Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển Việt Nam, chi nhánh Bình Dương

38
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ TẠI 
NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, 
CHI NHÁNH BÌNH DƯƠNG
Huỳnh Kim Trọng*, Nguyễn Vĕn Hậu**
TÓM TẮT
Nghiên cứu chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV, CN Bình Dương với mục tiêu tổng quát 
là xác định các yếu tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV, CN Bình Dương và 
đưa ra hàm ý quản trị nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử đối với ngân hàng.
Dựa trên lý thuyết nền về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử đã được nghiên cứu trên Thế 
giới, nghiên cứu kiến nghị mô hình lý thuyết gồm 5 thành phần ảnh hưởng chất lượng dịch vụ ngân 
hàng điện tử tại BIDV, CN Bình Dương. Thông qua nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm 
với 5 khách hàng và khảo sát 283 người để kiểm định mô hình nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho 
thấy có 4 thành phần ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV, CN Bình Dương. 
Các thành phần này gồm Sự tin cậy, Giao diện trang web, Truy cập, Tin tưởng. Các thành phần này 
giải thích được 52,8% sự thay đổi trong chất lượng dịch vụ tổng thể về ngân hàng điện tử tại Chi 
nhánh. Trong các thành phần có mối quan hệ đối với chất lượng dịch vụ điện tử tại Chi nhánh thì Sự 
tin cậy có ảnh hưởng mạnh nhất và ảnh hưởng nhỏ nhất là thành phần tin tưởng. 
Từ khóa: Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt 
Nam, Bình Dương.
QUALITY OF E-BANKING SERVICES AT VIETNAM DEVELOPMENT AND 
INVESTMENT COMMERCIAL BANK, BINH DUONG BRANCH
ABSTRACT
Researching the quality of e-banking services at BIDV, Binh Duong Branch with the overall goal of 
identifying the factors affecting the quality of e-banking services at BIDV, Binh Duong Branch and giving 
management implications in order to improve the quality of electronic banking services for bank.
Based on the background theory of the quality of electronic banking services that have been 
studied in the world, the study proposed a theoretical model of 5 components affecting the quality of 
electronic banking services at BIDV, Binh Duong Branch. Through qualitative research with group 
discussion technique with 5 customers and 283 people survey to test the research model. The study 
results showed that there are 4 components affecting the quality of e-banking services at BIDV, 
Binh Duong Branch. These components include Credibility, Website Interface, Access, Trust. These 
components explain 52.8% of the change in the overall service quality of e-banking at the Branch. 
Among the components that have a relationship with the quality of electronic services at the Branch, 
Credibility has the strongest influence and the smallest effect is the trust component.
Key words: Quality of electronic banking services, Bank for Investment and Development of 
Vietnam, Binh Duong.
* ThS. GV. Trường Đại học Kinh tế-Kỹ thuật Bình Dương. Email: hktrong@ktkt.edu.vn. ĐT: 0357656063
** ThS. GV. Khoa Quản trị kinh doanh, Trường đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH). 
Email: nv.hau@hutech.edu.vn. ĐT: 0989949796
39
Chất lượng dịch vụ ngân hàng...
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Nhiều nĕm qua lĩnh vực hoạt động kinh 
doanh ngân hàng tại Việt Nam trở thành một 
trong những lĩnh vực thu hút sự quan tâm đặc 
biệt của các nhà đầu tư trong và ngoài nước. Tuy 
nhiên lĩnh vực hoạt động này cũng đang đối mặt 
với nhiều thách thức, đó là sự gia tĕng áp lực 
cạnh tranh trên thị trường nội địa từ các ngân 
hàng nước ngoài và từ chính các ngân hàng trong 
nước. Nhận biết được điều đó, các ngân hàng 
thương mại Việt Nam bắt đầu chú trọng hơn đến 
việc nâng cao chất lượng dịch vụ (CLDV), đa 
dạng hóa sản phẩm cũng như làm tĕng mức độ 
hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng 
để có thể giữ chân và thu hút khách hàng.
