các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử momo của sinh viên trên địa bàn thành phố hồ chí minh

Tác giả đề xuất 5 nhân tố ảnh hưởng đến việc thúc đẩy sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh có ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử MoMo trong mô hình nghiên cứu, gồm: Thói quen, Nhận thức d

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Tính cấp thiết của đề tài

Trong thời đại hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đã đem đến nhiều tiện ích đối với cuộc sống hàng ngày và thúc đẩy tốc độ phát triển kinh tế, tác động mạnh mẽ đến hành vi của khách hàng Thống kê của Wearesocial vào đầu năm

2023 tại Việt Nam cho thấy, số lượng người dùng Internet có khoảng 77,93 triệu, đạt tỷ lệ là 79,1% trên tổng dân số (Bộ Thông tin và Truyền thông, 2023) Điều này chứng tỏ Việt Nam là một trong những quốc gia năng động trên thế giới trong việc tiếp cận với Internet

Chính nhờ sự phát triển mạnh mẽ của Internet cùng với đó là sự bùng nổ của các thiết bị di động đã tạo tiền đề vững chắc để việc thanh toán di động trở nên phổ biến rộng rãi và phát triển vượt bậc Dựa trên báo cáo Triển vọng thị trường kỹ thuật số Statista trong năm 2021, Việt Nam đứng vị trí thứ ba toàn cầu do có tỷ trọng người dùng sử dụng phương thức thanh toán thông qua điện thoại di động cao đạt 29.1% (chỉ sau Trung Quốc và Hàn Quốc)

Với sự phát triển mạnh mẽ đó cũng đã ảnh hưởng đến thị trường tại Việt Nam, thanh toán di động cũng được đưa vào sử dụng vào năm 2008 dưới hình thức ví điện tử (VĐT) với công ty tiên phong là Công ty cổ phần dịch vụ di động trực tuyến (sản phẩm là VĐT MoMo) Trải qua hơn 15 năm phát triển thì hiện tại, thị trường VĐT đã có rất nhiều doanh nghiệp tham gia cung cấp dịch vụ, từ đó làm cho thị trường này trở nên đa dạng hơn với các lựa chọn tiêu biểu có thể kể đến như: MoMo, Payoo, Zalopay , Shopeepay,… Theo báo cáo "The Connected Consumer" vào quý 1/2023 của Decision Lab, MoMo đang là VĐT dẫn đầu thị trường với hơn 68% thị phần tại Việt Nam Theo thống kê của ông Nguyễn Bá Diệp – Đồng sáng lập MoMo cho biết khoảng 51.3% khách hàng từ 18-27 tuổi đã chọn MoMo là phương thức thanh toán trên Cổng Dịch vụ công Quốc gia Trong đó thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM) đang dẫn đầu trong việc thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt cho các dịch vụ công

Có thể thấy độ tuổi sử dụng nhiều nhất là các người trẻ - cụ thể là độ tuổi sinh viên (SV) Từ những số liệu và phân tích trên, Việt Nam là một trong những nước có cơ hội tiềm năng cho thanh toán di động, từ đó tạo điều kiện cho VĐT trở thành một kênh thanh toán quan trọng trong nền kinh tế

Bài toán đặt ra cho các doanh nghiệp VĐT là tìm ra cách thức để có thể tồn tại trong cuộc đua đường dài về thị phần Các VĐT đã thành công trong việc tăng trưởng mạnh mẽ về số lượng khách hàng sử dụng nhưng việc giữ chân họ mới là vấn đề cốt yếu đáng quan tâm Người dùng khó có thể tiếp tục sử dụng (TTSD) ví hiện tại của mình trong khi các hệ thống thanh toán khác cung cấp nhiều khuyến mãi hấp dẫn hơn Để tồn tại lâu dài với thị phần, điều kiện tiên quyết của các nhà cung cấp dịch vụ VĐT là giữ chân khách hàng vì chi phí để thu hút người dùng mới có thể cao gấp 5 lần so với chi phí duy trì (Bhattacherjee, 2001) Vấn đề duy trì ý định TTSD công nghệ và cụ thể là VĐT cũng đang thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới Tuy nhiên, các nghiên cứu về VĐT chủ yếu phân tích giai đoạn trước khi chấp nhận sử dụng như nghiên cứu của Sharma và cộng sự (2018), Chawla và Joshi (2019), Signh và cộng sự (2020), Aji, Berakon và Md Husin (2020) Những nghiên cứu về giai đoạn duy trì việc sử dụng hình thức giao dịch này của người dùng tại Việt Nam và trên thế giới vẫn còn khá hạn chế

Từ ý thức rõ vai trò quan trọng của ví điện tử MoMo trong đời sống tài chính hiện nay, tác giả đã lựa chọn đề tài nghiên cứu là "Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử MoMo của sinh viên trên địa bàn Thành phố" Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố tác động đến quyết định tiếp tục sử dụng MoMo của đối tượng nghiên cứu, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ thanh toán không tiền mặt trong tương lai.

Nghiên cứu này nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt (TTSD VĐT) MoMo của sinh viên (SV) tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin có giá trị để phát triển TTSD VĐT MoMo, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng dịch vụ.

Mục tiêu nghiên cứu

Xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của nhân tố tác động đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV trên địa bàn TP.HCM Từ những kết quả nghiên cứu này, đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao ý định TTSD VĐT MoMo của SV

Thứ nhất, xác định những nhân tố của VĐT MoMo ảnh hưởng đến ý định TTSD của SV trên địa bàn TP.HCM

Thứ hai là, đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố của VĐT MoMo tác động đến ý định TTSD của SV trên địa bàn TP.HCM

Thứ ba là, đề xuất hàm ý quản trị liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng nhằm thúc đẩy và nâng cao ý định TTSD VĐT MoMo của nhiều bạn SV.

Câu hỏi nghiên cứu

Căn cứ vào các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra và tính cấp thiết của đề tài, nghiên cứu sẽ trả lời các câu hỏi:

- Các nhân tố nào của VĐT MoMo ảnh hưởng đến ý định TTSD của SV trên trên địa bàn TP.HCM?

- Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV trên trên địa bàn TP.HCM?

- Đề xuất và hàm ý quản trị nào giúp nâng cao ý định TTSD VĐT MoMo của nhiều bạn SV?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của bài viết này là các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng (TTSD) ví điện tử (VĐT) MoMo của sinh viên (SV) trên địa bàn TP.HCM Đối tượng khảo sát là SV đang sinh sống và học tập tại khu vực TP.HCM.

Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện tại TP.HCM

Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 4 đến tháng 6/2024.

