Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử của sinh viên Đại học Duy Tân TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH BÀI TẬP NHÓM MÔN TRANH TÀ.
TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Trong thập kỷ qua, thương mại điện tử đã thúc đẩy sự bùng nổ của các hình thức thanh toán điện tử, trong đó ví điện tử nổi bật với nhiều ưu điểm vượt trội so với tiền mặt.
Với độ phủ sóng mạng 4G tại Việt Nam đạt hơn 71,26% vào năm 2018, việc thanh toán qua ví điện tử trở nên tiện lợi hơn bao giờ hết Người dùng chỉ cần một chiếc điện thoại thông minh, mà 72% dân số đã sở hữu, cùng với 68% sử dụng điện thoại để truy cập Internet, giúp giao dịch diễn ra mọi lúc, mọi nơi.
Trong bối cảnh dịch bệnh phức tạp, việc sử dụng ví điện tử trở nên quan trọng hơn bao giờ hết Ví điện tử giúp giảm thiểu tiếp xúc trực tiếp, từ đó làm giảm nguy cơ lây nhiễm qua các hình thức thanh toán không chạm Sự tiện lợi và an toàn của phương thức thanh toán này là giải pháp hiệu quả trong thời kỳ dịch bệnh.
Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, số lượng ví điện tử và trung gian thanh toán không phải ngân hàng đã tăng gấp 7 lần từ năm 2015 đến 2021 Những ví điện tử nổi bật như Momo, Shopee Pay, VNPay, ViettelPay (hiện nay là Viettel Money), ZaloPay và Grab Moca đã chiếm tới 95% tổng giao dịch vào năm 2019.
Sơ đồ 1: Mức tăng trưởng số lượng trung gian thanh toán không phải ngân hàng (2015 – 2021) (3)
Biểu đồ 2: Thị phần ví điện tử tại Việt Nam (2021)
Biểu đồ 3, 4: Mức độ và số lượng người dùng thảo luận về thương hiệu ví điện tử trên Internet (2021)
Momo hiện đang là thương hiệu được người tiêu dùng thảo luận và sử dụng nhiều nhất, trong khi ShopeePay lại chiếm ưu thế về mức độ thảo luận trên Internet.
Thế hệ gen Z (1995 - 2010) đang trở thành nhóm khách hàng có ảnh hưởng lớn đến thị trường tiêu dùng nhờ khả năng thích ứng nhanh với công nghệ và quan tâm đến quản lý tài chính Tại Việt Nam, 33% gen Z đã sử dụng ví điện tử khi mua sắm online (ClickInsights, 2020) Để hiểu rõ hơn về những yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn thanh toán trực tuyến qua ví điện tử, đặc biệt là đối với sinh viên tại Trường Đại học Duy Tân, nhóm nghiên cứu đã tiến hành “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử của sinh viên Đại học Duy Tân”.
Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các nhân tố ảnh hưởng và mức độ tác động của chúng đến quyết định sử dụng ví điện tử cho thanh toán trực tuyến của sinh viên Đại học Duy Tân.
- Phân tích và nghiên cứu xu hướng lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử của sinh viên Đại học Duy Tân.
Để tối ưu hóa việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử, cần xác định các nhân tố ảnh hưởng và đánh giá mức độ tác động của từng nhân tố này Việc phân tích những yếu tố như độ tin cậy, tính tiện lợi, phí giao dịch và bảo mật sẽ giúp người dùng đưa ra quyết định thông minh hơn trong việc sử dụng ví điện tử.
- Đề xuất một số kiến nghị nhằm gia tăng người sử dụng ví điện tử làm phương thức thanh toán trực tuyến.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của bài nghiên cứu là việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử của sinh viên Đại học Duy Tân.
Không gian: Bài nghiên cứu được tiến hành toàn thể sinh viên trường Đại học Duy Tân, thành phố Đà Nẵng
Thời gian: Thời gian dự kiến từ 07/02/2022 đến 28/03/2022.
Phương pháp nghiên cứu
1.4.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Trước khi xây dựng bảng câu hỏi, nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành phỏng vấn sâu một nhóm nhỏ đối tượng trong phạm vi nghiên cứu để khám phá, bổ sung và điều chỉnh mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu này thu thập dữ liệu định tính bằng hai loại thang điểm là thang điểm biểu danh(nominal) và thang điểm thứ tự (ordinal).
1.4.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng trong nghiên cứu chính thức, bao gồm quy trình như sau:
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng hình thức câu hỏi đóng với thang điểm định lượng, cụ thể là thang điểm khoảng cách (Likert), để thu thập dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được làm sạch để loại trừ những giá trị không chính xác, tăng độ tin cậy.
Sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu, nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics 22 để phân tích dữ liệu Các phương pháp thống kê mô tả và phân tích tổng hợp sẽ được áp dụng nhằm diễn giải ý nghĩa của số liệu, cũng như so sánh các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử Qua đó, nhóm sẽ rút ra những kết luận quan trọng từ kết quả phân tích.
Câu hỏi nghiên cứu
- Tác nhân nào ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên?
- Những yếu tố nào gây cản trở việc sử dụng ví điện tử của sinh viên?
- Có nhân tố hay biến quan sát nào khác biệt so với những bài nghiên cứu đã có?
Tổng quan tài liệu nghiên cứu
1.6.1 Tài liệu nghiên cứu nước ngoài
1.6.1.1 Technology Acceptance Model (TAM) – Mô hình chấp nhận công nghệ
Mô hình TAM là một trong những mô hình phổ biến về việc chấp nhận sử dụng công nghệ trong nghiên cứu khoa học Mô hình này lần đầu được phát triển vào năm
1986 bởi Fred Davis và cộng sự, nhằm giải thích và dự đoán khả năng chấp nhận công nghệ của một cá nhân (5)
Theo nghiên cứu của Aydin và Sebnem Burnaz (2016), mô hình TAM được coi là một trong những mô hình mở rộng tốt nhất trong nghiên cứu khoa học Mô hình này chỉ ra rằng việc chấp nhận công nghệ, hay hành vi sử dụng hệ thống thực tế (ASU), bị ảnh hưởng bởi thái độ sử dụng (ATU) Thái độ sử dụng (ATU) lại chịu tác động từ hai yếu tố chính là nhận thức dễ sử dụng (Perceived ease of use - PEU) và nhận thức hữu ích (Perceived Usefulness - PU).
Mô hình chấp nhận công nghệ TAM của Davis (1989) giải thích nhận thức và hành vi của cá nhân trong việc sử dụng hệ thống thông tin, thể hiện cách tiếp cận hiệu quả trong việc hiểu quy trình ý thức và hành vi của người dùng.
1.6.1.2 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) – Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (7)
Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) được nghiên cứu và công bố vào năm 2003 bởi Vankatesh, Morris và Davis, mang lại một lý thuyết hợp nhất về chấp nhận công nghệ UTAUT nổi bật với bốn yếu tố cốt lõi quyết định hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ: Hiệu quả kỳ vọng (PE), Nỗ lực kỳ vọng (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI) và Điều kiện thuận lợi (FC) Bên cạnh đó, các yếu tố ngoại vi như Giới tính, Độ tuổi, Kinh nghiệm và Sự tự nguyện cũng có vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng công nghệ của người tiêu dùng.
