K T L UN CH NG 1
2.3.2.3 Phân tích hi quy
Mô hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u
Mô hình nghiên c u
Sau khi ti n hành phân tích d li u thu th p đ c thông qua các b c phân tích đ tin c y Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân t , mô hình nghiên c u đ c đi u ch nh g m 5 bi n đ c l p (Nh n th c t m quan tr ng d ch v , N ng l c ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Ch t l ng d ch v , và Kh n ng chi tr c a doanh nghi p) đ đo l ng bi n ph thu c là Phát tri n d ch v b o lãnh. C 5 bi n này đ u tác đ ng và làm t ng/gi m vi c phát tri n d ch v b o lãnh v i các thang đo nh đã trình bày B ng 2.9 và mô hình nghiên c u t ng quát s đ c hi u ch nh nh sau:
Hình 2.8: Mô hình các nhân t nh h ng đ n vi c phát tri n d ch v b o lãnh (Ngu n: Mô hình đ xu t t k t qu nghiên c u)
Các gi thuy t
H1: Khi khách hàng nh n th c t m quan tr ng c a DVBLNH càng cao thì
nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
H2: Khi khách hàng đánh giá cao kh n ng và n ng l c c a Ngân hàng b o lãnh thì nhu c u s d ng cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
H3: Khi khách hàng đánh giá uy tín Sacombank – Khu v c TPHCM cao thì
xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
H4: Khi khách hàng c m nh n ch t l ng DVBLNH cao thì nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
H5: Khi khách hàng có kh n ng chi tr cao cho DVBLNH thì nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
Phơn tích t ng quan h s Pearson
Ng i ta s d ng m t s th ng kê có tên là H s t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng. N u gi a 2 bi n có s t ng quan ch t thì ph i l u ý v n đ đa c ng tuy n khi phân tích
Nh n th c t m quan tr ng d ch v N ng l c ngân hàng Uy tín ngân hàng Ch t l ng d ch v Kh n ng chi tr Phát tri n d ch v b o lãnh H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+)
h i quy. Trong phân tích t ng quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau.
a c ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c. Hi u ng khác c a s t ng quan khá ch t gi a các bi n đ c l p là nó làm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m tr th ng kê t c a ki m đ nh ý ngh a c a chúng nên các h s có khuynh h ng kém ý ngh a h n khi không có đa c ng tuy n trong khi h s xác đnh R square v n khá cao.
Trong quá trình phân tích h i quy b i, đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic.
B ng 2.11: K t qu phân tích t ng quan Pearson
Correlations TQT NLNH UTNH CLDV KNCT PTDV TQT Pearson Correlation 1 ,328** ,238** ,220* ,257** ,438** Sig. (1-tailed) ,000 ,007 ,011 ,004 ,000 N 108 108 108 108 108 108 NLNH Pearson Correlation ,328** 1 ,442** ,418** ,162* ,472** Sig. (1-tailed) ,000 ,000 ,000 ,047 ,000 N 108 108 108 108 108 108 UTNH Pearson Correlation ,238** ,442** 1 ,522** ,224** ,468** Sig. (1-tailed) ,007 ,000 ,000 ,010 ,000 N 108 108 108 108 108 108 CLDV Pearson Correlation ,220* ,418** ,522** 1 ,146 ,566** Sig. (1-tailed) ,011 ,000 ,000 ,066 ,000 N 108 108 108 108 108 108 KNCT Pearson Correlation ,257** ,162* ,224** ,146 1 ,416** Sig. (1-tailed) ,004 ,047 ,010 ,066 ,000 N 108 108 108 108 108 108 PTDV Pearson Correlation ,438** ,472** ,468** ,566** ,416** 1 Sig. (1-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 108 108 108 108 108 108
**. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed).
T b ng 2.11, có th th y nhân t PHÁT TRI N D CH V B O LÃNH có s t ng quan tuy n tính r t ch t ch v i t t c 5 bi n đ c l p (T m quan tr ng
d ch v , N ng l c ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Ch t l ng d ch v , và Kh
n ng chi tr c a doanh nghi p). Nh v y, gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p có s t ng quan tuy n tính do đó th a đi u ki n đ đ a vào phân tích h i quy.
K t qu phân tích h i quy
Phân tích h i quy s xác đnh m i quan h nhân qu gi a bi n ph thu c
(PHÁT TRI N DVBLNH) và các bi n đ c l p (T m quan tr ng d ch v , N ng l c
ngân hàng, Uy tín ngân hàng, Ch t l ng d ch v , và Kh n ng chi tr c a doanh nghi p). Mô hình phân tích h i quy s mô t hình th c c a m i liên h và
qua đó giúp ta d đoán đ c m c đ c a bi n ph thu c khi bi t tr c giá tr c a bi n đ c l p.
a) ánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i
Sau khi ch y h i quy tuy n tính b i v i ph ng pháp đ a vào m t l t (Enter), ta có R2 = 0.529 và R2 đi u ch nh = 0.506
i thích đ c 50,6 Phát tri n d ch v b o lãnh là do các bi n trong mô hình và 49,4% còn l i bi n thiên c a nhân t Phát tri n d ch v b o lãnh đ c gi i thích
x ng minh cho s phù h p c a mô hình đ c trình bày b ng 2.12. K t qu này cho th y mô hình là phù h p, có m i t ng quan m nh gi a bi n ph thu c và bi n đ c l p c a mô hình.
