BỘGIÁODỤCVÀ ĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀ NƯỚCVIỆTNAM TRƯỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNG TP HỒCHÍMINH ĐỀCƯƠNGKHÓALUẬNTỐTNGHIỆP Chuyênngành QuảntrịkinhdoanhĐỀ TÀI CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNGDỊCHVỤINTERNETBANKIN[.]
TÍNHCẤPTHIẾTCỦAĐỀ TÀI
Trong thời đại công nghệ thông tin 4.0 phát triển mạnh mẽ như hiện nay thì cácphương tiện thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng phổ biến trên toàn thế giới nóichungvàViệtNamnóiriêng.TrongbốicảnhthịtrườngthẻtạiViệtNamngàycàngcạnhtranh, lượng khách hàng có nhu cầu sử dụng thẻ thay cho thanh toán bằng tiền mặt ngàycàng nhiều Nhằm mang tới sự tiện ích cho khách hàng, hầu hết các ngân hàng đều cungcấpdịchvụInternetBanking.Khôngnhưtrướcđây,ngườidùngphảiđếnngânhàng,cácchi nhánh nhiều lần để giao dịch trực tiếp Xu hướng phát triển dịch vụ ngân hàng điệntửcùngsựpháttriểnnhưvũbãocủacôngnghệ4.0rađờinăm2013,rấtnhiềungânhàngđãvàđangsửd ụngInternetlàmkênhphânphốidịchvụthaythếchokênhtruyềnthống.
Theo thống kê của We Are Social (tổ chức uy tín chuyên nghiên cứu dữ liệu toàncầu) thì Việt Nam có hơn 68.72 triệu người truy cập Internet tính đến đầu tháng 1/2021,chiếm hơn 70% dân số (Social, 2021) Theo báo cáo Thị trường quảng cáo số Việt Namcủa Adsota tháng 7/2020, Việt Nam có đến 43,7 triệu người đang sử dụng các thiết bịđiện thoại thông minh, đạt tỷ lệ 44,9%; Việt Nam nằm trong 15 thị trường có số ngườidùngđiệnthoạithông minhcaonhấtthếgiới.Điềunàychothấy,ViệtNamlàthịtrườngđầytiềmnăngtrongpháttriểnngânhà ngsốtạicácngânhàngthươngmại.
(Hưng,2021)Ngânhàngtrựctuyếnđóngvaitròvôcùngquantrọngtrongthanhtoánđiệntửvàlànềntản g hỗ trợ cho các hoạt động thương mại điện tử Ngày nay, mọi người có thể dễ dàngmua sắm, thanh toán, thậm chí là chuyển tiền thông qua mạng Internet Với dịch vụ này,ngườidùngcóthểgiaodịchdễdàng,mọilúcmọinơichỉvớimộtchiếcđiệnthoạicókếtnốimạng.Về phíangânhàng,dịchvụnàygiúpgiảmthiểuchiphícũngnhưcácthủtục hành chính Về phía khách hàng, thì dịch vụ giúp người dùng tiết kiệm thời gian, tạo sựthuậntiệnvàđơn giảntronggiaodịch,quảnlýtàikhoản màkhôngcầnđếnngânhàng.
Sinh viên là đối tượng, là những khách hàng có thể dễ dàng tiếp cận với các dịchvụ trực tuyến, trình độ nhận thức ở mức cao hơn so với mặt bằng dân chúng phổ thông(King&He,2006).PhầnlớnkháchhàngsửdụngInternetBankinglàthếhệtrẻnhưsinhviên, người đi làm,… Hiện nay, các trường đại học đều hỗ trợ thanh toán học phí trựctuyến bằng Internet Banking cho sinh viên để việc đóng học phí được nhanh và tiện lợi;sinh viên có thể chủ động đóng mọi lúc mọi nơi Mặc khác, sinh viên chỉ dùng dịch vụInternet Banking qua các sàn giao dịch thương mại điện tử chứ chưa thực sự dùng nhiềutrong đời sống Để thu hút được nhiều khách hàng là sinh viên hơn thì ngân hàng nênhiểurõcácyếutốtácđộngđếnhọkhisửdụngdịchvụnày.Vàsovớicácnướcpháttriểntrênthếgiớithìng ânhàngsố- d ị c h vụInternetBankingtạiViệtNamvẫncònchưađượcphổbiếnvàsinhviêncũngchưasửdụngnhiều, vìhầuhếtsinhviênvẫncònthóiquensửdụngtiềnmặtchocáchoạtđộngsinhhoạthàngngày.
Từthựctiễnnày,tácgiảquyếtđịnhchọnđềtài “Cácyếutốảnhhưởngđếnquyếtđịnhsửdụngdị chvụInternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCM ”đểtìmhiểusâuhơncácyếutốtácđộngđếnquyếtđị nhsửdụngdịchvụvàđưaracáckhắcphục,gợiýnhằmnâng cao tỉ lệ người dùng Internet Banking cho ngân hàng trong khu vực và đưa ra cáchàmýquảntrị.
MỤCTIÊUNGHIÊN CỨU
- Xác định mức độ tác động của từng yếu tố trong mô hình lý thuyết nghiên cứu,tìmrayếutốtácđộng mạnhnhất,yếunhấtđếnquyếtđịnh sửdụngInternetBanking củasinhviên.
- Đề xuất các hàm ý quản trị giúp ngân hàng xây dựng dịch vụ InternetBankinghiệu quả nhằm nâng cao quyết định sử dụng và việc sử dụng dịch vụ của sinh viên tạiTP.HCM.
CÂUHỎI NGHIÊNCỨU
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu như trên, tác giả cần giải quyết các câu hỏiđượcđặtra:
- Câuhỏisố 1:Nhữngyếu tốn à o ảnhhưởng đếnquyết địnhsử d ụ n g dịchv ụ InternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCM?
ĐỐITƯỢNG VÀPHẠMVI NGHIÊN CỨU
- Kháchthểnghiêncứu:Sinhviên cáctrường tạiTP.HCM
PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU
Phương pháp nghiên cứu định tính: tổng hợp và phân tích các công trình nghiêncứu, các bài nghiên cứu có liên quan đến đề tài để hệ thống hoá cơ sở lý luận, đánh giácáccôngtrìnhnghiêncứucóliênquanđểđềxuấtmôhìnhvàgiảthiếtnghiêncứu.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: xây dựng, hiệu chỉnh các biến quan sát đolường các khái niệm nghiên cứu và phát hiện, khám phá thêm các yếu tố tác động đếnquyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking Kiểm định mô hình và từ cơ sở lý thuyếtbanđầuđểhìnhthànhthangđochonghiêncứusơbộ.Cuốicùng,điềuchỉnhthangđotừnghiêncứ usơbộ,sửdụngthangđohoànchỉnhnàylàmthangđotrongnghiêncứuchínhthức.Kếtquảkhảosátđượct ậphợpvàlàmsạch,sauđóđượcmãhóa,nhậpliệuvàophầnmềm SPSS 20.0 để đánh giá độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach’s
Alpha, đánh giá bằngphươngphápnhântốkhámpháEFA,phântíchhồiquyvàphântíchtươngquanđểkiểmđịnhmôhìn h.
ÝNGHĨACỦAĐỀTÀI
Ýnghĩavềmặthọcthuật
NghiêncứulàmrõtácđộngcủacácyếutốđếnquyếtđịnhsửdụngdịchvụInternetBanking của sinh viên tại TP.HCM trong lĩnh vực ngân hàng Một trong số những lĩnhvực then chốt của nền kinh tế Các yếu tố được xác định trong mô hình có thể được cácngânhàngsửdụngđểtổchứcngânhàngtrựctuyếnsaochophùhợpvớimôitrườngkinhdoanh Ngoài ra,kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở tài liệu tham khảo cho các công trìnhnghiêncứutiếp theovềýđịnhsửdụngdịchvụInternetBankingcủakháchhàng.
Ýnghĩavềmặtthựctiễn
Kết quả nghiên cứu giúp các ngân hàng và nhà quản trị đánh giá được tác độngcủacácyếutốtrongmôhìnhđếnquyếtđịnhsửdụngdịchvụInternetBankingcủakháchhàng Hơn thế nữa, đề tài còn giúp ngân hàng hiểu thêm về các quyết định sử dụng củakhách hàng đặc biệt là sinh viên, những điều mà khách hàng còn ngần ngại khi sử dụngInternet Banking, từ đó khắc phục được những nhược điểm và cải thiện được chất lượngdịchvụmàInternetBankingđãvàđangmanglại.
KẾTCẤU CỦAĐỀ TÀI
Nộidung nghiêncứu gồm5chương, cụthểnhưsau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu - phát biểu vấn đề, mục tiêuvàcâuhỏinghiêncứunghiêncứu,đốitượngvàphạmvinghiêncứu,môhìnhvàphươngphápnghiên cứu,ýnghĩađềtài.
Chương2:Tổngquancơsởlýthuyếtvàmôhìnhnghiêncứucủađềtài-trìnhbàyvề khái niệm Internet Banking, lợi ích và hạn chế của dịch vụ Internet Banking. Trongchươngnàycũngsẽtrìnhbàymộtsốmôhìnhlýthuyếtvềcácyếutốtácđộngđếnquyếtđịnhsửdụn gInternetBankingvàkếtquảcủamộtsốnghiêncứutrướcđâyvềđềtàinày.
Chương3:Phươngphápnghiêncứucủađềtài-trìnhbàyvềquytrìnhnghiêncứu,cách thức xây dựng thang đo, phương pháp chọn mẫu, quá trình thu thập thông tin, côngcụxửlýdữliệuvàcáckỹthuậtphântíchthốngkêđược sửdụngtrongnghiêncứu.
