BỘGIÁODỤC VÀĐÀOTẠO NGÂN HÀNGNHÀNƯỚCVIỆTNAM TRƢỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH LÊNGUYỄNQUỲNHNHƢ CÁCYẾUTỐẢNHHƢỞNGĐẾNQUYẾTĐỊNHSỬDỤNG DỊCH VỤ MOBILE BANKING CỦA KHÁCHHÀNGCÁNHÂNTẠITHÀNHPHỐ HỒCHÍMINH KHÓALUẬN[.]
Lýdochọnđềtài
Bước vào thời kỳ bùng nổ công nghệ, công nghệ 4.0 không chỉ phát triểntrong các lĩnh vực như điện tử, xây dựng, giáo dục… mà còn có tác động mạnh mẽtronglĩnhvực tàichính- ngânhàng.Sốlượngngười sửdụngdịchvụinternettrênthế giới nói chung và Việt Nam nói riêng ngày càng gia tăng qua hàng năm Theobáo cáo từ Hootsuite đến tháng 1 năm 2021, số lượng người dùng smartphone toàncầu là 5,22 tỷ người, tương đương 66.6% tổng dân số thế giới (7,83 tỷ người); sốngười sử dụng internet là 4,66 tỷ người, tỷ lệ chiếm 59.5% Điều này dẫn đếnhànhvitiêudùngcủaKHCN đangdầncósự thayđổi.
Nhận thấytốc độ phát triển vƣợt bậc của công nghệ và việc tiếp cận rộngkhắp của điện thoại di động, nhiều ngân hàng tại Việt Nam đã đặc biệt quan tâmđến đầu tư và nâng cao, cải thiện chất lượng dịch vụ NHDĐ, nhằm đáp ứng nhu cầuđa dạng của KHCN Theo đó, đa số các NHTM đã và đang áp dụng các công nghệtiên tiến và giải pháp mới vào hoạt động của dịch vụ Mobile banking nhằm đẩynhanh tiến độ thanh toán, tăng cường an toàn và bảo mật dịch vụ, tăng trải nghiệmvà sự tiện lợi, sự hài lòng của người tiêu dùng như xác thực sinh trắc học (vân tay,khuôn mặt), thanh toán dựa trên mã phản hồi nhanh (mã QR),…Mobile banking làmột ứng dụng quan trọng của thương mai di dộng vì nó không chỉ mang lại lợi íchcho người sử dụng mà nó còn là một nguồn bổ sung thu nhập cho cả ngân hàng vàdịchvụviễnthông(Aktukan&Tezcan,2010).
Tuy nhiên, bên cạnh việc nhận thấy những lợi thế và nguồn lực tiềm năngtrong lĩnh vực này,việc phát triển Mobile banking của các NHTM trên địa bànTp.HồChíMinhvẫncòngặpnhiều khókhăn,tháchthức,cụthể:
Thứ nhất, cuộc đua trong ngành với các dự án công nghệ hiện đại cũng gópphần gây ra nhiều rủi ro về bảo mật nói chung và mất an toàn thông tin người dùngnói riêng Năng lực bảo mật thông tin tài chính trên môi trường số còn hạn chế ởViệtNam.
Thứ hai, đại đa số người Việt Nam nói chung và cư dân sinh sống tại Tp. HồChí Minh nói riêng vẫn có thói quen sử dụng tiền mặt trong thanh toán bởi họ chưathậtsựtincậysự bảo mậttrêncácnềntảngthanhtoán trêncácthiết bị.
Với những hạn chế trên, nghiên cứu nhằm mục đích làm rõ thêm các yếu tốảnh hưởng đến việc KHCN quyết định sử dụng NHDĐ là hoàn toàn cần thiết Dù cónhiều nghiên cứu trên toàn cầu nhằm giải thích các yếu tố gây ảnh hưởng đến quyếtđịnh và sự tiếp nhận của người sử dụng đối với công nghệ như Wessels và Drennan(2010), Jeong và Yoon (2013), trong nước thì có Trần Thị Thùy Trang (2015), Ths.Lê Châu Phú và PGS.TS Đào Duy Huân (2019) Tuy nhiênc ò n r ấ t í t c á c n g h i ê n cứu trên địa bàn Tp.
Hồ Chí Minh Thêm vào đó, sử dụng một khung lý thuyết toàncầu trong bối cảnh tại Việt Nam có thể không phù hợp do sự đặc thù về kinh tế, vănhóa và xã hội Vì vậy, với mong muốn kế thừa thành tựu của các nghiên cứu trước,đồng thời góp phần vào việc đề xuất mô hình thích hợp với các NHTM tại Tp HồChí Minh, tác giả lựa chọn đề tài " Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụngdịchvụMobilebankingcủakháchhàngcánhântạithành phốHồChíMinh "
Mụctiêunghiêncứu
Mụctiêutổngquát
Nghiên cứu này nhằm xác định và đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố đếnviệc sử dụng dịch vụ NHĐT của KHCN tại Tp Hồ Chí Minh Qua đó, tác giả cũngđưaranhữngđềxuấtgiảiphápchocácNHTMđểcảitiếndịch,đápứngnhuc ầucủakhách hàng.
Mục tiêucụthể
Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự quyết định của người tiêudùngđốivớid ị c h vụMobilebankingtạiTp HồChí Minh.
Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến quyết định sửdụngdịchvụ củangườitiêudùng.
Câuhỏinghiêncứu
NhữngyếutốnàoảnhhưởngđếnquyếtđịnhsửdụngdịchvụM o b i l e bankingcủaKHCN tạiTp.HồChíMinh?
Mức độ ảnh hưởng của cácy ế u t ố n à y đ ế n q u y ế t đ ị n h s ử d ụ n g d ị c h v ụ MobilebankingcủaKHCNtạiTp.HồChíMinh như thếnào?
Đốitƣợngvàphạmvinghiêncứu
Phạmvinghiêncứu
Không gian:Nghiên cứu được thực hiện tại địa bàn Tp Hồ Chí Minh baogồm phỏng vấn gián tiếp (online) thông qua mạng Internet những người đang sinhsốngtạiTp.HồChíMinh vàcósửdụngNHDĐcủacácNHTMtạikhuvực.
Phươngphápnghiêncứu
Phương pháp định tính:Được dùng ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ nhằmtổng kết các lý thuyết, các nghiên cứu của các tác giả đi trước Sau đó, tác giả sẽtham khảo ý kiến củacác chuyên gia để lậpn ê n b ả n g c â u h ỏ i k h ả o s á t C á c t h ô n g tin dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu định tính sẽ được tổng hợp, khái quát hóanhằmxâydựngvàđiềuchỉnhcácbiếnthangđo trongmôhình.
Phươngphápđịnhlượng:Baogồmviệcxâydựngthangđo,tiếnhànhkhảosát và thu thập dữ liệu Sau đó, tác giả sẽ tổng hợp, kiếm định và đánh giá các dữliệu bằng phần mềm SPSS Sau đó, tác giả sử dụng hệ số Cronbach Alpha để đánhgiá độ tin cậy của các biến và loại bỏ các biến không đáng tin cậy Tiếp theo, tác giảthựchiệnphântíchEFAđểkhámphámốiquanhệgiữacácbiến.Sauđó,tácgiảsử dụngphươngpháphồiquytuyếntínhbộiđểđolườngmứcđộtácđộngcủacácyếutốđó.
Bốcụckhoáluận
Trình bày tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, phạm vivà phương pháp nghiên cứu, đóng góp của nghiên cứu, cấu trúc của đề tài nghiêncứu Chương này cho người đọc cái nhìn tổng quát về đề tài, làm bước đệm nhằmtìmhiểusâuhơncácchươngtiếptheo.
Tổng quan về dịch vụ Mobile banking giúp người đọc hiểu sâu hơn về đốitượng được nghiên cứu Chương này cũng trình bày khảo lược các nghiên cứu trongvà ngoài nước để từ đó xác định được hướng nghiên cứu cụ thể, đề xuất mô hìnhnghiêncứuchođềtài.
Trình bày quy trình cụ thể và các bước tiến hành để nghiên cứu về đề tàitrong thực tiễn, đưa ra các cơ sở lý thuyết về các phương pháp nghiên cứu được ápdụngtrongđềtài,lựachọncácbiếnđưavàomôhìnhvàđặtracácgiảthuyếtcủa mô hìnhnghiêncứu.
Trình bày, đánh giá và bàn luận kết quả thu được: thống kê mô tả dữ liệu,thực hiện kiểm định thang đo, đánh giá sự phù hợp của mô hình Cuối cùng, chươngnày tiến hành kiểm tra các giả thuyết đã được đặt ra dựa trên kết quả hồi quy thuđược.
