Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Dịch Vụ Ngân Hàng Số Của Sinh Viên Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh.pdf

LỜI CAM ĐOANEm xin cam đoan bài Khóa luận tốt nghiệp về “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh” là

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Chuyển đổi số đang ngày càng lớn mạnh và trở thành lĩnh vực ưu tiên trong nhiều ngành nghề Trong đó, tài chính ngân hàng được biết đến là một trong những lĩnh vực đi đầu trong việc áp dụng công nghệ chuyển đổi số Ngân hàng số dù đã xuất hiện từ rất lâu và được sử dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới nhưng đây vẫn là một khía cạnh khá mới đối với thị trường Việt Nam Vì vậy, Việt Nam được đánh giá là một trong những thị trường đầy tiềm năng cho sự phát triển NHS Do đó, đây được xem là công cụ rất cần thiết để các ngân hàng nếu muốn phát triển bền vững ở thời đại này Theo Tạp chí Ngân hàng, tùy vào quy mô cũng như khả năng tài chính và nguồn lực mà mỗi ngân hàng sẽ có mức độ chuyển đổi số khác nhau Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cho thấy khoảng 94% NHTM đang triển khai hoặc xây dựng chiến lược chuyển đổi số Nhìn chung, phần lớn các NHTM Việt Nam cũng đã cho ra mắt ứng dụng ngân hàng số sử dụng trên Smartphone và máy tính như: VCB Digibank, VietinBank iPay, BIDV Smart Banking, MyVIB, Techcombank Business, MB Bank, Yolo của VP Bank, Thông thường, các ngân hàng truyền thống thường có một hội sở chính là một tòa nhà chọc trời và hàng nghìn chi nhánh trải dài khắp cả nước Nhưng đối với NHS, chỉ cần một chiếc điện thoại hay máy tính có kết nối Internet là có thể thay thế cả ATM lẫn chi nhánh Điện thoại thông minh cũng đã trở thành kênh huy động tiền gửi thành công nhất Đặc biệt, sinh viên được đánh giá là đối tượng giàu tiềm năng trong việc sử dụng các dịch vụ NHS Bởi có lẽ, nhóm đối tượng này có kiến thức và am hiểu nhất định về kỹ thuật số và công nghệ mới Nên họ dễ dàng bắt kịp với xu hướng, các sản phẩm công nghệ mới đặc biệt là đối với dịch vụ NHS, vốn được tích hợp nhiều tính năng công nghệ hiện đại Từ thực tiễn nhận thấy, có rất nhều công trình nghiên cứu cả trong và ngoài nước đều đã đề cập đến các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số của nhiều đối tượng khác nhau Tuy nhiên, với đối tượng sinh viên còn khá là hạn chế, đặc biệt là sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, một trong những ngôi trường đào tạo tốt lĩnh vực Tài chính ngân hàng

Do đó, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM” cho bài khóa luận tốt nghiệp của mình.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM Việc xác định các yếu tố này, sẽ là tiền đề để tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm nâng cao khả năng tiếp cận và thúc đẩy việc sử dụng NHS của sinh viên trong thời gian tới Đồng thời, sẽ giúp các NHTM có những chiến lược phù hợp để thu hút và giữ chân khách hàng nhóm khách hàng là sinh viên

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực hiện được mục tiêu tổng quát đã đề cập ở trên, khóa luận sẽ hướng tới các mục tiêu cụ thể như sau:

Thứ nhất, nghiên cứu và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên đang theo học tại trường ĐHNH

Thứ hai, đánh giá và đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đã được xác định đến quyết định sử dụng dịch NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Thứ ba, dựa trên những kết quả nghiên cứu và đánh giá, đưa ra một vài kiến nghị thiết thực nhằm nâng cao khả năng chấp nhận và thúc đẩy việc sử dụng NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM trong tương lai.

Câu hỏi nghiên cứu

Dựa trên mục tiêu nghiên cứu của đề tài, các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:

Câu hỏi 1: Các yếu tố nào tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường DNHH TP.HCM?

Câu hỏi 2: Những yếu tố nêu trên có mức độ tác động như thế nào đến quyết định sử dụng NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM?

Câu hỏi 3: Có những kiến nghị và đề xuất nào nhằm nâng cao quyết định sử dụng và thúc đẩy việc sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ

NHS của sinh viên trường DNHH TP.HCM Đối tượng khảo sát: Sinh viên từ năm 1 đến năm 4 thuộc tất cả các ngành và các hệ thuộc chương trình đào tạo, đã và đang sử dụng NHS ở trường Đại học Ngân hàng TP.HCM

Về mặt không gian: Nghiên cứu tập trung vào sinh viên ở trường ĐHNH TP.HCM với tất cả các ngành thuộc chương trình đào tạo

Về mặt thời gian: Nghiên cứu, phân tích trong giai đoạn khảo sát từ tháng

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này được xây dựng dựa vào việc được kế thừa từ các nghiên cứu trước, kết hợp cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường DNHH TP.HCM

Phương pháp nghiên cứu định tính:

Trong giai đoạn đầu, nghiên cứu định tính được tiến hành để tổng hợp, so sánh các lý thuyết và các công trình nghiên cứu trước đây liên quan lĩnh vực NHS Sau khi đã xác định được các yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS, một mô hình nghiên cứu đã được xây dựng nhờ việc áp dụng quá trình tổng hợp, thống kê, phân tích và so sánh đối chiếu Bên cạnh đó, bảng câu hỏi khảo sát cũng được xây dựng để thu thập số liệu thực tế

Phương pháp nghiên cứu định lượng:

Sang giai đoạn tiếp theo, nghiên cứu định lượng được áp dụng nhằm kiểm tra quy mô của mô hình nghiên cứu qua việc triển khai câu hỏi khảo sát Khi đã thu thập và xử lý dữ liệu, các thang đo sẽ được kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy Công cụ thống kê SPSS 22 được dùng để hỗ trợ các bước phân tích dữ liệu Cuối cùng, nghiên cứu sẽ tập trung đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS và đưa ra các kiến nghị nhằm thúc đẩy việc sử dụng NHS của sinh viên trường ĐNHH TP.HCM.

Đóng góp của bài khóa luận

Nghiên cứu nhằm tìm ra các yếu tố tác động và mức độ tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TPHCM Đối với sinh viên, nghiên cứu này sẽ giúp sinh viên hiểu rõ hơn các yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS, từ đó có thể đưa ra những lựa chọn phù hợp với nhu cầu cũng như chủ động tận dụng được các tiện ích mà dịch vụ này đem lại Ngoài ra, đối với ngân hàng, kết quả nghiên cứu cung cấp những thông tin có giá trị về những yếu tố quan trọng mà sinh viên thường hay cân nhắc khi quyết định sử dụng dịch vụ NHS Nhờ vậy, các ngân hàng có thể dựa vào đó để cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ, xây dựng các chiến lược tiếp thị và chăm sóc khách hàng hiệu quả cũng như khắc phục những hạn chế còn hiện hữu để thu hút và giữ chân lượng lớn sinh viên – những khách hàng tiềm năng trong tương lai.

Kết cấu của bài nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu đề tài Giới thiệu tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu, tính cấp thiết, mục tiêu của đề tài, các câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn của đề tài và cấu trúc của bài khóa luận

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu Trình bày tổng quan về các lý thuyết và mô hình liên quan Trình bày chi tiết các khái niệm, định nghĩa, giả thuyết của các lý thuyết liên quan Ngoài ra, chương 2 còn tổng quan về các nghiên cứu đã thực hiện trước đây liên quan đến đề tài được nghiên cứu Dựa vào đó, đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thiết cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trình bày chi tiết các bước trong quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu sử dụng, cách xây dựng thang đo và bảng câu hỏi khảo sát, thiết kế mẫu nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Trình bày kết quả thống kê mô tả các biến định tính và định lượng, kết quả EFA, kiểm định sự tương quan, sự phù hợp của mô hình, phân tích hồi quy tuyến tính và phương trình hồi quy

Chương 5: Kết luận và kiến nghị Tác giả sẽ thảo luận về kết quả nghiên cứu để làm tiền đề, cơ sở lý luận nhằm đề xuất một số kiến nghị nhằm tăng cường quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên hiện nay Bên cạnh đó, tác giả cũng sẽ trình bày những hạn chế mà tác giả gặp phải trong suốt quá trình nghiên cứu từ đó đề xuất về hướng đi tiếp theo cho các công trình nghiên cứu khác trong tương lai

Trong chương này, tác giả đã giải bày về lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu, đóng góp và bố cục của bài khóa luận Ở chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày khái quát về cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Khái niệm sơ lược về ngân hàng số

2.1.1 Định nghĩa về ngân hàng số

Singapore ghi dấu ấn là quốc gia đầu tiên trên thế giới trong lĩnh NHS với sự ra đời của DBS (Singapore) vào năm 1968 Ngân hàng này được coi là ngân hàng số đầu tiên trên toàn cầu và đến nay vẫn được đánh giá là một trong những NHS tốt nhất hiện nay DBS được đánh giá cao nhờ sự ứng dụng công nghệ thông minh, mang đến trải nghiệm an toàn và thuận tiện cho người dùng Ngân hàng cung cấp nền tảng số với khả năng bảo mật chắc chắn, đảm bảo quyền riêng tư cho khách hàng Ngoài ra, điểm đặc biệt của DBS là khách hàng không cần nhất thiết tải ứng dụng ngân hàng DBS về điện thoại của mình Thay vào đó, chỉ cần sử dụng nó thông qua Wechat hoặc Whatsapp kết nối với ngân hàng Bằng cách trực tiếp đưa ra những câu lệnh như kiểm tra số dư tài khoản, thanh toán các hoá đơn như tiền điện, tiền nước,… DBS sẽ tự động thực hiện toàn bộ các nghiệp vụ giao dịch một cách nhanh chóng nhất

Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về NHS được đưa ra từ nhiều nhà nghiên cứu khác nhau Tuỳ thuộc vào góc nhìn của mỗi nhà nghiên cứu, các định nghĩa có thể sẽ có những điểm tưởng đồng và khác biệt

Theo Skinner (2014), NHS là loại hình ngân hàng thực hiện số hóa với phần lớn các dịch vụ và hoạt động ngân hàng truyền thống, được số hóa và gộp lại vào các danh mục điện tử Các số hóa sau khi được gộp lại vào danh mục điện tử, khách hàng có thể dễ dàng truy cập bằng thiết bị thông minh chẳng hạn điện thoại di động khi đã kết nối internet

Theo Chris (2014), ngân hàng số là mô hình hoạt động của ngân hàng mà trong đó các giao dịch ngân hàng chủ yếu được thực hiện thông qua các dữ liệu điện tử, nền tảng và công nghệ số Đây được coi là giá trị cốt lõi của hoạt động ngân hàng

Còn theo Sharma (2017), ngân hàng số cần phải tận dụng được các công nghệ để cung cấp các sản phẩm ngân hàng Một số người lầm tưởng rằng NHS chỉ đơn giản là một nền tảng ngân hàng trực tuyến hoặc di động nhưng trên thực tế, NHS còn phải bao gồm nhiều công nghệ hiện đại khác nữa

