Nghiên cứu sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM cùng lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT kết hợp với lý thuyết lòng tin, lý thuyết nhận thức an toàn để tiến hàn
GIỚI THIỆU
Lý do hình thành đề tài
Sự xuất hiện của thương mại điện tử là một hiện tượng toàn cầu ở các nước đang phát triển (Yang và cộng sự, 2021) Tuy nhiên, những kỳ vọng về sự phát triển của thương mại điện tử vẫn chưa được đáp ứng trọn vẹn vì còn tồn tại sự khác biệt đáng kể giữa mua hàng trực tuyến và ngoại tuyến liên quan đến thương mại điện tử (Yang và cộng sự, 2021) Ngoài ra, Mạng công nghệ thông minh và các thiết bị vận hành dựa trên Internet là rất cần thiết để khám phá thương mại điện tử với các tính năng cụ thể, đặc biệt khi thiết bị được đặt trong xã hội để nắm bắt ý định của người tiêu dùng (Yang và cộng sự, 2021) Thêm vào đó, theo Capgemini (2019), thanh toán không dùng tiền mặt thông qua hệ thống kỹ thuật số, một triển khai thương mại điện tử gần đây, đề cập đến một giải pháp thanh toán thông minh thay thế ở một số nước đang phát triển nhằm đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững (Yang và cộng sự, 2021) Tính đến tháng 1 năm 2023, Việt Nam có 77,93 triệu người dùng Internet, tương đương với 79,1% tổng dân số (Vnetwork, 2023) Các nhu cầu như mua sắm, giải trí và du lịch cũng phát triển đáng kể, đặc biệt với giới trẻ nhu cầu vận chuyển công nghệ giá rẻ và đặt hàng đồ ăn, thức uống, thực phẩm được quan tâm hàng đầu (Phan và cộng sự, 2020) Trong bối cảnh đại dịch năm 2019 đã đẩy nhanh việc sử dụng các hệ thống thanh toán di động không tiếp xúc và đặt nền móng cho việc tiếp tục áp dụng các hệ thống này ngay cả sau đại dịch (Baxi và cộng sự, 2024)
Tại Việt Nam, đến nay đã có 78 tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán qua Internet, 45 tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán di động (Lê Thị Thanh và cộng sự,
2022).Số lượng giao dịch đã tăng 51,8% so với cùng kỳ năm 2018 (Lê Thị Thanh và cộng sự, 2022) Trong đó, phần lớn là ví điện tử như Momo, ZaloPay, GrabPay, shopeepay, Viettel Pay và AirPay (Phan và cộng sự, 2020) Các loại hệ thống thanh toán này đáp ứng nhu cầu của người sử dụng Internet trong bối cảnh thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng như các hình thức nạp tiền, thanh toán đa dạng, nhanh chóng, tiện lợi bao gồm website và ứng dụng di động, khách hàng có thể thao tác chỉ qua vài bước đơn giản mọi lúc, mọi nơi (Nguyen và cộng sự, 2014)
Thuật ngữ “xã hội không tiền mặt” được coi là mơ hồ, trong đó tiền giấy, séc và tiền xu không còn tồn tại trọn vẹn trong một hệ thống kinh tế (Thaker và cộng sự,
2023).Nguồn gốc của ý tưởng xã hội không tiền mặt đã bắt đầu từ những năm 1900 (Bàtiz Lazo và Efthymiou, 2016) và được chú ý trong giai đoạn những năm 1960 khi phương thức giao dịch đang phát triển do có sự đổi mới công nghệ mới (Mitchell, 1966; Ward, 1967) Thuật ngữ này đang trở nên phổ biến và quay trở lại do sự đóng góp chủ yếu của nó về mặt phát triển văn hóa xã hội trong thời kỳ tiến bộ và cải tiến công nghệ Nói đến ví điện tử, có nhiều nghiên cứu thảo luận về việc chấp nhận công nghệ trong cộng đồng (Fainusa và cộng sự, 2019) Hai phương pháp thường được sử dụng là mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) (Fainusa và cộng sự, 2019) Mô hình TAM được thực hiện bởi Davis và cộng sự (1989) để xác định ý định hành vi trong việc sử dụng công nghệ Các yếu tố được sử dụng trong TAM được nhận thấy dễ sử dụng và nhận thức hữu ích (Fainusa và cộng sự, 2019) Trong khi lý thuyết UTAUT được thực hiện bởi Venkatesh và cộng sự (2003), một sửa đổi của mô hình TAM, nhằm xác định ý định sử dụng công nghệ bằng cách tính đến bốn yếu tố chính, đó là kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội tạo điều kiện và một số biến nhân khẩu học là yếu tố kiểm duyệt (Fainusa và cộng sự, 2019)
Theo Jupiter Research (2008), người tiêu dùng không thoải mái với ý tưởng thanh toán di động tức là, "nỗi sợ hãi về một phương tiện không xác định" và họ thậm chí không sẵn sàng thử thanh toán bằng thiết bị di động của mình Trong khi có sự nhiệt tình và hy vọng rộng rãi về dịch vụ ví di động, cũng có những lo ngại về vi phạm an ninh và đánh cắp danh tính (Shin, 2009).Bất chấp những điều đáng lo về an toàn và quyền riêng tư (Dewan và Chen, 2005), những vấn đề như vậy chỉ được giải quyết trong một số nghiên cứu, và thậm chí một số ít tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật tuyệt đối của bảo mật và bỏ qua các khía cạnh của người tiêu dùng như nhận thức về an toàn của người dùng, niềm tin và rủi ro (Shin, 2009) Các nhà nghiên cứu đã lập luận rằng ví điện tử không được chấp nhận dễ dàng bất chấp những lợi ích mà chúng mang lại cho người sử dụng, khả năng giúp cuộc sống dễ dàng hơn (Wu và cộng sự, 2017) và khả năng chấp nhận thấp hơn có thể là do các vấn đề về niềm tin, bảo mật, nhận thức và phát triển chưa hoàn chỉnh từ góc độ các tính năng sẵn có (Wu và cộng sự, 2017) Do đó, khi nghiên cứu đến sự chấp nhận sử dụng công nghệ nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình TAM, lý thuyết UTAUT kết hợp với các yếu tố về lòng tin và nhận thức an ninh như: với nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng tới hành vi sử dụng ví điện tử của giới trẻ Việt Nam của Phan và cộng sự (2020), một nghiên cứu về xã hội không tiền mặt của Thaker và cộng sự (2023), bên cạnh đó còn có nghiên cứu về người tiêu dùng sau khi sử dụng ví điện tử của Kilani và cộng sự (2023), và gần đây nhất về nghiên cứu của Baxi và cộng sự (2024) về việc áp dụng ví kỹ thuật số của người tiêu dùng cùng, ngoài ra nghiên cứu của Gil-Cordero và cộng sự (2024) nói về cuộc cách mạng ví tiền điện tử, các yếu tố chính thúc đẩy hành vi áp dụng ví điện tử
Như vậy, đối với bài nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình TAM để giải thích việc chấp nhận áp dụng ví điện tử đối với sinh viên ở các khu vực Thành phố
Hồ Chí Minh và sử dụng lý thuyết UTAUT cùng với hai yếu tố về lòng tin và nhận thức an toàn để phân tích các yếu tố tác động đến người dùng đối với việc chấp nhận một công nghệ mới Ngoài ra, nhận thấy lợi ích và tác động to lớn mà ví điện tử đang mang lại cũng như việc tiếp tục chấp nhận sử dụng ví điện tử trong xã hội không ngừng phát triển này cùng với những yếu tố đã, đang tác động mạnh mẽ đến con người hiện nay, đặc biệt là giới trẻ những người tiếp cận sử dụng Internet sẵn sàng chấp nhận những chuyển giao khoa học, công nghệ trong thời đại mới đã giúp tác giả lựa chọn đề tài "Áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt".
Mục tiêu nghiên cứu
Xem xét và đo lường khả năng áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt Từ đó, đề xuất các giải pháp để nâng cao việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt
- Xem xét những yếu tố có liên quan đến việc áp dụng liên tục ví điện tử
- Đề xuất và kiểm định mô hình cấu trúc trong việc áp dụng liên tục ví điện tử
- Đề xuất các giải pháp để nâng cao việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt
- Những yếu tố nào có liên quan đến việc áp dụng liên tục ví điện tử?
- Mô hình cấu trúc liên quan đến việc áp dụng liên tục ví điện tử được đề xuất và kiểm định như thế nào?