Phương pháp nghiên cứu

Cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng sẽ được sử dụng trong bài nghiên cứu này

Dựa trên cơ sở của phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả tìm kiếm và tổng hợp các nghiên cứu liên quan trước đây để xây dựng và chỉnh sửa cũng như đề xuất mô hình nghiên cứu về các yếu tố của VĐT MoMo ảnh hưởng đến ý định TTSD VĐT của SV tại TP.HCM Sau đó, tác giả xây dựng và hoàn thiện bộ câu hỏi khảo sát phù hợp với mô hình đề xuất Tiếp đến, thực hiện khảo sát bằng cách gửi bảng khảo sát Google Forms đến các SV trên địa bàn TP.HCM để thu nhập thông tin, dữ liệu Đối với phương pháp nghiên cứu định lượng, việc thu thập thông tin và dữ liệu từ bảng khảo sát Google Forms đã hoàn thành, tác giả sẽ xử lý dữ liệu sơ cấp bằng phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) nhằm phân tích độ tin cậy và loại bỏ các biến không phù hợp bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Cùng với đó, để kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và phương sai trích của thang đo, tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA (Explotary Factors Analysis) Sau khi thỏa yêu cầu các phân tích trên, tiến đến việc phân tích dữ liệu theo mô hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết trong bài nghiên cứu.

Ý nghĩa khoa học của đề tài

Về mặt lý thuyết: Đề án này giúp hiểu sâu hơn về các nhân tố của VĐT MoMo ảnh hưởng đến ý định ý định TTSD của SV trên trên địa bàn TP.HCM

Về mặt thực tiễn: Kết quả từ bài nghiên cứu hỗ trợ đánh giá nhu cầu về việc duy trì sử dụng VĐT, các nhân tố ảnh hưởng cũng như mức độ ảnh hưởng của VĐT MoMo đến ý định TTSD của SV trên trên địa bàn TP.HCM Cùng với đó, bài nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị thông qua yếu tố thu hút người dùng để tăng cường sự chấp nhận và sử dụng liên tục Những bài nghiên cứu có liên quan về sau có thể tham vấn kết quả từ bài nghiên cứu này.

Kết cấu của khóa luận

Nội dung nghiên cứu của khóa luận gồm 5 chương:

Chương 1 Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Trong chương đầu tiên, tác giả sẽ giới thiệu về đề tài bao gồm: Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu; Mục tiêu nghiên cứu; Đối tượng và phạm vi nghiên cứu; Câu hỏi nghiên cứu; Phương pháp nghiên cứu; Ý nghĩa khoa học của đề tài và Kết cấu của khóa luận Chương này cụ thể về lý do tác giả chọn đề tài này nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Các khái niệm

2.1.1 Khái niệm về ví điện tử (E-wallet)

Ví điện tử (VĐT) đã trở thành một phương tiện giao dịch phổ biến nhờ sự phát triển của internet, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại điện tử Theo định nghĩa của Bagla và Sancheti (2018), VĐT là một ứng dụng trên điện thoại thông minh được kết nối với máy chủ, cho phép người dùng lưu trữ một số tiền nhất định để sử dụng bất cứ lúc nào và ở bất kỳ nơi nào có kết nối internet Chawla và Joshi (2019) cho rằng, ban đầu, VĐT được thiết kế để lưu trữ tiền dưới dạng điện tử, nhưng sau đó dần trở nên phổ biến vì sự tiện lợi khi giao dịch điện tử Người dùng không cần phải mang theo nhiều tiền mặt để thanh toán, giao dịch sẽ được thực hiện nhanh chóng và tiện lợi thông qua số tiền được lưu trữ trong VĐT trên điện thoại thông minh Để đánh giá các giao dịch thành công, việc kích hoạt VĐT và xác minh thông tin của người dùng tại cửa hàng được thực hiện bởi các nhà cung cấp VĐT (Singh, Sinha và Liébana- Cabanillas, 2020) Bên cạnh đó, đối với các giao dịch, một VĐT phải được kết nối với một tài khoản ngân hàng hợp lệ (Le và cộng sự, 2019)

2.1.2 Giới thiệu về ví điện tử MoMo

VĐT MoMo là một ứng dụng cung cấp các dịch vụ thanh toán di động đa dạng như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, nạp tiền điện thoại và mua vé xem phim Đây là nền tảng ứng dụng được phát triển bởi bởi Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Trực tuyến (M_Service) và có trụ sở tại Việt Nam Công ty M_Service được thành lập năm

2007 và cho ra mắt VĐT MoMo, M_Service dần chuyển hướng sang lĩnh vực Fintech khi triển khai ứng dụng VĐT đầu tiên tại Việt Nam dành cho các thiết bị có hệ điều hành iOS và Android vào tháng 6 năm 2014 Sau đó, công ty đã phát triển và trở thành một nhà cung cấp dịch vụ thanh toán di động nổi bật, hợp tác với 24 ngân hàng trong nước và các tổ chức thanh toán nước ngoài lớn như Standard Chartered, JCB, Mastercard hay Visa (MoMo, 2024)

Không phải ngẫu nhiên mà MoMo thống trị hơn 60% thị phần ví điện tử Việt Nam Ngoài ra, MoMo là ví điện tử duy nhất tại Việt Nam được quỹ đầu tư lớn Warburg Pincus và Goldman Sachs rót vốn nhằm mục tiêu đầu tư toàn cầu và dài hạn (Suzuki & Hoang 2021) Trong bối cảnh các "ông lớn" công nghệ Châu Á như WeChat (Tencent), GoJek (Indonesia) và Grab (Singapore), MoMo vẫn vươn lên mạnh mẽ, trở thành siêu ứng dụng cung cấp dịch vụ thanh toán di động đa tiện ích Đáng chú ý, đội ngũ MoMo liên tiếp gặt hái thành tựu đáng nể: ví điện tử đầu tiên tại Việt Nam đạt Chứng nhận Bảo mật Quốc tế PCI DSS cấp độ 1, "Sản phẩm Di động tốt nhất Việt Nam" do Asia Banker bình chọn, là Công ty Fintech Việt Nam duy nhất lọt Top 50 Fintech toàn cầu năm 2018,

2.1.3 Ý định tiếp tục sử dụng

Việc đảm bảo rằng khách hàng trực tuyến TTSD một trang web thương mại điện tử cụ thể và mua sản phẩm hay dịch vụ từ trang web ấy mà không chuyển sang nhà cung cấp khác nhằm đo lường sự thành công của trang web còn được gọi là lòng trung thành điện tử (Wang, 2008) Chen và cộng sự (2013) đã nhận định các thuật ngữ "ý định tiếp tục sử dụng", "ý định sử dụng lại" và "mua hàng lặp lại" đều có ý nghĩa tương tự như "lòng trung thành điện tử" Ladkoom và Thanasopon (2020) đã định nghĩa rằng ý định tái sử dụng là ý định tiếp tục mua sản phẩm hay các dịch vụ của người tiêu dùng sau khi họ đã mua sản phẩm hoặc dịch vụ trước kia Thuật ngữ "ý định tiếp tục sử dụng hệ thống thông tin" được Bhattacherjee (2001) đề ra nhằm mô tả xem một người dùng mới có muốn TTSD các hệ thống thông tin mới hay không, bất kể việc sử dụng lần đầu của các công nghệ đó.