Công nghệ thông tin ngày càng phát 
triển đã đem lại cho người dùng rất nhiều ứng 
dụng tiện ích trên hầu hết các lĩnh vực. Số lượng 
người sử dụng internet cao, tốc độ tĕng trưởng 
mạnh đã tạo ra cơ hội thuận lợi cho sự phát triển 
thương mại điện tử nói chung và dịch vụ ngân 
hàng điện tử (NHĐT) nói riêng.
Để cạnh tranh được trong lĩnh vực NHĐT, 
các ngân hàng cần phải hiểu được các tiêu chí mà 
khách hàng sử dụng để đánh giá CLDV NHĐT, 
từ đó mới có thể có các giải pháp để nâng cao 
CLDV và thỏa mãn khách hàng. Muốn làm được 
điều đó cần thiết phải xây dựng được một mô 
hình nghiên cứu từ đó xác định các mối quan hệ 
giữa các tiêu chí phản ánh CLDV NHĐT với sự 
thỏa mãn và trung thành của khách hàng dưới 
tác động của các yếu tố trung gian khác (chi phí 
chuyển đổi, sự tin tưởng của khách hàng) qua 
đó cung cấp các định hướng cho chiến lược cạnh 
tranh của các ngân hàng.
Nhận thức được tầm quan trọng của dịch 
vụ NHĐT để tạo ra lợi thế cạnh tranh trong bối 
cảnh các ngân hàng đang chuyển đổi số nên 
BIDV nói chung và BIDV, CN Bình Dương nói 
riêng đã và đang đẩy mạnh phát triển dịch vụ 
NHĐT. Qua khảo lược tác giả chưa thấy nghiên 
cứu nào về CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình 
Dương, điều này cho thấy cần thiết phải có một 
mô hình nghiên cứu. Đó là lý do tác giả chọn đề 
tài “Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại 
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt 
Nam, Chi nhánh Bình Dương” để nghiên cứu.
2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT, MÔ HÌNH VÀ 
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Cơ sở lý thuyết
CLDV được coi là một trong những 
phương tiện hiệu quả nhất để thiết lập vị thế 
cạnh tranh và cải thiện hiệu suất lợi nhuận 
(Lewis, 1993). Mặc dù các ngân hàng tập trung 
vào CLDV làm đầu vào cho sự hài lòng của 
khách hàng vì lợi ích lâu dài và thành công trong 
kinh doanh, họ đã nhận ra tầm quan trọng của 
CLDV để tồn tại trong môi trường cạnh tranh 
toàn cầu và cạnh tranh cao hiện nay (El Essawi 
& El Aziz, 2012).
Ngành tài chính đang trở nên ý thức hơn 
về đánh giá hiệu suất liên quan đến chất lượng 
sản phẩm/ dịch vụ theo mong đợi của khách 
hàng, vì có mối tương quan tích cực giữa hiệu 
suất tài chính và điểm CLDV khách hàng. Sự hài 
lòng của khách hàng đóng vai trò trung gian hòa 
giải trong mối quan hệ giữa CLDV và hiệu quả 
tài chính của các ngân hàng (Ahmad et al., 2010).