- Những giải pháp nào được đề xuất nhằm nâng cao việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Các yếu tố tác động việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt
Những sinh viên đã sử dụng hoặc có ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử
Trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Ý nghĩa nghiên cứu
Về mặt lý thuyết, góp một phần tri thức bổ sung cho vào các cơ sở lý thuyết liên quan đến ví điện tử, áp dụng ví điện tử trong xã hội không tiền mặt, mô hình TAM, lý thuyết UTAUT và các nghiên cứu liên quan
Về mặt thực tiễn, nghiên cứu xác định và phân tích các yếu tố tác động đến việc chấp nhận và sử dụng ví điện tử của sinh viên, đo lường mức độ ảnh hưởng và tập trung vào hành vi của người dùng, bao gồm cả những yếu tố điều tra có thể góp phần tạo ra ý định tích cực đối với sử dụng ví điện tử.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Ví điện tử
2.1.1 Giới thiệu ví điện tử
Ví điện tử là một trong những ứng dụng, phần mềm công nghệ, là một thiết bị cũng đã được công nhận là ví kỹ thuật số (Subaramaniam và cộng sự, 2020) "Ví điện tử là một ứng dụng phần mềm sử dụng các thiết bị điện tử như máy tính hoặc thiết bị di động để giao dịch trực tuyến" (Uduji và cộng sự, 2019, tr 2) Ví điện tử cũng là một thiết bị thanh toán không cần sử dụng tiền mặt (Subaramaniam và cộng sự, 2020)
Theo Thaker và công sự (2023), khi lùng sục các trang lịch sử về đổi mới công nghệ bắt đầu từ thời đại cách mạng công nghiệp, người ta sẽ không bao giờ coi từ vựng "ví điện tử" là tiền đề của đổi mới Bởi vì, ví điện tử phản ánh con đường trở thành Công nghệ đa năng (GPT) trong thời đại ngày nay; điều tiếp theo là hỏi xã hội đang hướng tới đâu (Thaker và cộng sự, 2023) Bên cạnh đó, Jasanoff và Kim (2015, tr 25) đã trình bày rõ ràng nó là "tầm nhìn chung được nắm giữ và thực hiện về những tương lai mong muốn được thúc đẩy bởi những hiểu biết chung về các hình thức đời sống xã hội và trật tự xã hội có thể đạt được thông qua và hỗ trợ những tiến bộ trong khoa học và công nghệ" Để đi đầu trong việc đạt được một nền kinh tế hoặc xã hội không dùng tiền mặt, nơi ví kỹ thuật số còn gọi là "ví điện tử" được coi là yếu tố hỗ trợ chính; cũng không bị coi là sai trái như một phần của hệ thống thanh toán điện tử (Hassan và cộng sự, 2020; Peterson và Wezel, 2016) Hệ thống thanh toán điện tử cơ bản là nơi các giao dịch tiền tệ hoặc tiền có giá trị điện tử được thực hiện thông qua cơ chế giao diện điện tử, ví dụ, thiết bị di động (Kim và cộng sự, 2010)
Việc sử dụng ví điện tử trở thành phương thức thanh toán điện tử chính trong xã hội tiêu dùng, theo nghiên cứu được tiến hành bởi Mastercard (2020) Hình 2.1 thể hiện mối quan hệ lý luận của hệ thống thanh toán có bốn thành phần được sắp xếp từ ngoài vào trong đầu tiên là xã hội không tiền mặt, thứ hai là hệ thống thanh toán điện tử, thứ ba là ví kỹ thuật số (ví điện tử), trong cùng là tiền điện tử Có thể hiểu một xã hội không tiền mặt được hình thành từ ba thành phần chính trên và trong đó có ví điện tử
Hình 2.1: Mối quan hệ luận lý của hệ thống thanh toán
Nguồn: Thaker và cộng sự (2023)
2.1.2 Ưu và nhược điểm của ví điện tử
- Tiện lợi và đơn giản: Không cần phải mang theo tiền mặt khi mua hàng, hạn chế rủi các ro rơi rớt tiền mặt, có thể sử dụng di động để thanh toán bằng cách quét hoặc nhập mã vạch (Bùi Quang Hải, 2024)
- An toàn và bảo mật: Với các phương thức bảo mật tiên tiến đảm bảo tính an toàn của thông tin cá nhân và tài khoản ngân hàng của người dùng Ví điện tử có tính bảo mật cao hơn khi sử dụng thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ (Bùi Quang Hải, 2024)
- Kiểm tra và quản lý tài khoản dễ dàng: Có thể kiểm tra được các lần đăng nhập tài khoản, tra soát các lịch sử giao dịch đồng thời dễ dàng kiểm soát dòng tiển ra vào và số dư tài (Bùi Quang Hải, 2024)
- Tính linh hoạt và tiết kiệm chi phí: Chi phí sẽ được tiết kiệm bởi ví điện tử cho các khoản phí liên quan đến giao dịch tài chính truyền thống như phí chuyển khoản, phí rút tiền và phí giao dịch (Bùi Quang Hải, 2024)
- Tích hợp nhiều tính năng: Ví điện tử còn tích hợp nhiều tính năng khác như ví tiền ảo, tích lũy điểm thưởng, mua vé xem phim, tìm khách sạn hoặc đặt vé máy bay (Bùi Quang Hải, 2024)
- Phụ thuộc vào kết nối Internet và vấn đề kỹ thuật: Nếu người dùng không có kết nối Internet ổn định hoặc hệ thống gặp vấn đề thì các giao dịch tài chính của họ sẽ bị gián đoạn hoặc không thể thực hiện (Subaramaniam và cộng sự, 2020)
- Rủi ro về an ninh mạng: Ví điện tử chứa thông tin tài khoản ngân hàng của người dùng, do đó nếu không được bảo vệ đúng cách, thông tin này có thể bị lộ ra và dẫn đến các vấn đề về an ninh mạng (Subaramaniam và cộng sự, 2020)
- Mất tài khoản nếu truy cập vào các đường link không tin cậy: Một số ví điện tử có giới hạn về số lượng người dùng và một số tính năng có thể bị giới hạn đối với những người dùng mới (Bùi Quang Hải, 2024)
- Tính liên kết trong cộng đồng ví điện tử chưa cao: Các tài khoản ví điện tử hỗn loạn vì không có sự liên kết giữa các đơn vị Cũng rất khó để quy trách nhiệm về một bên khi có sự cố vì một người dùng có thể tạo tài khoản trên nhiều ví điện tử và được quản lý bởi nhiều nguồn khác nhau (Bùi Quang Hải, 2024)
- Phí giao dịch cao: Một số dịch vụ ví điện tử tính phí giao dịch khá cao Phí được trừ trực tiếp vào tài khoản ví điện tử khi thực hiện giao dịch, do đó người sử dụng phải cân nhắc, xem xét trước khi sử dụng ví điện tử (Bùi Quang Hải, 2024).
Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
2.2.1.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) dựa trên TRA và TPB để giải thích hành vi của người sử dụng công nghệ (Davis và cộng sự, 1989) "Mô hình TAM bắt nguồn từ sự điều chỉnh của TRA tổng quát hơn và được phát triển cụ thể hơn sau này dễ dự đoán và giải thích hành vi sử dụng công nghệ và nó được phát triển để xác định các yếu tố dẫn đến việc người dùng chấp nhận hoặc từ chối một công nghệ bằng cách tích hợp các khía cạnh công nghệ với khái niệm hành vi của tổ chức" (Davis và cộng sự, 1989, tr 983)
Mô hình này đã được Davis (1989) đưa ra giả thuyết, trong đó đề xuất hai cấu trúc là yếu tố chính trong việc tạo ra thái độ và hành vi đối với việc áp dụng CNTT được đặt tên là tính hữu ích nhận thức và nhận thức dễ sử dụng Dựa trên những phát hiện thực nghiệm, mô hình TAM đã được sửa đổi để phản ánh một cách thậm chí còn đơn giản hơn, rõ ràng hơn được thể hiện như Hình 2.2
Mô hình TAM cơ bản thử nghiệm hai niềm tin cá nhân quan trọng nhất về việc chấp nhận sử dụng CNTT đó là "nhận thức tính hữu ích" và "nhận thức tính dễ sử dụng" Nhận thức tính 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 và cộng sự, 1989, tr 985) Nhận thức tính 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 và cộng sự, 1989, tr 985) Như vậy, ý định hành vi và hành vi thực tế được dẫn đến từ sự cảm nhận niềm tin của hai hành vi Mô hình đã được thử nghiệm trên 107 người dùng máy tính sau hai khoảng thời gian sau khi giới thiệu 1 giờ và sau 14 tuần Kết quả cho thấy và nhận thức tính dễ sử dụng có tác động cùng chiều lên ý định sử dụng của người dùng máy tính, trong đó một yếu tố quyết định chủ yếu là nhận thức tính hữu ích và yếu tố quyết định thứ yếu là nhận thức tính dễ sử dụng, thái độ chỉ có một phần trung gian tác động vào ý định sử dụng (Davis và cộng sự, 1989)
Hình 2.2: Mô hình chấp nhận công nghệ
Nguồn: Davis và cộng sự (1989)
2.2.1.2 Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) được đề xuất có tính đến việc áp dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003) Cụ thể hơn, lý thuyết UTAUT là sự kết hợp của nhiều lý thuyết từ lý thuyết hành động hợp lý, mô hình chấp nhận công nghệ, lý thuyết hành vi có kế hoạch, lý thuyết phổ biến đổi mới và lý thuyết nhận thức xã hội (Phan và cộng sự 2020).Mô hình gợi ý rằng bốn cấu trúc cốt lõi (kỳ vọng về hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi) là những yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi và cuối cùng là hành vi của người dùng (Chawla và Joshi, 2019) Bên cạnh đó, Shin (2009) đã sử dụng lý thuyết UTAUT cùng với các cấu trúc về an ninh, niềm tin, ảnh hưởng xã hội và năng lực bản thân Sau nhiều thử nghiệm và so sánh của các nhà nghiên cứu trong nhiều bối cảnh và lĩnh vực khác nhau, lý thuyết UTAUT đã được thiết lập bằng việc lựa chọn và tích hợp các yếu tố được thể hiện thể hiện chi tiết trong Hình 2.3
Lý thuyết UTAUT nhằm mục đích giải thích ý định sử dụng hệ thống thông tin của người dùng và hành vi sử dụng tiếp theo của họ Lý thuyết cho rằng bốn yếu tố chính (kỳ vọng về hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi) là những yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định và hành vi sử dụng (Venkatesh và cộng sự, 2003) Các biến số về giới tính, tuổi tác, kinh nghiệm và mức độ tự nguyện sử dụng được thừa nhận để điều chỉnh tác động của bốn cấu trúc chính đến ý định và hành vi sử dụng (Venkatesh và cộng sự 2003)
Hình 2.3: Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2003)
Lý thuyết UTAUT "cung cấp một công cụ hữu ích cho các nhà quản lý để đánh giá khả năng thành công của việc giới thiệu công nghệ mới và giúp họ hiểu được những yếu tố tác động đến việc chấp nhận hoặc từ chối sử dụng một công nghệ mới" (Venkatesh và cộng sự, 2003, tr 453) Trên cơ sở đó họ chủ động tạo ra các tác động (bao gồm đào tạo, tiếp thị,…) nhằm vào người sử dụng, đặc biệt là những đối tượng
"ngại thay đổi" (Venkatesh và cộng sự, 2003) Trong nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2011) đã xác định được ba giai đoạn khi chấp nhận một công nghệ mới với giai đoạn đầu là ý định, kế tiếp đến là sử dụng và cuối cùng là sau khi sử dụng Để làm rõ điều đó với nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2012) đã xác định được giai đoạn cuối sau sử dụng được gọi là sự áp dụng liên tục và cho rằng người sử dụng dựa nhiều hơn vào các nguồn lực bên ngoài để tạo điều kiện cho họ tiếp tục sử dụng công nghệ đó
Lý thuyết lòng tin từ lâu đã được coi là chất xúc tác trong mối quan hệ giữa người tiêu dùng và nhà tiếp thị vì nó mang lại kỳ vọng về các giao dịch thành công (Schurr và Ozanne, 1985) Lòng tin là một đặc điểm xác định của hầu hết các tương tác kinh tế và xã hội, trong đó sự không chắc chắn đang hiện hữu (Pavlou, 2003) Sự thiếu tin tưởng đã được coi là một trong những lý do chính khiến người tiêu dùng không tham gia vào thương mại điện tử (Keen và cộng sự, 1999) Bên cạnh đó, Gefen
(2000) chỉ ra rằng lòng tin là công cụ để chấp nhận công nghệ Internet Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng niềm tin đóng một vai trò quan trọng trong việc chấp nhận và tiếp tục sử dụng ví điện tử Đặc biệt, sự tin cậy đề cập đến sự tin tưởng của người sử dụng vào tính an toàn và độ tin cậy của công nghệ (Gefen và cộng sự, 2003) Dựa trên các tài liệu hiện có, niềm tin nhận thức đã xác nhận sự liên quan của nó như một yếu tố chính ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng thanh toán điện tử (Chong và cộng sự, 2012; Dastan và Gürler, 2016; Nelloh và cộng sự, 2019; Changchit và cộng sự,
2020) Trong nghiên cứu của Kilani và cộng sự (2023) nhận thấy lòng tin là một yếu tố quan trọng trong việc áp dụng hệ thống thanh toán di động, nhấn mạnh tầm quan trọng của niềm tin trong việc giảm thiểu rủi ro nhận thấy liên quan đến thanh toán di động và tăng niềm tin của người dùng vào công nghệ (Dastan và Gürler, 2016; Nelloh và cộng sự, 2019; Changchit và cộng sự, 2020)
2.2.1.4 Lý thuyết nhận thức an toàn
Lý thuyết nhận thức an toàn có thể coi là hình ảnh phản chiếu của mối quan hệ rủi ro (Dewan và Chen, 2005) An toàn trong không gian tương tác không chỉ phụ thuộc vào các biện pháp an toàn kỹ thuật (Shin, 2009) Với nghiên cứu của Cheong và cộng sự (2002) đã xem xét các rào cản đối với việc áp dụng thanh toán di động và báo cáo rằng việc thiếu tính nhận thức bảo mật là lý do thường gặp nhất dẫn đến việc từ chối sử dụng Bên cạnh đó, Pousttchi (2003) đã lập luận rằng việc xâm phạm nhận thức an toàn sẽ ngăn cản người tiêu dùng sử dụng một quy trình cụ thể.Vì ví di động liên quan đến việc lưu trữ và chuyển thông tin cá nhân và tài chính nên chúng gây ra mối lo ngại lớn hơn về bảo mật so với các phương thức thanh toán thông thường (Chawla và Joshi, 2019) An toàn đã được coi là yếu tố quyết định chính đến ý định mua sắm trực tuyến và nhiều nghiên cứu khác nhau đã tìm thấy ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến (Shin và cộng sự, 2003; Kim và cộng sự, 2008) Theo Shin và Kim (2008) cảm giác an toàn phần lớn được quyết định bởi cảm giác kiểm soát hệ thống tương tác của người sử dụng Trong thương mại di động, có thể nói rằng nhận thức của khách hàng về bảo mật có thể khác với mức độ bảo mật thực tế (Shin, 2009) Mặc dù đánh giá khoa học về bảo mật là trên sự giải pháp công nghệ, nhưng chính nhận thức của khách hàng về bảo mật ảnh hưởng đến niềm tin và ý định (Linck và cộng sự, 2006)
2.2.2 Các nghiên cứu liên quan
Qua quá trình tìm hiểu và nghiên cứu về các lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, tác giả đã tiếp tục tìm hiểu và nghiên cứu thêm các nghiên cứu liên quan để thu thập những bài nghiên cứu từ các tác giả khác trên thế giới về các chủ đề liên quan đến ví điện tử thuộc nhiều chuyên ngành khác nhau Sau khi nghiên cứu và sàng lọc, tác giả đã chọn ra được năm bài nghiên cứu liên quan đến phạm vi của đề tài nghiên cứu được trình bày cụ thể trong Bảng 2.1
Nghiên cứu của Hoang (2021) đề cập tới các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví kỹ thuật số ở Việt Nam, còn có, Tang và cộng sự (2022) cùng nghiên cứu về sự xuất hiện ví điện tử tại Sarawak và các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng ví điện tử để thanh toán Bên cạnh đó, Thaker và cộng sự (2023) đã sử dụng mô hình TAM và UTAUT2 để nghiên cứu việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt Với nghiên cứu của Lew và cộng sự (2023) là về chủ đề ví di động gây rối trong ngành khách sạn: Mô hình chấp nhận công nghệ di động mở rộng bằng mô hình MTAM Bên cạnh đó, Senali và cộng sự (2023) có một nghiên cứu về các yếu tố quyết định ý định sử dụng ví điện tử: Sự đổi mới và xu hướng cá nhân để tin tưởng với tư cách là người điều hành Cuối cùng với nghiên cứu mới nhất của Baxi và cộng sự (2024) về việc áp dụng ví kỹ thuật số của người tiêu dùng
