GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Trong những năm qua cùng với sự phát triển nhanh chóng về công nghệ thông tin nói chung, ngoài sự phát triển của Internet Banking hay Mobile Banking, dịch vụ ngân hàng số cũng đang dần nhận được sự quan tâm của người dùng Theo báo cáo của Mambu- nền tảng ngân hàng đám mây SaaS năm 2021, cho thấy 85% người dùng ngân hàng tại Việt Nam có khả năng sử dụng dịch vụ ngân hàng số nhiều hơn so với 18 tháng trước đây Để đáp ứng sự thay đổi hành vi tiêu dùng trong tương lai của người tiêu dùng, các ngân hàng cần phải tăng tốc trong quá trình chuyển đổi số. Đại dịch Covid-19 cũng như hậu Covid-19 đã làm thay đổi hành vi và thói quen tiêu dùng của mọi người trên thế giới, đặc biệt là người dân Việt Nam Mọi người không còn thói quen mua hàng trực tiếp tại cửa hàng hay giao dịch trực tiếp tại ngân hàng, mà tất cả sẽ thực hiện tại nhà qua chiếc điện thoại thông minh Những năm gần đây, việc thực hiện thanh toán không dùng tiền mặt đang ngày càng tăng nhanh tại Việt Nam theo ý kiến chỉ đạo của Thủ tướng Chính phủ tại quyết định số 1813/QĐ-TTg ngày 28/10/2021 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021-2025 Theo ông Đỗ Quý Vũ, Phó Viện trưởng Chiến lược Thông tin và Truyền thông, với 130 triệu thuê bao di động, dân số dưới tuổi 35 chiếm hơn 50%, thời gian sử dụng điện thoại thông minh trung bình của người Việt là 2 giờ/ngày; tăng trưởng thương mại điện tử đạt tốc độ 30%/năm, cho thấy Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn trong việc phát triển ngân hàng số Nắm bắt được các thông tin trên, các Ngân hàng thương mại đang trong cuộc chiến “sống còn” với công nghệ, đẩy mạnh việc thực hiện số hóa để giành lấy vị trí ngân hàng số hàng đầu Trong đó, phải kể đến Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank), là một trong những ngân hàng dẫn đầu về công nghệ, đã nhanh chóng cho ra mắt ứng dụng ngân hàng số VCB Digibank vào tháng 7 năm 2020 Tuy đã cho ra mắt được gần hai năm, nhưng dịch vụ ngân hàng số vẫn chưa thực sự tiếp cận được tới tất cả mọi người Ngân hàng Vietcombank nên tìm ra nguyên nhân cũng như các yếu tố có thể tác động đến
2 khách hàng sử dụng dịch vụ của mình cũng như những lo ngại của khách hàng khi sử dụng.
Hiện nay, dịch vụ ngân hàng số vẫn còn xa lạ với một số người dân Việt Nam Vì thế các nghiên cứu về dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam cũng hạn chế hơn so với các nghiên cứu tại nước ngoài Đồng thời, vẫn còn có ít nghiên cứu công khai đối với dịch vụ ngân hàng số VCB Digibank Vì thế, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank là cần thiết, nó còn là gợi ý cho các ngân hàng nói chung cũng như ngân hàng Vietcombank nói riêng Nghiên cứu góp phần cho ngân hàng trong xây dựng chiến lược khách hàng với bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng thương mại hiện nay.
Trên đây là các cơ sở để tác giả quyết định chọn đề tài: “ Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam”
Mục tiêu nghiên cứu
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.
Phân tích và đánh giá các nhân tố đó Từ đó đưa ra các khuyến nghị giúp dịch vụ ngân hàng số của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam được cải thiện và phát triển hơn.
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng. Ước lượng mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động của các nhân tố đó đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.Đưa ra các giải pháp phù hợp cho việc phát triển dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàngTMCP Ngoại Thương Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
(1) Các nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số ?
(2) Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam như thế nào?
(3) Các đề xuất giải pháp nào nhằm thúc đẩy ý định sử dụng ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu: những người chưa có quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.
Thời gian nghiên cứu: tháng 3 năm 2022 đến tháng 6 năm 2022.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thu thập dữ liệu: Thu thập và tóm tắt các lý thuyết, mô hình liên quan đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số từ các bài nghiên cứu trước, sách, tạp chí khoa học.
Phương pháp phân tích dữ liệu:
- Phương pháp định tính: dùng các phương pháp nghiên cứu định tính để xem xét, phân tích, tổng hợp để lập ra mô hình đề xuất cho các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.
- Phương pháp định lượng: tiếp tục kiểm tra mô hình và thang đo bằng các khảo sát định lượng bằng kết quả phần mềm SPSS Mục tiêu của bước này là để phân tích cặn kẽ hơn về các yếu tố này trong thực tế ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam
Đóng góp của đề tài nghiên cứu
Đóng góp về mặt lý thuyết:
Nghiên cứu góp phần hệ thống hóa cơ sở lý thuyết liên quan đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Đề tài xây dựng mô hình lý thuyết nhằm khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử trên quan điểm định lượng, kết quả nghiên cứu đóng góp thêm mô hình lý thuyết giúp những người nghiên cứu tiếp theo có thể tham khảo và
4 vận dụng vào nghiên cứu của mình. Đóng góp về mặt thực tiễn:
Kết quả nghiên cứu giúp các ngân hàng thương mại nhận diện rõ các yếu tố cũng như mức độ tác động của chúng đến ý định sử dụng, từ đó dẫn đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số Trên cơ sở đó thiết kế hoạt động kinh doanh của mình hiệu quả hơn, giúp cho các hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng được đề cao, giao dịch trực tuyến trở thành thói quen của mọi người trong tương lai.
Kết cấu của đề tài
Bên cạnh phần mục lục, lời mở đầu, tài liệu tham khảo và phụ lục, đề tài này sẽ được chia thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trong chương 1, người đọc sẽ có cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu thông qua những nội dung chính như tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu và đối tượng nghiên cứu cũng như các đóng góp của nghiên cứu Ngoài ra, các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu là định tính và định lượng cũng được tác giả thêm vào Tất cả được xem như cơ sở và được nghiên cứu sâu hơn trong những chương tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Khái niệm về ngân hàng số
Theo Kahveci và Wolfs (2018), ngân hàng số cung cấp dịch vụ như ngân hàng truyền thống Sự khác biệt là tất cả các dịch vụ ngân hàng được xử lý thông qua ngân hàng di động Khách hàng có thể tự đáp ứng các dịch vụ tài chính của riêng mình thông qua ngân hàng số thay vì đến ngân hàng giao dịch trực tiếp.
Thanh Phuong Nguyen và cộng sự (2018) cho rằng ngân hàng số là việc tất cả các dịch vụ truyền thống như rút tiền, chuyển tiền, gửi tiền có kỳ hạn, không kỳ hạn, quản lý tài khoản tiết kiệm và cấp vốn đều được số hóa và tích hợp vào một ứng dụng ngân hàng số duy nhất Tất cả các dịch vụ này có thể được truy cập thông qua các trang web hoặc thiết bị di động. Đối với PappuRajan và Saranya (2018), ngân hàng số là thuật ngữ chỉ việc phát triển của các dịch vụ ngân hàng và cung ứng sản phẩm dựa trên sự hỗ trợ của công nghệ kỹ thuật số, ứng dụng di động và mạng internet trong một cuộc chuyển đổi mang tính cách mạng, qua đó mang lại những tính năng mới cho trải nghiệm khách hàng, không bị giới hạn bởi thời gian và không gian giao dịch Việc cung ứng dịch vụ ngân hàng số có tốc độ nhanh hơn dịch vụ truyền thống.
