Quyết định sử dụng thẻ ATM của Agribank đối với người dân thành phố Long Xuyên, An Giang

Journal of Science – 2015, Vol. 6 (2), 63 – 69<br /> <br /> Part B: Political Sciences, Economics and Law<br /> <br /> QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG THẺ ATM CỦA AGRIBANK ĐỐI VỚI NGƯỜI DÂN<br /> THÀNH PHỐ LONG XUYÊN, AN GIANG<br /> Cao Văn Hơn1 và Nguyễn Thanh Nguyên1<br /> 1<br /> <br /> ThS. Trường Đại học An Giang<br /> <br /> Thông tin chung:<br /> Ngày nhận bài: 11/09/14<br /> Ngày nhận kết quả bình duyệt:<br /> 27/11/14<br /> Ngày chấp nhận đăng: 06/15<br /> Title:<br /> The decision on using<br /> Agribank ATM cards for<br /> dwellers in Long Xuyen city,<br /> An Giang<br /> Từ khóa:<br /> ATM, phương pháp hồi quy<br /> Probit<br /> Keywords:<br /> ATM, Probit regression<br /> <br /> ABSTRACT<br /> This paper uses a Probit regression model to identify the factors affecting the<br /> decision of Long Xuyen city dwellers in using agribank ATM cards from the<br /> primary data collected from a sample of 130 randomly selected people living<br /> here. The results show that factors such as bank employees, trust, technology,<br /> user income, and advertising information have impact on decision of using or not<br /> using Argibank ATM cards.<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Bài viết sử dụng phương pháp hồi quy Probit để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng<br /> đến quyết định sử dụng thẻ ATM của Ngân hàng Agribank đối với người dân<br /> thành phố Long Xuyên, tỉnh An Giang trên cơ sở dữ liệu sơ cấp thu thập từ 130<br /> người dân sinh sống ở đây. Kết quả ước lượng cho thấy các yếu tố như đội ngũ<br /> nhân viên, sự tin cậy, khoa học công nghệ, thu nhập bình quân của người dân và<br /> thông tin quảng cáo có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ ATM (Agribank)<br /> của người dân.<br /> <br /> thời khắc phục và đưa ra hướng giải quyết để<br /> phục vụ khách hàng được tốt hơn.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Cùng với sự phát triển của nền kinh tế thị trường<br /> thì công nghệ thông tin trong lĩnh vực tài chính<br /> ngân hàng cũng ngày càng phát triển. Bên cạnh<br /> đó, trình độ sử dụng cũng như tiếp cận công nghệ<br /> thông tin của người dân cũng được nâng cao. Cho<br /> nên các ngân hàng đã không ngừng phát triển các<br /> dịch vụ của mình theo hướng hiện đại hóa để phục<br /> vụ cho nhu cầu của khách hàng, vì họ chính là<br /> một trong những yếu tố rất quan trọng góp phần<br /> cho sự thành công trong hoạt động kinh doanh của<br /> ngân hàng. Cũng chính vì vậy, dịch vụ thẻ muốn<br /> được tồn tại và phát triển thì sự hài lòng của<br /> khách hàng sẽ là tiêu chí mà ngân hàng rất mực<br /> quan tâm. Để có thể giữ chân khách hàng được<br /> lâu dài thì đòi hỏi ngân hàng phải nắm bắt được<br /> tâm lý cũng như những yêu cầu của khách hàng<br /> để biết được khách hàng đang mong muốn gì, họ<br /> đã và đang hài lòng hoặc chưa hài lòng với những<br /> dịch vụ mà ngân hàng đã cung ứng cho họ để kịp<br /> <br /> Đối với các loại thẻ, sự tiện ích của nó đối với<br /> người tiêu dùng là