Bảng 2.1: Các nghiên cứu liên quan
STT Tên tác giả Lý thuyết Các yếu tố Bối cảnh
Kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, nhận thức rủi ro
2 Tang và cộng sự (2022) TAM Cảm nhận dễ sử dụng, cảm nhận rủi ro, nhận thức về tính hữu ích, phần thưởng Ví điện tử
Kỳ vọng hiệu quả, ảnh hưởng xã hội, động lực hưởng thụ, lòng tin, nhận thức an toàn, điều kiện thuận lợi, thói quen
4 Lew và cộng sự (2023) MTAM
Sự tự hiệu quả của thiết bị di động, sự hữu ích của thiết bị di động, sự dễ sử dụng của thiết bị di động, khối lượng quan trọng của sự cảm nhận, nhận thức được sự thích thú
Nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, khả năng tương thích, nhận thức rủi ro, nhận thức cảm xúc, sự đổi mới cá nhân, xu hướng tin tưởng cá nhân
6 Baxi và cộng sự (2024) UTAUT
Kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, điều kiện thuận lợi, thói quen, động lực hưởng thụ, giá cả, sự phù hợp giữa nhiệm vụ và công nghệ
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Từ các cơ sở lý thuyết tiền đề, đặc biệt là mô hình TAM của Davis và cộng sự
(1989), lý thuyết UTAUT của Venkatesh và cộng sự (2003), Venkatesh và cộng sự
2012, thuyết lòng tin, thuyết nhận thức an toàn và các bài nghiên cứu liên quan của
Hoang và cộng sự (2021); Tang và cộng sự (2022); Thaker và cộng sự (2023); Lew và cộng sự (2023); Senali và cộng sự (2023); Baxi và cộng sự (2024), từ mục đích nghiên cứu của đề tài tác giả đã chọn ra các yếu tố phù hợp Từ đó, tác giả đề ra các giả thuyết nhằm hỗ trợ cho việc kiểm định mô hình và các yếu tố được chọn cũng như mối quan hệ giữa chúng Trong Hình 2.4 là mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu đề xuất 2.3.1 Các khái niệm nghiên cứu
2.3.1.1 Điều kiện thuận lợi Điều kiện thuận lợi (FAC) là "mức độ mà một người tin rằng một tổ chức và cơ sở hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ việc sử dụng hệ thống" (Venkatesh và cộng sự, 2003, tr
453) Theo Venkatesh và cộng sự (2012) cho thấy có mối liên hệ trực tiếp khi xét đến cấu trúc điều kiện thuận lợi và ý định hành vi Một số nghiên cứu sử dụng yếu tố điều kiện thuận lợi trong mô hình như nghiên cứu Hoang và cộng sự (2021) Trong bối cảnh thanh toán điện tử, máy móc điện tử như điện thoại di động là phương tiện cung cấp công nghệ cho khách hàng, cần có kỹ năng và kiến thức đó để sử dụng suôn sẻ (Thaker và cộng sự, 2023)
Kỳ vọng hiệu quả (PEE) "đề cập đến những lợi ích mà một cá nhân nhận được theo mức độ sử dụng công nghệ cho một hoạt động nhất định; cấu trúc này là yếu tố dự báo mạnh nhất về ý định hành vi" (Venkatesh và cộng sự, 2003, tr 447)
Nó được coi là yếu tố cốt lõi quyết định việc chấp nhận công nghệ mới, đặc biệt là khi nắm bắt được tác động của ý định hành vi của người dùng (Beh và cộng sự, 2021; Maruping và cộng sự, 2017; Venkatesh và cộng sự, 2003) Trong bối cảnh thanh toán ví điện tử, người ta luôn mong đợi những giao dịch suôn sẻ, tiết kiệm thời gian như thanh toán hóa đơn điện tử, chuyển tiền, mua sắm trực tuyến và đặt vé online thông qua những click trên điện thoại hoặc màn hình máy tính Nhờ ví điện tử, người dùng có thể thanh toán ngay lập tức và chuyển tiền bất cứ lúc nào (Hoang và cộng sự, 2021)
2.3.1.3 Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội (SOI) được đề cập đến là "mức độ mà một cá nhân nhận thấy rằng người quan trọng khác tin rằng họ nên áp dụng hệ thống mới" (Venkatesh và cộng sự, 2003, tr 451); đó có thể là người thân, vợ/chồng hoặc công ty làm việc (Thaker và cộng sự, 2023) Đối với các nghiên cứu chấp nhận công nghệ, cấu trúc ảnh hưởng xã hội đã được áp dụng thường xuyên và phần lớn mang lại tác động tích cực đến ý định hành vi (Chen và cộng sự, 2019; Jain và Singhal, 2019; Khalilzadeh và cộng sự, 2017; Qasim và Abu-Shanab, 2016) Trong bối cảnh này, người dùng quan sát hoạt động của người khác và thích ứng tương tác của người khác (Hoang và cộng sự, 2021) Ngoài ra, tác động của ảnh hưởng xã hội đến ý định hành vi đã được tìm thấy một cách nhất quán trong các nghiên cứu trước đây (Shin, 2009; Wei và cộng sự, 2009)
Kỳ vọng nỗ lực (EFE) đề cập đến "những lợi ích mà một cá nhân nhận được theo mức độ sử dụng công nghệ cho một hoạt động nhất định; cấu trúc này là yếu tố dự báo mạnh nhất về ý định hành vi" (Venkatesh và cộng sự, 2003, tr 450) Theo đó, Pavlou và Fygenson (2006) đã chỉ ra rằng nỗ lực kỳ vọng được đo lường thông qua nhận thức về tính dễ sử dụng, cùng với kỳ vọng về hiệu suất, là yếu tố then chốt trong việc dự đoán ý định sử dụng và mua hàng trong việc áp dụng thương mại điện tử Trong bối cảnh hệ thống thanh toán điện tử ví điện tử, việc xảy ra giao dịch thương mại giữa hai bên sẽ hiệu quả khi việc sử dụng công nghệ (thanh toán điện tử) được áp dụng (Thaker và cộng sự, 2023)
Niềm tin (TRU) có thể được định nghĩa là "kết quả của sự tương tác lặp đi lặp lại giữa những người chơi có lý trí, tư lợi nhằm tối đa hóa lợi ích vật chất lâu dài của họ" (Reiersen, 2017, tr 17) Trong lĩnh vực liên quan đến giao dịch tài chính khi người dùng gặp nhiều rủi ro phát sinh từ sự không chắc chắn và thiếu kiểm soát, niềm tin có ý nghĩa rất quan trọng (Lu và cộng sự, 2011; Zhou, 2013; Slade và cộng sự,
2015, 2015b; Arfi và cộng sự, 2021) Một nghiên cứu của Talwar và cộng sự (2020) cũng nhận thấy rằng niềm tin là một yếu tố dự báo quan trọng về hành vi sử dụng liên tục của hệ thống thanh toán di động Mức độ tin cậy của người tiêu dùng đối với nền tảng ví điện tử càng cao thì họ càng có nhiều khả năng sử dụng chúng cho các giao dịch tài chính của mình (Aji và cộng sự, 2020)
Nhận thức an toàn (PES) được định nghĩa là "mức độ mà người dùng tin rằng kênh hoặc nền tảng giao dịch sẽ được an toàn" (Chawla và Joshi, 2023, tr 3) Trong bối cảnh thanh toán bằng ví điện tử, giao dịch thanh toán được thực hiện kỹ thuật số thông qua nền tảng Internet, điều này thường có xu hướng quy cho lỗ hổng khi xảy ra các hoạt động gian lận, ví dụ, và lừa đảo hoặc hack dữ liệu cá nhân và tài khoản thanh toán (Thaker và cộng sự, 2023) Những thay đổi về vi phạm an ninh được coi là cao ở các nước đang phát triển, vì yêu cầu và giám sát an ninh vẫn còn ở giai đoạn sơ khai (Thaker và cộng sự, 2023) Các nghiên cứu cho thấy các cấu trúc bảo mật được nhận thức ảnh hưởng tích cực đến ý định hành vi khi áp dụng thanh toán điện tử (Moorthy và cộng sự, 2020)
2.3.1.7 Ý định sử dụng ví điện tử Ý định sử dụng (INE) một hệ thống được định nghĩa là "mức độ mà một người đã xây dựng các kế hoạch có ý thức để thực hiện hoặc không thực hiện một số hành vi cụ thể trong tương lai" (Venkatesh và cộng sự, 2008, tr 484) Cấu trúc của ý định hành vi theo Venkatesh và cộng sự (2003) được coi là yếu tố quyết định cho biến phụ thuộc về hành vi sử dụng/áp dụng liên tục, nhìn chung có mối quan hệ tích cực Đến nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2012), đã xác nhận tầm quan trọng của ý định hành vi là yếu tố dự báo chính về sử dụng công nghệ Khi nghiên cứu ý định sử dụng ví điện tử trong thanh toán, nội dung tập trung vào quy mô bao gồm ý định sử dụng, kế hoạch sử dụng và dự đoán việc sử dụng hệ thống (Venkatesh và cộng sự, 2003)
2.3.1.8 Áp dụng liên tục ví điện tử Áp dụng liên tục ví điện tử đề cập đến việc người dùng duy trì ý định sử dụng thực tế một công nghệ cụ thể (Bhattacherjee, 2001) Nói cách khác, ý định tiếp tục đề cập đến việc áp dụng công nghệ ở giai đoạn sau và ý định tiếp tục sử dụng nó (Amoroso và Lim, 2017) Ý định tiếp tục được giải thích chủ yếu bằng thái độ sau sử dụng, tiếp theo là nhận thức về tính hữu ích và kỳ vọng nỗ lực (Venkatesh và cộng sự, 2011) Ngoài ra, theo Thaker và cộng sự (2023) đã chứng minh rằng kỳ vọng về hiệu suất, ảnh hưởng xã hội, niềm tin, điều kiện thuận lợi ảnh hưởng đến ý định hành vi tiếp tục áp dụng hệ thống thanh toán điện tử "ví điện tử"
2.3.2 Các giả thuyết nghiên cứu
Lòng tin từ lâu đã được coi là chất xúc tác cho các giao dịch giữa người mua và người bán (Pavlou, 2003) Khi nói đến ví di động, lòng tin thậm chí còn quan trọng hơn, với những rủi ro có thể bị hack (Shin, 2009) Theo Talwar và cộng sự (2020) nhận thức về tính hữu ích và sự thỏa mãn của người dùng ảnh hưởng tích cực đến lòng tin của họ vào công nghệ, từ đó ảnh hưởng đến hành vi sử dụng liên tục của họ.