Chương4:Kếtquảnghiêncứu-trìnhbàyvàdiễngiảikếtquảcủanghiêncứuđịnhlượng chính thức, bao gồm các kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu, kiểm định độ tincậyCronbach’sAlpha,phântíchnhântốkhámpháEFA,phântíchtươngquan,phântíchhồiquy.
Chương 5: Thảo luận và kết luận về kết quả nghiên cứu - trình bày những kết quảđángchúýthuđượctừ nghiêncứunày,đồngthờiđềxuấtmộtsốkiếnnghịchocácngânhàng cung cấp dịch vụ Internet Banking để tăng số lượng khách hàng sử dụng, tổng hợpcáchạnchếcủa đềtàiđểđưarahướngnghiêncứuchonhữngnghiêncứutiếptheo.
Trong chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, xác định các mụctiêu của đề tài và các câu hỏi làm rõ vấn đề nghiên cứu Song song với việc giới thiệutổngquanvềđềtàinghiêncứu,tácgiảtrìnhbàyphươngphápnghiêncứukếthợpphươngpháp định tính và phương pháp định lượng Ý nghĩa của nghiên cứu về mặt học thuậtcũng như thực tiễn Kết thúc chương 1, trình bày sơ lược nội dung chính của 5 chươngtrongbàinghiêncứu.
TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨUCỦAĐỀ TÀI
INTERNETBANKING
DịchvụngânhàngđiệntửInternetBanking(IB)làdịchvụđóngvaitròquantrọngtrongviệccảithiệnhi ệuquảkinhdoanhcủacácngânhàngvàtrởthànhlựclượngkhôngthểthiếutrongmôhìnhkinhdoanhthời đạicáchmạngcôngnghiệp4.0.InternetBankingcònđượcgọilàngânhàngtrựctuyến,làmộthệthốngtha nhtoánđiệntửchophépkháchhàng của ngân hàng thực hiện các giao dịch tài chính thông qua mạng Internet Dịch vụnày cho phép khách hàng truy cập vào hầu hết các dịch vụ như chuyển tiền, gửi tiền vàthanh toán các hóa đơn trực tuyến Chỉ cần một chiếc điện thoại hay máy tính có kết nốiInternetvàmãtruycậpdoNgânhàngcungcấp,ngườidùngđãcóthểthựchiệngiaodịchmọilúcmọinơim ộtcáchantoànvàtiệnlợi.Khôngnhưtrướcđây,ngườidùngphảimấtthờigianđếncácchinhánhđểthực hiệngiaodịch.
(Sullivan & Wang, 2013) xem Internet Banking như là một sự đổi mới quá trình,theo đó khách hàng tự thực hiện các giao dịch ngân hàng của riêng mình mà không cầnđến giao dịch viên ngân hàng Nó cũng cho phép người không phải là khách hàng củangân hàng vào các trang web của ngân hàng qua mạng công cộng trong khi MobileBanking hoặc máy tính ngân hàng chỉ cung cấp mạng lưới khép kín giới hạn cho kháchhànghiệncó.
InternetBankingcóthểđượcxemlàmộtthịtrườngđiệntửtrongđócácgiaodịchđượcthựchiệnt rựctuyếnvớisựgiúpđỡcủaInternet(Elizabeth&Chris,1997).VớidịchvụInternetBanking,kháchhà ngchỉcầnnhấpchuộtlàcóthểtruycậpvàohầuhếtcác loạigiaodịchcủangânhàng,ngoạitrừrúttiền(DeYoung,2001).Ngườidùngcóthểtheodõi các giao dịch và số dư tài khoản mọi lúc và không cần cập nhật sổ tiết kiệm để biếttổngsốdưtàikhoảncủamình.ĐểsửdụngdịchvụInternetBanking,kháchhàngchỉcầnđăngkýdịchv ụtạichinhánhhayphònggiaodịch(PGD)củangânhàngvàduytrìhàngthángvớimứcphítrêndưới10ng hìnđồngtùyvàobiểuphíquyđịnhcủatừngngânhàng.Ngoài ra, khách hàng còn có thể đăng ký dịch vụ IB qua website dễ dàng đối với một sốngânhàngcóhỗtrợhìnhthức này.
Ngân hàng trực tuyến được xem như là hệ thống cho phép các khách hàng củangân hàng có thể truy cập và tiếp cận tài khoản cũng như những thông tin chung của họvềcácsảnphẩmhaycácdịchvụthôngquaviệcsửdụngcácwebsitengânhàngmàkhôngcần tới sự can thiệp từ thư từ, fax hay chữ ký gốc và sự xác nhận qua điện thoại (Diniz,1998)
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế số, khách hàng ngày càng chịukhó tiếp cận hơn với những cái mới, những thứ tiện lợi và có lợi hơn Internet Bankingđược đánh giá là một phương thức thanh toán thông minh và sẽ là xu hướng phổ biếntrong tương lai gần Với các đặc điểm và chức năng của mình, IB cho thấy dịch vụ nàyđápứngđượcnhucầucầnthiếtcủakháchhàngvàmanglạinhiềulợiíchchocácchủthểcóliênquan.
CũngnhờtiệníchcủaInternetBankingmàcácngânhàngđãgiảmáplựcsổsách,hồ sơ giấy tờ lưu trữ thông tin giao dịch Bớt sử dụng nguồn tài nguyên như giấy tờ đểgóp phần bảo vệ môi trường cũng như bảo vệ rừng Các giao dịch diễn ra nhanh như tốcđộánhsánggiúpcácchủtàikhoảncóthêmthờigiansinhlờichobảnthân,làmgiàuchođất nước (Phước,
2021) Internet Banking là công cụ giúp ngân hàng quảng bá, khuếchtrương thương hiệu một cách hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh của ngânhàng.KhikháchhàngcảmthấyhàilòngvềdịchvụInternetBankingdongânhàngcung cấp, từ đó thông tin sẽ được lan truyền tạo hiệu ứng tăng số lượng khách hàng mới mà íttốnkémchiphí,giúpngânhàngcóthểquảng báhoạtđộngcủamình(Sara,2008).
Ngoài ra chi phí thực hiện giao dịch điện tử ít hơn nhiều so với chi phí thực hiệngiao dịch tại chi nhánh ngân hàng (Sara, 2008) Để thực hiện giao dịch trực tiếp tại mộtchi nhánh ngân hàng chi phí lớn hơn gấp 11 lần so với thực hiện qua dịch vụ InternetBankingvàđâycũnglàlýdomàcácngânhàngởAnhcungứngdịchvụnày.Ngânhàngcó thể giảm chi phí do có thể giảm mạng lưới chi nhánh, giảm bớt số lượng nhân viêngiaodịch(Howcroft,Hamilton,&Hewer,2002).
Internet Banking cho phép các ngân hàng tiếp cận các khách hàng ở rất xa trụ sởngânhàng.Trênthựctế,cónhiềungânhàngchỉcungcấpsảnphẩmtrựctuyếnmàkhôngcần tới chi nhánh hay PGD Hiện nay, ngân hàng không ngừng phát triển các điểm giaodịch nhằm gia tăng sự tiện lợi cho khách hàng khi sử dụng dịch vụ; ngân hàng còn hợptác với các doanh nghiệp cung cấp hàng hóa/dịch vụ để khách hàng có thể tiếp cận đượcnhiềusảnphẩmvà dịchvụcủangânhàng trongthờiđại kinhtếsố(Hân,2016).
Nhờ có Internet Banking, khách hàng có thể dễ dàng tiếp cận nhiều sản phẩm vàdịch vụ tài chính của ngân hàng có sẵn qua mạng (Hân, 2016) Để thúc đẩy lượng ngườidùng là giới trẻ đặc biệt là sinh viên thì dịch vụ này nên đưa ra các khuyến mãi về dịchvụ giải trí (xem phim, mua sắm,
…) khi thanh toán bằng hình thức trực tuyến Đối vớinhóm đối tượng lớn tuổi thì nên nhắm vào việc thanh toán các nhu cầu thực tế như hoáđơnđiện,nướcđểphù hợphơn vớithờiđạicôngnghệmớiantoànvàtiệnlợi.
Các ngân hàng Việt Nam đang bước vào thời kỳ chuyển đổi số với sự phát triểnnhanhcủacácdịchvụsố,điềunàyđòihỏicácngânhàngphảinỗlựchơntrongcuộcđuanày nhằm đáp ứng yêu cầu cạnh tranh và sự phát triển bền vững theo xu hướng chung.Để phát triển ngân hàng số, thời gian qua,
Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đã banhànhnhiềuvănbảnphápluậtnhằmquảnlývàthúcđẩysựpháttriểncủacácdịchvụ thanh toán không dùng tiền mặt, bước đầu thiết lập hạ tầng pháp lý cho việc triển khaingân hàng số; hành lang pháp lý đang được hoàn thiện là cơ sở giúp các ngân hàng pháttriểnngânhàngthuậnlợi(Hưng,2021).
Thanhtoánhóađơntrựctuyến ĐâycóthểlàmộttrongnhữnglợithếhàngđầucủadịchvụInternetBanking.Chỉcần đăng nhập vào tài khoản của mình thì hóa đơn sẽ được thanh toán ngay lập tức. Đểtăngtínhhiệuquả,ngườidùngcũngcóthểthiếtlậpthanhtoánhóađơntựđộng,đểquảnlýdòngtiềnk hingườidùngcócáckhoảnthanhtoánhàngthángđếntừcácnhàcungcấpkhác.Ngoàira,InternetBanki ngcònmởrộngthêmchứcnăngmuavéđiệntửnhằmđápứng nhu cầu và gia tăng tiện ích cho người dùng như thanh toán học phí cho các khóahọconline,đặtphòngkháchsạnhaymuavétàuxe,…mộtcáchdễdàng.