dễ dàng cất giữ, tiện lợi trong<br /> thanh toán và hạn chế được rủi ro bị mất cắp tiền<br /> mặt. Đối với đơn vị kinh doanh dịch vụ thẻ thì có<br /> được số tiền nhàn rỗi để kinh doanh thông qua số<br /> dư trên tài khoản. Mặc dù vậy nhưng hoạt động<br /> kinh doanh dịch vụ thẻ của ngân hàng đem lại<br /> không ít khó khăn cho người tiêu dùng như máy<br /> rút tiền nuốt thẻ, máy hết tiền hoặc thanh toán<br /> bằng chuyển khoản thì tốn phí,... Bên cạnh đó<br /> người dân còn quen với việc sử dụng tiền mặt<br /> trong thanh toán dẫn đến hoạt động kinh doanh<br /> thẻ chưa phát huy hết tác dụng.<br /> Hoạt động kinh doanh và sử dụng thẻ ngân hàng<br /> là nhu cầu thiết yếu cho xu hướng phát triển. Tuy<br /> nhiên, sự tiện lợi và khó khăn của việc sử dụng<br /> thẻ hiện nay làm không ít người dân chưa muốn<br /> hay không muốn sử dụng. Mục tiêu bài viết “Phân<br /> 63<br /> <br /> Journal of Science – 2015, Vol. 6 (2), 63 – 69<br /> <br /> Part B: Political Sciences, Economics and Law<br /> <br /> tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng<br /> thẻ ATM của Agribank đối với người dân thành<br /> phố Long Xuyên” nhằm giúp cho người đọc thấy<br /> được thuận lợi và khó khăn cũng như tại sao<br /> người dân họ sử dụng thẻ ngân hàng.<br /> <br /> dụng thẻ là yếu tố không thể thiếu cho sự quan<br /> tâm của người sử dụng (Rotchanakitumnuai và<br /> Speece, 2003). Khi mức thu nhập của người dân<br /> càng cao thì họ càng có xu hướng tìm nơi nào đó<br /> để cất giữ tiền và vẫn linh hoạt trong việc sử dụng<br /> nhưng vẫn đảm bảo chi phí thấp. Từ đó, gửi tiền ở<br /> ngân hàng để thanh toán bằng thẻ là phương pháp<br /> lựa chọn tốt nhất.<br /> <br /> 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN<br /> Theo nghiên cứu của Wan và các tác giả (2005),<br /> Rerrard và Cunningham (2003), cho thấy việc sử<br /> dụng thẻ ATM là do sự tiện ích của nó đối với<br /> người tiêu dùng. Nó thể hiện bằng các dịch vụ gia<br /> tăng kèm theo như thanh toán học phí, tiền xe,<br /> tiền điện, tiền nước,… Các nghiên cứu trước đây<br /> cho thấy số lượng các dịch vụ gia tăng kèm theo<br /> và thái độ phục vụ của nhân viên càng tốt sẽ tác<br /> động tích cực đến số lượng người sử dụng thẻ.<br /> <br /> 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU<br /> 3.1 Phương pháp thu thập số liệu<br /> Bài viết sử dụng số liệu thứ cấp thu thập từ các cơ<br /> quan hữu quan ở An Giang như Cục Thống kê,<br /> Chi nhánh Ngân hàng Nhà nước, các nghiên cứu<br /> trong và ngoài nước. Số liệu sơ cấp được thu thập<br /> thông qua phỏng vấn trực tiếp 150 người dân<br /> đang sinh sống tại thành phố Long Xuyên tỉnh An<br /> Giang từ đầu năm 2014 đến tháng 6 năm 2014.<br /> Nhóm tác giả phỏng vấn bất kỳ cá nhân nào có thể<br /> bằng bảng câu hỏi soạn sẵn để thu thập thông tin<br /> về việc sử dụng thẻ ATM. Trong quá trình phỏng<br /> vấn nhóm tác giả thu thập được 150 phiếu từ 150<br /> người trả lời phỏng vấn. Sau khi làm sạch và kiểm<br /> tra có một số phiếu không hợp lệ nên số phiếu đưa<br /> vào phân tích trong bài chỉ còn 130 phiếu. Trong<br /> đó có 30 phiếu người dân không sử dụng (chưa sử<br /> dụng thẻ).