GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Lý do chọn đề tài
Theo số liệu thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, kể từ khi Thông tư số 39/2014/TT-NHNN có hiệu lực ngày 01/03/2015 đến 30/06/2019, các đơn vị cung ứng dịch vụ (ĐVCƯDV) trung gian thanh toán tại Việt Nam tham gia ngày càng đông, trong đó có 27 tổ chức cung ứng dịch vụ ví điện tử (VĐT): Ví MoMo, ShopeePay, GrabPay by Moca, ZaloPay, VNPT Pay, Ví VNPAY, ViettelPay, Ví Appota, Ví Việt,… Cũng theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, đến cuối Quý I/2019, có 25/27 tổ chức được cấp giấy phép đã triển khai cung ứng 10,5 triệu VĐT ra thị trường Trong quý I/2019, tổng số lượng giao dịch bằng VĐT đạt gần 77.454 nghìn giao dịch với tổng giá trị giao dịch đạt gần 29,5 nghìn tỷ đồng (Lê Văn Tuyên 2020).
Theo Báo cáo ứng dụng (ƯD) di động 2021 của Appota Entertainment Ecosystem
2021, có 70% dân số Việt Nam sử dụng điện thoại di động (ĐTDĐ), 64% các thuê bao có kết nối Internet, thời gian trung bình sử dụng Internet qua ĐTDĐ là 3 giờ 18 phút Nhóm tuổi 25-34 tuổi chiếm tỉ lệ cao nhất về sử dụng Internet tại Việt Nam là 28% dân số, kế tiếp là nhóm tuổi 15-24 tuổi chiếm 23% Tần suất sử dụng ĐTDĐ của người tiêu dùng Việt Nam đã có sự tăng trưởng đáng kể vào năm 2020 cụ thể là thời gian trung bình sử dụng mỗi ngày tăng 25% so với năm 2019 từ 4 giờ/ngày lên 5,1 giờ/ngày Lý do lớn nhất dẫn đến sự gia tăng này là do tác động của dịch bệnh Covid- 19 bùng phát dẫn đến giãn cách xã hội đã làm thay đổi thói quen và gia tăng việc sử dụng ĐTDĐ để tương tác với mọi người qua mạng xã hội, mua sắm trực tuyến qua các sàn thương mại điện tử (TMĐT), đặt thức ăn qua các ƯD giao thức ăn và thanh toán trực tuyến (TTTT) thông qua VĐT,… Trước tác động của đại dịch Covid-19, ngành TMĐT Việt Nam năm 2020 chỉ đạt mức tăng trưởng 18% với quy mô đạt 11,8 triệu USD, tuy doanh thu của thị trường TMĐT là không nhỏ những cũng cho thấy được phần nào sự ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19 đến sự tăng trưởng của ngành.
2 Đây là mức tăng thấp nhất trong vòng 5 năm vừa qua (Appota Entertainment Ecosystem 2021). Đơn vị: Tỉ USD
I Doanh thu (B2C) ■ Ti lệ tăng trưông
Hình 1.1 Quy mô thị trường thương mại điện tử B2C 2020
Kết quả nghiên cứu của Đặng Ngọc Biên (2020) trong Tạp chí Tài chính cho thấy: Theo độ tuổi, hơn một nửa số người tham gia khảo sát sử dụng VĐT có độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi, đây là nhóm tuổi dễ dàng tiếp xúc với công nghệ và có nhu cầu sử dụng VĐT để thanh toán nhiều nhất so với các nhóm tuổi khác Theo trình độ học vấn, phần lớn là nhóm người thuộc trình độ cao đẳng và đại học với 66.8% và nhóm sau đại học với 20% Theo nghề nghiệp, nhóm người sử dụng VĐT nhiều nhất thuộc nhóm học sinh/sinh viên (SV) với 44.8% Qua kết quả nghiên cứu, cho thấy SV đặc biệt quan tâm đến sử dụng dịch vụ VĐT để thanh toán thay cho tiền mặt (TM) và SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh cũng không ngoại lệ, là SV của trường về lĩnh vực Kinh tế, các bạn SV luôn cập nhật xu hướng công nghệ thanh toán mới nhất, hiện đại nhất.
Từ những lý do trên, tác giả chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh” nhằm khảo sát được nhu cầu sử dụng VĐT trong TTTT, đồng thời bên cạnh đó xác
3 định các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của chúng đến ý định sử dụng VĐT của SV mà cụ thể là SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Qua đó giúp các ĐVCƯDV VĐT, Ngân hàng Nhà nước, các Ngân hàng Thương mại và các tổ chức có liên quan hiểu rõ hơn và đưa ra các giải pháp phù hợp giúp VĐT ngày càng phát triển hơn ở nước ta.
Mục tiêu nghiên cứu
Xác định được những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Qua đó, đề xuất một số khuyến nghị nhằm giúp cho các ĐVCƯDV VĐT hiểu rõ hơn về nhu cầu, mong muốn của khách hàng (KH) mà cụ thể là SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh nhằm mang đến chất lượng sản phẩm tốt nhất.
Mục tiêu cụ thể của đề tài là đi tìm câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu sau: i Các nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh? ii Mức độ tác động của từng nhân tố trên đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh như thế nào? Nhân tố nào ảnh hưởng mạnh nhất/ít nhất đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP HồChí Minh?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT trong TTTT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
KH là SV mà cụ thể là SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh có độ tuổi từ 18 đến 24 đã sử dụng hoặc có ý định sử dụng VĐT và hiện đang học tập tại trường.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài được thực hiện tại trường Đại học Ngân hàng TP.
Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 07/2021 đến tháng 09/2021.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài được thực hiện dựa trên các mô hình, lý thuyết và một số nghiên cứu trước đó có liên quan để xây dựng thang đo Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm bằng hình thức trực tuyến với một số bạn SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh đã và đang sử dụng VĐT, các bước thực hiện: giới thiệu mục đích buổi thảo luận, thảo luận nhằm đưa ra những mặt còn hạn chế của thang đo từ đó điều chỉnh cho phù hợp, kết thúc buổi thảo luận bằng tóm tắt những ý kiến của những người tham gia Nội dung của buổi thảo luận sẽ làm cơ sở để hiệu chỉnh, bổ sung các biến quan sát của thang đo Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên thang đo sau khi hoàn thiện Về đối tượng khảo sát, đề tài tập trung nghiên cứu đối tượng là SV có hiểu biết nhất định về VĐT, đã và đang sử dụng VĐT đồng thời hiện đang học tập tại trường.
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: thu thập, phân tích các dữ liệu thu được từ việc thực hiện khảo sát Mục đích của nghiên cứu định lượng là đưa ra các kết luận từ việc sử dụng các phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu và số liệu Tạo bảng câu hỏi khảo sát và sử dụng thang đo Likert 5 mức độ với 1 là ‘hoàn toàn không đồng ý’ và 5 là ‘hoàn toàn đồng ý’ Sau khi thu thập đủ kích thước mẫu cần thiết, dữ liệu thu về sẽ được loại bỏ những mẫu khảo sát không hợp lệ và được xử lý bằng phần mềm SPSS 28.0 (Statistical Package for the Social Sciences) để kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Sau đó dữ liệu sẽ được đưa vào phân tích hồi quy nhằm đánh giá mô hình đề xuất và kiểm định các giả thuyết.
Trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 đang bùng phát mạnh mẽ hiện nay, rất khó khăn trong việc thực hiện khảo sát trực tiếp nên tác giả sẽ thực hiện 100% khảo sát gián tiếp bảng câu hỏi khảo sát qua hình thức khảo sát trực tuyến mà cụ thể bằng GoogleForm đến các bạn SV thuộc đối tượng nghiên cứu.
Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu sẽ giúp tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV, đồng thời xác định được mức độ tác động của từng nhân tố Nghiên cứu này
5 sẽ giúp cho các ĐVCƯDV VĐT xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV mà cụ thể là SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, từ đó hiểu hơn nhu cầu, mong muốn của KH nhằm có chiến lược kinh doanh để thu hút
KH mới và cải thiện chất lượng dịch vụ tốt hơn trong tương lai.
Kết cấu của đề tài
Chương 1: Giới thiệu tổng quan - trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa, kết cấu của đề tài và quy trình nghiên cứu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu – trình bày về khái niệm; chức năng; quy trình đăng ký, thanh toán; ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng của VĐT. Trong chương này cũng sẽ trình bày một số mô hình lý thuyết về các nhân tố tác động đến ý định và hành vi sử dụng công nghệ và kết quả của một số nghiên cứu có liên quan về VĐT khác.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu - trình bày về quá trình xây dựng thang đo chính thức, thiết kế mẫu và quy trình xử lý dữ liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận - trình bày và diễn giải kết quả của nghiên cứu định lượng, kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định thang đo, kiểm định mô hình hồi quy và phân tích sự khác biệt của các biến định tính.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị - trình bày những kết quả đạt được từ quá trình nghiên cứu, từ đó rút qua một cái nhìn tổng quan về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, trả lời các câu hỏi ở phần mục tiêu nghiên cứu đồng thời đề xuất một số khuyến nghị cho các ĐVCƯDV VĐT có thể hiểu hơn về nhu cầu, mong muốn của người sử dụng VĐT.Bên cạnh đó, nêu ra những hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được tác giả tiến hành gồm 5 bước và được mô hình hóa ở hình1.2.