Kháchhàngcánhâncũngnhưkháchhàngdoanhnghiệpcóthểchuyểntiềnnhanhchóng như chuyển tiền từ tài khoản này sang tài khoản khác hay thanh toán hóa đơn,… Giờđâyngườidùngcóthểchuyển,nhậntiềntrựctuyếnmộtcáchantoànvànhanhchóngngaycảkhingânhà ngđóngcửahaynghỉlễ.
Thayvìláixeđếncác chinhánhvàxếphàngchờđợi,kháchhàngcó thểkiểmtratiền gửi trong vài phút Điều này giúp người dùng quản lý nhiều tài khoản dễ dàng cũngnhư nhận biết được các mối đe dọa, các hoạt động gian lận khác Ngoài ra, một số ngânhàngcòncungcấpdịchvụkháchhàng24/7,ngườidùngcóthểgọiđiện,nhắntinvớiđạidiệndịchvụ chămsóckháchhàngbấtcứ lúc nào đểđược giảiđápthắcmắc.
LƯỢCKHẢOCÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚCĐÂY
Nghiên cứu 1: Lê Thị Kim Tuyết (2011) “Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụInternet Banking của người tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng” Nghiên cứu đưa ra támyếu tố tác động đến động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking, đó là: Sự hữu ích, Nângcao hiểu biết, Tương hợp, Giảm rủi ro, Ảnh hưởng xã hội, Tính linh động, Phong cách,Đặcthùcôngviệcđanglàm.
Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu 225 người hiện đang sử dụng InternetBanking tại Đà Nẵng Xử lý số liệu được thực hiện bằng phần mềm SPSS 16.0 để thốngkêmôtả,kiểmtrađộtincậycácthangđoCronbach’sAlpha,phântíchnhântốkhámpháEFA,phântí chnhântốkhẳngđịnhCFA.CótámyếutốđộngcơsửdụngdịchvụIBđược hình thành, việc sử dụng dụng vụ đều xuất phát từ Sự hữu ích, Tính linh động, Giảm rủiro.
Mô hình dừng lại ở việc khảo sát chỉ ở Đà Nẵng và chưa cho thấy sự tương quan củacácbiến.
Nghiêncứu2:TrầnThịNgọcHân(2015)“Nghiêncứucácyếutốảnhhưởngđếnquyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại địa bànTP.HCM” Xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng InternetBankingdựkiếnvớibốnthangđobaogồm:Dễsửdụng,Hữu ích,RủirovàChiphí.
Tác giả sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu phi xác suất thông qua phát bảngcâuhỏitrựctiếpvàtrựctuyến.Tổngsốbảngcâuhỏiđượcgửiđilà180bảngcâuhỏi,thuvề 165 bảng câu hỏi Và sau khi nhập số liệu và làm sạch số liệu thì số bảng câu hỏi sửdụng được để phân tích là 140 quan sát Xử lý số liệu được thực hiện bằng phần mềmSPSS 16.0 để thống kê mô tả, kiểm tra độ tin cậy các thang đo Cronbach’s Alpha, phântíchnhântốEFA, phântíchhồiquy đabiếnvàphântíchAnova.
Yếu tố Hữu ích và Dễ sử dụng có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định sử dụngInternetBanking.Nghiêncứulàcơsởđểcácngânhàngthươngmạimuốnpháttriểndịchvụngânhà ngtrựctuyếncầntậptrungvàosựhữuíchvàdễsửdụngcủaInternetBanking,rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch InternetBanking; và khẳng định tính giá trị của mô hình TAM và bổ sung một nghiên cứu vềInternetBankingtạiViệtNam.Hạnchếởmôhìnhvìnghiêncứuchỉgiảithíchđượcbốnbiếntrong môhình,hạnchếvềsốlượngmẫu,chưađược toàndiệnvàbaoquát.
Nghiên cứu 3: Đỗ Thị Ngọc Anh (2016) “Các yếu tố ảnh hưởng tới việc sử dụngInternet Banking của khách hàng ở các ngân hàng thương mại Việt Nam” Nghiên cứuthực hiện qua hai bước nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức với sự kết hợp giữaphương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Sử dụng thang đo Likert5đểđomứcđộvới132quansát.SauđótiếnhànhkiểmđịnhCronbach’sAlpha,phântíchnhântốkhám pháEFAvànhântốkhẳngđịnhCFA.Nghiêncứuđưaracácyếutốtác độngđếnđộngcơsửdụngdịchvụInternetBanking:Hiệuquảkỳvọng,Nỗlựckỳvọng,Ảnhhưởngxã hội,Điềukiệnthuậnlợi,Antoàn/Bảomật,Sự tiệnlợi.
Kết quả phân tích thống kê cho thấy tất cả giả thuyết nghiên cứu đều được chấpnhậnvàcóýnghĩathốngkê.Nghiêncứuđãkhámphá,điềuchỉnhvàđánhgiánhữngyếut ố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của người dùng trên địa bànTP.HCMnóiriêngvàViệtnamnóichung.Nghiêncứuđưarađượccáckhuyếnnghịvớicác Ngân hàng thương mại Việt Nam, Ngân hàng nhà nước và những đóng góp mới vềmặt lý luận và thực tiễn Về mặt hạn chế thì nghiên cứu hạn chế về số lượng mẫu và chỉtậptrunghầuhếtởmiềnBắc,chưacósự baoquátcáctỉnhthành.
Nghiêncứu4:HàNamKhánhGiao,TrầnKimChâu(2020)“Nhântốảnhhưởngđếnquyếtđịn hsửdụngdịchvụSmartbanking-NghiêncứuthựcnghiệmtạiBIDV-Chinhánh Bắc Sài Gòn” Nghiên cứu đưa ra năm yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụngdịch vụ Smartbaking: Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận sự tintưởng,Cảmnhậnvềrủiro,Cảmnhậnvềchiphí.
Có 250 bảng câu hỏi được phát ra, trả về 235 kết quả trả lời hợp lệ Toàn bộ mẫuhợplệđượcxửlýdữliệubằngphầnmềmSPSS20.0đểtiếnhànhcácbướcphântíchđộtin cậy thang đo hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình hồiquytuyếntínhbội.
Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tác động tích cực, sắp xếp theo độ mạnhgiảmdần,baogồm:Cảmnhậndễsửdụng,Cảmnhậnsựhữuích,Cảmnhậnsựtintưởngtới quyết định sử dụng Smartbanking của khách hàng Đồng thời, nghiên cứu cũng là cơsởđểcácnhàquảntrịBIDVchinhánhBắcSàiGònlưuýkhixâydựngchiếnlượckháchhàng Nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế nhất định: nghiên cứu được thực hiện theophương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất nên chưa có tính đại diện cao, nghiên cứuchỉtậptrungvàochinhánhBắcSàiGòn củangânhàngBIDV.
Nghiên cứu 5:Bussakorn Jaruwachirathanakul và Dieter Fink (2005) đã nghiêncứu các yếu tố khuyến khích người tiêu dùng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến ởTháiLanvàsửdụngcácpháthiệncủanghiêncứuđểpháttriểnchiếnlượcchongânhàng.Xây dựng trên bốn thang đo lần lượt là Các tính năng của trang web, Nhận thức sự hữuích,Rủirovàquyềnriêngtư, Sự chấpnhậnsửdụng.
Bảng câu hỏi bao gồm các biện pháp nhận thức được đánh giá theo thang điểmLikertnămmứcđộđượcsửdụnglàmphươngphápthuthậpdữliệuchính.Khảosáttrên600 mẫu được tác giả thu thập bằng cách gửi bảng câu hỏi đến 40 công ty lớn tại TháiLanvà đạt84%tỷlệngườitrảlờiphùhợptươngứng506người.
Phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy Nhận thức sự hữu ích và Đặc điểm củawebsite là những yếu tố khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ Internet Banking.Nghiên cứu đã có một phần đóng góp cho các ngân hàng trong quá trình phát triển dịchvụ Internet Banking nhưng vẫn còn hạn chế là nghiên cứu chỉ tập trung vào nhân viênvănphòngởBangkokmàchưađượcbaoquát.
Nghiên cứu 6:Petrus Guriting, Nelson Oly Ndubisi (2006) đánh giá ý định và sựchấp nhận của khách hàng về dịch vụ Internet Banking ở Borneo, Malaysia Nghiên cứuđã sử dụng mô hình TAM mở rộng, thêm hai biến là
Sự tự tin và Kinh nghiệm về máytính.
NghiêncứusửdụngphươngpháplấymẫungẫunhiênởđảoBorneovớitổngcộng200 khách hàng đã chấp nhận làm biểu mẫu khảo sát, trong số đó, chỉ có 133 (66%) câutrả lời có thể sử dụng được Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát cho thấy Sự hữu ích vàCảm nhận sự dễ sử dụng là hai yếu tố quan trọng nhất Sự tự tin ảnh hưởng trực tiếp vàgián tiếp đến ý định hành vi thông qua Sự hữu ích và Sự dễ sử dụng Kinh nghiệm vềmáy tính là một yếu tố nổi bật trong việc dự đoán tính hữu ích và tính dễ sử dụng.Kíchthướctươngđốinhỏcủa mẫuhạnchếtínhtổngquátcủa kếtquảnghiêncứu.
NỀNTẢNGLÝTHUYẾTCỦA NGHIÊNCỨU
2.3.1 Thuyếthànhđộnghợplí(Theory of Reasoned Action-TRA)
(Fishbein & Ajzen, 1975) đề xuất mô hình và phát triển lý thuyết hành động hợplý (TRA) Họ dựa trên giả định rằng các cá nhân dựa vào lý trí và sử dụng các thông tincósẵnđểthựchiệnhànhđộng.