Kết quả từ lý thuyết thống nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ cho thấy nghiên cứu tương lai nên tập trung vào việc xác định các cấu trúc có thể nâng cao khả năng dự đoán về ý định và hành vi Mô hình UTAUT khuyến khích sự chấp nhận của cá nhân bằng cách kết hợp các quan điểm lý thuyết phổ biến và đưa ra các yếu tố ảnh hưởng như bối cảnh tổ chức, trải nghiệm người dùng và đặc điểm nhân khẩu học.
1.6.1.3 A Model of Fators” “Influencing” ‘Consumer’ ‘Intention’ ‘to’ ‘use’’E-Paymet’ System Indonesia (8)
Junadi and Sfenrianto (2015) trong nghiên cứu “A Model of Fators” “Influencing”
Nghiên cứu "Ý định sử dụng hệ thống thanh toán điện tử ở Indonesia" đã khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận thanh toán điện tử của người tiêu dùng Bằng cách mở rộng lý thuyết UTAUT, nghiên cứu đưa ra một mô hình nhằm xác định các yếu tố quyết định đến việc chấp nhận công nghệ thanh toán điện tử tại Indonesia.
Nghiên cứu đã mở rộng mô hình gốc bằng cách sử dụng ba biến độc lập là Kỳ vọng nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội và Kỳ vọng hiệu quả, đồng thời bổ sung hai biến độc lập mới là Văn hóa và Nhận thức bảo mật Những biến này được lấy từ mô hình TRA (Thuyết Hành động Hợp lý) và TPB (Thuyết Hành vi Hoạch định).
Mô hình nghiên cứu chỉ ra rằng ngoài các yếu tố như kỳ vọng kết quả thực hiện, kỳ vọng nỗ lực và ảnh hưởng xã hội, văn hóa và bảo mật cũng đóng vai trò tích cực trong việc hình thành ý định sử dụng ví điện tử Cụ thể, văn hóa giúp làm rõ thói quen tiêu dùng, trong khi bảo mật cung cấp cái nhìn về hệ thống bảo mật của thanh toán điện tử, giúp người dùng cảm thấy phù hợp với các chính sách xã hội hiện hành tại Indonesia.
1.6.1.4 Determinants of the Use of E-Wallet for Transaction Payment among College Students Journal of Economic (11)
Năm 2020, Alwan Sri Kustono, Ardhya Yudistira Adi Nanggala và Ma’ud đã tiến hành nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ví điện tử trong số sinh viên đại học tại huyện Jember, Indonesia.
Nghiên cứu này sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để kiểm tra các yếu tố như chất lượng ứng dụng, tính hữu ích được nhận thức, cảm nhận dễ sử dụng và thái độ sử dụng Kết quả cung cấp bằng chứng rõ ràng về hành vi của người dùng ví điện tử thông qua mô hình này.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng tính dễ sử dụng là yếu tố quan trọng hơn so với việc cải thiện chất lượng của các ứng dụng ví điện tử Các tính năng tiêu chuẩn dễ sử dụng có thể thúc đẩy việc sử dụng ví điện tử một cách hiệu quả hơn Kết quả nghiên cứu có thể giúp tăng cường chiến lược phát triển ví điện tử bằng cách xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ dễ sử dụng mà người dùng cảm nhận.
1.6.1.5 Factors Influencing the Use of E-wallet as a Payment Method among Malaysian Young Adults (12)
Năm 2018, Md Wasiul Karim và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ví điện tử của người trẻ tuổi ở Châu Á, áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (TAM) Nghiên cứu này nhằm hiểu rõ hơn về thói quen thanh toán của giới trẻ trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển.
Nghiên cứu này tập trung vào hành vi của giới trẻ liên quan đến việc sử dụng ví điện tử, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính hữu ích, tính dễ sử dụng và ý định hành vi trong việc xác định hành vi sử dụng thực tế Khi quyền riêng tư và bảo mật trở thành mối quan tâm lớn, nghiên cứu đã xem xét tác động của các yếu tố này đến sự thay đổi hành vi Quyền riêng tư và bảo mật là yếu tố then chốt mà các nhà cung cấp ví điện tử cần chú trọng để tạo ra ý định tích cực từ người tiêu dùng Nếu không có biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật thích hợp, khách hàng sẽ có xu hướng thận trọng khi sử dụng ví điện tử.
1.6.2 Tài liệu nghiên cứu trong nước
1.6.2.1 An investigation of Generation Z’s Intention to use Election Wallet in Vietnam (13) Đỗ Ngọc Bích, Đỗ Thị Hải Ninh (2020) trong công trình nghiên cứu này đã dựa trên nền tảng mô hình lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT để đề xuất mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của thế hệ gen Z với 7 nhân tố: khả năng tương thích, tính thuận tiện, độ tin cậy, danh tiếng, tính hữu ích, tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội.
Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa khả năng tương thích và các yếu tố như Kỳ vọng tiện lợi, Kỳ vọng dễ sử dụng, Kỳ vọng niềm tin, Ảnh hưởng xã hội và Kỳ vọng Hữu dụng Đặc biệt, công nghệ không phải là rào cản đối với gen Z, vì Niềm tin và Dễ sử dụng ảnh hưởng gián tiếp đến ý định của họ Yếu tố quyết định chính đến ý định sử dụng của gen Z là Kỳ vọng tin tưởng và Kỳ vọng danh tiếng.
1.6.2.2 Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Ví Điện Tử Momo Khi Mua Sắm Trực Tuyến Của Sinh Viên Đại Học Công Nghiệp TPHCM (14)
Kết cấu đề tài
Công trình nghiên cứu gồm 48 trang, 21 bảng, 12 biểu đồ và 7 hình ảnh. Đề tài được trình bày thông qua 5 chương:
- Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu.
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu.
- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
- Chương 4: Kết quả nghiên cứu.
- Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Theo nghiên cứu của Hoofnagle và cộng sự (2012), thanh toán trực tuyến qua thiết bị không dây như điện thoại di động không chỉ giúp giảm phí giao dịch mà còn nâng cao tính bảo mật trong quá trình thanh toán.
Theo Kamel Rouibah và cộng sự (2016), thanh toán điện tử được định nghĩa là hình thức thanh toán cho sản phẩm và dịch vụ mà không cần sử dụng tiền mặt.
(2016) (17) , hình thức thanh toán này phù hợp với cả việc thanh toán quy mô nhỏ trực tiếp lẫn việc mua sắm trực tuyến.
Nghiên cứu này định nghĩa thanh toán trực tuyến là quá trình thực hiện giao dịch thanh toán qua các thiết bị không dây và mạng Internet, nhằm chi trả cho hóa đơn, sản phẩm và dịch vụ cần thiết.
Theo Neha Bansal và cộng sự (2018), ví điện tử là một loại ví kỹ thuật số cho phép người dùng lưu trữ tiền và thực hiện thanh toán cho hàng hóa, dịch vụ hoặc mua sắm Ví điện tử được tích hợp trên điện thoại di động và có khả năng kết nối với tài khoản ngân hàng điện tử, giúp thực hiện thanh toán trên nhiều trang web khác nhau.