<br /> <br /> Tính thân thiện, dễ sử dụng đối với người tiêu<br /> dùng cũng là yếu tố quyết định việc sử dụng thẻ<br /> của khách hàng (Moutinho và Smith, 2000; Liao<br /> và Cheung, 2002). Việc sử dụng thẻ đòi hỏi người<br /> dùng phải có những hiểu biết cơ bản về cách sử<br /> dụng máy ATM. Tuy nhiên, cũng có một số người<br /> dân có kiến thức hạn chế về các dịch vụ của ngân<br /> hàng cũng như sử dụng máy ATM, vì vậy các<br /> thao tác khi sử dụng thẻ càng đơn giản sẽ thu hút<br /> càng nhiều người sử dụng. Bên cạnh đó chính<br /> sách quảng cáo hay các hoạt động marketing sẽ<br /> tạo cho người dân hiểu biết nhiều về dịch vụ thẻ<br /> ATM, từ đó họ sẽ tham gia sử dụng thẻ nhiều<br /> hơn.<br /> <br /> 3.2 Phương pháp phân tích số liệu<br /> Trên cơ sở số liệu sơ cấp thu thập được, bài viết<br /> sử dụng phương pháp thống kê mô tả để phân tích<br /> đặc điểm của khách hàng trong mẫu khảo sát cũng<br /> như thực trạng sử dụng thẻ ATM của họ. Sau đó,<br /> bài viết tiến hành ước lượng mô hình nghiên cứu<br /> để chỉ ra ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định<br /> sử dụng thẻ của người dân bằng cách sử dụng mô<br /> hình Probit.<br /> <br /> Ngoài ra, Khoa học Công nghệ (KHCN) cũng là<br /> yếu tố tác động đến việc sử dụng thẻ của người<br /> dân<br /> (Gerrad<br /> và<br /> Cunningham,<br /> 2003;<br /> Rotchanakitumnuai và Speece, 2003). Sự đầu tư<br /> về hệ thống các máy móc, trang thiết bị hiện đại<br /> như các máy ATM, POS/EDC trong lĩnh vực thẻ<br /> ngân hàng sẽ tạo lòng tin cho khách hàng sử dụng<br /> dịch vụ thẻ. Bên cạnh đó, ngân hàng phải tạo<br /> được lòng tin cho người sử dụng thẻ về chế độ<br /> bảo mật thông tin cá nhân, thông tin về tài<br /> khoản,… thì người tiêu dùng mới an tâm, đây<br /> chính là yếu tố ảnh hưởng rất lớn đến quyết định<br /> sử dụng thẻ của khách hàng.<br /> <br /> Mô hình Probit ước lượng xác suất xảy ra của<br /> biến phụ thuộc như là một hàm số của biến độc<br /> lập. Mô hình có dạng:<br /> Y*i = β0 + β1X1i + β2 X2i + β3 X3i +…+ βk Xki + Ui<br /> <br /> Trong đó, Y*i chưa biết, nó thường được gọi là<br /> biến ẩn, chúng ta xem xét biến Yi được khai báo<br /> như sau:<br /> <br /> Thông tin về giao dịch và chế độ xử lý thông tin<br /> của các phương tiện cũng là nhân tố quan tâm của<br /> khách hàng khi họ có nhu cầu sử dụng thẻ (Liao<br /> và Cheung, 2002). Khi thông tin của các giao dịch<br /> được thực hiện một cách chính xác thì sẽ dễ dàng<br /> tạo lòng tin cho người sử dụng và từ đó người dân<br /> sẽ sử dụng thẻ ATM nhiều hơn.<br /> Thu nhập của người dân hay chi phí của việc sử<br /> <br /> 1 khi Y*i > 0<br /> Yi =<br /> 0 khi Y*i < 0<br /> <br /> Yi là biến phụ thuộc đo lường khả năng sử dụng<br /> dịch vụ thẻ ngân hàng của khách hàng theo hai<br /> 64<br /> <br /> Journal of Science – 2015, Vol. 6 (2), 63 – 69<br /> <br /> Part B: Political Sciences, Economics and Law<br /> <br /> khả năng:<br /> - Có sử dụng thẻ ngân hàng nhận giá trị là 1<br /> - Không sử dụng thẻ ngân hàng nhận giá trị là 0<br /> Xi là các biến độc lập có ảnh hưởng đến quyết<br /> định sử dụng dịch vụ thẻ ATM của Ngân hàng<br /> Argibank đối với người dân.