Do đó, đối với việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt giả thuyết
𝐻 1 được đề xuất như sau:
𝐻 1 : Lòng tin có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
Các giả thuyết về nhận thức an toàn nhằm mục đích xác định mức độ ảnh hưởng của bảo mật nhận thức đến ý định sử dụng ví di động (Shin, 2009) Theo Kumar và cộng sự (2018) xử lý vấn đề bảo mật dịch vụ giao dịch tài chính luôn là mối quan tâm hàng đầu của người dùng Do đó, đối với việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt giả thuyết 𝐻 2 được đề xuất như sau:
𝐻 2 : Nhận thức an toàn có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
Mô hình TAM là công cụ có hiệu quả tốt nhất cho các nghiên cứu những yếu tố liên quan đến việc sử dụng và áp dụng công nghệ (Shin, 2009) Lý thuyết UTAUT là một phần mở rộng của Mô hình TAM, lý thuyết UTAUT nhằm mục đích giải thích ý định sử dụng hệ thống thông tin của người dùng và hành vi sử dụng tiếp theo của họ Như vậy, bằng việc sử dụng mô hình TAM của Davis và cộng sự (1989) và lý thuyết UTAUT của Venkatesh và cộng sự (2003) nhiều nghiên cứu khác nhau được thực hiện để giải thích hành vi chấp nhận sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng Như nghiên cứu về ngân hàng di động (Changchit và cộng sự, 2020), ví di động (Chawla và Joshi, 2023), ví số (Baxi và cộng sự, 2024) Do đó, đối với việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt giả thuyết 𝐻 3 , 𝐻 4 , 𝐻 5 , 𝐻 6 và 𝐻 7 được đề xuất như sau:
𝐻 3 : Kỳ vọng hiệu quả có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
𝐻 4 : Kỳ vọng nỗ lực có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
𝐻 5 : Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
𝐻 6 : Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ và chính thức là hai bước chính trong quy trình nghiên cứu
Cả hai quá trình đều áp dụng phương pháp định lượng Đầu tiên, từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan xây dựng thang đo thử Các chuyên gia thuộc lĩnh vực hệ thống thông tin, thương mại điện tử sẽ tiến hành thảo luận các thang đo Những góp ý của chuyên gia nhằm bảo đảm tính chính xác của từng phần trong thang đo.Sau đó, qua quá trình nghiên cứu sơ bộ thành thang đo sơ bộ cùng sự phân tích độ tin cậy của thang đo để cho ra thang đo chính thức Từ đó, tiến hành nghiên cứu chính thức Nghiên cứu chính thức sử dụng thang đo Likert
5 mức với (1) hoàn toàn không đồng ý; (2) không đồng ý; (3) bình thường; (4) đồng ý; (5) hoàn toàn đồng ý.Dữ liệu sẽ được thu thập và lấy mẫu thông qua khảo sát, thể hiện dưới dạng bảng hỏi trực tiếp trên Google form Cuối cùng, dữ liệu sau khi được chọn lọc, mã hoá và xử lý Toàn bộ quy trình sẽ được thể hiện rõ ràng trong Hình 3.1.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành với mục tiêu đánh giá và điều chỉnh thang đo cho thích hợp với đối tượng nghiên cứu Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu sơ bộ là phương pháp định lượng, với số lượng mẫu là NNN mẫu Trong XX biến khảo sát mỗi biến được trình bày bằng một phát biểu thích hợp để đáp viên trình bày ý kiến nhận xét của mình Dữ liệu thu thập được ở nghiên cứu sơ bộ sử dụng kỹ thuật phân tích Cronbach Alpha của SPSS được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo; các biến có hệ số tương quan giữa các biến tổng nhỏ hơn 0,4 được coi là không có giá trị đo lường và được loại ra khỏi mô hình Thang đo sẽ được chấp nhận nếu hệ số Alpha Cronbach của nó lớn hơn 0,6 (Hair và cộng sự, 2019) Tác giả dự định sử dụng 100 mẫu đầu tiên để chạy sơ bộ trong phần này
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Diễn giải lại theo Hair và cộng sự (2019)
Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu khẳng định, sau khi thực hiện nghiên cứu sơ bộ để đánh giá sự phù hợp và điều chỉnh thang đo Dựa theo nghiên cứu bởi Tabachnick và Fidell (2012), đối với phân tích hồi quy đa biến nghiên cứu cần cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức là n = 50 + 8*m (m là số biến độc lập) hoặc theo Roger (2006), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức n=5*m (m là số biến quan sát) Đối với nghiên cứu này, dữ liệu dự kiến là khoảng 200 mẫu và được tiến trình xử lý dữ liệu như sau:
Bước 1: Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu được thu thập sẽ được kiểm tra và loại bỏ các dữ liệu không cần thiết do không hoàn thành các bảng hỏi hoặc vì không có câu trả lời cho tất cả các câu hỏi
Bước 2: Kỹ thuật Frequency của SPSS được sử dụng để xác định các đặc điểm của mẫu nghiên cứu (thông tin nhân khẩu học)
3.2.2.1 Phân tích độ tin cậy
Bước 3: Để xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi, phân tích hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để đánh giá sơ bộ các thang đo Điều này làm cơ sở cho việc phân loại các biến quan sát và các thang đo không đạt yêu cầu Hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để đánh giá thống kê mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến trong thang đo; tiêu chuẩn các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 được coi là không có giá trị đo lường và được loại ra khỏi mô hình Thang đo có hệ số Cronbach Alpha cao hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair và cộng sự , 2019)
3.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá
Bước 4: Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, các biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ được loại bỏ Các dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA Khi tìm kiếm các mối quan hệ giữa các biến và vấn đề nghiên cứu, phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết Ngoài ra, trước khi tiến hành phân tích nhân tố, chúng ta cần xác định xem phương pháp này có phù hợp hay không Theo Hair và cộng sự (2019), giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp Nếu giá trị thấp hơn 0,5, thì phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu Kết quả của phân tích EFA để xác định giá trị phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, theo các tiêu chuẩn cần quan tâm sau:
- Số nhân tố được rút trích phù hợp được xác định bởi các giá trị về Eigenvalues lớn hơn 1
- Tổng phương sai trích (TVE) lớn hơn 50% cho biết tổng nhân tố rút trích được tại giá trị Eigenvalues (lớn hơn 1) sẽ giải thích bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của dữ liệu nghiên cứu - Trọng số nhân tố (Factor loading) được kiểm tra để xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo
3.2.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định
Trái ngược với phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA) thường được sử dụng khi nhà nghiên cứu đã có một số kiến thức cơ bản về cấu trúc biến tiềm ẩn Dựa trên các kiến thức về lý thuyết, nghiên cứu thực nghiệm, hoặc cả hai, nhà nghiên cứu sẽ đưa ra giả định về mối quan hệ giữa các biện pháp quan sát và các yếu tố tiềm ẩn tiền đề, sau đó kiểm tra cấu trúc các giả thuyết này về mặt thống kê Bởi vì mô hình CFA chỉ tập trung vào mối liên hệ giữa các yếu tố và biến đo lường của chúng, nên trong khuôn khổ SEM, nó đại diện cho cái được gọi là mô hình đo lường (Byrne, 2010) Khi phân tích CFA, cần chú ý đến một số chỉ tiêu như: Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số Tucker & Lewis TLI (Tucker & Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation) Trong đó, CMIN/df là chỉ tiêu đo mức độ phù hợp của mô hình một cách chi tiết, CFI chỉ ra rằng mô hình đã được trang bị các dữ liệu tốt (có nghĩa là mô hình giả thuyết đã mô tả đầy đủ dữ liệu mẫu), TLI với giá trị từ dao động từ 0-1,00, đối với số lượng mẫu lớn thì TLI với giá trị gần 0,95 được xem là phù hợp Cuối cùng, chỉ số RMSEA, chỉ số này lần đầu tiên được giới thiệu bởi Steiger & Lind (1980), nhưng cho đến gần đây mới được công nhận là một trong những tiêu chí thông tin nhất trong mô hình hóa cấu trúc hiệp tương quan (Covariance Structure Modeling), chỉ số này được dùng để trả lời cho câu hỏi "mô hình sẽ tốt như thế nào, với giá trị tham số không rõ nhưng đã được lựa chọn tối ưu, phù hợp với ma trận hiệp phương sai nếu nó có sẵn" (Byrne, 2010) Các thông số CFA được tham chiếu trong Bảng 3.1
