Trang 2 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐẦU MỘT KHOA KINH TẾ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN THAM GIA CUỘC THI SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NĂM HỌC 2020 - 2021 XÉT GIẢI THƯ
GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Fintech, một từ ghép của ‘“Financial” (tài chính) và “Technology” (công nghệ), được gọi là ‘công nghệ tài chính’, là sự kết hợp của sáng tạo mô hình kinh doanh và giải pháp công nghệ trong việc hỗ trợ các dịch vụ tài chính hàng ngày (Arner, Barberis và Buckley, 2015) Fintech đã mang lại những thay đổi to lớn trong nền kinh tế kỹ thuật số, đặc biệt là ở Ấn Độ, Vương quốc Anh và Trung Quốc (Chua et al., 2019; Cham et al., 2018; Kim et al., 2015) Cụm từ “Fintech” ban đầu chỉ được dùng để nói về một số khía cạnh kỹ thuật hoặc công nghệ máy tính mà một Fintech hoặc tổ chức tài chính áp dụng trong quá trình cung cấp dịch vụ của mình (Nhóm công tác tài chính vi mô Việt Nam, 2018) Kể từ cuối thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 21, công nghệ tài chính đã được áp dụng để số hóa các lĩnh vực sau: thanh toán (tiền điện tử, thanh toán di động, thanh toán bằng mã QR, v.v.); tiết kiệm; đầu tư và quản lý tài sản; blockchain và các ứng dụng liên quan; tín dụng, cho vay ngang hàng; bảo hiểm; phân tích dữ liệu (Stewart & Jürjens, 2018; Wonglimpiyarat, 2017; Datta, 2011; Donner & Tellez, 2008)
Fintech ra đời là một trong những dấu mốc quan trọng đánh dấu sự phát triển của ngành tài chính thế giới trong đó có Việt Nam Việc vận dụng công nghệ thông tin đã giúp các tổ chức cung cấp dịch vụ Fintech tại Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh với các đối thủ trên toàn thế giới Dịch vụ công nghệ tài chính là việc khách hàng sẽ sử dụng điện thoại di động hoặc bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet để thực hiện các giao dịch thanh toán (Barnes và Cobitt, 2003; Scomavacca và Barnes, 2004) Ngày nay, các thiết bị này được trang bị internet ngày một gia tăng (Laukkanen và Lauronen, 2005)và trong những năm gần đây, Fintech đã trở thành xu hướng lớn trên thế giới và tại Việt Nam khi thị trường tài chính Fintech chứng kiến sự tăng trưởng ổn định của các công ty công nghệ phi Fintech Sau đó, Fintech cũng đề cập đến hoạt động của các công ty công nghệ có lợi thế trong việc tìm kiếm lại và phát triển các giải pháp phần mềm để hỗ trợ hoặc cung cấp trực tiếp các dịch vụ Fintech thay thế với ưu tiên về tính tiện lợi, tốc độ với chi phí thấp (Nhóm công tác tài chính vi mô Việt Nam, 2018; Romānova &
Với dân số lên tới 97,4 triệu người trong đó số người từ 18 đến 60 tuổi chiếm tỷ lệ 70% (Tổng cục thống kê dân số 2016), vì vậy Việt Nam là thị trường tiềm năng cho sự phát triển của Fintech Ngoài ra, tỷ lệ người dùng điện thoại thông minh ở các thành phố lớn là 84% và con số này ở khu vực tỉnh Bình Dương là 68% (Neilsen, 2017) Tiềm năng phát triển của Fintech tại Việt Nam được dự báo sẽ bùng nổ trong thời gian tới
Theo Solidiance (2018), thị trường Fintech Việt Nam đạt 4,4 tỷ USD vào năm 2017 và dự kiến đạt 7,8 tỷ USD vào năm 2020 Trong đó, tính đến cuối năm 2017, 89% công ty
Fintech tại Việt Nam đã hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ thanh toán cụ thể là Momo,
Moca, Samsung Pay, Onepay, Zalopay, Baokim.vn, 123pay, Senpay, Bankplus, Nganluong.vn…
Theo báo VNETWORK, tính đến năm 2019 có 64 triệu người dùng internet tại
Việt Nam 2019, thì số lượng người dùng truy cập bằng thiết bị di động là 61.73 triệu người (chiếm 96% số người sử dụng internet) Báo cáo nghiên cứu thị trường của IDC chỉ ra rằng, Việt Nam thuộc top 3 quốc gia đứng đầu Đông Nam Á về tiêu thụ điện thoại thông minh, cụ thể số thuê bao sử dụng smartphone là 60% năm 2017 Đến 2021 số thuê bao smartphone của Việt Nam sẽ tăng gấp 3 lần so với năm 2017 Do vậy xu hướng sử dụng dịch vụ tài chính là một tất yếu Lợi ích của việc cung cấp dịch vụ công nghệ tài chính đối với Fintech là tăng thêm thu nhập cho Fintech Người dân được khuyến khích gửi tiền vào tài khoản Fintech, từ đó dễ dàng kết nối với các cá nhân, tổ chức khác để thực hiện các hoạt động thanh toán và hưởng các ưu đãi Đối với sinh viên thì dịch vụ công nghệ tài chính Fintech mang đến nhiều tiện ích như: đáp ứng 24/24 giờ, tiết kiệm thời gian và chi phí, được hưởng nhiều chương trình khuyến mãi… Sự tiện lợi của điện thoại di động đối với dịch vụ Fintech bán lẻ được thể hiện thông qua “thời gian, nâng cao chất lượng giao dịch và tăng lòng trung thành của họ đối với tổ chức tài chính - dịch vụ”
Fintech ra đời góp phần giúp các tổ chức cung cấp các dịch vụ tài chính giảm chi phí và tăng hiệu quả cung cấp dịch vụ cho khách hàng nói chung và sinh viên nói riêng đang sử dụng dịch vụ này Theo Meyer (2007 và Ondiege (2010), thiết bị kỹ thuật số cầm tay (PDA) và điện thoại thông minh là cầu nối giúp Fintech tiếp cận và cung cấp sản phẩm dịch vụ cho sinh viên mọi lúc, mọi nơi với tỷ lệ thâm nhập cao và tiềm năng phát triển lớn Với công nghệ di động, các tổ chức cung cấp dịch vụ Fintech đa dạng dịch vụ cho sinh viên như thanh toán chuyển khoản trong khi đi du lịch, mua sắm thanh toán online, cập nhật giá cổ phiếu thông qua các ứng dụng trực tuyến,…
Fintech trở thành một xu hướng nghiên cứu của rất nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước Theo các nghiên cứu trước thì có khá nhiều nhân tố khác nhau tác động đến ý định sử dụng dịch vụ và sử dụng các công nghệ tài chính Theo Luarn và Lin, 2005;
Amin và cộng sự, 2008; Yang, 2009; Cruz, 2010; Yu, 2012, thì các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính về rủi ro, chi phí giao dịch, sự dễ dàng sử dụng và độ tin cậy thì đã được các nghiên cứu trước nhắc đến Tuy nhiên, có những nghiên cứu khác chỉ ra các yếu tố khác ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech, chẳng hạn như nhận thức về lợi thế của dịch vụ (Brown và cộng sự, 2003) Khả năng tương thích và sự tự tin của học sinh (Lee và cộng sự, 2003) Ngoài ra, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhận thức rủi ro, chi phí và tính dễ sử dụng (Suoranta và cộng sự, 2005;
Koening-Lewis và cộng sự, 2010); sự tin tưởng (Alam, 2014) không ảnh hưởng đến ý định sử dụng các dịch vụ công nghệ tài chính Nghiên cứu cho thấy trong các tình huống khác nhau, các yếu tố ảnh hưởng cũng khác nhau Mặt khác, các biến nhân khẩu học chính được coi là các biến kiểm soát, chứ không phải là các biến điều chỉnh từng nhân tố của ý định sử dụng
TAM là một trong những lý thuyết về mô hình kỹ thuật được công nhận, chủ yếu dựa trên TAM, TPB, IDT và các lý thuyết cơ bản khác để nghiên cứu Các lý thuyết này đã được Venkatesh và cộng sự (2013) chỉ ra, ví dụ, không xem xét các yếu tố ảnh hưởng xã hội, mỗi lý thuyết xem xét các yếu tố tiềm ẩn là khác nhau Ví dụ, Lý thuyết Hành vi Kỳ vọng (TPB) bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: thái độ, tiêu chuẩn chủ quan và sự kiểm soát của hành vi nhận thức Mô hình áp dụng công nghệ (TAM) được phát triển dựa trên lý thuyết TRA và TP, cho thấy ý định sử dụng công nghệ mới sẽ thúc đẩy hành vi mua sắm của sinh viên Fred Davis (Fred Davis, 1989) tin rằng có hai yếu tố quyết định ảnh hưởng đến thái độ của mọi người đối với việc sử dụng công nghệ: nhận thức về tính khả dụng và nhận thức về tính dễ sử dụng
Mặt khác, các lý thuyết trước đây chưa xem xét tác động của biến điều tiết đến ý định và hành vi sử dụng các sản phẩm của dịch vụ Fintech thông qua từng nhân tố ảnh hưởng Nghiên cứu này kế thừa và phát triển lý thuyết thống nhất về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT2 theo độ tuổi và giới tính, có tác động điều tiết đến mức độ sẵn sàng sử dụng dịch vụ Fintech của mỗi sinh viên tại Việt Nam Sử dụng lý thuyết này ở các quốc gia / khu vực khác để nghiên cứu tác động của các nhân tố đến việc áp dụng và sử dụng các sản phẩm công nghệ tài chính, nhưng trong điều kiện các quốc gia / khu vực khác nhau, trình độ phát triển kinh tế khác nhau, văn hóa khác nhau cho thấy kết quả nghiên cứu khác nhau, vì vậy nghiên cứu Kết quả có thể Nó không liên quan gì đến nền Việt Nam Lĩnh vực nghiên cứu dịch vụ công nghệ tài chính Fintech là một lĩnh vực mới nổi tại Việt Nam Mặc dù mang lại nhiều lợi ích nhưng dịch vụ công nghệ tài chính fintech vẫn là một dịch vụ khá mới mẻ so với mọi người, nhiều người chưa biết đến và chưa sử dụng.Trước sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, các công ty công nghệ tài chính đã và đang cam kết thực hiện phát triển ứng dụng Tuy nhiên, tỷ lệ người chưa sử dụng dịch vụ cao