Theo lý thuyết, yếu tố quan trọng nhất quyết định hành vi của cá nhân là ý địnhhành vi Ý định hành vi là sự kết hợp của thái độ và chuẩn chủ quan của một cá nhân Ýđịnhhànhvilàyếutốquantrọngnhất dựđoánhànhvitiêudùng,trongđócó hànhvisửdụngInternetBanking.LýthuyếtTRAlàmộtmôhìnhcógiảđịnhlàlýtríkiểmsoáthànhvi, nên thuyết này chỉ giải thích được các nghiên cứu có hành vi được chuẩn bị trước.Còn đối với những hành vi bộc phát từ cảm xúc, thói quen của bản thân, thì mô hìnhTRAkhôngthểgiảithíchđược.
Lýthuyếtnàycólẽlàmộttrongcáclýthuyếtcóảnhhưởngnhấtđượcsửdụngđểgiải thích hành vi con người (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003) Nhân tố chuẩnchủquancóthểđượcđolườngthôngquanhữngngườicóliênquanđếnngườitiêudùng(nhưgiađình,bạnbè,đồngnghiệp,…).Mứcđộtácđộngcủanhântốchuẩnchủquanđếnxu hướng mua của người tiêu dùng phụ thuộc: (1) mức độ ủng hộ/phản đối đối với việcmua của người tiêu dùng và (2) động cơ của người tiêu dùng làm theo mong muốn củanhữngngườicó ảnhhưởng.
Dự định hành vi Thái độ với hành vi
Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định hành vi Chuẩn chủ quan
2.3.2 Thuyếthànhvi dựđịnh(Theory ofPlannedBehavior-TPB)
Thuyếthànhvidựđịnh(Ajzen,1991)làsựpháttriểncảitiếncủathuyếthànhđộnghợplý.Sựrađờicủ athuyếthànhvikếhoạch(TPB)xuấtpháttừgiớihạncủahànhvimàconngườicóítsựkiểmsoátdùđộngc ơcủađốitượnglàrấtcaotừtháiđộvàtiêuchuẩnchủ quan nhưng trong một số trường hợp họ vẫn không thực hiện hành vi vì có các tácđộng của điều kiện bên ngoài lên ý định hành vi Theo mô hình, động cơ hay ý định làyếutốthúcđẩycơbảncủahànhvitiêudùngcủangườitiêudùng.Độngcơhayýđịnhbịdẫn dắt bởi ba tiền tố cơ bản là thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức.Nhận thức kiểm soát hành vi và ý định đều là những yếu tố quan trọng để dự đoán hànhvi, tùy vào các điều kiện cụ thể mà mức độ quan trọng của từng yếu tố sẽ khác nhau(Ajzen,1991).
Thực hiệnhành vi Niềmtinvàoh ànhvi Địnhnghĩacácyếu tốtrongmôhình
Thái độ: mang tính chất tích cực hay tiêu cực qua những biểu hiện bên ngoài củamột cá nhân; Chuẩn chủ quan: cảm nhận của những người quan trọng với một cá nhâncho rằng cá nhân nên hay không nên thực hiện hành vi; Nhận thức kiểm soát hành vi:nhận thức vềmức độ dễ dàng hay khó khăn của hành vi; Ý định hành vi: dấu hiệu về sựsẵnsàngcủa cánhânđểthực hiệnhànhvi.
Nhằm giải thích hành vi sử dụng của cá nhân trong lĩnh vực công nghệ thông tin, (DavisFred,1989)đãgiớithiệumôhìnhchấpnhậncôngnghệ(TechnologyAcceptanceModel-
TAM)dựatrênthuyếthànhđộnghợplýcủa(Fishbein&Ajzen,1975).Trongmôhìnhchấpnhậncôngngh ệ,(Gefen,Karahanna,&Straub,2003)đãthaythếhaibiếnTháiđộvàChuẩnchủquanbằnghaibiến mớilàCảmnhậnhữuíchvàCảmnhậndễsửdụng.
MôhìnhTAMlàmnềntảnglýthuyếtchorất nhiềunghiêncứuvềhệthốngthôngtin và sự thành công của hệ thống thông tin, đặc biệt là những nghiên cứu dựa trên hànhvi của người sử dụng.Mô hình này giả định rằng: khi người dùng nhận thấy rằng mộtloạicôngnghệhữuíchvàdễsửdụng,họsẽsẵnsàngsửdụngnó.Tuynhiên,lậpluậnnàychỉ có thể hợp lệ đối với việc sử dụng công nghệ cá nhân, vì người dùng có thể bị ảnhhưởng bởi bạn bè, đồng nghiệp để mua hoặc là sử dụng hệ thống và cả việc dựa trênkhuyếnnghị,tácđộngtừquảngcáo.Ngượclại,côngnghệđượcsửdụngtrongmôitrườngcông việc không thể bị ảnh hưởng bởi một người đồng nghiệp nào của bạn, mà cái dẫnđếnhànhvicủanhânviênlàcácquytắcmàcôngtyđềra.
TAMthừanhậnrằnghaiyếutốnàylànềntảngquyếtđịnhsựchấpnhậncủangườidùngđốivớihệthố ng,nóphổbiếntrongviệcthiếtlậpsửdụngcôngnghệvàcóthểđượcáp dụng rộng rãi để giải quyết vấn đề về chấp nhận công nghệ của người dùng (ShirleyTaylor, 1995) Như vậy, theo mô hình TAM, khách hàng sẽ quyết định sử dụng
Dễ dàng sử dụng Ý định hành vi
Sự hữu ích tựđốivớitínhdễsửdụngcủaInternetBanking,càngdễsửdụngcàngdễdàngđượckh áchhànglựa chọnvàchấpnhận.
2.3.4 Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified TheoryofAcceptanceandUseofTechnology-UTAUT)
LýthuyếtthốngnhấtvềchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUTlàmôhìnhchấpnhậncôngnghệđ ượcxâydựngbởi(Venkateshetal.,2003).Lídocốtlõicủaviệcđưarathuyết UTAUT là do Venkatesh nhận thấy các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệthôngtinvàhệthốngmáytínhgặpnhiềukhókhănkhichọnlựamôhìnhnghiêncứuphùhợpvàthường lựachọnkếthợp mộtsốkhái niệmtừmộtvàimôhình khácnhau.Dođó,(Venkatesh et al., 2003) nhận thấy cần phải tổng hợp các mô hình sẵn có và đưa một môhìnhhoànchỉnhhơn.
UTAUT cho rằng có bốn yếu tố chính (hữu ích mong đợi, dễ sử dụng mong đợi,ảnhhưởngxãhội,điềukiệnthuậnlợi).Bêncạnhđó,còncóbốnbiếnkiểmsoát(độtuổi,giới tính, kinh nghiệm, sự tự nguyện) và tất cả có thể giải thích đến 70% ý định hành vi.Các khái niệm trong UTAUT được tổng hợp từ các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất trongtámmôhìnhtrướcvàđược địnhnghĩalạinhưhình.
Hiệu quảmongđ ợi Điềukiệnt huậnlợi
Giớitính Độtuổi Kinhnghiệm Tựnguyệns ửdụng Ảnh hưởng xã hội Ý định sử dụng
Hình2.4 MôhìnhThuyếthợpnhấtvề chấp nhậnvà sửdụngcôngnghệ- UTAUT
THẢOLUẬNVỀ KHOẢNGTRỐNGNGHIÊNCỨU
Lược khảo mô hình nghiên cứu cho thấy một bức tranh toàn cảnh các công trìnhnghiên cứu có liên quan về tác động của các yếu tố đến quyết định sử dụng InternetBankingcủakháchhàng.Mốiquanhệnàyđãđượcđolườngởthờiđiểmvàkhuvựckhácnhau.Các yếutốảnhhưởngđếnquyếtđịnhsửdụngInternetBankingcủakháchhàngđãđược sử dụng: Dễ sử dụng, Hữu ích, Rủi ro, Chi phí, An toàn, Tiện lợi (Anh, 2016);Thương hiệu ngân hàng, Sự ưa thích cảm nhận, Ảnh hưởng xã hội (Phu, 2019); Sự tựnguyện,Hìnhảnh,Khảnăngtươngthích(Chirani,Taleghani,&Rahmati,2011);Nỗlựckì vọng, Hiệu quả kỳ vọng, Điều kiện thuận lợi (Anh, 2016) Đa số các nhà nghiên cứusửdụngphươngpháplấymẫuthuậntiệnngẫunhiên,thuthậpdữliệuthôngquabảngcâuhỏitrênthangđ oLikert5mứcđộ.Đốivớiphươngphápxửlídữliệucóhaihướngchínhmột là phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính hoặc phân tích các nhân tố khẳng định(CFA),môhìnhcấutrúctuyếntínhSEM.
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của khách hàngkhôngphảilàmộtđềtàimớimẻvàđãđượcnghiêncứunhiềutrongvàngoàinước.Nhưngchưa có nghiên cứu nào đi sâu về khảo sát khách hàng đặc biệt là sinh viên ở TP.HCM.Hiệnnaysinhviênđangchiếmphầnlớntrongviệcsửdụngphươngthứcthanhtoántrựctuyếnn hờsựpháttriểncủanềnkinhtếsốnhưhiệnnay.NghiêncứucủaAnh(2016)haycácnghiêncứunướcngo àikháctuycónghiêncứucácyếutốtácđộngđếnquyếtđịnhsửdụng dịch vụ Internet Banking nhưng chưa đầy đủ và chưa có góc nhìn về sinh viên trênthực tế Hầu hết các nghiên cứu trên với cơ sở dữ liệu cũ chưa được cập nhật và tại ViệtNam, đặc biệt là trong môi trường sinh viên tại TP.HCM có rất ít nghiên cứu tập trungvào tác động của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking Chính vìthếđâychínhlàkhoảngtrốngnghiêncứuđểtácgiảcóthểtậptrunglàmrõvấnđềvềcácyếutốảnhhưởng đếnquyếtđịnhsửdụngInternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCMvớibộcơsởdữ liệucậpnhậtvàmôitrườngnghiêncứumới.