<br /> <br /> Ngày nay, trong quan hệ xã hội người phụ nữ có<br /> vai trò quan trọng, họ không những đảm đang<br /> việc nhà mà còn có thể tham gia các công việc<br /> ngoài xã hội như quản lý công ty, xí nghiệp,… Từ<br /> số liệu thu thập được cho thấy có đến 57% số<br /> người tham gia sử dụng thẻ ATM tại Argibank là<br /> phụ nữ.<br /> <br /> Do trong bảng câu hỏi có sử dụng thang đo Likert<br /> nên trước tiên cần kiểm định sự phù hợp của số<br /> liệu bằng hệ số Cronbach's Alpha để loại bỏ<br /> những biến không phù hợp và hạn chế các biến<br /> rác trong quá trình phân tích.<br /> <br /> Số liệu từ Bảng 2 cho thấy các khách hàng có độ<br /> tuổi trung bình là 32 tuổi, người có độ tuổi thấp<br /> nhất là 18 và cao nhất là 63 tuổi. Với cơ cấu tuổi<br /> này, cho thấy phần đông khách hàng còn trẻ tuổi,<br /> đang đi học hoặc đã đi làm, vì đây là nhóm khách<br /> hàng trẻ, năng động, thích thể hiện, ham học hỏi,<br /> sẽ là cơ hội để ngân hàng phát triển dịch vụ thẻ<br /> với công nghệ hiện đại.<br /> <br /> Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc<br /> (2008) thì hệ số Cronbach's Alpha có giá trị từ 0,8<br /> đến gần 1,0 là thang đo tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là<br /> sử dụng được. Vì Cronbach's Alpha không cho<br /> biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại,<br /> nên bên cạnh hệ số Cronbach's Alpha người ta<br /> còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng và những<br /> biến có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị<br /> loại bỏ.<br /> <br /> Bảng 2. Tuổi và thu nhập của người tham gia phỏng<br /> vấn<br /> <br /> Các<br /> biến<br /> <br /> 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br /> <br /> ĐVT<br /> <br /> Số<br /> quan<br /> sát<br /> <br /> Giá<br /> trị<br /> nhỏ<br /> nhất<br /> <br /> Giá<br /> trị<br /> lớn<br /> nhất<br /> <br /> Giá<br /> trị<br /> trung<br /> bình<br /> <br /> Độ<br /> lệch<br /> chuẩn<br /> <br /> 4.1 Thống kê mô tả<br /> Kết quả nghiên cứu cho thấy trình độ học vấn<br /> trung bình của người sử dụng thẻ trong mẫu khảo<br /> sát là lớp 12 trong đó mức học vấn trải dài từ lớp<br /> 3 cho đến đại học. Cụ thể, có đến 59 người (chiếm<br /> 45%) trong mẫu khảo sát tốt nghiệp đại học, 40<br /> người (chiếm 31%) đã tốt nghiệp THPT, còn lại<br /> chưa tốt nghiệp. Điều này cho thấy phần lớn<br /> người tham gia giao dịch với ngân hàng có học<br /> vấn tương đối cao. Ngoài ra, giới tính của người<br /> tham gia trong mẫu cũng cho thấy có 43% là nam<br /> và 57% là nữ.<br /> <br /> Độ<br /> tuổi<br /> <br /> Số<br /> người<br /> (người)<br /> <br /> Tổng<br /> <br /> 45,00<br /> <br /> 40<br /> <br /> 31,00<br /> <br /> Chưa tốt nghiệp phổ<br /> thông<br /> <br /> 31<br /> <br /> Tổng<br /> Giới<br /> tính<br /> <br /> 59<br /> <br /> Tốt nghiệp phổ thông<br /> <br /> 130<br /> <br /> 100,00<br /> <br /> Nam<br /> <br /> 56<br /> <br /> 43,00<br /> <br /> Nữ<br /> <br /> 74<br /> <br /> 63<br /> <br /> 32,7<br /> <br /> 11,4<br /> <br /> Trđ<br /> /tháng<br /> <br /> 130<br /> <br /> 0,5<br /> <br /> 11,5<br /> <br /> 3,4<br /> <br /> 1,8<br /> <br /> Mức thu nhập trung bình của khách hàng là 3,4<br /> triệu đồng/tháng, đây là mức thu nhập tương đối<br /> cao đối với người dân Long Xuyên.