Trên cơ sở đó, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính Fintech ở các tổ chức cung cấp dịch vụ này ở Việt Nam có ý nghĩa rất quan trọng Các phát hiện từ nghiên cứu này có thể giúp các Fintech và các tổ chức cung cấp dịch vụ công nghệ Fintech có những giải pháp phù hợp với phân khúc sinh viên cụ thể Xuất phát từ những lý do trên, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình lý thuyết TAM có điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với hoàn cảnh Việt Nam để trả lời các câu hỏi nghiên cứu là những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng các sản phẩm của dịch vụ Fintech của sinh viên tại khu vực tỉnh Bình Dương, mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố như thế nào, có sự khác biệt gì về tuổi và giới tính đối với những nhân tố đó đến ý định sử dụng hay không với đề tài: “NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ FINTECH CỦA SINH VIÊN KHU VỰC TỈNH BÌNH DƯƠNG”.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Để có thể tiếp cận những phương pháp tiên tiến để lượng hóa, xem xét mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương, từ đó nhà quản lý các tổ chức tài chính đã có giải pháp thích hợp phát triển các sản phẩm dịch vụ công nghệ tài chính phù hợp với nhu cầu sinh viên khu vực Bình Dương
Vì vậy, đề tài nghiên cứu thực hiện mục tiêu sau:
(1) Nghiên cứu tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước vềnhững nhân tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng của sinh viên
(2) Nghiên cứu những đặc điểm, đặc thù hoạt động dịch vụ của các tổ chức cung cấp sản phẩm Fintech và sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương Tìm hiểu và xây dựng mô hình về những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
(3) Sử dụng mô hình này xác định tính chất tác động và đo lường mức độ tác động của các nhân tố tới ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
(4) Dựa trên những kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương sẽ đề xuất những khuyến nghị cho các tổ chức cung cấp các sản phẩm dịch vụ tài chính Fintech nghiên cứu và xây dựng chiến lược thúc đẩy ý định sử dụng dịch vụ cho sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các tổ chức.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên tại khu vực tỉnh Bình Dương
Phạm vi nghiên cứu của đề tài: Tất cả các sinh viên hiện đang học tập tại các Trường Đại học trong địa bàn tỉnh Bình Dương.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Từ những nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam về ý định sử dụng dịch vụ sản phẩm và từ mục tiêu đề ra, bài nghiên cứu sẽ trả lời những câu hỏi nghiên cứu cụ thể sau:
(1) Ý định sử dụng dịch vụ Fintech Fintech của sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương như thế nào?
(2) Những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính Fintech của sinh viên tại khu vực tỉnh Bình Dương?
(3) Chiều hướng tác động của các nhân tố nghiên cứu tới ý định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính của sinh viên tại khu vực Bình Dương?
(4) Mức độ tác động của các nhân tố nghiên cứu tới ý định sử dụng dịch vụ của sinh viên tại khu vực Bình Dương?
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.5.1 Nghiên cứu định tính Đây là bước nghiên cứu dùng để khám phá, điều chỉnh, để sàng lọc lại các biển đưa vào mô hình nghiên cứu, bổ sung các biển độc lập tác động tới biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ Fintech khu vực Bình Dương Nghiên cứu định tính được thực hiện với kỹ thuật thảo luận nhóm, kiếm tra các thang đo sử dụng, tham khảo các ý kiến từ các chuyên gia, các nhà quản lý hoạt động Fintech và sinh viên về vấn đề nghiên cứu, qua đó xây dựng các thang đo đưa vào mô hình nghiên cứu và thiết lập và hoàn thiện bàng câu hói Nghiên cứu được thực hiện: tổng hợp ý kiến, ghi chép ý kiên và chọn lọc câu trả lời quan trọng, được tiến hành vào các tháng 8 và 9 năm 2020
Nghiên cứu định lượng được tiến hành theo 2 giai đoạn từ tháng 10/2020 đến tháng 02/2021 Giai đoạn 1 là nghiên cứu sơ bộ thực hiện vào tháng 9/2020: thu thập số liệu để kiểm tra độ tin cậy của các thang đo trong mô hình Giai đoạn 2 là nghiên cứu chính thức: thu thập số liệu trên diện rộng sau khi đã xây dựng và hoàn thiện lại các thang đo cho phù hợp, được thực hiện từ tháng 10/2020 đến tháng 02/2021 Sau đó, tác giả tiến hành xử lý liệu bằng SPSS 25.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ FINTECH
CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1.1 Những vấn đề cơ bản về Fintech 2.1.1.1 Khái niệm về Fintech
Thế giới đang càng ngày càng phát triển, đi kèm sự bùng nổ của các cuộc cách mạng công nghiệp mà điển hình nhất hiện nay là cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, với sự chuyển mình của toàn xã hội về mặt công nghệ như: thực tế ảo, robot, …, trí tuệ nhân tạo đã tác động mạnh mẽ lên mọi lĩnh vực đời sống, kinh tế, xã hội Trước sự đổi mới và phát triển không ngừng đó Hiện nay, mục tiêu lớn nhất của các công ty dịch vụ tài chính là làm thế nào để áp dụng công nghệ vào hệ thống nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ Để tạo ra sự minh bạch và thuận lợi hơn cho mối quan hệ giữa các chủ thể tham gia hoạt động tài chính thì sự ra đời của các công ty công nghệ tài chính (Fintech company) đang được kỳ vọng và được xem là giải pháp lớn, gây đột phá, tạo nên làn sóng mới
Vậy cụ thể, Fintech có thể hiểu là gì?
Fintech, trong tiếng anh, là cụm từ ghép giữa hai chữ cái đầu của từ “Financial”
(tài chính) và “Technology” (công nghệ), được gọi là công nghệ tài chính, nhằm mô tả việc sử dụng công nghệ để cung cấp các giải pháp tài chính và dịch vụ cho đối tượng sử dụng Nguồn gôc của thuật ngữ này có thể bắt nguồn từ đầu những năm 1990, với tên gọi ban đầu là “Financial Services Technology Consortium” – Liên minh công nghệ dịch vụ tài chính Đây là một dự án do Citigroup khởi xướng tạo điều kiện cho việc nỗ lực hợp tác công nghệ với các dịch vụ tài chính nhằm nâng cao năng suất và hiệu quả hoạt động Tuy nhiên, do chưa xây dựng được lòng tin của khách hàng và chưa có cơ sở pháp lý hay sự đảm bảo cho quyền lợi cá nhân, thông tin bảo mật của khách hàng nên phải đến tận năm 2014, công nghệ này mới thực sự phát triển và bắt đầu thu hút được sự chú ý tập trung của các nhà quản lý, người tham gia trong ngành và người tiêu dùng
Thuật ngữ Fintech bây giờ dùng để chỉ một ngành công nghiệp lớn và đang phát triển nhanh chóng, đại diện cho khoản đầu tư từ 12 tỷ đến 197 tỷ đô la Mỹ vào năm 2014, tùy thuộc vào việc người ta xem xét các công ty khởi nghiệp (Fintech 3.0) hay các tổ chức tài chính truyền thống (Fintech 2.0)
Dựa trên các yếu tố tiện ích, nhanh chóng, thiết sự với nhu cẩu sử dụng của khách hàng, Fintech được các doanh nghiệp đưa vào sử dụng, nâng cao công nghệ, cung cấp nhiều sản phẩm và dịch vụ tài chính trực tiếp nhằm phát triển hệ thống tài chính hoạt động nhanh và hiệu quả hơn Tiêu biểu là giao dịch tự động, thanh toán tự động không dùng tiền mặt, crowdfunding (huy động vốn), tư vấn robo hay tiền ảo (Blockchain, Bitcoin…) Sau khi tham khảo hơn 200 bài báo học thuật liên quan đến Fintech, giáo sư
Patrick Schueffel (2016) của trường quản lý Fribourg, đưa ra khẳng định rằng: “Fintech là một ngành tài chính mới áp dụng công nghệ để cải thiện các nghiệp vụ tài chính”
Theo Cenak Karakas và Carla Stamegna (2017) Đối với Fintech Nhà nước, Fintech là việc áp dụng các công nghệ đổi mới, sáng tạo và hiện đại cho lĩnh vực tài chính (bao gồm: Fintech, bảo hiểm, quỹ đầu tư, quỹ hưu trí, dịch vụ thanh toán và các cơ sở hạ tầng tài chính, …) nhằm mang tới cho sinh viên các giải pháp, dịch vụ tài chính minh bạch, hiệu quả và thuận tiện với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ tài chính truyền thống
Qua đó có thể hiểu hơn về Fintech theo ba cách: đầu tiên, Fintech là các công ty công nghệ tài chính (Fintech company), hai là các loại công nghệ dùng trong tài chính (Financial Technology) và cách hiểu thứ ba về Fintech là dịch vụ công nghệ tài chính (Financial)