Các mô hình lý thuyết có liên quan

2.2.1 Lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)

Dựa trên cơ sở lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) và lý thuyết về hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behaviour - TPB), Davis (1989) đã cải tiến mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) Các yếu tố cơ bản trong mô hình TAM gồm Nhận thức sự hữu ích và Nhận thức dễ sử dụng, đây là các yếu tố xác định quyết định sử dụng một công nghệ mới (Davis, Bagozzi và Warshaw, 1989) Nhận thức về tính hữu ích có ảnh hưởng đến ý định hành vi, theo Gokilavani và cộng sự (2018) cho rằng "các hệ thống thanh toán dựa trên di động được sử dụng rộng rãi cho các giao dịch và việc thanh toán được thực hiện bằng cách sử dụng các ứng dụng di động vì người tiêu dùng thấy phương pháp này hữu ích" Một trong những nhân tố cần được cân nhắc khi dùng VĐT là sự dễ dàng mà người dùng nhận thấy khi sử dụng ví đó (Rahmayanti và cộng sự, 2021) Theo như thông tin từ Blockchains (2018), so với hệ thống ngân hàng truyền thống thì việc thanh toán bằng VĐT thuận tiện và nhanh chóng hơn vì chúng tiết kiệm thời gian và tiền bạc Khi Rahmayanti và cộng sự (2021) thực hiện khảo sát về thanh toán di động, những người tham gia khảo sát có đề cập đến việc giao dịch thực hiện rất nhanh chóng bởi vì họ có sẵn điện thoại trên tay họ Lee, Wu và Fan (2017) cũng nêu quan điểm rằng ý định hành vi sử dụng công nghệ được ảnh hưởng tích cực và đáng kể bởi nhận thức dễ sử dụng Mô hình TAM được diễn tả ở hình 2.1 bên dưới

Hình 2.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

2.2.2 Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự (2003) với mục đích kiểm tra sự chấp nhận công nghệ và sử dụng cách tiếp cận thống nhất hơn Đây được coi là mô hình kết hợp của 8 mô hình trước đó dựa trên quan điểm chung nhất là nghiên cứu sự chấp nhận của người sử dụng về một hệ thống thông tin mới

Mô hình UTAUT đưa ra bốn yếu tố cốt lõi (kỳ vọng về hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi) là những yếu tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi và hành vi cuối cùng của người dùng (Chawla và Joshi, 2019) Mục tiêu của thuyết UTAUT là diễn giải ý định và hành vi tiếp theo khi sử dụng hệ thống thông tin của người dùng Các biến số "giới tính", "tuổi tác", "kinh nghiệm" và mức độ "tự nguyện sử dụng" được thừa nhận để điều chỉnh ảnh hưởng của 4 yếu tố then chốt đến ý định và hành vi sử dụng (Venkatesh và cộng sự, 2003)

Hình 2.2 Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2003)

2.2.3 Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng

Mặc dù UTAUT ban đầu được áp dụng thuận lợi cho những đổi mới trong bối cảnh khác nhau, nhưng "bối cảnh sử dụng công nghệ tiêu dùng" đòi hỏi cần có nhiều biến số hơn để làm rõ và chuyên môn hóa cho tình huống này (Ly, Khuong và Son, 2022) Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT2) là kết quả từ việc nâng cấp mô hình UTAUT thực hiện bởi Venkatesh, Thong và Xu (2012) Các nhà nghiên cứu đã bổ sung vào lý thuyết bao gồm động lực hưởng thụ, giá trị giá cả và thói quen So sánh với lý thuyết UTAUT, Venkatesh, Thong và Xu (2012) nhận định rằng UTAUT2 là lý thuyết chấp nhận công nghệ trong bối cảnh tiêu dùng, trong khi mô hình UTAUT liên quan đến việc sử dụng công nghệ trong các bối cảnh tổ chức Vì mô hình UTAUT2 này đã cải tiến trong việc giải thích cho Ý định Hành vi (tăng từ 56% lên 74%) cũng như việc sử dụng công nghệ (từ 40% lên 52%), do đó, đây là lý thuyết được cập nhật nhất trong việc áp dụng công nghệ và nó có khả năng dự đoán cao hơn so với những lý thuyết khác (Venkatesh, Thong và Xu, 2012)

Hình 2.3 Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng UTAUT2

Nguồn: Venkatesh, Thong và Xu (2012)

Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Phuong và cộng sự (2020) đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu ý định TTSD VĐT của khách hàng: Sự rõ nét về việc chấp nhận thanh toán di động tại Việt Nam" thiết lập tiền đề ý định TTSD VĐT tại Việt Nam Các tác giả đã kết hợp các mô hình cơ sở lý thuyết của mô hình TAM và UTAUT cùng dữ liệu từ 276 người dùng, đánh giá

5 yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến ý định TTSD VĐT của người dùng Việt Nam bao gồm: chất lượng ứng dụng di động, sự quen thuộc, bình thường hóa tình huống, bảo mật thanh toán và cơ chế phản hồi Kết quả cho thấy chất lượng và sự quen thuộc của các ứng dụng di động ảnh hưởng đáng kể đến nhận thức dễ sử dụng và nhận thức sự hữu ích Mặt khác, bảo mật thanh toán và cơ chế phản hồi có tác động tích cực đến niềm tin của khách hàng Kết quả là, những tác động tích cực mà lòng tin và sự hài lòng mang lại cho ý định TTSD VĐT đã được khẳng định

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Phuong và cộng sự

Nguồn: Phuong và cộng sự (2020)

Với nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến việc TTSD VĐT trong đại dịch Covid-19: dẫn chứng từ Việt Nam", Ly, Khuong và Son (2022) đã nghiên cứu việc TTSD VĐT trong đại dịch COVID-19 ở Việt Nam mà cụ thể tại TP.HCM Ly, Khuong và Son (2022) sử dụng mô hình UTAUT2 và mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) đánh giá mô hình khái niệm dựa trên dữ liệu từ bảng câu hỏi thu thập từ 181 người dùng trên 18 tuổi, đặc biệt là độ tuổi từ

18 đến 24 tuổi chiếm ưu thế so với độ tuổi khác Theo kết quả nghiên cứu, ý định hành vi của người sử dụng phụ thuộc vào kỳ vọng về hiệu suất, kỳ vọng về nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, các điều kiện hỗ trợ, động lực hưởng thụ, thói quen, niềm tin và hướng tiết kiệm giá Tuy nhiên, kỳ vọng nỗ lực và ảnh hưởng xã hội không đạt được ý nghĩa thống kê nhưng vẫn phản ánh đúng bối cảnh hiện tại Ý định hành vi cho thấy có tương quan tích cực và ý nghĩa thống kê với 6 trong số 8 biến độc lập

Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Ly, Khuong và Son

Nguồn: Ly, Khuong và Son (2022)

Technology Continuance Theory (TCT) là mô hình được Liao, Palvia và Chen (2009) đề xuất dựa trên cơ sở kết hợp từ các mô hình gồm: Mô hình TAM, mô hình ECM và mô hình nhận thức (Cognitive Model of Satisfaction Decisions - COG) Mô hình TCT nhằm giải thích các yếu tố tác động đến ý định TTSD các ứng dụng công nghệ của người tiêu dùng Mô hình TCT bao gồm 6 yếu tố: Sự xác nhận, nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, thái độ, sự hài lòng và cuối cùng là ý định TTSD Lâm Thanh Phi Quỳnh (2023) đã dựa trên lý thuyết của mô hình TCT để nghiên cứu xác định "Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định TTSD ứng dụng VĐT của người dùng Việt Nam" Tác giả kết hợp cùng 4 yếu tố dựa vào nghiên cứu của Abdul và cộng sự (2021) và 2 nhân tố mở rộng mà tác giả cho rằng phù hợp với thị trường VĐT Việt Nam bao gồm: Lợi ích về giá, niềm tin, thói quen, sự hạn chế hoạt động, sự cạnh tranh, tính giải trí và cộng đồng Mô hình nghiên cứu chấp nhận 12 giả thuyết và bác bỏ 4 giả thuyết, trong đó các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng lặp lại VĐT là sự xác nhận, nhận thức dễ sử dụng, thái độ, sự hài lòng, thói quen, tính giải trí và cộng đồng

Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Lâm Thanh Phi Quỳnh

Nguồn: Lâm Thanh Phi Quỳnh (2023)

Dựa vào cơ sở lý thuyết UTAUT và TAM, Garrouch (2021) đã đề xuất một mô hình ứng dụng vào công nghệ mới cho nghiên cứu về "Danh tiếng của nhà cung cấp có quan trọng không? Mô hình giải thích ý định tiếp tục của các ứng dụng ví di động" trong bối cảnh ứng dụng VĐT Các yếu tố bao gồm danh tiếng và nghề nghiệp, dễ sử dụng, niềm tin, sự hữu ích, nhận thức bảo mật và nhận thức giá trị của ứng dụng Dựa trên kết quả khảo sát của 382 người dùng, xác nhận tác động của danh tiếng nhà cung cấp đối với niềm tin và nhận thức bảo mật là tiền đề của ý định TTSD Bên cạnh đó, nghề nghiệp của nhà cung cấp điều tiết tác động của danh tiếng đối với niềm tin

Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của Garrouch

Nhằm nghiên cứu về đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định TTSD VĐT của các SV đại học tại Bangladesh", Akter và cộng sự (2023) đã sử dụng mô hình TAM kết hợp TPB cùng với việc thu thập dữ liệu bằng việc khảo sát trực tuyến và trực tiếp

347 SV đại học tại Bangladesh Thông qua dữ liệu được phân tích, tác giả phát hiện rằng năng lực bản thân, sự thích thú, lo lắng về máy tính, nhận thức về sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, chuẩn chủ quan và thái độ ảnh hưởng đáng kể đến ý định TTSD VĐT

Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Akter và cộng sự

Nguồn: Akter và cộng sự (2023)

Kah Boon và cộng sự (2023) đã sử dụng lý thuyết UTAUT2 thực hiện đề tài

Nghiên cứu về ý định duy trì sử dụng vận tải di động (VĐT) ở Malaysia sau đại dịch xác định năm yếu tố chính có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của khách hàng, bao gồm kỳ vọng về hiệu suất, sự thuận tiện, thói quen, động lực hưởng thụ và niềm tin Trong số các yếu tố này, sự thuận tiện và kỳ vọng về hiệu suất đóng vai trò quan trọng nhất, ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng VĐT trong tương lai.

Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của Kah Boon và cộng sự

Nguồn: Kah Boon và cộng sự (2023)

2.3.3 Tống hợp các nghiên cứu liên quan

Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu quan

Tên đề tài Tác giả Lý thuyết áp dụng Nhân tố

TTSD VĐT của khách hàng: Sự rõ nét về việc chấp nhận thanh toán di động tại Việt Nam

Chất lượng ứng dụng di động

Sự quen thuộc Bình thường hóa tình huống Bảo mật thanh toán

Cơ chế phản hồi Nhận thức dễ sử dụng Nhận thức sự hữu ích Niềm tin

Sự hài lòng Các yếu tố ảnh hưởng đến việc

TTSD VĐT trong đại dịch Covid-19: dẫn chứng từ Việt

Kỳ vọng về hiệu suất

Kỳ vọng về nỗ lực Ảnh hưởng xã hội Các điều kiện thuận lợi Động lực hưởng thụ Thói quen

Niềm tin Hướng tiết kiệm giá Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định

TTSD VĐT của người dùng Việt

Nhận thức hữu ích Nhận thức dễ sử dụng

Sự hài lòng Thái độ Lợi ích về giá Niềm tin

Sự hạn chế hoạt động

Sự cạnh tranh Tính giải trí và cộng đồng

Có phải uy tín của nhà cung cấp quan trọng không? Mô hình giải thích ý định

Dễ sử dụng Niềm tin Nhận thức bảo mật Nhận thức giá trị

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định

TTSD VĐT giữa SV đại học tại

Lo lắng về máy tính Nhận thức sự hữu ích Nhận thức dễ sử dụng Chuẩn chủ quan Thái độ

Malaysia sau đại dịch Covid 19

Kah Boon và cộng sự

UTAUT2 Kỳ vọng về hiệu suất

Kỳ vọng về nỗ lực Ảnh hưởng xã hội Các điều kiện thuận lợi Động lực hưởng thụ Hướng tiết kiệm giá Thói quen

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp (2024)

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Đề án tốt nghiệp này sử dụng chủ yếu là phương pháp nghiên cứu định lượng thu thập khảo sát kết hợp cùng phương pháp nghiên cứu định tính Quy trình cụ thể:

Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nguồn: Tác giả xây dựng (2024)

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong khóa luận tốt nghiệp đã hỗ trợ việc nhận diện, điều chỉnh và cập nhật các biến đo lường có thể quan sát được, nhằm mục tiêu đánh giá các khái niệm và nội dung chủ chốt dưới đây:

Dựa trên nền tảng lý thuyết và tổng hợp từ các công trình nghiên cứu trước, tác giả đã xây dựng mô hình đề xuất về dự định của SV tại TP.HCM trong việc TTSD VĐT MoMo Từ đó, tác giả đã xác định được những yếu tố của VĐT MoMo ảnh hưởng tới dự định duy trì việc sử dụng ứng dụng này của SV Mỗi nhân tố được quan sát dựa trên nhiều biến trong thang đo Điều cần thiết cho bài nghiên cứu này là việc trao đổi với chuyên gia có kinh nghiệm mà cụ thể là giáo viên hướng dẫn Sự thẩm định từ chuyên gia về ảnh hưởng của các yếu tố VĐT MoMo đối với ý định hành vi TTSD của SV tại TP.HCM chính là chủ đề thảo luận cho đề tài Mục tiêu cốt yếu của việc trao đổi này giúp bổ sung và điều chỉnh các biến đo lường có liên quan được sử dụng vào quá trình đánh giá các yếu tố được nghiên cứu

