() TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 14, SOÁ Q2 2011 Trang 97 Đ陰 XU遺T MÔ HÌNH CH遺P NH一N VÀ S盈 D影NG NGÂN HÀNG ĐI烏N T盈 Ở VI烏T NAM Nguy宇n Duy Thanh, Cao Hào Thi Trư運ng Đại học Bách Khoa, ĐHQG[.]
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 14, SỐ Q2 - 2011 Đ XU T MƠ HÌNH CH P NH N VÀ S D NG NGÂN HÀNG ĐI N T Ở VI T NAM Nguy n Duy Thanh, Cao Hào Thi Trư ng Đại học Bách Khoa, ĐHQG - HCM (Bài nhận ngày 04 tháng 04 năm 2010, hoàn chỉnh sửa chửa ngày 11 tháng 09 năm 2011) TÓM TẮT: Ngân hàng điện tử (E-Banking) xu tất yếu giao dịch ngân hàng tương lai, khơng đem lại lợi ích cho ngân hàng mà cho khách hàng Các nghiên cứu cho thấy, mơ hình khác E-Banking để phù hợp với quốc gia phổ biến rộng rãi dịch vụ E-Banking cần thiết Trong nghiên cứu này, mơ hình đề xuất mơ hình chấp nhận sử dụng E-Banking Việt Nam (E-BAM, E-Banking Adoption Model) Kết nghiên cứu cho thấy giả thuyết đặt mơ hình E-BAM chấp nhận Mơ hình E-BAM giải thích khoảng 57% biến động chấp nhận sử dụng EBanking Từ khoá: Các yếu tố, Ngân hàng điện tử, Chấp nhận sử dụng công nghệ GIỚI THI U hướng phát triển thương mại điện tử đến 2010 giao dịch có trị giá tăng gấp mư i lần so với năm 2002 Nhưng theo khảo sát Nielsen Việt Nam [5] có khoảng 2,23% giao dịch thực qua kênh điện tử; có 1,01% dân số biết đến E-Banking Việt Nam Đây tỷ lệ thấp so với nước, tỷ lệ sử dụng Internet Việt Nam cao, chi tiết thể Bảng Tính đến th i điểm có nhiều nghiên cứu chấp nhận sử dụng EBanking giới Vấn đề đặt có nghiên cứu chấp nhận sử dụng EBanking nước có thị trư ng ngân hàng đầy tiềm Việt Nam [6] Trong nghiên cứu này, dựa mơ hình nghiên cứu trước đây, mơ hình đề xuất mơ hình chấp nhận sử dụng E-Banking Việt Nam E-Banking bao gồm sản phẩm dịch vụ PC Banking, TV Banking, Internet Banking, Phone Banking, Mobile Banking; kênh liên quan tới ngân hàng hệ thống ATM, POS, ví điện tử, cổng tốn điện tử Trong giới xem E-Banking ngành kinh tế với bước phát triển vũ bão, Việt Nam kh i đầu Tính đến tháng 08 năm 2010 có 41 ngân hàng tổng số 64 ngân hàng Việt Nam triển khai Internet Banking [1] Chính phủ Việt Nam đưa mục tiêu đến năm 2020 có khoảng triệu nhân lực lĩnh vực công nghệ thông tin tỷ lệ ngư i sử dụng Internet tăng lên khoảng 70% [2] Theo nghiên cứu Cao Hào Thi cộng [3] mư i năm gần ngành cơng nghệ thơng tin có tốc độ tăng trư ng bình quân 20-25% Đỗ Trung Tá [4] đưa định B ng Tình hình sử dụng Internet Banking Quốc gia Anh Mỹ Malaysia Nigeria Việt Nam Thái Lan Dân số Sử dụng Internet 62.348.447 310.232.863 26.160.256 152.217.341 89.571.130 66.404.688 Nguồn: Internet World Stats, 2010; Nielsen Global, 2010 [*] 82,51% 77,33% 64,67% 28,90% 27,75% 26,31% số nước khu vực % giới 2,61% 12,22% 0,81% 2,20% 1,30% 0,92% Internet Banking 42,35% 70,61% 36,42% 16,71% 1,02% 4,71% [*] Tác giả thu thập tổng hợp từ Internet World Stats (2010) - www.internetworldstats.com dân số tình hình sử dụng Internet; từ Nielsen Global (2010) - www.nielsen.com tình hình sử dụng Internet Banking nước khu vực giới Trang 97 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 14, No.Q2 - 2011 Đ XU T MƠ HÌNH NGHIÊN C U 2.1 Các nghiên c u liên quan Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) mơ hình nghiên cứu theo quan điểm tâm lý xã hội nhằm xác định yếu tố xu hướng hành vi có ý thức [7][8] Lý thuyết hành vi dự định (TPB) Ajzen [9][10][11] xây dựng từ lý thuyết gốc TRA, bổ sung thêm yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi Mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM) dựa tảng lý thuyết TRA cho việc thiết lập mối quan hệ biến để giải thích hành vi ngư i việc chấp nhận sử dụng hệ thống thông tin [12][13] Lý thuyết chấp nhận đổi (IDT) giải thích q trình đổi công nghệ chấp nhận b i ngư i dùng [14] Lý thuyết thống chấp nhận sử dụng công nghệ (UTAUT) xây dựng b i Venkatesh cộng [15] để giải thích ý định hành vi hành vi sử dụng ngư i dùng hệ thống thơng tin Mơ hình UTAUT phát triển thơng qua mơ lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Fishbein Ajzen [7][8], lý thuyết hành vi dự định (TPB) Ajen [9][10][11] mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM) Davis cộng [12][13], tích hợp lý thuyết hành vi dự định (TPB) mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM) Taylor Todd [16], lý thuyết phổ biến đổi (IDT) m rộng Moore Benbasat [17], mơ hình động lực thúc đẩy (MM) Davis cộng [18], mơ hình sử dụng máy tính (MPCU) Thompson cộng [19] lý thuyết nhận thức xã hội (SCT) Compeau Higgins [20] 2.2 Mơ hình ch p nh n s d ng ngân hàng n t , E-BAM (E-Banking Adoption Model) Từ điều kiện thực tế Việt Nam th i điểm đồng th i dựa vào s lý thuyết mơ hình TRA, TPB, TAM, TAM 2, IDT, UTAUT tác giả đề xuất mơ hình E-BAM E-BAM mơ hình tích hợp từ mơ hình theo Hình Chấp nhận E-Banking (EBA) chấp nhận E-Banking khách hàng (tham chiếu theo mơ hình TAM Davis cộng [12][13]; mơ hình IDT Rogers [14]), dựa theo nghiên cứu của Podder [21]; Yaghoubi Bahmani [22] chấp nhận sử dụng Internet Banking, Trang 98 Jaruwachirathanakul Fink [23]; Bander [24]; Gibson [25]; Clegg cộng [26]; Pham cộng [27] chấp nhận EBanking Hiệu mong đợi (PE) mức độ mà khách hàng tin hệ thống E-Banking giúp đạt hiệu cao công việc liên quan tới ngân hàng (tham chiếu theo mơ hình UTAUT Venkatesh cộng [15]), dựa theo nghiên cứu Kholoud [28] chấp nhận Internet Banking, Li [29] chấp nhận công nghệ Giả thuyết H1 phát biểu sau: H1: Hiệu mong đợi chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến Sự tương thích (C) q trình thay đổi cơng nghệ (công nghệ E-Banking) phổ biến rộng rãi đ i sống công việc (tham chiếu theo mơ hình IDT Rogers [14]), dựa theo nghiên cứu Podder [21] chấp nhận sử dụng Internet Banking, Alagheband [30]; Gibson [25] chấp nhận E-Banking, Li [29] chấp nhận công nghệ Giả thuyết H2 phát biểu sau: H2: Khả tương thích chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU) việc khách hàng nghĩ sử dụng hệ thống EBanking không cần phải nỗ lực nhiều (tham chiếu theo mơ hình TAM Davis cộng [12][13]), dựa theo nghiên cứu Lee cộng [31] chấp nhận sử dụng thương mại điện tử, Podder [21]; Yaghoubi Bahmani [22] chấp nhận sử dụng Internet Banking, Bander [24]; Gibson [25]; Clegg cộng [26]; Pham cộng [27] chấp nhận EBanking Giả thuyết H3 phát biểu sau: H3: Nhận thức dễ dàng sử dụng chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) cảm nhận khách hàng hệ thống E-Banking (tham chiếu theo lý thuyết TBP Ajzen cộng [9][10][11]), dựa theo nghiên cứu Jaruwachirathanakul Fink [23] chấp nhận ngân hàng trực tuyến, Yaghoubi Bahmani [22]; Pham cộng [27] chấp nhận E-Banking, Li [29] chấp nhận công nghệ Giả thuyết H4 phát biểu sau: TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 14, SỐ Q2 - 2011 H4: Nhận thức kiểm soát hành vi chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến Chuẩn chủ quan (SN) cảm nhận tác động xã hội ngư i có ảnh hư ng đến khách hàng nghĩ họ nên hay không nên sử dụng E-Banking (tham chiếu