Bảng 3.1: Bảng các chỉ số phân tích nhân tố khẳng định
Chỉ số Giá trị tham khảo Tham chiếu
CMIN/DF ≤ 2,00 Hair và cộng sự (2019)
GFI ≥ 0,85 Hair và cộng sự (2019)
TLI ≥ 0,90 Hair và cộng sự (2019)
NFI ≥ 0,90 Hair và cộng sự (2019)
CFI ≥ 0,90 Hair và cộng sự (2019)
RMSEA ≤ 0,005 Hair và cộng sự (2019)
3.2.2.4 Mô hình cấu trúc tuyến tính
"Mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM) là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (General Linear Model – GLM), có thể nói SEM là một kỹ thuật đa biến kết hợp cả CFA, phân tích đường dẫn, và mô hình hồi quy đa biến (Samah, 2017)" Các mô hình phương trình cấu trúc vượt xa các mô hình hồi quy thông thường để kết hợp nhiều biến độc lập và phụ thuộc cũng như các cấu trúc tiềm ẩn giả thuyết mà các cụm biến quan sát có thể đại diện (Savalei và Bentler,
2006) Ngoài ra, chúng cũng cung cấp một phương pháp để kiểm tra toàn bộ tập hợp các mối quan hệ được chỉ định giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn Điều này cho phép kiểm tra lý thuyết ngay cả trong những trường hợp thí nghiệm không thể thực hiện được (Savalei và Bentler, 2006) Do đó, các phương pháp này đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học xã hội và hành vi (MacCallum và Austin, 2000) Tóm lại, SEM thường được sử dụng như một kỹ thuật khẳng định thay vì thăm dò; vì vậy, nó thường được sử dụng để xác định mô hình hơn là khám phá mô hình mới Baumgartner và Homburg (1996); Steenkamp và Baumgartner (2000) cung cấp đánh giá về việc sử dụng SEM trong nghiên cứu tiếp thị Các thông số SEM được tham chiếu trong Bảng 3.1.
Thang đo nghiên cứu
Bảng 3.1 trình bày chi tiết thang đo toàn diện được tạo ra dựa trên các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
Bảng 3.2: Các khái niệm và tham chiếu mô hình nghiên cứu đề xuất STT Khái niệm Số biến dự kiến Diễn giải tham chiếu
(PEE) 4 Venkatesh và cộng sự (2003);
4 Kỳ vọng nỗ lực (EFE) 4 Venkatesh và cộng sự (2003);
(SOI) 3 Venkatesh và cộng sự (2012);
(FAC) 4 Venkatesh và cộng sự (2003);
7 Ý định sử dụng (INE) 3 Venkatesh và cộng sự (2012);
(COE) 3 Venkatesh và cộng sự (2011);
Kilani và cộng sự (2023) Để làm cơ sở cho việc đề xuất thang đo để thu thập dữ liệu từ người sử dụng trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, bao gồm các biến dự kiến, được trình bày trong Bảng 3.2 và Bảng 3.3
Bảng 3.3: Thang đo nghiên cứu Định nghĩa Câu hỏi khảo sát Mã biến
Ví điện tử đáng tin cậy TRU1
Ví điện tử đáng tin tưởng TRU2
Không nghi ngờ vào tính trung thực của ví điện tử TRU3
Có hàng lang pháp lý liên quan đến ví điện tử TRU4
Nhận thức an toàn (PES)
Cảm thấy an tâm với thông tin nhạy cảm của ví điện tử PES1 Cảm thấy an toàn để chia sẻ thông tin nhạy cảm của ví điện tử PES2 Cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin nhạy cảm của ví điện tử PES3 Nhìn chung cảm thấy an toàn với thông tin nhạy cảm của ví điện tử PES4
Kỳ vọng hiệu quả (PEE)
Thanh toán thuận tiện hơn khi sử dụng ví điện tử PEE1 Tăng năng suất làm việc khi sử dụng ví điện tử PEE2 Thanh toán bằng ví điện tử nhanh hơn thanh toán bằng tiền mặt PEE3
Ví điện tử hữu ích trong cuộc sống hằng ngày PEE4
Kỳ vọng nỗ lực (EFE)
Ví điện tử dễ sử dụng EFE1
Ví điện tử dễ học cách sử dụng EFE2
Ví điện tử giúp linh hoạt trong giao dịch EFE3
Có thể sử dụng thành thạo ví điện tử EFE4 Ảnh hưởng xã hội (SOI)
Cộng đồng đang sử dụng thanh toán bằng ví điện tử SOI1 Những người có ảnh hưởng nghĩ rằng nên sử dụng ví điện tử SOI2 Những người có liên quan thích sử dụng ví điện tử SOI3 Điều kiện thuận lợi
Có các nguồn lực để sử dụng ví điện tử FAC1
Có đầy đủ kiến thức để sử dụng ví điện tử FAC2
Ví điện tử tương thích với các công nghệ đang sử dụng FAC3
Có thể được trợ giúp từ người khác khi sử dụng ví điện tử FAC4 Ý định sử dụng (INE)
Sẽ sử dụng ví điện tử trong tương lai INE1
Sẵn sàng sử dụng ví điện tử khi có cơ hội INE2
Có ý định sử dụng ví điện tử khi có cơ hội INE3 Áp dụng liên tục (COE)
Có ý định áp dụng liên tục ví điện tử COE1
Sẽ áp dụng liên tục ví điện tử COE2
Sẽ áp dụng liên tục ví điện tử thường xuyên COE3
Bảng câu hỏi xây dựng trên thang đo nghiên cứu và tham chiếu từ các bài nghiên cứu liên quan sử dụng phiếu khảo sát để thực hiện bằng Google Form dưới hình thức trực tuyến, sau đó được gửi đến đối tượng nghiên cứu là sinh viên các Trường Đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
Mỗi phiếu khảo sát có hai phần:
- Phần 1 là thông tin cá nhân thông tin cá nhân, về các yếu tố nhân khẩu học, bao gồm: giới tính, độ tuổi, trường học và ngành học
- Phần 2 là đánh giá, bao gồm các câu hỏi nghiên cứu được hiệu chỉnh từ thang đo gốc Các nhân tố của nghiên cứu được đánh giá bằng thang đo Likert 5 điểm, với mức đánh giá: [1] hoàn toàn không đồng ý – [2] không đồng ý – [3] bình thường –
Trong chương 3 tác giả đã nêu ra được quy trình, phương pháp nghiên cứu, phân tích các bước nghiên cứu từ sơ bộ đến chính thức, phân tích độ tin cậy cùng các nhân tố khám phá và nhân tố khẳng định Bên cạnh đó tác giả cũng đưa trên các nghiên cứu liên quan và mô hình nghiên cứu của tác giả đề ra được chỉ tiêu cần đạt được và cũng đề xuất được bảng câu hỏi nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả mẫu
Sau khi tiến hành thu thập và xử lý các số liệu thu được sau khảo sát, số mẫu hợp lệ là 220, với dữ liệu nhân khẩu học được mô tả ở Bảng 4.1
Dựa vào số liệu thu thập được về giới tính cho thấy nữ chiếm 149 gấp đôi nam với số tham gia khảo sát là 70 Tỷ lệ phần trăm của nam và nữ lần lượt là 31,7% và 67,4%, bên cạnh đó giới tính khác chiếm 0,9% với 2 lượt tham gia khảo sát Từ đó thấy được sự chênh lệch đáng kể về độ quan tâm tới ví điện tử của nữ giới, nam giới và giới tính khác
Xét độ tuổi trong dữ liệu khảo sát thì chiếm số lượng lớn nhất là khoảng từ
20 – 23 tuổi với 128 người tham gia chiếm tới 57,9%, tiếp theo là từ 18 – 20 tuổi chiếm 57,9%, thứ ba là 14,5% của độ tuổi trên 23, cuối cùng là dưới 18 tuổi, không chiếm phần trăm nào trong dữ liệu khảo sát Từ đó có thể thấy rằng, độ tuổi sinh viên sắp ra trường có sự quan tâm lớn đến ví điện tử hơn các tân sinh viên
Theo số liệu thu thập từ 220 mẫu khảo sát, sinh viên Trường Đại học Ngân hàng (HUB), chiếm tới 115 mẫu chiếm 52,2%, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn (USSH) chiếm 4,5% với 10 người tham gia khảo sát, Trường Đại học Kinh tế Hồ Chí Minh chiếm 4.1% và Trường Đại học Sài gòn chiếm 2,2%, còn lại 37% là của sinh viên các Trường Đại học khác tham gia khảo sát Như vậy, đại đa số sinh viên các trường đại học đều biết và quan tâm đến ví điện tử, đã và đang áp dụng ví điện tử trong cuộc sống
Bảng 4.1: Bảng mô tả nhân khẩu học
Nhóm Giá trị Tần số Phần trăm (%)
Loại ví điện tử sử dụng