Ngoài ra, theo Gaurav Sarma (2017), NHS được định nghĩalà một hình thức ngân hàng số hóa toàn bộ các hoạt động và dịch vụ ngân hàng truyền thống Nói cách khác, tất cả những giao dịch mà khách hàng có thể thực hiện tại các chi nhánh ngân hàng truyền thống sẽ được số hóa và tích hợp thành một ứng dụng ngân hàng duy nhất, ứng dụng này cho phép khách hàng thực hiện giao dịch mà không cần phải đến ngân hàng Cùng lúc đó, các hoạt động như quản lý rủi ro, huy động vốn, phát triển sản phẩm, tiếp thị, quản lý bán hàng… cũng được số hoá

Trong bối cảnh công nghệ số bùng nổ như hiện nay, NHS đang dần trở thành xu thế tất yếu, mang đến nhiều tiện ích vượt trội so với các phương thức giao dịch ngân hàng truyền thống NHS cung cấp nhiều sản phẩm tài chính mới như thanh toán di động, cho vay tín chấp, bảo hiểm số, đầu tư số Với những ưu điểm vượt trội, NHS giúp các NHTM giảm đáng kể chi phí hoạt động và gia tăng lợi nhuận Bên cạnh đó, NHS giúp họ cải thiện tốc độ xử lý giao dịch và đảm bảo hiệu quả vận hành, giúp khách hàng thực hiện các giao dịch tài chính mọi lúc mọi nơi chỉ với thiết bị kết nối Internet Trong thời gian gần đây, các NHTM tại Việt Nam đã có động thái tích cực và quyết tâm cao trong việc phát triển NHS Đây được coi là bước đi phù hợp với sự phát triển đầy mạnh mẽ của công nghệ số trên toàn cầu Ngân hàng số không chỉ giúp các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh trong nước mà còn đáp ứng yêu cầu hội nhập quốc tế, đón đầu làn sóng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên thế giới

2.1.2 Lợi ích và hạn chế của ngân hàng số

Trong bối cảnh cách mạng công nghệ số bùng nổ như vũ bão hiện nay, ngân hàng số đang ngày càng trở nên phổ biến và đem lại rất nhiều lợi ích cho cả khách hàng lẫn các ngân hàng Tuy nhiên, song song với những lợi ích đó, ngân hàng số cũng đi kèm với một số rủi ro và hạn chế nhất định

2.1.2.1 L ợ i ích c ủ a ngân hàng s ố Đối với khách hàng

Thứ nhất, NHS có nhiều tính năng ưu việt như dịch vụ 24/7 với phương thức trực tuyến thông qua website hoặc ứng dụng trên di động, khách hàng có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ ở bất kì đâu mà không bị ràng buộc bởi thời gian làm việc truyền thống của ngân hàng Không những thế, hệ thống của NHS được thiết kế để xử lý các giao dịch một cách nhanh chóng và chính xác Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí phát sinh cho khách hàng

Thông thường, giờ làm việc tại các ngân hàng truyền thống thường không phù hợp với lịch trình bận rộn của cá nhân, nhưng ngân hàng số đã loại bỏ được sự bất tiện này, chỉ cần chiếc điện thoại di động hoặc máy tính được kết nối mạng Internet, khách hàng có thể đăng nhập vào tài khoản cá nhân và tiến hành giao dịch một cách chủ động Các giao dịch như là chuyển khoản, thanh toán các loại hoá đơn hay thậm chí là kiểm tra số dư đều trở nên đơn giản và tiện lợi hơn rất nhiều Người dùng dù bận rộn đến mấy cũng có thể quản lý tài chính của mình một cách vô cùng hiệu quả và linh hoạt, cho dù họ đang di chuyển hoặc làm việc ngoài giờ

Thứ hai, các ngân hàng số hầu hết đã tích hợp với nhiều dịch vụ tài chính khác nhau, vì vậy người dùng có thể liên kết tài khoản ngân hàng của họ với các ứng dụng thanh toán, ví điện tử và các nền tảng số khác, cho phép chuyển khoản và thanh toán dễ dàng Không chỉ vậy, nhiều ngân hàng số còn liên kết với nhiều ứng dụng lập ngân sách quản lý tài chính cá nhân Điều này giúp họ có thể theo dõi chi tiêu, lập kế hoạch ngân hàng và đặt ra các mục tiêu cá nhân Tính năng liên kết này loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công đồng thời tạo điều kiện để quản lý tài chính toàn diện hơn

Thứ ba, ngân hàng số giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng Khi mọi thủ tục giấy tờ hành chính được số hóa và đơn giản hóa, khách hàng không còn phải mất thời gian xếp hàng chờ đợi làm thủ tục, điền các biểu mẫu giấy tờ phức tạp tại quầy giao dịch Thay vào đó, họ có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin sản phẩm, dịch vụ trên nền tảng NHS và thực hiện giao dịch nhanh hơn Sự đơn giản hoá quy trình này giúp khách hàng tiết kiệm được cả thời gian lẫn công sức, đồng thời nâng cao sự tiện lợi và thoải mái trong quá trình sử dụng NHS

Thứ tư, dịch vụ NHS đem lại tốc độ giao dịch nhanh đáng kể Tại các ngân hàng truyền thống, khách hàng phải đến tận nơi để giao dịch và tốc độ giao dịch phụ thuộc vào mức độ đông đúc của ngân hàng cũng như thái độ phục vụ của nhân viên tại quầy

Sử dụng NHS giúp khách hàng tránh được những vấn đề này để giao dịch được chính xác và nhanh chóng hơn

Thứ năm, ngân hàng số giảm thiểu rủi ro cho khách hàng Với phương thức giao dịch truyền thống, khách hàng phải mang theo một lượng tiền mặt nhất định đến quầy giao dịch của ngân hàng, gây ra một số rủi ro như mất mát do trộm cắp, cướp giật Ngoài ra, quá trình đếm tiền tại quầy giao dịch nếu không được kiểm soát chặt chẽ cũng có thể phát sinh sai sót, dẫn đến sự nhầm lẫn và thiệt hại cho khách hàng (Nguyễn Thế Anh, 2020)

Thứ sáu, với những tiến bộ công nghệ vượt bậc, các ngân hàng hiện nay đã triển khai nhiều hình thức xác thực đa yếu tố, chẳng hạn như sử dụng mã xác thực OTP, xác minh sinh trắc học hay eKYC Những biện pháp bảo mật tiên tiến này giúp củng cố nhiều lớp bảo vệ tài khoản của khách hàng trước các hành vi gian lận và truy cập trái phép, qua đó đảm bảo độ an toàn cho các giao dịch trực tuyến cũng như khoản tiền gửi của khách hàng

Khái niệm về đưa quyết định

“Quyết định” là một yếu tố quan trọng để đánh giá khả năng cá nhân thực hiện một hành động cụ thể Theo Ajzen (1991) quyết định mang tính thúc đẩy và thể hiện sự nỗ lực của cá nhân trong việc thực hiện một hành động đó Trong bối cảnh sử dụng dịch vụ công nghệ, quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng theo Fortes Rita (2016) bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố thúc đẩy dẫn đến quyết định Đối với quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ, thường được xây dựng trên các mô hình như chấp nhận công nghệ (TAM) và các mô hình phát triển từ TAM (King và He, 2006)

Theo Yates và Zukowski (1976) bản chất của việc ra quyết định là quá trình lựa chọn hành động để thực hiện hoặc không thực hiện nhằm đạt được các mục tiêu đã đề ra Hay nói một cách khác, quyết định là sự cam kết hành động và phân bổ các nguồn tài nguyên (Mintzberg và cộng sự, 1976) Nói một cách dễ hiểu, đây là quá trình xác định và lựa chọn hướng hành động cụ thể để đạt được mục tiêu mong muốn Quyết định có thể liên quan đến các vấn đề đơn giản hoặc phức tạp, có tác động nhỏ hoặc lớn đến cá nhân, tổ chức hoặc cộng đồng

Theo Simon và H.A (1977) phân loại các quyết định thành hai loại, bao gồm các quyết định được lập trình (programmed decisions) và các quyết định thứ hai không lập trình (nonprogrammed decisions) Các quyết định này thường được xử lý theo một quy trình thông thường và được xác định trước Các quyết định không lập trình là quyết định có tính mới lạ, không có cấu trúc, thường xảy đến bất ngờ

2.2.2 Quá trình đưa quyết định

Theo nghiên cứu của Kotler và cộng sự (2005) về hành vi tiêu dùng của khách hàng, trong quá trình đưa ra quyết định, người tiêu dùng sẽ phải trải qua những bước cụ thể như sau:

Hình 2 1.Quá trình đưa ra quyết định của người tiêu dùng

Nguồn: Philip Kotler và Gary Amstrong (2005)

Mô hình của Philip Kotler và Gary Amstrong cho rằng quy trình ra quyết định sử dụng của người tiêu dùng có thể chịu tác động đáng kể bởi các yếu tố bên ngoài đến từ môi trường Từ đó sẽ chuyển đổi thành những yếu tố phù hợp với nhu cầu của khách hàng Tuy nhiên, tương ứng với từng loại hình sản phẩm khác nhau mà quy trình này sẽ thay đổi Sau một khoảng thời gian khi mà KH đã có sự tiếp cận nhất định đối với sản phẩm, sẽ không thể tránh khỏi nhiều trải nghiệm khác nhau và có thể tác động đến tâm lý của họ (Kotler và cộng sự, 2005) Ngoài ra, nhu cầu của khách hàng là một trong những điều quan trọng có tác động mạnh mẽ đến quyết định sử dụng hàng hóa Nắm bắt được điều đó, khóa luận sẽ tìm hiểu và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng của khách hàng trong việc ra quyết định sử dụng dịch vụ trong tương lai, cụ thể là ngân hàng số.