Tóm lại, ngân hàng số là một ứng dụng đã số hóa tất cả các hoạt động, dịch vụ truyền thống của ngân hàng Ứng dụng này giúp khách hàng có thể dễ dàng thực hiện các dịch vụ tài chính mọi lúc mọi nơi.
Ngân hàng số có nhiều tính năng ưu việt như dịch vụ 24/7 với mọi giao dịch thông qua Internet và các ứng dụng Ngân hàng số cũng có thể được coi là ngân hàng không chi nhánh hoặc ngân hàng tự động (Scardovi, 2017) Ngoài đáp ứng các hoạt động truyền thống của ngân hàng như: chuyển tiền, kiểm tra số dư, thanh toán hóa đơn, gửi tiết kiệm, vay ngân hàng, thì ngân hàng số còn cung cấp một số tính năng nổi trội như: tạo và đăng kí tài khoản ngân hàng trực tuyến, tham gia hoạt động đầu tư như chứng khoán và dịch vụ bảo hiểm, mua sắm trực tuyến, quản lý thẻ và tài khoản, nộp các phí ngân sách nhà nước, rút tiền bằng mã QR,…
2.1.3 Ưu điểm và nhược điểm Ưu điểm
- Dịch vụ ngân hàng số giúp khách hàng tiết kiệm được thời gian, công sức và chi phí Khách hàng có thể sử dụng các dịch vụ của ngân hàng mọi lúc mọi nơi mà không cần đến quầy giao dịch trực tiếp Chi phí sử dụng các dịch vụ trên ứng dụng ngân hàng số tương đối rẻ hơn giao dịch tại ngân hàng.
- Các giao dịch được thực hiện với độ chính xác cao và nhanh chóng Khách hàng có thể dễ dàng tra cứu các thông tin giao dịch đã được lưu trữ trong ứng dụng.
- Đối với ngân hàng, ngân hàng số giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí vận hành, tăng năng suất lao động và tốc độ giao dịch Cùng với đó là liên kết với các công ty bảo hiểm, tài chính để cung cấp nhiều gói dịch vụ, sản phẩm cho khách hàng.
- Để sử dụng ứng dụng ngân hàng số, người dùng cần có thiết bị điện tử tương thích và có kết nối mạng Internet Vì thế, những nơi có chất lượng mạng yếu, mất sóng sẽ làm ảnh hưởng đến việc cung cấp dịch vụ ngân hàng số.
- Vì là ứng dụng công nghệ nên không tránh khỏi việc xảy ra lỗi kĩ thuật và bảo trì Việc này gây ảnh hưởng đến nhu cầu thực hiện giao dịch của khách hàng.
- Vấn đề bảo mật thông tin hay khó sử dụng và khó hiểu cách xài ứng dụng cũng là những nỗi lo đối với một số khách hàng, đặc biệt là khách hàng lớn tuổi.
2.1.4 Dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam
Vào tháng 7 năm 2020, Ngân hàng Vietcombank đã cho ra mắt dịch vụ ngân hàng số, được gọi là VCB Digibank Theo ngân hàng Vietcombank giới thiệu, VCB Digibank được xây dựng dựa trên việc hợp nhất các nền tảng giao dịch riêng lẻ trên Internet Banking và Mobile Banking, cung cấp các trải nghiệm liền mạch, thống nhất cho khách hàng trên các phương tiện điện tử như máy tính và các thiết bị di động Ngân hàng số VCB Digibank sẽ có hai hình thức cơ bản gồm: (1) ứng dụng VCB Digibank trên điện thoại di động; (2) Dịch vụ VCB Digibank trên trình duyệt web.
Với dịch vụ ngân hàng số VCB Digibank, ngoài thực hiện những tính năng cơ bản như chuyển tiền, kiểm tra số dư thì khách hàng có thể tự tạo tài khoản ngân hàng tại nhà, thanh toán bằng mã QR, mua sắm, đặt vé máy bay,thanh toán các hóa đơn tự động, tiết kiệm trực tuyến,… Ngoài ra, tất cả giao dịch sẽ được tăng cường bảo mật hơn bằng công nghệ xác thực đăng nhập.
Lý thuyết về các nhân tố ảnhhưởng đến ý định sửdụng dịch vụ
2.2.1 Lý thuyết chấp nhận công nghệ ( Technology Acceptance Model- TAM) Đây là nghiên cứu của nhóm tác giả Davis, Bogozzi và Warshaw (1989), nghiên cứu này được thiết lập và sử dụng rộng rãi với mục đích là để giải thích các yếu tố quyết định chung của việc chấp nhận máy tính dẫn đến giải thích hành vi của người dùng công nghệ máy tính cuối cùng trên một phạm vi rộng lớn Mô hình này gồm hai cấu trúc chính: Một là nhận thức tính hữu ích (Perceived usefulness), được định nghĩa là
“mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu quả công việc của mình” (David, Bogozzi và Warshaw, tr.985) Hai là nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived ease of use), được định nghĩa là “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không cần nỗ lực” (David, Bogozzi và Warshaw, tr.985) Theo kết quả của mô hình, nhận thức dễ sử dụng và tính hữu ích có tác động cùng chiều lên quyết định sử dụng của người dùng công nghệ.
Hình 2.1: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Nguồn: Davis, Bogozzi và Warshaw (1989)
2.2.2 Lý thuyết chấp nhận công nghệ mở rộng (TAM2)
Venkatesh và Davis (2000) đã phát triển và mở rộng TAM, được gọi là TAM2 Mô hình này nhận định rằng đánh giá tinh thần của người dùng kết hợp giữa việc thực hiện mục tiêu trong công việc và kết quả của việc thực hiện các nhiệm vụ công việc bằng cách sử dụng hệ thống là cơ sở để hình thành các nhận thức về tính hữu ích của hệ thống (Venkatesh và Davis, 2000) TAM2 được mở rộng bởi các yếu tố bên ngoài mô hình chưa được chỉ ra trong các nghiên cứu trước đó gồm các quy trình xã hội (chuẩn chủ quan, sự tự nguyện, hình ảnh); quy trình công cụ nhận thức (mức độ liên quan đến công việc, chất lượng đầu ra, kết quả thể hiện, cảm nhận dễ sử dụng) Kết quả mô hình cho thấy các biến phụ thuộc quy trình xã hội và quy trình nhận thức đều có tác động trực tiếp và tích cực đến tính hữu ích và ý định sử dụng Mức độ tác động đối với trường hợp bắt buộc sử dụng hệ thống cao hơn so với trường hợp tự nguyện, riêng tiêu chuẩn chủ quan chỉ có tác động trong trường hợp bắt buộc sử dụng mà không ảnh hưởng trong trường hợp tự nguyện sử dụng.
Hình 2.2: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM2
Venkatesh và Bala (2008) kết hợp TAM2 và xây dựng các mối liên kết giữa các biến, phân tích các tác động chéo và các biến điều tiết được gọi là TAM3 Trong mô hình TAM3, các tác giả đã đưa vào các quan hệ điều tiết, bao gồm: (1) Biến kinh nghiệm (Experience) điều tiết tác động của biến nhận thức về tính dễ dùng (PEU) đến nhận thức về tính hữu ích (PU); (2) Biến kinh nghiệm điều tiết tác động của biến lo ngại khi sử dụng máy tính (Computer Anxiety) đến biến nhận thức về tính dễ dùng (PEU); (3) Biến kinh nghiệm điều tiết tác động của biến PEU đến biến ý định hành vi sử dụng (Behavioral Intention to Use) Với sự tích hợp và bổ sung các mối liên kết này, mô hình TAM3 được xem là đầy đủ hơn.