theo lý thuyết TBP Ajzen cộng [9][10][11]; mơ hình TAM Venkatesh Davis [32]), dựa theo nghiên cứu Jaruwachirathanakul Fink [23] chấp nhận ngân hàng điện tử, Bander [24] chấp nhận Internet Banking, nghiên cứu Pham cộng [27], Li [29] chấp nhận công nghệ Giả thuyết H5 phát biểu sau: H5: Chuẩn chủ quan chấp nhận EBanking có quan hệ đồng biến Rủi ro giao dịch trực tuyến (PRT) rủi ro mà khách hàng cảm nhận sử dụng hệ thống E-Banking (dựa theo mơ hình E-CAM Lee cộng [31]), nghiên cứu Podder [21] chấp nhận sử dụng Internet Banking, Alagheband [30], Pham cộng [28] chấp nhận E-Banking, Li Huang [33] rủi ro giao dịch trực tuyến Giả thuyết H6 phát biểu sau: H6: Rủi ro giao dịch trực tuyến chấp nhận E-Banking có quan hệ nghịch biến Hình ảnh ngân hàng (BI) hình ảnh ngân hàng có tác động đến chấp nhận E-Banking khách hàng (tham chiếu theo mô hình IDT m rộng Moore Benbasat [17]; Barbara Magdalini [34] trung thành khách hàng), dựa theo nghiên cứu Pham cộng [27] chấp nhận E-Banking, Li [29] chấp nhận công nghệ Giả thuyết H7 phát biểu sau: H7: Hình ảnh ngân hàng chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến Yếu tố pháp luật (MIL) mức độ ảnh hư ng yếu tố pháp luật tác động đến chấp nhận E-Banking (tham chiếu theo lý thuyết cạnh tranh Porter [35]), nghiên cứu Riyadh Akter [36] chấp nhận EBanking Giả thuyết H8 phát biểu sau: H8: Yếu tố pháp luật chấp nhận EBanking có quan hệ đồng biến Sử dụng E-Banking (EBU) tần suất sử dụng sản phẩm dịch vụ E-Banking khách hàng chấp nhận E-Banking (tham chiếu theo mơ hình TAM Davis cộng [12][13]; mơ hình UTAUT Venkatesh cộng [15]), dựa theo nghiên cứu Podder [21]; Yaghoubi Bahmani [22] chấp nhận sử dụng Internet Banking, Bander [24] chấp nhận Internet Banking; Clegg cộng [26]; Pham cộng [27] chấp nhận sử dụng E-Banking Giả thuyết H9 phát biểu sau: H9: Sự chấp nhận E-Banking việc sử dụng E-Banking có quan hệ đồng biến Các yếu tố nhân học (MID) thông tin liên quan tới cá nhân (tham chiếu theo mơ hình UTAUT Venkatesh cộng [15]), dựa theo nghiên cứu Bellman cộng [37] hành vi mua trực tuyến, Alagheband [30]; Clegg cộng [26] chấp nhận E-Banking Giả thuyết H10 H11 phát biểu sau: (H10): Có khác biệt chấp nhận EBanking theo yếu tố nhân học (H11): Có khác biệt việc sử dụng EBanking theo yếu tố nhân học K T QU NGHIÊN C U Nghiên cứu sơ thang đo thử với 50 mẫu liệu khảo sát, có biến bị loại khỏi thang đo từ 34 biến đề nghị Nghiên cứu thức thang đo thức có 29 biến quan sát (thang đo sau loại bỏ biến) với 369 mẫu liệu 3.1 Thống kê mơ t Giới tính: khơng có chênh lệch đáng kể với tỷ lệ nam 51,50% nữ 48,50%; Độ tuổi: nhóm tuổi 20-29 30-39 chiếm đa số với tỷ lệ 43,90% 40,90%; cịn lại nhóm tuổi khác Trình độ: đại học chiếm tỷ lệ cao 53,70%; trình độ sau đại học 33,10%; có 1,10% mẫu khảo sát chưa đạt trình độ phổ thơng Vị trí nghề nghiệp: nhân viên chiếm tỷ lệ cao 37,10%; quản lý cấp thấp với 25,20%; quản lý cấp trung 16,50%; học sinh sinh viên 8,90% Kinh nghiệm: 1-5 năm chiếm tỷ lệ cao 40,40%; từ 610 năm 30,40%; 6,50% số ngư i chưa có kinh nghiệm liên quan tới E-Banking… Thu nhập: 5-9,9 triệu chiếm tỷ lệ cao 38,80%; 10-19,9 triệu 27,10%; mức thu nhập khác chiếm tỷ lệ thấp Vùng miền: miền Bắc 31,40%; miền Trung 14,10%; miền Nam 54,50% Tài khoản ngân hàng: đa số m tài khoản ngân hàng thương mại cổ phần với tỷ lệ 57,90%, ngân hàng Trang 99 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 14, No.Q2 - 2011 trực thuộc nhà nước 28,60% ngân hàng nước 10,90% 3.2 X lý thang