Một số lý thuyết liên quan

2.3.1 Lý thuyết về hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action)

Thuyết hành động hợp lý (TRA) là một mô hình tâm lý được hai nhà tâm lý học là Martin Fishbein và Icek Ajzen phát triển năm 1975 TRA dựa trên nghiên cứu trước đây về tâm lý học xã hội, các mô hình về sự thuyết phục và các lý thuyết về thái độ Thuyết của Fishbein nhấn mạnh mối liên hệ mạnh mẽ giữa thái độ và hành vi của con người Ông lập luận rằng thái độ tiêu cực hoặc tích cực của một người đối với một hành động cụ thể sẽ có tác động đáng kể đến khả năng thực hiện hành động đó Tuy nhiên, TRA đã bị vài lời chỉ trích Họ cho rằng các lý thuyết về thái độ chưa hẳn là chỉ số đáng tin cậy về hành vi con người Để giải quyết những mối quan tâm này, Fishbein và Ajzen đã sửa đổi và mở rộng TRA, dẫn đến sự phát triển của Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) và phương pháp hành động có lý do (RAA)

Mô hình TRA đã cho thấy sự hữu ích của mình như một công cụ nghiên cứu ở nhiều mảng, chẳng hạn như từ quản lý tri thức đến khoa học y tế và tâm lý Đây được xem là nền tảng quan trọng để nghiên cứu hành vi con người, và đã được áp dụng thành công bởi (Davis, 1989) trong Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM – Technology Acceptance Model) Tuy nhiên, TRA này vẫn còn tồn đọng nhược điểm Nhược điểm chính là lý thuyết này dựa quá nhiều vào ý chí kiểm soát, cho rằng ý chí kiểm soát sẽ tác động đến hành vi, bỏ qua một vài tác nhân quan trọng không kém như các yếu tố xã hội Bên cạnh đó, mô hình TRA giả định rằng con người luôn hành động theo lý trí và tính hợp lý, điều này thường không đúng trong cuộc sống thực tế, nơi mà cảm xúc và các yếu tố bên ngoài khác đều có thể tác động đến hành vi

Hình 2 2 Mô hình lý thuyết hành động hợp lý - TRA

Nguồn: Theory of Reasoned Action (Martin Fishbein & Icek Ajzen, 1975)

Theo Martin Fishbein và Icek Ajzen (1975) mô hình TRA gồm có thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan, ý định hành vi và hành vi

Thứ nhất, thái độ đối với hành vi để chỉ mức độ đồng tình hoặc phản đối của một người đối với một hành vi cụ thể Thái độ này có thể tích cực, tiêu cực hoặc trung lập (Hale, 2003) Có hai yếu tố chính ảnh hưởng đến thái độ này: sức mạnh của niềm tin và kết quả của hành vi

Thứ hai, chuẩn chủ quan là một trong những yếu tố chính quyết định đến ý định hành vi Chuẩn chủ quan đề cập đến nhận thức của người nào đó về mức độ mà những người xung quanh như bạn bè, gia đình, đồng nghiệp,… ủng hộ hoặc phản đối họ thực hiện một hành vi cụ thể Theo thuyết hành động hành lý, mọi người phát triển một số niềm tin hoặc giá trị đạo đức chuẩn mực về việc liệu một số hành vi nhất định có được chấp nhận hay không Những niềm tin này định hình nên nhận thức của một người về hành vi và quyết định rằng người đó có thực hiện hành vi đó hay không Thứ ba, ý định hành vi là ý muốn thực hiện một hành vi cụ thể của một người Ý định hành vi này được dự đoán dựa trên thái độ đối với hành vi và chuẩn chủ quan

“Thái độ” là phản ứng của cá nhân đối với hành vi Còn “chuẩn mực chủ quan” là chuẩn mực của xã hội gắn liền với hành vi đó Mối quan hệ giữa thái độ và hành vi thể hiện như sau: Thái độ càng tích cực thì ý định hành vi càng cao Chuẩn chủ quan càng mạnh mẽ (tức là cá nhân tin rằng những người quan trọng xung quanh sẽ ủng hộ hành vi đó) thì ý định hành vi càng cao và ngược lại

Cuối cùng, theo Martin Fishbein và Icek Ajzen (1975) hành vi là những hành động quan sát được của đối tượng được quyết định bởi ý định hành vi Theo thuyết hành động hợp lý, hành vi phải được nhận diện rõ ràng theo các khái niệm: hành động, mục tiêu, bối cảnh và thời gian Ví dụ: nếu bạn đang đặt mục tiêu có một thân hình thon gọn, sức khoẻ tốt (mục tiêu) thì hành động của bạn có thể là tập thể dục 4 lần một tuần (hành động) tại phòng tập gym (bối cảnh) sau giờ làm việc (thời gian) Theo thuyết này, hành vi chủ yếu xuất phát từ ý định, mà ý định lại phụ thuộc vào hai thành phần: thái độ và chuẩn chủ quan Bằng cách kiểm tra hai nhân tố này, các nhà nghiên cứu có thể hiểu được liệu người đó có thực hiện hành động hay không Cụ thể trong ví dụ trên, nếu bạn thích tập thể dục (thái độ tích cực) thì khả năng bạn sẽ tiếp tục thực hiện hành động đó có cao hơn và ngược lại Bên cạnh đó, nếu những người bạn thân thiết của bạn thường xuyên tập thể dục (chuẩn chủ quan tích cực) thì bạn sẽ có nhiều khả năng tập thể dục hơn

2.3.2 Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB - Theory of planned behavior)

Thuyết này là sự phát tiển từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA), được đề xuất bởi Icek Ajzen và Martin Fishbein vào năm 1975 TRA nêu rằng thái độ và chuẩn chủ quan là hai nhân tố chính ảnh hưởng đến hành vi TPB mở rộng TRA bằng cách đưa thêm yếu tố kiểm soát hành vi vào mô hình Trong lĩnh vực TCNH, quyết định sử dụng Digital Banking được xem xét như dự định thực hiện hành vi sử dụng dịch vụ Dự định thực hiện hành vi sẽ có trước khi hành vi xảy ra Chính vì vậy, Taylor và Todd (1995) đề xuất kết hợp hai mô hình TPB và TAM nhằm khắc phục những hạn chế khi phân tích riêng lẻ Việc kết hợp hai mô hình TAM và TPB trong cùng lĩnh vực sẽ tạo ra sức mạnh, trong việc dự đoán tốt hơn là sử dụng riêng lẻ Vì vậy, sự kết hợp giữa TPB và TAM là hợp lý nhằm giải thích các mối liên hệ giữa các yếu tố liên quan quyết định

Mô hình TPB có điểm mạnh bao gồm có thể bao quát những hành vi không thể kiểm soát của con người, điều mà không được đề cập trong mô hình TRA Ngoài ra, TPB còn lý giải được quan hệ giữa ý định hành động và hành động thực sự thông qua yếu tố “Kiểm soát hành vi cảm nhận” Tuy vậy, TPB không định nghĩa rõ ràng “hành vi có kế hoạch” và cách thức lên kế hoạch cho hành vi của mình

Hình 2 3 Mô hình lý thuyết TPB

Nguồn: Theory of planned behavior (Ajzen, 1991)

Mô hình trên gồm 3 nhân tố chính:

(i) Thái độ và thái độ đối với hành vi (Attitude toward Behavior): Thái độ đối với hành vi (AT) là sự đánh giá chủ quan của cá nhân về hành vi cụ thể, có thể thuận lợi (tích cực) hoặc bất lợi (tiêu cực) Hay nói cách khác, đó là mức độ tán thành hoặc không tán thành của người nào đó đối với việc thực hiện hành vi đó Chẳng hạn, một người có thái độ đối với việc tập thể dục hoàn toàn tích cực (tức là họ nghĩ rằng tập thể dục thường xuyên là tốt và có lợi cho họ) thì họ có xu hướng sẽ lựa chọn việc tập thể dục thường xuyên Ngược lại, người đó nghĩ rằng tập thể dục là mất thời gian thì họ sẽ có xu hướng ít dành thời gian cho việc tập thể dục

(ii) Niềm tin theo chuẩn mực chung và quy chuẩn chủ quan: Niềm tin theo chuẩn mực chung (Normative belief) là niềm tin của một người về những chuẩn mực chung của xã hội, quy định hành vi nào nên hoặc không nên thực hiện Còn quy chuẩn chủ quan (Subjective norm) là nhận thức của người nào đó về những hành vi mà những người quan trọng hoặc có liên quan đến cá nhân đó khuyến khích hoặc phản đối Chẳng hạn, nếu một người tin rằng hầu hết mọi người trong xã hội (chuẩn mực chung) đều không hút thuốc ở trên phương tiện công cộng như xe buýt, xe khách và những thành viên trong gia đình họ (quy chuẩn chủ quan) cũng không hút thuốc ở nơi đó, thì họ có nhiều khả năng sẽ không hút thuốc trên phương tiện công cộng đó

(iii) Niềm tin về sự tự chủ và nhận thức kiểm soát hành vi: Niềm tin về sự tự chủ (Control beliefs) là niềm tin của người nào đó vào khả năng kiểm soát và thực hiện được hành vi của mình Có thể hiểu đây là những yếu tố thuận lợi tạo điều kiện cũng như cản trở việc thực hiện hành vi Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived behavioural control) là nhận thức của người nào đó về mức độ dễ hay khó trong quá trình thực hiện một hành vi nào đó Tất nhiên, nhận thức này ảnh hưởng đến việc cá nhân có muốn thực hiện hành vi đó hay không và mức độ nỗ lực họ bỏ ra như thế nào Cụ thể, nếu một cá nhân có niềm tin mạnh mẽ vào khả năng kiểm soát hành vi của mình, họ có khả năng nhận thức hành vi đó dễ dàng hơn Và ngược lại, nếu một cá nhân có niềm tin hạn chế về khả năng kiểm soát, họ sẽ có nhận thức rằng hành vi đó khó thực hiện hơn

2.3.3 Lý thuyết về chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model)

Mô hình TAM được phát minh nhằm dự đoán khả năng con người chấp nhận một hệ thống thông tin hoặc công nghệ mới nào đó Mô hình được đưa ra lần đầu tiên bởi Davis vào năm 1989 Mô hình TAM được phát triển dựa trên hai lý thuyết là Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) và Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB)

Mô hình TAM là một lý thuyết thông tin được xây dựng dưới dạng mô hình hóa nhằm hướng dẫn người dùng sử dụng công nghệ và chấp nhận sử dụng nó Ý nghĩa cốt lõi của TAM là giải thích những tác nhân bên ngoài tác động đến thái độ và ý định sử dụng công nghệ của người tiêu dùng Chính vì thế, đây được coi là công cụ hiệu quả để giải thích các hành vi của một người trong nhiều tình huống sử dụng công nghệ khác nhau, vừa mang tính chất phân tích, vừa hợp lý về mặt lý thuyết Ngoài ra, phương pháp này cũng được dùng để dự đoán thêm về sự chấp nhận và sử dụng các hệ thống và công nghệ mới thông qua các yếu tố đó

Hình 2 4.Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Nguồn: Technology Acceptance Model (Davis, Bogozzi và Warshaw, 1989)

Mô hình TAM gồm hai nhân tố chính:

(i) Sự hữu ích cảm nhận (PU): đánh giá mức độ mà người nào đó tin rằng việc sử dụng một hệ thống nhất định sẽ giúp cải thiện và tăng năng suất làm việc của họ

(ii) Sự dễ sử dụng cảm nhận (PEU): đánh giá mức độ dễ sử dụng của một hoạt động cụ thể Hay nói cách khác, nó liên quan đến cách dễ dàng thực hiện hay các thao tác dễ dàng để thực hiện

Các nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu của Windasari và cộng sự (2022) với đề tài: “Kinh nghiệm duy nhất ngân hàng số: Thông tin từ thế hệ Y đến thế hệ Z” Nghiên cứu này tập trung vào trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHS, đặc biệt là đối với Thế hệ Y và Thế hệ Z Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết về sự chấp nhận và trải nghiệm của khách hàng đối với NHS Để thực hiện nghiên cứu, họ đã sử dụng phương pháp tiếp cận hỗ trợ tuần tự, ngoài phỏng vấn sâu 20 người trả lời để khám phá trải nghiệm cá nhân của họ khi sử dụng dịch vụ NHS Sau đó, khảo sát trực tuyến 402 người trả lời trong độ tuổi từ 17 đến 35 tuổi đã sử dụng dịch vụ NHS Nghiên cứu xem xét tổng cộng 8 yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng NHS: giá trị kinh tế, tính dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, danh tiếng công ty, quảng cáo, tính năng, sự tò mò và phần thưởng Phân tích dữ liệu cho thấy, tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội là hai nhân tố chính thúc đẩy việc khách hàng chấp nhận sử dụng NHS