B ng 2.12: K t qu phân tích h i quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,728a ,529 ,506 ,341 2,218
a. Predictors: (Constant), KNCT, CLDV, TQT, NLNH, UTNH b. Dependent Variable: PTDV
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 13,329 5 2,666 22,942 ,000b
Residual 11,852 102 ,116
Total 25,181 107
a. Dependent Variable: PTDV
b. Predictors: (Constant), KNCT, CLDV, TQT, NLNH, UTNH
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,659 ,314 2,097 ,039 TQT ,191 ,066 ,214 2,897 ,005 ,842 1,187 NLNH ,115 ,056 ,165 2,054 ,042 ,714 1,401 UTNH ,067 ,058 ,097 1,156 ,250 ,650 1,538 CLDV ,295 ,067 ,361 4,384 ,000 ,682 1,467 KNCT ,183 ,050 ,259 3,634 ,000 ,906 1,104 a. Dependent Variable: PTDV b) Ki m đ nh đ phù h p c a mô hình
Ki m đnh F s d ng trong phân tích ph ng sai là m t phép ki m đ nh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th đ xem xét bi n ph thu c có liên h tuy n tính v i toàn b t p h p c a các bi n đ c l p. Nhìn vào b ng 2.12 ta th y r ng tr th ng kê F đ c tính t giá tr R2 đ y đ khác 0, giá tr sig. r t nh cho th y mô hình s d ng là phù h p và các bi n đ u đ t đ c tiêu chu n ch p nh n (Tolerance > 0,0001).
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chu n đoán hi n t ng đa c ng tuy n) v i h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor) c a các
bi n đ c l p trong mô hình đ u <10 (1,104-1,538) th hi n tính đa c ng tuy n c a các bi n đ c l p là không đáng k và các bi n trong mô hình đ c ch p nh n.
Nh v y, mô hình h i quy b i th a các đi u ki n đánh giá và ki m đ nh đ phù h p cho vi c rút ra các k t qu nghiên c u.
c) Gi i thích ph ng trình
T b ng phân tích h i quy (B ng 2.12), ta th y m i quan h gi a bi n ph
thu c Phát tri n d ch v b o lãnh và 5 bi n đ c l p đ c th hi n trong ph ng trình sau: PTDVBL=0,659 + 0,214TQT+ 0,165NLNH + 0,361CLDV + 0,259KNCT Trong đó: PTDVBL : Phát tri n d ch v b o lãnh TQT: Nh n th c t m quan tr ng c a d ch v b o lãnh NLNH: N ng l c Ngân hàng CLDV : Ch t l ng d ch v KNCT : Kh n ng chi tr c a DN
T các h s chu n hóa, có k t qu nh sau: các nhân t TQT, NLNH, CLDV, KNCT đ u có m i quan h tuy n tính v i PTDVBL v i Sig t < 0.05. Tuy nhiên, nhân t UTNH v i Sig t = 0.25 > 0.05 l i không có m i quan h tuy n tính v i PTDVBL. Do v y thành ph n UTNH không đ t ý ngh a trong vi c th ng kê c a mô hình này.
T t c 4 nhân t còn l i c a thang đo Phát tri n d ch v b o lãnh đ u th c s nh h ng đ n Phát tri n d ch v b o lãnh và 4 nhân t này đ u nh h ng d ng đ n Phát tri n d ch v b o lãnh (do có các h s d ng). Ngh a là, n u c m nh n c a khách hàng v t m quan tr ng c a d ch v b o lãnh, v n ng l c ngân hàng, v ch t l ng d ch v và kh n ng chi tr c a khách hàng t ng thì xu h ng phát tri n d ch v b o lãnh c a Sacombank – khu v c TPHCM c ng t ng lên; và ng c l i (khi xét s thay đ i c a m t y u t thì các y u t khác đ c gi đ nh là không đ i).
B ng 2.13: B ng t ng h p k t qu ki m đ nh gi thuy t
Gi thuy t Nhân t K t qu
H1
Khi khách hàng nh n th c t m quan tr ng c a
DVBLNH càng cao thì nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
Ch p nh n
H2
Khi khách hàng đánh giá cao kh n ng và n ng l c c a Ngân hàng b o lãnh thì nhu c u s d ng cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
Ch p nh n
H3
Khi khách hàng đánh giá uy tín Sacombank – Khu
v cTPHCM cao thì xu h ng phát tri n DVBLNH
càng cao.
Không ch p nh n
H4
Khi khách hàng c m nh n ch t l ng DVBLNH cao thì nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
Ch p nh n
H5
Khi khách hàng có kh n ng chi tr cao cho DVBLNH thì nhu c u s d ng c a h cao và xu h ng phát tri n DVBLNH càng cao.
Ch p nh n
H2,
phát tri n d ch v b o lãnh t i Sacombank – khu v c TPHCM. Nh v y, Sacombank – khu v c TPHCM và c quan qu n lý ph i n l c c i ti n nh ng nhân t TQT, NLNH, CLDV, KNCT đ phát tri n d ch v b o lãnh.
K t qu kh o sát và vi c phân tích các nhân t nh h ng đ n phát tri n d ch v b o lãnh là c s đ tác gi đ xu t gi i pháp phát tri n d ch v b o lãnh trong ch ng 3.