Tác giả thảo luận với chuyên gia về nội dung phân tích các nhân tố của VĐT MoMo có ảnh hướng đối với ý định TTSD của SV trên địa bàn TP.HCM và phương pháp đo lường chúng Với mục tiêu chính là tổng hợp các ý kiến chuyên môn về mức độ ảnh hưởng của 7 nhân tố đã được xác định từ những nghiên cứu trước, gồm: Thói quen (TQ), Nhận thức hữu ích (HI), Nhận thức dễ sử dụng (DSD), Niềm tin (NT), Ảnh hưởng của xã hội (XH), Định hướng tiết kiệm giá (TKG) và Nhận thức về tính bảo mật (BM)

Các biến quan sát sau quá trình điều chỉnh theo kết luận từ nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng sẽ được tiến hành Các thông tin thu thập được từ bước nghiên cứu định tính sẽ là nền tảng để điều chỉnh các biến có thể quan sát được trong thang đo của các nhân tố được khảo sát Dựa vào những thông tin này, tác giả sẽ lập ra một bộ câu hỏi khảo sát chi tiết để thu thập dữ liệu từ các SV hiện của các trường Đại học, Cao đẳng trong khu vực TP.HCM Số lượng phản hồi mà tác giả ước lượng là 200 Việc thu thập dữ liệu sẽ được thực hiện bằng cách phỏng vấn trực tiếp và khảo sát trực tuyến thông qua Email hay các kênh mạng xã hội, chứa bảng câu hỏi đã được chuẩn bị sẵn, đi kèm là hướng dẫn cụ thể giúp người tham gia khảo sát hiểu rõ và trả lời chính xác theo ý kiến cá nhân của họ Cuối cùng là lọc dữ liệu để lựa chọn cơ sở dữ liệu phù hợp với bài viết

Thông tin thu thập được xử lý đánh giá thông qua phần mềm SPSS 23.0 Cụ thể là, tác giả thực hiện kiểm tra mức độ tin cậy của các biến được quan sát bằng hệ số

Cronbach's Alpha cùng với việc phân tích EFA Tiếp theo là đánh giá tác động của các nhân tố của VĐT MoMo đến dự định sử dụng lặp lại ví này của SV tại TP.HCM bằng việc sử dụng phương pháp phân tích hồi quy.

Xây dựng thang đo cho các nhân tố trong mô hình

Bảng 3.1.Thang đo cho các nhân tố trong mô hình

STT Mã hóa Biến quan sát Nguồn tham khảo

1 TQ1 Sử dụng ứng dụng VĐT MoMo đã trở thành thói quen của tôi

Venkatesh, Thong và Xu (2012); Putri (2018)

2 TQ2 Sử dụng VĐT MoMo là một phần trong thói quen hàng ngày của tôi

3 TQ3 Việc sử dụng ứng dụng VĐT MoMo đối với tôi là lẽ đương nhiên

4 TQ4 Tôi nghiện sử dụng VĐT MoMo

II HI Nhận thức hữu ích

5 HI1 Sử dụng VĐT MoMo giúp tôi kiểm soát các giao dịch của mình tốt hơn

Giao dịch qua ứng dụng VĐT MoMo thuận tiện hơn so với sử dụng tiền mặt

Giao dịch qua ứng dụng VĐT MoMo nâng cao hiệu quả của tôi trong quá trình giao dịch

8 HI4 Sử dụng VĐT MoMo giúp tôi nâng cao chất lượng giao dịch

III DSD Nhận thức dễ sử dụng

Tôi nhận thấy việc học cách sử dụng VĐT MoMo để giao dịch rất dễ dàng

Venkatesh và Davis (2000); Hubert và cộng sự (2017)

Tôi nhận thấy việc sử dụng thành thạo ứng dụng VĐT MoMo nhanh chóng và dễ dàng

11 DSD3 Tôi thấy dễ dàng khi giao dịch bằng ứng dụng VĐT MoMo

12 DSD4 Tương tác với VĐT MoMo không đòi hỏi nhiều nỗ lực tinh thần

13 NT1 Tôi tin rằng MoMo là VĐT đáng tin cậy

14 NT2 Tôi tin tưởng khi sử dụng VĐT

15 NT3 Tôi không nghi ngờ tính trung thực của VĐT MoMo

Tôi vẫn tin tưởng VĐT MoMo sẽ thực hiện tốt công việc ngay cả khi không được giám sát

V XH Ảnh hưởng xã hội

17 XH1 Những người quan trọng với tôi cho rằng tôi nên sử dụng VĐT MoMo Venkatesh, Thong và Xu (2012); Putri (2018)

18 XH2 Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi cho rằng tôi nên sử dụng

19 XH3 Những người mà tôi coi trọng ý kiến thích tôi sử dụng VĐT MoMo

20 XH4 Hầu hết mọi người xung quanh tôi sử dụng VĐT MoMo

VI TKG Định hướng tiết kiệm giá

21 TKG1 Tôi có thể tiết kiệm bằng cách sử dụng VĐT MoMo

22 TKG2 VĐT MoMo mang lại giá trị nhiều hơn so với số tiền mà tôi đã chi trả

23 TKG3 Tôi thích tìm kiếm những ưu đãi trong các dịch vụ của VĐT MoMo

24 TKG4 VĐT MoMo cung cấp các chương trình khuyến mãi có giá trị cho tôi

VII BM Nhận thức về bảo mật

Tôi tin rằng VĐT MoMo sẽ đảm bảo khoản thanh toán và/hoặc chuyển tiền của tôi đến đúng địa chỉ

Hệ thống thanh toán điện tử của VĐT MoMo sẽ lưu trữ các dữ liệu cá nhân của tôi được an toàn

Với sự bảo mật của VĐT MoMo, tôi tin rằng không ai có thể đánh cắp và sử dụng thông tin cá nhân của tôi

28 BM4 Tôi tin tưởng VĐT MoMo trong việc bảo vệ dữ liệu của tôi

VIII TTSD Ý định tiếp tục sử dụng

29 TTSD1 Tôi dự định TTSD VĐT MoMo

30 TTSD2 Tôi sẽ TTSD VĐT MoMo thường xuyên như ở thời điểm hiện tại

31 TTSD3 Tôi dự định TTSD VĐT MoMo cho mọi giao dịch

32 TTSD4 Tôi sẽ giới thiệu cho người khác sử dụng VĐT MoMo

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp (2024)