Nghiên cứu của Alnemer (2022) với “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng ngân hàng số tại Vương Quốc Ả Rập Xê - út: Cách tiếp cận mô hình chấp nhận công nghệ” Nghiên cứu được tiến hành nhằm xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc người dân Ả Rập Xê Út sử dụng NHS Nghiên cứu sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), với 3 biến số: tính hữu ích, tính dễ sử dụng và niềm tin Để thu thập dữ liệu, nhóm nghiên cứu đã tiến hành một cuộc khảo sát trong khuôn khổ chương trình khảo sát toàn cầu về Tài Chính, với sự tham gia của 1009 người Nghiên cứu phát hiện rằng: tính dễ sử dụng và tính hữu ích có tác động đáng kể đối với việc áp dụng NHS còn niềm tin thì không có tác động đáng kể Điều này cho thấy người dùng sẽ dùng NHS nếu họ thấy các dịch vụ dễ sử dụng và tiện lợi Nghiên cứu này cung cấp thông tin có giá trị cho các tổ chức tài chính, người tiêu dùng, tổ chức kinh doanh và nhà nghiên cứu trrong việc thúc đẩy hệ thống NHS tại Vương quốc Ả Rập

Nghiên cứu của Bastari và cộng sự (2020) với đề tài: “Số hóa trong lĩnh vực ngân hàng: vai trò của năng lực nội tại” Đề tài dựa trên hai mô hình được công nhận rộng rãi về việc chấp nhận công nghệ: Mô hình TAM và UTAUT với 03 yếu tố: động lực nội tại, cảm nhận về độ dễ sử dụng và cảm nhận về tính hữu ích Để thu thập số liệu, họ đã tiến hành một cuộc khảo sát với 375 nhân viên văn phòng của chi nhánh ngân hàng Kalsel, kết quả nghiên cứu có hai yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến số hóa trong lĩnh vực ngân hàng là: cảm nhận về tính hữu ích và cảm nhận về độ dễ sử dụng

“Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng Ngân hàng số của khách hàng ở

Yogyakarta, Indonesia” của Mufarih, Jayadi và Sugandi (2020) Để khám phá ra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Ngân hàng số của người tiêu dùng tại Yogyakarta, Indonesia, họ đã sử dụng Lý thuyết hành động hợp lý TRA và mô hình chấp nhận công nghệ TAM Sau khi nghiên cứu 300 người khảo sát, họ đã cho thấy rằng sự tín nhiệm và cảm nhận rủi ro chiếm ưu thế đến quyết định sử dụng Trong khi đó, hình ảnh thương hiệu, cảm nhận tính dễ sử dụng và cảm nhận sự tiện ích ảnh hưởng không đáng kể

Năm 2019, Alex Fahrur Riza đã thực hiện một cuộc nghiên cứu với đề tài “Sự chấp nhận sử dụng Ngân hàng số tại Ngân hàng Islamic của khách hàng” Để thu thập dữ liệu, nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 315 khách hàng từ nhiều thành phố khác nhau thuộc Indonesia ở độ tuổi từ 22 đến 38 tuổi, và đã có trải nghiệm sử dụng NHS từ 1 tháng đến 3 năm Kết quả cho thấy, cảm nhận dễ sử dụng, cảm nhận sự tiện ích và thái độ đều có tác động tích cực

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngà, Tuyết Hằng, Ngọc Huyền, Cẩm Thư, Hoàng Lam (2021) về“ Các nhân tố ảnh hưởng đến chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng số” Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp cả định tính và định lượng để thu thập dữ liệu và phân tích Các yếu tố được nghiên cứu gồm:” Thương hiệu, hình ảnh ngân hàng; Cảm nhận rủi ro giao dịch; Chi phí dịch vụ; Cảm nhận tính dễ sử dụng; Hiệu quả mong đợi; Ảnh hưởng xã hội” Dữ liệu được thu thập bằng cách khảo sát 320 khách hàng tại các chi nhánh ngân hàng ở thành phố Tuy Hòa, Phú Yên, sau quá trình sàng lọc thu được 179 phiếu hợp lệ Trên cơ sở dựa vào kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định các nhân tố ảnh hưởng chính, thang đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích hồi quy Kết quả nghiên cứu là yếu tố cảm nhận rủi ro có tác động mạnh nhất và yếu tố thương hiệu và hình ảnh ngân hàng tác động ít hơn đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ NHS của khách hàng

Vũ Thị Thùy Linh và các cộng sự (2023) với đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định/quyết định sử dụng ngân hàng số của giới trẻ Việt Nam” Để đánh giá sự ảnh hưởng của 6 nhân tố đến ý định sử dụng dịch vụ NHS, bao gồm: “Nỗ lực kỳ vọng, Hiệu quả kỳ vọng, Giá trị chi phí, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức rủi ro, Sự tiện lợi”, họ đã sử dụng các thang đo tin cậy; phân tích EFA, phân tích hồi quy và định tính để thu thập thông tin sâu hơn từ người dùng Nghiên cứu thu được 188 mẫu hợp lệ của nhóm người tiêu dùng độ tuổi từ 18 đến 30 đang sinh sống và làm việc tại

Thành phố Hà Nội Theo kết quả nghiên cứu, “Nỗ lực kỳ vọng, Giá trị chi phí và Sự tiện lợi” là ba yếu tố cốt lõi mà các NHS cần tập trung đầu tư để thu hút và giữ chân khách trẻ

Nguyễn Ngọc Đạt và cộng sự (2020), đã tiến hành nghiên cứu: “Phân phối thông tin an toàn và các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHS tại Việt Nam” Dữ liệu sau khi được thu thập thông qua khảo sát 329 khách hàng đang sử dụng dịch vụ NHS tại Việt Nam Trên cơ sở dựa vào kỹ thuật để kiểm tra độ tin cậy và phương trình cấu trúc (SEM), kết quả nghiên cứu cho thấy, các yếu tố cảm nhận rủi ro, cảm nhận dễ sử dụng, thái độ đối với dịch vụ, cảm nhận tiện lợi và hình ảnh thương hiệu đều có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của khách hàng

Tác giả Trần Quốc Thắng (2023) với đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của các ngân hàng Thương mại Việt Nam”

Nghiên cứu xây dựng mô hình dựa trên mô hình TAM của Davis (1989); mô hình UTAUT của Venkatesh và các cộng sự (2003) và các nghiên cứu trước có liên quan, bao gồm 4 yếu tố: “Hiệu quả kỳ vọng, Cảm nhận tính dễ sử dụng, Cảm nhận tính hữu ích và Điều kiện thuận lợi” Tác giả đã đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; phân tích hồi quy tuyến tích và ANOVA kiểm định giả thuyết Sau quá trình thảo luận với 5 chuyên gia và 350 mẫu khảo sát hợp lệ đến từ các khách hàng sử dụng NHS Dựa trên kết quả nghiên cứu,

“Điều kiện thuận lợi” có tác động tích cực nhất, “cảm nhận hữu ích” có tác động tiêu cực (tác động âm) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS

Bảng 2 2 Tổng hợp các nghiên cứu trước Tác giả Phạm vi nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

320 khách hàng tại các chi nhánh ngân hàng ở thành phố Tuy Hòa, Phú Yên

“Cảm nhận rủi ro” tác động mạnh nhất

“Thương hiệu” và “hình ảnh ngân hàng” tác động ít hơn

Vũ Thị Thùy Linh và các cộng sự (2023)

188 mẫu hợp lệ của nhóm người tiêu dùng độ tuổi từ

18 đến 30 đang sinh sống và làm việc tại Thành phố

Tích cực: “Nỗ lực kỳ vọng”,

“ giá trị chi phí” “Sự tiện lợi”

Nguyễn Ngọc Đạt và cộng sự (2020)

Khảo sát 329 khách hàng đang sử dụng dịch vụ NHS tại Việt Nam.

Cảm nhận rủi ro, cảm nhận dễ sử dụng, thái độ đối với dịch vụ, cảm nhận tiện lợi và hình ảnh thương hiệu đều có tác động

Thảo luận 5 chuyên gia đồng thời 350 mẫu hợp lệ Khách hàng cá nhân đang sử dụng NHS ở các NHTM

Tích cực: Điều kiện thuận lợi

Tiêu cực: Cảm nhận hữu ích

Phỏng vấn sâu 20 người, khảo sát trực tuyến 402 người trong độ tuổi từ 177 đến 35 tuổi

Tích cực nhất: Tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội

Khảo sát 1009 người trong chương trình khảo sát toàn cầu về Tài chính

Tích cực nhất: Tính dễ sử dụng và tính hữu ích

Khảo sát 375 nhân viên văn phòng của chi nhánh ngân hàng Kalsel

Tích cực nhất: cảm nhận về tính hữu ích và cảm nhận về tính dễ sử dụng

Khảo sát 300 người tại Yogyakarta, Indonesia

Sự tín nhiệm và cảm nhận rủi ro chiếm ưu thế ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng

Khảo sát 315 khách hàng từ nhiều thành phố khác nhau thuộc Indonesia ở độ tuổi từ

22 đến 38 tuổi, và đã có trải nghiệm sử dụng NHS từ 1 tháng đến 3 năm

Cảm nhận dễ sử dụng, cảm nhận sự tiện ích và thái độ đều có tác động tích cực

Nguồn: Tác giả tổng hợp

2.4.3 Thảo luận và xác định khoảng trống nghiên cứu Đa số các công trình nghiên cứu trước đây của Việt Nam cũng như là của trên thế giới đều đã đề cập đến các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của nhiều nhóm khách hàng khác nhau Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây với đối tượng là sinh viên cũng khá hạn chế Đặc biệt là sinh viên trường Đại học Ngân hàng TPHCM, được xem là một trong những trường đào tạo lĩnh vực TCNH tốt nhất Do đó, với đề tài này, tác giả lựa chọn đối tượng nghiên cứu chính là quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TPHCM Bên cạnh đó, theo như tác giả tìm hiểu cũng chưa có đề tài nào nghiên cứu về lĩnh vực này trong năm 2024 Vì vậy, trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ tiến hành khảo sát trong thời gian từ tháng 2 đến tháng 3 năm 2024 để có thể phản ánh rõ nét hơn các xu hướng và biến động trong quyết định sử dụng dịch vụ này của sinh viên

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 Ở chương này, tác giả đã tiến hành trình bày khái quát về lý thuyết liên quan về NHS cũng như là các lý thuyết cơ bản và các nghiên cứu liên quan về quyết định sử dụng NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM Đồng thời, tác giả cũng lược khảo các nghiên cứu trong nước và nước ngoài liên quan đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số, từ đó tạo cơ sở tiền đề xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất.