Xác định đề tài nghiên cứu
Mục tiêu, nội dung và phương pháp nghiên cứu Đề xuất mô hình và giả thuyết
Thu thập, xử lý dữ liệu và phân tích kết quả nghiên cứu
Kết luận và khuyến nghị
Hình 1.2 Mô hình quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Bước 1: Lựa chọn và xác định đề tài nghiên cứu.
Bước 2: Xác định câu hỏi, mục tiêu, nội dung và phương pháp nghiên cứu.
Bước 3: Tham khảo các mô hình và tài liệu nghiên cứu liên quan Từ đó đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu Bên cạnh đó, kết quả từ phương pháp thảo luận nhóm cũng nhằm góp phần hoàn thiện từ thang đo sơ bộ thành thang đo chính thức.
Bước 4: Thu thập và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 28.0 Sau đó, tiến hành phân tích kết quả của nghiên cứu: thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy.
Bước 5: Viết báo cáo kết quả nghiên cứu từ đó đưa ra kết luận và khuyến nghị.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Ví điện tử 8
“Dịch vụ VĐT là dịch vụ cung cấp cho KH một tài khoản điện tử định danh do các tổ chức cung ứng dịch vụ trung gian thanh toán lập trên vật mang tin (như chíp điện tử, sim ĐTDĐ, máy tính…), cho phép lưu giữ một giá trị tiền tệ được đảm bảo bằng giá trị tiền gửi tương đương với số tiền được chuyển từ tài khoản thanh toán của KH tại ngân hàng vào tài khoản đảm bảo thanh toán của tổ chức cung ứng dịch vụ VĐT theo tỷ lệ 1:1” (Lê Văn Tuyên 2020).
“VĐT là một hình thức phát triển của công nghệ trong lĩnh vực tài chính VĐT là một chương trình hoặc dịch vụ dựa trên web cho phép người dùng tiết kiệm tiền và mua sản phẩm từ các cá nhân cũng như các cửa hàng trên khắp thế giới So với thẻ hoặc các phương thức tiết kiệm khác, VĐT được coi là nhanh hơn và dễ sử dụng hơn. Việc sử dụng VĐT không chỉ bị hạn chế trong việc chuyển khoản ngân hàng mà còn cho các hoạt động kinh doanh rộng lớn hơn như mua hàng trực tuyến hoặc thanh toán hóa đơn Người dùng VĐT cũng có thể theo dõi quá trình giao dịch của họ và các thông tin khác mà họ cần Mỗi VĐT đều được bảo mật bằng mật khẩu cần được nhập để xem thông tin của tài khoản, do đó, sự an toàn của ví được đảm bảo” (Chandra, Ernawaty and Suryanto 2017).
“VĐT cũng giống như một chiếc ví vật lý, được sử dụng để lưu trữ thông tin: số thẻ tín dụng, tiền điện tử, danh tính của chủ sở hữu, thông tin liên hệ, giao hàng hoặc thông tin thanh toán bao gồm địa chỉ KH và các thông tin khác được sử dụng tại thời điểm thanh toán trên các trang TMĐT Thông qua VĐT, người tiêu dùng chỉ cần nhập thông tin một lần và có thể sử dụng trên bất kỳ trang web nào để giao dịch Như vậy, việc sử dụng VĐT sẽ nâng cao hiệu quả kinh doanh cho cửa hàng Ngày nay, có rất nhiều công ty đã phát triển và cung cấp VĐT, bao gồm các công ty lớn như Microsoft và Yahoo Tại Indonesia, cũng có một số công ty cung cấp dịch vụ bao gồm VĐT như Doku (DokuWallet), BerryPay và iPaymu” (Junadi and Sfenrianto 2015).
2.1.2 Chức năng của ví điện tử
Tính đến giữa năm 2019, NHNN đã cấp Giấy phép hoạt động cung ứng dịch vụ trung gian thanh toán cho 25 tổ chức cung ứng dịch vụ VĐT, nhưng mỗi VĐT được hình thành nhằm hướng đến những đối tượng cụ thể khác nhau và có những đặc trưng riêng của mỗi ví Ví dụ như GrabPay by Moca được thành lập nhằm phục vụ KH thanh toán khi sử dụng dịch vụ xe công nghệ và đặt thức ăn của Grab; ShopeePay thì được sử dụng để hỗ trợ TTTT mua sắm qua trang TMĐT Shopee và đặt thức ăn qua ShopeeFood, được hưởng chương trình giảm giá hoặc miễn phí giao hàng từ ví; MoMo thì hướng đến KH là giới trẻ qua các khuyến mãi về giải trí, ăn uống;… Tuy các VĐT được hình thành dựa trên các nhu cầu, mục tiêu KH riêng biệt nhưng hiện nay thì hầu hết các VĐT đều có các chức năng chính giống nhau:
Nạp và rút tiền: sau khi đăng ký và xác nhận tài khoản thành công, KH có thể liên kết với thẻ ngân hàng của mình và thực hiện nạp tiền vào ví, rút tiền về tài khoản ngân hàng của mình một cách nhanh chóng, tiện lợi Bên cạnh đó, KH có thể nạp và rút tiền tại các quầy dịch vụ có liên kết, hợp tác với ĐVCƯDV VĐT.
Nhận và chuyển tiền: KH có thể chuyển tiền hoặc nhận tiền từ các tài khoản khác trong cùng một loại VĐT một cách nhanh chóng, có thể nhanh hơn khi chuyển khoản qua ngân hàng Về phí chuyển tiền thì hầu hết VĐT đều miễn phí, đây là một điều khá cạnh tranh về phí so với ngân hàng.
TTTT: Khi VĐT của KH đã có tiền trong tài khoản thì KH có thể sử dụng VĐT để thanh toán cho các giao dịch trực tuyến mà giao dịch đó có hỗ trợ thanh toán qua VĐT mà KH đang sử dụng.
Lưu trữ và quản lý tiền: KH có thể sử dụng VĐT của mình để làm nơi lưu trữ tiền một cách an toàn, tiện lợi và không mất phí quản lý tài khoản như một số ngân hàng.
Khi cần sử dụng đến tiền, KH có thể rút tiền về tài khoản ngân hàng bất cứ khi nào cần đến và sử dụng một cách bình thường.
Ngoài các chức năng chính trên thì các ĐVCƯDV VĐT còn bổ sung một vài chức năng khác tạo nên sự riêng biệt để cạnh tranh lẫn nhau nhằm mang đến sự tiện ích và lựa chọn cho KH khi sử dụng VĐT:
Nạp tiền điện thoại, mua mã thẻ di động: Khi đăng ký VĐT thành công, KH có thể nạp tiền điện thoại, mua mã thẻ di động cho bản thân hoặc mọi người trên chính chiếc ĐTDĐ mà mình sử dụng, không cần phải đi đến cửa hàng, đại lý để mua nữa, rất tiết kiệm thời gian và công sức.
Thanh toán hoá đơn: Hiện nay các công ty cung cấp điện, nước, mạng viễn thông,
… khuyến khích KH TTTT hơn là thanh toán trực tiếp bằng TM với nhân viên đến thu tại nhà vì một phần tiết kiệm chi phí nhân viên, một phần giúp KH chủ động hơn trong quá trình thanh toán đôi khi KH có việc phải ra ngoài mà nhân viên đến thu gây khó khăn cho cả đôi bên Khi có VĐT, KH có thể thanh toán mọi lúc, mọi nơi rất tiện lợi và chủ động.
Mua vé điện tử: Vé điện tử bao gồm vé xem phim, vé máy bay, vé xe khách, vé tàu hoả,… rất tiết kiệm thời gian và tiện lợi khi KH mua vé điện tử bằng VĐT KH có thể đặt trước vé để giữ vị trí ví dụ như phim vừa mới công chiếu, vé xe khách về quê dịp tết, vé máy bay vào những đợt khuyến mãi,… chỉ cần TTTT qua VĐT mà KH không cần phải đến tận nơi để mua. Đặt phòng khách sạn: Vào những tháng du lịch, rất khó khăn trong việc đặt phòng khách sạn để có vị trí thuận lợi và giá tốt Vì vậy, chúng ta cần đặt phòng sớm để có được những vị trí phòng đẹp và giá cả phải chăng, việc đặt và giữ phòng đã có VĐT lo chỉ cần KH thanh toán thành công.
Thanh toán học phí: Hiện nay có một số trường đại học, trung học phổ thông,… có liên kết với VĐT để việc đóng học phí trở nên nhanh chóng và tiện lợi hơn.
Bảng 2.1 được tác giả tổng hợp và so sánh các chức năng khác giữa các VĐT phổ biến hiện nay để mọi người có cái nhìn khách quan về sự riêng biệt giữa các VĐT.