MÔHÌNH NGHIÊN CỨU
Qua quá trình nghiên cứu các tài liệu nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới quyếtđịnh sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng và các lí thuyết nền tảng. Trongnghiêncứunày,ngoàihaiyếutố(Sựhữuích,Dễsửdụng)đượckếthừatừmôhìnhTAMvà hai yếu tố (Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi) từ mô hình UTAUT thì còn bổsung thêm hai yếu tố khác được tham khảo từ các nghiên cứu trong nước và nước ngoàilà: Tính bảo mật, Chi phí sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng của chúng tới hành vi quyếtđịnhsử dụngdịch vụInternet Banking.
Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking Nhận thức dễ sử dụng Điều kiện thuận lợi Ảnh hưởng xã hội
Dựavàomôhìnhnghiêncứutronghìnhhiệncó,cácgiảthuyếtsauđâyđượcpháttriển để kiểm tra sự tác động của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ InternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCM
2.5.2.1 Ảnhhưởngxãhội Ảnhhưởngxãhộiđượcxácđịnhlàmứcđộmàmộtcánhânthấyrằngnhữngngườiquan trọng đối với họ nghĩ rằng nên sử dụng hệ thống thông tin mới (Venkatesh et al.,2012) Yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có trong nhiều mô hình nghiên cứu về InternetBanking.Từmốiquan hệtrên, giảthuyếtsauđượcxây dựng.
H1: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịchvụInternetBanking
2.5.2.2 Điềukiệnthuậnlợi Điều kiện thuận lợi được xác định là mức độ mà một cá nhân tin rằng hạ tầng kỹthuật của tổ chức hiện có hỗ trợ họ sử dụng hệ thống (Venkatesh et al., 2012) Với ưuđiểm thuận lợi, khách hàng đặc biệt là sinh viên có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ ở mọilúcmọinơi.ĐiềunàygiúpchodịchvụInternetBankingngàycàngđượcnhiềungườitindùng,đặcbi ệtđối vớisinhviên–thếhệtrẻlinhđộngtrongviệcthanhtoántrựctuyến.
H2: Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịchvụInternetBanking
DựavàoMôhìnhTAMcủa(DavisFred,1989)thì“Nhậnthứcdễsửdụng”và“Sựhữu ích” là hai yếu tố có tác động rất lớn đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking.Nhận thức dễ sử dụng được xác định là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng mộthệ thống cụ thể mà không tốn nhiều sức lực (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012). (Cooper,1997) đã kiểm tra tính “dễ sử dụng” và cho rằng đây là một trong ba yếu tố quan trọngvà đưa ra kết luận đây là một trong điểm mà người dùng sẽ cân nhắc nếu họ quyết địnhsửdụngmộtdịch vụmới.
H3: Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụngdịchvụInternetBanking
Chi phí sử dụng liên quan đến số tiền mà một cá nhân tin rằng họ sẽ phải chi trảđể sử dụng dịch vụ công nghệ mới (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012) Chi phí có thể baogồmphígiaodịch,phíduytrìdịchvụcủanhàcungcấp;phímạngđiệnthoại/Internetđểgửi lưu lượng truy cập thông tin liên lạc và chi phí máy tính/điện thoại di động Nếu chiphísửdụngdịch vụInternetBankinghợp líthìsốlượngsinhviêntin dùngcàngcao.
H4: Chi phí sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụInternetBanking
Dựa theo mô hình TAM của (Davis Fred, 1989), theo đó “Sự hữu ích” là mức độmà một người tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất của chính bảnthân Sự hữu ích có thể ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng và sự hữu ích của một dịch vụđược xem như một yếu tố quan trọng khi người tiêu dùng quyết định chọn sử dụng mộtdịchvụvàđánhgiádịchvụcủacôngtyđó(Lois&MaryJo,1995).InternetBankingđặctrưngchosựh ữuíchvìtínhthuậntiệnnócũngcấpchokháchhàngtrongviệcđăngnhậptrongthờigianthựctạinhà24/7 (Gerrard&Cunningham,2003).
H5: Sự hữu ích có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụInternetBanking
Tính bảo mật được định nghĩa là mức độ tin tưởng rằng một tổ chức sẽ xử lý tấtcảcácgiaodịchantoànvàbảomậtthôngtincủacánhân(Hosein,2009).Haymộtnghiêncứukhácchorằngr ủirobảomậtxảyrakhikháchhànglolắngvềviệcchuyểntiềntừtàikhoản của họ hay các thông tin tài chính cá nhân của họ có thể bị người khác biết khikhông có sự cho phép của họ (Dale & Demetris, 2006) Yếu tố cảm nhận rủi ro bảo mậtđược đo lường bởi 4 biến quan sát về rủi ro bảo mật đối việc sử dụng Internet BankingtrongnghiêncứuởThổ NhĩKỳcủa(Demirdogen,2010).
H6: Tính bảo mật có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụInternetBanking
Trongchương2đãtrìnhbàychitiếtvềkháiniệmInternetBanking;nhữnglợiíchmàdịchvụInte rnetBankingmanglạichokháchhàngcánhân,chocácngânhàng.Trongchương này cũng đã trình bày một số lý thuyết và mô hình về ý định sử dụng công nghệmới (TRA; TPB; TAM; UTAUT) cũng như trình bày kết quả của một số nghiên cứu trướcđây trong lĩnh vực Internet Banking và thảo luận về khoảng trống nghiên cứu Từ đó,chươngnàyđưaramôhìnhnghiêncứuchođềtàivàxâydựngcácgiảthuyếtnghiêncứuvềsựtácđộn gcủatừngyếutốđếnquyếtđịnhsửdụngdịchvụInternetBankingcủasinhviên tại TP.HCM Chương 3 sẽ giới thiệu phương pháp nghiên cứu của đề tài liên quanđến việc xây dựng các thang đo, bảng khảo sát, phương pháp thu thập dữ liệu, phươngphápphântíchdữ liệu.
Chương 3 sẽ trình bày về phương pháp nghiên cứu của đề tài bao gồm: quy trìnhnghiên cứu của đề tài, quy trình xây dựng thang đo và bảng khảo sát, phương pháp thuthậpdữ liệu,phươngphápphântíchdữ liệu.
QUYTRÌNH NGHIÊN CỨU CỦAĐỀ TÀI
Nghiên cứu được tiến hành qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứuchính thức Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính vàphươngphápđịnhlượng.Nghiêncứuchínhthứcđượcthựchiệnbằngphươngphápđịnhlượng.
N gh iê nc ứu ch ín ht hứ
N gh iê nc ứu sơ bộ
Quytrìnhnghiêncứucủađềtàitrảiquamườibướctừhìnhthànhthangđonháp,đến phỏng vấn để xây dựng thang đo chính thức nhằm phục vụ cho nghiên cứu chínhthức Sử dụng kết quả nghiên cứu chính thức để phân tích độ tin cậy, kiểm địnhCronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis), matrậntươngquan vàphântích hồiquy.
TrêncơsởlýthuyếtvềmôhìnhnghiêncứucácyếutốảnhhưởngđếnquyếtđịnhsửdụngdịchvụIn ternetBanking,chương2đãđưaramôhìnhnghiêncứucủađềtài.Bàiphỏng vấn ý kiến chuyên gia được xây dựng dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả của cácnghiên cứu trước đây liên quan đến các khái niệm nghiên cứu: Ảnh hưởng xã hội,
Nhậnthứcdễsửdụng,Điềukiệnthuậnlợi,Sựhữuích,Chiphísửdụng,TínhbảomậtvàQuyếtđịnhsửdụngdịc hvụInternetBanking.Phươngphápnghiêncứuđịnhtínhđượcsửdụngđể xây dựng, hiệu chỉnh các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu và pháthiện, khám phá thêm “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ InternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCM”.
- Xây dựng các biến quan sát của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu và thangđocácbiếnquansát.
Phương pháp định lượng sơ bộ được sử dụng để đánh giá thang đo của các kháiniệm nghiên cứu thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khámphá EFA Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình vàcác giả thuyết, đồng thời xây dựng được bảng câu hỏi khảo sát để phục vụ cho nghiêncứuđịnhlượngchínhthức.
Sau khi thực hiện nghiên cứu sơ bộ, kết quả thu được từ nghiên cứu sơ bộ là cơsở để hiệu chỉnh lại các biến quan sát của các yếu tố khảo sát Nghiên cứu định lượngđược sử dụng trong giai đoạn nghiên cứu chính thức thông qua bảng câu hỏi khảo sát.Dựatrênkíchthướcmẫucầnthiếtchonghiêncứu,bảngcâuhỏikhảosátchínhthứcđượctạo bằng bảng câu hỏi thông qua Google Docs rồi gửi đến các bạn sinh viên có hiểu biếtvềdịchvụInternetBankingvàđangsinh sống/làmviệctại ThànhphốHồChí Minh.
Kết quả khảo sát được tập hợp và làm sạch, sau đó được mã hóa, nhập liệu vàophần mềm xử lý dữ liệu thống kê SPSS 20.0 để tiến hành phân tích đánh giá thang đo,kiểmđịnhmô hìnhlýthuyếtvàcácgiảthuyếtnghiêncứu.
XÂYDỰNGTHANG ĐO,BẢNG KHẢO SÁT
Cáckháiniệmnghiêncứutrongđềtàinàygồm:haikháiniệmnghiêncứuchínhđược lựa chọn từ
Mô hình thuyết chấp nhận công nghệ TAM của (Davis Fred, 1989) vàMôhìnhthuyếthợpnhấtvềchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUT(Venkatesh&ctg.2003).