Sự tăng trưởng và phát triển nhanh chóng của Fintech đòi hỏi có sự giám sát và những quy định chặt chẽ hơn, nhằm bảo đảm Fintech đóng vai trò cơ bản thúc đẩy tốc độ và hoạt động của các công ty tài chính và cơ sở hạ tầng Trên thực tế, sự phát triển tài chính và công nghệ từ lâu đã đan xen và củng cố lẫn nhau, và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là một bước ngoặt đồng thời cũng một phần lý do Fintech hiện đang phát triển thành một mô hình mới Sự phát triển mới này đặt ra những thách thức cho các nhà quản lý và những người tham gia thị trường, đặc biệt trong việc cân bằng giữa lợi ích tiềm năng của đổi mới với các rủi ro tiềm ẩn Thách thức của hành động cân bằng này đặc biệt gay gắt đối với các quốc gia đang phát triển, đặc biệt là châu Á, khi nền kinh tế tại khu vực này nhìn chung phát triển chậm và trình độ công nghệ còn thấp kém, khả năng chấp nhận hay ứng dụng công nghệ mới sẽ khó xảy ra
2.1.1.2 Dịch vụ mà Fintech cung cấp
Các loại hình hoạt động và dịch vụ Fintech tương ứng:
Theo báo cáo năm 2016 về hoạt động của Fintech trên toàn cầu của SparkLabs Global Ventures, một quỹ đầu tư mới được thành lập bởi các doanh nhân trên toàn cầu và đã đầu tư vào 58 công ty trên thế giới (trong đó có 13 công ty Fintech tại Mỹ, Anh và Thụy Điển), các công ty Fintech trên thế giới hiện đang cung cấp các dịch vụ trong nhiều lĩnh vực khác nhau và được chia làm 6 mảng chính: (i) Công nghệ Fintech (Banking Tech); (ii) Thanh toán; (iii) Tài chính doanh nghiệp; (iv) Tài chính cá nhân;
(v) Các loại tiền kỹ thuật số (Digital currencies); (vi) Các dịch vụ thay thế dịch vụ lõi của hệ thống tài chính – Fintech (Alternative cores), với các sản phẩm dịch vụ công nghệ đa dạng như: ví điện tử, công nghệ sổ cái phân tán (DLT) trên nền tảng Blockchain, thương mại trực tuyến B2C, mPOS…
Bảng 1 Các loại hình dịch vụ mà Fintech cung cấp STT Loại hình hoạt động Một số sản phẩm/ dịch vụ chính
- Công cụ phân tích số liệu (Analytics) - Quản lý dữ liệu (Data Management) - Quản lý quan hệ sinh viên
- Thương mại trực tuyến B2C - Thiết bị chấp nhận thẻ/ ví di động - Chuyển tiền ngang hàng (P2P Money Transfer) - Các giải pháp về thanh toán
3 Tiền ảo/ Tiền kỹ thuật số
- Ví kỹ thuật số (digital wallets) - Các sàn giao dịch tiền kỹ thuật số
- Cho vay ngang hàng giữa các doanh nghiệp (P2P Business Lending)
- Cấp hạn mức tín dụng cho doanh nghiệp - Gọi vốn cộng đồng (Crowdfunding)
- Cho vay tiêu dùng ngang hàng (P2P Consumer Lending)
- Dịch vụ tư vấn tài chính tự động (Robo Advisor)
- Quản lý tài chính cá nhân (Wealth Management)
- Cho vay trả góp - Xếp hạng tín dụng 6 Các dịch vụ thay thế - Bảo hiểm sức khỏe, ô tô, tài sản thay thế
STT Loại hình hoạt động Một số sản phẩm/ dịch vụ chính dịch vụ lõi - Fintech kỹ thuật số
Các chủ thể tham gia hoạt động Fintech bao gồm:
Theo báo cáo phân tích Fintech: “Hệ sinh thái và mô hình kinh doanh” (Fintech:
Ecosystem and Business Models) của In Lee, trường Khoa học máy tính, Đại học Western Illinois của Mỹ, thì hệ sinh thái Fintech gồm có 5 thành phần cơ bản: (1) Các công ty khởi nghiệp dịch vụ tài chính (Fintech startups) (ví dụ trong các mảng thanh toán, quản lý tài sản, cho vay, huy động vốn từ cộng đồng, thị trường vốn và các công ty bảo hiểm); (2) Các nhà phát triển công nghệ (technology developers) (ví dụ: phân tích dữ liệu lớn, điện toán đám mây, tiền ảo, mạng xã hội…); (3) Chính phủ (ví dụ, cơ quan quản lý tài chính và lập pháp); (4) Sinh viên dịch vụ tài chính (cá nhân và tổ chức), và (5) Các tổ chức tài chính truyền thống (ví dụ, Fintech truyền thống, công ty bảo hiểm, chứng khoán, và các công ty môi giới và các nhà đầu tư mạo hiểm) Để tiếp cận tới nhiều thị trường ngách (niche) hơn, các công ty dịch vụ Fintech mang đậm tinh thần khởi nghiệp, tác điộng thúc đẩy tạo ra các đổi mới sáng tạo chủ đạo trong các lĩnh vực thanh toán, quản lý tài sản, cho vay, huy động vôn, thị trường vốn và bảo hiểm qua việc giảm chi phí vận hành Sự đa dạng dịch vụ ở các công ty khác nhau đã đáp ứng được phần lớn nhu cầu tiêu dùng của khách hàng Các khởi nghiệp Fintech được xem là trung tâm của hệ sinh thái Fintech Ở Mỹ, các nhà đầu tư mạo hiểm và quỹ đầu tư tư nhân hỗ trợ và có lợi khi tạo ra các công ty khởi nghiệp Fintech và mức đầu tư tăng lên đáng kể theo thời gian Người tiêu dùng có thể quản lý các khoản vay thông qua SoFi, trong khi sử dụng PayPal cho các khoản thanh toán, Rocket Mortgage cho các khoản thế chấp và Robinhood để quản lý chứng khoán
Nhằm tạo ra môi trường thuận lợi cho các công ty khởi nghiệp Fintech triển khai và phát triển các dịch vụ sáng tạo nhanh chóng, các nhà phát triển công nghệ cung cấp nền tảng số như các mạng xã hội, phân tích dữ liệu lớn, điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, điện thoại thông minh và dịch vụ di động… Việc sử dụng dữ liệu lớn có thể cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa độc đáo cho sinh viên và thông qua điện toán đám mây các công ty khởi nghiệp Fintech thiếu vốn tiền mặt có thể tiết kiệm chi phí phát triển cơ sở hạ tầng Các chiến lược giao dịch theo thuật toán với chi phí thấp hơn nhiều so với các dịch vụ quản lý tài sản truyền thống Các mạng xã hội tạo điều kiện cho sự phát triển cộng đồng khi huy động vốn từ cộng đồng (crowfunding) hay cho vay cá nhân (P2P lending) Để kích thích đổi mới Fintech và tạo điều kiện cạnh tranh tài chính toàn cầu cho các công ty khởi nghiệp Fintech, Chính phủ đã tạo một môi trường pháp lý thuận lợi cho Fintech kể từ cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 Dựa vào các kế hoạch phát triển kinh tế quốc gia và chính sách kinh tế, các chính phủ khác nhau có thể đưa ra các quy định khác nhau (như cấp phép dịch vụ tài chính, giảm bớt các yêu cầu về vốn, và ưu đãi thuế) Tuy từ năm 2008, có nhiều sự điều chỉnh nghiêm ngặt, các yêu cầu về vốn và báo cáo từ các cơ quan quản lý, Chính phủ và các cơ quan quản lý đã ưu đãi, giảm bớt các yêu cầu nhằm đem lại các dịch vụ tài chính cá nhân hóa, rẻ và dễ tiếp cận hơn cho người tiêu dùng so với các tổ chức truyền thống
Một trong những nguồn doanh thu cho các công ty Fintech là sinh viên tài chính
Qua cuộc khảo sát, cho thấy việc sử dụng các dịch vụ Fintech phổ biến nhất trong nhóm các sinh viên trẻ tuổi Những người sử dụng Fintech đầu tiên có xu hướng là những cá nhân có hiểu biết về công nghệ, trẻ, thành thị và có thu nhập không cao Hiện nay, giới millenials (những người từ 18 đến 34 tuổi, sinh khoảng năm 1980-2000) chiếm một phần tiêu dùng Fintech đáng kể ở hầu hết các quốc gia Các chỉ số nhân khẩu học cho thấy sự thuận lợi cho các công ty fntech, trong vào thập kỷ tới các millenial am hiểu công nghệ sẽ chiếm phần lớn dân số và thúc đẩy sự tăng trưởng các dịch vụ tài chính công nghệ Động lực chính khuyến khích sự phát triển không ngừng trong hệ sinh thái Fintech là các tổ chức tài chính truyền thống Sau khi nhận thấy sức mạnh đột phá của Fintech và giảm bớt cơ hội tác động của Fintech trên thị trường, các tổ chức tài chính truyền thống giờ đây đang đánh giá lại các mô hình kinh doanh hiện tại của họ và xây dựng các chiến lược phát triển mới để chủ động đổi mới sáng tạo Fintech
Hiện nay, Fintech được áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực thuộc ngành tài chính –
Fintech, từ những lĩnh vực truyền thống như tiền gửi, tiền vay, giao dịch thanh toán cho đến những lĩnh vực khác như kế toán, bảo hiểm, chứng khoán, tiền ảo,… hay thậm chí là lĩnh vực đang được quan tâm hàng đầu hiện nay là quản trị rủi ro Có thể thấy vai trò của Fintech đang được áp dụng và đánh giá rất cao trên thị trường tài chính hiện nay
Theo báo cáo “Overview of the Fintech sector: challenges for the European players and possible policy measures at EU level” (2019) được thực hiện bởi Deloitte, các tác động chính của Fintech có thể kể đến bao gồm:
● Đối với nền kinh tế
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Nhóm yếu tố đặc điểm của sinh viên gồm: độ tuổi, giới tính, trình độ giáo dục, thu nhập, chuyên ngành đào tạo, nơi đào tạo… là những biến tương đối cố định
Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức dễ sử dụng
Sự tin tưởng Ảnh hưởng xã hội Tính đổi mới Truyền thông về dịch vụ Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương H1
H1: Nhận thức sự hữu ích tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
H2: Nhận thức dễ sử dụng tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