đo mơ hình 3.2.1 Phân tích độ tin cậy (Cronbach Alpha) Phân tích độ tin cậy tất biến thành phần thang đo thức đạt yêu cầu thang đo tốt với 10 thành phần có hệ số Cronbach Alpha > 0,80 Tất biến dùng cho phân tích nhân tố khám phá 3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Phân tích nhân tố khám phá rút trích nhân tố độc lập từ 29 biến quan sát, yếu tố phân thành nhóm thành phần ma trận xoay yếu tố theo với mơ hình lý thuyết Kết phân tích EFA trình bày Bảng Hệ số KMO 0,891 với mức ý nghĩa thống kê 0,000, cho thấy phân tích yếu tố khám phá thành phần độc lập phù hợp Tổng phương sai trích 74,165% nên giải thích 74,165% biến thiên liệu Hệ số KMO EBA EBU 0,717 0,500 với mức ý nghĩa thống kê 0,000, cho thấy phân tích yếu tố khám phá thành phần phụ thuộc phù hợp Tổng phương sai trích EBA EBU 79,025% 79,431% nên giải thích tốt biến thiên liệu Cả thành phần chấp nhận E-Banking sử dụng E-Banking có hệ số tải yếu tố biến cao (> 0,80) Hiệuà uả o gàđợi C càyếuàtố h àkhẩuàhọc C càyếuàtố h àkhẩuàhọc (Performance expectancy) (Macro impact of demographic) (Macro impact of demographic) H1 + Khảà ă g tươ gàth ch H10 H11 (Compatibility) H2 + Dễàd gà sửàdụ g (Perceived ease of use) H3 Kiể àso tà h hàvi H4 (Perceived behavioral control) Chuẩ chủà ua (Subjective norm) Rủià oà giaoàdịch + + Chấpà hậ E-Banking H5 + H6 H9 + (E-Banking adoption intention) – (Risk relating online transaction) H hàả h g àh g H7 + (Bank image) H8 + Yếuàtố ph pàluật (Macro impact of law) Hình Mơ hình chấp nhận sử dụng E-Banking (E-BAM) Trang 100 ìửàdụ gà E-Banking (E-Banking usage) TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 14, SỐ Q2 - 2011 Bảng Kết phân tích nhân tố khám phá thành phần độc lập Các yếu tố BI6 BI4 BI5 BI1 BI3 BI2 PEU1 PEU2 PEU4 PEU3 PEU5 PE1 PE2 PE3 PE4 MIL2 MIL1 MIL3 PBC3 PBC4 PBC2 PRT2 PRT3 PRT1 C3 C2 C4 SN2 SN1 Ngân hàng cải tiến chất lượng sản phẩm dịch vụ E-Banking Ngân hàng thực tốt cam kết dịch vụ EBanking với khách hàng Ngân hàng cung cấp đầy đủ hướng dẫn sử dụng, hỗ trợ trực tuyến E-Banking Ngân hàng có uy tín, danh tiếng tốt Ngân hàng đầu tư nhiều chi phí phát triển hệ thống EBanking Ngân hàng có hình ảnh tốt so với đối thủ cạnh tranh Dễ dàng học cách sử dụng E-Banking Việc thực giao dịch với E-Banking đơn giản dễ hiểu Có thể dễ dàng sử dụng hệ thống E-Banking cách thục Cảm thấy hệ thống giao dịch E-Banking linh hoạt Sử dụng E-Banking giúp thực giao dịch theo nhu cầu dễ dàng Cảm thấy dịch vụ E-Banking hữu ích thuận tiện Sử dụng E-Banking giúp tiết kiệm th i gian Sử dụng E-Banking làm tăng suất chất lượng cơng việc E-Banking giúp hồn thành nhanh chóng cơng việc liên quan tới ngân hàng Chính sách pháp luật giao dịch điện tử Những quy định ngân hàng nhà nước giao dịch điện tử Chính sách ổn định tài tiền tệ phủ Các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng E-Banking Những kiến thức cần thiết cho việc sử dụng E-Banking Sử dụng E-Banking hoàn toàn tầm kiểm soát Giao dịch hệ thống E-Banking khơng bảo mật Có thể bị gian lận thất thoát tiền sử dụng EBanking Sử dụng E-Banking khơng đảm bảo tính riêng tư Sử dụng E-Banking phù hợp với tình hình tài Sử dụng E-Banking phù hợp với cách quản lý tài Giao dịch với hệ thống E-Banking dễ dàng giao dịch tiền mặt Những ngư i có ảnh hư ng nghĩ nên sử dụng EBanking Sự chấp nhận E-Banking chịu ảnh hư ng phương tiện truyền thông Hệ số Cronbach Alpha Giá trị Eigenvalues Phương sai trích (%) 3.3 Kiểm định mơ hình gi thuy t Phân tích