Các thang đo được xây dựng, bổ sung và hiệu chỉnh sau giai đoạn nghiên cứuđịnhtínhchophùhợpvớiđốitượng,lĩnhvựcnghiêncứucũngnhưphùhợpvớiđốitượngkhách hàng cá nhân tại Việt Nam Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này làthang đo Likert 5 điểm Thang đo Likert yêu cầu người tham gia chỉ ra mức độ mà họđồng ý hoặc không đồng ý với một loạt các tuyên bố về các cấu trúc Mỗi thang đo baogồmnămloạiphảnứngkhácnhau,từ1=rấtkhôngđồngýđến5=rấtđồngý(Antonucci& Goeke, 2011). Thang đo nháp được tác giả tham khảo từ các công trình nghiên cứutrướcvà có sự gópýcủagiảngviênhướngdẫn.
Kết quả nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố có tác động tới quyết định sửdụng dịchvụInternetBanking:Ảnh hưởng xãhội,Điềukiện thuận lợi,Nhận thứcdễsử dụng, Chi phí sử dụng, Sự hữu ích, Tính bảo mật, Quyết định sử dụng Nghiên cứu gồm7thangđovới24biếnđượcthểhiệnthôngqua24câuhỏi.Cụthể:
- Thang đo Ảnh hưởng xã hội được đo lường thông qua 3 biến quan sát lần lượtđược kí hiệu là AHXH1, AHXH2, AHXH3 Các biến này dựa trên lý thuyết gốc của(Venkatesh,Thong,& Xu,2012).CácbiếnquansáttrongthangđoẢnhhưởngxãhộilàđầy đủ để đo lường khái niệm nghiên cứu và dễ hiểu đối với người tham gia trả lời khảosát.
- ThangđoĐiềukiệnthuậnlợiđượcđolườngthôngqua4biếnquansátlầnlượtđược kí hiệu là DKTL1, DKTL2, DKTL3, DKTL4 Các biến này dựa trên lý thuyết gốccủa(Venkateshetal.,2012).CácbiếnquansáttrongthangđoĐiềukiệnthuậnlợilàđầyđủđểđolườ ngkhái niệmnghiêncứu vàdễhiểuđốivới ngườitham giatrảlời khảosát.
- Thang đo Nhận thức dễ sử dụng được đo lường thông qua 4 biến quan sát lầnlượt được kí hiệu là NTDSD1, NTDSD2, NTDSD3, NTDSD4 Các biến này dựa trên lýthuyết gốc của (Venkatesh et al., 2012) và (Wu
& Wang, 2005) Các biến quan sát trongthang đo Nhận thức dễ sử dụng là đầy đủ để đo lường khái niệm nghiên cứu và dễ hiểuđốivớingườithamgiatrảlờikhảosát.
- Thang đo Chi phí sử dụng được đo lường thông qua 3 biến quan sát lần lượtđượckíhiệulàCPSD1,CPSD2,CPSD3.Cácbiếnnàydựatrênlýthuyếtcủa(Venkateshet al., 2012) và thang đo của (Wu & Wang, 2005), (Luarn & Lin, 2005) Các biến quansát trong thang đo Chi phí sử dụng là đầy đủ để đo lường khái niệm nghiên cứu và dễhiểuđốivớingườithamgiatrảlờikhảosát.
- Thang đo Sự hữu ích được đo lường thông qua 3 biến quan sát lần lượt đượckíhiệulàSHU1,SHU2,SHU3.Cácbiếnnàydựatrênthangđocủa(Luarn&Lin,2005),
(Wu&Wang,2005).CácbiếnquansáttrongthangđoSựhữuíchlàđầyđủđểđolườngkháiniệmnghiê ncứuvàdễhiểuđốivớingười thamgiatrảlờikhảosát.
- ThangđoTínhbảomậtđượcđolườngthôngqua4biếnquansátlầnlượtđượckíhiệulàTBM1,TBM2,TBM3,TBM4.Cácbiếnnàydựatrênthangđocủa(Nasri&
Zarai, 2014) Các biến quan sát trong thang đo Tính bảo mật là đầy đủ để đo lường kháiniệmnghiêncứuvàdễhiểuđốivớingườithamgiatrảlờikhảo sát.
- ThangđoQuyếtđịnhsửdụngđượcđolườngthôngqua3biếnquansátlầnlượtđượckíhiệulà QDSD1,QDSD2,QDSD3.Cácbiếnnàydựatrênthangđocủa(Luarn&Lin,2005)và(Wu&Wang, 2005).CácbiếnquansáttrongthangđoQuyếtđịnhsửdụnglàđầyđủđểđolườngkháiniệm nghiêncứu vàcónộidungngắn gọnvàdễhiểu.
Tác giả xây dựng thang đó Likert 5 mức độ: 1 = Rất không đồng ý, 2 Khôngđồngý,3=Trungbình,4=Đồngý,5=Rấtđồngý.
Biến Phátbiểu Kíhiệu Ảnhhưởngx ãhội
Nhữngngườiquantrọngvớitôi(giađình,ngườithân)cho rằngtôinên dùngInternetBanking AHXH3 Điềukiệnt huậnlợi
Tôicócáccôngcụcầnthiếtđểsử dụngInternetBanking DKTL1 Tôicókiến thứccầnthiếtđểsử dụng InternetBanking DKTL2 Ngânhàng hỗtrợ tôitrongviệc sửdụngInternetBanking DKTL3 InternetBankingtươngthíchvới cáchệthống khácmàtôi đangsử dụng DKTL4
GiácảchoviệcsửdụngInternetBankinglàhợplý CPSD1 Tôisẵnsàngtrảtiềnđểsử dụngInternetBanking CPSD2 DịchvụInternetBanking đemlại giátrịtốtchongười dùngvới mứcphíhiện tại CPSD3
InternetBankinggiúptôichủđộngquảnlýtài chínhcá nhân,truyvấnthôngtin SHU2
Tôitintưởng vàodịch vụInternetBankingmàngânhàng đangsử dụng TBM1
Tôitinrằng dịchvụInternetBankingluônantoànvà đáng tincậy TBM3
Cácthôngtintàichính của tôiđược bảomậtkhitôisử dụngInternetBanking TBM4
Tôisẽtiếptụcsửdụng InternetBankingtrongthờigiantới QDSD1 Tôisẽgiớithiệu dịchvụInternetBankingcho ngườithân, bạnbè,… QDSD2
PHƯƠNGPHÁPTHU THẬP DỮ LIỆU
Trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám pháEFAchínhvìthếmẫutốithiểutốtnhấtlà50tốthơnlà100vàtỉlệgiữaquansátvớibiếnđo lường là 5:1, nghĩa là
1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trởlên (J F Hair, William C Black, Barry J Babin, Rolph E Anderson, and Ronald L Tatham,2009) Nghiên cứu trên bao gồm 24 biến quan sát chính vì thế kích thước mẫu tối thiểulà 24*50 (24*10$0 là tốt nhất) Bên cạnh đó để phân tích hồi quy tuyến tính, quymômẫuphảithoảmãnn≥50+8p(trongđó:nlàkíchthướcmẫutốithiểucầnthiết,plàbiếnđộclậptro ngmôhình)
(Thọ,2011).Môhìnhnghiêncứutrêngồmcó6biếnđộclậpsuyramẫutốithiểucầnlà50+8*6.Từhaiđi ềukiệntrên,quymômẫucầnchonghiêncứunàytốithiểulà120 quansát(240làtốtnhất).
3.3.2 Đốitượngnghiêncứu Đề tài nghiên cứu tác động của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ InternetBankingcủasinhviêntạiTP.HCMchínhvìthếđốitượngkhảosátcủanghiêncứuchínhlànhữ ngsinhviênhiệnnayđangsinhsốngvàhọc tậptạiTP.HCM.
Có nhiều phương pháp chọn mẫu được chia thành hai nhóm chính là phươngpháp chọn mẫu theo xác suất và chọn mẫu không theo xác suất Để thuận tiện cho quátrình nghiên cứu cũng như đảm bảo tiến độ thực hiện và ngân sách cho phép đề tài sửdụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện – là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trongđó tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện nghĩa là chọn bất kì sinh viênnàomàtácgiảcó thểtiếpcậnđượckhôngphânbiệtgiớitính,thunhập,…
Saukhiđãxácđịnhkíchthướcmẫuvàphươngphápchọnmẫu,tiếnhànhnghiêncứuthuthậpdữl iệuthôngquacôngcụkhảosáttrựctuyếnđốivớinhữngsinhviênđangsinh sống và học tập tại TP.HCM dựa trên mối quan hệ quen biết giữa tác giả với ngườikhảosáthoặcthôngquabạncủa ngườithamgiakhảosát.
PHƯƠNGPHÁPPHÂNTÍCHDỮ LIỆU
Trongnghiêncứunày,tácgiảsửdụngphầnmềmSPSS20.0đểhỗtrợphântíchdữliệu.Vớinh ữngdữliệuthuvềtừkhảosát,saukhiloạibỏnhữngphiếukhôngđạtyêucầu,tácgiảtiếnhànhmãhoá,làms ạchdữliệuvàsửdụngmộtsốphươngphápphântích.
- Vớibiếnđịnhtính(giớitính,độtuổi,trìnhđộhọcvấn,thâmniênlàmviệc,thunhậptheothá ng)nghiêncứudùngcôngcụtầnsuất(frequencies)vàphầntrăm(percent).