Khác 7 1,6% Đối tượng tham gia khảo sát nhiều nhất trong dữ liệu thu được là sinh viên năm tư chiếm 58,8%, sau đó tới sinh viên năm ba chiến 18,6%, sinh viên năm hai với năm nhất có tỉ lệ tham gia khảo sát xếp sau cùng chiếm phần trăm lần lượt là 14,9% và 7,7% Điều này có thể thấy sinh viên sau khi vào môi trường đại học từ năm 2 trở đi sẽ quan tâm đến ví điện tử nhiều hơn, cũng nhận thấy rằng ví điện tử sẽ dễ dàng được biết và chấp nhận sử dụng sau một khoảng thời gian tiếp cận đối với các sinh viên mới bước vào giảng đường đại học
Theo dữ liệu được khảo sát từ 220 người phần lớn ví điện tử được lựa chọn và sử dụng là Momo với 194 lượt chọn chiếm tới 44,4%, ngoài ra Shopeepay và ZaloPay cũng là hai loại ví điện tử được sử dụng nhiều với phần trăm chọn lần lượt là 21,5%, 19,2% Theo sau là ví điện tử VNPay và GrabPay lần lượt chiếm 8,9% và 4,3%, với 1,6% là các loại ví điện tử khác Như vậy, thấy được Momo là ví điện tử được lựa chọn và sử dụng bởi đa số người dùng, Momo đóng Momo đóng một vai trò quan trọng trong việc chấp nhận sử dụng ví điện tử ở sinh viên nói chung và các ví điện tử khác nói riêng
Về thu nhập của sinh viên tham gia khảo sát, phần lớn mức thu nhập sinh viên là dưới 2 triệu với 34,8%, theo sau là mức thu nhập từ 2 đến 5 triệu/tháng và trên
7 triệu/tháng với tỉ lệ phần trăm lần lượt là 28,1% và 27,1% Còn lại 10% đến từ các sinh viên có thu nhập từ 5 đến 7 triệu/tháng Nhìn chung, sinh viên thực hiện khảo sát có một khoảng thu nhập không quá cao và ổn định, điều này cho thấy tất cả sinh viên có thể sử dụng ví điện tử khi thanh toán với bất kì giao dịch nào khi mua hàng.
Xử lý thang đo và mô hình
4.2.1 Nghiên cứu sơ bộ Để kiểm tra khả năng áp dụng của thang đo, nghiên cứu này thực hiện nghiên cứu sơ bộ chỉ trên 100 mẫu được thu thập Thang đo bao gồm 8 nhân tố, với 29 biến riêng biệt đã được nghiên cứu và thu thập dữ liệu để phân tích Bảng 4.2 cho thấy kết quả của phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha của các biến quan sát:
Lòng tin (TRU) có 4 biến quan sát (TRU1, TRU2, TRU3, TRU4), dựa vào kết quả thu được trong Bảng 4.2 thì cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và có hệ số Cronbach’s Alpha chung lớn hơn 0,6 là 0,866 nên được chấp nhận đưa vào tiếp tục nghiên cứu
Nhận thức an toàn (PES) có 4 biến quan sát (PES1, PES2, PES3, PES4), theo kết quả thu được ở Bảng 4.2 biến PES1 có hệ số tương quan biến tổng thấp dưới 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất nên không đủ điều kiện đưa vào tiếp tục nghiên cứu, do vậy tác giả loại biến PES1 ra khỏi mô hình nghiên cứu Các biến còn lại (PES2, PES3, PES4) đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,876 cao hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo
Kỳ vọng hiệu quả (PEE) có 4 biến quan sát (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4), theo kết quả thu được trong Bảng 4.2 hệ số tương quan của 4 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,909 lớn hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo
Kỳ vọng nỗ lực (EFE) có 4 biến quan sát (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4), theo kết quả thu được trong Bảng 4.2 biến EFE3 có hệ số tương quan biến tổng thấp hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất nên không đủ điều kiện đưa vào tiếp tục nghiên cứu, do vậy tác giả loại biến EFE3 ra khỏi mô hình nghiên cứu Các biến còn lại (EFE1, EFE2, EFE4) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,994 cao hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo Ảnh hưởng xã hội (SOI) có 3 biến quan sát (SOI1, SOI2, SOI3), theo kết quả thu được ở Bảng 4.2 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,882 lớn hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo
Bảng 4.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha (100 mẫu)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
EFE4 11,64 3,404 0,946 0,715 Ảnh hưởng xã hội
SOI3 8,03 3,484 0,988 0,974 Điều kiện thuận lợi
INE3 8,58 1,983 0,892 0,766 Áp dụng liên tục
COE3 8,48 3,000 0,957 0,974 Điều kiện thuận lợi (FAC) có 4 biến quan sát (FAC1, FAC2, FAC3, FAC4), theo kết quả thu được ở Bảng 4.2 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều cao hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,889 lớn hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo Điều kiện thuận lợi (INE) có 3 biến quan sát (INE1, INE2, INE3), theo kết quả thu được ở Bảng 4.2 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến đều cao hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,896 cao hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo Điều kiện thuận lợi (COE) có 3 biến quan sát (COE1, COE2, COE3), theo kết quả thu được ở Bảng 4.2 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến đều cao hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,981 cao hơn 0,6 nên được chấp nhận sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo
4.2.2.1 Phân tích độ tin cậy
Trong phần này, sau khi nghiên cứu sơ bộ với 100 mẫu, tác giả tiếp tục lấy mẫu chính thức với 220 mẫu và đánh giá độ tin cậy và mối tương quan của các biến quan sát trong thang đo bằng cách tiến hành phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Trong nghiên cứu sơ bộ có 2 biến không đạt yêu cầu là FES1 và EFE3 nên có tổng cộng 8 nhân tố và 27 biến quan sát trong phần nghiên cứu này vì thế tác giả sẽ thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho mỗi 8 nhân tố Hệ số Alpha Cronbach từ 0,6 trở lên là đáng tin cậy và chấp nhận được nếu khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người tham gia nghiên cứu
Ngoài ra, nếu hệ số tương quan của các biến tổng cao hơn 0,4 và Cronbach's Alpha thấp hơn hệ số Cronbach's Alpha chung, các biến quan sát sẽ được giữ lại (Hair và cộng sự, 2019) Nghiên cứu chính bao gồm 220 mẫu hợp lệ được sử dụng để thống kê mô tả cho kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha của các biến quan sát, được mô tả chi tiết như sau:
Lòng tin (TRU) có 4 biến quan sát (TRU1, TRU2, TRU3, TRU4), theo kết quả thu được ở Bảng 4.3 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,914 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.3: Hệ số tin cậy các thành phần lòng tin
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Nhận thức an toàn (PES) có 3 biến quan sát (PES1, PES2, PES4), theo kết quả thu được ở Bảng 4.4 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,874 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.4: Hệ số tin cậy các thành phần nhận thức an toàn
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Kỳ vọng hiệu quả (PEE) có 4 biến quan sát (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4), theo kết quả thu được trong Bảng 4.5 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,922 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.5: Hệ số tin cậy các thành phần kỳ vọng hiệu quả
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Kỳ vọng nỗ lực (EFE) có 3 biến quan sát (EFE1, EFE2, EFE4), theo kết quả thu được ở Bảng 4.6 thì cả 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,979 lớn hơn 0,6 điều này cho thấy thang đo lường tốt và hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu và đáp ứng các điều kiện đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.6: Hệ số tin cậy các thành phần kỳ vọng nỗ lực
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
EFE4 8,20 3,214 0,915 0,999 Ảnh hưởng xã hội (SOI) có 3 biến quan sát (SOI1, SOI2, SOI3), theo kết quả thu được ở Bảng 4.7 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,978 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.7: Hệ số tin cậy các thành phần ảnh hưởng xã hội