H3: Sự tin tưởng tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
H4: Ảnh hưởng xã hội tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
H5: Tính đổi mới tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
H6: Truyền thông về dịch vụ tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương
Trong chương này bài nghiên cứu đã trình bày những nội dung sau:
Một là, những vấn đề cơ bản về Fintech và các loại mà dịch vụ Fintech cung cấp
Hai là, trên cơ sở những nghiên cứu của các nhà khoa học về mối liên hệ giữa ý định của người tiêu dùng với việc chấp nhận và sử dụng các dịch vụ Nghiên cứu sẽ trình bày một số mô hình lý thuyết quan trọng nghiên cứu ý định sử dụng sản phẩm, dịch vụ của sinh viên để làm nền tảng xây dựng mô hình nghiên cứu của bài nghiên cứu
Ba là, phân tích và đánh giá vai trò quan trọng của sinh viên và đặc biệt là chính sách xây dựng phát triển một thị trường cung cấp dịch vụ tài chính cũng như các dịch vụ về Fintech để thúc đẩy phát triển kinh tế ở thị trường Bình Dương cũng như cả nước.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.1.1 Phương pháp nghiên cứu 3.1.1.1 Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được tiến hành nhằm mục đích thu thập các tác động đến ý định sử dụng các dịch vụ ứng dụng của Fintech và lý do ảnh hưởng của ý định sử dụng Fintech để đo lường các khái niệm nghiên cứu nhằm đảm bảo thang đo được xây dựng phù hợp với lý thuyết nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc khảo sát có phạm vi, từ ý kiến của các sinh viên tại các trường Cao đẳng, Đại học tại tỉnh Bình Dương Mục đích là:
Thứ nhất, kiểm tra các biến độc lập và biến phụ thuộc; phân tích và đưa ra các nhân tố phù hợp với khu vực nghiên cứu để thực hiện việc khảo sát
Thứ hai, kiểm tra sự hợp lý của thang đo bằng cách xem xét để điều chỉnh và bổ sung sao cho phù hợp với các yếu tố
Ngoài ra trong quá trình phân tích, các sinh viên tại các trường Cao đẳng, Đại học tại tỉnh Bình Dương sẽ đánh giá và lựa chọn với những câu hỏi đã được sử dụng trong phiếu khảo sát Trước khi đánh giá trong phiếu khảo sát tác giả sẽ tiếp xúc và thăm dò khả năng tham gia của sinh viên
Số liệu sơ cấp được thu thập để đánh giá về ý định sử dụng các dịch vụ Fintech của sinh viên tại tỉnh Bình Dương qua cuộc phỏng vấn trực tiếp và phiếu khảo sát đã được thiết kế trước Các thông tin được thu nhập bao gồm:
(1) Các tác động đến ý định sử dụng các dịch vụ ứng dụng của Fintech
(2) Các thông tin về nhân khẩu học như: tuổi, giới tính, trình độ văn hóa và sở thích của sinh viên
Sau khi thu thập thông tin của các sinh viên, sẽ sử dụng phần mềm SPSS, và AMOS để thực hiện phân tích dữ liệu qua các bước:
- Thống kê mô tả: dùng để thống kê các đặc điểm cơ học của đối tượng nghiên cứu như: giới tính, tuổi tác, trình độ văn hóa, sở thích để rút ra kết luận đối tượng cần hướng tới khi đưa ra giải pháp
- Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha: là “Kiểm định nhằm phân tích tìm hiểu xem các biến quan sát có đo lường cho một khái niệm cần đo hay không, giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng (chính là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau) Kiểm định Cronbach’s alpha sử dụng để nhằm loại biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ sẽ cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.” Theo Klein (1994); Hair và cộng sự (2006), hai chỉ tiêu thống kê thường được sử dụng: (1) Hệ số Cronbach's α và hệ số tương quan biến tổng để kiểm định Hệ số Cronbach's alpha 0,6-0,8 là thang đo tốt (sẽ không tốt nếu lớn hơn 0,95, vì các biến đo lường gần như giống nhau) Đồng thời, hệ số tương quan của biến tổng phải lớn hơn 0,3 (nếu nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác nên xóa khỏi thang đo), Kline, 1994
- Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA): là phương pháp “phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn nhưng chúng có ý nghĩa hơn và vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của tập biến ban đầu mà vẫn đảm bảo mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau Phần mềm SPSS cũng sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá (EFA) Trong phân tích EFA thông thường cần phải đáp ứng các điều kiện: Factor loading > 0.5 (hệ số tải càng lớn chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ càng chặt chẽ với nhân tố); 0.5 < KMO < 1; kiểm định Bartlett có Sig < 0.05 (các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể); phương sai trích Total Varicance Explained > 50%;
- Phân tích hồi quy đa biến: để xem xét mối quan hệ giữa các biến ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương
Quy trình nghiên cứu được thực hiện theo sơ đồ sau:
Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu của báo cáo
Bảng 3.1: Tiến độ các bước thực hiện nghiên cứu Bước Giai đoạn Thu thập dữ liệu Thời gian Địa điểm
1 Sơ bộ Phỏng vấn trực tiếp Tháng 9/2020 Tỉnh Bình Dương
2 Chính thức Phỏng vấn trực tiếp và online
Hai cuộc thảo luận được tiến hành ở hai buổi khác nhau và chia thành 2 nhóm
Nhóm 1: gồm khoảng 50-100 sinh viên Do điều kiện đặc thù công việc nên các cuộc thảo luận và xin ý kiến đóng góp của các thành viên nhóm này được thực hiện đơn lẻ từng người Các cuộc thảo luận được thực hiện tại nơi làm việc của đối tượng phỏng vấn Mỗi cuộc phỏng vấn trung bình 30 - 45 phút với nội dung: giới thiệu mục đích, ý nghĩa của cuộc phỏng vấn; sàng lọc các biến độc lập; đặc biệt tập trung vào giới thiệu
THẢO LUẬN CƠ SỞ LÝ
BẢNG KHẢO SÁT SƠ BỘ
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA
KHẢO SÁT SƠ BỘ VÀ CHÍNH
SÁT CHÍNH THỨC ĐIỀU CHỈNH thang đo của các biến độc lập và biến phụ thuộc để xin ý kiến đóng góp điều chỉnh bổ sung Kỹ thuật thực hiện là quan sát và thảo luận tay đôi Nội dung các cuộc thảo luận được ghi chép và phân tích để đưa ra kết luận
Nhóm 2: Thảo luận nhóm tập trung được tiến hành đối với 200 sinh viên đang sử dụng các dịch vụ ứng dụng của Fintech Nội dung thảo luận xoay quanh các thành phần đánh giá sự hữu ích, dễ sử dụng, sự tin tưởng, ảnh hưởng của xã hội và tác động của truyền thông qua đó ghi nhận ý kiến của họ về dịch vụ Fintech và ý định sử dụng các dịch vụ của Fintech tại khu vực này Thảo luận cũng tập trung vào giới thiệu nội dung các thang đo để đánh giá sự phù hợp nội dung các câu hỏi phỏng vấn (sinh viên có hiểu nội dung câu hỏi không?) và sinh viên cho ý kiến hoàn thiện về nội dung câu hỏi, từ ngữ dùng trong những câu hỏi sẽ được sử dụng trong phiếu điều tra định lượng sau này
Kết luận được đưa ra dựa trên sự tổng hợp quan điểm chung của các đối tượng
+ 01 sinh viên không thấy mối quan hệ giữa tính đổi mới với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
+ 01 sinh viên không thấy sự tác động mạnh của những người xung quanh đến việc sử dụng dịch vụ của mình
+ Những nhân tố còn lại như: sự hữu ích dịch vụ, dễ sử dụng, sự tin tưởng, truyền thông về dịch vụ được 100% nhất trí là có mối quan hệ với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Sau khi thực hiện thảo luận nhóm và xin ý kiến đóng góp của các chuyên gia tác giả đã điều chỉnh xây dựng lại các thang đo nháp 2 nhằm phụ vụ cho mục tiêu nghiên cứu định lượng thử nghiệm (bảng câu hỏi sơ bộ được trình bày ở phụ lục 1)
Bước 1: Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được tiến hành, trong bước nghiên cứu này, tác giả thực hiện đánh giá độ tin cậy của khái niệm Fintech Để bảo đảm khả năng và các giá trị của mục hỏi, việc kiểm tra trước (pre-test) và nghiên cứu sơ bộ (pilot test) đã được thực hiện Số lượng phiếu khảo sát sơ bộ là 200 sinh viên khu vực, được tiến hành bởi:
XÂY DỰNG THANG ĐO
Để tiến hành nghiên cứu sơ bộ định lượng, tác giả đã thực hiện lần lượt các bước sau:
Bước 1: Dựa trên các nghiên cứu trước đó tác giả đã xây dựng các khái niệm và định nghĩa và cách đo lường các biến
Bước 2: Từ bản gốc tiếng Anh của các nghiên cứu trước tác giả đã lập một phiếu khảo sát bằng tiếng Việt để tạo ra thang đo
Bước 3: Kiểm tra độ chính xác, rõ ràng, mạch lạc của phiên bản tiếng Việt với sự tham vấn của các chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu và tiến hành điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát để tạo ra thang đo nháp 2 phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu
Sau khi tổng hợp lại các ý kiến, tiến hành phân nhóm các yếu tố tương đồng nhau và đánh giá vai trò quan trọng, đại diện cho đặc tính của các nhân tố tác động tới ý định sinh viên chấp nhận và sử dụng dịch vụ Fintech với những thành phần sau:
- Đo lường ý định sử dụng dịch vụ Fintech theo các nghiên cứu của David và cộng sự (1993); Venkatesh và cộng sự (2003); Lee và cộng sự (2003); Foon and Fah
(2011): với các thành phần nhận thức sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, sự tin tưởng, tác động của xã hội, sự sáng và đổi mới của sinh viên, truyền thông về dịch vụ Fintech, nhóm đề nghị một số từ ngữ và nội dung của thang đo cần được điều chỉnh như sau:
Thang đo sự hữu ích (ký hiệu HI) thể hiện khả năng tăng hiệu quả công việc của mình thông qua đánh giá của sinh viên khi sử dụng dịch vụ của Fintech Thang đo sự hữu ích được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 5 câu hỏi Thang đo này được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003), các câu hỏi đã được kiểm định bởi nhiều các công trình nghiên cứu khác và đã đạt được kết qua nghiên cứu tốt
Bảng 3.2 – Thang đo nhận thức sự hữu ích
Ký hiệu Mô tả thang đo Nguồn
HI1 1 Sử dụng dịch vụ Fintech tăng năng suất và hiệu quả hoạt động kinh doanh
Davis (1989), Taylor và Todd (1995), Venkatesh và cộng sự (2003); Chitungo và Munongo (2013);
Hằng, Đ M và cộng sự (2018); Linh, N
HI2 2 Sử dụng dịch vụ Fintech giúp tiết kiệm thời gian hơn
HI3 3 Sử dụng các dịch vụ Fintech giúp nhanh chóng và thuận tiện cho các giao dịch tiền tệ, tín dụng
HI4 4 Sử dụng dịch vụ Fintech phù hợp với các nhu cầu kinh doanh
HI5 5 Sử dụng dịch vụ Fintech thật có ích và thuận tiện cho hoạt động kinh doanh
Thang đo dễ sử dụng (ký hiệu DSD) thể hiện cảm nhận được việc dễ dàng sử dụng dịch vụ Fintech (là mức độ mà sinh viên cảm nhận được sự khó khăn hay dễ dàng học tập để sử dụng các sản phẩm/dịch vụ của Fintech) Thang do dễ sử dụng gồm 5 câu hỏi được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên Thang đo này được xây dựng dựa trên nghiên cứu của David và cộng sự (1993), các câu hỏi đã được kiểm định bởi nhiều các công trình nghiên cứu đạt được kết quả tốt khác như: Venkatesh và cộng sự (2003); Lee và cộng sự (2003)
Bảng 3.3 – Thang đo nhận thức dễ sử dụng
Ký hiệu Mô tả thang đo Nguồn
DSD1 1.Dễ dàng tìm hiểu và sử dụng dịch vụ Fintech David và cộng sự
(1993),Venkatesh và cộng sự (2003); Lee và cộng sự (2005);
Hằng, Đ.M và cộng sự (2018); Linh, N
DSD2 2.Thực hiện giao dịch với các dịch vụ Fintech là rõ ràng và dễ hiều
DSD3 3.Có thể dễ sử dụng dịch vụ Fintech một cách thuần thục
DSD4 4.Cảm thấy các dịch vụ Fintech linh hoạt và dễ áp dụng
DSD5 5 Cảm thấy mọi dịch vụ Fintech cung cấp đều đáp ứng nhu cầu của sinh viên
Thang đo sự tin tưởng (ký hiệu TN) thể hiện niềm tin của sinh viên khi sử dụng các dịch vụ và sinh viên tin tưởng vào Fintech là khi sinh viên phải cảm nhận được sự an toàn trong khi sử dụng dịch vụ Fintech Thang đo sự tin tưởng được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 4 câu hỏi Thang đo này được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003); các câu hỏi cũng được kiểm định bởi công trình nghiên cứu của Foon and Fah (2011) và một số các công trình nghiên cứu khác đã đạt được kết quả nghiên cứu tốt
Bảng 3.4 – Thang đo sự tin tưởng
Ký hiệu Mô tả thang đo Nguồn
TN1 1 Khi sử dụng dịch vụ Fintech, tôi tin rằng thông tin cá nhân của tôi được giữ bí mật
Venkatesh và cộng sự (2003), Amin và cộng sự (2008), Foon and Fah (2011)
TN2 2 Khi sử dụng dịch vụ Fintech, tôi tin rằng giao dịch của tôi được đảm bảo
TN3 3 Khi sử dụng dịch vụ Fintech, tôi tin rằng sự riêng tư của tôi sẽ không được tiết lộ
TN4 4 Khi sử dụng dịch vụ Fintech, tôi tin rằng môi trường Fintech là an toàn
Thang đo ảnh hưởng xã hội (ký hiệu XH) thể hiện mức độ mà một cá nhân nhận thức những người quan trọng, người xung quanh khác nghĩ rằng họ nên sử dụng sản phẩm/dịch vụ mới của Fintech Thang đo ảnh hưởng xã hội được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 5 câu hỏi Thang đo này được xây dựng dựa trên một số công trình nghiên cứu có kết quả tốt như là: 4 câu hỏi trong nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003); các câu hỏi cũng được kiểm định bởi công trình nghiên cứu của Foon and Fah (2011)
Tác động đến ý định sử dụng một sản phẩm/dịch vụ mới ngoài những người xung quanh liên quan như: đồng nghiệp, bạn bè, hàng xóm, bố mẹ, anh chị em tác động tương đối trực tiếp đến suy nghĩ của người tiêu dùng, thì những ảnh hưởng của cộng đồng, xu hướng chung của xã hội cũng là yếu tố không nhỏ tác động đến quan điểm của người tiêu dùng Để đánh giá tốt hơn ảnh hưởng của cộng đồng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech, tác giả đã bổ sung thêm 1 câu hỏi XH5 - “Tôi thấy rất nhiều người sử dụng dịch vụ NH Tôi nghĩ rằng nên sử dụng dịch vụ NH mới và hiện đại hơn cho hoạt động của tôi” cho thang đo ảnh hưởng của xã hội Nội dung về ý nghĩa của thang đo được khi ra thảo luận và đạt được sự thống nhất cao nhất trí lựa chọn thang đo XH5 trong đo lường thang đo ảnh hưởng của xã hội
Bảng 3.5 – Thang đo ảnh hưởng của xã hội
Ký hiệu Mô tả thang đo Nguồn
XH1 1 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ Fintech mới và hiện đại hơn
Venkatesh và cộng sự (2003), Kotler (2004), Foon and Fah (2011)
XH2 2 Những người đã quen thuộc với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ Fintech mới và hiện đại hơn
XH3 3 Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ Fintech mới và hiện đại hơn
XH4 4 Hầu hết mọi người xung quanh cới tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ Fintech mới và hiện đại hơn
XH5 5 Tôi thấy rất nhiều người sử dụng dịch vụ NH Tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ NH mới và hiện đại hơn cho hoạt động của tôi
Tính đổi mới (ký hiệu TĐM) thể hiện sự ưa thích mới lạ và thử thách trong cuộc sống Tính đổi mới của sinh viên khi sử dụng dịch vụ Fintech là khuynh hướng sử dụng sản phẩm mới và ưa thích sự khác biệt sản phẩm Thang đo tính đổi mới được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 7 câu hỏi Thang đó này được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Agarwal and Prasad (1998), 2 câu hỏi trong nghiên cứu của Manning và cộng sự (1995) và được bổ sung thêm 02 câu hỏi hỏi từ thảo luận các nhóm
Các dịch vụ Fintech truyền thống với sự phát triển sự hỗ trợ đắc lực của công nghệ thông tin và các phương tiện kỹ thuật hiện đại đã hình thành nên các sản phẩm đa dạng, hiện đại như: các dịch vụ thanh toán, dịch vụ tín dụng Nhiều dịch vụ Fintech hiện đại chứa hàm lượng công nghệ thông tin cao, hàm lượng trí thức trong dịch vụ chiếm tỷ lệ lớn vì vậy để sử dụng các dịch vụ Fintech hiện đại đòi hỏi các kỹ năng của sinh viên với sự hỗ trợ của các dụng cụ, trang thiết bị Do đặc thù người dân khu vực khu vực tỉnh Bình Dương tiếp xúc chưa nhiều với các dịch vụ có sự hỗ trợ của công nghệ thông tin nên một số sinh viên không nhỏ vẫn còn e ngại việc tìm hiểu và sử dụng các dịch vụ này của các Fintech Do vậy, việc bổ sung thêm hai thang đo mới để đánh giá tốt hơn khuynh hướng thích sử dụng sản phẩm mới và ưa thích tìm hiểu về công nghệ mới, tìm hiểu dịch vụ sản phẩm mới của sinh viên đó là:
TĐM6 - Tôi thường tìm hiểu những công nghệ mới để sử dụng các dịch vụ Fintech hiện đại
TĐM7- Tôi thưởng hứng thú tìm hiểu thông tin và cách sử dụng dịch vụ mới của Fintech
Câu hỏi này được sự thống nhất cao trong các cuộc phỏng vấn và thảo luận nhóm
Bảng 3.6 – Thang đo tính đổi mới
Ký hiệu Mô tả thang đo Nguồn
TĐM1 1 Tôi thường tìm kiếm thông tin về các dịch vụ của
Agarwal and Prasad (1998) Manning và cộng sự (1995)
TĐM2 2 Tôi thích đến những nơi mà tôi có được nhiều thông tin về dịch vụ mới của Fintech
TĐM3 3 Tôi thích các tạp chí giới thiệu, quảng cáo về dịch vụ mới của Fintech
TĐM4 4 Tôi tận dụng ngay cơ hội đầu tiên đển tìm hiểu về dịch vụ mới của Fintech
TĐM5 5 Tôi luôn thích tìm hiểu những dịch vụ mới và những tiện ích mới của dịch vụ Fintech
TĐM6 6 Tôi thường tìm hiểu những công nghệ mới để sử dụng các dịch vụ Fintech hiện đại
TĐM7 7 Tôi thưởng hứng thú tìm hiểu thông tin và cách sử dụng dịch vụ mới của Fintech