Nhiều nghiên cứu về CLDV điện tử 
trong lĩnh vực ngân hàng đã được thực hiện khá 
nhiều và đang gia tĕng trong những nĕm gần 
đây khi công nghệ đang được ứng dụng nhanh 
chóng trong lĩnh vực này. Saha & Zhao (2005) 
đã xác định 9 thành phần CLDV trong NHĐT, 
các thành phần này gồm hiệu quả, sự tin cậy, 
sự đáp ứng, nĕng lực phục vụ, quyền riêng tư, 
thông tin, cá nhân hóa, công nghệ hiện đại, và 
thiết bị kỹ thuật/ logistic. Nĕm thành phần đầu 
tiên được kiểm định như là các thành phần lõi 
trong NHĐT. Fasanghari & Roudsari (2008) 
đã thiết lập phương pháp đánh giá sự hài lòng 
dựa trên sự kết hợp của các biến ngôn ngữ, số 
tam giác mờ và sự giao tiếp mờ. Nghiên cứu 
thấy rằng phương pháp đánh giá được thiết kế 
tạo ra kết quả phù hợp và việc đánh giá có thể 
được thực hiện tốt nhất có thể. Nupur (2010) đã 
40
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
nghiên cứu tác động của các biến số của NHĐT 
đến sự hài lòng của khách hàng ở Bangladesh và 
lập luận rằng độ tin cậy, khả nĕng đáp ứng, nĕng 
lực phục vụ, sự đồng cảm và các yếu tố là yếu 
tố CLDV cốt lõi cho sự hài lòng của khách hàng 
đối với NHĐT. Bauer et al. (2005) đã xác định 3 
nhóm dịch vụ gồm dịch vụ lõi, dịch vụ bổ sung, 
và dịch vụ giải quyết vấn đề. Jun & Cai (2001) 
sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính xác 
định 535 sự cố quan trọng trong ngân hàng trực 
tuyến, được phân thành ba loại chất lượng trung 
tâm là CLDV khách hàng, chất lượng hệ thống 
trực tuyến và chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân 
hàng. Broderick & Vachirapornpuk (2002) cũng 
sử dụng phương pháp định tính, cụ thể nghiên 
cứu này đã theo dõi các mô hình sử dụng của 
thành viên trong khoảng thời gian ba tháng dựa 
trên sự quan sát của người tham gia trong cộng 
đồng NHĐT. Bảng thông báo cho phép các tập 
thảo luận về kinh nghiệm của các thành viên 
tham gia với ngân hàng internet. Tổng cộng, 160 
sự cố từ 55 tập chủ đề đã được phân tích. Các 
phát hiện cho thấy các yếu tố có tác động ngay 
lập tức nhất đến đánh giá dịch vụ là các tín hiệu 
trong cài đặt dịch vụ, các sự kiện chính trong các 
cuộc gặp gỡ dịch vụ và mức độ và bản chất của 
sự tham gia của khách hàng. Tuy nhiên, kết 
quả cho thấy mức độ nghiên cứu tổng hợp, 
khiến cho việc đo lường chính xác và kiểm 
tra CLDV trong ngân hàng internet là không 
thể. Jayawardhena (2004) chuyển đổi thang 
đo gốc SERVQUAL đến bối cảnh Internet và 
phát triển một bộ gồm 21 biến quan sát để 
đánh giá CLDV NHĐT. Bằng phương pháp 
phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân 
tích nhân tố khẳng định (CFA), 21 biến quan 
sát này được cô động lại thành 5 thành phần 
CLDV là Truy cập, Giao diện trang web, Tin 
tưởng, Chú ý, Sự tin cậy. Mặc dù 59% sự 
thay đổi phương sai về CLDV tổng thể có thể 
được giải thích bởi mô hình, nhưng phản ứng 
của khách hàng đối với quá trình dịch vụ chưa 
được xem xét.
Tóm lại, các nghiên cứu được thảo luận 
ở trên cung cấp những hiểu biết quan trọng về 
các khía cạnh và đặc điểm của CLDV nói chung 
cũng như CLDV trong NHĐT nói riêng. Qua 
các nghiên cứu được đề cập ở trên thì chưa có 
một sự hội tụ cao về các thành phần CLDV điện 
tử trong ngân hàng, chính vì vậy tùy theo cách 
nghiên cứu và tiếp cận, mô hình nghiên cứu có 
thể dựa vào những thành phần thường được lặp 
lại trong các nghiên cứu được kiểm định để đưa 
ra mô hình gồm các thành phần phù hợp với 
nghiên cứu cụ thể.
2.2. Mô hình nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả dựa vào 
mô hình và thang đo có sẵn trong nghiên cứu 
của Jayawardhena (2004) làm nền cho nghiên 
cứu của mình. Từ số biến quan sát ban đầu là 21, 
thông qua thảo luận nhóm số biến quan sát trong 
5 thành phần CLDV trong mô hình tĕng lên 7 
biến trong đó có 6 biến thuộc về biến độc lập và 
1 biến thuộc khái niệm biến phụ thuộc.