- Vớicácbiếnđịnhlượng(continuous)sửdụngcôngcụtínhgiátrịtrungbình(mea n),giátrịnhỏnhất(minimum),giátrịlớnnhất(maximum).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhauhay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cầngiữ lại Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến - tổng sẽ giúp loại ra nhữngbiến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng &Chu, 2008) Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đoCronbach’sAlpha:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêuchuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậynhấtquánnộitạicàngcao) (Nunnally&Bernstein,1994)
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 làsử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu làmớihoặclàmớitrongbốicảnhnghiêncứu(Nunnally,1978)
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 làsử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu làmớihoặclàmớitrongbốicảnhnghiêncứu(Nunnally,1978)
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm đa biến phụ thuộc lẫn nhau,nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữacác biến với nhau EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F
< k)các yếu tố có ý nghĩa hơn Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tínhcủacácyếutốvớicácbiếnnguyênthuỷ(biến quansát).PhântíchnhântốEFAtrongđềtài sử dụng phương pháp trích hệ số là Principal Component Analysis và phép quayVarimax để phân nhóm các yếu tố bởi vì các biến quan sát đo lường 6 khái niệm thànhphầnvàkháiniệmsựhàilòngđềulàthangđođơnhướng.Nếucáchệsốtươngquannhỏhơn 0.30, khi đó sử dụng EFA không phù hợp (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2009).CáctiêuchítrongphântíchEFA:
- Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợpcủaphântíchnhântốthoảmãn0.5≤KMO≤1.Nếuchỉsốnàynhỏhơn0.5thìphântíchnhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu nghiên cứu Để sử dụng được hệ sốKMOthìchỉsốnàyphảilớnhơn0.5(Hairetal.,2009)
- Bartlett’stestofsphericity:Bartlettlàđạilượngthốngkêdùngđểxemxétcácgiả thuyết biến không có tương quan trong tổng thể Nếu kiểm định Bartlett có ý nghĩathống kê Sig < 5% (0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổngthể(Hairet al., 2009).
- Chỉ số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng để xác định số lượng yếu tố trongphântíchEFA.NhữngyếutốnàocóEigenvalue≥1mớiđượcgiữlạitrongmôhìnhphântích các yếu tố có Eigenvalue 0.3đượcxemlàđạtmứctốithiểu,nếuFactorloading>0.4đượcxeml àquantrọnghoặcFactorloading >0.5đượcxemlàcóýnghĩathựctiễn.
Saukhikiểmđịnhcácthangđo,thìdữliệusẽđượcxửlýđểchạyhồiquytuyếntính thực hiện bằng cách ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với phương phápđồngthời(Enter).
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lườngmức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùngđể kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu các biếnđộc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phântích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0) Hệ số tương quan Pearson (r) cógiátrịgiaođộngtrongkhoảngliêntục từ -1đến+1:
Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiếnvề1làtươngquandương,tiếnvề-1làtươngquanâm.
Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tánScatter,cácđiểmbiểu diễnsẽnhậplạithành1đườngthẳng.
Nếur=0:khôngcómốitươngquantuyếntính.Lúcnàysẽcó2 tình huốngxảyra Một, không có một mối liên hệ nào giữa 2 biến Hai, giữa chúng có mối liên hệ phituyến.
Saukhikếtluậnđượccácbiếncómốiquanhệtuyếntínhthìcóthểmôhìnhhoámốiquanhệnhâ nquảnàybằnghồiquytuyếntính(Hoàng&Chu,2008).Đánhgiámứcđộ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R 2 và R 2 hiệu chỉnh, kiểm địnhANOVA.
Hệ số R 2 (R Square) và R 2 hiệu chỉnh Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp củamô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định (Coefficient of Determination) nghĩa là cácbiến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụthuộc. Giá trị R 2 dao động từ 0 đến 1 R 2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phùhợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy R 2 càng gần 0 thì mô hình đã xây dựng càng kémphùhợpvớibộdữ liệu dùngchạy hồiquy.Thôngthường, R 2 >50%môhìnhphùhợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hìnhtươngquan,tứclàcóhaykhôngcómốiquanhệgiữacácbiếnđộclậphaybiếnphụthuộc.Thực chất của kiểm định ANOVA đó là kiểm định xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyếntính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không, và giả thuyết H0 được đưa ra là Hệsố xác định R = 0 Giá trị Sig nhỏ (thường < 5%) hơn mức ý nghĩa kiểm định sẽ giúpkhẳng định sự phù hợp của mô hình hồi quy (Hoàng & Chu, 2008) Kết quả kiểm địnhANOVA:
Sig. 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quansát lớn hơn 0.3 Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảmnên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vàophântíchnhân tốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.4: HệsốCronbach’sAlphacủaDKTL Điềukiệnthuậnlợi(DKTL); Cronbach’sAlpha=.852
Biếnđộclập“Điềukiệnthuậnlợi”đượcđolườngbằng4biếnquansátDKTL1đến DKTL4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 cho thấy hệ sốCronbach’sAlphabằng0.852>0.6,cáchệsốtươngquanbiếntổngcủacácbiếnquan sát lớn hơn 0.3 Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảmnên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vàophântíchnhân tốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.5: Hệsố Cronbach’sAlphacủaNTDSD Nhậnthức dễsửdụng(NTDSD);Cronbach’sAlpha=.864
Biếnquan sát Trungbình thangđonếulo ạibiến
Biến độc lập “Nhận thức dễ sử dụng” được đo lường bằng 4 biến quan sátNTDSD1 đến NTDSD4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 chothấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.864 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của cácbiếnquansátlớnhơn0.3.NếubỏđibiếnnàotrongthangđothìhệsốCronbach’sAlphađềugiảmnênt hangđonàyđạtyêucầuvàtấtcảcácbiếnquansátcủathangđođềuđượcđưavàophântích nhântốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.6: Hệsố Cronbach’sAlphacủaCPSD Chiphísửdụng(CPSD);Cronbach’sAlpha=.711
Biếnquan sát Trung bìnhthang đo nếuloạibiến
Biếnđộclập“Chiphísửdụng”đượcđolườngbằng3biếnquansátCPSD1đếnCPSD3, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 cho thấy hệ sốCronbach’s Alpha bằng 0.711 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quansátlớn hơn0.3.Nếu bỏđibiến nàotrong thangđo thì hệsốCronbach’sAlphađềugiảm nênthangđonàyđạtyêucầuvàtấtcảcácbiếnquansátcủathangđođềuđượcđưavàophântíchnhân tốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.7:Hệsố Cronbach’sAlphacủaSHU Sựhữuích(SHU); Cronbach’sAlpha=.670
Biếnquan sát Trung bìnhthangđo nếuloạibiến
Biếnđộclập“Sựhữuích”đượcđolườngbằng4biếnquansátSHU1đếnSHU4,kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 cho thấy hệ số Cronbach’sAlphabằng0.845>0.6,cáchệsốtươngquanbiếntổngcủacácbiếnquansátlớnhơn 0.3 Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thangđo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tíchnhântốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.8: Hệsố Cronbach’sAlphacủaTBM Tínhbảomật(TBM);Cronbach’sAlpha=.868
Biếnquan sát Trung bìnhthangđo nếuloạibiến
Biến độc lập “Tính bảo mật” được đo lường bằng 4 biến quan sát TBM1 đếnTBM4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 cho thấy hệ sốCronbach’s Alpha bằng 0.868 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quansátlớn hơn0.3 Nếubỏđi biến nàotrong thangđo thì hệsốCronbach’sAlphađềugiảm nênthangđonàyđạtyêucầuvàtất cảcácbiến quansátcủathangđođềuđượcđưavàophântíchnhân tốkhámpháEFAtiếptheo.
Bảng4.9: Hệsố Cronbach’sAlphacủaQDSD Quyếtđịnhsửdụng(QDSD);Cronbach’s Alpha=.735
Biếnquan sát Trung bìnhthangđo nếuloạibiến
Biếnđộclập“Quyếtđịnhsửdụng”đượcđolườngbằng3biếnquansátQDSD1đến QDSD3, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20.0 cho thấy hệ sốCronbach’s Alpha bằng 0.735 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quansát lớn hơn 0.3 Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảmnên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vàophântíchnhân tốkhámpháEFAtiếptheo.
PHÂNTÍCH NHÂNTỐ KHÁMPHÁ (EFA)
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha, mô hìnhnghiên cứu cho ra 6 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc Quyết định sử dụng và 21biếnquansátđạtyêucầuđểđưavàophântích nhân tốkhámpháEFA.
4.4.1 Phân tích khám phánhântố với các biến độc lậpBảng4.10:KMOand Bartlett'sTest
Hệ số KMO = 0.744 nằm trong đoạn từ 0.5 đến 1 và kiểm định Barlett cóSig.=0.000 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trongtổngthểvàhoàntoànphùhợpchoviệcphântích nhântố.
Tổngcộng Phầntrămcủa phươngsai Phầntrăm tíchlũy
Nguồn:Kết quả xử lý dữliệubằng phần mềmSPSS 20.0
Hệ số Eigenvalues cho thấy mô hình phân tích nhân tố tạo ra tổng cộng 6 nhântốcóhệsốEigenvalues>1vàphươngsaitríchlà69.337%tứclà6nhântốnàygiảithíchđược69.337
Bảng Xoay nhân tố cho thấy sau khi thực hiện xoay nhân tố tối đa các thang đođãtrởvềvớichínhcấu trúccủamìnhvàđạtgiátrịhộitụđềulớnhơn 0.5.Nhưvậy:
Nhântố1:đượchìnhthànhtừ4biếnquansátlàNTDSD1,NTDSD2,NTDSD3và NTDSD4. Các biến này đều phản ánh đến các khía cạnh địa điểm nội bộ nên có thểđặttênyếutốnàylà“Nhậnthứcdễsử dụng”kíhiệuNTDSD.
Nhân tố 2: được hình thành từ 4 biến quan sát là TBM1, TBM2, TBM3 vàTBM4 Các biến này đều phản ánh đến các khía cạnh địa điểm nội bộ nên có thể đặt tênyếutốnàylà“Tínhbảomật” kí hiệuTBM.
