Phân tích sự tác động của các yếu tố chất lượng dịch vụ tín dụng đến sự hài lòng

Mô hình hồi quy được sử dụng là mô hình hồi quy đa biến, biến phụ thuộc là biến “ chất lượng dịch vụ” và các biếnđộc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từphân tích nhân tốkhám phá EFA, mô hình hồi quy như sau:

CLDV=X0 +X1 NLPV+X2MDDC+X3KNDU+X4MDTC +X5PTHH+ei Trong đó :

CLDV: giá trị phụ thuộc “ chất lượng dịch vụ cho vay” khách hàng cá nhân tại NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh TTH

NLPV: Giá trịcủa biến độc lập thứnhất là yếu tố “ năng lực phục vụ” của NH MDDC: Giá trịcủa biến độc lập thứhai là yếu tố “mức độ đồng cảm” của NH KNDU: Giá trịcủa biến độc lập thứba là yếu tố “khả năng đáp ứng” của NH MDTC: Giá trịcủa biến độc lập thứ tư là yếu tố “mức độtin cậy” của NH PTHH: Giá trịcủa biến độc lập thứ năm là yếu tố “phương tiện hữu hình” của NH Xk: Hệsốhồi quy riêng phần của biến k

ei: Thể hiện sự ảnh hưởng của nhân tố khác đến chất lượng dịch vụ cho vay khách hàng cá nhân của NH không được đua vào mô hình nghiên cứu.

Kiểm tra hệsố tương quan

Bảng 2. 14: Hệsố tương quan của các nhân tố

Y

X1 X2 X3 X4 X5 Y

Pearson Correlation 0.433 0,333 0,368 0,416 0,611 1

Sig.(2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 150 150 150 150 150 15

(Nguồn: xửlý sốliệu từphần mềm spss) Qua bảng phân tích hệsố tươngquan (phụlục) giữa các biến ta thấy mức ý nghĩa Sig. đều nhỏ hơn 0,05. Các hệsố r đều nằm trong khoảng từ-1 đến 1 khác 0. Điều này

Trường Đại học Kinh tế Huế

cho thấy các biến đưa vào mô hình hồi quy có mối tương quan với nhau.

Kiểm tra độphù hợp của mô hình

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc “chất lượng dịch vụcho vay khách hàng cá nhân” thì cần phải tiến hành kiểm tra mối tương quan tuyến tính giưa các biến.

Bảng 2. 15:Kiểm định trình độphù hợp của mô hình hồi quy Model Summary^b

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson

1 .711^a.505 .488 .49625 1.820

(Nguồn: xửlý sốliệu từphần mềm spss) Từ kết quả của bảng trên, cho kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy hệsốR² hiệu chỉnh có giá trịbằng 0,505 nghia là mô hình hồi quy giải thích được 50,5% sựbiến thiên của biến phụthuộc, mức độgiải thích lớn hơn 50%.

Từkết quảphân tích hệsố tương quan (phụlục 20) cho thấy rằng kết quảkiếm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả p-value (sig)=0,00 <0.05 điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để kết luận rằng sự kết hợp giữa các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụthuộc hay mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể. Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa tiến hành kiểmtra thêm đa cộng tuyến và tự tương quan của mô hình.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến : qua kết quảphân tíchở bảng cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) khá thấp. HệsốVIF nhỏ hơn 10 thì ta bác bỏgiảthiết và có hiện tượng đa cộng tuyến hay nói cách khác, các biến độc lập có giải thích rõràng đối với biến phụthuộc.

Kiểm tra tự tương quan của mô hình:

Đại lượng kiểm định Durbin-watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai sốkểsau:

Thực hiện hồi quy cho ta kết quảvềkiểm định d của Durbin-watson trong bảng tóm tắt mô hình là1,820 nằm trong khoảng cho phép (du,4-du). Với 150 mâu điều tra

Trường Đại học Kinh tế Huế

và 5 nhân tố thuộc thang đo chất lượng dịch vụ ảnh hưởng tới sựthỏa mãn của khách hàng ta có giá trị du =1,693,4-du=2,307vậy giữa các biến trong mô hình hồi quy không xẩy ra hiện tượng tự tương quan

Phân tích hồi quy đa biến

Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập, các biến này được đưa vào cùng một lúc bằng phương pháp Enter đểchọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa Sig. Nhỏ hơn 0.05, kết quảphân tích hồi quy như sau:

Bảng 2.16: Kết quảhồi quy sửdụng phương pháp Enter Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) .357 .271 1.318 .190

X1 .220 .058 .239 3.771 .000 .858 1.166

X2 .112 .053 .132 2.122 .036 .886 1.129

X3 .109 .071 .100 1.526 .129 .802 1.246

X4 .116 .057 .134 2.038 .043 .790 1.266

X5 .375 .058 .435 6.433 .000 .752 1.331

(Nguồn: xửlý sốliệu từphần mềm spss) Kết quả kiểm tra cho thấy các yếu tố “năng lực phục vụ” “phương tiện hữu hình”; “mức độtin cậy” và “mức độ đồng cảm” có mức ý nghia sig.= 0.00<0.05 nên bác bỏ Ho và 4 nhân tố đuọc đưa vào mô hình hồi hồi quy. Nhân tố “khả năng đáp ứng”có Sig.=0,129>0.05 nên loại “khả năng đáp ứng”ra khỏi mô hình. Khiđó có thể biểu diễn mô hình hồi quy mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ CVCN tại NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh TTH thông qua đánh giá của khách hàng cá nhân với phương trình sau:

CLDVCVCN=0.357+0,220NLPV+0,112MDDC+0,116MDTC+0,375PTHH Kết quảhồi quy cho ta thấy 4 yếu tốcủa mô hìnhđềuảnh hưởng mức độhài lòng về chất lượng dịch vụ của NH BIDV chi nhánh TTH. Trong đó thành phần năng lực phục vụcó ý nghĩa quan trọng nhất đối với sựhài lòng vềchất lượng dịch vụvì có hệ sốbenta lớn nhất tiếp đó là phương tiện hữu hình.

Trường Đại học Kinh tế Huế

tố khác không đổi thì lầm cho chất lượng dịch vụ CVCN thông qua đánh giá của khách hàng sẽ biến động cùng chiều β1 đơn vị. Trong 4 yếu tốthành phần phương tiện hữu có ý nghĩa quan trọng nhất đối vớ sự hài lòng về chất lượng dịch vụ vì có β=0,375 lớn nhất tiếp đến là năng lực phục vụ (β= 0,220), đứng thứ ba vẫn là mức độ tin cậy (β=0,116) và cuối cùng là mức độ đồng cảm (β=0,112) điều đó cho thấy đối với KHCN khi sử dụng dịch vụ CVCN tại NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh TTH thì họxem trọng nhân tố phương tiện hữu hình của NH, với sự “Nhân viên có ngoại hình đẹp, trang phục lịch sự gọn gàng”,“Cơ sở vật chất, trang thiết bị hiện đại, địa điểm thuận tiện”,”Bãi giữxe rộng rãi,thoáng mát” qua đó có thể đánh giá được CLDV CVCN của NH.

Bên cạnh đó nhân tốcó mức độ ảnh hưởng thấp nhất là nhân tốkhả năng đáp ứng vì vậy mà NH cần có những biện pháp cải thiện được sựthỏa mãn đối với khách hàng, đồng thời đáp ứng tốt nhu cầu của họ.

2.4. Đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ của Ngân