Thang đo truyền thông về dịch vụ Fintech (ký hiệu DV) hiện một quá trình giao tiếp để chia sẻ những thông tin, hiểu biết, kinh nghiệm về sản phẩm dịch vụFintech, hoạt động truyền thông được thực hiện ở bất kỳ cơ hội nào nhằm cho sinh viên có thể thấy hoặc nhìn thấy những thông điệp về các sản phẩm dịch vụ Fintechvtrên các phương tiện truyền thông Thang đo truyền thông về dịch vụ được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 15 câu hỏi Thang đo này được xây dựng dựa trên nghiên cứu nội dung 03 câu hỏi trong nghiên cứu của Terro và cộng sự (2004) và 12 câu hỏi bổ sung thêm từ phỏng vấn và thảo luận nhóm với nội dung phù hợp thực tế được tìm hiểu khi cung cấp dịch vụ Fintech Đặc biệt trong quá trình phỏng vấn và thảo luận các chuyên gia và sinh viên tác giả nhấn mạnh vào đặc điểm là sinh viên và thực trạng cung cấp dịch vụ Fintech tại khu vực này để mong muốn các chuyên gia và sinh viên nhận xét và cho ý kiến về thang đo truyền thông dịch vụ có ý nghĩa tác động như thế nào đến ý định sử dụng dịch vụ
Fintrech 100 % đều nhất trí do đặc thù khu vực nên hoạt động cung cấp dịch vụ Fintech nơi này cũng cần phải có quy trình phù hợp, đồng thời đều nhất trí là yếu tố truyền thông và thông tin dịch vụ Fintech có mối quan hệ mật thiết, truyền thông và thông tin giúp cho sinh viên có các thông tin cần thiết của các dịch vụ
Khi phỏng vấn và thảo luận các chuyên gia và sinh viên cho rằng câu hỏi DV3 - Tôi thường nhận được các thông tin về cách sử dụng dịch vụ Fintech (Teco và cộng sự, 2004) nên được chuyển thành “Tôi được nhân viên Fintech giới thiệu cẩn thận, chi tiết về cách sử dụng của sản phẩm dịch vụ của Fintech” vì theo nội dung cũ của DV3 sinh viên cảm thấy gần giống nội dung câu hỏi DV1 và DV2, thay đổi câu hỏi sẽ giúp sinh viên dễ hiểu câu hỏi mà không thay đổi nội dung cần hỏi
12 câu hỏi bổ sung thêm từ phỏng vấn và thảo luận nhóm thể hiện rõ hơn đặc thù quá trình giao tiếp để chia sẻ những thông tin, hiểu biết, kinh nghiệm về sản phẩm dịch vụ Fintech và những tác động của quá trình truyền thông đến nhận thức của sinh viên về sự hữu ích, dễ sử dụng, tạo ra được sự tin tưởng, kích thích nhu cầu tìm hiểu cái mới, đồng thời tác động mạnh hơn đến các mối quan hệ xã hội tại khu vực này
PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ THÔNG TIN
Kết quả khảo sát được cập nhật, xử lý và thực hiện kiểm tra độ tin cậy của các thang đo trước khi thực hiện các hoạt động thống kê và phân tích Nhập liệu và phân tích dữ liệu được thực hiện thông qua phầm mềm xử lý thống kê SPSS 26.0 và AMOS 20.0 Hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện theo các bước cụ thể sau:
Bước 1: Xử lý dữ liệu
Sau khi tiến hành cuộc khảo sát, kết quả thu thập được từ các bảng hỏi sẽ được tổng hợp vào cơ sở dữ liệu Các bảng trả lời không đầy đủ hoặc có lỗi sẽ bị loại bỏ để đảm bảo dữ liệu được làm sạch có độ tin cậy cao, đầy đủ thông tin đưa vào phân tích
Bước 2: Phân tích hệ số độ tin cậy của các thang đo
Thang đo của các yếu tố đo lường được đánh giá thông qua các hệ số tin cậy bằng phương thức Cronbach’s alpha và kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) Từ đó xác định mức độ hội tụ của các báo cáo thực nghiệm, khả năng liên kết, mức độ gắn bó của các báo cáo với khái niệm cơ sở ban đầu Những số liệu báo cáo nào không đạt yêu cầu tiếp tục được loại bỏ để mô hình đạt được mức độ phù hợp tốt nhất Thông qua phân tích hệ số tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha nhằm kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau Trong nghiên cứu các khái niệm cơ sở được thao tác thành các chỉ báo thực nghiệm và được đo bằng thang đo Likert Chính vì vậy để có thể quy nạp các chỉ báo lại thành các khái niệm cơ sở tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để tải các chỉ báo thực nghiệm nhằm đánh giá mức độ liên hệ có ý nghĩa với khái niệm cơ sở ban đầu
Bước 3: Phân tích hồi quy
Những chỉ báo trên tạo thành một mô hình đo lường các khái niệm sử dụng trong nghiên cứu, sau đó được đưa vào phân tích hồi quy sẽ đánh giá được mô hình đo lường này có đạt được yêu cầu không? Các thang đo có đạt được yêu cầu của một thang đo tốt không? Các thang đo có liên quan đến nhau hay không (được thể hiện ở mức ý nghĩa thống kê)
Việc hồi quy sẽ xác định ra mối quan hệ của một biến độc lập với biến phụ thuộc dựa trên mô hình lý thuyết đề xuất Nói cách khác, giải thích rõ mối liên hệ phụ thuộc nào tồn tại giữa các yếu tố? Mỗi giả thuyết mô tả cho một mối tương quan riêng cần phải được xác định Quá trình phân tích hồi quy về những nhân tố ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ Fintech cho thấy được sự ảnh hưởng của các yếu tố, mối quan hệ của các yếu tố trong thực tiễn
Nội dung chương 3 của NGHIÊN CỨU đã làm rõ những vấn đề cơ bản của phương pháp nghiên cứu:
Thứ nhất, Nghiên cứu trình bày chi tiết và toàn bộ quy trình nghiên cứu Từ thảo luận nghiên cứu -> xây dựng thang đo -> xây dựng bảng hỏi Nội dung thực hiện từ ngiên cứu sơ bộ đến nghiên cứu chính thức
Thứ hai, trong nội dung xây dựng thang đo, bài nghiên cứu đã tổng hợp đề xuất các thang đo trên cơ sở từ các thang đo trong nghiên cứu trước đó và bổ sung mới các thang đo tự đổi mới, truyền thông về dịch vụ, đồng thời điều chỉnh nội dung một số thang đo cho phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu
Nghiên cứu thực hiện việc đo lường về ý định sử dụng dịch vụ Fintech khu vực sinh viên tại Tỉnh Bình Dương với 6 thang đo biến độc lập được xây dựng chi tiết bao gồm:
– Thang đo nhận thức sự hữu ích được chỉ ra qua đánh giá sinh viên gồm 5 câu hỏi
– Thang đo nhận thức dễ sử dụng được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 5 câu hỏi
– Thang đo nhận thức sự tin tưởng được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 5 câu hỏi
– Thang đo ảnh hưởng của xã hội được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 5 câu hỏi
– Thang đo tự đổi mới được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 7 câu hỏi
– Thang đo truyền thông về dịch vụ được chỉ ra qua đánh giá của sinh viên gồm 15 câu hỏi
Thứ ba, bài nghiên cứu đã trình bày nội dung sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với phương pháp nghiên cứu định lượng thích hợp để đánh giá và kiểm định mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu của bài nghiên cứu được trình bày trong chương sau.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KẾ MÔ TẢ
Sau khi nghiên cứu thử nghiệm đã loại bỏ một số câu hỏi không có khả năng hội tụ với các tiêu chí khác trong quá trình phân tích, vì vậy các thang đo được sử dụng để điều tra trong nghiên cứu chính thức như sau:
Thang đo sự hữu ích (HI) – 5 chỉ báo; Thang đo dễ sử dụng (DSD) - 4 chỉ báo;
Thang đo sự tin tưởng (TN) - 4 chỉ báo; Thang đo ảnh hưởng của xã hội (XH) - 5 chỉ báo; Thang đo tính đổi mới (TĐM) – 5 chỉ báo; Thang đo thông tin về dịch vụ Fintech (DV) – 13 chỉ báo; Thang đo Ý định sử dụng các dịch vụ Fintech (YĐ) – 4 chỉ báo
Bảng hỏi chính thức được xây dựng tại Phụ lục 3 nghiên cứu này Trong thời gian điều tra (từ tháng 8 đến tháng 11 năm 2020), 281 bảng câu hỏi đã được giao cho sinh viên tại các trường đại học trên địa bàn tỉnh Bình Dương Các sinh viên phỏng vấn là người đã và đang sử dụng ứng dụng dịch vụ Fintech, được hướng dẫn để hiểu đúng câu hỏi Mẫu phỏng vấn được sử dụng cách tiếp cận thuận tiện
Các câu hỏi được tiến hành khảo sát đối với sinh viên tại các trường đại học trên địa bàn tỉnh Bình Dương Hầu hết các bạn sinh viên này đã và đang sử dụng các ứng dụng dịch vụ nên việc đặt ra các câu hỏi về nhận thức sự hữu ích, nhận thức về dễ sử dụng… sẽ nhận được câu trả lời đúng với thực tế trải nghiệm về chất lượng dịch vụ của việc sử dụng ứng dụng dịch vụ Fintech Những đối tượng chưa bao giờ sử dụng hay tiếp cận các sản phẩm dịch vụ của Fintech không thuộc phạm vi nghiên cứu này
Kết quả khảo sát số phiếu câu hỏi phỏng vấn thu về là 326 phiếu Sau khi thu thập, những phiếu có nhiều trả lời câu hỏi trùng nhau (tức là những người điền chỉ lựa chọn một mức trong thang đo từ 1 – 5, có thể họ không có thời gian hoặc không muốn tham gia khảo sát nên lựa chọn thế này để kết thúc cho nhanh), bỏ trống đã bị loại bỏ Tỷ lệ phiếu đưa vào phân tích là 281 đơn vị nghiên cứu đảm bảo các điều kiện chọn mẫu cho phép, đạt tỷ lệ 86,2%
Cấu trúc của mẫu điều tra được thống kê theo các tiêu chí: giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập
Kết quả thống kê mô tả được thể hiện chi tiết trong bảng 4.0 sau:
Bảng 4 0 - Mô tả thống kê các thông tin chung của khách hàng STT Thông tin Số lượng sinh viên Tỷ trọng (%)