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
SOI3 8,04 3,012 0,971 0,952 Điều kiện thuận lợi (FAC) có 4 biến quan sát (FAC1, FAC2, FAC3, FAC4), theo kết quả thu được trong Bảng 4.8 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến quan sát đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,870 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA Tuy nhiên, trong 4 biến quan sát, biến quan sát FAC4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất và có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất, do đó để tăng giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha chung, tác giả tiến hành bỏ biến quan sát này ra khỏi phân tích EFA
Bảng 4.8: Hệ số tin cậy các thành phần điều kiện thuận lợi
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
FAC3 11,98 5,219 0,770 0,816 Ý định sử dụng (INE) có 3 biến quan sát (INE1, INE2, INE3), theo kết quả thu được ở Bảng 4.9 thì hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến đều lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,914 lớn hơn 0,6 điều này chứng tỏ thang đo tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích EFA
Bảng 4.9: Hệ số tin cậy các thành phần ý định sử dụng
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thảo luận kết quả phân tích dữ liệu
Với mục đích nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không dùng tiền mặt Nghiên cứu bao gồm các cấu trúc: lòng tin, nhận thức an toàn, kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, ý định sử dụng và áp dụng liên tục Bằng các khảo sát online và phân tích dữ liệu theo mô hình nghiên cứu TAM, UTAUT qua hai phầm mềm hỗ trợ SPSS và AMOS, kết quả thu được phù hợp với mô hình nghiên cứu tác giả đề ra
Qua nghiên cứu độ tin cậy với 220 biến, trong đó, gồm 8 nhân tố và 29 biến quan sát, với đánh giá độ tin cậy ban đầu của 100 biến đầu tiên qua quy trình nghiên cứu sơ bộ thì tác giả đã loại hai biến PES1 và EFE3 có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 không đạt tiêu chuẩn kiểm định và không được đưa vào thực hiện nghiên cứu chính thức Và ở nghiên cứu chính thức, tác giả đã loại thêm biến FAC4 với hệ số tương quan nhỏ nhất để nâng cao số Cronbach’s Alpha Như vậy qua nghiên cứu sơ bộ và phân tích độ tin cậy mô hình nghiên cứu còn 8 nhân tố và 26 biến quan sát Tiến tới phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập và giữa các biến trong ma trận xoay không ghi nhận sự xáo trộn nào Để tăng giá trị của kết quả nghiên cứu, tác giả tiến hành so sánh kết quả nghiên cứu thu được với các nghiên cứu liên quan So sánh hệ số của nhân tố lòng tin trong nghiên cứu của Thaker và cộng sự (2023) có hệ số 0,098 thấp hơn kết quả nghiên cứu của tác giả là 0,188 Điều này cho thấy, người dùng đang ngày càng đặt lòng tin vào ví điện tử hơn khi sử dụng ví điện tử mặc dù họ vẫn đang lo ngại về tính bảo mật của ứng dụng So sánh về giả thuyết điều kiện thuận lợi của tác giả cho ra kết quả nhân tố này chỉ tác động tích cực trực tiếp đến việc áp dụng liên tục ví điện tử còn với nghiên cứu của Thaker và cộng sự (2023) thì vẫn còn tác động tích cực đến ý định hành vi Điều này cho thấy rằng việc thuận tiện khi tiếp xúc với ví điện tử nói riêng và với một công nghệ mới khác nói chung, có tác động lớn đến quyết định tiếp tục sử dụng hệ thống, như vậy, nếu có sẵn các tài liệu sử dụng, các thiết bị, nguyên liệu thì mức độ áp dụng liên tục ví điện tử sẽ tăng cao hơn
Ngoài ra kết quả nghiên cứu đối với yếu tố này cũng thể hiện rõ việc dữ liệu thu được chỉ hỗ trợ với mô hình UTAUT, không hỗ trợ mô hình UTAUT2.Tiếp tục so sánh với nghiên cứu của Baxi và cộng sự (2024), yếu tố kỳ vọng hiệu quả có hệ số
= 0,34 thấp hơn so với nghiên cứu của tác giả là 0,631 một con số chênh lệch khá lớn, có thể thấy được sự thay đổi nhận thức về kỳ vọng hiệu quả của một ứng dụng của người dùng, họ mong đợi năng suất mà ví điện tử mang lại hơn những yếu tố mà tác giả đề ra trong mô hình nghiên cứu, đây được coi như một phát hiện thú vị trong nghiên cứu Tiếp tới ảnh hưởng xã hội, theo Baxi và cộng sự (2024) ảnh hưởng xã hội không có tác động đáng kể đến ý định hành vi, tuy nhiên, trong nghiên cứu của tác giả ảnh hưởng xã hội là một yếu tố có ảnh hưởng đến ý định hành vi sử dụng ví điện tử ở sinh viên, sự tác động của một cộng đồng, của một nhóm người, đồng nghiệp, gia đình, bạn bè sẽ làm tăng sự quan tâm của một cá nhân với ví điện tử Bên cạnh đó, trong nghiên cứu của Hoang và cộng sự (2021) cho thấy hệ số kỳ vọng nỗ lực là 0,134 có tác động tích cực tới ý định sử dụng tuy nhiên nghiên cứu của tác giả với yếu tố này lại thể hiện sự không tác động đáng kể đến ý định hành vi sử dụng ví điện tử Điều này cho thấy việc ứng dụng quá khó sử dụng sẽ làm người dùng tử bỏ ứng dụng đó, họ sẽ hướng tới những công nghệ tiện lợi, dễ dàng học và thao tác sử dụng
Về nhận thức an toàn với một nghiên cứu qua mô hình UTAUT2 của Sebastián và cộng sự (2023) đã xác định nhận thức an toàn không phải là yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng Nói về nhận thức an toàn đối với ví điện tử, đa phần người dùng không đặc biệt chú ý đến, vì trong nhận định người sử dụng, khi bắt đầu sử dụng một công nghệ mới luôn phải cung cấp các thông tin cá nhân, thông tin nhạy cảm nên đối với nhận thức về an toàn nhìn chung họ thấy an tâm khi chia sẻ thông tin nhạy cảm qua ví điện tử Như vậy, qua phân tích về số liệu và kiểm định về nghiên cứu của tác giả cũng cho thấy nhận thức an toàn không có tác động đáng kể đến ý định sử dụng của sinh viên
Về áp dụng liên tục, từ những yếu tố tác động từ bên ngoài đến bên trong người dùng như lòng tin, kỳ vọng hiệu quả, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, ý định sử dụng cho thấy người dùng sẽ áp dụng liên tục ví điện tử, tiếp đó là áp dụng liên tục ví điện tử thường xuyên với các hoạt động trao đổi, mua bán, sinh hoạt hàng ngày của sinh viên đều có thể diễn ra qua ví điện tử, như vậy việc áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt này sẽ không ngừng phát triển và phổ biến hơn
Tóm lại, theo mô hình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ý định sử dụng và áp dụng liên tục ví điện tử trong xã hội không tiền mặt mà tác giả đề ra chấp nhận nằm trên 8 giả thuyết Ngoài giả thuyết về nhận thức an toàn, kỳ vọng nỗ lực và điều kiện thuận lợi tác động lên ý định sử dụng bị loại bỏ ra thì các giả thuyết theo kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy về lòng tin với hệ số = 0,188, kỳ vọng hiệu quả = 0,631, ảnh hưởng xã hội = 0,164 đều tác động trực tiếp đến ý định sử dụng, với giả thuyết ý định sử dụng = 0,426 là điều kiện thuận lợi = 0,316 tác động trực tiếp đến áp dụng liên tục.
Trong chương 4 tác giả đã khái quát kết quả nghiên cứu theo các phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Kết quả cho thấy các yếu tố về lòng tin, kỳ vọng hiệu quả, ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng mạnh mẽ tới ý định sử dụng ví điện tử và cùng với tác động của ý định sử dụng là điều kiện thuận lợi sẽ dẫn tới việc có áp dụng liên tục ví điện tử ở hiện tại và tương lai của người dùng hay không Và kết quả thu được cho thấy giả thuyết về nhận thức an toàn, kỳ vọng nỗ lực và điều kiện thuận lợi không ảnh hưởng tới ý định sử dụng ví điện tử của người dùng, vì vậy giả thuyết H2, H4 và H6 bị bác bỏ.