2.2.3 Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology- UTAUT)
Lý thuyết mô hình UTAUT được phát triển bởi Viswanath Venkatesh và cộng sự
(2003) Mô hình này dựa trên tám mô hình/lý thuyết thành phần, đó là: Thuyết hành động hợp lý (TRA), Thuyết hành vi dự định (TPB), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM, TAM2), Mô hình động cơ thúc đẩy (MM), Mô hình kết hợp
(TAM&TPB), Mô hình sử dụng máy tính cá nhân (MPCU), Thuyết lan truyền sự đổi mới (IDT) và Thuyết nhận thức xã hội (SCT).
UTAUT bao gồm 4 biến chính:
(1) Hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy)- được định nghĩa “là mức độ mà một cá nhân tin rằng bằng cách sử dụng hệ thống sẽ giúp người dùng đạt được hiệu quả công việc cao hơn” (Venkatesh và cộng sự, tr.447).
(2) Mong đợi về sự nỗ lực (Effort Expectancy) - được định nghĩa “là mức độ dễ dàng kết hợp với việc sử dụng hệ thống” (Venkatesh và cộng sự, tr.450)
(3) Ảnh hưởng xã hội (Social Influence)- “là mức độ mà cá nhân nhận thấy rằng những người quan trọng khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới” (Venkatesh và cộng sự, tr.451)
(4) Điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions)- được định nghĩa “là mức độ mà một cá nhân tin rằng một cơ sở hạ tầng kỹ thuật và tổ chức tồn tại để hỗ trợ sử dụng của hệ thống” (Venkatesh và cộng sự, tr.453).
Các tác giả đã kỳ vọng rằng có 3 yếu tố có tác động trực tiếp lên ý định hành vi (hiệu quả mong đợi, nổ lực mong đợi, ảnh hưởng của xã hội) và 2 yếu tố tác động trực tiếp lên hành vi sử dụng thực tế (các điều kiện thuận tiện và ý định hành vi) Bên cạnh đó, các yếu tố trung gian: Giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và tự nguyện sử dụng tác động gián tiếp đến ý định hành vi và hành vi sử dụng thông qua các nhân tố chính.
Hình 2.3: Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ- UTAUT
Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2003)
2.2.4 Lý thuyết khuếch tán đổi mới (IDT)
Mô hình được phát triển bởi Everett Rogers (1995) dùng để giải thích quá trình đổi mới trong công nghệ được chấp nhận bởi người dùng Quá trình chấp nhận những tác động đổi mới bao gồm 5 giai đoạn:
(1) giai đoạn tìm hiểu: mỗi cá nhân tìm hiểu thông tin về sản phẩm, dịch vụ mới thông qua các phương tiện truyền thông đại chúng hoặc các kênh giao tiếp cá nhân.
(2) giai đoạn thuyết phục: họ bị thuyết phục bởi những tiện lợi hoặc bất lợi của sản phẩm, dịch vụ mới đó.
(3) giai đoạn đưa ra quyết định: quyết định áp dụng hoặc từ chối sử dụng sản phẩm, dịch vụ mới
(4) giai đoạn thực hiện: cá nhân bắt đầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ đó.
(5) giai đoạn xác nhận.: cá nhân đánh giá tích cực và tiêu cực thông qua việc sử dụng dịch vụ Từ đó đưa ra quyết định tiếp tục hoặc từ chối sử dụng sản phẩm, dịch vụ.
Tổng quan các nghiên cứu có liên quan
Wen Ni Tiong (2020) đã có một nghiên cứu tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Malaysia Tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu dựa vào mô hình TAM và IDT Các nhân tố gồm: (1) cảm nhận sự hữu ích, (2) cảm nhận dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, (3) sự thử nghiệm, (4) khả năng tương thích và (5) khả năng quan sát Qua kết quả thử nghiệm cho thấy tính dễ sử dụng, khả năng quan sát và khả năng tương thích có ảnh hưởng tích cực đến hành vi sử dụng ngân hàng số tại Malaysia.
Anggraeni và cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu xác định các yếu tố có tác động đến ý định và việc sử dụng ngân hàng số theo cảm nhân của người tiêu dùng tại ngân hàng thương mại Indonesia Tác giả áp dụng mô hình UTAUT2 cho nghiên cứu này và đề xuất các nhân tố gồm : (1) kỳ vọng nỗ lực, (2) các điều kiện thuận lợi,
(3) động cơ tiêu khiển, (4) thói quen, (5) kỳ vọng hiệu quả, (6) giá trị thị trường, (7) ảnh hưởng xã hội và (8) ý định hành vi Nghiên cứu này đã tìm ra các nhân tố: thói quen, động cơ tiêu khiển và ảnh hưởng xã hội có tác động chính đến ý định sử dụng ngân hàng số, trong đó, thói quen có tác động mạnh nhất Ngoài ra, các nhân tố còn lại không có ý nghĩa quan trọng đối với ý định sử dụng ngân hàng số tại Indonesia.
Pappu Rajan và cộng sự (2018) đã có nghiên cứu về các nhân tố tác động đến việc sử dụng ngân hàng số của khách hàng tại Ấn Độ Với các nhân tố gồm: Mức độ tiếp cận, Tốc độ giao dịch, Khả năng thích ứng, Khả năng chi trả, Hiệu quả, Sự tin cậy, Sự hữu ích Trong đó, Mức độ tiếp cận và Khả năng thích ứng, Khả năng chi trả có tác động mạnh với việc sử dụng ngân hàng số Từ đó, tác giả cũng đã đưa ra những đề xuất dựa trên từng nhân tố.
Geraldo Kiliari và cộng sự (2019) đã có nghiên cứu nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận ngân hàng số tại Indonesia Nhóm tác giả đã áp dụng mô hình TAM và phương pháp hồi quy tuyến tính cho nghiên cứu của họ Trong đó, tính dễ sử dụng, khả năng tương thích và lợi thế tương đối sẽ có ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận sự hữu ích Ngoài ra, cảm nhận dễ sử dụng bắt nguồn từ tác động tích cực của hiệu quả tự nhận thức và tác động tiêu cực từ sự phức tạp.
Julius Okoth Juma (2014) đã có bài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng ngân hàng số của khách hàng của các ngân hàng thương mại tại quận Thika Sub ở Kenya Nghiên cứu được lấy khảo sát từ các khách hàng của 4 ngân hàng thương mại chính tại quận Thika Sub, có tên: Co-operative, Equity, Family và KCB Các biến độc lập trong nghiên cứu bao gồm: Sự nhận thức, Sự tin tưởng, Cảm nhận hữu ích và Cảm nhận dễ sử dụng Qua kết quả nghiên cứu, ngân hàng KCB được ưa thích nhất, nhân tố Sự cảm nhận có tác động mạnh đối với nghiên cứu, và Sự tin tưởng có tác động yếu nhất cho thấy khách hàng tại Kenya vẫn chưa có sự tin tưởng vào dịch vụ ngân hàng số của các ngân hàng thương mại.