Phương pháp thu thập dữ liệu

"Số mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu bằng số lượng biến quan sát trong bảng khảo sát nhân 5" là nhận định từ nghiên cứu của Hair và cộng sự (2014) Trong nghiên cứu này, mô hình được đưa vào với 32 biến quan sát, như vậy, cần tối thiểu là 32*5 = 160 số lượng phản hồi

Dựa trên tiêu chí trên, khóa luận cần ít nhất 160 mẫu Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy và tính đại diện của dữ liệu, cùng với việc đảm bảo bài nghiên cứu đạt kết quả có ý nghĩa, tác giả dự định thu thập 200 mẫu phản hồi

3.4.2 Đối tượng nghiên cứu Đề án tốt nghiệp này về "Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV trên địa bàn TP.HCM" Do đó, những SV đang theo học tại các trường Đại học, Cao đẳng tại TP.HCM đang hoặc đã từng sử dụng VĐT MoMo để giao dịch chính là đối tượng khảo sát của bài viết này

3.4.3 Phương pháp chọn mẫu Để thực hiện khảo sát, tác giả dùng phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất Sử dụng kỹ thuật này giúp tác giả thu thập dữ liệu một cách dễ dàng trong quá trình nghiên cứu, đồng thời phù hợp với ngân sách đã định mà vẫn đảm bảo đúng tiến độ

3.4.4 Cách thức thu thập dữ liệu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trực tiếp (phỏng vấn sinh viên tại các trường đại học, cao đẳng ở TP.HCM) và gián tiếp (phân phát bộ câu hỏi qua email và mạng xã hội như Facebook, Zalo).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu

Sau khi tiến hành quy trình thu thập dữ liệu khảo sát dưới dạng bảng câu hỏi qua Google Form từ ngày 5/6/2024 đến ngày 15/6/2024, tác giả nhận được 299 phản hồi phỏng vấn từ những SV tại các trường Đại học, Cao đẳng trong TP.HCM Tác giả sàng lọc lấy 270 mẫu trả lời hợp lệ và nhập dữ liệu hợp lệ vào phần mềm Excel Các mẫu không có giá trị bị loại bỏ do đối tượng được khảo sát chưa từng sử dụng qua ứng dụng VĐT MoMo Kích thước của nghiên cứu này là 270 mẫu, do đó đảm bảo thõa mãn yêu cầu đề ra để thực hiện bước tiếp theo là nghiên cứu định lượng

Bảng 4.1 Đặc điểm mẫu quan sát

Mẫu n = 270 Tiêu chí thống kê Tần số Tỷ lệ (%)

Năm 4 83 30.7 Đã sử dụng VĐT

Mức độ thường xuyên sử dụng VĐT MoMo

6 - 10 giao dịch/ tuần 85 31.5 Trên 10 giao dịch/ tuần 76 28.1

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả (2024)

4.1.1 Phân loại mẫu theo giới tính

Từ bảng 4.1, kết quả thấy rằng phần lớn SV tham gia khảo sát là nữ, chiếm tỷ trọng 59.3% với 160 người, còn lại là SV nam chiếm 40.7% tương đương 110 người

Dù tỷ lệ SV nữ nhiều hơn tỷ lệ SV nam trong khảo sát, tỷ lệ này không có sự chênh lệch quá lớn

4.1.2 Phân loại mẫu theo năm học

Về năm học của các SV từ bảng 4.1, có sự phân bố khá đồng đều giữa các năm học Năm học có số lượng SV tham gia khảo sát có tỷ lệ cao nhất là SV năm 4 với 30.7%, theo sau đó là SV năm 1 với tỷ lệ là 27.4%, SV năm 3 chiếm vị trí thứ 3 với 21.5%, và đứng cuối là SV năm 2 với 20.4%

4.1.3 Phân loại mẫu theo thời gian sử dụng

Theo kết quả được trình bày tại bảng 4.1, phần lớn SV (59.6%) đã sử dụng VĐT MoMo hơn 1 năm, cho thấy mức độ gắn bó lâu dài với ứng dụng này Nhóm sử dụng từ 6 tháng đến 1 năm chiếm 27.0%, và nhóm mới sử dụng dưới 6 tháng chiếm 13.3% Điều này cho thấy rằng đa số SV đã có kinh nghiệm lâu dài với MoMo, trong khi một tỷ lệ nhỏ vẫn đang trong giai đoạn làm quen

4.1.4 Phân loại mẫu theo mức độ thường xuyên sử dụng

Dựa theo tần suất sử dụng VĐT MoMo để giao dịch của SV trong bảng 4.1, phần lớn SV (40.4%) thực hiện dưới 5 giao dịch mỗi tuần, trong khi 31.5% thực hiện từ 6 đến 10 giao dịch và 28.1% thực hiện trên 10 giao dịch mỗi tuần Điều này cho thấy mức độ sử dụng MoMo khá đa dạng, với một tỷ lệ đáng kể các SV sử dụng ví này để thực hiện nhiều giao dịch hàng tuần.

Kiểm định mức độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha

4.2.1 Thang đo thói quen (TQ)

Bảng 4.2 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo TQ

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Kết quả từ bảng 4.2 phân tích độ tin cậy của thang đo TQ diễn giải hệ số tin cậy của nhân tố "Thói quen" 𝛼 = 0.921 > 0.6 và các biến quan sát đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, thang đo TQ đạt độ tin cậy và các biến quan sát đều có ý nghĩa giải thích tốt cho yếu tố TQ

4.2.2 Thang đo nhận thức hữu ích (HI)

Bảng 4.3 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo HI

Kết quả tin cậy của thang đo HI cho thấy hệ số Cronbach's Alpha là 0,863, cao hơn mức 0,6, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao Tất cả các biến quan sát đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, cụ thể từ 0,623 đến 0,776, cho thấy thang đo đạt được độ tin cậy, đồng thời các biến quan sát có ý nghĩa giải thích tốt cho yếu tố "Nhận thức hữu ích".

4.2.3 Thang đo nhận thức dễ sử dụng (DSD)

Bảng 4.4 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo DSD

Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo biến "Nhận thức dễ sử dụng" thấy rằng thang đo DSD có 𝛼 = 0.891 > 0.6 thỏa mãn yêu cầu Thêm vào đó, các biến quan sát có hệ số tương quan từ 0.649 đến 0.836 > 0.3 Như vậy, thang đo DSD là đáng tin cậy

4.2.4 Thang đo niềm tin (NT)

Bảng 4.5 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo NT

Kết quả từ bảng 4.5 phân tích độ tin cậy của thang đo NT cho thấy hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0.919, cao hơn ngưỡng 0.6 Đồng thời, các biến quan sát (NT1, NT2, NT3, NT4) có độ tương quan biến tổng dao động từ 0.762 đến 0.864 > 0.3 Kết hợp các yêu cầu trên, 4 biến quan sát trong thang đo NT đạt độ tin cậy và đều có ý nghĩa giải thích yếu tố "Niềm tin"

4.2.5 Thang đo ảnh hưởng xã hội (XH)

Bảng 4.6 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo XH

Độ tin cậy của thang đo "Ảnh hưởng xã hội" được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,882, lớn hơn mức chấp nhận 0,6 Thêm vào đó, tương quan giữa mỗi biến quan sát (XH1, XH2, XH3, XH4) và biến tổng đều lớn hơn 0,3 Điều này cho thấy các biến trong thang đo có sự đóng góp đáng kể vào việc giải thích yếu tố "Ảnh hưởng xã hội" và thang đo XH có độ tin cậy cao.

