Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Trong đó, 4 thành phần của thang đo tài sản thương hiệu (4 biến độc lập) trong mô hình lý thuyết được EFA phân tích cũng ra thành 4 thành phần với tên gọi không đổi, bao gồm: nhận biết thương hiệu được đo lường bằng 4 biến quan sát, chất lượng cảm nhận có 7 biến quan sát, hình ảnh thương hiệu được đo lường bằng 5 biến quan sát, lòng trung thành thương hiệu vẫn giữ nguyên 4 biến quan sát. Các khái niệm nghiên cứu biến phụ thuộc là tài sản thương hiệu tổng thể sau khi phân tích EFA vẫn giữ nguyên 3 biến quan sát.
Như vậy, sau khi phân tích Cronbach's alpha và EFA với dữ liệu nghiên cứu chính thức, các thành phần của tài sản thương hiệu không có gì thay đổi, chỉ có sự điều chỉnh về số biến quan sát của các thành phần tài sản thương hiệu. Do vậy trên mô hình nghiên cứu vẫn không có sự thay đổi, các giả thuyết vẫn được giữ nguyên. 5.4.Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), thực hiện phương trình hồi quy đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu tổng thể với đối với các thành phần của tài sản thương hiệu (nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu).
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu thông qua R, R2 và R2 hiệu chỉnh, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < D < 3) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số
phóng đại phương sai VIF (VIF < 2,5). Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào tài sản thương hiệu càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
5.4.1. Mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
Bảng 5.13: Phân tích tương quan
Tương quan NB CN HA TT TSTH NB Pearson Correlation 1 ,291** ,390** ,356** ,429** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 CN Pearson Correlation ,291** 1 ,429** ,580** ,657** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 HA Pearson Correlation ,390** ,429** 1 ,418** ,543** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 TT Pearson Correlation ,356** ,580** ,418** 1 ,690** Sig. (2-tailed) .000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 TSTH Pearson Correlation ,429** ,657** ,543** ,690** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148
**. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0,01.
Ma trận tương quan trong bảng 5.13 cho thấy bốn thành phần của tài sản thương hiệu có mối quan hệ đáng kể với nhau (r lớn nhất là 0,580 và nhỏ nhất là 0,291) và có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05). Do đó trong quá trình chạy hồi quy cần phải xét đến hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập.
Qua bảng cũng cho thấy bốn biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau về mặt thống kê (sig < 0,05). Hệ số tương quan giữa các thành phần tài sản thương hiệu và tài sản thương hiệu tổng thể khá tốt (r thấp nhất là 0,429 và cao nhất là 0,690).
5.4.2. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 là 0,631 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-square) là 0,621, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 62,1% (tức là: với 4 biến độc lập là nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu mô hình phản ánh được 62,1% phương sai của biến phụ thuộc là tài sản thương hiệu tổng thể).
Trị số thống kê F đạt giá trị 61,193 được tính từ giá trị R2 của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000 nên sự kết hợp của 4 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi trong biến phụ thuộc Tài sản thương hiệu và sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy truyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. 5.4.3. Tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Trong hồi quy bội, có nhiều biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, vì vậy cần xác định tầm quan trọng của từng biến độc lập trong mô hình. Hệ số hồi quy của một thành phần trong tài sản thương hiệu cho thấy ảnh hưởng của thành phần này đến tài sản thương hiệu tổng thể. Hệ số tương quan từng phần (Part correlation) được dùng để đánh giá tầm quan trọng của một biến độc lập khi loại bỏ sự ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau. Như đã phân tích ở trên, các biến độc lập trong mô hình được kiểm định có tương quan với nhau nên tác giả sẽ đánh giá sự ảnh hưởng của từng thành phần thông qua hệ số Part thay vì hệ số Beta.
Thành phần ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến tài sản thương hiệu tổng thể là thành phần lòng trung thành thương hiệu với hệ số Part = 0,296. Xếp thứ hai về mức độ ảnh hưởng lên tài sản thương hiệu tổng thể là thành phần chất lượng cảm nhận với hệ số Part = 0,247. Dù mức độ ảnh hưởng đến tài sản thương hiệu khá nhỏ, tuy nhiên hai thành phần nhận biết thương hiệu và hình ảnh thương hiệu cũng ảnh hưởng tích cực đến tài sản thương hiệu tổng thể với hệ số Part lần lượt là 0,111 và 0,171.