Nguyễn Thị Ngà và cộng sự (2021) đã có bài nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến dịch vụ ngân hàng số tại Phú Yên Qua khảo lược cái nghiên cứu có liên quan, nhóm tác giả đã đề xuất các nhân tố bao gồm: (1) hình ảnh ngân hàng, (2) cảm nhận rủi ro giao dịch, (3) chi phí dịch vụ, (3) cảm nhận tính dễ sử dụng, (4) hiệu quả mong đợi, (5) ảnh hưởng xã hội Theo kết quả nghiên cứu, nhân tố cảm nhận rủi ro có tác động mạnh nhất đối với quyết định chấp nhận sử dụng ngân hàng số của khách hàng Yếu tố hình ảnh ngân hàng có tác động yếu ít đối với sự chấp nhận sử dụng Qua đó, nhóm tác giả cũng đề ra những giải pháp và khuyến nghị cụ thể giúp người dân tỉnh Phú Yên có thể tiếp cận gần hơn với công nghệ mới này.
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020) đã có một nghiên cứu tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Smartbanking tại Ngân hàng BIDV- Chi nhánhBắc Sài Gòn Nhóm tác giả kết hợp mô hình TAM mở rộng của Luan và Lin (2005) với một số nhân tố từ nghiên cứu của Nguyễn Thế Phương (2014) và Lê Tô Minh Tân
(2013) Từ đó đưa ra mô hình đề xuất gồm các nhân tố: cảm nhận sự hữu ích (CNSHI), cảm nhận dễ sử dụng (CNDSD) , cảm nhận sự tin tưởng (CNSTT), cảm nhận sự rủi ro (CNRR) và cảm nhận về chi phí (CNCP) Bằng các phương pháp phân tích tương quan, hồi quy, độ tin cậy đã giúp tác giả thu thập được kết luận cho nghiên cứu của mình Kết quả của nghiên cứu được sắp xếp theo thứ tự giảm dần về mức độ tác động: (1) CNRR, (2) CNTT, (3) CNSHI, (4) CNDSD, (5) CNCP.
Nguyễn Duy Thanh và cộng sự (2011) đã có nghiên cứu đề xuất mô hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam, gọi là E-BAM E-BAM kết hợp các điều kiện thực tiễn tại Việt Nam về ngân hàng điện từ và các cơ sở lý thuyết của các mô hình TRA, TPB, TAM, TAM2, IDT, UTAUT Mô hình này được thêm vào các biến mới khác những mô hình trước đó: rủi ro giao dịch, hình ảnh ngân hàng, yếu tố pháp luật, các yếu tố nhân khẩu học Kết quả của mô hình cho thấy cả tám yếu tố đều có ý nghĩa thống kê đối vơi việc sự chấp nhận E-Banking Đồng thời, sự chấp nhận E- Banking có ý nghĩa thống kê đối với việc sử dụng E-Banking.
Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu có liên quan Tác giả Tên nghiên cứu Các nhân tố Phương pháp nghiên cứu
Factors influencing behavioural intention towards adoption of digital banking services in Malaysia
Cảm nhận sự hữu ích
Cảm nhận dễ sử dụng
Phân tích hồi quy tuyến tính
Consumers Intention and Usage of Digital Banking: Evidence from Indonesian Digital Banking Customers
Kỳ vọng nỗ lực Các điều kiện thuận lợi Động cơ tiêu khiển Thói quen
Kỳ vọng hiệu quả Giá trị thị trường Ảnh hưởng xã hội và ý định hành vi
Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên bình phương tối thiểu riêng phần (PLS-SEM)
Pappu Rajan và cộng sự (2018
Digital Banking Services:Customer Perspectives
Mức độ tiếp cận, Tốc độ giao dịch, Khả năng thích ứng, Khả năng chi trả, Hiệu quả, Sự tin cậy, Sự hữu ích
Phân tích phương sai Kiểm định giả thuyết
Geraldo Kiliari và cộng sự (2019)
Factors influencing the adoption of digital banking in Indonesia
Lợi thế tương đối Tính tương thích Cảm nhận dễ sử dụng
Cảm nhận hiệu quả bản thân Độ phức tạp
Mức độ chủ quan Cảm nhận rủi ro
Phân tích hồi quy tuyến tính
(2014) Factors influencing adoption of digital banking services by customers in kenya:
A case of commercial banks in Thika Sub County- Kenya
Sự tin tưởng Cảm nhận hữu ích Cảm nhận dễ sử dụng
Phân tích phương sai Phân tích hồi quy tuyến tính
Nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ smartbanking-Nghiên cứu thực nghiệm tại BIDV-Chi nhánh Bắc
Cảm nhận sự hữu ích
Cảm nhận dễ sử dụng
Cảm nhận sự tin tưởng Cảm nhận
Phân tích hồi quy tuyến tính
Sài Gòn sự rủi ro
Cảm nhận về chi phí
Nguyễn Thị Ngà và cộng sự (2021)
Các nhân tố ảnh hưởng đến chấp nhận sử dụng ngân hàng số.
Cảm nhận rủi ro giao dịch
Chi phí dịch vụ Cảm nhận tính dễ sử dụng Hiệu quả mong đợi Ảnh hưởng xã hội.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích hồi quy tuyến tính
Nguyễn Duy Thanh và cộng sự (2011). Đề xuất mô hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam
Dễ dàng sử dụng Hiệu quả mong đợi
Kiểm soát hành vi Rủi ro giao dịch Khả năng tương thích
Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Nguồn: Tác giả tóm tắt
Kết thúc chương 2, người đọc đã có kiến thức rộng hơn về khái niệm ngân hàng số và các lý thuyết có liên quan đến ý định sử dụng Tác giả đã chọn ra 5 nghiên cứu nước ngoài và 3 nghiên cứu trong nước để thực hiện khảo lược Có thể thấy, các nghiên cứu chọn ra những nhân tố khác nhau và sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác nhau Việc sơ lược kết quả những nghiên cứu có liên quan trước, kết hợp với việc so sánh, tổng hợp và lập luận, tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất tương ứng ở chương tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Sau khi đưa ra các giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu tại chương 2, tác giả sẽ thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm đánh giá chất lượng câu hỏi khảo sát trước khi thực hiện khảo sát chính thức Nghiên cứu này được thực hiện trong hai giai đoạn: (1) nghiên cứu định tính để xây dựng bảng câu hỏi và thang đo, (2) nghiên cứu định lượng để thu thập, phân tích dữ liệu, đo lường, ước tính.
Quy trình nghiên cứu được trình bày tóm tắt theo sơ đồ dưới đây:
/ Cronbach’s Alpha Ị Phân tích nhân tố \
Mô hình nghiên cứu
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình lý thuyết nghiên cứu sẽ kết hợp mô hình TAM, Wen Ni Tiong (2020), Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020), Nguyễn Duy Thanh và cộng sự (2011) TAM là mô hình phù hợp và có ảnh hưởng nhất khi áp dụng cho các nghiên cứu có liên quan đến việc chấp nhận và sử dụng một công nghệ mới Đại đa số các tác giả của nghiên cứu có liên quan trước đều sử dụng mô hình TAM cho nghiên cứu của mình Bên cạnh đó, để mô hình phù hợp với điều kiện thực tiễn Việt Nam, tác giả đã chọn thêm một số nhân tố từ Wen Ni Tiong (2020), Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020), Nguyễn Duy Thanh và cộng sự (2011) Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 5 nhân tố với các giả thuyết:
Cảm nhận sự hữu ích – giả thuyết H1
Cảm nhận sự hữu ích được định nghĩa là: “mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu quả công việc của mình” (Davis & cộng sự, 1989,tr.985) Đây là một trong những nhân tố quan trọng thường xuất hiện trong những nghiên cứu liên quan trước (Wen Ni Tiong, 2020; Al-Somali, 2008; Bong-KeunJeong, 2013; Pikkarainen Tero, 2004; M Mufarih, 2020) Vì nếu sự hữu ích của một dịch vụ càng cao thì sẽ càng tác động tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ đó Do đó,giả thuyết H1 sẽ là:
H1: Cảm nhận hữu ích có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank.