Hình 1: Mô hình CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
(Nguồn: Mô hình tác giả đề xuất dựa trên nghiên cứu định tính)
41
Chất lượng dịch vụ ngân hàng...
Các giả thuyết trong mô hình chính thức được điều chỉnh lại như sau:
H1 Thành phần Truy cập có quan hệ thuận chiều với CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
H2 Thành phần Giao diện trang web có quan hệ thuận chiều với CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
H3 Thành phần Tin tưởng có quan hệ thuận chiều với CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
H4 Thành phần Sự quan tâm có quan hệ thuận chiều với CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
H5 Thành phần Sự tin cậy có quan hệ thuận chiều với CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
2.3. Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng phương pháp định 
lượng là chính. Ngoài ra trong luận vĕn, tác giả 
sử dụng thêm phương pháp định tính.
2.3.1. Đối tượng khảo sát, phương pháp 
chọn mẫu
Đối tượng khảo sát là người sử dụng dịch 
vụ NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương. Nghiên 
cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. 
2.3.2. Xác định kích thước mẫu
Trong mô hình hồi quy, theo Green 
(1991) và Tabachnick and Fidell (2007), tùy 
theo dạng dữ liệu sử dụng mà ta có cách xác 
định quy mô mẫu khác nhau. Trong nghiên cứu 
này là dạng dữ liệu chéo nên quy mô mẫu được 
xác định là n ≥ 50 + 8k.
Đối với mô hình phân tích nhân tố khám 
phá, kích thước mẫu được xác định dựa vào (i) 
Mức tối thiểu và (ii) số lượng biến đưa vào phân 
tích mô hình (Hair et al., 1998). Mức tối thiểu là 
50; Pj: Số biến quan sát của thang đo thứ j (j từ 1 đến t); k: Tỷ lệ của số quan sát so với số biến quan 
sát (5/1 hay 10/1). Quy mô mẫu (n) đòi hỏi là: 
t
n = ∑ kPjj=1
Nghiên cứu này sử dụng cả mô hình hồi 
quy và mô hình phân tích nhân tố khám phá, vì 
vậy quy mô mẫu tối ưu là lấy số lớn nhất của hai 
mô hình này.
Đối với mô hình phân tích nhân tố khám 
phá, chọn k = 10 thì n = 28*10 =280 quan sát. 
Đối với mô hình hồi quy n ≥ 50 + 8*5 = 90. Như 
vậy kích cỡ mẫu được chọn là Max(90;280) 
=280, để đảm bảo quy mô mẫu, nghiên cứu sẽ 
phát ra 300 bảng câu hỏi
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO 
LUẬN
3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo 
bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Kết quả cho thấy sao khi loại các biến AC3, 
TR5, AT3, các biến có hệ số Cronbach’s Alpha 
lớn hơn 0,6 và có hệ số tương quan biến - tổng 
lớn hơn 0,3, được sử dụng trong phân tích EFA 
tiếp theo.
Bảng 1: Kết quả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo Ký hiệu Số biến quan 
sát
Cronbach’s 
Alpha
Tương quan biến - 
tổng nhỏ nhất
Truy cập AC 6 0,883 ,695
Giao diện trang web WI 5 0,838 ,544
Tin tưởng TR 5 0,814 ,500
Sự quan tâm AT 2 0,643 ,524
Sự tin cậy CR 5 0,876 ,610
Chất lượng dịch vụ tổng thể OVSQ 2 0,711 ,552
 (Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
42
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA các biến độc lập 
cho kết quả hệ số KMO = 0,898 thỏa mãn điều 
kiện 0,5<KMO<1, điều này có nghĩa là phân 
tích nhân tố khám phá thích hợp với dữ liệu 
thực tế. Kiểm định Bartlett có Sig. ≤ 0,05, nghĩa 
là các biến quan sát có tương quan tuyến tính 
với nhân tố đại diện. Đồng thời tổng phương sai 
trích là 68,117%. Điều này có nghĩa là 68,117% 
thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các 
biến quan sát. Tại dòng 5 cho thấy có 5 nhân tố 
được trích tại Initial Eigenvalues lớn hơn 1. Như 
vậy từ 5 khái niệm độc lập ban đầu, thông qua 
EFA rút trích vẫn còn 5 nhân tố.