MÔ HÌNH PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Dựa vào quá trình tổng hợp và phân tích các nghiên cứu đi trước về quyết định sử dụng NHS, đồng thời dựa vào cơ sở lý thuyết của các mô hình TRA (Fishbein và Ajzen, 1975; 1980), mô hình TPB của Ajzen (1985; 1991; 2002), mô hìnhTAM, mô hình TAM2 (Venkatesh và Davis, 2000) và UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:

Nguồn: Tác giả tổng hợp và xây dựng

Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (QD)

Biến độc lập: Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD), Cảm nhận tính hữu ích (HI), Ảnh hưởng xã hội (XH), Hiệu quả kỳ vọng (HQ), Cảm nhận rủi ro (RR), Sự tin tưởng (TT)

Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD)

Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD)

Cảm nhận tính hữu ích (HI) Ảnh hưởng xã hội (XH)

Hiệu quả kỳ vọng (HQ)

Cảm nhận rủi ro (RR)

Quyết định sử dụng (QD)

Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất Hình 3 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất Đối với Davis (1989), Cảm nhận tính dễ sử dụng được đánh giá dựa trên mức độ mà người dùng tin vào hệ thống dịch vụ vì hệ thống dễ sử dụng, dễ hiểu nên không cần bỏ ra bất kỳ nỗ lực nào

Theo Sikdar và Makkad (2015); Rawash và cộng sự (2019), nền tảng của NHS dựa trên nền tảng công nghệ thông tin và internet, điều này không bắt buộc khách hàng phải đến trực tiếp ngân hàng để thực hiện các giao dịch mà có thể sử dụng trên máy tính cá nhân hoặc điện thoại có mạng internet Vì vậy, những dịch vụ được cung cấp trên các nền tảng này cần phải dễ hiểu, dễ tiếp cận và DSD Do đó, tính DSD là yếu tố then chốt để thu hút khách hàng mới cũng như duy trì quan hệ với những khách hàng hiện tại

Giả thuyết 1 (H1): Cảm nhận tính dễ sử dụng có tác động tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Cảm nhận tính hữu ích (HI)

Theo Karim và cộng sự (2020) Cảm nhận tính hữu ích được định nghĩa như một mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ Trong mô hình TAM của Karim và cộng sự (2020), HI được xác định là yếu tố có tác động đáng kế nhất đối với ý định hành vi của người dùng Theo Alnemer (2022) thì “cảm nhận hữu ích là mức độ mà một người cảm thấy rằng việc sử dụng hệ thống sẽ cải thiện hoặc nâng cao hiệu suất công việc của họ” Cảm nhận hữu ích được Karahanna và cộng sự (1999) cho là mức độ mà người sử dụng một hệ thống thông tin cụ thể cảm thấy rằng hệ thống đó sẽ giúp họ làm việc hiệu quả hơn hoặc tăng năng suất làm việc cho một nhiệm vụ cụ thể

Trong thời gian gần đây, NHS ngày càng được nhiều người biết đến và sử dụng bởi sở hữu nhiều tính năng nổi bật như: thanh toán bằng mã QR VNPAY, gửi tiết kiệm online, đặt vé xem phim, máy bay, khách sạn,,… Vì nhận thấy được sự tiện dụng này của NHS, nên sinh viên sẽ dễ dàng quyết định sử dụng dịch vụ này Dựa vào đây, tác giả đề xuất giả thuyết:

Giả thuyết 2 (H2): Cảm nhận tính hữu ích có tác động tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM Ảnh hưởng xã hội (XH)

Theo Venkatesh và cộng sự (2003) ảnh hưởng xã hội là mức độ mà các cá nhân tin rằng những người khác nghĩ họ nên sử dụng một hệ thống mới Yếu tố “XH” ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS, vì điều gì đó mới mẻ có thể khiến cho người tiêu dùng cảm giác không chắc chắn về việc sử dụng nó Do đó, người tiêu dùng sẽ chọn tìm kiếm lời khuyên của người khác và sẽ cảm thấy tin tưởng hơn khi cỏc sản phẩm và dịch vụ được bạn bố và người thõn của họ giới thiệu (Muủoz- Leiva và cộng sự, 2017) Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết:

Giả thuyết 3 (H3): Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Hiệu quả kỳ vọng (HQ)

Hiệu quả kỳ vọng là “Mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ giúp họ đạt được lợi ích về hiệu suất công việc” (Venkatesh và cộng sự, 2003) Cụ thể, hiệu quả là “giúp người sử dụng thấy thuận tiện hơn khi thanh toán, nhận phản hồi nhanh chóng và một vài hiệu quả khác như: tiết kiệm chi phí và thời gian” (Zhou và Wu, 2010) Ngoài ra, đây còn là mức độ mà các cá nhân tin rằng việc sử dụng dịch vụ NHS có thể giúp làm việc hiệu quả hơn trong công việc và đời sống Khi người dùng nhận thấy các lợi ích của việc sử dụng NHS thì họ có nhiều khả năng chấp nhận và sử dụng dịch vụ hơn

Giả thuyết 4 (H4): Hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Cảm nhận về rủi ro (RR)

Theo Cox và Rich (1964), nhận thức về rủi ro được định nghĩa là mức độ không chắc chắn mà người dùng gặp phải khi sử dụng các dịch vụ của NHS Khi sử dụng NHS, người dùng có thể sẽ gặp phải nhiều trường hợp rủi ro về thông tin, về hệ thống, về dịch vụ và sản phẩm từ đó mất uy tín và lòng tin vào NHS Vì vậy, yếu tố rủi ro được xem nguyên nhân chính khiến khách hàng xem xét việc sử dụng Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, một khi nhận thức về rủi ro của sinh viên đối với NHS càng cao thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ NHS càng thấp

Giả thuyết 5 (H5): Cảm nhận về rủi ro có tác động tiêu cực (-) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Sự tin tưởng được hiểu là cảm giác an toàn, thoải mái và chấp nhận rủi ro khi sử dụng một dịch vụ mới, cũng như sẵn sàng chấp nhận rủi ro với mong muốn rằng nhu cầu của mình được đáp ứng Sự tin tưởng được thể hiện qua tính chính xác trong từng giao dịch, sự rõ ràng, minh bạch khi lập hồ sơ khách hàng Khi niềm tin được củng cố và thiết lập, hành vi và quyết định sử dụng của người dùng cũng sẽ bị ảnh hưởng (Oliveira và cộng sự, 2014) Khi đã có niềm tin đủ lớn với các dịch vụ của NHS thì tỷ lệ chấp nhận và sử dụng của người dân cũng sẽ tăng lên

Giả thuyết 6 (H6): Sự tin tưởng có tác động tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM.

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu được thực hiện theo quy trình như sau:

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Cơ sở lý thuyết Mô hình

Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Thang đo chính thức Nghiên cứu chính thức Đánh giá và đề xuất kiến nghị

Hình 3 2 Quy trình nghiên cứu

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu định tính

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính để lập luận, phân tích các khái niệm dựa trên lý thuyết từ các nghiên cứu liên quan trước đó Sau đó, sàng lọc lại các biến để đưa vào mô hình nghiên cứu và xây dựng bảng câu hỏi để thu thập số liệu và thiết kế thang đo

Hình thức thực hiện: Nghiên cứu được thực hiện nhằm mục đích khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu với các nội dung sau:

Trên cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan, tác giả đã xây dựng mô hình dự kiến cho các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số của sinh viên trường ĐHNH TPHCM, trong đó mỗi nhân tố bao gồm nhiều biến quan sát

Sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm với các chuyên gia, các nhà quản lý đang công tác tại các ngân hàng.Vấn đề đưa ra thảo luận là ý kiến của các chuyên gia về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Ngân hàng số của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM Mục đích là để điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát phù hợp dùng để đo lường các nhân tố khảo sát

Bước 1: Tác giả tiến hành chọn mô hình nghiên cứu sau đó thiết lập thang đo sơ bộ thông qua thiết lập bảng câu hỏi khảo sát

Bước 2: Khi đã có bảng câu hỏi, tác giả tiến hành thảo luận phỏng vấn sâu với chuyên gia Điều chỉnh thang đo chính là các câu hỏi khảo sát

3.2.2 Thiết kế nghiên cứu định lượng

Sử dụng phương pháp này nhằm đánh giá thang đo của các khái niệm nghiên cứu thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Nghiên cứu xây dựng bảng câu hỏi dựa trên những phát hiện từ nghiên cứu định tính sơ bộ đã được thực hiện trước đó Kết quả nghiên cứu sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình và các giả thuyết, đồng thời bảng câu hỏi khảo sát cũng được điều chỉnh cho phù hợp, phục vụ cho giai đoạn nghiên cứu định lượng chính thức của đề tài

Phương pháp: Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát trực tuyến với bảng câu hỏi gồm 3 phần chính:

Phần I: Khảo sát về nhân khẩu học

Phần II: Câu hỏi liên quan đến các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên

Phần III: Mức độ quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên

Các câu hỏi trong nghiên cứu được thiết kế dưới dạng câu hỏi đóng, kết hợp thang đo Likert 5 mức độ đánh giá mức độ đồng ý của sinh viên, với các lựa chọn từ

“Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý”.

Xây dựng thang đo định tính cho các yếu tố trong mô hình nghiên cứu

Sau khi nhận được ý kiến phản hồi chi tiết từ giảng viên cố vấn và các cán bộ, tác giả đã thực hiện việc điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu, các biến quan sát và phát triển lại các giả thuyết nghiên cứu Quá trình điều chỉnh này được thực hiện nhằm đảm bảo sự phù hợp và hợp lý của mô hình nghiên cứu với mục đích và phạm vi nghiên cứu

Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD)

Cảm nhận tính hữu ích (HI) Ảnh hưởng xã hội (XH)

Hiệu quả kỳ vọng (HQ)

Cảm nhận rủi ro (RR)

Quyết định sử dụng (QD)

Hình 3 3 Mô hình nghiên cứu chính thức

Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, tác giả đã xác định các biến quan sát chính thức cho nghiên cứu Mô hình nghiên cứu gồm có 06 biến độc lập và 03 biến phụ thuộc, tổng cộng có 28 biến quan sát

Bảng 3 1 Thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu

Mã hóa Thang đo Nguồn tác giả

DSD Cảm nhận tính dễ sử dụng

DSD1 Tôi có thể truy cập ứng dụng ngân hàng số ở bất kì đâu

Davis và cộng sự (1989) DSD2 Ứng dụng ngân hàng số hiện đại, dễ hiểu

DSD3 Các thao tác trên ứng dụng ngân hàng số DSD

DSD4 Giao diện bắt mắt, dễ nhìn, dễ dàng tìm kiếm, truy cập và sử dụng Fortes và Rita (2016)

DSD5 Nói chung, tôi cảm thấy ngân hàng số dễ sử dụng

HI Cảm nhận tính hữu ích

Cho phép thực hiện nhiều dịch vụ ngân hàng trên một ứng dụng của ngân hàng số (kiểm tra các giao dịch, thanh toán hóa đơn, chuyển khoản, mua sắm, gửi tiết kiệm, vay )

HI2 Dịch vụ NHS tiết kiệm thời gian Davis (1989), Nasri và

Charfeddine (2012), Karahanna và cộng sự

HI3 Ngân hàng số tính toán đúng chi phí giao dịch cho khách hàng

HI4 Nói chung, tôi cảm thấy sử dụng dịch vụ NHS rất hữu ích Fortes và Rita (2016)

XH Ảnh hưởng của xã hội

XH1 Hầu hết những người xung quanh tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng NHS Venkatesh và cộng sự

(2003) XH2 Những người có địa vị cao trong xã hội mà tôi biết đều sử dụng ngân hàng số

XH3 Việc bạn bè, người thân sử dụng làm cho tôi cũng muốn sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Các trang mạng xã hội (Facebook, Tiktok,

Instagram ) và phương tiện truyền thông đại chúng giúp tôi biết đến và sử dụng dịch vụ ngân hàng số