Cảm nhận dễ sử dụng – giả thuyết H2
Cảm nhận dễ sử dụng được định nghĩa là: “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không cần nỗ lực” (Davis & cộng sự, 1989, tr.985). Venkatesh và Morris (2000) phát biểu rằng một ứng dụng dễ sử dụng hơn những ứng dụng cùng chức năng khác sẽ có nhiều khả năng được người dùng chấp nhận Tương tự với ứng dụng ngân hàng số, khách hàng có thể cảm thấy khó chịu trong việc sử dụng khi công nghệ mới này khó để học và khó xài Wen Ni Tiong (2020) gần đây cũng đã chỉ ra rằng “Cảm nhận dễ sử dụng” có ảnh hưởng tích cực đến ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng số tại Malaysia Áp dụng những điều này vào nghiên cứu, tác giả đưa ra giả thuyết H2:
H2: Cảm nhận dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank.
Cảm nhận về chi phí – giả thuyết H3
Cảm nhận chi phí được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số là tốn kém Cụ thể, các chi phí ở đây bao gồm phí tin nhắn điện tử, phí mạng di động, phí chuyển tiền và duy trì tài khoản,… Hà Nam Khánh Giao
(2020) và Nguyễn Thế Phương (2014) cũng đã thêm nhân tố “Cảm nhận chi phí” vào mô hình nghiên cứu của mình Trong đó, khách hàng có cảm nhận chi phí càng cao thì ý định sử dụng dịch vụ đó càng thấp Ta có giả thuyết H3 như sau:
H3: Cảm nhận về chi phí có tác động ngược chiều đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank.
Hình ảnh ngân hàng – giả thuyết H4
Hình ảnh ngân hàng là một trong những nhân tố trong mô chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử E-BAM của Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thy (2011) Trong đó, hình ảnh ngân hàng được định nghĩa là những hình ảnh đặc trưng của ngân hàng có sự tác động đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng số Nhân tố này dù còn mới nhưng cũng đã xuất hiện nhiều trong một số nghiên cứu trong nước liên quan trước đây ( Khưu Huỳnh Khương Duy, 2016; Nguyễn Thị Ngà, 2021; Lê Châu Phú,
H4: Hình ảnh ngân hàng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank
Cảm nhận rủi ro – giả thuyết H5
Cảm nhận rủi ro là những rủi ro mà khách hàng có thể cảm nhận được trong quá trình sử dụng dịch vụ ngân hàng số Các rủi ro đó gồm có: rủi ro bảo mật, rủi ro tài chính, rủi ro hệ thống, rủi ro thời gian (Ming-Chi Lee, 2008) Nghiên cứu gần đây của Nguyễn Thị Ngà (2021) và Hà Nam Khánh Giao (2020) đều đã cho thấy nhân tố
“Cảm nhận rủi ro” có tác động mạnh đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng Vì khách hàng e ngại sử dụng dịch vụ khi cảm nhận được rủi ro, nên
“Cảm nhận rủi ro” sẽ có tác động tiêu cực đến ý định sử dụng dịch vụ.
H5: Rủi ro trong giao dịch trực tuyến có tác động ngược chiều đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank.
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh, vào tháng 03 năm
2022 bởi phương pháp định tính và định lượng Mục đích thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm xác định rõ các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cũng như hoàn thiện bảng câu hỏi rõ ràng trước khi bước vào nghiên cứu chính thức.
Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình với các giả thuyết ban đầu với biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietcombank”, và 5 biến độc lập gồm: “Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Bảo mật khi sử dụng, Hình ảnh ngân hàng, Cảm nhận về rủi ro”
Nghiên cứu định tính được tiến hành dựa trên các mô hình của các nghiên cứu có trước, kết hợp cùng với việc thảo luận với một số chuyên viên quan hệ khách hàng cá nhân của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam chi nhánh Sài Gòn,
PGD Trần Quang Khải, nhằm có thể tìm ra các nhân tố phù hợp với tình hình ngân hàng hiện nay Sau khi trao đổi, tác giả đã thêm biến “Cảm nhận về chi phí” thay cho biến “Bảo mật khi sử dụng” vào mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi.
Như vậy, mô hình nghiên cứu dự kiến bao gồm biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng ngân hàng số” và 5 biến độc lập: “Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận về chi phí, Hình ảnh ngân hàng, Cảm nhận về rủi ro”
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách khảo sát thử với số mẫu là
17, bảng câu hỏi được xây dựng giống như khi thực hiện khảo sát chính thức và gửi cho một số khách hàng của Vietcombank và sinh viên Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Tác giả sẽ chọn các câu hỏi đóng để có thể đánh giá thái độ của khách hàng và dễ dàng định lượng các câu trả lời Mục đích của việc này là để xây dựng bảng câu hỏi hoàn chỉnh và rõ ràng cho nghiên cứu chính thức.
3.3.3 Phương pháp thu thập dữ liệu và đối tượng khảo sát
Phương pháp thu thập dữ liệu
Tác giả sử dụng ứng dụng Google Form để tạo khảo sát và thu thập các câu trả lời từ đây Đây là ứng dụng giúp người dùng tự do tạo một biểu mẫu phù hợp với nhu cầu của họ như biểu mẫu khảo sát, bảng hỏi, đăng kí tham gia sự kiện,… Sau đó tác giả sẽ gửi cho mọi người bằng những phương thức khác nhau, từ đó có thể thu thập nhiều câu trả lời trong thời gian ngắn Bảng hỏi sẽ gồm có 2 phần chính:
- Phần một là thông tin cá nhân chung: độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp,…
- Phần hai là đánh giá cảm nhận của người thực hiện khảo sát đối với các ý kiến được cho trước, được thực hiện dưới dạng thang đo Likert (5 điểm) để đo lường biến phụ thuộc và không phụ thuộc.
Các câu hỏi được đánh giá theo 5 cấp độ sau:
5- Rất đồng ý Đối tượng khảo sát Đối tượng chủ yếu là khách hàng đã có tài khoản ngân hàng tại ngân hàngVietcombank nhưng chưa sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietcombank Hoặc khách hàng chưa sử dụng bất kì dịch vụ nào tại ngân hàng Vietcombank.
Nghiên cứu chính thức
Sau khi khảo sát sơ bộ 17 khách hàng, tác giả đã xem xét, chọn lọc các câu hỏi phù hợp để đưa vào bảng hỏi, những câu hỏi dễ gây hiểu nhầm sẽ được loại bỏ và thay bằng những câu rõ ràng hơn Dựa vào các bài nghiên cứu trong nước lẫn ngoài nước đã được công bố trước, cùng các ý kiến của chuyên viên ngân hàng và một số khách hàng tham gia khảo sát, tác giả đã xây dựng được thang đo đưa vào nghiên cứu chính thức về cảm nhận của khách hàng về dịch vụ ngân hàng số VCB Digibank Các biến độc lập được đo lường dựa trên 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng Vietcombank gồm: Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận về chi phí, Hình ảnh ngân hàng và Cảm nhận về rủi ro.