Bảng 2: Ma trận các nhân tố được trích trong phân tích EFA
Thành phần/Nhân tố
Truy cập Sự tin cậy Giao diện trang 
web
Tin tưởng Sự quan tâm
AC2 ,882
AC7 ,845
AC1 ,836
AC6 ,835
AC5 ,769
AC4 ,764
CR4 ,879
CR2 ,854
CR3 ,808
CR5 ,792
CR1 ,710
WI5 ,867
WI2 ,809
WI4 ,796
WI3 ,769
WI1 ,639
TR4 ,857
TR3 ,857
TR6 ,775
TR1 ,726
TR2 ,654
AT1 ,869
AT2 ,850
 (Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
Phân tích EFA cho các biến phụ thuộc cho 
thấy hệ số KMO = 0,650 thỏa mãn điều kiện 
0,5<KMO<1, phân tích nhân tố khám phá thích 
hợp với dữ liệu thực tế. Kiểm định Bartlett có 
Sig. ≤ 0,05, nghĩa là các biến quan sát có tương 
quan tuyến tính với nhân tố đại diện là CLDV 
NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương. Phương sai 
trích đối với thang đo khái niệm phục thuộc là 
77,586% lớn hơn 50% nên thang đo phù hợp. 
Có 2 biến quan sát trong thang đo có trọng số 
nhân tố lớn hơn .55 và thang đo có giá trị đơn 
hướng.
Bảng 3: Trọng số nhân tố và phương sai trích nhân tố đại diện CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương
Biến quan sát Trọng số nhân tố Phương sai trích
OVSQ2 ,881 77,586%OVSQ1 ,881
 (Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
43
Chất lượng dịch vụ ngân hàng...
Thang đo được kiểm định thông qua hệ 
số tin cậy Cronbach’s Alpha và EFA, kết quả có 
5 nhân tố được trích là 5 biến độc lập và 1 biến 
phụ thuộc cho giá trị phù hợp với tiêu chuẩn 
thang đo đặt ra. Tổng số biến quan sát còn lại 
trong mô hình là 25 biến, trong đó có 23 biến 
quan sát thuộc các biến độc lập và 2 biến quan 
sát của biến phụ thuộc.
3.3. Phân tích hồi quy đa biến
3.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Trong bảng bên dưới các nhân tố đều có 
Sig. nhỏ hơn 0,05, ngoại trừ nhân tố AT có Sig. 
bằng 0,120 lớn hơn 0,05 nên bị loại. Điều này có 
nghĩa là biến AT (sự quan tâm) không có ý nghĩa 
ở độ tin cậy 95%. 
Bảng 4: Hệ số hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.B Std. Error Beta
1
(Constant) -4,999E-18 ,041 ,000 1,000
AC ,212 ,056 ,212 3,787 ,000
CR ,278 ,049 ,278 5,639 ,000
WI ,251 ,049 ,251 5,109 ,000
TR ,186 ,054 ,186 3,481 ,001
AT ,068 ,044 ,068 1,559 ,120
 (Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
3.3.2. Kiểm định mức độ giải thích của 
mô hình
Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) 
là 0,528. Như vậy có nghĩa là 52,8% sự thay 
đổi trong CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình 
Dương được giải thích bởi các biến độc lập 
trong mô hình.
Bảng 5: Tóm tắt mô hình hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted 
R Square
Std. Error of 
the Estimate
Change Statistics Durbin-
WatsonR Square Change
F 
Change df1 df2
Sig. F 
Change1 ,732a ,536 ,528 ,68704322 ,536 64,084 5 277 ,000 1,799
a. Predictors: (Constant), AT, WI, CR, TR, AC
b. Dependent Variable: OVSQ
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
3.3.3. Kiểm định mức độ phù hợp của 
mô hình
Trong bảng phân tích phương sai bên 
dưới, kết quả cho thấy giá trị Sig < 0,05, điều 
này có thể kết luận mô hình đưa ra phù hợp với 
dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc 
lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc 
với mức độ tin cậy 95%.