XH5 Do tính chất công việc yêu cầu tôi sử dụng các dịch vụ NHS

HQ Hiệu quả kỳ vọng

HQ1 Dịch vụ NHS làm cho giao dịch ngân hàng trở nên dễ dàng

HQ2 Tôi thấy rằng việc sử dụng NHS giúp tôi kiểm soát tài chính

(2004) HQ3 Dịch vụ NHS giúp tôi theo dõi tài khoản hiệu quả

Sok Foon và Yin - Fah (2011), Yu(2012)

HQ4 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ NHS sẽ giúp tôi tiết kiệm chi phí giao dịch

HQ5 Tôi nghĩ rằng sử dụng ngân hàng số tăng hiệu quả công việc nhiều hơn

RR Cảm nhận rủi ro

RR1 Tôi cảm thấy việc sử dụng NHS có mức độ rủi ro cao

RR2 Tôi lo ngại vấn đề lừa tiền khi sử dụng ngân hàng số

RR3 Tôi lo ngại người khác có thể làm giả thông tin của tôi

RR4 Tôi không chắc về công nghệ được sử dụng trong

RR5 Tôi quan tâm đến việc quyền riêng tư có được đảm bảo khi sử dụng dịch vụ NHS hay không

TT1 Tôi tin rằng các trang web, ứng dụng của ngân hàng đều đáng tin cậy

Fortes và Rita (2016) TT2 Tôi tin rằng ngân hàng số luôn cố gắng mang lại lợi ích tốt nhất cho khách hàng

TT3 Tôi cảm thấy an toàn khi thực hiện các giao dịch trên các ứng dụng của ngân hàng số

Tôi tin rằng thông tin giao dịch và thông tin cá nhân ( thông tin tài khoản, số dư, lịch sử giao dịch…) của mình được bảo mật khi sử dụng ngân hàng số

Luarn và Lin (2005), Yu (2012), Fortes và Rita

QD Quyết định sử dụng

QD1 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ ngNHS nếu cần

QD2 Tôi tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng số

QD3 Tôi sẽ giới thiệu việc sử dụng NHS cho bạn bè, người thân của mình

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Phương pháp chọn mẫu và xử lý dữ liệu

3.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối với đề tài nghiên cứu này, tác giả lựa chọn đối tượng khảo sát là các bạn sinh viên hiện đang theo học tại trường Đại học Ngân hàng đã và đang sử dụng NHS

Lý do chọn đối tượng này là vì sinh viên là đối tượng thường xuyên sử dụng các dịch vụ NHS do đặc điểm về độ tuổi và nhu cầu sử dụng các dịch vụ tài chính của họ Hơn nữa, trường ĐHNH là một trong những trường đại học có chất lượng đào tạo tốt về lĩnh vực TCNH, do đó, sinh viên của trường sẽ có kiến thức và hiểu biết nhất định về các dịch vụ NHS

Có nhiều phương pháp chọn mẫu nhưng được chia thành hai nhóm chính là phương pháp chọn mẫu theo xác suất và phi xác suất Đề tài nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất cụ thể là chọn mẫu thuận tiện, tức là chọn bất kì đối tượng nào nào mà tác giả có thể tiếp cận được mà không phân biệt đặc điểm nhân khẩu học Phương pháp này được áp dụng là do tổng thể nghiên cứu lớn, được dàn trải trên địa bàn rộng và danh sách các phần tử nhiều Ưu điểm của phương pháp là giúp tạo điều kiện cho việc chọn mẫu dễ dàng, thuận lợi cho tác giả hoàn thành nghiên cứu trong khoảng thời gian và kinh phí hạn chế

3.4.3 Thiết kế mẫu nghiên cứu

Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), một công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho hồi quy bội là N ≥ 50+8p (N là kích thước mẫu tốt thiểu; p là số lượng biến độc lập trong mô hình nghiên cứu) Nếu dựa theo công thức n ≥ 50+8p ta tính được n ≥ 50+8*6 = 98

Theo nghiên cứu về cỡ mẫu Commey (1973) và Roger (2006) khi tiến hành các nghiên cứu thực nghiệm, cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được: n = 5* m (Trong đó, n: số mẫu cần điều tra; m: số câu hỏi được đo lường) Đối với về đề tài này, thang đo mô hình nghiên cứu gồm 28 biến quan sát, vì vậy mẫu phải có kích thước tối thiểu để kiểm định mô hình là n = 28*5 = 140

EFA luôn đòi hỏi kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với đường hồi quy nên ta chọn kích thước mẫu tối thiểu 140 là phù hợp

3.4.4 Cách thức thu thập dữ liệu

Sau khi đã xác định đối tượng khảo sát và mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất khoảng 140 đối tượng, tiến hành thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi trực tuyến được gửi đến các đối tượng khảo sát bằng công cụ Googe Forms Đồng thời, tác giả đã tiếp cận những đối tượng này bằng cách gửi cho bạn bè xung quanh và nhờ họ gửi cho những sinh viên khác trong trường, đồng thời tác giả cũng gửi bảng câu hỏi vào các nhóm cộng đồng sinh viên trường ĐHNH trên trang mạng xã hội Facebook Kết thúc trong quá trình thu thập dữ liệu, trong 217 mẫu thu thập được tác giả đã tiến hành sàng lọc và loại bỏ những mẫu không hợp lệ bằng câu hỏi “Bạn đã từng hoặc đang sử dụng dịch vụ ngân hàng số nào không?” Tác giả đã loại 12 mẫu khảo sát với câu trả lời “Không”, bởi vì đối tượng nghiên cứu trong đề tài này là các bạn sinh viên trường ĐHNH đã và đang sử dụng NHS, với những bạn trả lời là “Không” tức là không phù hợp với đối tượng nghiên cứu tác giả đề ra Do đó, tác giả thu được 205 mẫu hợp lệ để đưa và quá trình phân tích trong tổng số 217 mẫu (12 mẫu không hợp lệ).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

4.1.1 Thống kê mô tả các biến định tính

Thống kê mô tả là quá trình tổng hợp và tóm tắt dữ liệu nhằm mục đích cung cấp cái nhìn khái quát về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát Trong nghiên cứu này, sau khi thu thập dữ liệu thông qua bảng hỏi, tác giả đã có 205 mẫu hợp lệ Tiếp theo, tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 22 nhằm thực hiện thống kê mô tả các đặc điểm của mẫu nghiên cứu Thống kê này sẽ bao gồm các thông tin sau: giới tính, năm học, ngành học, công việc, thu nhập, tần suất sử dụng NHS và thời gian sử dụng NHS Cụ thể:

Bảng 4 1.Thống kê mô tả các biến định tính

Các đặc điểm cá nhân Mẫu N = 205

Hệ thống thông tin quản lý 20 9,8

Hiện tại chưa đi làm 61 29,8

Nhân viên của ngân hàng 66 17,8

Loại NHS đang sử dụng

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Biểu đồ 4 1 Giới tính của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Về giới tính, mẫu nghiên cứu gồm có 93 nam chiếm 45,4% và 112 nữ tương đương 54, 6% Điều này cho thấy mẫu nghiên cứu có sự cân bằng về giới, tức là tỷ lệ phần trăm của hai giới này tương đối gần với nhau Sự cân đối này thể hiện rằng nghiên cứu có thể áp dụng cho cả nam và nữ giới

Biểu đồ 4 2 Năm học của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Xét năm học, mẫu nghiên cứu bao gồm 73 người đang học năm ba, chiếm tỉ lệ cao nhất, 35,6%; có 72 người học năm tư, chiếm tỉ lệ cao thứ hai 35,1%; có 39 người hiện đang học năm hai, chiếm tỉ lệ cao thứ ba, 19%; còn lại là sinh viên năm nhất với

21 người chiếm tỉ lệ thấp nhất, 10,2% Bảng khảo sát được gửi ngẫu nhiên từ bạn bè và các bạn sinh viên đang theo học tại ĐHNH TP.HCM nên tỉ lệ các bạn học năm ba và năm tư chiếm đa số hơn

Biểu đồ 4 3.Ngành học của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22 Đa số là các bạn sinh viên ngành Kinh tế quốc tế với 39 người, chiếm tỉ trọng 19% Tiếp sau đó sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng với 37 sinh viên, chiếm tỉ lệ 18% Ngoài ra còn 33 bạn là sinh viên ngành QTKD, tương ứng 16,1%; Kế toán – kiểm toán gồm 31 bạn, chiếm tỉ lệ 15,1% Kế tiếp đó là 25 bạn ngành Ngôn ngữ anh với 12,2% và hai ngành còn lại là HTTTQL và Luật kinh tế có số bạn tham gia khảo sát ngang nhau là 20 bạn, tương ứng 9,8%

Biểu đồ 4 4 Hình thức công việc của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Về hình thức công việc, đa số là các bạn sinh viên làm việc bán thời gian (part – time) với 113 bạn, tương ứng 55,1%; kế tiếp sau đó 61 bạn hiện tại chưa đi làm với tỷ lệ 29,8% Sau cùng là 31 bạn đi làm toàn thời gian (full – time) với tỷ trọng 15,1%, chủ yếu là các bạn sinh viên năm 4 khi đã học xong chương trình học ở trường, đi làm để tích lũy kinh nghiệm cũng như là kiếm thêm thu nhập

Biểu đồ 4 5 Thu nhập trung bình/tháng của sinh viên trường ĐHNH

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Xét thu nhập, có 137 bạn sinh viên có thu nhập từ 5 triệu đến dưới 10 triệu/tháng với tỉ lệ 66,8%, đây là nhóm thu nhập chiếm đa số Tiếp sau đó, 57 bạn dưới 5 triệu/tháng, tương ứng 27,8% Bên cạnh đó, có 10 bạn từ 10 triệu đến dưới 20 triệu – tương đương 4,9% và 1 bạn trên 20 triệu với tỷ lệ 0,5% (chủ yếu là sinh viên năm 3 và năm 4 vì thời điểm này bạn đã bắt đầu đi làm thêm hoặc đi làm toàn thời gian)

Biểu đồ 4 6 Cách tiếp cận Ngân hàng số của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Nhìn chung, các bạn sinh viên biết đến NHS chủ yếu qua các kênh sau đây:

• Bạn bè và người thân: 32,7%

• Lời đề nghị của nhân viên ngân hàng: 17,8%

Cụ thể, sinh viên sẽ cảm thấy an tâm và thoải mái hơn khi sử dụng một công nghệ mới như NHS nếu được bạn bè hoặc người thân giới thiệu Trong khi đó, mạng Internet lại đóng vai trò cung cấp thông tin chi tiết và đa dạng hơn về NHS

Biểu đồ 4 7.Loại Ngân hàng số mà các bạn sinh viên trường ĐHNH TP.HCM đang sử dụng

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Về loại NHS sử dụng, BIDV chiếm ưu thế với 16%, sau đó là TPbank chiếm 14.7%; lần lượt sau đó là Vietinbank 12.6%; MB 12.3%; Vietcombank 11%; VIB 10.5%; ACB 9.4%, Techcombank 6%; VPBank 3.7%, Timo 2.1% và các loại NHS khác là 1.6% Qua đó có thể thấy, NHS tại Việt Nam tuy chỉ mới phát tiển nhưng đã giành được sự quan tâm đông đảo người dùng đặc biệt là sinh viên