Bảng 2.1 So sánh chức năng của một số ví điện tử phổ biến hiện nay
Nạp tiền điện thoại, mua mã thẻ di động
Mua vé điện tử Đặt phòng khách sạn
Thanh toán trực tiếp tại cửa hàng
Mua bảo hiểm xe máy, ô tô, sức khoẻ, tài sản,…
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
2.1.3 Quy trình đăng ký ví điện tử
Các VĐT hiện đang hoạt động trên lãnh thổ Việt Nam đều có quy trình đăng ký VĐT khá giống nhau, bao gồm 5 bước sau:
Bước 1: Tải ƯD VĐT mà KH cần sử dụng: mở App Store hoặc CH Play, nhập vào ô tìm kiếm tên VĐT mà KH cần tải ƯD.
Bước 2: Nhập số điện thoại: mở ƯD đã tải và nhập số điện thoại muốn đăng ký với ĐVCƯDV VĐT Lưu ý: số điện thoại của KH phải là số ‘chính chủ’ và trùng khớp với số điện thoại đã đăng ký Internet Banking với ngân hàng mà KH muốn liên kết.
Các mô hình lý thuyết
2.2.1 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)
Thuyết hành động hợp lý (TRA) được hình thành và phát triển bởi Fishbein và Ajzen vào năm 1975 và được xem là thuyết tiền đề trong lĩnh vực tâm lý xã hội để xây dựng các thuyết có giá trị nghiên cứu hơn sau này Trong thuyết hành động hợp lý, Ý định hành vi là sự kết hợp giữa Thái độ dẫn đến hành vi và Quy chuẩn chủ quan.
Hình 2.1 Thuyết hành động hợp lý
Theo thuyết hành động hợp lý, các nhân tố của TRA được định nghĩa như sau:
Thái độ đối với hành vi: thể hiện mức độ thái độ mà một cá nhân cảm thấy thuận lợi hoặc không thuận lợi để đánh giá hành vi.
Quy chuẩn chủ quan: đề cập đến áp lực của xã hội dẫn đến cá nhân nhận thức được nên thực hiện hoặc không nên thực hiện hành vi. Ý định hành vi: đo lường khả năng sẵn sàng để thực hiện của hành vi.
2.2.2 Thuyết hành vi dự định (Theory of Planed Behavior - TPB)
Thuyết hành vi dự định (TPB) được Ajzen phát triển vào năm 1991 dựa trên Thuyết hành động hợp lý nhằm để hoàn thiện hơn và khắc phục những điểm còn hạn chế. Ngoài hai nhân tố Thái độ dẫn đến hành vi và Quy chuẩn chủ quan, tác giả đã bổ sung thêm nhân tố thứ ba đó là Nhận thức kiểm soát hành vi để phù hợp với từng trường hợp hành vi cụ thể Theo thuyết hành vi dự định Ý định hành vi được tác động bởi ba nhân tố: Thái độ dẫn đến hành vi, Quy chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi Thuyết hành vi dự định được mô hình hoá ở hình 2.2:
Hình 2.2 Thuyết hành vi dự định
Nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi của TPB được định nghĩa: độ thuận lợi hoặc khó khăn của nhận thức khi thực hiện hành vi.
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)
Vào năm 1989, Davis đã giới thiệu Mô hình chấp nhận công nghệ dựa trên Thuyết hành động hợp lý của Fishbein và Ajzen nhằm khắc phục những điểm còn hạn chế.
Mô hình chấp nhận công nghệ được Davis thay thế hai biến trong Thuyết hành động hợp lý là Thái độ dẫn đến hành vi và Quy chuẩn chủ quan thành hai biến mới là Cảm nhận sự hữu ích và Cảm nhận dễ sử dụng.
Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ
Các nhân tố của TAM được định nghĩa như sau:
Cảm nhận sự hữu ích: mức độ hữu ích được cảm nhận của cá nhân tin rằng sử dụng một hệ thống công nghệ cụ thể sẽ giúp công việc của họ được nâng cao hiệu suất hơn Cảm nhận dễ sử dụng: mức độ mà cá nhân tin rằng khi sử dụng một hệ thống công nghệ cụ thể sẽ giúp công việc trở nên dễ dàng hơn.
2.2.4 Mô hình kết hợp từ Mô hình chấp nhận công nghệ và Thuyết hành vi dự định (C-TAM-TPB: Combined TAM and TPB)
Dựa vào Mô hình chấp nhận công nghệ và Thuyết hành vi dự định, năm 1995 Taylor và Todd đã tạo nên mô hình C-TAM-TPB bằng cách kết hợp các nhân tố của Mô hình chấp nhận công nghệ và Thuyết hành vi dự định lại với nhau còn được gọi là Thuyết phân tách về hành vi có kế hoạch (Decomposed Theory of Planned Behavior) Các nhân tố trong mô hình C-TAM-TPB được phân tách từ những nhân tố của mô hình và lý thuyết trước đó, cụ thể là: nhân tố Thái độ được phân tách thành
Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Khả năng tương thích; nhân tố Quy chuẩn chủ quan phân tách thành Ảnh hưởng từ bạn bè, Ảnh hưởng từ cấp trên; các nhân tố Sự tự tin, Nguồn lực hỗ trợ, Hỗ trợ kỹ thuật được phân tách bởi nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi.
Hình 2.4 Mô hình kết hợp TAM và TPB (C-TAM-TPB)
Các nhân tố của mô hình C-TAM-TPB được định nghĩa tương tự các nhân tố của Mô hình TAM và Thuyết TPB.
2.2.5 Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT)
Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ được Venkatesh và các cộng sự
(2003) đã tổng hợp, chọn lọc và kết hợp các yếu tố tác động mạnh nhất để xây dựng nên UTAUT từ 8 mô hình kết hợp với nhau: Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA), Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance
Model - TAM), Mô hình động lực thúc đẩy (Motivational Model – MM), Thuyết hành vi dự định (Theory of Planed Behavior - TPB), Mô hình kết hợp TAM và TPB (Combined TAM and TPB: C-TAM-TPB), Mô hình sử dụng máy tính (Model of PC Utilization - MPCU), Thuyết phổ biến sự đổi mới (Innovation Diffusion Theory - IDT), Thuyết nhận thức xã hội (Social Cognitive Theory - SCT).
Hình 2.5 Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
Trong Thuyết UTAUT gồm có 4 nhân tố chính (Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi), các nhân tố được định nghĩa cụ thể như sau:
Hữu ích mong đợi: mức độ mà cá nhân kỳ vọng công việc của họ sẽ đạt hiệu quả hơn nếu sử dụng hệ thống công nghệ.
Dễ sử dụng mong đợi: thể hiện mức độ dễ dàng khi sử dụng hệ thống công nghệ. Ảnh hưởng xã hội: mức độ cảm nhận của một cá nhân về những người quan trọng của họ và tin rằng họ nên sử dụng hệ thống công nghệ mới. Điều kiện thuận lợi: sự tin tưởng của cá nhân về một tổ chức hoặc cơ sở hạ tầng có thể hỗ trợ họ trong việc sử dụng hệ thống công nghệ.
Các nghiên cứu về ví điện tử
2.3.1 Các nghiên cứu về ví điện tử nước ngoài Đánh giá ý định hành vi về sự am hiểu công nghệ của thế hệ Z để sử dụng VĐT: Lý thuyết về đo lường hành vi có kế hoạch (2021): Nghiên cứu được
Persada và các cộng sự (2021) tiến hành nghiên cứu về ý định hành vi sử dụng VĐT của thế hệ Z bằng hai phương thức giao dịch trực tuyến và tại cửa hàng ở 25 TP khắp Indonesia Nghiên cứu được dựa trên Lý thuyết về hành vi dự định (TPB), bảng câu hỏi khảo sát được gửi qua Google Form và kết quả thu được 155 mẫu Các nhân tố đã ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của thế hệ Z tại Indonesia là: Thái độ (Attitude), Quy chuẩn chủ quan (Subjective Norm), Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceive Behavioral Control).
Mô hình hóa ý định sử dụng VĐT của KH ở một quốc gia đang phát triển:
Mở rộng UTAUT2 với Bảo mật, Quyền riêng tư và Tiết kiệm (2020): Năm 2020,
Soodan và Rana đã nghiên cứu, phát triển và bổ sung vào mô hình UTAUT2 dựa trên Thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ hợp nhất mở rộng (UTAUT2) Nghiên cứu được thu thập dữ liệu đánh giá từ 613 KH sử dụng VĐT tại bang Punjab ở Ấn Độ và kết quả thu được các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng VĐT của người tiêu dùng: Hữu ích mong đợi (Performance Expectancy), Nhận thức về bảo mật (Perceived Security), Quyền riêng tư (General Privacy), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions), Nhận thức về tiết kiệm (Perceived Savings), Giá trị (Price Value), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence).