Nhân tố 3: được hình thành từ 4 biến quan sát là DKTL1, DKTL2, DKTL3 vàDKTL4.Cácbiếnnàyđềuphảnánhđếncáckhíacạnhđịađiểmnộibộnêncóthểđặttênyếut ốnàylà“Điềukiệnthuậnlợi”kí hiệuDKTL.
Nhân tố 4: được hình thành từ 3 biến quan sát là AHXH1, AHXH2, AHXH3.Các biến này đều phản ánh đến các khía cạnh địa điểm nội bộ nên có thể đặt tên yếu tốnàylà“Ảnhhưởngxãhội” kí hiệuAHXH.
Nhân tố 5: được hình thành từ 3 biến quan sát là CPSD1, CPSD2, CPSD3. Cácbiếnnàyđềuphảnánhđếncáckhíacạnhđịađiểmnộibộnêncóthểđặttênyếutốnàylà“Chi phísử dụng”kíhiệuCPSD.
Nhân tố 6: được hình thành từ 3 biến quan sát là SHU1, SHU2, SHU3 Các biếnnàyđ ề u p h ả n á n h đ ế n c á c k h í a c ạ n h đ ị a đ i ể m n ộ i b ộ n ê n c ó t h ể đ ặ t t ê n y ế u t ố n à y là“Sự hữuích”kíhiệuSHU.
Nhưcậy6nhântốtạothànhcóđộtincậybênngoàicaovàsẽđượcsửdụngchocácphân tíchchuyênsâu đểđưaracáchàmý giảiphápchiếnlược.
Bảng4.13:Bảngtổng hợpkiểm định biếnQuyếtđịnhsửdụng
KiểmđịnhBartlett’sTest Chi-Square 6.627;df=3;Sig.=.000
Thang đo quyết định sử dụng gồm 3 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’sAlphađượcđưavàophântích nhântốkhámphá.Cụthể:
Trị số KMO là 0.664 và hệ số Sig của kiểm định Bartlett’s test là 0,000 < 0,5cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể và hoàntoànphùhợpchoviệcphântích nhân tố.
SaukhitiếnhànhphântíchnhântốEFAvớitiêuchuẩnEigenvalue>1,phươngpháprúttríchPr incipalComponentsvàphépxoayVarimax,kếtquảphântíchđãrúttríchra1nhântốduynhất,phùhợpvớ imôhìnhđưara.Tổngphươngsaitríchlà65.515%>50% và hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu.Như vậy, nhân tố duy nhất được rút trích ra gồm 3 biến quan sát là QDSD1,
QDSD2,QDSD3.Cácbiếnnàyđềuphảnánhđếncáckhíacạnhnhằmđánhgiáquyếtđịnhsửdụngcủasinh viênnêncóthểđặttên nhân tốnàylà“Quyếtđịnhsửdụng”.
PHÂNTÍCHHỒIQUY TUYẾN TÍNH
SaukhikiểmđịnhthangđobằngCronbach’sAlphavàEFA,tađãloạimộtbiếnquan sát không đạt chất lượng là TBM1 nhưng vẫn không làm thay đổi ý nghĩa của mỗithành phần Do đó, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyênđểthực hiệncácbướcphântíchtiếptheo.
Xây dựng mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) để đo lường tác độngcủa từng yếu tố đến quyết định sử dụng của sinh viên Trong mô hình hồi quy, biến phụthuộc là “Quyết định sử dụng (QDSD)” và các biến độc lập là Ảnh hưởng xã hội (AHXH),Điềukiệnthuậnlợi(DKTL),Nhậnthứcdễsửdụng(NTDSD),Chiphísửdụng(CPSD),Sự hữu ích (SHU), Tính bảo mật (TBM), Quyết định sử dụng (QDSD) Ta có mô hìnhhồiquy:
QDSD=β0+β1*AHXH+β2*DKTL+β3*NTDSD+β4*CPSD+β5*SHU+ β6*TBM+ei
- AHXH, DKTL,NTDSD,CPSD,SHU,TBM:Giátrịcủabiến độc lập
- ei Một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình 0 và phương saikhôngđổiσ2
4.5.1 PhântíchtươngquanPearson Đểphântíchhồiquytuyếntínhhiệuquảđầutiêncầnxemxétđếnmứcđộtươngquan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau hay nóicáchkhácxétđếnmốiquanhệtuyếntínhgiữacácyếutốvớiquyếtđịnhsửdụngcủasinhviênvàgiữacácyế utốvớinhau.Kếtquảđượcthểhiệntạibảng4.14.
AHXH DKTL NTDSD CPSD SHU TBM QDSD
AHXH Hệ số tươngquanPe arson
DKTL Hệ số tươngquanPe arson
NTDSD Hệ số tươngquanPe arson
CPSD Hệ số tươngquanPe arson
SHU Hệ số tươngquanPe arson
TBM Hệ số tươngquanPe arson
QDSD Hệ số tươngquanPe arson
**.Correlationis significantat the0.01 level(2-tailed).
*.Correlationis significantat the0.05 level(2-tailed).
Kết quả phân tích Pearson cho thấy các biến được thể hiện đang giải thích chomô hình đo lường Quyết định sử dụng (QDSD) của sinh viên dựa trên 6 biến độc lập là:Ảnhh ư ở n g x ã h ộ i ( A H X H ) , Đ i ề u k i ệ n t h u ậ n l ợ i ( Đ K T L ) , N h ậ n t h ứ c d ễ s ử d ụ n g
(NTDSD), Chi phí sử dụng (CPSD), Sự hữu ích (SHU), Tính bảo mật (TBM) với hệ sốPearson Correlation nói lên mức độ tương quan giữa các biến với nhau trong mô hình.Hệ số tương quan càng lớn nói lên mức độ tương quan càng cao, điều này có thể dẫn tớihiện tượng đa công tuyến khi kiểm định mô hình hồi quy và hệ số Sig nói lên tính phùhợp của hệ số tương quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy chotrước.
MốitươngquangiữacácbiếnAHXH,DKTL,NTDSD,CPSD,TBMđượcchấpnhận cụ thể biến NTDSD tương quan mạnh nhất với biến QDSD có hệ số Pearson là0.816,tiếptheolàbiếnDKTL,CPSD,TBMvớihệsốPearsonlầnlượtlà0.526,0.227,
0.129 Riêng biến SHU có giá trị Sig > 0.05 khi đối chiếu tương quan với biến QDSD,điều này đồng nghĩa với việc phải loại bỏ biến nghiên cứu (SHU) ra khỏi mô hình nhằmđảm bảo tính phù hợp của mô hình Vậy 5 biến độc lập Ảnh hưởng xã hội, Điều kiệnthuận lợi, Nhận thức dễ sử dụng, Chi phí sử dụng, Tính bảo mật thật sự có tương quanvới nhân tố phụ thuộc Quyết định sử dụng của sinh viên chính vì thế 5 biến này có thểđưa vào hồi quy Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy giữa các biến độc lập có mối quanhệtươngquan vớinhaunêncầnkiểmtrađacộngtuyến khitiếnhànhphântíchhồiquy.
R R 2 R 2 hiệuchỉnh Saisốchuẩncủaước lượng Durbin-Watson
Môhình Tổngbình phương df Trung bìnhbìnhphư ơng
Hệ số cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến(nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến (nhân tố)phụ thuộc và kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của môhìnhtuyếntínhtổngthểhayxemxétbiếnphụthuộccóliênhệtuyếntínhvớitoànbộtậphợpcácbiếnđ ộclậphaykhông.KếtquảchothấyR 2 =0.704(F8.494,vớimứcýnghĩa
0.0 10thìcóthển h ậ n x é t c ó h i ệ n t ư ợ n g đ a c ộ n g tuyến (Hoàng & Chu, 2008). Trong bảng 4.17 hệ số phóng đại phương sai VIF đều béhơn10,chứngtỏkhôngcóhiệntượngđacộngtuyến.
Giả thuyết H1:Ảnh hưởng xã hội có tác động ngược chiều đến quyết định sửdụng của sinh viên Kết quả phân tích hồi quy cho thấy yếu tố AHXH có hệ số hồi quyđãchuẩnhoáβ1=-0.30(t=-7.94vớimứcýnghĩa0.428>0.05)dođóhệsốβ1không có ý nghĩa về mặt thống kê Có thể kết luận AHXH có tác động ngược chiều đến quyếtđịnh sử dụng của sinh viên Giả thuyết H1 hiện chưa có ý nghĩa thống kê khi xem xéttrongmốiquanhệcủaphươngtrìnhhồiquy.
Giả thuyết H2:Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến quyết định sửdụng của sinh viên Kết quả phân tích hồi quy cho thấy yếu tố AHXH có hệ số hồi quyđã chuẩn hoá β2 = 189 (t = 4.806 với mức ý nghĩa 0.000 > 0.05) do đó hệ số β2 có ýnghĩa về mặt thống kê Có thể kết luận DKTL có tác động cùng chiều đến quyết định sửdụngcủasinhviênđược chấpnhận.
Giả thuyết H3:Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sửdụng của sinh viên Kết quả phân tích hồi quy cho thấy yếu tố NTDSD có hệ số hồi quyđã chuẩn hoá β3 = 713 (t = 17.561 với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) do đó hệ số β3 có ýnghĩa về mặt thống kê Có thể kết luận NTDSD có tác động cùng chiều đến quyết địnhsửdụngcủasinh viênđược chấpnhận.
Giả thuyết H4:Chi phí sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụngcủasinhviên.KếtquảphântíchhồiquychothấyyếutốCPSDcóhệsốhồiquyđãchuẩnhoáβ4=.713( t=3.258vớimứcýnghĩa0.001
