principal Axis Factoring” đƣợc 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 lƣợng nhân tố
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, chỉ số này đại diện cho phần biến thiên đƣợc 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 phƣơng sai trích (Variance explained criteria): tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
- Độ giá trị hội tụ
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng 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 đƣợc độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & ctg, 2003).
Phƣơng 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 phƣơng pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay Varimax sẽ đƣợc sử dụng cho phân tích EFA trong nghiên cứu vì phƣơng pháp này sẽ giúp kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các yếu tố của mô hình (nếu có).
Đánh giá thang đo
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo. Hay nói cách khác đo lƣờng đó vắng mặt cả hai loại sai lệch: sai lệch hệ thống
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện cần để một thang đo đạt giá trị là thang đo 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 đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp nhất quán nội tại (internal connsistentcy) thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correclation).
Hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correclation)
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số tƣơng 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 tƣơng quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc 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 đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Anlysis).
d). Phương pháp Hồi quy tương quan
Phƣơng pháp này nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Dùng phƣơng pháp hồi quy Stepwise để cho kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu. Trƣớc hết kiểm định mức độ phù hợp của mô hình đánh giá với các kiểm định về sự tự tƣơng 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.
2.5. Hệ thống các tiêu chí nghiên cứu
Trên cơ sở vận dụng mô hình SERVQUAL để đánh giá chất lƣợng dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của BIDV Thái Nguyên, đề tài tập trung nghiên cứu 5 nhóm chỉ tiêu đánh giá về sự hài lòng của khách hàng, gồm:
Sự tin cậy (REL) Sự đáp ứng (RES) Sự đảm bảo (ASS)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Sự cảm thông (EMP) Sự hữu hình (TAN) Phƣơng trình định lƣợng:
Sự hài lòng (SAT) = f{REL, RES, ASS, EMP, TAN}
Trong đó: SAT: Biến phụ thuộc và REL, RES, ASS, EMP, TAN là các biến độc lập.
Để định lƣợng các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Ngân hàng, ta tiến hành 3 bƣớc sau:
Bƣớc 1: Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach Alpha để kiểm định mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau.
Bƣớc 2: Sử dụng mô hình phân tích các nhân tố để kiểm định các nhân tố ảnh hƣởng và nhận diện các yếu tố đƣợc cho là phù hợp.
Bƣớc 3: Sử dụng mô hình hồi quy logistic để phân tích ảnh hƣởng của các biến độc lập liên quan đến việc có hay không có sự hài lòng của khách hàng đối với các dịch vụ của Ngân hàng. Các bƣớc trên đƣợc tiến hành với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS.
Bảng 2.1: Các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng
của khách hàng với dịch vụ tín dụng doanh nghiệp của Ngân hàng
STT Tiêu chí
I Sự tin cậy
1 Sự thực hiện cam kết của ngân hàng
2 Ngân hàng thực hiện dịch vụ đúng ngay từ lần đầu 3 Ngân hàng lƣu ý để không xảy ra sai sót
4 Ngân hàng tích cực trong giải quyết vƣớng mắc của khách hàng
II Sự đáp ứng
1 Sản phẩm tín dụng doanh nghiệp
2 Chính sách khách hàng, biện pháp bảo đảm tín dụng 3 Chính sách lãi suất, phí
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
STT Tiêu chí
III Năng lực phục vụ (Sự đảm bảo)
1 Sự chuyên nghiệp của cán bộ
2 Thái độ, phong cách phục vụ của cán bộ 3 Chất lƣợng tƣ vấn, hỗ trợ của cán bộ
4 Cán bộ xử lý hồ sơ đúng hạn, nhanh, chính xác
IV Sự cảm thông
1 Sự quan tâm của cán bộ đến khách hàng 2 Sự am hiểu nhu cầu khách hàng của cán bộ 3 NH lấy lợi ích của khách hàng là điều tâm niệm.
4 NH làm việc vào những giờ thuận tiện cho khách hàng
V Sự hữu hình
1 Vị trí ngân hàng, phòng giao dịch 2 NH sử dụng công nghệ hiện đại 3 Cơ sở vật chất, trang thiết bị 4 Không gian giao dịch, bãi đỗ xe