STT Thông tin Số lượng sinh viên Tỷ trọng (%)
- Dưới 1 trđ/tháng - Từ 1 đến 3 trđ/tháng - Từ 3 đến 6 trđ/tháng - Từ 6 đến 10trđ/tháng - Trên 10 trđ/tháng
Cơ cấu giới tính: theo kết quả khảo sát trong 281 người được hỏi có 130 người là nam chiếm tỷ lệ 46,3% còn lại là 151 nữ chiếm tỷ lệ 53,7%
Cơ cấu độ tuổi: Độ tuổi của mẫu nghiên cứu nhóm sinh viên 25 tuổi chiếm 1,4%, nhóm sinh viên 24 tuổi chiếm 2,8%, nhóm sinh viên 23 tuổi chiếm 7,8% Trong các nhóm độ tuổi nghuên cứu thì nhóm sinh viên ở độ tuổi 22 và 21 tuổi chiếm tỷ khá cao tới 55,2% và 26% Hai nhóm mẫu này có thể nói đây là hai nhóm độ tuổi chủ yếu thường chịu trách nhiệm chính trong hoạt động kinh tế của bản thân, vì vậy họ cũng thường xuyên sử dụng dịch vụ Fintech để hỗ trợ cho hoạt động của mình Độ tuổi 20 tuổi chiếm tỷ trọng 6,8%, những người có tuổi thường ít tiếp xúc và sử dụng với các dịch vụ Fintech cung cấp
Cơ cấu năm học sinh viên: Mẫu nghiên cứu của nhóm sinh viên năm nhất chiếm
2,8%, nhóm sinh viên năm 2 chiếm 10%, năm 3 chiếm 27% Trong các nhóm sinh viên nghiên cứu thì nhóm sinh viên năm 4 (năm cuối) chiếm tỷ lệ khá cao tới 60,1% Nhóm sinh viên này có thể nói đây là nhóm độ tuổi chủ yếu thường chịu trách nhiệm chính trong hoạt động kinh tế của bản thân, vì vậy họ cũng thường xuyên sử dụng dịch vụ Fintech để hỗ trợ cho hoạt động của mình
Cơ cấu học vấn: Có đến 47% sinh viên theo học ngành Kinh tế-Tài chính-Kế toán (132 người); 12,8% sinh viên học ngành Kỹ thuật-Công nghệ (36 người); 5,7% sinh viên học ngành Sư phạm (16 người); 4,6% sinh viên học ngành Xã hội nhân văn (13 người); người trả lời tốt nghiệp cao đẳng/ đại học (186 người); 3,7% người trả lời tốt nghiệp cao học (12 người)
Cơ cấu thu nhập: Mức thu nhập trung bình của mẫu là từ 1-3 iệu đồng/tháng chiếm 45,9% Số liệu cho thấy, đặc điểm của mẫu nghiên cứu phù hợp với khu vực này, đây lại là khu vực trung tâm của tỉnh Bình Dương, có nhiều lợi thế để phát triển
Số liệu thống kê cho thấy, đặc điểm của mẫu nghiên cứu đảm bảo tính đại diện cho sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương.
KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
“Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả” (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008)
“Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo” (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008)
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
- Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7)
Từ thông tin trên, nghiên cứu được thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng < 0,3 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này)
- Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha > 0,6 (mức chấp nhận phổ biến)
Bảng 4.4 - Cronbach’s alpha của các biến nghiên cứu Biến quan sát
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
TN4 10.95 4.933 0.764 0.894 Ảnh hưởng của xã hội; Alpha = 0,933
Yếu tố Truyền thông về dịch vụ Fintech; Alpha = 0,969
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
DV13 43.34 72.390 0.850 0.966 Ý định sử dụng dịch vụ Fintech; Alpha= 0,930
Yếu tố sự hữu ích của các dịch vụ Fintech sau khi được đánh giá thông qua Cronbach’s alpha thể hiện kết quả tốt Thang đo thể hiện phản ánh một cách tập trung các ý kiến trả lời với hệ số Cronbach’s alpha = 0.922 (>0.6 mức chấp nhận phổ biến) và các hệ số tương quan biến - tổng đều >0.3 nên thang đo sự hữu ích của các dịch vụ Fintech đạt được độ tin cậy
Yếu tố ‘dễ sử dụng’ dịch vụ Fintech sau khi được đánh giá thông qua Cronbach’s alpha thể hiện kết quả tốt Các thang đo thể hiện phản ánh một cách tập trung các ý kiến trả lời với hệ số Cronbach’s alpha =0.921 (>0.6 mức chấp nhận phổ biến) và các hệ số tương quan biến - tổng đều >0.3 nên thang đo đạt được độ tin cậy
Yếu tố ‘sự tin tưởng’ Fintech sau khi được đánh giá thông qua Cronbach’s alpha thể hiện kết quả tốt Thang đo thể hiện phản ánh một cách tập trung các ý kiến trả lời với hệ số Cronbach’s alpha =0.910 (>0.6 mức chấp nhận phổ biến) và các hệ số tương quan biến - tổng đều >0.3 nên thang đo đạt được độ tin cậy
Sau khi vượt qua bảng đánh giá Cronbach alpha, các yếu tố “ảnh hưởng” từ xã hội cho kết quả tốt Thang đo thể hiện sự phản ánh tập trung của phản ứng khi hệ số Cronbach α = 0,933 (>0,6 mức chấp nhận chung) và hệ số tương quan biến - tổng >0,3 nên thang đo đạt được độ tin cậy
Yếu tố “đổi mới” được đánh giá bởi Cronbach's alpha cho kết quả tốt Thang đo thể hiện sự phản ánh tập trung của phản ứng khi hệ số Cronbach α = 0,950 (>0,6 mức chấp nhận chung) và hệ số tương quan biến tổng >0,3 nên thang đo đạt được độ tin cậy
Sau khi vượt qua đánh giá Cronbach's alpha, yếu tố “Truyền thông trên Fintech” cho kết quả tốt Thang đo thể hiện sự phản ánh tập trung của phản ứng khi hệ số Cronbach's alpha = 0,969 (>0,6 mức chấp nhận chung) và hệ số tương quan biến tổng
>0,3 nên thang đo đã đạt được độ tin cậy
Sau khi vượt qua bảng đánh giá Cronbach's alpha, ý định sử dụng dịch vụ Fintech của fintech đã cho kết quả tốt Thang đo cho thấy độ đồng tâm phản ánh đáp ứng khi Cronbach's alpha = 0,930 (>0,6 mức chấp nhận phổ biến) và hệ số tương quan tổng của biến >0,3 nên thang đo đạt độ tin cậy.
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Kiểm định thang đo , kết quả cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy, các hệ số tương quan với biến tổng đều cao hơn 0.640 (biến dsd3) Cronbach's Alpha thấp nhất là thang đo nhận thức về dễ dàng tìm hiểu và sử dụng dịch vụ Fintech (0.763) Loại biến quan sát dsd4 (cảm thấy các dịch vụ Fintech linh hoạt và dễ áp dụng) do hệ số Cronbach's Alpha của thang đo sẽ cao hơn nếu loại bỏ biến này
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech, có 6 yếu tố được trích tại eigenvalues 2.134 và phương sai trích được là 78.858% Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu do lớn hơn 50%, EFA cho các yếu tố còn lại là phù hợp vì KMO = 0.905 (> 0.5), Sig của kiểm định Bartlett = 0.000 ( 0.1) Vì vậy, nhân tố này sẽ loại ra khỏi mô hình để xây dựng được mô hình tốt nhất Mô hình nghiên cứu sau khi được đưa vào phân tích hồi quy đã chứng minh các giả thuyết sau:
H1: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố nhận thức sự hữu ích với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
H2: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố nhận thức dễ sử dụng với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
H3: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố nhận thức sự tin tưởng với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
H4: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố ảnh hưởng xã hội với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
H6: Có mối quan hệ thuận giữa yếu tố nhận thức sự tính đổi mới với ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Std Error of the Estimate
1 864 a 746 740 40136 2.018 a Predictors: (Constant), TBDV, TBDSD, TBTT, TBDM, TBXH, TBSH b Dependent Variable: TBYD
Total 173.765 280 a Dependent Variable: TBYD b Predictors: (Constant), TBDV, TBDSD, TBTT, TBDM, TBXH, TBSH
Với kết quả trên, năm nhân tố có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương là: nhận thức sự hữu ích (SHI), nhận thức dễ sử dụng (DSD), sự tin tưởng (TT), ảnh hưởng xã hội (XH), truyền thông về dịch vụ Fintech (DV) Trong đó, yếu tố truyền thông về dịch vụ Fintech là yếu tố tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng dịnh vụ Fintech của sinh viên khu vực Bình Dương với trọng số hồi quy là 0.848 Tiếp theo là yếu tố nhận thức sự hữu ích (trọng số hồi quy là 0.128)
Sau đó lần lượt là các yếu tố: ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng và nhận thức dễ sử dụng.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5.1 Thảo luận kết quả về nhân tố sự hữu ích tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Bảng 4.5.1 cho thấy trong thang đo về tính hữu ích của dịch vụ Fintech, ý kiến
“Sử dụng các dịch vụ Fintech giúp nhanh chóng và thuận tiện cho các giao dịch tiền tệ, tín dụng” là ý kiến được đồng ý cao nhất với trung bình là 3.8861 với độ lệch chuẩn là 0.90308 Đây cũng là điều hợp lý vì sinh viên rất thích sự tiện lợi và nhanh chóng để không bị chậm trễ, trì trệ
B Std Error Beta Tolerance VIF
Sơ đồ 4.5.1 Kết quả thống kê mô tả thang đo sự hữu ích của dịch vụ Fintech