Chương này đưa ra những hàm ý chính sáchv ề g i ả i p h á p , k h u y ế n n g h ị đ ể các NHTM tại Tp Hồ Chí Minh phát triển dịch vụ Mobile banking,đồng thời nêulênnhữnghạnchếcủanghiêncứuvàđềxuấthướngnghiên cứutiếp theo.
Khái niệmvềdịchvụngânhàngđiện tử
Có quan niệm cho rằng dịch vụ NHĐT là "dịch vụ của ngân hàng cho phépkhách hàng có khả năng truy nhập từ xa nhằm thu thập thông tin, thực hiện các giaodịchthanhtoán,tàichínhdựa trên cáctàikhoảnlưukýtạingânhàng".
NHNNViệtNamcũngđãđưarakháiniệmvềdịchvụNHĐTlà"cácdịchvụ và sản phẩm ngân hàng hiện đại và đa tiện ích được phân phối đến khách hàngbán buôn và bán lẻ một cách nhanh chóng (trực tuyến, liên tục 24h/ngày và 7ngày/tuần, không phụ thuộc và không gian và thời gian) thông qua kênh phân phối(Internet và các thiết bị truy nhập đầu cuối khác như máy tính,m á y A T M , P O S , điệnthoại để bàn,điệnthoạidiđộng…)đượcgọilàdịchvụNHĐT".
Như vậy, có thể hiểu dịch vụ NHĐT là các dịch vụ ngân hàng được cung cấpthông qua các phương tiện điện tử và mạng viễn thông Trong đó, theo Điều 4 LuậtGiao dịch điện tử Việt Nam
2005, phương tiện điện tử là các phương tiện hoạt độngdựa trên công nghệ điện, điện tử, kỹ thuật số, từ tính, truyền dẫn không dây, quanghọc điện tử hoặc công nghệ tương ứng Mạng viễn thông bao gồm Internet, mạngđiệnthoại,mạngvôtuyến,mạnginternet,…
Tổngquan vềMobilebanking
KháiniệmvềdịchvụMobilebanking(Ngânhàngdiđộng)
Theo NHNN Việt Nam, "Mobile banking là kênh phân phối hiện đại giúpkhách hàng truy cập các dịch vụ ngân hàng từ xa bằng cách sử dụng các thiết bị diđộngkếtnốivớimạngviễnthôngkhôngdây.Kháchhàngcóthểkiểmtrasốdưtài khoản và lịch sử giao dịch, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, kinh doanh chứngkhoán và quản lý danh mục đầu tư tài chính của khách hàng Theo nghĩa tổng quátnhất, Mobile bankingđ ư ợ c h i ể u l à v i ệ c s ử d ụ n g m ộ t t h i ế t b ị d i đ ộ n g t h ô n g q u a mạng viễn thông để kết nối với một tổ chức tài chính-ngân hàng giúp khách hàngthựchiệnyêucầuvềdịch vụ".
Ngoài ra, mobile banking là “một kênh mà người tiêu dùng tương tác vớingân hàng thông qua một thiết bị di dộng, chẳng hạn như điện thoại di động hoặcmáy kỹ thuật số cá nhân Với ý nghĩa là nó có thể được xem như là một tập hợp concủa NHĐT và một phần mở rộng của internet banking với đặc điểm độc đáo riêngcủamình”(LaukkanenvàPassanen,2008, p.87).
Cácdịchvụtiện íchcủaMobilebanking
Trước đây, để biết thông tin về tài khoản, khách hàng phải đến các chi nhánhcủa Ngân hàngđểyêu cầu cung cấp Nhưng nhờ ứng dụng ngânh à n g t r ê n đ i ệ n thoại di động, khách hàng có thể trực tiếp thực hiện các thao tác này Điều đó sẽkhiến khách hàng cảm thấy tiện lợi, dễ dàng kiểm soát thông tin và quản lý tàikhoản Trong số các tính năng này, tra cứu số dư và lịch sử giao dịch được sử dụngphổbiếnnhất.
Chứcnăngthanhtoán,chuyểnkhoản Đól à c á c t í n h n ă n g c h í n h g i ú p K H C N t h ự c h i ệ n t h a n h t o á n c á c h ó a đ ơ n trong cuộc sống hằng ngày hoặc chuyển tiền đến các tài khoản cùng hoặc khác hệthống ngân hàng, bao gồm cả chuyển tiền nội địa và quốc tế Các NHTM sẽ đưa racác mẫu để người dùng nhập thông tin trực tuyến và sau đó gửi đi cho ngân hàng đểthựchiệncáclệnhchuyểntiền.
Hơnnữa,hiệnnaycácNHTMđãpháttriểnthêmnhiềuứngdụngtiệníchkhácđể đề xuất và giải ngân các khoản vay cho KHCN qua trực tuyến Khách hàng dễdàngkiểm soátthôngtinvềcáckhoảnnợ đểchủđộnglênkếhoạchtrảnợ đúng hạn.
Quảnlýdanhmụcđầutƣ Đây là tiện ích chủ yếu dành cho các KHCN tham gia đâu tư chứng khoán.Dịch vụ này sẽ cungcấp các thôngt i n v ề g i á c ả c h ứ n g k h o á n , c u n g c ấ p c ô n g c ụ xem bảng giá trực tuyến, đặt lệnh mua bán online và quản lý danh mục đầu tư.KHCNcóthểlựachọnmộtsốcổphiếuvàodanhmụcđầutư,hệthốngsẽcócôngcụ hỗ trợ đánh giá hiệu quả, lãi lỗ danh mục; đồng thời cho phép khách hàng theodõigiácốphiếutronggiờgiaodịch dễdàng.
Tiện ích này được tạo ra dành cho các KHCN tham gia đầu tư vào thị trườngchứng khoán Tiện ích này sẽ cung cấp thông tin về giá cả chứng khoán, đặt lệnhmua bán trực tuyến và quản lý danh mục chứng khoán của các nhà đầu tư Các nhàđầu tư có thể lựa chọn một số cổ phiếu để thêm vào danh mục đầu tư cá nhận. Hệthốngs ẽ h ỗ t r ợ đ á n h g i á h i ệ u q u ả đ ầ u t ừ t h ô n g q u a l ã i l ỗ c ủ a d a n h m ụ c đ ầ u t ư Đồng thời, cập nhật liên tục giá cổ phiếu trong giờ giao dịch để các nhà đầu tư tưnhândễdàngtheo dõivàđưaraquyếtđịnh muabánkịpthời.
Cácdịch vụhỗtrợkhác Đâylàcáctínhnănghỗtrợkháchhàngtraođổi,giảiđápcácthắcmắcvề giao dịch, hoặc các yêu cầu về thẻ, séc, duyệt thẻ tín dụng Ngoài ra, KHCN có thểdễd à n g t r a c ứ u m ạ n g l ư ớ i g i a o d ị c h , t ì m k i ế m m ạ n g l ư ớ i m á y A T M , c á c đ ạ i l ý chấpnhậnthẻ củaNgânhàngnhanhchóng.
Tầmquantrọng củadịchvụMobilebanking
Các NHTM ngoài việc ổn định hoạt động kinh doanh đồng thời vừa phải giữchân được khách hàng thân thiết, vừa phải thu hút, hấp dẫn được các khách hàngtiềm năng mới Để làm được điều này các NHTM buộc phải giới thiệu được nhữngsản phẩmmới với tiềm năngthuhútđượcnhiều khách hàngmớiđồngthờig i ữ vữngnhữngkháchhàngthânthuộc.
Ngân hàng ngày nay đang phải đối mặt với sự gia tăng các khách hàng ưathích công nghệ, những người thường xuyên phải di chuyển rất nhiều Các nhómkháchhàngmàngânhànghướngtớibaogồm:
- Nhóm thanh thiếu niên: Nhóm khách hàng này rất ưa thích công nghệ và sẵnsàng thử nghiệm các sản phẩm và dịch vụ mới lạ và thường xuyên có nhu cầu dichuyển,đòihỏisửdụngdịchvụởbấtkìnơiđâu,bấtcứlúcnào.Mặcdùdướigócđộ tài chính nhóm này ít có giao dịch với ngân hàng nhưng trong tương lai sẽ đóngvaitròlànhữngkháchhàngtiềmnăng,vìvậy cầnđượcđưavàochiếnlượcmarketingdàihạncủangânhàng.