Bảng 6: Phân tích phương sai
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 151,248 5 30,250 64,084 ,000b
Residual 130,752 277 ,472
Total 282,000 282
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
44
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
3.3.4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong bảng bên dưới tại cột thống kê đa 
cộng tuyến (Collinearity Statistics), hệ số VIF 
lớn nhất chỉ là 1,880 nhỏ hơn rất nhiều so với 10 
nên kết luận mô hình các nhân tố không có hiện 
tượng đa cộng tuyến.
Bảng 7: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Model
Unstandardized 
Coefficients
Standardized 
Coefficients T Sig.
Collinearity 
StatisticsB Std. Error Beta Tolerance VIF1 (Constant) -4,999E-18 ,041 ,000 1,000 AC ,212 ,056 ,212 3,787 ,000 ,532 1,880CR ,278 ,049 ,278 5,639 ,000 ,687 1,456WI ,251 ,049 ,251 5,109 ,000 ,692 1,445TR ,186 ,054 ,186 3,481 ,001 ,584 1,711AT ,068 ,044 ,068 1,559 ,120 ,884 1,132
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
3.3.5. Kiểm định hiện tượng phương 
sai của các phần dư thay đổi
Để kiểm định hiện tượng phương sai của 
các phần dư thay đổi nhằm đánh giá sự phù hợp 
của kết quả nghiên cứu trong mô hình. Trong 
kiểm định này chỉ sử dụng các biến độc lập được 
xem xét phù hợp trong kiểm định hệ số hồi quy 
ở trên, bên cạnh đó biến phụ thuộc OVSQ không 
đưa vào kiểm định này. 
Trong hình kiểm định Spearman bên 
dưới, tại cột ABSRES (phần dư mô hình hồi 
quy) mức ý nghĩa của các biến độc lập đều lớn 
hơn 0,05 (Sig.>0,05). Điều này đi đến kết luận 
rằng phương sai của phần dư không thay đổi. 
Như vậy các biến trong mô hình có ý nghĩa 
thống kê.
Bảng 8: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai của các phần dư thay đổi
Correlations
 ABSRES AC CR WI TR
Spearman’s 
rho
ABSRES
Correlation Coefficient 1,000 ,003 ,017 -,064 -,050
Sig. (2-tailed) ,958 ,773 ,285 ,402
N 283 283 283 283 283
AC
Correlation Coefficient ,003 1,000 .519** .471** .560**
Sig. (2-tailed) ,958 ,000 ,000 ,000
N 283 283 283 283 283
CR
Correlation Coefficient ,017 .519** 1,000 .285** .401**
Sig. (2-tailed) ,773 ,000 ,000 ,000
N 283 283 283 283 283
WI
Correlation Coefficient -,064 .471** .285** 1,000 .473**
Sig. (2-tailed) ,285 ,000 ,000 ,000
N 283 283 283 283 283
TR
Correlation Coefficient -,050 .560** .401** .473** 1,000
Sig. (2-tailed) ,402 ,000 ,000 ,000 
N 283 283 283 283 283
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
45
Chất lượng dịch vụ ngân hàng...
3.3.6. Kiểm định giả thuyết
Để kiểm định giả thuyết, nghiên cứu sử 
dụng hệ số hồi quy ở bảng 9. Hệ số hồi quy để 
kiểm định giả thuyết ở đây là hệ số hồi quy chưa 
chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients).
Bảng 9: Sử dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa kiểm định giả thuyết
Model Unstandardized Coefficients T Sig.B Std. Error1 (Constant) -4,999E-18 ,041 ,000 1,000AC ,212 ,056 3,787 ,000CR ,278 ,049 5,639 ,000WI ,251 ,049 5,109 ,000TR ,186 ,054 3,481 ,001AT ,068 ,044 1,559 ,120
(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu từ kết quả khảo sát)
Theo kết quả hồi quy thì có khái niệm 
độc lập là AC, CR, WI, TR đều có tương quan 
ý nghĩa với biến phụ thuộc là CLDV NHĐT tại 
BIDV, CN Bình Dương. Riêng biến AT không 
có mối quan hệ với CLDV NHĐT tại BIDV, CN 
Bình Dương ở độ tin cậy 95%.
