T 200 8n nay, V it Nam luôn n0m trong top 20 q uc gia cót ct ngtr ng
2.2.1. Thi tk quy trình nghiê nc u
Lun vn s dng kt hp c 2 ph ng pháp nghiên cu nh tính và nh l ng, c thc hin thông qua hai b c chính: (1) nghiên cu s b và (2) nghiên
cu chính thc.
2.2.1.1. Nghiên cu s( b1.
c thc hin thông qua ph ng pháp nh tính nh0m mc ích khám phá,
i∋u ch:nh và b4 sung các bin quan sát dùng − o l 2ng các khái nim nghiên cu, vi các ni dung sau:
Hình thc thc hin.
Trên c s lý thuyt v∋ mô hình nghiên cu các yu t nh h ng n quyt
nh s dng ngân hàng trc tuyn (Internet Banking), ch ng 1 ã a ra mô hình nghiên cu d kin ti Vit Nam. Theo ó, có 4 yu tnh h ng n quyt nh s
dng Internet Banking là nhn thc s h.u ích, nhn thc tính d∗ s dng, nhn thc ri ro liên quan n giaodch, nhn thc chi phí liên quan n dch vInternet Banking. M=i yu t bao gm nhi∋u bin quan sát. Bên cnh ó, quyt nh s dng dch v Internet Banking c6ng bao gm nhi∋u bin quan sát. C th− nh sau:
Bng 2.2: Các bin quan sát c&a các yu t trong mô hình nghiên cu.
Bin quan sát 1-Rt không ng ý 2-Không ng ý 3-Bình th0ng 4- ng ý 5- Rt ng ý
Tác 1ng c&a yu t d3 s dng c&a ngân hàng trc tuyn n quyt nh s dng ca khách hàng
H ng dn s dng IB d∗ hi−u và rõ ràng − thc
hin. SD1
Mng Internet luôn có s<n − s dng IB. SD2 Mt giao dch thc hin thành công phi qua nhi∋u
b c. SD3
Các thao tác s dng IB n gin. SD4
Các b c trong giao dch IB c lp trình s<n theo mt khuôn mu, không linh hot nh giao dch ti qu(y. SD5
Tác 1ng c&a yu t h∋u ích n quyt nh s dng ngân hàng trc tuyn ca khách hàng
S dng IB giúp tôi làm c nhi∋u vic hn. HI1 S dng IB giúp tôi tit kim th2i gian giao dch/ ch2
i n l t giao dch so vi giao dch ti qu(y. HI2 S dng IB giúp tôi thc hin các giao dch ngay li
nhà/ c quan/ hay bt câu. HI3 S dng IB giúp tôi s dng c nhi∋u dch v ngân
hàng. HI4
S dng IB giúp tôi ki−m soát tài chính hiu qu hn. HI5
S dng IB tng c 2ng hiu sut công vic ca tôi. HI6
Nói chung tôi thy IB h.u ích trong công vic. HI7
Tác 1ng c&a yu t r&i ro n quyt nh s dng ngân hàng trc tuyn ca khách hàng
S dng IB giúp an toàn hn trong chuy−n khon.
RR1
Các thit b h= tr bo mt ( tin nh3n SMS, token…)
m bo an toàn. RR2
S dng IB giúp m bo bí mt v∋ các thông tin giao
dch ca tôi. RR3
S dng IB tôi thy an toàn hn s dng các dch v
khác ca ngân hàng. RR4
Tác 1ng c&a yu t chi phí n quyt nh s dng ngân hàng trc tuyn ca khách hàng
Tôi tit kim c nhi∋u th2i gian khi s dng IB.
CP1
Phí dch v IB ít hn phí giao dch ti qu(y. CP2 Tôi tit kim chi phí i li khi s dng IB. CP3 Tóm li tôi tit kim c nhi∋u loi chi phí khi s
dng dch v IB − thanh toán. CP4
Quyt nh s dng ngân hàng trc tuyn
Tôi s7 s dng ho&c tip tc s dng dch v Internet Banking hin ti. QD1
Tôi s7 gii thiu cho nhi∋u ng 2i cùng s dng dch v Internet Banking. QD2
Tôi s7 thuyt phc bn bè, ng nghip và gia ình s
Ngun: ph lc 2
−o l 2ng các bin quan sát lun vn s dng thang o Likert 5 mc t
rt không ng ý n rt ng ý, c bi−u th t 1 n 5.Trong ó, 1 t ng ng vi chn la rt không ng ý và 5 t ng ng vi chn la rt ng ý.