Lựa chọn hệ thống thanh toán di động: nghiên cứu về các hệ thống thanh toán di động (2016): Nghiên cứu được Aydin và Burnaz (2016) thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ dựa trên các mô hình: Lý thuyết về hành động hợp lý (TRA), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mô hình Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ(UTAUT) Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng và khảo sát thu về 1395 bảng câu hỏi hợp lệ Kết quả nghiên cứu thu được các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ và ý định sử dụng: Khả năng tương thích (Compatibility),
Nhận thức dễ dàng sử dụng (Perceived Ease of Use), Sự đổi mới cá nhân (Personal
Innovativeness), Nhận thức về bảo mật (Perceived Security), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence), Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness); trong đó nhân tố
Khả năng tương thích và Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng quan trọng nhất đến thái độ và ý định sử dụng các hệ thống thanh toán di động của người dân tại Thổ Nhĩ Kỳ.
2.3.2 Các nghiên cứu về ví điện tử trong nước
Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi và hành vi sử dụng VĐT của thanh niên ở Việt Nam (2020): Trong Nhan PHAN và các cộng sự (2020) tiến hành nghiên cứu dựa trên Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và Lý thuyết về rủi ro được nhận thức (TPR) với 200 người dùng trẻ có độ tuổi từ 18 đến
25 Kết quả của nghiên cứu thu được các nhân tố đã ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT là Hữu ích mong đợi (Performance Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions).
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT Moca trên ƯD Grab (2019): Trần Nhật Tân (2019) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT Moca trên ƯD Grab dựa trên mô hình Thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ hợp nhất mở rộng (UTAUT2) Nghiên cứu được tác giả thực hiện nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu chính thức bằng phương pháp nghiên cứu định lượng Tác giả đã thực hiện khảo sát bằng 80 mẫu hình thức phiếu giấy, 130 mẫu khảo sát trực tuyến và thu được 100% mẫu khảo sát hợp lệ. Kết quả phân tích cho thấy các nhân tố: Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Các điều kiện thuận lợi, Động lực hưởng thụ, Giá trị cảm nhận, Sự tin tưởng ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT Moca trên ƯD Grab nhưng nhân tố Ảnh hưởng xã hội có tác động mạnh nhất.
Nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định sử dụng VĐT tại Việt Nam (2013):
Vào năm 2013, Nguyễn Thị Linh Phương đã tiến hành nghiên cứu thị trường VĐT tại TP Hồ Chí Minh - Việt Nam về các nhân tố tác động đến ý định sử dụng VĐT của KH cá nhân Mô hình nghiên cứu được tác giả đề xuất dựa trên mô hình Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) Tác giả tiến hành nghiên cứu qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng; nghiên cứu chính thức bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu được thực hiện với 350 bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp và 150 bảng câu hỏi gửi qua email, thu được 265 bảng trả lời hợp lệ Kết quả nghiên cứu thu được cho thấy các nhân tố Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Tin cậy cảm nhận, Chi phí cảm nhận, Hỗ trợ Chính phủ, Cộng đồng người dùng có ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của KH cá nhân tại TP Hồ Chí Minh - Việt Nam.
Bảng 2.2 Tổng hợp nghiên cứu về ví điện tử Tác giả
Các nhân tố Các nhân tố ảnh hưởng
Persada và các cộng sự
Quy chuẩn chủ quan Nhận thức kiểm soát hành vi
Quy chuẩn chủ quan Nhận thức kiểm soát hành vi
PHAN và các cộng sự
An ninh và sự riêng tư Dễ sử dụng mong đợi Hữu ích mong đợi Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi
Hữu ích mong đợi Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi
Hữu ích mong đợi Nỗ lực mong đợi Ảnh hưởng xã hội Các điều kiện thuận lợi Động lực hưởng thụ Giá trị cảm nhận Thói quen
Nhận thức về bảo mật Quyền riêng tư
Nhận thức về tiết kiệm
Hữu ích mong đợi Nhận thức về bảo mật Quyền riêng tư Điều kiện thuận lợi Nhận thức về tiết kiệm Giá trị Ảnh hưởng xã hội
Hiệu quả mong đợi Nỗ lực mong đợi Ảnh hưởng xã hội Các điều kiện thuận lợi Động lực hưởng thụ Giá trị cảm nhận Sự tin tưởng
Hiệu quả mong đợi Nỗ lực mong đợi Ảnh hưởng xã hội Các điều kiện thuận lợi Động lực hưởng thụ Giá trị cảm nhận Sự tin tưởng
Nhận thức dễ dàng sử dụng
Sự đổi mới cá nhân Nhận thức về bảo mật Ảnh hưởng xã hội Nhận thức sự hữu ích Phần thưởng
Khả năng tương thích Nhận thức dễ dàng sử dụng
Sự đổi mới cá nhân Nhận thức về bảo mật Ảnh hưởng xã hội Nhận thức sự hữu ích
Hữu ích mong đợi Hữu ích mong đợi
Dễ sử dụng mong đợi Dễ sử dụng mong đợi
Nguyễn Thị Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội
Linh UTAUT Điều kiện thuận lợi Tin cậy cảm nhận
Phương mở rộng Tin cậy cảm nhận Chi phí cảm nhận
2013 Chi phí cảm nhận Hỗ trợ Chính phủ
Hỗ trợ Chính phủ Cộng đồng người dùng
Cộng đồng người dùng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào lý thuyết và các nghiên cứu mà tác giả đã đề cập về Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) đã tích hợp các lý thuyết và nghiên cứu về sự chấp nhận công nghệ thông tin vào một mô hình lý thuyết thống nhất nhằm kết hợp các yếu tố thiết yếu của 8 mô hình đã được sáng lập trước đó Đồng thời, UTAUT có mức độ giải thích tới 70% hệ số R 2 hiệu chỉnh trong ý định sử dụng, một cải tiến đáng kể so với các mô hình trước đó và đang tiến dần đến giới hạn về khả năng giải thích các quyết định dẫn đến ý định và sử dụng công nghệ thông tin của cá nhân (Venkatesh và ctg 2003) SV hiện đang chiếm tỉ lệ sử dụng không nhỏ trong tổng thể về việc sử dụng VĐT để thanh toán và SV trường Đại học Ngân hàng TP.
Hồ Chí Minh cũng chiếm một phần trong đó Vì là thế hệ trẻ nên SV dễ dàng tiếp thu công nghệ và sử dụng hình thức thanh toán mới này Trong quá trình học tập tại trường, tác giả nhận thấy các bạn SV đã hạn chế sử dụng TM để thanh toán một cách đáng kể và thay vào đó các bạn sử dụng VĐT, thẻ ngân hàng để thanh toán các giao dịch đặt thức ăn, xe ôm công nghệ,… Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố (biến độc lập) bao gồm: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi và Ý định sử dụng là biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất sử dụng các nhân tố của Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) để xây dựng mô hình nghiên cứu, sau đây là các giả thuyết được thành lập:
Hữu ích mong đợi (HI): được định nghĩa là mức độ mà cá nhân kỳ vọng công việc của họ sẽ đạt hiệu quả hơn nếu sử dụng hệ thống công nghệ (Venkatesh và ctg 2003). Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh – là một trong những trường đào tạo về kinh tế và SV có những hiểu biết nhất định về lĩnh vực này nên
Hữu ích mong đợi được định nghĩa là mức độ mà SV kỳ vọng rằng khi sử dụng VĐT để thanh toán thì sẽ mang lại những lợi ích mà bản thân mong đợi.
H1: Hữu ích mong đợi (HI) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Dễ sử dụng mong đợi (SD): theo định nghĩa Dễ sử dụng mong đợi của UTAUT là thể hiện mức độ dễ dàng khi sử dụng hệ thống công nghệ (Venkatesh và ctg 2003). Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, Dễ sử dụng mong đợi có thể được định nghĩa là mức độ dễ dàng khi sử dụng VĐT của SV
H2: Dễ sử dụng mong đợi (SD) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh. Ảnh hưởng xã hội (XH): định nghĩa tiếp theo Ảnh hưởng xã hội được UTAUT định nghĩa là mức độ cảm nhận của một cá nhân về những người quan trọng của họ và tin rằng họ nên sử dụng hệ thống công nghệ mới (Venkatesh và ctg 2003) Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, Ảnh hưởng xã hội có thể hiểu là mức độ cảm nhận của SV về những người quan trọng như: gia đình, thầy cô, bạn bè và tin rằng những người quan trọng sẽ sử dụng công nghệ mới như VĐT để thanh toán chẳng hạn.
H3: Ảnh hưởng xã hội (XH) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh. Điều kiện thuận lợi (DK): Điều kiện thuận lợi được định nghĩa là sự tin tưởng của cá nhân về một tổ chức có thể hỗ trợ họ trong việc sử dụng hệ thống công nghệ và bao gồm các yếu tố khách quan, sự hỗ trợ của máy tính,… (Venkatesh và ctg 2003).Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, Điều kiện thuận lợi không chỉ là ĐTDĐ, Internet, thẻ ngân hàng,… mà SV tụi em có điều kiện được học chuyên sâu về Tài chính – Ngân hàng, hiểu rõ hơn về nguyên lý hoạt động, thao tác thanh toán,… khi sử dụng VĐT Tuy chỉ là SV, thu nhập chủ yếu là do bố mẹ cung cấp nhưng SV tụi em có thể trích một phần nhỏ chi phí để sử dụng, trải nghiệm những tính năng, tiện ích mà VĐT mang lại.