4.2.6 Thang đo định hướng tiết kiệm giá (TKG)

Bảng 4.7 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo TKG

Kết quả từ bảng phân tích độ tin cậy của thang đo TKG cho thấy hệ số tin cậy

𝛼 = 0.897, vượt qua ngưỡng 0.6, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy rất cao Các biến quan sát TKG1, TKG2, TKG3 và TKG4 đều có tương quan biến tổng cao hơn mức 0.3, dao động từ 0.710 đến 0.825, cho thấy chúng có ý nghĩa giải thích tốt cho yếu tố TKG Như vậy, thang đo của biến "Định hướng tiết kiệm giá" là đáng tin cậy

4.2.7 Thang đo nhận thức bảo mật (BM)

Bảng 4.8 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo BM

Kết quả từ bảng phân tích độ tin cậy (Bảng 4.8) của thang đo BM cho thấy hệ số tin cậy 𝛼 = 0.901, vượt qua ngưỡng 0.6, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy rất cao Các biến quan sát BM1, BM2, BM3, và BM4 đều có tương quan biến tổng cao hơn mức 0.3, dao động từ 0.646 đến 0.848, cho thấy chúng có ý nghĩa giải thích tốt cho yếu tố BM Như vậy, thang đo của biến "Nhận thức về bảo mật" là đáng tin cậy

4.2.8 Thang đo ý định tiếp tục sử dụng (TTSD)

Bảng 4.9 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo TTSD

Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc "Ý định TTSD" thấy rằng hệ số tin cậy đạt 𝛼 = 0.895 > 0.6 thỏa mãn yêu cầu Thêm vào đó, các biến quan sát có tương quan biến tổng từ 0.731 đến 0.837 > 0.3 Thang đo thỏa mãn các điều kiện trên, do vậy, độ tin cậy của thang đo TTSD là đáng tin cậy và có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố ý định TTSD.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập lần 1

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập lần 1

Kiểm định KMO và Bartlett

Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin .941

Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 6735.327 df 378

Nghiên cứu của Kaiser (1974) đề xuất ngưỡng cho KMO là 0,5 ≤ KMO ≤ 1 Với KMO = 0,941 và Sig = 0,000 < 0,05, kết quả kiểm định KMO và Bartlett trong Bảng 4.10 đáp ứng ngưỡng này Điều này biểu thị sự phù hợp của phân tích nhân tố.

Bảng 4.11 Kết quả Eigenvalues của biến độc lập lần 1

Giải thích tổng phương sai

Thành phần Hệ số Eigenvalues

Tổng cộng % phương sai Tích lũy %

Tại bảng kiểm định Eigenvalues lần thứ nhất của biến độc lập, có 5 nhân tố được trích với tiêu chí hệ số Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1 và tổng phương sai tích lũy là 73.434% (>50%) Có thể nói, 5 yếu tố được trích giải thích được 73.434% sự biến thiên dữ liệu của 28 biến quan sát tham gia vào EFA

Bảng 4.12 Ma trận xoay của biến độc lập lần 1

Kết quả phân tích SPSS trình bày tại bảng 4.12 phản ánh 28 biến quan sát được chia thành 5 nhóm nhân tố Tác giả sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 trong nghiên cứu này, do đó ma trận xoay chỉ hiển thị các biến quan sát có hệ số tải từ 0.5 trở lên So sánh ngưỡng này với kết quả ở ma trận xoay lần 1, có 6 biến xấu là HI2, HI3, XH4, HI4, HI1, và BM1 cần xem xét loại bỏ:

Biến quan sát HI2 đang thể hiện đặc điểm của nhiều khái niệm khác nhau vì biến đó tải lên ở cả hai nhân tố là thành phần 2 và thành phần 3 với hệ số tải lần lượt là 0.518 và 0.510, mức chênh lệch hệ số tải 0.518 − 0.510 = 0.008 < 0.2

Biến HI1, HI3, HI4, XH4 và BM1 không hiển thị hệ số tải do các hệ số ấy ở tất cả các nhân tố đều thấp hơn ngưỡng đề ra là 0.5

Tác giả đã áp dụng kỹ thuật loại bỏ nhiều biến không mong muốn cùng lúc trong một lượt phân tích EFA đầu tiên với 28 biến Cụ thể, những biến đã loại bỏ bao gồm:

6 biến xấu là HI1, HI2, HI3, HI4, XH4 và BM1 Sau đó, 22 biến còn lại được đưa vào để tiến hành phân tích EFA lần thứ hai

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập lần 2

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập lần 2

Kiểm định KMO và Bartlett lần thứ hai tại bảng 4.13 cho thấy kết quả của 22 biến quan sát còn lại, hệ số KMO = 0.924 > 0.5 và 𝑆𝑖𝑔 = 0.000 < 0.05 , vì vậy phân tích nhân tố là phù hợp

Bảng 4.14 Kết quả Eigenvalues của biến độc lập lần 2

Có 5 nhân tố được trích với tiêu chí hệ số Eigenvalues > 1 và tổng phương sai tích lũy là 78.696% > 50% tại bảng kết quả 4.14 lần thứ hai 5 nhân tố được trích giải thích 78.696% sự biến thiên dữ liệu của 22 biến quan sát tham gia EFA

Bảng 4.15 Ma trận xoay của biến độc lập lần 2

Bảng 4.15 trình bày kết quả ma trận xoay lần thứ hai cho thấy 22 biến quan sát được phân biệt thành 5 nhân tố Không còn biến xấu trên bảng kết quả vì hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5

Như vậy, các biến độc lập được tiến hành phân tích EFA hai lần Lần thứ nhất, phân tích 28 biến quan sát cho thấy có 6 biến quan sát không thỏa mãn điều kiện là HI1, HI2, HI3, HI4, XH4 và BM1 Mặc dù các biến quan sát có thể được thiết kế dựa trên lý thuyết, nhưng khi áp dụng vào thực tế, chúng không phù hợp hoặc không có ý nghĩa rõ ràng trong bối cảnh của nghiên cứu cụ thể này Các biến quan sát được loại trừ và tiến hành phân tích lại Tại lần phân tích thứ hai, 22 biến quan sát hội tụ và phân biệt thành 5 nhân tố, tất cả đạt điều kiện nên đây là lần phân tích EFA cuối cùng Sau hai lần phân tích, kết quả xuất hiện sự hội tụ tại nhân tố 1 bao gồm biến quan sát NT1, NT2, NT3, NT4, BM2, BM3, BM4 Do đó, tác giả kết hợp hai nhân tố Niềm tin và Nhận thức về bảo mật thành 1 nhân tố mới đặt tên là Nhận thức về độ tin cậy (TC) bao gồm các biến quan sát hội tụ tại nhân tố 1 Ngoài ra, tất cả biến quan sát của nhân tố Nhận thức hữu ích cũng bị loại bỏ tại bước phân tích này Kết hợp những điều trên, tác giả điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:

Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh

Nguồn: Tác giả điều chỉnh và xây dựng (2024)

Các giả thuyết được điều chỉnh như sau:

H1: Thói quen có ảnh hưởng tích cực (+) đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV tại TP.HCM

H2: Nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực (+) đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV tại TP.HCM

H3: Nhận thức về độ tin cậy có ảnh hưởng tích cực (+) đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV tại TP.HCM

Nhận thức dễ sử dụng Ảnh hưởng xã hội Định hướng tiết kiệm giá Ý định tiếp tục sử dụng

Nhận thức về độ tin cậy

H4: Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực (+) đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV tại TP.HCM

H5: Định hướng tiết kiệm giá ảnh hưởng tích cực (+) đến ý TTSD VĐT MoMo của SV tại TP.HCM

4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc

Bảng 4.16 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc

Kết quả phân tích cho thấy KMO của biến phụ thuộc TTSD đạt yêu cầu phân tích với KMO = 0.753, cao hơn mức 0.5 và nhỏ hơn mức 1 Thêm vào đó, 𝑆𝑖𝑔 0.000 < 0.05 và giá trị Chi bình phương xấp xỉ bằng 716.838 Từ những ý trên chứng minh rằng các biến quan sát có tương quan với nhau

Bảng 4.17 Kết quả Eigenvalues của biến phụ thuộc

Bảng 4.17 biểu thị chỉ một nhân tố thỏa mãn điều kiện với Hệ số Eigenvalues = 3.057 > 1 và Phương sai trích đạt 76.417% > 50% Nhân tố này giải thích được 76.417% sự biến thiên của dữ liệu trong 4 biến quan sát được phân tích.

Bảng 4.18 Hệ số tải của biến phụ thuộc

Theo bảng 4.18, 4 biến trong thang đo có thể quan sát được hội tụ về 1 cột và các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 Do đó, có sự tương quan giữa 4 biến quan sát và nhân tố Ý định TTSD.

Phân tích tương quan

Dữ liệu sẽ trải qua giai đoạn phân tích tương quan Pearson trước khi vào bước phân tích hồi quy Điều này nhằm mục đích kiểm định mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến phụ thuộc TTSD với các biến độc lập (TQ, DSD, NT, XH, TKG, BM) Ngoài ra, việc thực hiện phân tích tương quan cũng giúp sớm nhận ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khi có sự tương quan mạnh với nhau

Bảng 4.19 Kết quả phân tích tương quan Pearson

TTSD TQ DSD TC XH TKG

TTSD Hệ số tương quan 1 708 ** 584 ** 699 ** 624 ** 638 **

TQ Hệ số tương quan 708 ** 1 522 ** 581 ** 559 ** 560 **

DSD Hệ số tương quan 584 ** 522 ** 1 544 ** 441 ** 503 **

TC Hệ số tương quan 699 ** 581 ** 544 ** 1 648 ** 658 **

XH Hệ số tương quan 624 ** 559 ** 441 ** 648 ** 1 619 **

TKG Hệ số tương quan 638 ** 560 ** 503 ** 658 ** 619 ** 1

** Tương quan có mức ý nghĩa 1% = 0.01

Dựa vào bảng phân tích kết quả tương quan 4.19, các biến độc lập TQ, DSD,

TC, XH và TKG đều có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc TTSD vì có giá trị Sig < 0.05 Do đó, biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập.

Phân tích hồi quy

Tiến hành phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố bao gồm: Thói quen (TQ), Nhận thức dễ sử dụng (DSD), Nhận thức độ tinh cậy (TC), Ảnh hưởng của xã hội (XH) và Định hướng tiết kiệm giá (TKG) đến ý định TTSD VĐT MoMo của SV

Bảng 4.20 Mô hình hồi quy Tóm tắt mô hình

Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng

1 816 a 665 659 53517 1.817 a Dự đoán: (Hằng số), TKG, DSD, TQ, XH, TC b Biến phụ thuộc: TTSD

Giá trị 𝑅 2 ℎ𝑖ệ𝑢 𝑐ℎỉ𝑛ℎ = 0.659 từ bảng 4.20 cho thấy khi được đưa vào phân tích hồi quy, những biến độc lập (Thói quen, Nhận thức dễ sử dụng, Nhận thức độ tin cậy, Ảnh hưởng xã hội, Định hướng tiết kiệm giá) tác động đến biến biến phụ thuộc

(ý định TTSD) 65.9% sự biến thiên, tồn động 34.1% vì các biến bên ngoài mô hình và sự sai số ngẫu nhiên

Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

Tổng 225.926 269 a Biến phụ thuộc: TTSD b Dự đoán: (Hằng số), TKG, DSD, TQ, XH, TC

Trong bảng 4.21 về kiểm định ANOVA, ta thấy rằng mô hình hồi quy phù hợp vì có hệ số kiểm định F = 104.964 và Sig của kiểm định F = 0.000 < 0.05

Bảng 4.22 Hệ số phương trình hồi quy

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig

B Std Error Beta Dung sai VIF

TKG 123 050 129 2.485 014 470 2.126 a Biến phụ thuộc: TTSD

Giá trị Sig kiểm định t của các biến độc lập TQ, DSD, TC, XH và TKG đều thấp hơn mức 0.05, vậy các biến độc lập có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc Thêm vào đó, hệ số Beta chuẩn hóa của 5 yếu tố đều mang giá trị dương Kết hợp các điều trên, tác giả kết luận 5 biến độc lập gồm TQ, DSD, TC, XH và TKG có tác động thuận chiều đến biến phụ thuộc TTSD

Mô hình hồi quy chuẩn hóa về các yếu tố của VĐT MoMo ảnh hưởng đến ý định TTSD của SV tại TP.HCM được triển khai như sau:

TTSD = 0.342*TQ + 0.256*TC + 0.148*DSD + 0.129*TKG + 0.122*XH + ε

Ngoài ra, không có sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập vì bảng 4.22 thể hiện rằng, giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF của 5 biến độc lập dao động từ 1.603 đến 2.363 đều < 10.

Tiêu đề	Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử MoMo của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Hữu Viết Ngọc
Người hướng dẫn	TS. Trần Dục Thức
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Khóa luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	104
Dung lượng	5,29 MB