<br /> <br /> 100,00<br /> <br /> Tốt nghiệp Đại học<br /> Học vấn<br /> <br /> 130<br /> <br /> 18<br /> <br /> Nguồn: Số liệu thu thấp năm 2014<br /> <br /> Tỷ<br /> trọng<br /> (%)<br /> <br /> Biểu hiện<br /> <br /> 130<br /> <br /> Thu<br /> nhập<br /> <br /> Bảng 1. Học vấn và giới tính<br /> <br /> Chỉ tiêu<br /> <br /> Tuổi<br /> <br /> Do đó, nhu cầu giao dịch, thanh toán bằng thẻ<br /> cũng cao. Bên cạnh đó, theo lộ trình thanh toán<br /> không dùng tiền mặt mà Chính phủ đã ban hành<br /> thì vấn đề trả lương qua thẻ cũng tạo nhu cầu sử<br /> dụng thẻ của người dân.<br /> Đồng thời, ở Biểu đồ 1 cho thấy nghề nghiệp<br /> chiếm tỷ trọng cao nhất là nhóm đối tượng công<br /> nhân viên chức, chiếm 58%. Do thu nhập của<br /> phần lớn đối tượng này tương đối ổn định, họ là<br /> những người có trình độ học vấn, ít nhất cũng đã<br /> tốt nghiệp phổ thông, do đó nhu cầu tìm hiểu, tiếp<br /> cận và sử dụng dịch vụ thẻ ngân hàng trong giao<br /> dịch, thanh toán và nhận lương là rất cao.<br /> <br /> 24,00<br /> <br /> 57,00<br /> <br /> Nguồn: Số liệu thu thập năm 6/2014<br /> <br /> 65<br /> <br /> Journal of Science – 2015, Vol. 6 (2), 63 – 69<br /> <br /> Part B: Political Sciences, Economics and Law<br /> <br /> Tiếp theo là nhóm khách hàng học sinh – sinh<br /> viên chiếm tỷ trọng 27%, đây là nhóm khách hàng<br /> trẻ tuổi, ham học hỏi nên việc tiếp cận các sản<br /> phẩm dịch vụ mang công nghệ hiện đại cũng<br /> tương đối cao.<br /> <br /> 4.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha đối<br /> với các biến quan sát<br /> Bảng 3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha<br /> <br /> Biến quan sát<br /> <br /> 0,816<br /> <br /> 0,309<br /> <br /> 0,818<br /> <br /> Sản phẩm thẻ của Agribank<br /> có nhiều tính năng, tiện ích.<br /> <br /> 0,397<br /> <br /> 0,812<br /> <br /> Màu sắc, kiểu dáng và chất<br /> lượng thẻ tốt.<br /> <br /> 0,495<br /> <br /> 0,805<br /> <br /> Quy trình phát hành thẻ<br /> nhanh chóng.<br /> <br /> 0,369<br /> <br /> 0,816<br /> <br /> Hệ thống máy ATM, máy<br /> POS/EDC được bố trí rộng.<br /> <br /> 0,390<br /> <br /> 0,813<br /> <br /> 0,415<br /> <br /> 0,811<br /> <br /> Nhân viên bố trí phòng máy<br /> ATM tiện nghi, sạch sẽ.<br /> <br /> 0,407<br /> <br /> 0,811<br /> <br /> Có nhiều đơn vị chấp nhận<br /> thẻ của ngân hàng.<br /> <br /> 0,666<br /> <br /> 0,792<br /> <br /> Nhân viên ngân hàng tư vấn<br /> về thẻ rõ ràng, dễ hiểu.<br /> <br /> 0,545<br /> <br /> 0,800<br /> <br /> Nhân viên luôn có thái độ ân<br /> cần, chuyên nghiệp khi tiếp<br /> xúc với khách hàng.<br /> <br /> 0,389<br /> <br /> 0,812<br /> <br /> Nhân viên luôn giải quyết<br /> nhanh chóng các sự cố cho<br /> khách hàng.<br /> <br /> 0,611<br /> <br /> 0,795<br /> <br /> Khi có sai sót, ngân hàng<br /> luôn khắc phục kịp thời.