- Nhómkháchhàngkinhdoanh:Nhómkháchhàngnàythườngtrongđộtuổi từ 26-50 tuổi, được cho là nhóm khách hàng quan trọng nhất cho dịch vụ mobilebanking.Các thành viên của nhóm này thường có trình độ và kinh tế khá giả Họ cầnđược phục vụ chuyên nghiệp, thường xuyên di chuyển và luôn mang theo các thiếtbị di động để đảm bảo khả năng truy cập Vì lý do này, họ là những ứng cử viên lýtưởngđểsửdụngdịchvụđượccungcấpthôngquathiết bịdiđộng.
Nhờ dịch vụ NHDĐ, các NHTM giờ đây đã có thể giảm đi đáng kể các chiphí không cần thiết như chi phí in ấn giấy tờ, chi phí quản lý nhân sự Các NHTMbây giờ chỉ cần tập trung vào đầu tư công nghệ, cơ sở hạ tầng thông và đào tạo nhânlựccótrìnhđộ,chuyênmôncao.Điều nàycũnglàxuhướngmà nh iề u quốc gia,bao gồm cả các nước phát triển, đang hướng tới để phát triển lên tầm cao mới vềdịchvụvàcôngnghệ, nhưngvẫnbảođảmtínhbảo mật thôngtinchokháchhàng.
Mobile banking còn có thể coi là một nguồn doanh thu Doanh thu tăng thêmcó thể đạt được bằng cách: các khoản phí khi cung cấp dịch vụ mới cho các kháchhàng hiện tại và thu hút thêm nhiều khách hàng mới bằng cách đưa ra các dịch vụmới lạ, sáng tạo Theo đó,khách hàng mới đóng góp vào vào sự gia tăng doanh thucủa ngân hàng không chỉ bằng việc sử dụng dịch vụ này mà còn bằng việc sử dụngcáckênh phân phốithuậntiệnkhác,cácsảnphẩmđikèmkhác.
Mobile banking mang lại tính tiện lợi, tốc độ và đáp ứng nhu cầu di chuyểncủa khách hàng Thay vì đến trực tiếp các NHTM, người dùng có thể tra cứu thôngtinvềtàikhoảnngânhàng,cậpnhậtthôngtinvềbiếnđộngtỷgiá,giáchứngkhoán, vv và thực hiện giao dịch nhanh chóng và hiệu quả, giảm thiểu chi phí thủ tục hànhchính.
Sử dụng mobile banking, khách hàng tiết kiệm được thời gian và tiền bạc dichuyển để đầu tư vào những việc khác Hơn thế nữa, với những quy chuẩn đượcchuẩn hóa, khách hàng sẽ được phục vụ một cách tốt nhất, tránh phụ thuộc vào tháiđộphục vụkhácnhaucủa các nhânviên ngânhàng.
Cùng với các dịch vụ NHĐT khác, sự ra đời và phát triển mobile banking đãđóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam, cụ thể, nó sẽtác động cộng hưởng giúp hệ thống công nghệ thông tin phát triển hơn, giúp cácngân hàng trong nước có thể bắt kịp và hội nhập với trình độ phát triển của lĩnh vựctàichính–ngânhàngtrongkhuvựcvà trên thếgiới.
Có thể thấy rằng một cách gián tiếp, mobile banking đã giúp không chỉ chocác NHTM mà cho các NHNN trong việc giảm đáng kể một lượng tiền mặt lưuthông trên thị trường, góp phần thực hiện có hiệu quả chính sách tiền tệ trong nước.Thanh toán không dùng tiền mặt là nhiệm vụ đang được NHNN tập trung thực hiệnkhi “Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021 –2025” đã được Chính phủ phê duyệt Mục tiêu cần phải đạt được là đến cuối năm2025,thanhtoánkhôngdùngtiềnmặttrongTMĐTđạt50%và80%ngườidântừ
15 tuổi trở lên có tài khoản giao dịch tại ngân hàng hoặc các tổ chức được phépkhác Đồng thời "90 - 100% cơ sở giáo dục trên địa bàn đô thị chấp nhận thanh toánhọc phí bằng phương thức thanh toán không dùng tiền mặt; 60% các cơ sở khám,chữa bệnh chấp nhận thanh toán dịch vụ y tế và 60% số người hưởng lương hưu, trợcấp bảo hiểm xã hội, trợ cấp thất nghiệp được chi trả thông qua các phương thứcthanhtoánkhôngdùngtiềnmặt".
NhượcđiểmcủaMobilebanking
Tuynhiên,bêncạnhtầmquantrọng và lợiíchđã đề cậpởtrên,việc triễn khai Mobile banking vẫn còn gặp nhiều khó khăn do những khuyết điểm, trở ngạinhưsau:
Thứnhất,sốlượngKHCNsử dụngNHDĐvẫncònhạnchế,vìvậydoanh thu từ phí dịch vụ này còn nhỏ so với các khoản đầu tư mà các NHTM bỏ ra để duytrì và vận hành hệ thống công nghệ thông tin và các chi phí thuê ngoài khác Chínhđiều này đã khiến cho ban lãnh đạo ngân hàng còn ít quan tâm đến việc đẩy mạnhdịch vụ Mobile banking mà vẫn tập trung vào các phương thức giao dịch, dịch vụtruyềnthốngđểđạt được chỉtiêulợinhuậntrước mắt.
Thứ hai, mặc dù có thể cho rằng dịch vụ Mobile banking có độ bảo mật gầnnhư 100%, nhưng trên thực tế, khách hàng không khỏi lo ngại trước các loại tộiphạm công nghệ cao ngày càng tinh vi như hiện nay Trong khi đó, hệ thống thôngtin phục vụ của Mobile banking của ngân hàng Việt Nam hiện nay đều được nhậpkhẩutừnướcngoàitừcôngnghệchođếnnhânlựcđểvậnhànhhệthống.Dođ ó,khi tội phạm nước ngoài với trình độ cao tìm ra được lỗ hỗng của các ngân hàngquốc tế thì ngân hàng trong nước vẫn chưa kịp khắc phục được sơh ở n à y , v ì v ậ y đâychínhlàkhoảngtrốngđểcácđốitượngtrêntriệtđể khaithác.
Thứ ba, hệ thống pháp luật về giao dịch điện tử nói chung vàN H Đ T n ó i riêng còn chưa đầy đủ, chưa bao quát được hết những vấn đề phát sinh trong quátrình cung cấp dịch vụ của các NHTM Vì vậy, người dùng cũng chưa có nhận thứcrõ ràng về quyền lợi của bản thân sẽ được bảo vệ như thế nào nếu có những sự kiệnbấtngờxảyravàgâythiệthạiđếntàisảncủakháchhàng.
Tổng quan vềlýthuyết
Thuyếthành độnghợplí(TheoryofReasonedAction–TRA)
Lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) được giới thiệu vào năm 1967 bởiFishbeinv à A j z e n v à đ ư ợ c s ử a đ ổ i v à o n ă m 1 9 7 5 M ô h ì n h T R A l à m ộ t t r o n g nhữnglýthuyếtcơbảnđểgiảithíchhànhvicủaconngười.Nódựatrêngiả định rằngmộ tc á nhâ ns ẽ dựa trên thôngtin cósẵ n và ý địnhthực h i ệ n hànhđộ ng để quy ếtđịnhviệc thực hiệnhaykhôngthực hiện hànhđộng.
Mô hình TRA cho thấy ý định thực hiện hành vi làyếu tố dựđ o á n q u a n trọng nhất về hành vi tiêu dùng Để tăng cường sự quan tâm đến các yếu tố ảnhhưởngđ ế n " Ý đ ị n h t h ự c h i ệ n h à n h v i " , t a c ó t h ể x e m x é t 2 y ế u t ố l à t h á i đ ộ v à chuẩnchủquancủakháchhàng:
Yếu tố thái độ: được đo lường bằng nhận thức về các thuộc tính của sảnphẩm Người tiêu dùng sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại lợi ích cần thiết vàcómức độquantrọngkhácnhau.
Yếu tố chuẩn chủ quan: được xác định thông qua gia đình, bạn bè, đồngnghiệp, là những người có mối quan hệ gần gũi với người tiêu dùng Theo Fishbeinvà Ajzen (1975), "Mức tác động của các yếu tố chủ quan đến ý định mua của ngườitiêu dùng phụ thuộc vào mức độ ủng hộ/phản đối với việc mua của người tiêu dùngvà động cơ của người tiêu dùng làm theo mong muốn của những người có ảnhhưởng"
2.3.2 Môhình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – Mô hìnhTAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được sáng lập bởi Davis và cộng sựvào năm 1989, dựa trên lý thuyết TRA Đây là một mô hình tiên tiến đầu tiên nhắcđến sự tác động của yếu tố tâm lý đến việc sử dụng công nghệ Davis và cộng sự(1989) đã phát triển và sử dụng các thước đo hợp lý hơn thông qua TAM nhằm dựđoánvàgiải thíchviệcsửdụng côngnghệ Cóthểnói,TAM là mộttrong những mô hình phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực nghiên cứu công nghệthông tin Mô hình này về cơ bản là tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấpnhậnsử dụng côngnghệ,bằngcáchphântíchniềmtin,tháiđộ,hànhvi,ýđịnh.