5.4.4. Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính
Đây là một bước quan trọng để xem xét các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính có đảm bảo hay không. Mô hình hồi quy cần phải được kiểm tra sự vi phạm các giả định này:
- Giả định về đa cộng tuyến: hệ số VIF khi kiểm định hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2,5 (lớn nhất là 1,646) nên mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Đồ thị P-P Plot của phần dư ( xem phụ lục 4) cũng cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung sát với đường thẳng kỳ vọng. Như vậy, giả định về phần chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số: hệ số Durbin – Watson của mô hình hồi quy là 2,362 < 3, ta có thể kết luận giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi: đồ thị biểu diễn phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự đoán chuẩn hóa cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, giả định này không bị vi phạm.
5.4.5. Ảnh hưởng của các thành phần thang đo tài sản thương hiệu đến tài sản thương hiệu tổng thể
Để kiểm định bốn giả thuyết H1, H2, H3, và H4, một mô hình hồi quy bội đã được phát triển như sau:
TSTH = b0 + b1 NB + b2 CL + b3 HA + b4 TT +ei
Trong đó, bk (với k = 1 → 4) là các hệ số của phương trình hồi quy và ei là
phần dư.
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng 5.14 (xem thêm Phụ lục 4).
Bảng 5.14: Các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy
Qua bảng 5.14, ta thấy rằng tất cả bốn nhân tố thành phần tài sản thương hiệu đều có tác động dương đến tài sản thương hiệu tổng thể (TSTH tổng thể) với mức ý nghĩa Sig < 0,05 ở tất cả các biến. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0) cho thấy an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận. Cụ thể như sau:
+ Giả thuyết H1: Nếu mức độ nhận biết của người tiêu dùng về thương hiệu NHNo&PTNT VN tăng hay giảm thì tài sản thương hiệu đó sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Nghĩa là, khi khách hàng nhận biết được thương hiệu NHNo&PTNT VN càng nhanh chóng thì tài sản thương hiệu của
NHNo&PTNT VN càng cao và ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy, thành phần nhận biết thương hiệu có hệ số Part = 0,111; t = 2,186; sig = 0,030, do đó giả thuyết này được chấp nhận. Điều này có nghĩa là NHNo&PTNT VN càng nâng cao thành phần nhận biết thương hiệu thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao.
Hệ sốa
Mô hình Hệ số chưa
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê cộng tuyến
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -,617 ,285 -2,167 ,032 NB ,114 ,052 ,124 2,186 ,030 ,801 1,248 CN ,386 ,079 ,314 4,865 ,000 ,621 1,612 HA ,234 ,070 ,202 3,367 ,001 ,718 1,392 TT ,422 ,072 ,380 5,834 ,000 ,607 1,646 a. Biến phụ thuộc: TSTH
+ Giả thuyết H2: Nếu chất lượng cảm nhận của người tiêu dùng về thương hiệu NHNo&PTNT VN tăng hay giảm thì tài sản thương hiệu đó sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Khi khách hàng có sự cảm nhận, đánh giá về dịch vụ tại NHNo&PTNT VN càng cao thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT
VN càng cao và ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy, thành phần chất lượng cảm nhận có hệ số Part = 0,247; t = 4,865; sig = 0,000, do đó giả thuyết này được chấp nhận. Điều này có nghĩa là NHNo&PTNT VN càng nâng cao thành phần chất lượng cảm nhận thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao.
+ Giả thuyết H3: Nếu hình ảnh thương hiệu NHNo&PTNT VN trong lòng người tiêu dùng tăng hay giảm thì tài sản thương hiệu đó sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Nói cách khác, khi hình ảnh thương hiệu NHNo&PTNT VN càng có ấn tượng trong tâm trí khách hàng thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao và ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy, thành phần hình ảnh thương hiệu có hệ số Part = 0,171; t = 3,367; sig = 0,001, do đó giả thuyết này được chấp nhận. Điều này có nghĩa là NHNo&PTNT VN càng nâng cao thành phần hình ảnh thương hiệu thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao.
+ Giả thuyết H4: Nếu lòng trung thành thương hiệu NHNo&PTNT VN trong lòng người tiêu dùng tăng hay giảm thì tài sản thương hiệu đó sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Khi khách hàng càng tin cậy và trung thành với dịch vụ tại NHNo&PTNT VN thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao và ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy, thành phần lòng trung thành thương hiệu có hệ số Part = 0,296; t = 5,834; sig = 0,000, do đó giả thuyết này được chấp nhận. Điều này có nghĩa là NHNo&PTNT VN càng nâng cao thành phần lòng trung thành thương hiệu thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao.
Từ đó, ta có phương trình hồi quy như sau:
TSTH = -0,617 + 0,114 NB + 0,386 CN + 0,234 HA + 0,422 TT
Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được trong khảo sát cho kết quả về độ lệch chuẩn của các yếu tố là khác nhau nên hệ số Beta của các biến có sự biến đổi. Hệ số Beta của bốn biến độc lập Nhận biết, Cảm nhận, Hình ảnh, Trung thành lần lượt là 0,124; 0,314; 0,202 và 0,380.