Ví điện tử, theo Jasmin & Bantwa (2018), được định nghĩa là một loại ví tương tự như ví tiền truyền thống nhưng được mã hóa dưới dạng điện tử Khác với ví thông thường, ví điện tử là một ứng dụng tiên tiến hơn, cho phép chuyển tiền và lưu trữ các vật phẩm như thẻ thành viên, thẻ hội viên, và vé tàu xe (Shin, 2009) Trong nghiên cứu này, ví điện tử được xem là một loại ví kỹ thuật số, đóng vai trò quan trọng trong việc thanh toán các giao dịch trực tuyến.
Biến tác động từ bên ngoài
Nhận thức dễ sử dụng (PEU)
Nhận thức hữu ích (PU)
Thái độ sử dụng (ATU)Hành vi sử dụng hệ thống thực tế (ASU)
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT & THỰC TIỄN
2.2.1 Mô hình nghiên cứu lý thuyết
2.2.1.1 Technology Acceptance Model (TAM) – Mô hình chấp nhận công nghệ
Mô hình TAM (Technology Acceptance Model) là một trong những mô hình phổ biến nhất được áp dụng trong các nghiên cứu khoa học về việc chấp nhận sử dụng công nghệ Mô hình này lần đầu tiên được phát triển vào năm
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) được Fred Davis phát triển vào năm 1986 nhằm giải thích và dự đoán khả năng chấp nhận công nghệ của cá nhân Theo nghiên cứu của Aydin và cộng sự (2016), các biến trong mô hình TAM được xem là một trong những mô hình mở rộng tốt nhất trong các nghiên cứu khoa học hiện nay.
Theo mô hình này, thái độ sử dụng công nghệ (ATU) sẽ ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ Thái độ này được hình thành từ hai yếu tố chính: nhận thức dễ sử dụng (PEU) và nhận thức hữu ích (PU).
Hình 1: Mô hình nghiên cứu TAM (Davis, 1989)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) giải thích nhận thức và hành vi cá nhân trong việc sử dụng hệ thống thông tin Mô hình này được coi là một cách tiếp cận thành công, tập trung vào quy trình ý thức và hành vi của người dùng.
2.1.1.2 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) – Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ
Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ được nghiên cứu vào năm 2003 và công bố bởi
Mô hình UTAUT, được phát triển bởi Vankatesh, Morris và Davis, là một lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ, nổi bật với bốn yếu tố cốt lõi: Hiệu quả kỳ vọng (PE), Nỗ lực kỳ vọng (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI), và Điều kiện thuận lợi (FC) Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ của người tiêu dùng Bên cạnh đó, các yếu tố ngoại vi như Giới tính, Độ tuổi, Kinh nghiệm và Sự tự nguyện cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình này Mô hình UTAUT cho thấy những ưu điểm vượt trội so với các mô hình khác trong việc phân tích hành vi sử dụng công nghệ.
Hình 2: Mô hình nghiên cứu UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003)
Mô hình này chỉ ra rằng phản ứng của từng cá nhân đối với công nghệ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng công nghệ của họ, từ đó tác động đến việc sử dụng công nghệ trong thực tế (Hiteshi Ajmera và cộng sự, 2020) Lý thuyết thống nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ gợi ý rằng nghiên cứu tương lai nên tập trung vào việc xác định các yếu tố có thể nâng cao khả năng dự đoán về ý định và hành vi UTAUT khuyến khích sự chấp nhận cá nhân thông qua việc kết hợp các quan điểm lý thuyết phổ biến và các yếu tố như bối cảnh tổ chức, trải nghiệm người dùng và đặc điểm nhân khẩu học.
Mô hình UTAUT đã được mở rộng thành UTAUT 2 vào năm 2012, bổ sung ba biến độc lập mới: Động lực thụ hưởng, Giá trị Giá cả và Thói quen, đồng thời loại bỏ biến Tình nguyện sử dụng Mô hình UTAUT 2 khắc phục những hạn chế của các mô hình trước đó như TRA, TAM, TPB và UTAUT1 (theo Hoàng Thị Phương Thảo & Lâm Quí Long, 2020).
Hình 3: Mô hình nghiên cứu UTAUT2 (Venkatesh và cộng sự, 2012)
2.2.2 Mô hình nghiên cứu thực tiễn
Nhóm đã tìm kiếm và lựa chọn 3 mô hình nghiên cứu thực tiễn gần nhất với đề tài là:
2.2.2.1 Determinants of the Use of E-Wallet for Transaction Payment among College Students
Dựa trên mô hình lý thuyết TAM, nghiên cứu của các tác giả Alwan Sri Kustono, Ardhya Yudistira Adi Nanggala và Imam Mas’ud tập trung vào sinh viên cao đẳng tại Jember Regency, Indonesia Nghiên cứu kiểm tra các yếu tố như nhận thức hữu ích (PU), nhận thức dễ sử dụng (PEU), thái độ sử dụng (ATU) và ý định sử dụng (BIU).
Hình 4: Mô hình nghiên cứu Determinants of the Use of E-Wallet for Transaction Payment among College Students (Kustono và cộng sự, 2020)
Theo nội dung nghiên cứu khoa học, có tổng cộng 6 giả thuyết được nêu ra lần lượt là:
H1-: Chất lượng ứng dụng (AQ) có ảnh hưởng cùng chiều đến mức độ hữu ích được cảm nhận (PU) trong việc sử dụng ứng dụng ví điện tử.
Mức độ dễ sử dụng được cảm nhận (PEU) có ảnh hưởng tích cực đến mức độ hữu ích được cảm nhận (PU) khi người dùng sử dụng ứng dụng ví điện tử Sự thuận tiện trong việc sử dụng ứng dụng không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn làm tăng giá trị cảm nhận của ứng dụng, từ đó khuyến khích người dùng sử dụng thường xuyên hơn.
H3+: Cảm nhận dễ sử dụng (PEU) có ảnh hưởng cùng chiều đến thái độ sử dụng (ATU) trong việc sử dụng ứng dụng ví điện tử.
H4+: Tính hữu ích được cảm nhận (PU) có ảnh hưởng cùng chiều đến thái độ sử dụng (ATU) trong việc sử dụng ứng dụng ví điện tử.
Tính hữu ích được cảm nhận (PU) có tác động tích cực đến hành vi có ý định sử dụng (BIU) các ứng dụng ví điện tử Sự nhận thức về lợi ích từ việc sử dụng các ứng dụng này thúc đẩy người dùng có xu hướng sử dụng chúng nhiều hơn.
H6+: Thái độ sử dụng (ATU) có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi ý định sử dụng (BIU) trong việc sử dụng ứng dụng Ví điện tử.
Kết quả nghiên cứu cho thấy bốn trong số sáu giả thuyết được chấp nhận, bao gồm H2+, H4+, H5+ và H6+, chỉ ra rằng việc sử dụng ứng dụng mới cần xem xét một số yếu tố nhất định Thái độ sử dụng đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng thành công các ứng dụng ví điện tử, với mức độ ảnh hưởng của thái độ đến ý định sử dụng có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều Thái độ sử dụng được xác định là nguyên nhân chính dẫn đến ý định sử dụng Hơn nữa, nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến thái độ sử dụng, nghĩa là khi mức độ nhận thức hữu ích tăng lên, thái độ hướng tới việc sử dụng ứng dụng ví điện tử cũng gia tăng Cuối cùng, nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức hữu ích, cho thấy rằng một ứng dụng ví điện tử dễ vận hành sẽ mang lại sự hữu ích cho người dùng.