Mô hình TAM được sử dụng đặc biệt để giải thích và dự đoán mức độ chấpnhận và sử dụng của người tiêu dùng đối với một công nghệ TAM tiên tiến hơn sovớiTR Av ìn óx em xét y ế u t ốn i ề m t in m ộ t c á c h r i ê n g b i ệ t, đ ơn g i ả n hơ nvà s ử dụng được trong nhiều lĩnh vực và chi phí thấp hơn Hai thành phần cơ bản của môhình là "sự hữu ích cảm nhận" và "sự dễ sử dụng cảm nhận" Theo Davis (1989),"Sự hữu ích cảm nhận là mức độ để một người tin rằng khi sử dụng sẽ nâng caonăng suất công việc của chính họ Sự dễ sử dụng cảm nhận là mức độ mà một ngườitin rằng khi sử dụng không cần sự nỗ lực" Theo mô hình cho thấy, "Sự dễ sử dụngcảm nhận" có tác động trực tiếp đến "Sự hữu ích cảm nhận", trong khi
"Sự hữu íchcảmnhận"lạicóảnhhưởngtrực tiếpđến"Ýđịnhsửdụnghệthống".
Khảolƣợccácnghiêncứuliênquan
Cácnghiêncứutrênthếgiới
Nghiên cứu đãtìm ravà kiểm tracác tác động chính đối vớis ự c h ấ p n h ậ n của người tiêu dùng đối với NHDĐ (Mobile banking), đặc biệt là những yếu tố ảnhhưởngvàýđịnhsửdụngcôngnghệtiêntiếnnày.Mộtcuộckhảosátdựatrênwebđã được thực hiện trong đó những người được hỏi đã hoàn thành một bảng câu hỏivề quan điểm của họ đối với các biến thành phần Trong đó, "Nhận thức được tínhhữu ích", "nhận thức rủi ro", "chi phí", "tính dễ sử dụng" được xác định là có sự ảnhhưởngđếnsựchấpnhậncủa ngườitiêudùng.
Theo nghiên cứu của Bong-Keun Jeong và Tom E Yoon (2013),tác giả đãnghiêncứ u d ự a t rê n m ô h ì n h T A M nh ƣ m ộ t n ề n t ả n g m ở rộ n g.Môhình đềxuất của tác giả bao gồm năm biến thành phần: "tính hữu dụng", "dễ sử dụng",
Hình2.4 Kếtquảnghiêncứudựatrêntổngthể mẫu củaJeong vàYoon(2013)
Kếtquảnghiêncứuchothấycó4trong5yếutốtrên ảnhhưởngđếnquyếtđịnh của người tiêu dùng bao gồm "nhận thức tính hữu dụng", "tính dễ sửdụng", "độ tin cậy" và "nhận thức về hiệu quả".Còn nhân tố "nhận thức vềchi phí" không có sự ảnh hưởng đến"quyết định sử dụngBên cạnh đó, nghiêncứuđãchothấycósựkhácbiệtgiữangườidùngvàngườikhôngdùngdịchvụ.Đối với người có sử dụng dịch vụ, "nhận thấy dễ sử dụng" đóng vai trò quantrọng, trong khi vớin g ư ờ i k h ô n g s ử d ụ n g d ị c h v ụ , y ế u t ố " n h ậ n t h ứ c h i ệ u quả"làyếutốquyếtđịnh.Mobilebanking".
Cácnghiêncứutrongnước
Tác giả đã nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụngdịch vụ NHĐT của người tiêu dùng Ngân hàng TMCP Á Châu tại Tp HCM". Môhình nghiên cứu của tác giả được phát triển dựa trên mô hình TAM làm nền tảng,đồng thời mở rộng bằng cách thêm các biến mới, bao gồm: (1) "Ảnh hưởng của xãhội", (2) "Kiến thức dịch vụ", (3) "Sự tự tin vào khả năng sử dụng công nghệ", (4)"Hình ảnh ngân hàng", (5) "Niềm tin", (6) "Nhận thức dễ sử dụng", (7)
"Tính hữudụng" Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập thông qua khảo sát người tiêu dùngqua địa chỉ e-mail mà người tiêu dùng cung cấp khi đăng ký sử dụng dịch vụ. Kếtquảthuthậphợplệlà214,lớnhơnkíchthướcmẫulà150.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các yếu tố đều có tác động (trực tiếp vàgián tiếp) đến ý định chấp nhận sử dụng NHĐT của người tiêu dùng Ngân hàngTMCPÁChâutạiTp.HồChíMinh.Trongđó,hainhântố"tháiđộhướngđến sử dụng dịch vụ" và "nhận thức hữu ích" có tác động mạnh nhất Ngoài 2 nhân tố trênthì trong nhân tố tác động gián tiếp, "nhận thức dễ sử dụng" có ảnh hưởng đáng kểnhất đến ý định chấp nhận, thứ hai là nhân tố "hiểu biết về dịch vụ", thấp nhất là"hình ảnh ngân hàng".Đồng thời, các nhóm có trình độ học vấn khác nhau sẽ có sựkhácbiệttrongviệcchấpnhậnsửdụngNHĐT.
Nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT củaKHCN tại Ngân hàng Agribank - Chi nhánh Cần thơ” Từ 340 mẫu dữ liệu thu thậpđượctừ KHCNthôngqua phần mềmSPSS,kếtquảhồiquychothấynhư sau:
Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có sự ảnh hưởngmạnh nhất đến "Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT" của KHCN tại Ngân hàngAgribank Cần Thơ Tiếp theo là “Rủi ro trong giao dịch”, “Cảm nhận dễ sử dụng”,“Sự ưa thích cảm nhận” và “Ảnh hưởng xã hội” Và cuối cùng, “Thương hiệu ngânhàng”cótácđộngyếunhất.
Tuy nhiên, theo tác giả chỉ ra, nghiên cứu của đề tài còn nhiều hạn chế.Thứnhất,nghiêncứunàychỉgiảithíchđược59,1%sựbiếnthiên.Dođó,vẫncònmộ tsốyếutốkhácảnhhưởngđếnquyếtđịnhcủakháchhàngchưađượcnghiêncứ u.
Thứ hai, nghiên cứu chỉ tiến hành tại Ngân hàng Agribank Cần Thơ Khả năng kháiquát của mô hình sẽ cao hơn nếu nghiên cứu được lặp lại trên nhiều địa phươngkhác Thứ ba, nghiên cứu tiếp theo nên tiếp tục phỏng vấn thêm nhiều khách hàngkhác nhau ở các phân khúc khác nhau để đưa ra những đánh giá cụ thể và chính xáchơn.
Tác giả Nguyễn Thị Oanh đã nghiên cứu và đo lường các nhân tố ảnh hưởngđến ý định sử dụng ngân hàng số tại Việt Nam Các phân tích đa biến (Cronbach‟sAlpha, phân tích nhân tố khẳng định, mô hình phương trình cấu trúc) được sử dụngchomẫu201ngườitiêudùngđãtiếpcậnngânhàngsố.Kếtquảphântíchchothấy:
(1) "tháiđộđốivới dịchvụ"cótácđộng tíchcực;(2)"sựtiệnlợi"không ảnhhưởng;
(3)yếu tố "cảm nhậnvề sự hữu ích" có tácđộng cùng chiềuđến"thái độ đối vớidịch vụ "; (4) "Nhận thức rủi ro" có tác động ngược chiều đến "thái độ đối với dịchvụ";
( 6 ) " t í n h d ễ s ử d ụ n g " c ó t á c động tích cực đến "tính hữu ích được cảm nhận" Từ kết quả nghiên cứu này, "sựhữu ích cảm nhận" có tác động tích cực đến thái độ và ý định sử dụng dịch vụ Vìvậy,cần nâng cao cảm nhận về tính hữu ích của người tiêu dùng thông qua quảngcáo truyền thông, tư vấn để người tiêu dùng hiểu hết các tiện ích dịch vụ ngân hàngkỹthuậtsốcó thểđemlại.