Bảng 3.1 Các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu
MÃ HÓA THANG ĐO NGUỒN
CNSHI – CẢM NHẬN SỰ HỮU ÍCH (H 1 )
CNSHI1 Dịch vụ ngân hàng số VCB Digibank giúp tôi quản lý, kiểm soát tài chính một cách tiện lợi và hiệu quả Wen Ni Tiong (2020)
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020)
CNSHI2 Tôi có thể thực hiện mọi giao dịch ở mọi nơi, mọi lúc trên VCB Digibank CNSHI3 Dịch vụ VCB Digibank giúp tôi tiết kiệm thời gian, công sức trong việc thực hiện giao dịch
CNSHI4 Tôi cảm thấy tiện lợi hơn khi sử dụng dịch vụ VCB Digibank trong công việc liên quan đến ngân hàng
CNDSD - CẢM NHẬN DỄ SỬ DỤNG (H 2 )
CNDSD1 Tôi dễ dàng học cách sử dụng VCB
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020) Julius Okoth Juma (2014)
CNDSD2 Việc thực hiện giao dịch với VCB
Digibank đơn giản và dễ hiểu CNDSD3 Tôi cảm thấy hệ thống giao dịch VCB
Digibank linh hoạt và nhanh chóng
CNCP – CẢM NHẬN VỀ CHI PHÍ (H 3 )
CNCP1 Tôi cảm thấy chi phí sử dụng VCB
Digibank là khoản chi lớn ( Phí hàng tháng, phí chuyển tiền)
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020)
CNCP2 Chi phí kết nối phải trả cho nhà mạng (3G,
SMS ) là đắt tiền khi sử dụng VCB Digibank
CNCP3 Sử dụng VCB Digibank tốn nhiều chi phí hơn các phương thức thanh toán khác CNCP4 Tôi tốn nhiều tiền hơn khi sử dụng VCB
HA – HÌNH ẢNH NGÂN HÀNG (H 4 )
HA1 Ngân hàng Vietcombank có uy tín và danh tiếng tốt.
Ng Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011)
HA2 Ngân hàng Vietcombank đầu tư nhiều chi phí phát triển dịch vụ VCB Digibank HA3 Ngân hàng Vietcombank có hình ảnh tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh
CNRR – CẢM NHẬN RỦI RO (H5)
CNRR1 Tôi e ngại có thể mất tiền trong tài khoản khi giao dịch tại VCB Digibank bị lỗi
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020)
Geraldo Kiliari và cộng sự (2019)
CNRR2 Tôi e ngại khi cung cấp các thông tin cá nhân cho giao dịch tại VCB Digibank là không an toàn
CNRR3 Tôi e ngại sẽ bị mất tiền khi người khác lấy điện thoại của tôi CNRR4 Tôi e ngại thông tin giao dịch của tôi có thể được biết và bị giả mạo bởi người khác
YDSD – Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ VCB DIGIBANK
YD1 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ VCB-Digibank trong tương lai
Hà Nam Khánh Giao và cộng sự (2020) Anggraeni và cộng sự (2021)
YD2 Tôi có ý định dùng thử dịch vụ VCB
Digibank ít nhất 1 tháng YD3 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè, người thân sử dụng VCB-Digibank
Việc lựa chọn mẫu nghiên cứu đóng vai trò quan trọng trong bài nghiên cứu đó, vì mẫu nghiên cứu giúp phản ánh tốt nhất sự tương tác giữa các biến để đưa ra nguyên nhân, kết luận cho bài nghiên cứu Mẫu nghiên cứu càng lớn thì độ chính xác càng cao nhưng đi kèm là tốn kém chi phí và thời gian Qua đó, tác giả đã dựa vào phương pháp chọn mẫu của Tabachnick and Fidell (2007) nhằm tìm ra số lượng mẫu phù hợp với bài nghiên cứu Theo Tabachnick and Fidell (2007), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất, cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức: n >= 50 + 8p
Trong đó: n là số mẫu p là số biến độc lập của nghiên cứu Áp dụng cho bài nghiên cứu này với 5 biến độc lập, với công thức 50 + 8*5 90 mẫu Do đó, để được kết quả hồi quy tốt nhất, cỡ mẫu phải đạt ít nhất là 90 mẫu và hơn thế nữa càng tốt Bên cạnh đó, nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) Hair và cộng sự (1998) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát Dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu này (21 biến quan sát) thì số lượng mẫu cần thiết có thể ít nhất là 105 mẫu Như vậy với 5 biến độc lập và 21 biến quan sát, số lượng mẫu tác giả dự kiến khoảng từ 110 mẫu đến 250 mẫu là đạt yêu cầu.
3.4.3 Kết quả thu thập dữ liệu
Khảo sát trực tuyến được thực hiện khoảng 2 tháng kể từ tháng 03/2022 đến tháng 05/2022 và được thực hiện toàn bộ trên công cụ Google Form Sau khi gửi phiếu khảo sát lên các hội nhóm, tin nhắn, các trang mạng xã hội,… tác giả đã thu thập được 251 phiếu khảo sát được gửi về Sau khi loại bỏ các phiếu trả lời bị lỗi,không đạt yêu cầu thì số phiếu trả lời được ghi nhận chính thức là 203 phiếu Như vậy, với 203 phiếu trả lời hợp lệ, số mẫu đã đạt yêu cầu tối thiểu và sẽ dùng làm dữ liệu để chạy SPSS.
Tóm lại, trong chương này, tác giả đã cung cấp chi tiết về phương pháp nghiên cứu của nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức, đưa ra mô hình đề xuất.
Mô hình bao gồm 5 biến độc lập gồm : Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận về chi phí, Hình ảnh ngân hàng và Cảm nhận về rủi ro, ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là Ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietcombank Thêm vào đó, tác giả còn đưa ra các giả thuyết (H 1 ,H 2 ,H 3 ,H 4 ,H 5 ), trong đó có 3 giả thuyết tác động cùng chiều và 2 giả thuyết tác động ngược chiều đến ý định sử dụng ngân hàng số Tác giả cũng đã mô tả cụ thể về nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính,phương pháp thu thập dữ liệu, cách chọn mẫu với số mẫu tối thiểu đối với nghiên cứu này là 110 mẫu, xây dựng thang đo Với hình thức khảo sát trực tuyến thông qua ứng dụng Google Form, đối tượng khảo sát là những cá nhân chưa từng sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Ngân hàng Vietcombank Kết quả thu thập cuối cùng và được lấy làm dữ liệu để chạy SPSS là 203 mẫu, đạt so với yêu cầu ban đầu Dựa trên các phương pháp nghiên cứu đã trình bày ở chương 3, tác giả sẽ tiến hành thực hiện nghiên cứu và trình bày kết quả cụ thể ở chương 4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả
Khảo sát được thực hiện bởi những cá nhân chưa từng sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Tổng cộng có 251 người tham gia thực hiện khảo sát, trong quá trình kiểm dò thì đã loại đi 48 phiếu không hợp lệ vì đã từng sử dụng dịch vụ ngân hàng số Vì vậy, 203 phiếu đạt yêu cầu sẽ được chấp nhận và sử dụng làm dữ liệu để nghiên cứu.