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nhận thức về tính dễ sử dụng của ví điện tử không làm tăng thái độ sử dụng của người dùng Dù người dùng cảm thấy ứng dụng này dễ sử dụng cho giao dịch, nhưng điều đó không dẫn đến sự cải thiện trong thái độ đối với việc sử dụng ví điện tử Hơn nữa, các biến khảo sát không có ảnh hưởng đến mức độ nhận thức về tính hữu ích của ứng dụng Nguyên nhân có thể là do người dùng chỉ sử dụng một ứng dụng duy nhất hoặc vì ví điện tử chỉ có những tính năng cơ bản.
Nghiên cứu này chứng minh hành vi người dùng ví điện tử qua mô hình chấp nhận công nghệ Một phát hiện quan trọng là tính dễ sử dụng được xem là yếu tố quyết định hơn cả việc cải thiện chất lượng ứng dụng Các tính năng tiêu chuẩn dễ sử dụng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường mức độ sử dụng ví điện tử.
Nghiên cứu này có thể nâng cao hiệu quả chiến lược phát triển ví điện tử bằng cách xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ dễ sử dụng được cảm nhận.
2.2.2.2 Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Ví Điện Tử Momo Khi Mua Sắm Trực Tuyến Của Sinh Viên Đại Học Công Nghiệp TPHCM
Tác giả Nguyễn Văn Sơn, Nguyễn Thị Trúc Ngân và Nguyễn Thành Long từ Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh, đã tiến hành nghiên cứu với sự kết hợp của ba mô hình lý thuyết: TRA, TPB, TAM và UTAUT Nghiên cứu tập trung vào sinh viên Đại học Công nghiệp TPHCM, trong đó các yếu tố được kiểm định bao gồm Nhận thức hữu ích (PU), Nhận thức dễ sử dụng (PEU), Nhận thức riêng tư/bảo mật (SP), Ảnh hưởng xã hội (SI) và Niềm tin vào ví điện tử Momo (TR).
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
Dựa trên các mô hình lý thuyết và thực tiễn tham khảo, nhóm đề xuất mô hình nghiên cứu với đề tài nghiên cứu khoa học này là:
Hình 7: Mô hình nghiên cứu do nhóm đề xuất
Theo mô hình UTAUT1 của Vanketesh và cộng sự (2003), Kỳ vọng hiệu suất là mức độ mà cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ.
Kỳ vọng hiệu suất, theo nghiên cứu của Pharot Intarot và Chutima Beokhaimook (2018), là yếu tố quan trọng giúp người tiêu dùng nâng cao hiệu suất công việc Yếu tố này được thể hiện qua mong đợi của người dùng về tốc độ, tính năng đa dạng, sự bền vững và bảo mật của công nghệ Hơn nữa, nó được coi là công cụ mạnh mẽ nhất để lý giải ý định và hành vi sử dụng công nghệ (Luo và cộng sự, 2010).
H1: Kỳ vọng hiệu suất có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng khi lựa chọn ví điện tử cho thanh toán trực tuyến.
Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy) được hiểu là mức độ dễ dàng trong việc sử dụng các hệ thống có sẵn, theo Venkatesh và cộng sự (2003) Biến này xuất phát từ nhận thức về tính hữu dụng trong lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) do Davis (1989) đề xuất, như được nêu bởi Hoàng Thị Phương Thảo và Lâm Quí Long (2020).
Kỳ vọng nỗ lực, theo nghiên cứu của Pharot Intarot và Chutima Beokhaimook (2018), là yếu tố quan trọng thể hiện khả năng người tiêu dùng trong việc sử dụng công nghệ, đặc biệt là ví điện tử Yếu tố này có ảnh hưởng lớn đến quyết định sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng.
H2: Kỳ vọng nỗ lực có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng khi lựa chọn ví điện tử cho thanh toán trực tuyến.
Theo mô hình UTAUT của Venkatesh và cộng sự (2003), Ảnh hưởng xã hội là mức độ mà cá nhân cảm nhận rằng người khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng bao gồm gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và hàng xóm (Sarika & Vasantha, 2019) Bagozzi và Dholakia (2002) cũng nhấn mạnh rằng môi trường và cộng đồng trực tuyến có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy thái độ tích cực của người dùng đối với sản phẩm.
Lời khuyên và phản hồi tích cực từ người thân và bạn bè có ảnh hưởng lớn đến quyết định của người dùng Vì vậy, các công ty thường triển khai các chương trình khuyến mãi và tặng quà tri ân khách hàng khi họ chia sẻ và giới thiệu ví điện tử cho những người quen như người thân, đồng nghiệp và bạn bè Điều này không chỉ tác động đến hành vi sử dụng của khách hàng hiện tại mà còn giúp tiếp cận khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn.
H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng khi lựa chọn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử.
Theo mô hình UTAUT của Venkatesh và cộng sự (2003), điều kiện thuận lợi được hiểu là mức độ mà một cá nhân tin tưởng vào sự tồn tại của cơ sở hạ tầng kỹ thuật trong tổ chức, nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Điều này cũng được nhấn mạnh bởi Neslin và Shankar (2009).
Điều kiện thuận lợi có thể được hiểu là sự sẵn có hoặc đầy đủ của các nguồn lực cần thiết để hỗ trợ cá nhân trong việc sử dụng công nghệ mà họ mong muốn.
Với sự phát triển mạnh mẽ của mạng 4G tại Việt Nam, đạt hơn 71,26% vào năm 2018, cùng với 68% dân số sử dụng smartphone để truy cập Internet, ví điện tử đang có cơ hội lớn để mở rộng thị phần trong thanh toán trực tuyến Theo báo cáo của Click Insights, yếu tố thuận lợi như khả năng thanh toán tại các cửa hàng mà không cần tiền mặt (52%) và việc liên kết với thẻ ngân hàng, thẻ thành viên (22%) đã thu hút sự quan tâm đặc biệt từ đối tượng gen Z.
Theo nghiên cứu của Vakatesh và cộng sự (2003), điều kiện thuận lợi không tác động đến dự định hành vi nhưng ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Kamaghe và cộng sự (2020) chỉ ra rằng sự thiếu hụt về hỗ trợ kịp thời, thông tin và nguồn lực có thể cản trở người dùng chấp nhận công nghệ mới Tuy nhiên, điều kiện thuận lợi cũng có thể thúc đẩy hành vi sử dụng trong các lĩnh vực như học trực tuyến và tương tác chính phủ trực tuyến (Almatari và cộng sự, 2013).
H4: Điều kiện thuận lợi có tác động đến hành vi sử dụng khi lựa chọn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử.
Hành vi sử dụng, theo Vekatesh và đồng nghiệp (2003), được định nghĩa là tần suất sử dụng thực tế của một cá nhân Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi này là Điều kiện thuận lợi và Dự định hành vi, như được nêu bởi Wu và cộng sự (2012).
Trong bài nghiên cứu này, hành vi sử dụng miêu tả hành vi sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Duy Tân.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.1.1.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Mục đích của giai đoạn này là thu thập ý kiến từ các chuyên gia và sinh viên Đại học Duy Tân về hành vi sử dụng ví điện tử Qua đó, xác định các biến độc lập cần phân tích, tiến hành chọn mẫu và thiết kế bảng hỏi điều tra.