<br /> <br /> Các nhóm đối tượng khách hàng làm kinh doanh,<br /> buôn bán chỉ chiếm 9%; nông dân chiếm tỷ trọng<br /> thấp 2%; nội trợ là 0% và nhóm khách hàng khác<br /> (tài xế, công nhân,…) chỉ chiếm 4% tổng thể. Đây<br /> là những khách hàng có mức thu nhập không cao,<br /> thậm chí là rất thấp.<br /> <br /> 0,340<br /> <br /> Tài khoản được gửi trong thẻ<br /> đảm bảo sự an tâm cho khách<br /> hàng.<br /> <br /> Nguồn: Số liệu thu thấp năm 2014<br /> <br /> Cronbach's<br /> Alpha nếu<br /> loại biến<br /> này<br /> <br /> Dịch vụ hỗ trợ khách hàng<br /> tốt.<br /> <br /> Biểu đồ 1. Cơ cấu nghề nghiệp<br /> <br /> Hệ số<br /> tương<br /> quan<br /> biến<br /> tổng<br /> <br /> 0,650<br /> <br /> 0,791<br /> <br /> Máy ATM, POS/EDC của<br /> ngân hàng được trang bị hiện<br /> đại.<br /> <br /> Bên cạnh đó, do tính chất công việc hiện tại nên<br /> họ không có nhu cầu sử dụng thẻ nhiều. Ngoài ra,<br /> mức độ hiểu biết và cách thức sử dụng thẻ ngân<br /> hàng chưa hoàn toàn được phổ biến cho nhóm đối<br /> tượng khách hàng này nên nhu cầu sử dụng thẻ<br /> của họ là không cao.<br /> <br /> Cronbach's Alpha = 0,819<br /> Nguồn: Kết quả phân tích số liệu phỏng vấn trực tiếp,<br /> 06/2014<br /> <br /> Kết quả phân tích cho thấy cả 13 biến quan sát<br /> đều thoả điều kiện về hệ số Cronbach's Alpha và<br /> hệ số tương quan biến tổng. Cụ thể, hầu hết các<br /> biến đều có hệ số Cronbach's Alpha từ 0,8 trở lên,<br /> chỉ ngoại trừ 3 biến có hệ số Cronbach's Alpha<br /> dưới 0,8 là biến “Có nhiều đơn vị chấp nhận thẻ<br /> của ngân hàng”,“Nhân viên luôn giải quyết nhanh<br /> chóng các sự cố cho khách hàng” và biến “Khi có<br /> sai sót, ngân hàng luôn khắc phục kịp thời” nhưng<br /> 66<br /> <br /> Journal of Science – 2015, Vol. 6 (2), 63 – 69<br /> <br /> Part B: Political Sciences, Economics and Law<br /> Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA<br /> <br /> vẫn sử dụng được. Mặc khác, hệ số tương quan<br /> biến tổng của 13 biến quan sát đều có giá trị lớn<br /> hơn 0,3. Vì vậy, có thể kết luận rằng thang đo<br /> được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và<br /> đáng tin cậy.<br /> <br /> Biến quan sát<br /> <br /> Thành phần các nhân tố<br /> <br /> 1<br /> Nhân viên luôn giải quyết<br /> nhanh chóng các sự cố<br /> cho khách hàng<br /> <br /> 0,744<br /> <br /> Nhân viên ngân hàng tư<br /> vấn về thẻ rõ ràng, dễ<br /> hiểu<br /> <br /> 0,688<br /> <br /> Nhân viên bố trí phòng<br /> máy ATM tiện nghi, sạch<br /> sẽ<br /> <br /> Phân tích nhân tố còn dựa vào giá trị Eigenvalue<br /> để xác định số lượng nhân tố, chỉ những nhân tố<br /> có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong<br /> mô hình. Một phần quan trọng trong kết quả phân<br /> tích nhân tố là ma trận nhân tố khi các nhân tố<br /> được xoay. Hệ số tải nhân (Factor loadings) biểu<br /> diễn sự tương quan giữa các biến và các nhân tố.<br /> Các hệ số này có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt<br /> yêu cầu (Phan Thị Kim Tuyến, 2012).<br /> <br /> 0,769<br /> <br /> Nhân viên luôn có thái độ<br /> ân cần, chuyên nghiệp khi<br /> tiếp xúc với khách hàng<br /> <br /> Phân tích nhân tố khám phá nhằm xác định mối<br /> quan hệ của nhiều biến quan sát được xác định và<br /> tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.