Biểu đồ 4 8 Thời gian sử dụng NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Khi khảo sát 205 người thì có 33,7% sinh viên có thời gian sử dụng NHS từ trên

24 tháng; kế tiếp sau đó là 32,2% từ 12 – 24 tháng; 24,9% từ 6 – 12 tháng và chỉ có

9,3% là dưới 6 tháng Tỷ lệ này là hợp lý vì NHS mặc dù đã sớm có mặt tại Việt Nam nhưng nó chỉ thực sự bùng nổ vào thời điểm trong và sau đợt dịch Covid khi mọi người đều bị giãn cách xã hội và việc ứng dụng công nghệ vào công việc lẫn đời sống đều được ưu tiên Sinh viên là nhóm người năng động, dễ tiếp cận với công nghệ mới nhanh nhất, nên phần lớn sinh viên có thời gian sử dụng NHS trải dài từ 6 tháng đến trên 24 tháng

Biểu đồ 4 9.Tần suất sử dụng NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Do tính đặc thù công việc, thời gian tiếp xúc và sử dụng NHS khác nhau dẫn đến tần suất sử dụng NHS của các bạn sinh viên trong trường cũng khác nhau Đa số là 3 – 6 lần/tuần với tỷ lệ tương ứng là 37,1% Đứng ở vị trí thứ hai là 1 – 2 lần/tuần với tỷ lệ tương ứng là 27,8% Tiếp sau đó là 7 lần trở lên/tuần với tỷ lệ là 23,4% và 1 -2 lần/tháng với tỷ lệ là 8,3% Chiếm tỉ lệ thấp nhất là 3,4% tương ứng với 1-2 lần/năm Nhóm này có thể thấy họ ít khi sử dụng NHS hoặc có thể do họ không quan tâm hoặc không có nhu cầu sử dụng

4.1.2 Thống kê mô tả các biến định lượng Để đánh giá tổng quan về nhận định của người tham gia, tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê trung bình cho các biến định lượng để đánh giá khái quát về nhận định của đối tượng khảo sát với các câu hỏi trong thang đo Giá trị này càng cao thì mức độ đồng ý của người tham gia với các câu hỏi càng lớn và ngược lại

Bảng 4 2.Thống kê mô tả các biến định lượng

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ bảng trên, ta nhận thấy giá trị trung bình của các biến quan sát đều lớn hơn

3 (trên mức trung bình), như vậy bước đầu cho thấy sự chấp nhận sử dụng NHS của sinh viên ĐHNH TP.HCM ở mức khá tốt Do đó, dữ liệu đang nghiên cứu là hợp lệ và các biến quan sát đều có vai trò quan trọng Từ đó, ta rút ra được một vài nhận xét:

Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD)

Các biến quan sát thuộc yếu tố DSD được đánh giá khá cao (đánh giá thấp nhất là mức 1 và cao nhất là mức 5), giá trị trung bình trong khoảng [3.49; 3.60] Từ đó, ta có thể thấy rằng DSD có tác động mạnh mẽ đến QD Đa số sinh viên đồng ý rằng

“Ứng dụng ngân hàng số hiện đại, dễ hiểu.” (DSD2)

Cảm nhận tính hữu ích (HI):

Các biến quan sát thuộc nhân tố HI được đánh giá khá cao (mức đánh giá thấp nhất là mức 1 và cao nhất là mức 5), giá trị trung bình trong khoảng [3.50; 3.63] Từ đó, ta có thể thấy rằng HI có tác động mạnh đến QD Đa số sinh viên đồng ý rằng

“Cho phép thực hiện nhiều dịch vụ ngân hàng trên một ứng dụng của ngân hàng số

(kiểm tra các giao dịch, thanh toán hóa đơn, chuyển khoản, mua sắm, gửi tiết kiệm, vay ).” (HI1) Ảnh hưởng của xã hội (XH):

Kiểm định độ tin cậy thang đo – Cronbach’s Alpha

Trước khi tiến hành các bước phân tích, cần kiểm tra độ tin cậy của các thang đo để đảm bảo rằng các biến quan sát trong thang đo có mối quan hệ chặt chẽ với nhau và có đủ khả năng đo lường, thể hiện được tính chất của thang đo Các chỉ số được sử dụng bao gồm hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến - tổng Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu hệ số này lớn hơn 0,8 thì thang đo được đánh giá có độ tin cậy rất tốt; giá trị Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 thì thang đo có độ tin cậy tốt; giá trị hệ số từ 0,6 trở lên thì thang đo lường đủ điều kiện; còn bé hơn 0,6 thì thang đo không sử dụng được Cũng cần lưu ý đến hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến quan sát Chỉ những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng từ 0,3 trở lên thì mới được giữ lại trong thang đo Trong trường hợp khi loại bỏ một biến khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s alpha tăng lên thì ta có thể cân nhắc loại bỏ biến đó để cải thiện độ tin cậy của thang đo

Bảng 4 3.Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan với biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cảm nhận tính dễ sử dụng (DSD): Cronbach’s Alpha = 0.831

Cảm nhận tính hữu ích (HI): Cronbach’s Alpha =0.797

HI4 10.72 5.116 603 749 Ảnh hưởng của xã hội (XH): Cronbach’s Alpha =0.818

Hiệu quả kỳ vọng (HQ): Cronbach’s Alpha =0.823

Cảm nhận rủi ro (RR): Cronbach’s Alpha =0.830

Sự tin tưởng (TT): Cronbach’s Alpha =0.792

Quyết định sử dụng (QD): Cronbach’s Alpha =0.775

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Kết quả từ bảng trên cho thấy:

Biến độc lập “DSD” được đo lường bằng 5 biến quan sát từ DSD1 đến DSD5, với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.831 > 0.7 Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến thì hệ số này đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đều đảm bảo độ tin cậy, đo lường tốt và toàn bộ các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo

Biến độc lập “HI” được đo bằng 4 biến quan sát từ HI1 đến HI4 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.797> 0.7 Ngoài ta, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo Biến độc lập “XH” được đo bằng 5 biến quan sát từ XH1 đến XH5 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.818> 0.7 Ngoài ra, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo Biến độc lập “HQ” được đo bằng 5 biến quan sát từ HQ1 đến HQ5 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.823> 0.7 Ngoài ra, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo Biến độc lập “RR” được đo bằng 5 biến quan sát từ RR1 đến RR5 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.830> 0.7 Ngoài ra, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo Biến độc lập “TT” được đo bằng 4 biến quan sát từ TT1 đến TT4 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.792> 0.7 Ngoài ra, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo Biến phụ thuộc “QD” được đo bằng 3 biến quan sát từ QD1 đến QD3 với giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha 0.775> 0.7 Ngoài ra, hệ số Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau Nếu loại bỏ đi bất kỳ biến nào thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này hoàn toàn đạt yêu cầu, đo lường tốt và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.

Kiểm định nhân tố khám phá EFA

Sau khi sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo mô hình nghiên cứu vẫn còn 6 biến độc lập: “DSD”; “HI”; “XH”; “HQ”; “RR”; “TT” với 28 biến quan sát hợp lệ Do đó, các biến này sẽ được nghiên cứu chuyên sâu vào kiểm định thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Kiểm định nhân tố khám phá với biến độc lập

Hệ số KMO là chỉ tiêu để xem xét sự phù hợp cho việc phân tích EFA và kiểm định Barlett’s dùng để xem xét giả thuyết 𝐻 0

Bảng 4 4.Kiểm định KMO và Bartlett's của các biến độc lập lần 1

Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 3052.174 df 378

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Kết quả phân tích dữ liệu trên ta thấy giá trị của KMO là 0.774 >0.5nên dữ liệu dùng để phân tích yếu tố là hoàn toàn thích hợp

Kết quả kiểm định Bartlett’s là 3052.174 với mức ý nghĩa (p_value) Sig = 0.000

< 0.05 (Bác bỏ giả thuyết 𝐻 0 : các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) Do đó, giả thuyết về sự tương quan giữa các biến đồng nhất bị loại bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa diều kiện phân tích yếu tố

Bảng 4 5 Hệ số Eigen value và tổng % giải thích lần 1

Nhân tố Tổng % Phương sai % Tích luỹ

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ kết quả trên, có 6 nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1 Vì vậy, phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 6 và 6 nhân tố đều được giữ lại Tổng phương sai trích bằng 63.844% (>50%) giải thích được 63.844% mô hình phân tích nhân tố

Bảng 4 6 Bảng xoay nhân tố lần 1

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ kết quả bảng trên, các biến quan sát DSD1, HQ1 và RR4 không đảm bảo tính phân biệt do có hệ số tải lớn hơn 0.5 nằm trên 2 nhân tố khác nhau Đồng thời, giá trị chênh lệch hệ số tải giữa hai nhân tố bé hơn 0.3 Do vậy, tác giả quyết định loại các biến quan sát này và tiến hành phân tích EFA lại cho các biến độc lập còn lại

Bảng 4 7.Kiểm định KMO và Bartlett's của các biến độc lập lần 2

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Trong bảng kết quả trên, chỉ số KMO là 0.832 >0.5, cho thấy dữ liệu dùng để phân tích yếu tố là hoàn toàn thích hợp

Kết quả kiểm định Bartlett’s là 1846.364 với mức ý nghĩa (p_value) Sig = 0.000

< 0.05 (Bác bỏ giả thuyết 𝐻 0 : các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị loại bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa diều kiện phân tích yếu tố

Bảng 4 8 Hệ số Eigen value và tổng % giải thích lần 2

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Ta có thể thấy, có 6 nhân tố đều có hệ số Eigenvalues > 1 Vì vậy, phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 6 và 6 nhân tố đều giữ lại Tổng phương sai trích bằng 61.973% (>50%) giải thích được 61.973% mô hình phân tích nhân tố

Bảng 4 9 Bảng xoay nhân tố lần 2

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22 Ở lần phân tích EFA thứ hai sau, khi đã bỏ hết biến xấu, ta thấy mỗi biến quan sát ở từng nhân tố còn lại đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 Dựa vào kết quả phân tích EFA hai lần thì còn 25 biến quan sát được giữ lại Như vậy:

Nhân tố 1: được hình thành từ 5 biến quan sát là XH1, XH2, XH3, XH4 và XH5 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh ảnh hưởng xã hội nên đặt tên nhân tố này là “Ảnh hưởng xã hội” kí hiệu XH

Nhân tố 2: được hình thành từ 4 biến quan sát là HI1, HI2, HI3 và XH4 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh cảm nhận tính hữu ích nên đặt tên nhân tố này là “Cảm nhận tính hữu ích” kí hiệu HI

Nhân tố 3: được hình thành từ 4 biến quan sát là HQ2, HQ3, HQ4 và HQ5 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh hiệu quả kỳ vọng nên đặt tên nhân tố này là

“Hiệu quả kỳ vọng” kí hiệu HQ

Nhân tố 4: được hình thành từ 4 biến quan sát là RR1, RR2, RR3 và RR5 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh cảm nhận rủi ro nên đặt tên nhân tố này là “Cảm nhận rủi ro” kí hiệu RR

Nhân tố 5: được hình thành từ 4 biến quan sát là DSD2, DSD3, DSD4 và DSD5 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh cảm nhận dễ sử dụng nên đặt tên nhân tố này là “Cảm nhận tính dễ sử dụng” kí hiệu DSD

Nhân tố 6: được hình thành từ 4 biến quan sát là TT1, TT2, TT3 và TT4 Các biến này đều phản ánh đến khía cạnh sự tin tưởng nên đặt tên nhân tố này là “Sự tin tưởng” kí hiệu TT

4.3.2 Kiểm định nhân tố khám phá với biến phụ thuộc

Bảng 4 10 Kiểm định KMO và Bartlett's của các biến phụ thuộc

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Vì KMO = 0,692 > 0,5; sig của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát phụ thuộc có sự tương quan với nhau và phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp Kết quả cũng cho ra giá trị hệ số Eigenvalues = 2.070 >1 và giá trị tổng phương sai trích của nhân tố là 68.985% >50% nên có thể giải thích được là 68.985% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong thang đo Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều hội tụ về nhóm nhân tố của mình và đều có giá trị > 0.5 Từ các phân tích trên, cho thấy các biến phụ thuộc đạt đủ điều kiện và phù hợp để phân tích hồi quy và tương quan Nhân tố đại diện “Quyết định sử dụng” gồm 3 biến quan sát QD1, QD2 và QD3, và đặt tên là QD

Kết quả phân tích EFA cho các biến trong mô hình cũng cho thấy, mô hình nghiên cứu chính thức không có thay đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất, tuy nhiên, có 3 biến quan sát bị loại gồm: DSD1, HQ1 và RR4.