H4: Điều kiện thuận lợi (DK) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Bên cạnh đó, tác giả cũng đề xuất thêm hai nhân tố: Khả năng tương thích và Nhận thức kiểm soát hành vi từ Mô hình kết hợp từ Mô hình chấp nhận công nghệ và
Thuyết hành vi dự định (C-TAM-TPB) nhằm kiểm định sử ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, sau đây là hai giả thuyết được thành lập:
Khả năng tương thích (TT): Định nghĩa được trích dẫn từ Rogers (1983) trong nghiên cứu của (Taylor and Todd 1995) Khả năng tương thích là mức độ mà sự đổi mới phù hợp với các giá trị hiện có, kinh nghiệm và nhu cầu hiện tại của một người bắt đầu sử dụng công nghệ mới Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, Khả năng tương thích được hiểu là mức độ cảm nhận của SV về sự thay đổi, phát triển của công nghệ có phù hợp với những giá trị hiện có, kinh nghiệm, nhu cầu của bản thân.
H5: Khả năng tương thích (TT) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Nhận thức kiểm soát hành vi (HV): Nhận thức kiểm soát hành vi thể hiện mức độ thuận lợi hoặc khó khăn khi thực hiện hành vi và nó phản ánh kinh nghiệm trong quá khứ cũng như những trở ngại được dự đoán trước (Ajzen 1991) Đối với SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, Nhận thức kiểm soát hành vi được định nghĩa là những hành vi được SV thực hiện và nhận thức, kiểm soát được những thuận lợi, khó khăn khi thực hiện hành vi đó.
H6: Nhận thức kiểm soát hành vi (HV) có tác động dương đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Mô hình nghiên cứu đề xuất được ở hình 2.6 thể hiện những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong chương 2, tác giả trình bày tổng quan về VĐT Đồng thời cũng đã trình bày một số lý thuyết và mô hình về ý định hành vi: Thuyết hành động hợp lý – TRA,
Thuyết hành vi dự định – TPB, Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM, Mô hình kết hợp từ Mô hình chấp nhận công nghệ và Thuyết hành vi dự định – C-TAM-TPB, Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT, ngoài ra tác giả còn đưa ra các nghiên cứu liên quan đến ý định sử dụng VĐT Từ đó, tác giả đề xuất mô hình và các giả thuyết của nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Xây dựng thang đo
Thang đo sơ bộ được xây dựng dựa trên các mô hình lý thuyết và các nghiên cứu liên quan Thang đo gồm 6 biến độc lập: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi; một biến phụ thuộc: Ý định sử dụng và 26 câu hỏi đại diện cho 26 biến quan sát Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là thang đo Likert 5 mức độ:
Bảng 3.1 Thang đo sơ bộ
Nhân tố Ký hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
Tôi thấy rằng VĐT là phương thức TTTT rất hữu ích
Nguyễn Thị Linh Phương 2013 HI2
VĐT giúp tôi quản lý và kiểm soát các giao dịch TTTT hiệu quả hơn
TTTT bằng VĐT giúp tôi biết tiết kiệm thời gian và công sức
Tôi thấy sử dụng VĐT mang lại nhiều lợi ích
Dễ sử dụng mong đợi
Học cách sử dụng VĐT sẽ rất dễ dàng đối với tôi
SD2 Tôi có thể dễ dàng sử dụng VĐT một cách thành thạo
SD3 Tôi thấy các bước thanh toán bằng
VĐT được hướng dẫn cụ thể và dễ SD4 hiểuTôi thấy TTTT bằng VĐT rất đơn giản Ảnh hưởng xã hội
XH1 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT
XH2 Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT
XH3 Những người có uy tín đối với tôi cho rằng nên sử dụng VĐT để TTTT
Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT Điều kiện thuận lợi
DK1 Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử dụng
DK2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng
DK3 VĐT tương thích với các công nghệ khác mà tôi đang sử dụng
Tôi sẽ luôn tìm được sự giúp đỡ nếu tôi gặp khó khăn, thắc mắc trong khi sử dụng VĐT
Khả năng tương thích TT1
Tôi đánh giá cao việc sử dụng dịch vụ thanh toán VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar thay cho các phương thức thanh toán thay thế (thẻ tín dụng, TM)
TT2 Tôi nghĩ rằng VĐT không tương thích với lối sống của tôi
Sử dụng VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar rất phù hợp với cách tôi muốn mua sản phẩm và dịch vụ
Sử dụng VĐT rất tương thích với hành vi mua sắm của tôi
Nhận thức kiểm soát hành vi
Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
Persada và các cộng sự 2021
HV2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng
VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
HV3 Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến Ý định sử dụng
YD1 Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng
YD2 Tôi nghĩ rằng tôi sẽ sử dụng VĐT trong tương lai
YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trong tương lai
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Thang đo chính thức được xây dựng lại dựa trên phương pháp thảo luận nhóm với các bạn SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh đã và đang sử dụng VĐT nhằm để hoàn thiện thang đo Do tình hình dịch bệnh Covid-19 nên cuộc thảo luận được tiến hành bằng hình thức trực tuyến, dàn bài thảo luận nhóm sẽ được gửi qua thư điện tử cá nhân Nội dung của buổi thảo luận sẽ làm cơ sở để hiệu chỉnh, bổ sung các biến quan sát của thang đo Thang đo chính thức sẽ được điều chỉnh lại về mặt câu từ, cách diễn diễn đạt nhằm tạo nên thang đo chính thức và bảng khảo sát hoàn chỉnh hơn Kết quả thang đo sau khi được hiệu chỉnh là biến quan sát HI4, XH3, TT1, TT2, TT3 được chỉnh sửa lại về mặt câu chữ; bổ sung thêm các biến quan sát mới là HI5, SD5, HV4, YD4; biến quan sát TT4 cũ được thay thế bằng TT4 mới. Bảng hiệu chỉnh thang đo sẽ được thể hiện cụ thể qua bảng 3.2.
Bảng 3.2 Hiệu chỉnh thang đo
Thang đo sơ bộ Thang đo hiệu chỉnh
Ký hiệu Biến quan sát Ký hiệu Biến quan sát
HI1 Tôi thấy rằng VĐT là phương thức
TTTT rất hữu ích HI1 Không thay đổi
HI2 VĐT giúp tôi quản lý và kiểm soát các giao dịch TTTT hiệu quả hơn HI2 Không thay đổi
HI3 TTTT bằng VĐT giúp tôi biết tiết kiệm thời gian và công sức HI3 Không thay đổi
HI4 Tôi thấy sử dụng VĐT mang lại nhiều lợi ích HI4
Sử dụng VĐT giúp tôi có cơ hội nhận mã ưu đãi, mã giảm giá,…
Thanh toán bằng VĐT có thể thực hiện bất cứ khi nào và bất kỳ đâu
Dễ sử dụng mong đợi
Học cách sử dụng VĐT sẽ rất dễ dàng đối với tôi
Tôi có thể dễ dàng sử dụng VĐT một cách thành thạo
Tôi thấy các bước thanh toán bằng
VĐT được hướng dẫn cụ thể và dễ hiểu
SD4 Tôi thấy TTTT bằng VĐT rất đơn giản SD4 Không thay đổi
SD5 Tài liệu hướng dẫn sử dụng
VĐT được cung cấp đầy đủ Ảnh hưởng xã hội
XH1 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để
XH2 Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT XH2 Không thay đổi
Những người có uy tín đối với tôi cho rằng nên sử dụng VĐT để
Tôi sử dụng VĐT vì chịu ảnh hưởng của phương tiện truyền thông
Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT
XH4 Không thay đổi Điều kiện thuận lợi
DK1 Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử dụng VĐT DK1 Không thay đổi
DK2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng
DK3 VĐT tương thích với các công nghệ khác mà tôi đang sử dụng DK3
Tôi luôn nhận được sự hỗ trợ, quan tâm, chăm sóc KH từ ĐVCƯDV VĐT
Tôi sẽ luôn tìm được sự giúp đỡ nếu tôi gặp khó khăn, thắc mắc trong khi sử dụng VĐT
Tôi đánh giá cao việc sử dụng dịch vụ thanh toán VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar thay cho các phương thức thanh toán thay thế
Tôi đánh giá cao việc sử dụng VĐT để thanh toán thay cho các phương thức thanh toán truyền thống
TT2 Tôi nghĩ rằng VĐT không tương thích với lối sống của tôi TT2 Sử dụng VĐT phù hợp với cách quản lý tài chính của tôi
Sử dụng VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar rất phù hợp với cách tôi muốn mua sản phẩm và dịch vụ
Thanh toán bằng VĐT dễ dàng như thanh toán bằng
TT4 Sử dụng VĐT rất tương thích với hành vi mua sắm của tôi TT4 Việc cài đặt ƯD VĐT phù hợp với ĐTDĐ của tôi Nhận thức kiểm soát hành vi
Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
HV2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
HV3 Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến HV3 Không thay đổi
HV4 Tôi có thể kiểm soát quá trình sử dụng VĐT Ý định sử dụng
YD1 Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng
VĐT trong tương lai YD1 Không thay đổi
YD2 Tôi nghĩ rằng tôi sẽ sử dụng VĐT trong tương lai YD2 Tôi nghĩ rằng, tôi sẽ tiếp tục sử dụng VĐT
YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trong tương lai YD3 Không thay đổi
YD4 Tôi sẽ khuyến khích mọi người sử dụng VĐT
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Thang đo chính thức sau khi khi được hiệu chỉnh gồm có 6 biến độc lập: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi; một biến phụ thuộc: Ý định sử dụng và 30 câu hỏi đại diện 30 biến quan sát.