<br /> Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO là<br /> một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân<br /> tích nhân tố. Trị số KMO lớn (0,5 < KMO < 1,0)<br /> là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp,<br /> trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có<br /> khả năng không thích hợp.<br /> <br /> 3<br /> <br /> 0,890<br /> <br /> Khi có sai sót, ngân hàng<br /> luôn khắc phục kịp thời<br /> <br /> 4.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA<br /> <br /> 2<br /> <br /> 0,582<br /> <br /> Có nhiều đơn vị chấp<br /> nhận thẻ<br /> <br /> 0,763<br /> <br /> Màu sắc, kiểu dáng và<br /> chất lượng thẻ tốt<br /> <br /> 0,675<br /> <br /> Hệ thống máy ATM,<br /> POS/EDC được bố trí<br /> rộng<br /> <br /> 0,658<br /> <br /> Dựa vào Bảng 4, ta thấy có 11 biến quan sát được<br /> đưa vào phân tích. Do kết quả xoay nhân tố có 2<br /> biến “Sản phẩm thẻ của Agribank có nhiều tính<br /> năng, tiện ích” và biến “Quy trình phát hành thẻ<br /> nhanh chóng” có hệ số tải nhân lần lượt là 0,498<br /> và 0,475 nhỏ hơn 0,5 nên đã bị loại ra khỏi phân<br /> tích nhân tố.<br /> <br /> Máy ATM, POS/EDC của<br /> ngân hàng được trang bị<br /> hiện đại<br /> <br /> 0,606<br /> <br /> Trong 11 biến quan sát còn lại có kết quả phân<br /> tích như sau:<br /> <br /> Phương sai tổng hợp<br /> <br /> 3,917<br /> <br /> Phương sai rút trích<br /> <br /> 59,237%<br /> <br /> Hệ số KMO là 0,796 và mức ý nghĩa kiểm định<br /> Bartlett’s là 0,000 nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến<br /> có tương quan với nhau và việc áp dụng phân tích<br /> nhân tố là thích hợp.<br /> <br /> Hệ số KMO<br /> <br /> 0,796<br /> <br /> Mức ý nghĩa kiểm định<br /> Bartlett’s<br /> <br /> 0,000<br /> <br /> Dịch vụ hỗ trợ khách<br /> hàng tốt<br /> <br /> 0,780<br /> <br /> Tài khoản được gửi trong<br /> thẻ đảm bảo sự an toàn<br /> cho khách hàng<br /> <br /> 0,699<br /> 1,502<br /> <br /> 1,097<br /> <br /> Nguồn: Kết quả phân tích số liệu phỏng vấn trực tiếp,<br /> 6/2014<br /> <br /> Kết quả phân tích cho ra 3 nhân tố với phương sai<br /> tổng hợp (Eigenvalue) đều thỏa mãn điều kiện lớn<br /> hơn 1. Tổng phương sai rút trích là 59,237% cho<br /> biết 3 nhân tố này giải thích được 59,237% độ<br /> biến thiên của dữ liệu.<br /> <br /> Kết quả ở Bảng 4 cho ta có được ba nhân tố và ta<br /> có thể đặt tên lại cho các nhân tố đại diện như sau:<br /> Nhân tố 1: được đặt tên là “Đội ngũ nhân viên”<br /> (ĐNNV).<br /> Nhân tố 2: được đặt tên là “Khoa học công nghệ”<br /> (KHCN).<br /> Nhân tố 3: được đặt tên là “Sự tin cậy” (STC).<br /> Ngoài những nhân tố trên còn có các nhân tố khác<br /> tác động đến khả năng sử dụng dịch vụ thẻ ngân<br /> hàng của khách hàng như nhân tố về “Thu nhập<br /> bình quân” (THUNHAPBQ), đây là thu nhập bình<br /> <br /> Hệ số tải nhân (Factor loadings) được tính cho<br /> mỗi biến cũng thỏa yêu cầu lớn hơn 0,5. Do đó<br /> các nhân tố này sẽ được sử dụng để tính toán các<br /> biến mới cho việc phân tích hồi quy.<br /> <br /> 67<br /> <br />