4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Nghiên cứu cho thấy 5 giả thuyết trong 
mô hình thì có 4 giả thuyết được chấp nhận và 
1 giả thuyết bị từ chối. Bốn giả thuyết của các 
thành phần được chấp nhận gồm Truy cập, Sự 
tin cậy, Giao diện trang web, Tin tưởng, điều 
này là các thành phần có tác động lên CLDV 
điện tử của BIDV, CN Bình Dương.
Trong thành phần gồm Truy cập, Sự 
tin cậy, Giao diện trang web, tin tưởng thì cĕn 
cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized 
Coefficients) cho thấy thành phần Sự tin cậy có 
vị trí tác động mạnh nhất lên CLDV khi hệ số 
Beta là 0,278 (bảng 4), đứng thứ hai là thành 
phần Giao diện trang web (Beta = 0,251), thứ ba 
là thành phần Truy cập (Beta = 0,212) và cuối 
cùng là Tin tưởng (Beta = 0,186).
4.1. Hàm ý đối với thành phần Sự tin cậy
Nghiên cứu này chỉ ra rằng thành phần 
Sự tin cậy có ảnh hưởng mạnh nhất đến CLDV 
NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương.
Trong thời gian tới BIDV, CN Bình 
Dương cần kiến nghị để tĕng hiệu quả phục vụ 
khách hàng 24/7 để đảm bảo cho việc CLDV 
ngày càng tĕng và qua đó gia tĕng sức cạnh tranh 
của BIDV, CN Bình Dương trên thị trường. Bên 
cạnh đó, ngân hàng cũng phải tiếp tục cải tiến 
dịch vụ theo hướng cải thiện việc cung ứng các 
dịch vụ đã hứa cho khách hàng như đã cam kết. 
Để làm được điều này tốt hơn thì công tác đào 
tạo kỹ nĕng nhân viên, gia tĕng công tác kiểm 
soát, đánh giá chéo và đánh giá nội bộ nhằm 
phát hiện các yêu cầu chưa được đáp ứng dưới 
góc độ thông tin nội bộ và khách hàng.
4.2. Hàm ý đối với thành phần Giao diện 
trang web
Thành phần Giao diện trang web có tầm 
quan trọng xếp thứ hai về mức độ tác động lên 
CLDV NHĐT tại BIDV, CN Bình Dương.
BIDV, CN Bình Dương cần phải cải tiến 
việc cập nhật thông tin cần phải thường xuyên 
hơn nữa, chi tiết và tối giản để khách hàng có 
thể hiểu và sử dụng dễ dàng, đặc biệt là những 
khách hàng có tuổi lớn từ 46 trở lên. BIDV, CN 
Bình Dương cần phải kiến nghị với hội sở liên 
tục để có thể hỗ trợ cho công tác tại CN. Việc cải 
tiến web NHĐT thông qua việc lấy ý kiến khách 
hàng chi tiết và liên tục sẽ có hiệu quả cao hơn. 
Bên cạnh đó, việc lựa chọn phương pháp tối ưu 
có tính đến yếu tố vùng miền là rất cần thiết đối 
với BIDV, CN Bình Dương.
4.3. Hàm ý đối với thành phần Truy cập
Thành phần Truy cập có tầm quan trọng 
xếp thứ ba về mức độ tác động lên CLDV NHĐT 
tại BIDV, CN Bình Dương.
BIDV, CN Bình Dương cần phải có giải 
46
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
pháp phục vụ khách hàng trực tiếp linh động 
hơn và thời gian được mở rộng hơn cho khách 
hàng giao dịch là rất cần thiết trong thời gian 
tới. BIDV, CN Bình Dương cần có những kiến 
nghị hội sở tĕng cường công tác bảo mật và đầu 
tư công nghệ nhiều hơn nữa để có thể đáp ứng 
việc truy xuất thông tin quy mô lớn hơn cho 
khách hàng.