Bảng 3.3 Thang đo chính thức
Nhân tố Ký hiệu Biến quan sát
HI1 Tôi thấy rằng VĐT là phương thức TTTT rất hữu ích HI2
VĐT giúp tôi quản lý và kiểm soát các giao dịch TTTT hiệu quả hơn
TTTT bằng VĐT giúp tôi biết tiết kiệm thời gian và công sức
HI4 Sử dụng VĐT giúp tôi có cơ hội nhận mã ưu đãi, mã giảm giá,…
Thanh toán bằng VĐT có thể thực hiện bất cứ khi nào và bất kỳ đâu
Dễ sử dụng mong đợi
SD1 Học cách sử dụng VĐT sẽ rất dễ dàng đối với tôi SD2 Tôi có thể dễ dàng sử dụng VĐT một cách thành thạo SD3
Tôi thấy các bước thanh toán bằng VĐT được hướng dẫn cụ thể và dễ hiểu
SD4 Tôi thấy TTTT bằng VĐT rất đơn giản
Tài liệu hướng dẫn sử dụng VĐT được cung cấp đầy đủ Ảnh hưởng xã hội
Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng nên sử dụng
Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT
Tôi sử dụng VĐT vì chịu ảnh hưởng của phương tiện truyền thông
Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT Điều kiện thuận lợi
1 Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử dụng VĐT
2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT DK
Tôi luôn nhận được sự hỗ trợ, quan tâm, chăm sóc
Tôi sẽ luôn tìm được sự giúp đỡ nếu tôi gặp khó khăn, thắc mắc trong khi sử dụng VĐT
TT1 Tôi đánh giá cao việc sử dụng VĐT để thanh toán thay cho các phương thức thanh toán truyền thống
TT2 Sử dụng VĐT phù hợp với cách quản lý tài chính của tôi
TT3 Thanh toán bằng VĐT dễ dàng như thanh toán bằng
TM, thẻ tín dụng TT4 Việc cài đặt ƯD VĐT phù hợp với ĐTDĐ của tôi
Nhận thức kiểm soát hành vi
Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
HV3 Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến HV4 Tôi có thể kiểm soát quá trình sử dụng VĐT Ý định sử dụng
YD1 Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng VĐT trong tương YD2 laiTôi nghĩ rằng, tôi sẽ tiếp tục sử dụng VĐT
YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trong tương lai YD4 Tôi sẽ khuyến khích mọi người sử dụng VĐT
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Thiết kế mẫu và quy trình xử lý dữ liệu
Mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện là một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất Đây được xem là hình thức mà nhà nghiên cứu có thể tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện Có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn bất kỳ đối tượng nghiên cứu nào mà họ tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Như vậy, bất kỳ SV hiện đang học tại trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh có hiểu biết, đã và đang sử dụng VĐT đều có thể tham gia vào mẫu của nghiên cứu.
Xác định kích thước mẫu: Nghiên cứu này gồm 7 biến trong đó có 6 biến độc lập và
Green (1991) đã nghiên cứu và tổng hợp về kích cỡ mẫu phù hợp để phân tích hồi quy tối thiểu là N = 50 + 8m (với m là số biến độc lập) Đối với nghiên cứu này có 6 biến độc lập, số mẫu tối thiểu cần là N = 50 + 8*6 = 98 mẫu.
Kích thước mẫu tối thiểu để phân tích nhân tố khám phá EFA là 50 nhưng tốt hơn là
100 và tỷ số biến quan sát trên một biến đo lường là 5:1, một biến đo lường cần tối thiểu 5 biến quan sát (Hair và ctg 2006) Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 30 được dùng để phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu cần thiết là
Dựa vào các nghiên cứu về kích thước mẫu như trên, nghiên cứu dự kiến có kích thước mẫu tối thiểu 150 mẫu.
3.2.2 Quy trình xử lý dữ liệu
Sau khi quá trình thu thập dữ liệu hoàn tất, tác giả sẽ làm sạch, mã hóa dữ liệu Tiếp theo dữ liệu được đưa vào phần mềm SPSS 28.0 để tiến hành phân tích dữ liệu qua các bước sau:
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu: Mô tả tổng quát về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát có được bằng các công cụ như: tần số, tỷ lệ phần trăm,…
Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Trích dẫn nghiên cứu của Nunnally và
Bernstein vào năm 1994: “Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item- total correlation) lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (không tính biến đang xem xét) Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75 – 0.95] 2 Nếu Cronbach α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy” (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 365).
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008b) có đề cập đến các tham số thống kê trong phân tích nhân tố bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) thì đủ điều kiện để phân tích nhân tố là thích hợp Còn nếu trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể, phân tích chỉ có nghĩa khi giá trị của Sig nhỏ hơn 0.05 (Hair và ctg 2006). Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và ctg 2006).
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích của mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair và ctg 2006).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là những hệ số tương quan giữa các nhân tố và các biến Các biến có hệ số tải nhân tố được chấp nhận khi lớn hơn 0.5 và bị loại khỏi mô hình khi nhỏ hơn 0.5 (Hair và ctg 2006).
Kiểm định hệ số tương quan: Kiểm định hệ số tương quan Pearson nhằm mục đích lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu Sig ≤ 0.05 thì giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau Hệ số tương quan Pearson được ký hiệu là r: -1 ≤ r ≤ +1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008a).
Giá trị tuyệt đối của r càng tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.
Giá trị r = 1: khi tất cả điểm phân tán xếp thành một đường thẳng trên đồ thị Scatter. Giá trị r = 0: khi hai biến không có mối quan hệ tuyến tính Khi đó sẽ xảy ra hai trường hợp, một là không có mối quan hệ giữa hai biến, hai là hai biến có mối quan hệ nhưng hệ số r nhỏ gần bằng 0 gọi là phi tuyến.
Phân tích hồi quy tuyến tính:
Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF): để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập Nếu VIF của một biến độc lập > 10 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên, trong thực tế nếu VIF > 2 chúng ta cần cẩn thận trong việc diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d): dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất): 0 < d < 4 (Bùi Thị Thiện Mỹ 2018).
Không có tự tương quan: 1 < d < 3
Phân tích sự khác biệt của các biến:
Kiểm định trung bình hai mẫu độc lập (Independent-Sample T-Test): kiểm định sự khác biệt trung bình trong trường hợp biến định tính có hai giá trị (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008a):
Nếu giá trị Sig của kiểm định Levene < 0.05 thì phương sai sẽ khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T-Test ở mục giả định phương sai không bằng nhau Nếu giá trị Sig của kiểm định Levene ≥ 0.05 thì phương sai sẽ không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T-Test ở mục giả định phương sai bằng nhau.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu tiến hành khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của
SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, SV của trường có đặc điểm là SV thuộc khối ngành kinh tế, được trang bị kiến thức nhất định, do đó có những hiểu biết nhất định tài chính và có khả năng sử dụng các hình thức thanh toán mới Chính vì vậy, nghiên cứu được tiến hành nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi đến Ý định sử dụng VĐT của SV.
Do tình hình dịch bệnh Covid-19 đang diễn ra hết sức phức tạp cùng với thực hiện theo chỉ thị giãn cách của nhà nước, nghiên cứu được thực hiện 100% thông qua hình thức gián tiếp được tiến hành khảo sát trực tuyến bằng cách gửi đường dẫn bảng khảo sát Google Form: https://bitly.com.vn/sw4h2j đến các bạn SV Sau quá trình khảo sát và làm sạch dữ liệu thu được 197 phiếu khảo sát đầy đủ thông tin và đạt yêu cầu để tiến hành phân tích chính thức bằng phần mềm SPSS 28.0.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu phần thông tin chung Đặc điểm đối tượng khảo sát Tần số Tỷ lệ (%)
Tổng 197 %100 Độ tuổi Dưới 20 tuổi 25 %12.7
% Trình độ học vấn Đại học chính quy 192 97.5
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu %
Về giới tính, trong 197 người tham gia khảo sát có 65 người tham gia là nam chiếm tỉ lệ 33.0%, người tham gia nữ là 132 người chiếm tỉ lệ 67.0%.