Nhóm sẽ tổ chức thảo luận với 8 – 10 người để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ví điện tử trong thanh toán trực tuyến Sau đó, nhóm sẽ tiến hành khảo sát để thu thập ý kiến về những nhân tố phù hợp và không phù hợp Cuối cùng, nhóm và những người tham gia khảo sát sẽ thảo luận để lựa chọn các yếu tố có tác động lớn nhất đến việc sử dụng ví điện tử khi thanh toán trực tuyến.
3.1.1.2 Phương pháp nghiên cứu chính thức: Phương pháp nghiên cứu định lượng
Sau khi nhận ý kiến từ khảo sát nhóm, nhóm nghiên cứu sẽ thực hiện khảo sát mẫu với 50 sinh viên tại Đại học Duy Tân Kết quả thu được sẽ được sàng lọc để loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ và vi phạm quy tắc câu hỏi chéo Tiếp theo, nhóm sẽ xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo.
Sau khi phân tích kết quả từ nghiên cứu định lượng sơ bộ, nhóm đã tiến hành điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát cuối cùng và tiến hành cuộc điều tra.
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ví điện tử trong thanh toán trực tuyến Nhóm nghiên cứu đã tham khảo các tài liệu khoa học và mô hình liên quan để đề xuất một mô hình nghiên cứu và thiết kế thang đo, nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với ý định sử dụng ví điện tử.
XÂY DỰNG THANG ĐO NGHIÊN CỨU
Sau khi xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ví điện tử trong thanh toán trực tuyến, nhóm sẽ xây dựng và thiết kế thang đo phù hợp với thực tiễn Dựa trên các nghiên cứu khoa học và mô hình trước đây liên quan đến ví điện tử, nhóm quyết định sử dụng thang đo Likert 5 điểm cho tất cả các biến quan sát, với mức độ từ 1 đến 5.
Sau đây là chi thiết thang đo và mã hóa thang đo, bao gồm 20 biến quan sát của biến độc lập và 5 biến quan sát của biến phụ thuộc.
STT Mã hóa KỲ VỌNG HIỆU SUẤT Nguồn tham khảo
1 PE1 Ví điện tử hữu dụng trong cuộc sống hàng ngày (Venkatesh và cộng sự, 2012)
2 PE2 Thanh toán trực tuyến qua ví điện tử hữu ích hơn những cách giao dịch truyền thống (Bùi Nhất Vương, 2021) (32)
Các dịch vụ thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử mà tôi sử dụng được tích hợp tốt các tính năng và hoạt động ổn định
4 PE4 Sử dụng ví điện tử giúp thanh toán trực tuyến thuận tiện hơn (Bùi Nhất Vương, 2021)
5 PE5 Sử dụng ví điện tử giúp tiết kiệm được chi phí giao dịch (Bùi Nhất Vương, 2021)
6 EE1 Hướng dẫn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ hiểu
7 EE2 Giao diện thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thân thiện với người dùng
(Muhtarom Widodo và cộng sự, 2019) (33)
8 EE3 Việc thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ thực hiện
9 EE4 Thời gian để tôi thành thạo trong việc sử dụng ví điện tử thì ngắn
10 EE5 Các thao tác thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ dàng với tôi (Yang và cộng sự, 2021) (34) ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI
11 SI1 Người quen của tôi khuyên tôi nên sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến (Junadi, 2015)
12 SI2 Hầu hết bạn bè tôi đều sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến (Yang và cộng sự, 2021)
13 SI3 Hầu hết các thành viên trong gia đình tôi đều sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
(Nguyễn Văn Sơn và cộng sự, 2021)
14 SI4 Những hội nhóm, cộng đồng mà tôi tham gia đều đang thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử (Ngọc và cộng sự, 2020)
Những người tôi thường tham khảo ý kiến khuyên tôi nên sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
(Muhtarom Widodo và cộng sự, 2019) ĐIỀU KIỆN THUẬN LỢI
Tôi có đủ nguồn lực cần thiết (điện thoại di động, mạng Internet…) để sử dụng ví điện tử khi thanh toán trực tuyến
17 FC2 Tôi có đủ kiến thức cần thiết để thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử
18 FC3 Ví điện tử tương thích với những thiết bị, phần mềm công nghệ khác mà tôi sử dụng
Các chương trình ưu đãi khuyến khích tôi thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thường xuyên hơn
Tổng hợp ý kiến chuyên gia
Tôi có thể nhờ người khác giúp đỡ nếu gặp khó khăn khi sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
21 UB1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến (Yang và cộng sự, 2021)
22 UB2 Tôi sẽ thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thường xuyên hơn (Yang và cộng sự, 2021)
Tôi sẽ ưu tiên mua sắm tại những website/sàn thương mại điện tử/… chấp nhận thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử
Tổng hợp ý kiến chuyên gia
Tôi sẽ giới thiệu cho gia đình, bạn bè, người quen sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
(Nguyễn Duy Thanh, Huỳnh Anh Phúc, 2017) (35)
Tôi sẽ lựa chọn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử khi có điều kiện phù hợp (có tài chính tốt hơn, công việc yêu cầu…)
(Huong Le Thi Lan và cộng sự, 2020) (36)
Bảng 1: Thang đo nghiên cứu đề xuất
Biến Giá trị Cách mã hóa
Sở hữu tài khoản ngân hàng Có 1
Sử dụng Internet Banking Có 1
Sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Nguồn biết đến ví điện tử Có chọn 1
Bảng 2: Thông tin mã hóa các biến định tính
NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Phương pháp chọn mẫu phi xác suất, theo Nguyễn Nam Phong (2019), là phương pháp trong đó các đơn vị trong tổng thể không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), phương pháp chọn mẫu phi xác suất được ưa chuộng hơn so với phương pháp chọn mẫu xác suất do tính tiết kiệm về chi phí và thời gian.
Trong nghiên cứu khoa học này, nhóm nghiên cứu đã áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất để thu thập dữ liệu từ sinh viên Đại học Duy Tân.
3.3.1.2 Xác định kích thước mẫu Đối với xác định cỡ mẫu theo ước lượng tổng thể thì thường yêu cầu cỡ mẫu lớn Vì thời gian có hạn và cần phải có kinh phí tài trợ để đảm bảo khả năng lấy mẫu theo ước lượng tổng thể sẽ khó đảm bảo thực hiện đủ Do đó, nên sử dụng công thức lấy mẫu dựa vào phương pháp định lượng được sử dụng để phân tích dữ liệu Có hai phương pháp yêu cầu cỡ mẫu lớn thường là hồi quy và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Theo Hair và cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn là từ
Để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu, số lượng quan sát cần thiết nên đạt từ 100 trở lên, với tỷ lệ quan sát trên mỗi biến phân tích tối thiểu là 5:1 hoặc 10:1 Một số nhà nghiên cứu khuyến nghị rằng tỷ lệ này nên là 20:1 "Số quan sát" được hiểu là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thu thập, trong khi "biến đo lường" đề cập đến các câu hỏi trong bảng khảo sát được sử dụng để đo lường các yếu tố nghiên cứu.