Hạn chế của những nghiên cứu trước và những vấn đề cần được tiếp tụcnghiêncứu
Như vậy có thể thấy rằng đề tài nghiên cứu này không mới đã có nhữngnghiên cứu trước tuy nhiên tính phổ quát chưa cao và trong từng thời kỳ sự biếnđộng của công nghệ cũng như chính sách của các ngân hàng có nhiều sự thay đổinhằmđápứngđầyđủcácnhucầuđadạngvềsảnphẩmcủakháchhàng,bêncạnhđó nhằm đáp ứng chiến lược phát triển kinh tế toàn diện của quốc gia, việc nghiêncứucácnhântốkhác vẫncónhiềuđiểmmới.
Qua lược khảo kết quả nghiên cứu của một số đề tài trong và ngoài nước cóthểthấythuyếthànhđộnghợplýTRA, mô hìnhchấpnhậncôngnghệ TAM,mô
Nhận thức về rủi ro hìnhchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUTđượcsửdụngphổbiếnđặcbiệtlàmô hìnhTAM,trongviệcnghiêncứucácnhântốtácđộngđếnquyếtđịnhsửdụnghệthốngc ôngnghệthôngtinvàđặcbiệtlàdịchvụNHDĐ.Đốivớiđềtàinghiêncứutrongnước củatácgiảTrầnThịThùyTrang(2015)vàNguyễnThịOanh(2020)ngoài việcápdụngcácmôhình lýthuyết nềntảngtrên,cácđềtài cònbổsungthêmcácnhântốkhácđểnghiêncứuphùhợpvớivănhóa,môitrườngvàthói quencủaKHCNtạiViệtNam.
Tác giả nhận thấy, đến nay chưa có đề tài nào nghiên cứu tại địa bàn Tp. HồChí Minh Việc đa dạng đối tượng nghiên cứu, mở rộng khu vực nghiên cứu và tăngquy mô mẫu là điều cần làm trong các nghiên cứu tiếp theo, vì vậy tác giả dựa vàocác mô hình và lý thuyết trên và từ kết quả nghiên cứu trước đây của các tác giảtrong nước để tiến hành nghiên cứu "Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụngdịchvụMobileBankingcủaKHCNtạiTp.HồChíMinh".
Đềxuất môhìnhnghiêncứuvàcác giảthuyếtnghiêncứu
Nhậnthức hữuích
P U ) l à l à m ộ t y ế u t ố q u a n trọng trong mô hình TAM và đã được áp dụng nghiên cứu một cách phổ biến. TheoDavis và cộng sự (1989), "nhận thức sự hữu ích được định nghĩa là cấp độ mà mộtngườitinr ằn gv iệc s ử d ụ n g m ộ t hệ t h ố n g đặc th ùsẽ n â n g caokế t q u ả t h ự c hi ện công việc của họ" Điều này có nghĩa là khi một khách hàng nhận thức rõ ràng hơnvề tính hữu ích của dịch vụ, ý định sử dụng dịch vụ của họ sẽ tăng lên Vì vậy,bàinghiêncứukiểmtragiảthuyếtsau:
Giả thuyết 1 (H1): Nhận thức hữu ích có tác động cùng chiều đến quyết địnhsửdụngMobilebanking
Nhậnthứcdễsửdụng
Nhận thức dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU) được Davis và cộngsựđưarakháiniệmlà"mứcđộmàmộtngườitinrằngsửdụngmộthệthốngđặ cthù sẽ không cần nỗ lực Cường độ sử dụng và tương tác giữa người dùng và hệthống cũng có thể chỉ ra tính dễ sử dụng Nhận thức dễ sử dụng có thể được đo bởicác chỉ số sau: dễ học, dễ sử dụng và dễ vận hành" Người sử dụng cảm thấy hệthống là hữu ích khi họ thực hiện giao dịch nhanh hơn, dễ sử dụng, nâng cao hiệuquả…Mặt khác, khách hàng cũng sẽ không cảm nhận được lợi ích mà dịch vụ ngânhàng di động đem lại nếu họ không thấy dễ sử dụng hệ thống Do vậy, tác giả đềxuất:
Giả thuyết 2 (H2): Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyếtđịnhsử dụngMobilebanking
Nhậnthứcchiphítàichính
Cảm nhận chi phí tài chính được Luarn & Lin định nghĩa là "mức độ mộtngười tin rằng sử dụng Mobile banking sẽ tốn một số tiền nhất định" Cũng theo đó,tác giả đã chỉ ra "cần cân nhắc tài chính, bao gồm các loại chi phí thiết bị di động,phí dịch vụ di động có thể ảnh hưởng đến ý định hành vi của người dùng". Wesselvà Dranna (1999) cũng đã đưa ra kết luận rằng "một mức giá không hợp lý của hoạtđộng Mobile banking sẽ tạo ra tác động tiêu cực đến quyết định sử dụng Mobilebanking của khách hàng Nếu chi phí sử dụng Internet Banking hợp lý hơn thì quyếtđịnhsửdụngcủahọcviênlạicaohơnvàngượclại".Vìvậy,giảthuyếtđưaralà:
Giả thuyết 3 (H3): Nhận thức chi phí tài chính có tác động ngược chiều đếnquyếtđịnhsử dụngMobilebanking
Nhậnthức sựtincậy
Được xác định là mức độ tín nhiệm của khách hàng đối với thương hiệu ngânhàng và các dịch vụ mà nó cung cấp Sự đáng tin cậy của thương hiệu không thểđượcđánhgiáchỉtrongmộtđêm,màphảidựatrênnhữnglờinóivàhànhđộngtừ phía ngân hàng trong một thời gian dài để tạo nên sự tin cậy của thương hiệu. Nhậnthức sự tin cậy trong nghiên cứu này được đo lường dựa trên các yếu tố: danh tiếngcủa ngân hàng, dịch vụ mà ngân hàng cung cấp, sự hướng dẫn của nhân viên ngânhàng về dịch vụ, sự giới thiệu của bạn bè, người thân khi sử dụng dịch vụ và cuốicùng là chất lượng kết nối, phản hồi nhanh chóng khi sử dụng dịch vụ Trong mộtvài nghiên cứu liên quan, các tác giả đã cho rằng nhận thức sự tin cậy có tác độngtíchcựcđếnviệcsửdụngcủangười dùng.Vìvậy, tácgiảđưaragiảthuyếtsau:
Giả thuyết 4 (H4): Nhận thức sự tin cậy có tác động cùng chiều đến quyếtđịnhsử dụngMobilebanking
Ảnh hưởngxãhội
Ảnh hưởng xã hội (Social Influence - SI) là nhận thức của con người về áplực xã hội để thực hiện hay không thực hiện hành vi Venkatesh và cộng sự cũng đãđịnh nghĩa "ảnh hưởng xã hội được coi là nhận thức của một cá nhân về ý kiến củanhững người quan trọng để thực hiện nhu cầu sử dụng hệ thống" Các yếu tố xã hộicó thể ảnh hưởng đến quyết định của KHCN, bao gồm: bạn bè, người thân, lãnh đạovà đồng nghiệp Thực tế, các nghiên cứu trước đây cũng cho rằng, ý kiến và lờikhuyêntừngườixungquanhảnhhưởngđángkểtrongviệcthúc đẩysựsẵnsà ngcủaKHCNđểsử dụngcôngnghệmới.Dođó,tácgiảđềxuất:
Giả thuyết 5 (H5): Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến quyết địnhsửdụngMobilebanking
Nhậnthứcrủiro
Nhận thức rủi ro (Perceived Risk - PR) được Bauer đưa ra khái niệm "Rủi rođược xem là bất trắc mà khách hàng đối mặt khi họ không thể lường trước được hậuquả của quyết định sử dụng" "Khách hàng bị ảnh hưởng bởi các rủi ro mà họ nhậnthức, cho dù rủi ro đó có xảy ra hay không" (Chan và Lu, 2004) Trong bối cảnhViệt Nam vẫn đang đối diện với hạn chế về trình độ kỹ thuật, an toàn thông tin vàbối cảnh pháp luật, cùng với tâm lý e ngại tiếp xúc với các thiết bị máy móc đã trởthành một trở ngại lớn đối với việc phát triển TMĐT nói chung và việc chuyển đổitừ hình thức kinh doanh truyền thống sang kinh doanh trên nền tảng NHDĐ nóiriêng.Nhiềunghiêncứuliênquantrướcđócũngchorằng,mứcđộrủirocàngtăng thìkhảnăngsửdụngdịchvụcànggiảm,điềunàychỉra rằngcót ác độngngược chi ềugiữa 2 biếnnày.Dođó,tácgiảđềxuấtgiảthuyết:
Chương 2 đã trình bày những khái niệm cơ bản về dịch vụ NHDĐ và nhữngtiện ích của dịch vụ để làm rõ hơn tầm quan trọng và vai trò của dịch vụ NHDĐ đốivớicácNHTM,cácđốitượngkháchhàngvàcảnềnkinhtế-xãhộiViệtNam. Đồngt h ờ i đ ã k h á i q u á t m ộ t s ố l ý t h u y ế t v ề v i ệ c c h ấ p n h ậ n s ử d ụ n g c ô n g nghệ như thuyết TRA, mô hình TAM và các công trình nghiên cứu có liên quan,từđóđềxuấtmôhìnhnghiêncứuvàgiảthuyếtnghiêncứu.