Về độ tuổi, trong 197 người tham gia khảo sát, tỉ lệ nhóm từ 21 đến 22 tuổi tham gia nhiều nhất với 163 người chiếm tỉ lệ cao nhất 82.7%, tiếp đó là nhóm dưới 20 tuổi có 25 người chiếm tỉ lệ 12.7%, nhóm từ 23 đến 24 tuổi có 9 người tham gia chiếm tỉ lệ 4.6%, nhóm trên 25 tuổi không có người tham gia.
Về trình độ học vấn, trong 197 người tham gia khảo sát có 192 người tham gia thuộc nhóm trình độ đại học chiếm tỉ lệ 97.5%, nhóm sau đại học có 5 người tham gia chiếm tỉ lệ 2.5%.
Về thu nhập, trong 197 người tham gia khảo sát, tỉ lệ nhóm chưa có thu nhập tham gia nhiều nhất với 107 người chiếm tỉ lệ 54.3%, tiếp đó là nhóm thu nhập dưới 5 triệu/tháng có 77 người chiếm tỉ lệ 39.1%, nhóm thu nhập từ 5 đến 10 triệu/tháng có
9 người tham gia chiếm tỉ lệ 4.6%, nhóm thu nhập trên 10 triệu/tháng có 4 người chiếm tỉ lệ thấp nhất 2.0%.
Kiểm định thang đo
Hệ thống thang đo được đánh giá và kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm tra hệ số tương quan và mối quan hệ giữa các biến, thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm tra sự tương tác giữa biến đo lường trong từng nhân tố.
4.2.1 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh phải từ 0.3 trở lên và giá trị hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha phải từ 0.6 trở lên thì biến quan sát mới đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo về các thành phần Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi, Ý định sử dụng được thể hiện trong bảng 4.2 Các thang đo được thể hiện bằng biến quan sát, đều có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh đạt yêu cầu (≥ 0.3) và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (≥ 0.6).
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Hữu ích mong đợi (HI), Cronbach’s Alpha = 0.842
Dễ sử dụng mong đợi (SD), Cronbach’s Alpha = 0.921
SD5 14.26 9.989 0.845 0.894 Ảnh hưởng xã hội (XH), Cronbach’s Alpha = 0.857
XH4 10.97 6.413 0.828 0.762 Điều kiện thuận lợi (DK), Cronbach’s Alpha = 0.872
Khả năng tương thích (TT), Cronbach’s Alpha = 0.848
Nhận thức kiểm soát hành vi (HV), Cronbach’s Alpha = 0.889
HV4 9.54 5.933 0.804 0.839 Ý định sử dụng (YD), Cronbach’s alpha = 0.898
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo thì mô hình bao gồm 7 nhân tố với tất cả 30 biến quan sát đều đạt yêu cầu và được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành Phương pháp Principal Components Analysis với phép quay Varimax với thang đo trong nghiên cứu có 7 thang đo với 26 biến quan sát của 6 nhân tố độc lập và 4 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc đạt yêu cầu về mức độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Trong phân tích EFA, các biến có hệ số tải nhân tố trên 0.5 sẽ được giữ lại và tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa Sig < 0.05 (Hair và ctg 2006) và chỉ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008b).
4.2.2.1 Phân tích nhân tố biến độc lập Đưa 26 biến quan sát đại diện cho 6 nhân tố độc lập ảnh hưởng đến ý định sử dụng đủ độ tin cậy để tiến hành phân tích nhân tố Kết quả, các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện hệ số tải nhân tố ≥ 0.5, kết quả thu được mô hình có khả năng giải thích, phân tích tốt nhất.
Bảng 4.3 Bảng chỉ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các biến độc lập
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Giá trị KMO = 0.803 thỏa mãn 0.5 ≤ KMO ≤ 1 Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế Kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig = 0.000 < 0.05 Kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
Giá trị Eigenvalues = 1.654 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất Tổng phương sai trích = 72.300% > 50% chứng tỏ 72.300% thay đổi của 6 nhóm nhân tố độc lập được giải thích bởi các biến quan sát [Xem phụ lục 6, mục 6.1].
Bảng 4.4 Bảng kết quả phân tích nhân tố với nhóm biến độc lập
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 03
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố 26 biến quan sát thuộc 6 nhóm nhân tố, không có biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 4.5 Bảng chỉ số KMO và kiểm định Bartlett’s của biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 0
Giá trị KMO = 0.792 thỏa mãn 0.5 ≤ KMO ≤ 1 Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế Kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig = 0.000 < 0.05 Kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhóm nhân tố.
Giá trị Eigenvalues = 3.072 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố phụ thuộc thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất Tổng phương sai trích = 76.804% > 50% chứng tỏ 76.804% thay đổi của nhóm nhân tố phụ thuộc được giải thích bởi các biến quan sát [Xem phụ lục 6, mục 6.2].
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 và không có biến quan sát nào bị loại.
Kiểm định mô hình hồi quy
4.3.1 Kiểm định hệ số tương quan
Sau khi kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo, các nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình Giá trị nhân tố được kiểm định là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó Trước khi kiểm định mô hình, kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.7 Ma trận tương quan giữa các nhân tố
HI SD XH DK TT HV YD
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Theo ma trận hệ số tương quan ở bảng 4.7, hầu hết các giá trị hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Ý định sử dụng đều có ý nghĩa ở mức 99%, giá trị Sig giữa từng biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05 Giá trị r giữa biến phụ thuộc Ý định sử dụng với các biến độc lập từ 0.213 đến 0.612 Các biến độc lập phù hợp để đưa vào mô hình giải thích cho biến phụ thuộc Ý định sử dụng.
4.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính
Các biến độc lập có tương quan đến biến phụ thuộc, phù hợp để đưa vào mô hình giải thích cho biến phụ thuộc Vì vậy, tác giả dự đoán mô hình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
YD = β 0 + β 1 *HI + βHI + β 2 *HI + βSD + β 3 *HI + βXH + β 4 *HI + βDK + β 5 *HI + βTT + β 6 *HI + βHV
Bảng 4.8 Kết quả hệ số phương trình hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hoá
Hệ số chuẩn hoá t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Sai số VIF
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả tóm tắt mô hình bằng lệnh Enter cho thấy mô hình với các biến độc lập: HI,
SD, XH, TT, HV có mức ý nghĩa Sig ≤ 0.05 với biến phụ thuộc, biến DK có mức ý nghĩa Sig = 0.381 > 0.05 với biến phụ thuộc nên biến DK không có ý nghĩa thống kê, tác động của biến không chuẩn xác đến biến phụ thuộc YD.
Qua bảng 4.8 kết quả hệ số phương trình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện mối liên hệ giữa các nhân tố hình thành nên ý định sử dụng như sau (với hệ số beta chuẩn hóa):
YD = 0.389*HI + 0.250*SD + 0.173*XH + 0.195*TT + 0.157*HV
Hữu ích mong đợi (β HI = 0.389) thể hiện quan hệ cùng chiều Khi đánh giá về Hữu ích mong đợi tăng thêm 1 điểm thì Ý định sử dụng sẽ tăng thêm 0.389 điểm Kết quả thu được phù hợp với kết quả của các nghiên cứu về VĐT trước đây (Trong Nhan PHAN và các cộng sự 2020; Soodan và Rana 2020; Trần Nhật Tân 2019; Nguyễn Thị Linh Phương 2013) Qua đó cho ta thấy được sự kỳ vọng của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh về sự hữu ích trong thanh toán, tiện lợi trong các giao dịch, tiết kiệm thời gian mà khi sử dụng VĐT mang lại Tất cả mọi người mà không chỉ riêng SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, ai cũng đều mong muốn những dịch vụ mà mình sử dụng mang lại cho bản thân sự hữu ích nhất định Khi sự Hữu ích mong đợi càng lớn sẽ dẫn đến Ý định sử dụng VĐT sẽ cao hơn.
Dễ sử dụng mong đợi (β SD = 0.250) thể hiện quan hệ cùng chiều Khi đánh giá về
Dễ sử dụng mong đợi tăng thêm 1 điểm thì Ý định sử dụng sẽ tăng thêm 0.250 điểm. Kết quả thu được phù hợp với kết quả của các nghiên cứu về VĐT trước đây (Trần Nhật Tân 2019; Nguyễn Thị Linh Phương 2013) Tuy SV trường Đại học Ngân hàng
TP Hồ Chí Minh là thế hệ trẻ nhưng họ cũng hy vọng phương thức thanh toán bằngVĐT dễ dàng sử dụng để có thể gắn bó lâu dài với dịch vụ Khi sự Dễ sử dụng mong đợi được tăng cao sẽ dẫn đến việc thanh toán trở nên đơn giản hơn thì Ý định sử dụng VĐT cũng sẽ tăng cao hơn. Ảnh hưởng xã hội (β XH = 0.173) thể hiện quan hệ cùng chiều Khi đánh giá về Ảnh hưởng xã hội tăng thêm 1 điểm thì Ý định sử dụng sẽ tăng thêm 0.173 điểm Kết quả thu được phù hợp với kết quả của các nghiên cứu về VĐT trước đây (Trong Nhan PHAN và các cộng sự 2020; Soodan và Rana 2020; Trần Nhật Tân 2019; Aydin và Burnaz 2016; Nguyễn Thị Linh Phương 2013) Mọi người khi được người thân, bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu sử dụng VĐT thì họ sẽ có cảm giác an tâm hơn khi sử dụng phương pháp thanh toán mởi mẻ này Bên cạnh đó, các ĐVCƯDV VĐT đã nắm bắt được SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh và tất cả mọi người đang có xu hướng tin tưởng người có sức ảnh hưởng, người nổi tiếng hơn Các ĐVCƯDV VĐT luôn tìm kiếm các gương mặt để làm đại diện thương hiệu quảng cáo cho VĐT của họ Khi mức độ Ảnh hưởng xã hội càng lớn sẽ dẫn đến Ý định sử dụng VĐT sẽ càng cao.