Phân tích hồi quy tuyến tính

Sau khi tiến hành xem xét độ tin cậy thang đo và kiểm định nhân tố khám phá EFA, ta đã loại 3 biến quan sát không chất lượng là DSD1, HQ1 và RR4 nhưng vẫn không làm thay đổi ý nghĩa của mỗi thành phần Từ đó, mô hình và các giả thuyết đã đề ra từ ban đầu vẫn còn được giữ nguyên để thực hiện các bước phân tích tiếp theo Xây dựng mô hình hồi quy đa biến để đo lường tác động của từng yếu tố Trong đó, biến phụ thuộc là “QD” và các biến độc lập là “DSD”, “HI”, “XH”, “HQ”, “RR” và “TT” Ta có mô hình hồi quy:

𝑄𝐷 = 𝛽 0 + 𝛽 1 *DSD + 𝛽 2 *HI + 𝛽 3 * 𝑋𝐻 +𝛽 4 *HQ + 𝛽 5 *RR + 𝛽 6 *TT + ei Trong đó:

QD: Giá trị của biến phụ thuộc

DSD, HI, XH, HQ, RR, TT: Giá trị của biến độc lập

𝛽 𝑖 : các hệ số hồi quy

Ei: Một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình 0 và phương sai không đổi 𝜎 2

4.4.1 Phân tích tương quan Pearson Để có kết quả phân tích hồi quy chất lượng, điều đầu tiên là cần xem xét mức độ tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau Chính vì lẽ đó, tác giả tiến hành thực hiện phân tích tương quan Pearson để xem xét đến mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố tác động với nhau

Bảng 4 11 Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ bảng 4.11 ta dễ dàng nhận thấy các biến đang giải thích cho mô hình đo lường QD của sinh viên dựa trên 6 biến độc lập là: (DSD), (HI), (XH), (HQ), (RR) và (TT) với hệ số Pearson 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 đến hiện tượng đa cộng tuyến khi kiểm định mô hình hồi quy Đồng thời, giá trị Sig nói lên tính phù hợp của hệ số tương quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy cho trước

Ta thấy biến TT tương quan mạnh nhất với biến QD với hệ số Pearson là 0.561, tiếp theo là biến HI, DSD, XH, HQ, RR có hệ số tương quan lần lượt là 0.560; 0.509; 0.509; 0.496; (-0.505) ( -1 ≤ r ≤ 1 và r ≠ 0) Ngoài ra, tất cả các biến độc lập (DSD,

HI, XH, HQ, RR, TT) có giá trị Sig = 0.00 < 0.05, khi đối chiếu tương quan với biến

QD, điều này có nghĩa không có biến nào bị loại khỏi mô hình Vậy 6 biến độc lập

“(DSD), (HI), (XH), (HQ), (RR) và (TT)” thật sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc (QD) NHS của sinh viên ĐHNH TP.HCM, điều này có nghĩa là khi các biến độc lập này càng cao thì quyết định sử dụng NHS cũng cao và ngược lại

4.4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bảng 4 12 Hệ số xác định mô hình

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Dựa vào bảng 4.12 giá trị 𝑅 2 hiệu chỉnh = 0.639 cho thấy 6 biến độc lập (DSD,

HI, XH, HQ, RR, TT) tác động 63,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc (QD), 36,1% còn lại do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên Vì 𝑅 2 hiệu chỉnh lớn hơn 50%, do đó nghiên cứu được đánh giá tốt

B ả ng 4 13 Ki ểm đị nh ANOVA

Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Dựa vào kết quả ở bảng trên cho thấy F = 61.069 và mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 rất nhỏ nên mô hình này phù hợp với tập dữ liệu, dĩ nhiên cũng có thể dùng để nghiên cứu

4.4.3 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết

4.4.3.1 Giả định về phân phối chuẩn phần dư

Tính chất phân phối của phần dư thể hiện qua biểu đồ Histogram

Hình 4 1 Biểu đồ tần số Histogram

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ biểu đồ tần số Histogram ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean = 1.06E-16 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.985 gần bằng 1, từ đó cho thấy phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn hay nói cách khác giả thiết phân phối chuẩn không vi phạm

4.4.3.2 Giả định tự tương quan Đại lượng Durbin – Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau Giả thuyết được đặt ra là 𝐻 0 :hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng

0 Thực hiện hồi quy cho ta kết quả là hệ số Durbin – Watson là 2.064 DW = 2.064, nằm trong khoảng (1.5; 2.5) nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011)

4.4.3.3 Giả định liên hệ tuyến tính

Chúng ta sẽ kiểm định bằng biểu đồ phân tán Scatter Plot Đây là biểu đồ giữa phần dư chuẩn hóa (trục tung) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (trục hoành) Dựa vào đây, chúng ta sẽ dễ dàng hơn trong việc tìm ra dữ liệu hiện tại có bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không Khi kết quả biểu đồ xuất ra, các điểm phân bố của phần dư có các dạng như đồ thị Parabol, đồ thị Cubic, hay các dạng biểu đồ khác mà không phải đường thẳng thì có nghĩa là dữ liệu bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính

Hình 4 2 Biểu đồ phân tán Scatter Plot

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Xét trường hợp này, phần dư chuẩn hoá có dạng đường thẳng và phân tán ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đường tung độ 0 và không phân tán đi quá xa, nên giả định được đặt ra không bị vi phạm, tức là không có sự liên hệ nào giữa các giá trị dự đoán và phần dư

4.4.3.4 Dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4 14 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Kiểm tra hiện tượng này chủ yếu dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) Thông thường, nếu VIF của biến độc lập > 10 thì biến này có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến và hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Trong trường hợp này, hệ số VIF < 2, lớn nhất chỉ có 1.249 Do đó chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến

4.4.4 Kiểm định các giả thuyết hồi quy

Bảng 4 15 Hệ số hồi quy giữa các biến

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Ta thấy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHS của sinh viên trường ĐHNH TP.HCM: có 5 yếu tố tác động dương và 1 yếu tố tác động âm

Các yếu tố tác động dương là yếu tố DSD với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05; yếu tố HI với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05; yếu tố XH với mức ý nghĩa Sig 0.001 nhỏ hơn 0.05; yếu tố HQ với mức ý nghĩa Sig = 0.001 < 0.05 và yếu tố TT với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05 Yếu tố có tác động âm là yếu tố RR với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05

Kiểm định sự khác biệt theo các nhân tố nhân khẩu học

Nghiên cứu này được tiến hành với các sinh viên trường ĐHNH TP.HCM Họ khác biệt nhau về giới tính, năm học, ngành học, thu nhập hàng tháng, thời gian sử dụng NHS và loại NHS nên quyết định sử đụng NHS của họ có thể khác nhau Do đó, tác giả tiến hành kiểm định sự khác biệt trung bình để xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với giá trị khác nhau của một biến định tính hay không

4.5.1 Kiểm định sự khác biệt trung bình về giới tính

Tiến hành kiểm định sự khác biệt giới tính theo phương pháp Independent Samples T – test

Bảng 4 17.Kiểm định sự khác biệt về giới tính đến quyết định sử dụng

Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn của trung bình

Kiểm định Levene sự đồng nhất của các phương sai

Kiểm định t sự bằng nhau của các trung bình

Khác biệt sai số chuẩn

Khoảng tin cậy 95% sự khác biệt Ngưỡng dưới

Giả định các phương sai bằng nhau

Giả định các phương sai không bằng nhau

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Từ bảng trên ta thấy, giá trị Sig của Levene’s Test là 0.123 >0.05 nên phương sai giữa hai nhóm giới tính không khác nhau Do đó, sử dụng giá trị Sig (2- tailed) T-test của Equal variances assumed (dòng thứ nhất- Giả định các phương sai bằng nhau) với giá trị Sig là 0.577 > 0.05 nên có thể suy luận rằng không có sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm giới đối với về quyết định sử dụng dịch vụ NHS

4.5.2 Kiểm định sự khác biệt trung bình về số năm học Để kiểm tra sự phù hợp này, tác giả sử dụng phương pháp (One – way ANOVA)

Bảng 4 18 Kiểm định sự khác biệt về số năm học đến quyết định sử dụng

Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Kết quả phân tích trong kiểm định Leneve về phương sai đồng nhất cho thấy Sig của các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS Sig = 0.395 > 0.05 tức là phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHS giữa các năm học khác nhau không khác nhau, vì vậy có thể dùng kết quả phân tích ANOVA Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig của các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHS và năm học của sinh viên lớn hơn 0.05 (Sig.= 0.403 > 0.05) Do đó, không có sự khác biệt giữa các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS của sinh viên

4.5.3 Kiểm định sự khác biệt trung bình về ngành học

Bảng 4 19 Kiểm định sự khác biệt về ngành học đến quyết định sử dụng

Kiểm định Statistic df1 df2 Sig

Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Tương tự, trong kiểm định Leneve về phương sai đồng nhất cho thấy Sig của các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS của sinh Sig = 0.121 > 0.05 có nghĩa là phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHS giữa các ngành học khác nhau không khác nhau, vì vậy có thể dùng kết quả phân tích ANOVA Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig của các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS và ngành học của sinh viên lớn hơn 0.05 (Sig.= 0.679 > 0.05) Do đó, không hề có sự khác biệt giữa các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS của sinh viên

4.5.4 Kiểm định sự khác biệt trung bình về thu nhập/tháng

Bảng 4 20 Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa thu nhập/tháng đến quyết định sử dụng

Kiểm định Statistic df1 df2 Sig

Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22

Tương tự, trong kiểm định Leneve về phương sai đồng nhất thấy Sig = 0.067 > 0.05 có nghĩa là phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHS giữa thu nhập/tháng khác nhau không khác nhau, vì vậy có thể dùng kết quả phân tích ANOVA Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig của các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHS và thu nhập/tháng của sinh viên nhỏ hơn 0.05 (Sig.= 0.004 < 0.05) Do đó, có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm thu nhập đối với quyết định sử dụng NHS của sinh viên.