4.5.2 Thảo luận kết quả về nhân tố dễ sử dụng tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech Đối với nhân tố dễ sử dụng, có một biến quan sát đạt mức hài lòng trung bình cao là “Dễ dàng tìm hiểu và sử dụng dịch vụ” là 2.9359 Điều này cho thấy rằng sinh viên dễ dàng tìm hiểu và sử dụng dịch vụ một cách thuận tiện và nhanh chóng mà không gặp nhiều khó khăn
Sơ đồ 4.5.2 Kết quả thống kê mô tả thang đo tính dễ sử dụng của dịch vụ Fintech
3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4 shi1 shi2 shi3 shi4 shi5
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức sự hữu ích
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 dsd1 dsd2 dsd3 dsd4 dsd5
Nhận thức dễ sử dụng
Nhận thức dễ sử dụng
4.5.3 Thảo luận kết quả về nhân tố sự tin tưởng tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Sơ đồ 4.5.3 Kết quả thống kê mô tả thang đo sự tin tưởng của dịch vụ Fintech
4.5.4 Thảo luận kết quả về nhân tố ảnh hưởng xã hội tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Sơ đồ 4.5.4 Kết quả thống kê mô tả thang đo của nhân tố ảnh hưởng xã hội của dịch vụ Fintech
Nhân thức sự tin tưởng
Nhân thức sự tin tưởng
2,6 2,7 2,8 2,9 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 xh1 xh2 xh3 xh4 xh5
Nhận thức về ảnh hưởng xã hội
Nhận thức về ảnh hưởng xã hội
4.5.5 Thảo luận kết quả về nhân tố tính đổi mới tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Sơ đồ 4.5.5 Kết quả thống kê mô tả thang đo tính đổi mới của dịch vụ Fintech
4.5.6 Thảo luận kết quả về nhân tố truyền thông tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Sơ đồ 4.5.6 Kết quả thống kê mô tả thang đo nhân tố truyền thông và dịch vụ của dịch vụ Fintech
Tất cả các thang đo nhận thức sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, sự tin tưởng, tự đổi mới, ảnh hưởng của xã hội, truyền thông về dịch vụ Fintech sau khi được đánh giá thông qua Cronbach’s alpha thể hiện kết quả tốt Thang đo thể hiện phản ánh một cách
2,7 2,8 2,9 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 doimoi1 doimoi2 doimoi3 doimoi4 doimoi5 doimoi6 doimoi7
Nhận thức về tính đổi mới
Nhận thức về tính đổi mới
3,48 3,5 3,52 3,54 3,56 3,58 3,6 3,62 3,64 3,66 3,68 dv1 dv2 dv3 dv4 dv5 dv6 dv7 dv8 dv9 dv10 dv11 dv12 dv13
Nhận thức về nhân tố truyền thông và dịch vụ
Nhận thức về nhân tố truyền thông và dịch vụ tập trung các ý kiến trả lời với hệ số Cronbach’s alpha > 0.6 mức chấp nhận phổ biến và các hệ số tương quan biến - tổng đều >0.3 nên thang đo đạt được độ tin cậy
(1) Qua phân tích EFA, nghiên cứu đã thực hiện:
Phân tích nhân tố khám phá của từng khái niệm (Factor extraction) cho thấy: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các chỉ báo thực nghiệm dùng để đo lường từng khái niệm được tải thành một nhân tố Hệ số tải nhân tố đều > 0.5 (chứng tỏ các chỉ báo thực nghiệm có mối quan hệ chặt chẽ với các khái niệm nghiên cứu) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê sig < 0.05 cũng như KMO đều đạt tốt đã chứng minh các chỉ báo thực nghiệm có quan hệ một cách có ý nghĩa thống kê với từng khái niệm trong nghiên cứu
Thực hiện phương pháp Principal components và với phép xoay Varimax nhằm đáng giá sự kết hợp các chỉ báo thực nghiệm cùng ảnh hưởng trong mô hình Kết quả phân tích thể hiện 40 chỉ báo đã tải về 6 nhân tố Hệ số KMO là 0.864 với mức ý nghĩa thống kê là 0,000 cho thấy phân tích yếu tố khám phá của các thành phần độc lập là phù hợp Tổng phương sai trích của các biến là 72,858% nên giải thích được 72,858% sự biến thiên của dữ liệu
Như vậy, mô hình nghiên cứu ý định sử dụng ứng dụng dịch vụ Fintech đối với sinh viên khu vực tỉnh Bình Dương thể hiện sự tác động của 6 thang đo được xây dựng: nhận thức về sự hữu ích, nhận thức về dễ sử dụng, sự tin tưởng, ảnh hưởng xã hội, tính đổi mới, và truyền thông và truyền thông về dịch vụ Fintech, giải thích được 72,829% sự biến thiên của ý định sử dụng các ứng dụng dịch vụ Fintech Các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hình đều đảm bảo yêu cầu và được sử dụng trong phân tích tiếp theo
(2) Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1 được chấp nhận khẳng định: Yếu tố sự hữu ích có mối quan hệ đồng biến đến ý định sử dụng các dịch vụ Fintech
Trong mô hình phân tích đã thể hiện yếu tố sự hữu ích (HI) có ảnh hưởng một các có ý nghĩa thống kê đến Ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech với các đồng biến với mức ý nghĩa p > 0.05 và hệ số Beta chuẩn hóa là 0.142 Sự hữu ích của các dịch vụ Fintech đã được nhiều nghiên cứu chứng minh nó có khả năng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các dịch vụ Fintech Với các tiện dụng về dịch vụ của Fintech hiện nay như giuos giảm chi phí đến mức tối thiểu, tiết kiệm thời gian hơn, nhanh chóng và thuận tiện hơn cho các giao dịch, phù hợp với nhu cầu kinh doanh, có ích và thuận tiện hơn trong các giao dịch Sự hữu ích của các dịch vụ Fintech càng gần và phù hợp với nhu cầu của thị yếu của các bạn sinh viên thì càng có khả năng sinh viên sẽ quyết định sử dụng dịch vụ của Fintech tăng lên Tuy nhiên hệ số Beta chuẩn hóa thấp thể hiện mối quan hệ giữa hai biến chưa thực sự có ảnh hưởng mạnh
Giả thuyết H2 được chấp nhận khẳng định: Yếu tố dễ sử dụng có mối quan hệ đồng biến đến ý định sử dụng các dịch vụ Fintech
Trong mô hình phân tích cho thấy yếu tố dễ sử dụng (DSD) cũng có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech một cách có ý nghĩa thống kê Mức ý nghĩa của mối quan hệ này là p>0.05 và hệ số Beta là 0.055 Chất lượng tăng trưởng kinh tế tại địa bàn tỉnh Bình Dương chưa thật sự bền vững, năng suất, chất lượng và sức cạnh tranh của nhiều sản phẩm, doanh nghiệp còn thấp Các loại hình dịch vụ chất lượng cao, có giá trị gia tăng lớn, các dịch vụ hỗ trợ phát triển công nghiệp và đô thị phát triển chưa đáp ứng yêu cầu phát triển Nên những nhận thức về các sản phẩm dịch vụ Fintech người dân còn chưa hiểu rõ cho nên việc sử dụng các sản phẩm dịch vụ ngân hàng một cách dễ dàng là một yếu tố hết sức quan trọng trong việc ra quyết định có sử dụng sản phẩm của Fintech hay không Với tâm lý ngại làm các thủ tục giấy tờ, ngại bất tiện và chờ đợi lâu vì các thủ tục hành chính và ngạị khám phá những ứng dụng công nghệ mới Do đó, tâm lý sinh viên hiện nay muốn tiện dụng, linh hoạt và dễ áp dụng, các ứng dụng cung cấp có thể đáp ứng nhu cầu của sinh viên Trong nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa những sinh viên thấy các dịch vụ Fintech dễ sử dụng thì càng có khả năng tăng ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Giả thuyết H3 được chấp nhận khẳng định: Yếu tố về sự tin tưởng có mối quan hệ đồng biến đến ý định sử dụng các dịch vụ Fintech
Trong mô hình phân tích thể hiện yếu tố Sự tin tưởng (TN) có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech một cách có ý nghĩa thống kê Mức ý nghĩa của mối quan hệ này là p0.01 và hệ số Beta là 0.069 thể hiện sự tác động của mối quan hệ tương đối yếu giữa hai yếu tố Ảnh hưởng sự tự chủ là một dự đoán tốt cho hành vi tiêu dùng của người dân khu vực tỉnh Bình Dương Ảnh hưởng sự tự chủ xảy ra khi suy nghĩ, cảm xúc, và hành vi của cá nhân bị ảnh hưởng bởi người khác Trong môi trường sinh hoạt cộng đồng của người dân nông thôn, sự ảnh hưởng đến từ gia đình, bạn bè, họ hàng… là rất rõ nét
Trong đó những người ảnh hưởng xung quanh nếu đã sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech thì sẽ có khả năng tuyên truyền vận động để những người khác cũng sử dụng sản phẩm nếu họ thấy sản phẩm dịch vụ đó là cần thiết trong cuộc sống của mình Do đó việc một dịch vụ/sản phẩm nào đó đáp ứng được một số nhu cầu cơ bản của người dân khu vực tỉnh Bình Dương thì họ sẽ chia sẻ đối với những người xung quanh, hàng xóm từ đó sẽ tạo ra động lực để những người xung quanh mình thử nghiệm áp dụng và chấp nhận sản phẩm sẽ tăng cao
Vì vậy yếu tố Ảnh hưởng sự tự chủ có mối quan hệ đồng biến một cách có ý nghĩa thống kê đối với ý định sử dụng dịch vụ sản phẩm Fintech
Giả thuyết H6 được chấp nhận khẳng định: Yếu tố truyền thông về dịch vụ Fintech có mối quan hệ đồng biến đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech
Trong mô hình phân tích cho thấy yếu tố truyền thông về dịch vụ có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech một cách có ý nghĩa thống kê Mức ý nghĩa của mối quan hệ này là p