Trong nghiên cứu này, nếu bảng khảo sát có 20 câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ là 100 hoặc 200, tùy thuộc vào tỷ lệ 5:1 hoặc 10:1 Đối với phân tích hồi quy, theo Green & Salkind, cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8m hoặc 104 + m, với m là số lượng biến độc lập Nhóm nghiên cứu áp dụng trường hợp đầu tiên, tính toán cỡ mẫu nhỏ nhất là 90 Để đảm bảo độ tin cậy và tính đại diện của mẫu, nhóm quyết định khảo sát với cỡ mẫu là 200 để phòng tránh các bảng khảo sát không hợp lệ và các vấn đề phát sinh trong quá trình thu thập dữ liệu.
3.3.2 Kết cấu bảng câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi được thiết kế với 2 phần chính là: (A) Thông tin của người được khảo sát và (B) Chi tiết câu hỏi điều tra.
Chúng tôi là sinh viên khóa K25, khoa Quản trị Kinh doanh Đại học Duy Tân, đang thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn hình thức thanh toán trực tuyến qua ví điện tử của sinh viên Ý kiến của các bạn trong bảng khảo sát này rất quan trọng và có giá trị cho nghiên cứu của nhóm Chúng tôi cam kết bảo mật thông tin khảo sát và chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu Rất mong nhận được sự hỗ trợ từ các bạn, xin chân thành cảm ơn!
PHẦN A: THÔNG TIN NGƯỜI ĐƯỢC KHẢO SÁT
1 Bạn là sinh viên năm mấy?
Năm 1 Năm 2 Năm 3 Từ năm 4 trở lên
2 Giới tính của bạn là gì?
3 Bạn hiện có đang sở hữu ít nhất một tài khoản ngân hàng không?
4 Bạn có đang sử dụng ít nhất một ứng dụng Internet banking không?
5 Bạn có sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến chưa ?
6 Bạn biết đến ví điện tử qua nguồn nào? (có thể chọn nhiều đáp án)
Bạn bè, người thân Mạng xã hội Báo đài, tivi
Quảng cáo, tiếp thị của hãng ví điện tử Khác
PHẦN B: ĐÁNH GIÁ Ý KIẾN Ở phần này, vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn với các ý kiến dưới đây bằng cách đánh dấu (X) vào ô thích hợp theo quy định.
Ví điện tử hữu dụng trong cuộc sống hàng ngày
Thanh toán trực tuyến qua ví điện tử hữu ích hơn những cách giao dịch truyền thống
Các dịch vụ thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử mà tôi sử dụng được tích hợp tốt các tính năng và hoạt động ổn định
Sử dụng ví điện tử giúp thanh toán trực tuyến thuận tiện hơn
Sử dụng ví điện tử giúp tiết kiệm được chi phí giao dịch
Hướng dẫn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ hiểu
Giao diện thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thân thiện với người dùng
Việc thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ thực hiện
Thời gian để tôi thành thạo trong việc sử dụng ví điện tử thì ngắn
Các thao tác thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thì dễ dàng với tôi
Người quen của tôi khuyên tôi nên sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Hầu hết bạn bè tôi đều sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Hầu hết các thành viên trong gia đình tôi đều sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Những hội nhóm, cộng đồng mà tôi tham gia đều đang thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử
Những người tôi thường tham khảo ý kiến khuyên tôi nên sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Tôi có đủ nguồn lực cần thiết (điện thoại di động, mạng Internet…) để sử dụng ví điện tử khi thanh toán trực tuyến
Tôi có đủ kiến thức cần thiết để thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử
Ví điện tử tương thích với những thiết bị, phần mềm công nghệ khác mà tôi sử dụng
Các chương trình ưu đãi khuyến khích tôi thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thường xuyên hơn
Tôi có thể nhờ người khác giúp đỡ nếu gặp khó khăn khi sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Tôi sẽ tiếp tục sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Tôi sẽ thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử thường xuyên hơn
Tôi sẽ ưu tiên mua sắm tại những website/sàn thương mại điện tử/… chấp nhận thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử
Tôi sẽ giới thiệu cho gia đình, bạn bè, người quen sử dụng ví điện tử để thanh toán trực tuyến
Tôi sẽ lựa chọn thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử khi có điều kiện phù hợp (có tài chính tốt hơn, công việc yêu cầu…)
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu thu thập từ bảng khảo sát sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 Trong nghiên cứu này, nhóm sẽ áp dụng các phương pháp phân tích cụ thể để đạt được kết quả chính xác.
Phương pháp thống kê mô tả giúp tóm tắt các trị số đo lường của biến, bao gồm xu hướng hội tụ và mức độ phân tán Qua đó, nó cho phép rút ra những kết luận về các điểm nổi bật trong mẫu nghiên cứu.
Trong nghiên cứu này, nhóm sử dụng thang đo khoảng cách (Linkert), do đó các chỉ tiêu thống kê mô tả được áp dụng bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
3.3.3.2 Kiểm tra độ tin cậy theo hệ số Crobach’s alpha
Phương pháp này giúp nhóm nghiên cứu loại bỏ các biến không phù hợp, đồng thời đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha.
Theo Nunnally (1978), mức tối thiểu để một biến được coi là đáng tin cậy là 0.7 Bất kỳ biến nào có hệ số tin cậy alpha dưới 0.7 đều được xem là có độ tin cậy kém và nên được loại bỏ, theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2007) Trong nghiên cứu này, nhóm sẽ sử dụng 0.7 làm tiêu chuẩn tối thiểu cho độ tin cậy của các biến.
3.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA – Exploratory Factor Analysis
Phân tích EFA, theo Theo Hair và cộng sự (1998), là một phương pháp thống kê nhằm rút gọn nhiều biến quan sát thành nhóm có ý nghĩa hơn, đồng thời vẫn giữ lại hầu hết thông tin của các biến ban đầu.
Factor loading là chỉ tiêu quan trọng trong phân tích nhân tố EFA, với giá trị lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, trên 0,4 là quan trọng và trên 0,5 có ý nghĩa thực tiễn Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự, để đạt yêu cầu factor loading lớn hơn 0,3, cỡ mẫu cần ít nhất 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100, tiêu chuẩn factor loading nên là 0,55; và với cỡ mẫu 50, chỉ tiêu này cần lớn hơn 0,75.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
Trong tổng số 378 bản khảo sát thu về, nhóm nghiên cứu đã loại bỏ những bản không phù hợp và cuối cùng thu được 344 bản trả lời hợp lệ.
4.1.2 Thống kê mẫu theo từng yếu tố
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Bảng 3: Thống kê mẫu theo yếu tố năm học
Trong nghiên cứu này, tổng số đối tượng khảo sát là 344 sinh viên Cụ thể, trong số đó có 84 sinh viên năm 1, chiếm 24.4%; 58 sinh viên năm 2, chiếm 14.3%; 146 sinh viên năm 3, chiếm 83.7%; và 56 sinh viên năm 4.
16.3%, không có bạn nào bỏ qua phần trả lời này.
Biểu đồ 5: Thống kê mẫu theo yếu tố năm học
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Bảng 4: Thống kê mẫu theo yếu tố giới tính
Trong một cuộc khảo sát với tổng cộng 344 đối tượng, số lượng sinh viên nữ chiếm ưu thế với 250 người, tương đương 72.7%, trong khi chỉ có 91 sinh viên nam, chiếm 26.5%.