(2) Nghiêncứuđịnhlượng:phầnnàytậptrungvàothiếtkếbảngcâuhỏi,phươngph ápthuthậpdữ liệuvàthiếtkếmẫu,kiểmđịnhthangđo.
Quátrìnhnghiên cứu
KiểmtrahệsốCronbach‟sAlpha Đưadữ liệuvàochạySPSS Đề tài được tiến hành với 2 giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ (định tính) và nghiêncứu chính thức (định lượng) (1) Nghiên cứu sơ bộ nhằm xác định và điều chỉnh cácbiến thành phần trong mô hình và thiết lập bảng câu hỏi khảo sát (2) Nghiên cứuchính thức được đánh giá thang đo, chọn mẫu, thu thập, phân tích dữ liệu thăm dò,cũngn h ư ư ớ c l ư ợ n g v à k i ể m đ ị n h m ô h ì n h T o à n b ộ q u y t r ì n h n g h i ê n c ứ u đ ư ợ c trìnhbàynhưHình3.1
Nghiêncứusơ bộ (Địnhtính)
Pháttriểnthangđosơbộ
Giai đoạn này được thực hiện để lựa chọn các biến thành phần cho mô hìnhnghiên cứu, đánh giá độ chính xác của thang đo để xác định thang đo thích hợp chomô hình nghiên cứu và xây dựng bảng câu hỏi phù hợp với đề tài Phương pháp thuthập và tổng hợp tài liệu từ các nghiên cứu liên quan được sử dụng để chọn đề tài,mục tiêu, đối tượng nghiên cứu và các vấn đề khác cần thiết để tiếp cận việc thựchiện nghiên cứu Mục đích là xây dựng được mô hình nghiên cứu bao gồm các biếnthànhphầnvàxâydựngthangđophùhợp.Từđó,tácgiảcóthểhoànchỉnhbản gcâuhỏitrướckhitiếnhànhkhảosátchínhthức.
Trong nghiên cứu này, có 7 biến được sử dụng bao gồm: (1) "Nhận thức tínhhữu ích", (2) "Nhận thức dễ sử dụng", (3) "Nhận thức chi phí tài chính", (4)
"Nhậnthức sự tin cậy", (5) "Ảnh hưởng của xã hội", (6) "Nhận thức về rủi ro", (7)
"Quyếtđịnh sử dụng" Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert năm điểm Thang đó này đượcdùng để đo lường thái độ của người trả lời bằng cách hỏi mức độ mà họ đồng ý haykhôngđồngývớimộtcâu hỏicụthểhoặctuyênbố.
Xâydựngthangđo
PU1 SửdụngMobilebankingchophéptôisửdụngcácdịch vụngânhàng một cáchnhanhchóng
PU3 TôitiếtkiệmđượcnhiềuthờigiankhisửdụngMobile banking PU4 TôithấyMobilebankingrất hữuích
PEOU3 Thủtụcđăngký,giaodịchtrênMobilebankinglàđơn giảnđốivớitôi PEOU4 TôithấyMobilebankingdễ sử dụng
COS1 Chiphís ử dụngMobilebanking là k h oả n c h i lớnđ ố i vớitôi
COS3 Chip h í k ế t n ố i p h ả i t r ả c h o n h à m ạ n g ( 4 G , S M S ) l à quáđắtkhi sử dụngdịchvụMobilebanking COS4
Nhìnc h u n g s ử d ụ n g M o b i l e b a n k i n g t ố n c h i p h í g i a o dịchnhiềuhơncáckênhgiaodịchkhác(giaodịcht ại quầy)
PT2 Tôitinrằng giaodịchquaMobilebanking cũngantoàn nhưgiaodịchquaquầytạingânhàng
PT3 TôitinrằngMobilebankingcóthểbảomậtcácthông tintàichínhcánhân củatôi PT4 TôitinrằngMobilebankingrấtđángtin cậy Ảnh hưởng củaxãhội SI1 Nhữngn g ư ờ i q u a n t r ọ n g v ớ i t ô i n g h ĩ r ằ n g t ô i n ê n s ử dụngdịchvụMobilebanking
Nghiêncứuchínhthức
Thiếtkếbảngcâuhỏikhảo sát
Trong bảng khảo sát này tác giả sử dụng là loại câu hỏi đóng ở định dạng câuhỏi một lựa chọn Bảng câu hỏi này được đính kèm (Bảng câu hỏi khảo sát ở phầnphụ lục) là bảng câu hỏi được thiết kế cho phỏng vấn online, tác giả đã thiết kế bảngcâu hỏi dựa trên ứng dụng sẵn có của Google va gửi đường dẫn cho các đáp viên trảlời.
Thiếtkế mẫu
Trường hợp lý tưởng nhất là thực hiện nghiên cứu này trên khắp Tp Hồ ChíMinh với những người có sử dụng Mobile banking từ 18 tuổi trở lên Tuy nhiên dựatrên sự thuận tiện, cũng như hạn chế về thời gian và chi phí nên tác giả lấy mẫu theophươngphápphixácxuất,lấymẫuthuậntiện.
The Hair vàcộng sự (2006) cho rằng đểsử dụng tốt EFA thì" k í c h t h ư ớ c mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩalà 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát" Theo mô hình nghiên cứu ta có ta có 26biến đo lường thì cần ít nhất 130 quan sát Gorsuch (1983) cho rằng "phân tích nhântố cần có ít nhất 200 quan sát" Tổng hợp các điều kiện trên, tác giả đã phát ra 315phiếukhảo sátvới kỳvọngthuvềhơn200mẫuđượcđưavàophântíchđịnhlượng.
ĐánhgiáđộtincậythangđobằngCronbach‟sAlpha
Theo Hair and et al (1998),giá trị hệ số Alpha của Cronbach có các quy tắcđánhgiásau:
0.8–0.95: Tốt Để xác định độ tin cậy của các biến đo, ta sử dụng hệ số tin cậyCronbach'sAlpha Hệ số này giúp đánh giá mối quan hệ giữa các biến đo và cho biết biến nàocần loại bỏ Ngoài ra, hệ số tương quan biến - tổng cũng được dùng để loại bỏ cácbiến không cần thiết trong khái niệm cần đo Nếu một biến đo có hệ số tương quanbiến-tổng (≥0.3), biến đó được coi là đáng tin cậy Các biến có hệ số tương quanbiến-tổng nhỏ hơn (< 0.3) được xem là không cần thiết và sẽ được loại bỏ khỏi kháiniệmcầnđo.
PhântíchnhântốkhámpháEFA
Phân tích EFA được sử dụng để tổng hợp và rút gọn cácy ế u t ố q u a n s á t trong một tập dữ liệu thành các nhân tố chính nhằm sử dụng cho các kiểm định tiếptheo Những nhân tố này chứa đựng thông tin quan trọng của tập dữ liệu gốc, nhưngđãđượctómtắtvàsắpxếpmộtcáchcóýnghĩahơn.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkinđược sử dụng để kiểm tra tính phù hợp củaphân tích nhân tố Giá trị KMO là 0, 5 ≤ KMO ≤ 1, phân tích nhân tố là phù hợp.Đồng thời, thử nghiệm Bartlett có ý nghĩa thống kê (giá trị p ≤ 0, 05), cho thấy cácbiếnquansáttrongtậpdữliệucómốiquanhệtươngquanvớinhau.
Phântíchhồiquy
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện nhằm xác định mối quan hệtuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, từ đó xác định tính phù hợp củaviệc tiếp tục phân tích hồi quy tuyến tính Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quanPearsoncànggần1, thì mốitươngquantuyến tínhgiữahaibiếncàngchặtchẽ.
Cụ thể, khi hệ số tương quan > 0, cho thấy mối quan hệ thuận giữa hai biến,tức là khi giá trị của một biến tăng, giá trị của biến kia cũng tăng theo và ngược lại.Khi hệsố tương quanPearson< 0,chothấy mốiquanhệ nghịchgiữa haib i ế n Thêm vào đó, cần thực hiện phân tích tương quan giữa các biến độc lập để phát hiệnmốitươngquanmậtthiếtgiữa chúng.