Sau khi kiểm tra dữ liệu, tác giả đã chuyển hóa các câu trả lời thành số để có thể đưa vào phần mềm SPSS và cho ra dữ liệu Cronbach's Alpha, EFA và ANOVA.
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả đặc điểm giới tính
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Dựa vào bảng 4.1, ta thấy tổng cộng có 203 người tham gia khảo sát, trong đó có 90 người nam, chiếm 44.3% Nữ chiếm nhiều hơn với 113 người, tương đương 55.7%.
Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả đặc điểm nghề nghiệp
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Bảng 4.2 cho thấy trong tổng 203 người tham gia khảo sát, nhân viên văn phòng chiếm nhiều nhất là 60 người, tương đương 29.6% Ngoài ra, số lượng sinh viên cũng tương đối cao với 52 sinh viên, tương đương 25.6% Xếp hạng thứ 3 và thứ 4 lần lượt là nghề khác và kinh doanh tự do, với tỷ lệ là 22.2% và 14.3% Thấp nhất là đối tượng công nhân gồm 17 người, chỉ chiếm 8.4%.
Bảng 4.3: Bảng thống kê mô tả đặc điểm thu nhập trung bình mỗi tháng
Từ 4 triệu đồng – 6 triệu đồng
Từ 6 triệu đồng – 10 triệu đồng
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Trong bảng 4.3, có thể thấy người có thu nhập trên 10 triệu đồng chiếm nhiều nhất với
69 người, tương đương 34% Tiếp đến là có 61 người có thu nhập từ 6 triệu đồng đến
10 triệu đồng, chiếm 30% Thứ ba là thu nhập dưới 4 triệu đồng với 50 người, tương đương 24.6% Cuối cùng, thấp nhất là những người có thu nhập từ 4 triệu đồng đến 6 triệu đồng, chỉ chiếm 11.3%.
Kiểm định Cronbach's Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy từng thành phần của thang đo Nó phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố Phép kiểm định này có chức năng loại bỏ những biến rời rạc trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA Tiêu chí để lựa chọn biến quan sát và thang đo là khi các biến quan sát có hệ số tổng tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3, và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 Theo kết quả được trình bày trong bảng dưới đây, các nhân tố “Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận chi phí, Hình ảnh ngân hàng và Cảm nhận rủi ro”, mức độ đồng ý tiếp tục được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến độc lập
Tóm tắt kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các biến độc lập được trình bày sau đây Đặc biệt, Cảm nhận sự hữu ích có 4 biến quan sát: HI1, HI2, HI3, HI4; Cảm nhận dễ sử dụng có 3 biến quan sát: DSD1, DSD2, DSD3; Cảm nhận chi phí có
4 biến quan sát: CP1, CP2, CP3, CP4; Hình ảnh ngân hàng có 3 biến quan sát: HA1, HA2, HA3; Cảm nhận rủi ro có 4 biến quan sát: RR1, RR2, RR3, RR4.
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Cảm nhận sự hữu ích
Cảm nhận dễ sử dụng
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Qua kết quả nêu trên, hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận chi phí, Hình ảnh ngân hàng, Cảm nhận rủi ro lần lượt là 0.821, 0.783, 0.821, 0.773, 0.830, đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7. Bên cạnh đó, xét hệ số tổng tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total Correlation), ta thấy hệ số tương quan của các thang đo đều lớn hơn 0.3 Do đó, thang đo của các biến là đáng tin cậy và được giữ lại để tiếp tục đưa vào phân tích EFA.
4.2.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến phụ thuộc
Bảng 4.5: Hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach’s Alpha if Item Deleted Ý định sử dụng
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Qua kết quả kiểm định ở bàng 4.5, hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc Ý định sử dụng là 0.791, lớn hơn 0.7 Bên cạnh đó, xét hệ số tổng tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total Correlation), ta thấy hệ số tương quan của các thang đo đều lớn hơn 0.3 Do đó, thang đo của các biến là đáng tin cậy và được giữ lại để tiếp tục đưa vào phân tích EFA.
Phân tích nhân tố khám phá- EFA
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Để phân tích EFA cần phải tuân theo những tiêu chuẩn sau:
- Để xem xét sự thích hợp của phân tích EFA, phải sử dụng kiểm định Barlett hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Hệ số KMO phải thỏa yêu cầu 0.5 ≤ KMO ≤
1 Ngược lại, nếu hệ số KMO < 0.5, mô hình không được chấp nhận để phân tích EFA.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.4 Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA Hệ số tải nhân tố EFA > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Hệ số tải nhân tố EFA > 0.4 được xem là quan trọng, Hệ số tải nhân tố EFA > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Hệ số eigenvalue > 1 Chỉ số Eigenvalue được sử dụng để xác định số lượng các yếu tố Nếu chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1, nhân tố sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
- Tổng phương sai trích > 50% Thang đo được chấp nhận khi phương sai trích xuất lớn hơn năm mươi phần trăm, cho thấy rằng mô hình EFA là phù hợp (Hair và cộng sự, 2006) Tổng phương sai được giải thích chứng minh cách các yếu tố giải thích sự thay đổi của biến thể khi phương sai được giả định là
- 3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập
Thang đo biến độc lập bao gồm 5 thành phần với 21 biến quan sát Sau khi vượt qua bài kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả các biến đều được tiến hành phân tích EFA.
Bảng 4.6: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.750
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Qua bảng kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s, hệ số KMO = 0.750 (0.5 ≤ 0.750 ≤ 1) cho thấy dữ liệu nghiên cứu phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Bartlett’s với giá trị Chi-Square = 2179.989 với mức ý nghĩa = 0.000 < 0.05 Điều này có nghĩa là kiểm định có ý nghĩa thống kê, bác bỏ giả thuyết H0: Không có mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể Do đó, các biến độc lập trong mô hình có tương quan với nhau, và dữ liệu nghiên cứu hoàn toàn phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.7: Giá trị Eigenvalues và độ lệch phương sai của các biến độc lập
Cấu trúc Eigenvalues ban đầu
Tổng cộng % của Phương sai Tích lũy %
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Nhìn vào bảng kết quả 4.6, ta thấy giá trị Eigenvalues = 1.148 (> 1), và tổng phương sai trích là 70.658% (> 50%) Điều này có thể hiểu là 21 biến quan sát được trích xuất thành 5 nhân tố, giải thích 70.658% độ biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue = 1.148 Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được, kết quả cũng đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.8: Nhân tố tải của các biến độc lập
2 Cảm nhận dễ sử dụng
3 Cảm nhận sự hữu ích
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích thành phần nhân tố chính (Principal Componet Analysis) với phép xoay Varimax. Trong quá trình phân tích lần đầu, xuất hiện 3 biến là HI3, CP1 và RR2 tải lên ở cả hai nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.3 Vì thế, tác giả buộc phải loại 3 biến xấu này Kết quả được thể hiện ở phụ lục 2 Bảng 4.8 cho ra kết quả các nhân tố đều có hệ số tải > 0.5, sau khi đã loại các biến xấu Như vậy, qua bảng kết quả trên, các biến quan sát đều được chấp nhận
- 3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến phụ thuộc
Thang đo biến phụ thuộc bao gồm 1 thành phần và 3 biến quan sát Sau khi vượt qua bài kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả các biến đều được tiến hành phân tích EFA.
Bảng 4.9: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.703
Bartlett's Test of Sphericity Approx.