4.4. Hàm ý đối với thành phần Tin tưởng
Thành phần Tin tưởng có tầm quan trọng 
xếp thứ tư về mức độ tác động lên CLDV NHĐT 
tại BIDV, CN Bình Dương.
BIDV, CN Bình Dương cần phải tiếp tục 
truyền thông, quảng bá về hình ảnh ngân hàng 
cùng với các giải pháp công nghệ liên quan đến 
bảo mật. Cùng với đó, ngân hàng cũng đưa ra 
các điều khoản bảo mật cải tiến và công khai 
cho khách hàng, các điều khoản này phải được 
khảo sát trên cơ sở lấy ý kiến khách hàng. Để 
khách hàng yên tâm thì cần có cơ chế giám sát 
thông tin và gia tĕng tính bảo mật nhiều lớp 
để đảm bảo cho việc các nhân viên quản trị hệ 
thống NHĐT BIDV, CN Bình Dương bảo vệ tốt 
thông tin khách hàng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Đinh Phi Hổ (2014). Phương pháp nghiên 
cứu kinh tế & viết luận vĕn thạc sĩ. Nhà 
xuất bản Phương Đông, TP.HCM.
2. Lê Tấn Phước (2017). Nhân tố ảnh hưởng 
đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân 
hàng điện tử của khách hàng tại Việt Nam. 
Tạp Chí Công Thương, 10 (2017).
3. Trần Đức Thắng (2015). Nghiên cứu mối 
quan hệ giữa chất lượng dịch vụ ngân hàng 
điện tử với mức độ thỏa mãn và mức độ 
trung thành của khách hàng ở Việt Nam. 
Luận án Tiến sĩ, Đại học Kinh tế Quốc dân.
4. Ahmad, A., Bashir, M. & Nawaz, M. (2010). 
Relationship between service quality and 
performance of Islamic banks in Pakistan. 
Interdisciplinary Journal of Contemporary 
Research in Business, 2(7), 193-199.
5. Broderick, A. J. & Vachirapornpuk, S. 
(2002). Service quality in internet banking: 
the importance of customer role. Marketing 
Intelligence & Planning, 20(6), 327-335.
6. El Essawi, N. & El Aziz, R. A. (2012). 
Determining the main dimensions that 
affect e-customer relationship management 
readiness in the Egyptian banking industry. 
International Journal of Electronic 
Customer Relationship Management, 6(3-
4), 217-234.
7. Fasanghari, M. & Roudsari, F. H. (2008). 
The fuzzy evaluation of e-commerce 
customer satisfaction. World Applied 
Sciences Journal, 4(2), 164-168.
8. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. 
& Black, W. C. (1998). Multivariate Data 
Analysis. 5. Prentice - Hall, Upper Saddle 
River, NJ.
9. Ismail Hussien, M. & Abd El Aziz, R. 
(2013). Investigating e-banking service 
quality in one of Egypt’s banks: a 
stakeholder analysis. The TQM Journal, 
25(5), 557-576.
10. Jayawardhena, C. (2004). Measurement of 
Service Quality in Internet Banking: The 
Development of an Instrument. Journal of 
Marketing Management, 20(1-2), 185-207. 
doi: 10.1362/026725704773041177.
11. Jun, M. & Cai, S. (2001). The key 
determinants of internet banking service 
quality: a content analysis. International 
Journal of Bank Marketing, 19(7), 276-291.
12. Lewis, B. R. (1993). Service quality: 
definitions, determinants and measurement. 
Training for quality, 1(2).
13. Nupur, J. M. (2010). E-banking and 
customers’ satisfaction in Bangladesh: An 
analysis. International review of business 
research papers, 6(4), 145-156.
14. Saha, P. & Zhao, Y. (2005). Relationship 
between online service quality and customer 
satisfaction: a study in internet banking.