Sau khi làm rõ được mối tương quan giữa các biến, tác giả sử dụng mô hìnhhồi quy tuyến tính bội để phân tích cụ thể Mô hình mô tả phương trình hồi quy với6biếnđộc lậpđượcnghiêncứudướidạngsau:
IDU= β 0 +PU+PEOU+COS+PT+SI+PR+e
DU: "Quyết định sử dụng Mobile banking của
PEOU: Biến "Nhận thức dễ sử dụng"COS: Biến "Nhận thức chi phí tài chính"PT:Biến "Nhậnthứcsự tincậy"
SI: Biến "Ảnh hưởng xã hội"PR:Biến
Nghiên cứu thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Enner: tất cả các biếnđược đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan Qúa trình kiểmđịnhgiảthuyếtđượcthực hiệntheocácbướcsau:
Giá trịhoặcđược điều chỉnh nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Hai giá trịnày càng gần với 1, mô hình càng phù hợp với tập dữ liệu được sử dụng và thể hiệnrõsự b i ế n th iê n c ủ a bi ến ph ụ t h u ộ c Ng ượ c l ạ i , hoặcđượcđ iề uch ỉn hcà ng gần0,môhìnhhồiquykhôngphùhợpvớidữliệuvàkhônggiảithíchrõsựbiếnđổic ủa biếnphụthuộc.
Kiểmtragiảthuyếtvềđộphù hợpcủa mô hình Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy, sử dụng phân tích ANOVA vềphương sai với F-test và T-test Sau khi đánh giá sự phù hợp của mô hình thông quagiá trịđược điều chỉnh Kết quả này chỉ cho biết liệu mô hình có phù hợp haykhôngchodữliệuthuthập.
Kiểmtrahiệntƣợngđacộngtuyến Để đảm bảo rằng mô hình có ý nghĩa, chúng ta cần kiểm tra thêm tính đatuyến và tự động tương quan của các biến trong mô hình thông qua hệ số phóng đạiphươngsaiVIF (VarianceInflationFactor).
Khi sử dụng hồi quy tuyến tính bội, giả thuyết phương sai không đổi (cònđược gọi là phương sai đồng nhất) là rất quan trọng Nếu hiện tượng phương sai xảyra,kếtquảcủaphươngtrìnhhồiquysẽbịsailầm,lệchkhỏithựctếvàkhiếncá cnhà nghiên cứu đánh giá thấp chất lượng của phương trình hồi quy Tác giả sẽ tiếnhành kiểm tra phương sai bằng cách sử dụng ma trận tương quan Spearman để đánhgiágiảthuyết.
Nếu giá trị p tương quan Spearman giữa dư lượng chuẩn hóa và các biến độclập lớn hơn 0,05, chúng ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng phươngsaibiến.
Chương3 m ô t ả q u y t r ì n h n g h i ê n c ứ u , p h ư ơ n g p h á p n g h i ê n c ứ u , t h i ế t k ế bảng câu hỏi, thiết kế mẫu và phương pháp xử lý số liệu Tác giả đã thực hiệnnghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp, sau đó tiến hành nghiêncứu định lượng thông qua phần mềm thống kê SPSS 20 để xử lý số liệu: kiểm địnhCronbach‟s Alpha, phân tích EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.Chương4sẽtrìnhbàychitiếtvềkếtquảnghiêncứusaukhi xử lýsốliệu.
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm các nội dung sau:Thông tin về mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’sAlpha,phân tích EFA, kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu bằngphươngpháphồiquy
ĐặctrƣngcủakháchhàngtrênđịabànTp.Hồ ChíMinh
Thànhp h ố H ồ C h í M i n h l à đ ị a b à n đ ô n g d â n c ó m ậ t đ ộ d â n s ố c a o n h ấ t 4.375người/ km2,c a o gấp 14, 73 l ầ n cả nước.Xétvề k h í a cạn h đónggópk in h tếcho cả nước, thành phố Hồ Chí Minh luôn là khu vực có đóng góp cao nhất vào quymô GDP cả nước trong nhiều năm qua Giai đoạn 2017-2022, thành phố Hồ ChíMinh đóng góp gần 17,9%/năm vào quy mô GDP của cả nước, góp phần nhiều nhấtvào ngân sách của Nhà nước Trong đó, TP Hồ Chí Minh đang trong thời kỳ dân sốvàng với 75,5% dân số đang ở trong độ tuổi lao động, tạo nguồn lực cốt lõi thúc đẩysựpháttriểnmạnh mẽcủanềnkinhtế-xãhội, đặcbiệtphảikểđến lĩnhvựcTMĐT.
Tp Hồ Chí Minh tiếptục dẫn đầu cả nướcXếp hạngChỉ sốT h ư ơ n g m ạ i điện tử Việt Nam năm 2022 với 90,6 điểm dựa trên ba nhóm tiêu chí tác động tớimức độ triển khai TMĐT là nguồn nhân lực và hạ tầng CNTT, giao dịch
Hồ Chí Minh được xem là địa phương có mức độ triển khai TMĐT tốtnhất cả nước Trong đó, xét về chỉ số nhân lực và hạ tầng công nghệ thông tin Tp.Hồ Chí Minh đứng đầu với 97,1 điểm, được đánh giá dựa trên cơ sở nguồn nhân lựchiện tại đã đáp ứng thế nào nhu cầu triển khai CNTT và TMĐT của doanh nghiệp,doanh nghiệp có khó khăn khi cần tuyển dụng lao động có kỹ năng về CNTT vàTMĐT, các hình thức đào tạo nhân viên, tỷ lệ cán bộ chuyên trách về CNTT vàTMĐTcũngnhư cáctiêuchívềtrangbịmáytính,kếtnốiInternet …
Với thu nhập bình quân đầu người ngày càng tăng và chất lượng nguồn nhânlực về CNTT cao là lí do vì sao người tiêu dùng tại địa bàn Tp Hồ Chí Minh có sởthích mua những sản phẩm công nghệ và thích duy trì kết nối, mặc dù giá của cácmặthàngnàycaohơnsovớicácnướctrongkhuvựcĐôngNamÁ.Đâychínhlà
Thu nhập bình quân đầu người của TP HỒ CHÍ MINH so với cả nước (USD/người/năm)
TP.HCMCả nước tiềm năng cho các NHTM triển khai ứng dụng Mobile banking trên các nền tảngcôngnghệhiệnđại
Thốngkêmôtảmẫunghiêncứu
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện dưới hình thức bảng câu hỏikhảo sát Sau khi khảo sát, có 315 phản hồi từ phía khách hàng Trong đó có 15phiếu khảo sát không hợp lệ, sau khi loại bỏ thì còn lại 300 mẫu khảo sát hợp lệ, kếtquả hợp lệ lớn hơn kích thước mẫu tối thiểu là 200, do đó tính đại diện của mẫuđượcđảmbảo.
Bảng 4.1 Thông tin về mẫu nghiên cứu theo đặc điểm cá nhân của khách hàngGiớitính
Tầnsuất Tỷ lệ% Tỷlệ%hợplệ Tỷlệ%tíchlũy
Tầnsuất Tỷ lệ% Tỷlệ%hợplệ Tỷlệ%tíchlũy
Tầnsuất Tỷ lệ% Tỷlệ%hợplệ Tỷlệ%tíchlũy
Tầnsuất Tỷ lệ% Tỷlệ%hợplệ Tỷlệ%tíchlũy
Về giới tính: Dữ liệu phân tích có cỡ mẫu N00 Dựa trên kết quả thống kêcho thấy tỉ lệ phản hồi giữa nam và nữ của mẫu nghiên cứu chỉ chênh lệch nhau 2ngườilàkhácânbằng nhau,dođócóthểxemtỉlệnamnữ là1:1.
Về độ tuổi: các đối tượng có độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi chiếm tỷ lệ nhiều nhấttrongcuộckhảosátvới55,7%,tuynhiêntỉlệvềsốlượnggiữacácđộtuổicós ự chênh lệch nhiều với đối tượng từ 41 đến 55 tuổi chiếm 12,6% Đặc biệt, không cókháchhàngnàotrên55tuổithamgiakhảosát.
Về trình độ học vấn: Kết quả khảo sát cho thấy dịch vụ Mobile banking kháquen thuộc với hầu hết mọi người, các đối tượng có trình độ học vấn khác nhau đềucó thể sử dụng tốt dịch vụ này Cụ thể, đại học thuộc nhóm cao nhất với tỷ lệ 74,3%tương đương 223 người, người có bằng trung học phổ thông chiếm 5,7%, trungcấp/caođẳngchiếm11%vàđốitượngsauđạihọc chiếm9%.