Bên cạnh đó, như đã được đề cập, các biến độc lập có tương quan với nhau nên tác giả sẽ đánh giá riêng sự ảnh hưởng của từng thành phần thông qua hệ số Part thay vì hệ số Beta. Hệ số Part của bốn biến độc lập Nhận biết, Cảm nhận, Hình ảnh, Trung thành lần lượt là 0,111; 0,247; 0,171 và 0,296.
Dù xem xét các hệ số nào thì thành phần lòng trung thành thương hiệu và chất lượng cảm nhận đều có ý nghĩa quan trọng thứ nhất và thứ nhì tạo nên tài sản thương hiệu tổng thể, kế đó là hình ảnh thương hiệu và nhận biết thương hiệu.
5.5. Tóm tắt chương 5
Trong chương này, tác giả đã trình bày đặc điểm mẫu nghiên cứu, đánh giá mức độ cảm nhận của khách hàng về từng chỉ tiêu trong các thành phần tài sản thương hiệu, thực hiện việc kiểm định thang đo các yếu tố tạo nên tài sản thương hiệu NHNo&PTNT VN khu vực TP. HCM thông qua công cụ Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, sự thay đổi trong mô hình nghiên cứu theo kết quả EFA. Trong chương này cũng đã thực hiện việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy và thực hiện đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố cấu thành nên tài sản thương hiệu NHNo&PTNT VN, kết quả kiểm định cho thấy tất cả các giả thuyết đưa ra H1, H2, H3, H4 đều được chấp nhận.
Từ kết quả trên, chương tiếp theo sẽ trình bày những kết luận và kiến nghị của nghiên cứu cho các nhà quản trị NHNo&PTNT VN để nâng cao tài sản thương hiệu cho NHNo&PTNT VN khu vực TP. HCM, đưa thương hiệu NHNo&PTNT VN ngày càng lớn mạnh.
CHƯƠNG 6
KIẾN NGHỊ VÀ GIẢI PHÁP
Trong chương 5, tác giả đã phân tích chi tiết về kết quả nghiên cứu cũng như tìm ra một số nguyên nhân khiến khách hàng đánh giá một số tiêu chí của thành phần tài sản thương hiệu NHNo&PTNT VN khu vực TP. HCM chưa cao. Từ đó làm cơ sở cho việc đưa ra những kiến nghị nhằm nâng cao tài sản thương hiệu cho NHNo&PTNT VN trong chương này.
Chương 6 trình bày 4 nội dung đó là: (1) tóm tắt kết quả nghiên cứu, (2) bối cảnh kinh tế và định hướng phát triển của NHNo&PTNT VN trong thời gian tới, (3) đưa ra những kiến nghị dựa trên sự tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của các chương trước, (4) các hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo.
6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Đây là nghiên cứu chính thức về đo lường tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN. Đề tài nghiên cứu được dựa trên nền tảng lý thuyết là mô hình TÀI SẢN THƯƠNG HIỆU của David Aaker (1991) dưới góc độ khách hàng. Nghiên cứu định tính điều chỉnh thang đo của mô hình này, sau đó nghiên cứu định lượng chính thức sẽ được tiến hành bằng cách khảo sát mẫu với kích thước là 150 khách hàng ở TP. HCM đang hoặc đã từng sử dụng dịch vụ tại NHNo&PTNT VN để tiến hành phân tích và kiểm định mô hình. Với phương pháp kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Thang đo được kiểm định và đáp ứng các yêu cầu về giá trị, độ tin cậy và sự phù hợp của mô hình. Như vậy, nghiên cứu đã cung cấp thang đo để đo lường tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN khu vực TP. HCM với 4 thành phần và 20 biến quan sát.
Từ phân tích tương quan và hồi quy, kết quả cho thấy bốn thành phần của tài sản thương hiệu đều tác động đến tài sản thương hiệu tổng thể, hay nói cách khác các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận trong nghiên cứu này, đem lại ý nghĩa
thiết thực cho NHNo&PTNT VN. Mức độ tác động của các thành phần được sắp xếp theo thứ tự từ mạnh đến yếu nhất như sau: (1) Lòng trung thành thương hiệu, (2) Chất lượng cảm nhận, (3) Hình ảnh thương hiệu, (4) Nhận biết thương hiệu. Kết quả nghiên cứu này là căn cứ để đưa ra những kiến nghị nhằm phát triển thương hiệu NHNo&PTNT VN trong thời gian tới.
6.2. Bối cảnh hiện nay và định hướng phát triển của NHNo&PTNT VN trong thời gian tới