Khả năng tương thích (β TT = 0.195) thể hiện quan hệ cùng chiều Khi đánh giá về Khả năng tương thích tăng thêm 1 điểm thì Ý định sử dụng sẽ tăng thêm 0.195 điểm. Kết quả thu được phù hợp với kết quả của các nghiên cứu về VĐT trước đây (Aydin và Burnaz 2016) SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh là SV của trường thuộc lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng nên họ không ngừng cập nhật phương thức thanh toán mới nhất, hiện đại nhất này Khả năng tương thích ở đây là khả năng tương thích về hệ điều hành điện thoại mà SV đang sử dụng, phù hợp với lối sống trẻ trung năng động và quản lý tài chính, chi tiêu của SV Khi Khả năng tương thích càng tốt dẫn đến Ý định sử dụng VĐT sẽ cao hơn.
Nhận thức kiểm soát hành vi (β HV = 0.157) thể hiện quan hệ cùng chiều Khi đánh giá về Nhận thức kiểm soát hành vi tăng thêm 1 điểm thì Ý định sử dụng sẽ tăng thêm
0.157 điểm Kết quả thu được phù hợp với kết quả của các nghiên cứu về VĐT trước đây (Persada và các cộng sự 2021) Qua đó có thể thấy được SV trường Đại họcNgân hàng TP Hồ Chí Minh có quan tâm khả năng kiểm soát hành vi khi sử dụng ƯD VĐT của họ Là một SV đang học tại trường thuộc lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng vì thế SV đã có được những trang bị kiến thức căn bản để sử dụng VĐT Khi Nhận thức kiểm soát hành vi cao sẽ dẫn đến Ý định sử dụng VĐT cao. Điều kiện thuận lợi không có ý nghĩa thống kê đến Ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Có thể giải thích được là do SV là thế hệ trẻ, được sống trong môi trường công nghệ hiện đại luôn luôn phát triển vì thế việc sở hữu chiếc ĐTDĐ, tài khoản ngân hàng,… là điều rất dễ dàng thực hiện để sở hữu Vì thế, Điều kiện thuận lợi không ảnh hưởng đến Ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh có thể chấp nhận được.
Với nghiên cứu này tác giả kiểm định với mức độ tin cậy 95%, nên mức ý nghĩa của mô hình nhỏ hơn 5% đều được chấp nhận Từ kết quả thu được cho thấy mức ý nghĩa của HI, SD, XH, TT, HV có mức ý nghĩa Sig < 0.05 nên được chấp nhận với mức độ tin cậy 95%.
4.3.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.9 Chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp mô hình hồi quy
R R 2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu Ý nghĩa của R 2 hiệu chỉnh = 0.524 có nghĩa là 52.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định sử dụng có thể được giải thích bởi mô hình hồi quy với 5 biến độc lập.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy kiểm định F của mô hình được lựa chọn là36.962 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% Chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với thực tế Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
Bảng 4.10 Bảng phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
4.3.4 Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy
Hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai VIF có liên hệ nghịch đảo với độ chấp nhận Quy tắc khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến Từ kết quả của hệ số phương trình hồi quy (xem bảng 4.8) ta thấy VIF 0.05, nghĩa là phương sai giữa hai nhóm nam và nữ không khác nhau nên ta phải sử dụng kết quả của kiểm định T-Test ở giả định các phương sai bằng nhau Kết quả kiểm định T-Test cho thấy giá trị Sig = 0.858 > 0.05 nên không có sự khác biệt của giới tính đến ý định sử dụng.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Bảng 4.11 Kiểm định sự khác biệt của Giới tính đến Ý định sử dụng (YD)
Giả định các phương sai bằng nhau
Giả định các phương sai không bằng nhau Kiểm định
Levene về phương sai đồng nhất
T-Test về trung bình đồng nhất t -0.179 -0.176 df 195 122.642
Khác biệt trung bình -0.029400 -0.029400 Khác biệt sai số chuẩn 0.164538 0.166987
Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu Điểm trung bình ý định sử dụng của nhóm nam là 3.43 thấp hơn so với điểm trung bình của nhóm nữ là 3.46 được thể hiện qua bảng 4.12, chứng tỏ nhóm nữ có ý định sử dụng nhiều hơn nhóm nam.
Bảng 4.12 Thống kê mô tả theo biến Giới tính
Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
4.4.2 Phân tích sự khác biệt theo Độ tuổi
Kết quả kiểm định Levene theo độ tuổi bảng 4.13 cho thấy giá trị Sig = 0.136 > 0.05 nên phương sai giữa các nhóm độ tuổi không khác nhau Do đó, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4.13 Kiểm định Levene theo Độ tuổi
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả kiểm định phương sai One-Way ANOVA bảng 4.14 cho thấy không có sự khác biệt trong đánh giá ý định sử dụng giữa các đối tượng thuộc nhóm tuổi khác nhau do giá trị Sig = 0.678 > 0.05 (không có ý nghĩa thống kê).
Bảng 4.14 Kiểm định ANOVA theo Độ tuổi
Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Trong bảng 4.15, nhóm từ 23 đến 24 tuổi có điểm trung bình ý định sử dụng cao nhất là 3.72, tiếp đến là nhóm từ 21 đến 22 tuổi có điểm trung bình là 3.46, nhóm dưới 20 tuổi có điểm trung bình thấp nhất là 3.35.
Bảng 4.15 Thống kê mô tả theo biến Độ tuổi Độ tuổi N Trung bình Độ lệch chuẩn
4.4.3 Phân tích sự khác biệt theo Học vấn
Trong bảng 4.16, kiểm định T-Test cho thấy kiểm định Levene có giá trị Sig 0.858 > 0.05, nghĩa là phương sai giữa hai nhóm đại học chính quy và sau đại học không khác nhau nên ta phải sử dụng kết quả của kiểm định T-Test ở giả định các phương sai bằng nhau Kết quả kiểm định T-Test cho thấy giá trị Sig = 0.247 > 0.05 nên không có sự khác biệt của học vấn đến ý định sử dụng.
Bảng 4.16 Kiểm định sự khác biệt của Học vấn đến Ý định sử dụng (YD)
Giả định các phương sai bằng nhau
Giả định các phương sai không bằng nhau Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất
Kiểm định T-Test về trung bình đồng nhất t 1.160 1.103 df 195 4.189
Khác biệt trung bình 0.568750 0.568750 Khác biệt sai số chuẩn 0.490249 0.515835
Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Cụ thể, điểm trung bình ý định sử dụng của nhóm đại học chính quy là 3.47 cao hơn so với điểm trung bình của nhóm sau đại học là 2.9 được thể hiện qua bảng 4.17,
5 8 chứng tỏ SV thuộc nhóm đại học chính có ý định sử dụng nhiều hơn SV thuộc nhóm sau đại học.
Bảng 4.17 Thống kê mô tả theo biến Học vấn Học vấn N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn Đại học chính quy
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
4.4.4 Phân tích sự khác biệt theo Thu nhập
Kết quả kiểm định Levene theo thu nhập bảng 4.18 cho thấy giá trị Sig = 0.008 0.05 (không có ý nghĩa thống kê).
Bảng 4.19 Kiểm định Welch theo Thu nhập
Kiểm định Welch df1 df2 Sig.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Trong bảng 4.20, nhóm thu nhập trên 10 triệu có điểm trung bình ý định sử dụng cao nhất là 4.13, tiếp đến là nhóm chưa có thu nhập có điểm trung bình là 3.51, nhóm thu nhập từ 5 đến 10 triệu có điểm trung bình là 3.5 và nhóm thu nhập dưới 5 triệu có điểm trung bình thấp nhất là 3.33.
Bảng 4.20 Thống kê mô tả theo biến Thu nhập
Thu nhập N Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Trong chương này, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu định lượng Kết quả nghiên cứu thu được 5 nhân tố: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động đến Ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh và nhân tố Điều kiện thuận lợi không có ý nghĩa thống kê Trong đó, nhân tố Hữu ích mong đợi là nhân tố có tác động mạnh nhất Qua kết quả thu được sau khi kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính, không có sự khác biệt trong Ý định sử dụng VĐT của
SV trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh về giới tính, độ tuổi, học vấn và thu nhập.