Và có 3 sinh viên thuộc giới tính khác chiếm 0.9%, không có bạn nào bỏ qua câu hỏi này.
Biểu đồ 6: Thống kê mẫu theo yếu tố giới tính
4.1.2.3 Theo việc sở hữu ít nhất một tài khoản ngân hàng
SỞ HỮU ÍT NHẤT MỘT TÀI KHOẢN NGÂN HÀNG
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Bảng 5: Thống kê mẫu theo việc sở hữu ít nhất một tài khoản ngân hàng
Trong cuộc khảo sát với 344 đối tượng, 339 người (chiếm 98,5%) sở hữu ít nhất một tài khoản ngân hàng, trong khi chỉ có 5 người (1,5%) không có tài khoản ngân hàng Tất cả các đối tượng tham gia đều đã trả lời câu hỏi này.
Biểu đồ 7: Thống kê mẫu theo việc sở hữu ít nhất một tài khoản ngân hàng
4.1.2.4 Theo việc sử dụng ít nhất một ứng dụng Internet Banking
SỬ DỤNG ÍT NHẤT MỘT ỨNG DỤNG INTERNET BANKING
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Bảng 6: Thống kê mẫu theo việc sử dụng ít nhất một ứng dụng Internet Banking
Trong cuộc khảo sát với 344 đối tượng, có 334 người (chiếm 97,1%) cho biết họ sử dụng ít nhất một ứng dụng Internet Banking, trong khi chỉ một số ít không sử dụng bất kỳ ứng dụng nào.
10 đối tượng (2,9%) Không có bạn nào bỏ qua câu hỏi này.
Biểu đồ 8: Thống kê mẫu theo việc sử dụng ít nhất một ứng dụng Internet Banking
4.1.2.5 Theo nguồn biết đến ví điện tử
NGUỒN BIẾT ĐẾN VÍ ĐIỆN TỬ
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ
Bạn bè, người thân, người quen 231 67,2% 67,2 %
Quảng cáo, tiếp thị của hãng VĐT 158 45,9 % 45,9%
Bảng 7: Thống kê mẫu theo nguồn biết đến ví điện tử
Biểu đồ 9: Thống kê mẫu theo nguồn biết đến ví điện tử
Trong khảo sát với 344 người tham gia, tần số nguồn thông tin về ví điện tử cho thấy bạn bè, người thân và người quen là nguồn phổ biến nhất, chiếm 67,2% với 231 lượt chọn Ngược lại, báo đài và tivi chỉ chiếm 12,2% với 42 lượt chọn Đặc biệt, không có ai bỏ qua câu hỏi này, cho thấy sự quan tâm của người tham gia đối với các nguồn thông tin.
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại biến Tương quan biến tổng hiệu chính Giá trị Cronbach’s alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha của KỲ VỌNG HIỆU SUẤT (PE) 0.913
Bảng 8: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến độc lập Kỳ vọng hiệu suất
Qua bảng trên cho ta thấy:
Thang đo mức ảnh hưởng đến ý định về kỳ vọng hiệu suất được cấu thành được cấu thành bởi 5 biến quan sát.
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy, hệ số Cronbach alpha của thang đo là alpha
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát dao động từ 0,720 đến 0,810, đều lớn hơn 0.3 Hệ số Cronbach alpha nếu loại biến này nằm trong khoảng từ 0.887 đến 0.906, đều nhỏ hơn hệ số α hiện tại là 0.913 Do đó, thang đo đạt độ tin cậy cần thiết mà không cần điều chỉnh thêm.
Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại biến Tương quan biến tổng hiệu chính Giá trị Cronbach’s
Cronbach’s Alpha của KỲ VỌNG NỖ LỰC (EE) 0.921
Bảng 9: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến độc lập Kỳ vọng nỗ lực
Qua bảng trên cho ta thấy:
Thang đo mức ảnh hưởng đến ý định về kỳ vọng hiệu suất được cấu thành được cấu thành bởi 5 biến quan sát.
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy, hệ số Cronbach alpha của thang đo là alpha
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát dao động từ 0,777 đến 0,789, đều lớn hơn 0,3 Hệ số Cronbach's alpha nếu loại biến nằm trong khoảng 0,899 đến 0,907 đều nhỏ hơn giá trị hiện tại là 0,921 Do đó, thang đo đạt độ tin cậy cần thiết mà không cần bất kỳ điều chỉnh nào.
Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại biến Tương quan biến tổng hiệu chính Giá trị Cronbach’s
Cronbach’s Alpha của ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI (SI) 0.862
Bảng 10: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến độc lập Ảnh hưởng xã hội
Qua bảng trên cho ta thấy:
Thang đo mức ảnh hưởng đến ý định về yếu tố về xã hội được cấu thành được cấu thành bởi 5 biến quan sát.
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy, hệ số Cronbach alpha của thang đo là alpha
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy hệ số Cronbach alpha đạt 0.862, vượt mức tối thiểu 0.7 Tất cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh từ 0.632 đến 0.764, đều lớn hơn 0.3 Hệ số Cronbach alpha nếu loại từng biến biến thiên từ 0.813 đến 0.850, đều nhỏ hơn hệ số hiện tại Do đó, thang đo đạt độ tin cậy cần thiết mà không cần điều chỉnh.
Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại biến Tương quan biến tổng hiệu chính Giá trị Cronbach’s alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha của ĐIỀU KIỆN THUẬN LỢI (FC) 0.908
Bảng 11: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến độc lập Điều kiện thuận lợi
Qua bảng trên cho ta thấy:
Thang đo mức ảnh hưởng đến ý định về yếu tố hữu dụng được cấu thành được cấu thành bởi 5 biến quan sát.
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy, hệ số Cronbach alpha của thang đo là alpha
Kết quả phân tích độ tin cậy cho thấy hệ số tương quan của các biến quan sát dao động từ 0,673 đến 0,839, đều lớn hơn 0,3 Hệ số Cronbach's alpha nếu loại biến nằm trong khoảng từ 0,873 đến 0,908, đều nhỏ hơn hệ số α hiện tại là 0,908 Điều này chứng tỏ thang đo đạt độ tin cậy cần thiết mà không cần điều chỉnh thêm.
Trung bình thang đo nếu bị loại biến
Phương sai thang đo nếu bị loại biến
Tương quan biến tổng hiệu chỉnh
Giá trị Cronbach's Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha của HÀNH VI SỬ DỤNG (UB) 0.925
Bảng 12: Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc Hành vi sử dụng
Qua bảng trên cho ta thấy:
Thang đo mức ảnh hưởng về mức sử dụng được cấu thành từ 5 biến quan sát và có hệ số Cronbach alpha là 0.925, cho thấy độ tin cậy cao (alpha > 0.7) Phân tích cho thấy hệ số tương quan giữa các biến quan sát dao động từ 0.755 đến 0.829, đều lớn hơn 0.3 Hệ số Cronbach alpha nếu loại bỏ từng biến nằm trong khoảng từ 0.903 đến 0.918, đều thấp hơn giá trị hiện tại Do đó, thang đo này đạt độ tin cậy cần thiết mà không cần điều chỉnh thêm.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Với mẫu 344, nhóm chọn Factor Loading 0.5, phù hợp với mẫu từ 120 đến 350 và có ý nghĩa thực tiễn (Hair và cộng sự, 1988) Trong phân tích EFA, nhóm tập trung vào ba bảng chính: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test, Tổng phương sai trích và Ma trận xoay nhân tố, giúp đánh giá kết quả phân tích EFA một cách hiệu quả.