đư ng dẫn (Path Analysis) dạng m rộng hồi quy đa biến phân tích phương sai (ANOVA) sử dụng để kiểm định mơ hình giả thuyết mơ hình 3.3.1 Hồi quy đa biến Kết phân tích hồi quy trình bày Bảng Bảng Theo Bảng 3, kết phân tích hồi quy cho thấy nhân tố ảnh hư ng đến EBA gồm BI, PEU, PE, MIL, PBC, PRT, C, SN Phương trình hồi quy trình bày sau: F1(BI) 0,787 F2(PEU) F3(PE) F4(MIL) F5(PBC) F6(PRT) F7(C) F8(SN) 0,760 0,756 0,751 0,739 0,699 0,806 0,785 0,767 0,713 0,706 0,795 0,794 0,773 0,756 0,893 0,877 0,811 0,819 0,802 0,749 0,886 0,853 0,801 0,755 0,732 0,701 0,876 0,863 0,888 0,897 0,882 9,537 3,040 2,106 13,828 12,607 10,619 0,867 1,725 8,353 0,854 1,587 7,920 0,835 1,334 7,904 0,807 1,145 7,134 0,810 1,033 5,799 EBA = – (8,651E-18) + 0,327BI + 0,273PEU + 0,313PE + 0,095MIL + 0,365PBC – 0,101PRT + 0,274C + 0,087SN + Tung độ gốc có giá trị nhỏ mức ý nghĩa lớn nên bỏ qua Mức ý nghĩa thống kê kiểm định t yếu tố BI, PEU, PE, PBC, C 0,000; MIL 0,010; PRT 0,006; SN 0,018; hệ số điều chỉnh 0,504; kiểm định F với mức ý nghĩa thống kê 0,000 nên phương trình hồi quy phù hợp với tập liệu sử dụng Trang 101 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 14, No.Q2 - 2011 B ng Kết phân tích hồi quy EBA Thành phần EBA với thành phần độc lập: Mơ hình B (Hệ số gốc) BI PEU PE MIL PBC PRT C SN = 0,515; -8,651E-18 0,327 0,273 0,313 0,095 0,365 -0,101 0,274 0,087 điều chỉnh = 0,504 β Giá trị t Mức ý ghĩa 0,327 0,273 0,313 0,095 0,365 -0,101 0,274 0,087 0,000 8,919 7,449 8,524 2,576 9,937 -2,759 7,476 2,378 1,000 0,000 0,000 0,000 0,010 0,000 0,006 0,000 0,018 B ng Kết phân tích hồi quy EBU Thành phần EBU với thành phần EBA: Mơ hình điều chỉnh = 0,111 = 0,114; B (Hệ số gốc) EBA -2,251E-17 0,337 Theo Bảng 4, kết phân tích hồi quy cho thấy EBA có ảnh hư ng đến EBU Phương trình hồi quy trình bày sau: EBU = – (2,251E-17) + 0,337EBA + Tung độ gốc có giá trị nhỏ mức ý nghĩa lớn nên bỏ qua Mức ý nghĩa thống kê kiểm định t yếu tố EBA 0,000; hệ số điều chỉnh 0,111; kiểm định F với mức ý nghĩa thống kê 0,000 nên phương trình hồi quy phù hợp sử dụng 3.3.2 Phân tích đường dẫn (Path Analysis) Theo Pedhazur [38], hệ số xác định R tổng thể mơ hình E-BAM tính sau: (1) R2 = – (1– )(1– ) β Giá trị t Mức ý ghĩa 0,337 0,000 6,857 1,000 0,000 Theo Bảng Bảng Cơng thức (1) có kết là: R2 = – (1 – 0,515)(1 – 0,114) = 0,570 Phân tích đư ng dẫn cho thấy hệ số xác định R tổng thể mơ hình E-BAM 0,570 Điều có nghĩa biến độc lập mơ hình giải thích 57% biến động biến phụ thuộc 3.3.3 Phân tích phương sai (ANOVA) Kết phân tích ANOVA kiểm định khác biệt chấp nhận E-Banking sử dụng E-Banking Việt Nam theo yếu tố nhân học trình bày Bảng B ng Phân tích ANOVA chấp nhận sử dụng E-Banking EBA1 EBA2 EBA3 EBU1 Giới tính Độ tuổi Trình độ N nghiệp K nghiệm Thu nhập Vùng miền Sẽ sử dụng E-Banking tháng tới - Khác biệt Khác biệt Khác biệt Khác biệt Khác biệt - (p=0,025) (p=0,001) (p=0,000) (p=0,000) (p=0,000) Sẽ sử dụng E-Banking thư ng xuyên tương lai - - - - Khác biệt - - Mạnh dạng đề nghị ngư i khác sử dụng E-Banking - Khác biệt - Th i gian sử dụng E-Banking Khác biệt (p=0,013) Khác biệt Khác biệt (p=0,019) (p=0,001) - Khác biệt (p=0,004) EBU2 Số lần sử dụng E-Banking tháng - - (p=0,026) - - - - Khác biệt - - - (p=0,000) Khác biệt (p=0,001) Tóm lại, kết kiểm định giả thuyết cho thấy tất giả thuyết chấp nhận Theo đó, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H7, H8 yếu tố hiệu mong đợi, Trang 102 - - (p=0,000) tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, hình ảnh ngân hàng, yếu tố pháp luật có quan hệ đồng biến với chấp nhận E-Banking; giả TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 14, SOÁ Q2 - 2011 thuyết H6 yếu tố rủi ro giao dịch có quan hệ nghịch biến với chấp nhận E-Banking; giả thuyết H9 chấp nhận E-Banking có quan hệ đồng biến với việc sử dụng E-Banking Theo phân tích ANOVA giả thuyết H10 chấp nhận E-Banking có khác biệt theo yếu tố nhân học; giả thuyết H11 việc sử dụng E-Banking có khác biệt theo yếu tố nhân học 3.4 Th o lu n k t qu Theo kết nghiên cứu nhận thức kiểm sốt hành vi (PBC) có hệ số hồi quy lớn nên có tác động tích cực đến chấp nhận E-Banking, yếu tố khác tác động giảm dần theo thứ tự hình ảnh ngân hàng (BI), hiệu mong đợi (PE), khả tương thích (C), nhận thức dễ dàng sử dụng (PEU), yếu tố pháp luật (MIL); chuẩn chủ quan (SN) có hệ số hồi quy nhỏ nên có ảnh hư ng nhất; rủi ro giao dịch (PRT) có hệ số hồi quy âm (β < 0) nên có tác động theo chiều hướng rủi ro cao mức độ chấp nhận EBanking (EBA) Ngồi ra, chấp nhận E-Banking cao tần suất sử dụng EBanking nhiều Trong trình thu thập số liệu, đa số cho yếu tố rủi ro giao dịch (PRT) nguyên nhân khiến khách hàng cân nhắc nên chấp nhận sử dụng E-Banking hay không Khi mà tội phạm thông tin tồn khắp nơi giới, thông tin bị cắp lạm dụng thơng tin cho mục đích xấu [39] Việt Nam có khoảng 20 ngân hàng điện tử chứa lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng Theo Bkis [40] lỗ hổng hậu việc ngân hàng khơng có quy trình đánh giá độc lập an ninh mạng, chưa đầu tư mức cho vấn đề bảo mật Do vậy, để giảm thiểu rủi ro giao dịch điện tử, ngân hàng phải xây dựng hệ thống bảo mật hệ thống thông tin thật nghiêm ngặt Trong q trình khảo sát có khoảng 24,76% ngư i không quan tâm tới yếu tố pháp luật (MIL) cho thuộc tầm vĩ mơ nên khơng có ý kiến Điều chứng tỏ yếu tố pháp luật liên quan tới E-Banking nói riêng giao dịch điện tử nói chung chưa có quan tâm trọng nhiều Việt Nam K T LU N Kết nghiên cứu thức cho thấy thang đo nhân tố ảnh hư ng biến độc lập; chấp nhận E-Banking việc sử dụng E-Banking đảm bảo độ tin cậy độ giá trị Phân tích hồi quy đa biến cho thấy tám yếu tố hiệu mong đợi, khả tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, rủi ro giao dịch, hình ảnh ngân hàng, yếu tố pháp luật có ý nghĩa thống kê chấp nhận E-Banking; chấp nhận EBanking có ý nghĩa thống kê việc sử dụng E-Banking Phân tích đư ng dẫn cho thấy hệ số xác định R tổng thể mơ hình EBAM 0,570 Điều có nghĩa biến độc lập mơ hình giải thích 57% biến động biến phụ thuộc Thang đo mơ hình E-BAM dịch từ mơ hình lý thuyết gốc Tiếng Anh Mặc dù, có điều chỉnh cho phù hợp với ngơn ngữ Tiếng Việt nhiều có sai lệch câu chữ so với gốc Mơ hình nghiên cứu E-BAM đạt mục tiêu đề ban đầu Tuy nhiên, liệu thu thập theo phương pháp thuận tiện nên chưa có đồng ngẫu nhiên Trong nghiên cứu tiến hành m rộng số lượng mẫu, đối tượng phạm vi nghiên cứu Sẽ hiệu chỉnh lại thang đo cho phù hợp với tình hình điều kiện phát triển EBanking Việt Nam Bổ sung thêm vào thang đo yếu tố chất lượng dịch vụ, văn hóa xã hội để nâng cao giải thích mơ hình Bên cạnh đó, mơ hình tốn có cấu trúc (SEM) sử dụng để phân tích số liệu PROPOSING THE E-BANKING ADOPTION MODEL IN VIETNAM Nguyen Duy Thanh, Cao Hao Thi University of Technology, VNU - HCM ABSTRACT: E-Banking is an inevitable trend of banking industry in the future, it brings about benefits not only for the banks but also for customers