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Qua bảng kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s, hệ số KMO = 0.703 (0.5 ≤ 0.703 ≤ 1) cho thấy dữ liệu nghiên cứu phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Bartlett’s với giá trị Chi-Square = 178.535 với mức ý nghĩa = 0.000 < 0.05 Điều này có nghĩa là kiểm định có ý nghĩa thống kê, bác bỏ giả thuyết H0: Không có mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể Do đó, có mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể, và dữ liệu nghiên cứu hoàn toàn phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.10: Giá trị Eigenvalues và độ lệch phương sai của biến phụ thuộc
Eigenvalues ban đầu Tổng cộng % của Phương sai Tích lũy %
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Nhìn vào bảng kết quả 4.9, ta thấy giá trị Eigenvalues = 2.116 (> 1), và tổng phương sai trích là 70.520% (> 50%) Điều này có thể hiểu là 3 biến quan sát giải thích 70.520% độ biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue = 2.116 Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được, kết quả cũng đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.11: Nhân tố tải của biến phụ thuộc
Biến quan sát Cấu trúc
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích thành phần nhân tố chính (Principal Componet Analysis) với phép xoay Varimax.Bảng 4.7 cho ra kết quả các nhân tố đều có hệ số tải > 0.5 Như vậy, qua bảng kết quả trên, các biến quan sát đều được chấp nhận Như vậy, qua bảng kết quả trên, các biến quan sát đều được chấp nhận.
Phân tích tương quan
Bảng 4.12: Kết quả phân tích tương quan
YD HI DSD CP HA RR
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Phân tích tương quan là việc cần làm trước khi thực hiện phân tích hồi quy, nhằm xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau Ma trận tương quan ở bảng 5 trình bày các hệ số tương quan Pearson (r) giữa các biến nghiên cứu và mức ý nghĩa của từng hệ số đó Mức ý nghĩa của các hệ số rất nhỏ (sig= 0 < 0,05), điều này cho thấy biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan chặt chẽ với nhau Do đó, các biến độc lập sẽ được đưa vào mô hình để tính toán cho biến phụ thuộc.
Kiểm định khuyết tật mô hình hồi quy
Hiện tượng đa cộng tuyến
Tại bảng 4.13, hệ số Durbin –Watson = 1.987 nằm trong giới hạn cho phép ( 1< DurbinWatson < 3 ) cho thấy không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến.
Hiện tượng tự tương quan
Nhìn vào bảng 4.15, kiểm tra kết quả độ chấp nhận (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa 5 nhân tố:HI,DSD,CP,HA,RR Vì Tolerance < 1 và hệ số VIF của mỗi nhân tố < 2.5 (MộngNgọc, 2008) Như vậy, các ước lượng trong phân tích hồi quy là đáng tin cậy Mô hình có thể được sử dụng mà không ảnh hưởng đến kết quả ước tính.
Phân tích hồi quy
Các yếu tố trích xuất từ phân tích nhân tố sẽ được sử dụng trong phân tích hồi quy để xác thực mô hình nghiên cứu và các giả thuyết liên quan Xác nhận giả thuyết thống kê áp dụng ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.13: Tóm tắt mô hình
Std Error of the Estimate
1 0.772 a 0.597 0.586 0.45275 1.987 a Dự đoán: (Không đổi), RR, DSD, CP, HI, HA b.Biến phụ thuộc: YD
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Theo kết quả nói trên, giá trị của bình phương R điều chỉnh là 0.586 Kết quả cho thấy
5 biến độc lập gồm “Cảm nhận sự hữu ích”, “Cảm nhận dễ sử dụng”, “Cảm nhận chi phí”, “Hình ảnh ngân hàng”, “Cảm nhận rủi ro”, giải thích 58.6% tổng sự thay đổi trong Ý định sử dụng Ngân hàng số, 41.4% còn lại là do tác động của các biến bên ngoài Vì giá trị của bình phương R đã điều chỉnh lớn hơn 50%, kết quả của nghiên cứu này có ý nghĩa về mặt quản trị.
Total 100.111 202 a Biến phụ thuộc: YD b Dự đoán: (Không đổi), RR, DSD, CP, HI, HA
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Trong phân tích ANOVA, mức ý nghĩa là 0,00 (Sig 0.05), do đó chấp nhận giả thuyết là không có sự khác biệt nào giữa các biến Tác giả sẽ sử dụng kết quả của kiểm định F trong bảng ANOVA.
4.7.2 Sự khác biệt trong thu nhập
Bảng 4.18: Phân tích phương sai một chiều theo biến thu nhập trung bình 1 tháng
Số mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
Từ 4 triệu đồng - 6 triệu đồng 23 3.7536 0.57925 0.12078
Từ 6 triệu đồng - 10 triệu đồng 61 3.7978 0.70522 0.09029
Thống kê Levene Sig F Sig
Nguồn: Thống kê từ SPSS
Theo kết quả từ kiểm định Levene, cho thấy mức ý nghĩa = 0.324 ( > 0.05), do đó chấp nhận giả thuyết là không có sự khác biệt nào giữa các biến Tác giả sẽ sử dụng kết quả của kiểm định F trong bảng ANOVA.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước về ý định sử dụng Ngân hàng số, tác giả đã đề xuất mô hình, mối quan hệ giữa chúng và đưa ra kết quả chính thức. Nghiên cứu này có thang đo khái niệm được kế thừa từ những nghiên cứu trong và ngoài nước trước đây, sau đó điều chỉnh cho phù hợp với tình hình ở Việt Nam vào những năm gần đây.
Sau khi tiến hành kiểm định SPSS và thu được kết quả, có thể thấy rằng các giả thuyết được lựa chọn để xây dựng mô hình ảnh hưởng đến ý định sử dụng là hoàn toàn phù hợp Nghiên cứu này có sự tương đồng tới nghiên cứu của hai tác giả Nguyễn Thị Ngà (2021) và Hà Nam Khánh Giao (2020) khi đã tìm ra nhân tố rủi ro có tác động mạnh nhất đến Ý định sử dụng Ngân hàng số của khách hàng Tương tự với nghiên cứu của tác giả, nghiên cứu của Wen Ni Tiong (2020) cũng đã cho kết quả nhân tố dễ sử dụng có ý nghĩa đối với đề tài nghiên cứu của cô ấy.
Sau khi sử dụng các phương pháp định tính đã được hiệu chuẩn, các nhân tố ảnh hưởng bao gồm 18 biến quan sát; Ý định sử dụng thang đo Ngân hàng số bao gồm
3 biến quan sát Các thang đo được phát triển dựa trên các nghiên cứu đã được tiến hành trên thế giới, thông qua việc điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với thị trường củaViệt Nam trong những năm gần đây.
Trong chương 4, nghiên cứu đã trình bày các đặc điểm của mẫu nghiên cứu, thực hiện việc kiểm định thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số thông qua các công cụ Cronbach Alpha, Phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan, ANOVA, Durbin- Waston cho thấy tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều đạt yêu cầu kiểm định Ngoài ra, tác giả cũng đã kiểm định các giả thiết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy bội với 5 biến, cho thấy tất cả các biến đưa ra đều được chấp nhận và có tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số Trong chương này, tác giả cũng đã kiểm tra sự khác biệt giữa các biến và kết quả cho thấy không có sự khác biệt giữa biến nghề nghiệp và thu nhập.
Dựa vào kết quả thu được sau khi kết luận và phân tích ở Chương 4, chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận của nghiên cứu, hạn chế của đề tài, từ đó đưa ra định hướng và giải pháp phù hợp.