4.3.1 Phân tích biến độc lập
Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin 952
Kiểm định Bartlett Giá trị chi bình phương xấp xỉ 5373.564 Độ lệch chuẩn 190
Bảng 13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s Test của biến độc lập
Kết quả cho thấy KMO = 0.952 > 0.5, mức ý nghĩa sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Thông số Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Bảng 14: Kết quả kiểm định Tổng phương sai trích các biến quan sát của biến độc lập
Có 3 nhân tố được trích dựa vào tiêu chí eigenvalue 1.255 > 1, như vậy 3 nhân tố này tóm tắt thông tin của 25 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất Tổng phương sai mà 3 nhân tố này trích được là 69.6% > 50%, như vậy, 3 nhân tố được trích giải thích được 69.6% biến thiên dữ liệu của 25 biến quan sát tham gia vào EFA.
Ma trận xoay nhân tố
Bảng 15: Kết quả Ma trận xoay nhân tố các biến quan sát của biến độc lập
Nhóm quyết định sử dụng ngưỡng hệ số tải 0.5 để chọn ra các biến quan sát chất lượng, thay vì chọn hệ số tải 0.35 theo cỡ mẫu, do cỡ mẫu nằm trong khoảng 250 < 344 < 350.
So sánh ngưỡng này với kết quả từ bảng ma trận xoay cho thấy 20 biến quan sát của biến độc lập được phân thành 3 nhân tố Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5 và không xuất hiện biến xấu nào.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đã được thực hiện một lần cho 20 biến quan sát thuộc 4 biến độc lập, và kết quả cho thấy tất cả các biến đều phù hợp với phân tích EFA.
4.3.2 Phân tích biến phụ thuộc
Kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin 897
Kiểm định Bartlett Giá trị chi bình phương xấp xỉ 1271.765 Độ lệch chuẩn 10
Bảng 16: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s Test của biến phụ thuộc
Kết quả cho thấy KMO = 0.897 > 0.5, mức ý nghĩa sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Thông số Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích
Tổng cộng % phương sai % tích lũy Tổng cộng % phương sai % tích lũy
Bảng 17: Kết quả Tổng phương sai trích biến quan sát của biến phụ thuộc
Có 1 nhân tố được trích dựa vào tiêu chí eigenvalue 3.852 > 1, như vậy nhân tố này tóm tắt thông tin của 5 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất Tổng phương sai mà nhân tố này trích được là 77.035% > 50%, như vậy, 3 nhân tố được trích giải thích được 77.035% biến thiên dữ liệu của 5 biến quan sát tham gia vào EFA.
Bảng 18: Kết quả Ma trận nhân tố biến quan sát của biến độc lập
Nhóm quyết định sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 để chọn ra các biến quan sát chất lượng, thay vì 0.35 theo cỡ mẫu So sánh với bảng ma trận xoay, 5 biến quan sát của biến phụ thuộc được phân thành 1 nhân tố, với tất cả hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và không có biến xấu nào.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến phụ thuộc đã được thực hiện một lần duy nhất, và tất cả 5 biến quan sát của biến phụ thuộc đều tương thích với phân tích EFA.
Phân tích hồi quy bội tuyến tính
Mô hình Tổng các bình phương df
Trung bình bình phương F Sig.
Dự đoán: (hằng số), PE, EE, SI, FC
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, chúng ta cần thực hiện kiểm định giả thuyết với H0: R2 = 0 Phép kiểm định F sẽ được áp dụng để xác định tính chính xác của giả thuyết này Kết quả kiểm định sẽ cho thấy mức độ phù hợp của mô hình.
● Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là R2 ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy là phù hợp.
● Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là R2 = 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy không phù hợp.
Trong SPSS, số liệu kiểm định F được trích xuất từ bảng phân tích phương sai ANOVA Theo bảng ANOVA, hệ số sig = 0.000 < 0.05 cho thấy R² ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê, điều này khẳng định rằng mô hình hồi quy là phù hợp.
Sai số chuẩn của ước lượng
Dự đoán: (hằng số), PE, EE, SI, FC
Bảng 20: Bảng tóm tắt mô hình
Bảng Model Summary cung cấp giá trị R bình phương (R Square) và R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để đánh giá sự phù hợp của mô hình Cụ thể, giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0.677, cho thấy rằng các biến độc lập trong phân tích hồi quy giải thích 67.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc, trong khi 32.3% còn lại do các yếu tố ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Giá trị Durbin–Watson trong bảng kết quả là 1.684, nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, cho thấy không có vi phạm giả định về tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011).
Bảng trọng số hồi quy - Coefficients a
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đo lường đa cộng tuyến
Sai số chuẩn Beta Độ nhấp nhận
VIF (hệ số phóng đại phương sai)
Bảng Coefficients cung cấp kết quả kiểm định t để đánh giá ý nghĩa của hệ số hồi quy, trong khi chỉ số VIF được sử dụng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến, cùng với các hệ số hồi quy.
Các biến độc lập như PE, EE, SI và FC đều có giá trị sig kiểm định t nhỏ hơn 0.05, cho thấy chúng có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến biến phụ thuộc UB.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, trong trường hợp này biến SI còn nhỏ hơn
2, do vậy dữ liệu không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
Từ các hệ số hồi quy, chúng ta xây dựng được phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa và chuẩn hóa như sau:
4.4.4 Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa cho thấy nếu giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn (Std Dev) gần bằng 1, thì phân phối phần dư sẽ có hình dạng giống như hình chuông, cho phép khẳng định rằng phân phối này xấp xỉ chuẩn Cụ thể, trong biểu đồ, Mean = 7.05E-15 (xấp xỉ 0) và độ lệch chuẩn là 0.994 (gần 1), điều này chứng tỏ rằng phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn và giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4.5 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Biểu đồ Normal P-P Plot cho thấy mối quan hệ giữa phần dư và phân phối chuẩn Nếu các điểm dữ liệu gần gũi với đường chéo, điều này chứng tỏ phần dư có phân phối chuẩn tốt Ngược lại, nếu các điểm dữ liệu nằm xa đường chéo, phân phối phần dư sẽ ít chuẩn hơn.
Dữ liệu phần dư trong ví dụ trên phân bố gần gũi với đường chéo, cho thấy phần dư có phân phối gần chuẩn, điều này chứng tỏ giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4.6 Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ 12: Biểu đồ Scatter Plot
Nếu các điểm dữ liệu tập trung gần đường tung độ 0 và hình thành đường thẳng, điều này cho thấy giả định về mối quan hệ tuyến tính được giữ nguyên Hình dạng của đám mây điểm trên đồ thị scatter phụ thuộc vào tính chất của biến phụ thuộc, do đó, cần đánh giá tổng quát xu hướng của các điểm dữ liệu.
Dựa trên tập dữ liệu mẫu, phần dư chuẩn hóa phân bổ chủ yếu xung quanh trục tung 0 và có xu hướng hình thành một đường thẳng, cho thấy giả định về mối quan hệ tuyến tính vẫn được giữ nguyên.