The studies showed that, different patterns of EBanking is essential to match specific countries and the popularity of E-Banking products to customers This study proposes a new model that is the adoption and usage of E-Banking in Vietnam (E-BAM, EBanking Adoption Model) Research results showed that all hypothesis of E-BAM would be accepted EBAM explained the data reasonably well, with 57% of the total variance in the adoption and usage of E-Banking Key words: E-Banking; in the adoption and usage of E-Banking Trang 103 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 14, No.Q2 - 2011 TÀI LI U THAM KH O [1] Ngân hàng Nhà nước - Số lượng ngân hàng triển khai Internet Banking, Vụ toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010 [2] Chính phủ - Đề án đưa Việt Nam sớm tr thành nước mạnh công nghệ thông tin truyền thông, Quyết định 1755/QĐ-TTg, 2010 [3] Cao Hào Thi, Nguyễn Thanh Hùng, Trương Minh Chương, Hà Văn Hiệp, Nguyễn Ngọc Bình Phương - Dự báo nhân lực công nghệ thông tin TP HCM đến năm 2020, Báo PC world, 2011 [4] Đỗ Trung Tá - Định hướng phát triển công nghệ thông tin truyền thông Việt Nam, Tạp chí bưu viễn thơng, 2007 [5] Nielsen Việt Nam - Tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ ngân hàng điện tử Việt Nam, Đài truyền hình FBNC, 2010 [6] World Bank - Vietnam development report 2007, Joint donor report to the Vietnam consultative, Hanoi, 2006 [7] Fishbein M., Ajzen I - Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research, Addison-Wesley, 1975 [8] Ajzen I., Fishbein M - Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood cliffs, NJ: Prentice Hall, 1980 [9] Ajzen Icek - From intentions to actions: A theory of planned behavior, Springer series in social psychology, Berlin, (1985) 11-39 [10] Ajzen Icek - The theory of planned behavior, Organizational behavior and human decision processes, 50 (1991) 179-211 [11] Ajzen Icek - Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior, Journal of applied social psychology, 32 (2002) 665-683 [12] Davis F D - Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology, MIS quarterly, 13 (3) (1989) 319-340 [13] Davis F D - User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions and behavioural impacts, International journal of Man-Machine, 38 (1993) 475-487 [14] Rogers Everett Diffusion of innovations, Free press, New York, 1995 [15] Venkatesh V., Morris M., Davis F User acceptance of information technology: Toward a unified view, MIS quarterly: Management information systems, 27 (2003) 425-478 [16] Taylor S., Todd P - Understanding information technology usage: A test of Trang 104 competing models, Information system research, (2) (1995) 144-176 [17] Moore G., Benbasat I - Development of instrument to measure the perceptions of adopting information technology innovation, Information systems research, (3) (1991) 192-222 [18] Davis F., Bagozzi R., Warshaw P Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace, Journal of applied social psychology, 22 (14) (1992) 1111-1132 [19] Thompson R., Higgins C., Howell J Personal computing: Toward a conceptual model of utilization, MIS quarterly, 15 (1) (1991) 125-143 [20] Compeau Z., Higgins C - Application of social cognitive theory to training for computer skills, Information systems research, (2) (1995) 118-143 [21] Podder Braja - Factors influencing the adoption and usage of Internet banking, A Newzeland perspective, Master thesis, Newzeland, 