Vềthunhậphàngtháng:TheothốngkêthunhậphàngthángcủaKHCN,tỷlệ người tiêu dùng có thu nhập dưới 8 triệu đồng là 41,3% tương đương với 124người, từ 8 đến 15 triệu là 104 người, từ 15 đến 25 triệu là 41 người và có 31 kháchhàngcóthunhậphàngthángtrên25triệuđồng(chiếm10.3%).
Quađóchothấymẫunghiêncứulànhữngkháchhàngcóđộtuổitrẻchiếmđa số, có trình độ và thu nhập nhất định, họ cũng là những khách hàng đang sử dụngdịch vụ Mobile banking và 100% là những đối tượng hiện đang sinh sống là làmviệctạiđịabànTp.HồChíMinh.
Kiểmđịnhthang đoCronbach’s Alpha
Cronbach‟s Alpha là một chỉ số thống kê được sử dụng để kiểm tra sự chặtchẽ và mối quan hệ tương quan giữa các biến quan sát Phương pháp này cho phépngười phân tích loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.Theođó,chỉnhữngbiếncóhệsốtươngquanbiến–tổng≥0,3vàcóhệsốCronbach’s
Cronbach'sAlpha if Item Deleted
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,782≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,895≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,863≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,883≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Cronbach'sAl pha ifItem Deleted
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,866≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Cronbach'sAl pha ifItem Deleted
Kếtluận:HệsốCronbach‟sAlphalà0,851≥0,6vàtươngquanbiến- tổngđều≥0,3nênphùhợp.
Cronbach'sAl pha ifItem Deleted
Kết luận: Hệ số Cronbach‟s Alpha là 0,760≥0,6 và tương quan biến-tổng đều≥0,3nênphùhợp.
Nhận xét:Các biến quan sát có hệ số Cronbach‟s Alpha đều lớn hơn 0,6 vàcó đều tương quan biến-tổng lớn hơn 0,3 nên được xem là chấp nhận được và thíchhợpđưavàophântíchnhữngbước tiếptheo.
Phương pháp phân tích nhân số khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụcủa các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Saukhi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể thamgiavàophần chạyhồiquytrongphântíchtiếptheo.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett‟s (Bảng4.2)vớigiátrịsig.=0,000vàhệsốKMO=0,854>0,5đềuđápứng đượcyêucầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues > 1, phân tích EFA đã trích được 6 nhân tốvới tổng phương sai trích là 72,181%, lớn hơn 50% nên đáp ứng được yêu cầu đặtra.(Bảng4.2).
Bảng4.3 Matrậnxoay nhântố(lần thứ2)
(Nguồn:Kếtquảphân tíchcủatácgiảtríchtừSPSS20.0)Kếtquảmatrậnxoaynhântốtạibảng4.3chothấyhệsốcủacácbiếnnàyđềulớn hơn0,5nênđáp ứngđượccácyêucầuđặtra.
Nhântố1:gồm4biến quansát(PEOU1,PEOU2,PEOU3,PEOU4)đượcnhómlạibằng lệnh trung bình và được đặt tên là "Nhận thức dễ sử dụng" ký hiệu là
PEOU.Nhânt ố 2 : gồm4biếnquansát(PT1,PT2, PT3, PT4)đượcnhómlạibằnglệ nhtrungbìnhvàđược đặt tênlà"Nhậnthứcsự tincậy"kýhiệulàPT.
Nhântố3:gồm4biếnquansát(COS1,COS2,COS3,COS4)đượcnhómlạibằnglệnhtrung bìnhvàđược đặttênlà"Nhậnthức chi phí"kýhiệulàCOS.
Nhântố4:gồm4biếnquansát(SI1,SI2,SI3,SI4)đượcnhómlạibằnglệnhtrungbìnhvàđược đặttênlà"Ảnhhưởngxãhội"kýhiệulàSI.
Nhântố 5:gồm4biếnquansát(PR1,PR2,PR3,PR4)đượcnhómlạibằnglệnhtrung bìnhvàđược đặt tênlà"Nhậnthức rủiro"kýhiệulàPR.
Nhântố6:gồm4biếnquansát(PU1,PU2,PU3,PU4)đượcnhómlạibằnglệnhtrungbì nhvàđược đặt tênlà"Nhậnthứctínhhữuích"kýhiệulàPU.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộcBảng4.4 Phân tíchyếutốthămdòEFAchobiếnQuyếtđịnh
Tổng phương sai trích là 71,200% nên phù hợpKiểmđịnh Bartlett với sig.=0,000nênphùhợp
Phân tíchtươngquanvàhồiquy tuyếntính
Phântíchtươngquan
Phântíchtương quanđượctiếnhànhnhằmpháthiệnm ối tươngquanchặt chẽgiữabiếnphụthuộcvớicácbiếnđộclậpvàgiữa cácbiếnđộclậpvớinhau.
DU PU PEO COS PT SI PR
Dựa vào bảng 4.5 ta có thể thấy hệ số tương quan giữa quyết định sử dụngdịch vụ Mobile banking (DU) với 4 biến độc lập: PU, PEOU, PT, SI khá cao (thấpnhất là 0,466) Mối quan hệ tương quan giữa quyết định với 2 biến độc lập còn lại làCOS và PRkhá thấp (lần lượt là 0,051 và 0,109) Sơbộ ta có thểk ế t l u ậ n
6 b i ế n độc lập: PU, PEOU, PT, SI, COS và PR có thể đưa vào mô hình để giải thích chobiến phụ thuộc (DU).Nhưngmối quan hệ giữa 4 biến độc lập: PU, PEOU,PT,S I và2biếnđộclậpCOSvàPRrấtthấp.Dođó,kiểmđịnhđacộngtuyếncầnđ ượctiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởnglẫn nhau hay không và kiểm tra cẩn thận hồi quy giữa 2 biến độc lập COS và PR vàbiếnphụthuộcquyếtđịnhsử dụngdịchvụMobilebanking(DU).
Phântíchhồiquytuyếntính
Kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng số 3, phụ lục 2) cho thấy các giá trị sig.tương ứng với các biến PU, PEOU, COS, PT và SI đều rất nhỏ, nhỏ hơn 0,05.Vìvậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mô hình Gía trịsig của biến PR lớn hơn 0,05, cụ thể là 0,469, vì vậy biến này không có ý nghĩathốngkê.Lệnhhồiquyđượctiếnhành lầnthứ2vớiviệcloạibiếnPR.
Kết quả hồi quy tuyến tính bội tại bảng 4.6, các giá trị sig tương ứng với cácbiến PU, PEOU, COS, PT và SI đều rất nhỏ, nhỏ hơn 0,05 Vì vậy, có thể khẳngđịnhlầnnữacácnhântốnàycóýnghĩathốngkêtrongmôhình
Error Beta Toler ance VIF
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (Hình 4.1) cho thấy phân phối phầndư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std = 0.992 tức là gầnbằng1).Như vậy,giảđịnhphần dư cóphânphốichuẩnkhôngbịviphạm.
Kiểmđịnhbằngbiểuđồphântánscotterchophầndưchuẩnhóa(Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value).Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khôngtạithànhmộthình dạngcụthể.Nhưvậy,giả địnhliênhệtuyếntínhđượcthỏamãn.
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (Bảng 4.7) cho thấy giá trị sig.của các biến PU, PEOU, COS, PT và SI với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là0,306; 0,62; 0,168; 0,112 và 0,099 đều lớn hơn 0,05 Do đó phương sai phần dư làđồngnhất,giảđịnhphươngsaicủasaisốkhôngđổikhôngbịviphạm.
ABSZRE PU PEOU COS PT SI
Giả địnhkhôngcótươngquangiữacácphầndư Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quancủa các sai số kề nhau Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4 Kết quả phân tích hồi quybội cho thấy giá trị d = 1,918, gần bằng 2 (Bảng 4.7) nằm trong vùng chấp nhận nênkhôngcót ươ ng qu an g i ữ a các p hầ n d ư Nh ư vậ y , gi ả đ ị n h k hô ng có t ươ ng q uan giữa các phần dư không bị vi phạm Vậy mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sửdụngđược.
4.5.2.2 Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mô hình và hiệntƣợngđacộngtuyến Đánhgiáđộphùhợpcủamôhình
Hệ sốhiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0,515 lớn hơn 0,5 (Bảng 4.8).Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đếnmức51,50%.
Kết qủa kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0,000 (