2005 [22] Yaghoubi N., Bahmani E - Factors affecting the adoption of online banking: An integration of technology acceptance model and theory of planned behavior, International journal of business and management, (2) (2010) 159-165 [23] Jaruwachirathanakul B., Fink D Internet banking Adoption strategies for a developing country: The case of Thailand, Internet research, 15 (2005) 295-311 [24] Bander Alsajjan - Internet banking acceptance model across cultures: the case of England and Saudi Arabia, PhD symposium, Brunel university, 2008 [25] Gibson L., Gibson R - Chinese American Internet banking acceptance: Implications formulticultural marketing, Seton Hill university, U.S.A., 2009 [26] Clegg B., Abdullah S., Gholami R Internet banking acceptance in the context of developing countries: An extension of the technology acceptance model, Aston business school, U.K., 2010 [27] Pham L., Tran M T., Tran P H - A success model for E-Banking adoption in Vietnam, Southeast Asia regional conference, Vietnam, 2010 [28] Kholoud Ibrahim - Analyzing the use of UTAUT model in explaining an online behaviour: Internet banking adoption, Philosophy doctor thesis, Brunel university, 2009 TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 14, SỐ Q2 - 2011 [29] Li Long - A critical review of technology acceptance literature, Management information systems, Grambling state University, 2010 [30] Alagheband Parisa - Adoption of electronic banking services by Iranian customers, Master thesis, Iran, 2006 [31] Lee D., Park J., An J H - On the explanation of factors affecting E-Commerce adoption, Twenty-second international conference on information systems, Korea, 2001 [32] Venkatesh V., Davis F - A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies, Management science, 46 (2) (2000) 186-204 [33] Li H., Huang W - Applying theory of perceived risk and technology acceptance model in the online shopping channel, World academy of science engineering and technology, 53 (4) (2009) 919-925 [34] Barbara S., Magdalini S - The antecedents of consumer loyaltyin retail banking, Journal of consumer behaviour, (2006) 15-31 [35] Porter Michael - Competitive strategy, Free press, New York, U.S.A., 1980 [36] Riyadh A., Akter M - The adoption of EBanking in developing countries: A theoretical model for SMEs, International review of business research papers, (2) (2009) 212230 [37] Bellman S., Lohse G., Johnson E Predictors of online buying behavior, Communications of the ACM, 42 (4) (1999) 32-38 [38] Pedhazur E J - Multiple regression in rd behavioral research, edition, Orlando, FL: Harcourt Brace, 1997 [39] Ratnasingham Paul - The importance of trust in electronic commerce, Internet research, (4) (1998) 313-321 [40] Bkis - 100% hệ thống ngân hàng điện tử Việt Nam bị lỗ hổng bảo mật, Tạp chí tài ngân hàng, 2010 Trang 105 ... countries and the popularity of E-Banking products to customers This study proposes a new model that is the adoption and usage of E-Banking in Vietnam (E-BAM, EBanking Adoption Model) Research results... trend of banking industry in the future, it brings about benefits not only for the banks but also for customers The studies showed that, different patterns of EBanking is essential to match specific... and research, Addison-Wesley, 1975 [8] Ajzen I., Fishbein M - Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood cliffs, NJ: Prentice Hall, 1980 [9] Ajzen Icek - From intentions