S dng k9 thut tho lun nhóm vi các chuyên gia, nhân viên ang công tác ti các ngân hàng th ng mi có kinh nghim trong vic tri−n khai dch v
Internet Banking. Vn ∋ a ra tho lun là ý kin ca các chuyên gia v∋ nh.ng yu t nh h ng n quyt nh s dng Internet Banking ca khách hàng, trong
ó quan tâm &c bit n các yu t trong mô hình nghiên cu là nhn thc s h.u ích, nhn thc tính d∗ s dng, nhn thc ri ro liên quan n giao dch, nhn thc chi phí liên quan n dch vInternet Banking. Nghiên cu này c thc hin ti Tp.HCM trong tháng 5/2014. Mc ích ca bu4i tho lun nhóm là − i∋u ch:nh, b4 sung các bin quan sát dùng − o l 2ng 4 yu t kho sát.
Các b c thc hin nghiên cu s b.
Xác nh nh.ng yu t mà ng 2i s dng dch v Internet Banking quan tâm khi thc hin ho&c có ý nh thc hin giao dch.
Xây dng các bin quan sát ca các yu t trong mô hình nghiên cu và thang o các bin quan sát.
Xây dng dàn bài tho lun nhóm.
Thu thp thông tin: Dùng dàn bài tho lun trc tip vi các chuyên gia. Dàn bài c thit k sao cho gi ý và n3m b3t c d∗ dàng ý kin ca các chuyên gia là nh.ng ng 2i ã có nhi∋u nm kinh nghim trong vic tri−n khai dch v Internet Banking ti Vit Nam.Dàn bài tho lun c trình bày trong ph lc 1.
2.2.1.2. Nghiên cu chính thc.
Hình thc thc hin.
Sau khi thc hin nghiên cu s b, kt qu thu c t nghiên cu s b là c s − hiu ch:nh li các bin quan sát ca các yu t kho sát. Tó, xây dng bng câu h)i − thc hin ph)ng vn chính thc các khách hàng cá nhân trên a bàn TP.HCM ã s dng ho&c ch a s dng dch v Internet Banking. Mu d
kin: n = 180 quan sát, sau ó tin hành sàn lc d. liu − chn c c s d. liu phù hp cho nghiên cu. Bng ph)ng vn chính thc c s dng − thu thp d.
liu b0ng cách ph)ng vn trc tip và gián tip thông qua gi email.
Ph ng pháp nh l ng c thc hin − phân tích d. liu thu thp vi s
tr giúp ca ph(n m∋m SPSS 16.0. C th− nh sau:
- ánh giá s b thang o và tin cy ca bin o l 2ng b0ng h s
Cronbach’s Alpha và giá tr (factor loading), tin hành phân tích Exploratory Factor Analysis (EFA) − tìm ra các yu t chính i din cho các bin quan sát có tác ng n quyt nh s dng dch v Internet Banking.
- S dng k9 thut hi quy a bin, phân tích ANOVA− ki−m nghim ch&t ch7 hn v∋ các gi thuyt nghiên cu.
Các b c thc hin nghiên cu chính thc:
Hiu ch:nh các bin quan sát theo kt qu nghiên cu s b, thit k bng câu h)i ph)ng vn sao cho bng câu h)i rõ ràng nh0m thu thp c kt qa t mc tiêu nghiên cu.
Tin hành ph)ng vn khách hàng cá nhân trên a bàn TPHCM ã s dng ho&c ch a s dng dch v Internet Banking c la chn.
K9 thut thu thp thông tin: Ph)ng vn trc tip ho&c gi e-mail bng câu h)i, có gii thích v∋ ni dung − ng 2i tr l2i có th− hi−u và tr l2i chính xác theo nh.ng ánh giá ca h. Bng câu h)i c trình bày trong Ph lc s 2. Các thông
tin cá nhân nh gii tính, tu4i tác, trình hc vn, công vic chuyên môn, thu nhp c6ng c thit k trong bng câu h)i − o l 2ng s khác bit khi ánh giá t(m quan trng ca các yu t: nhn thc s h.u ích, nhn thc tính d∗ s dng, nhn thc ri ro liên quan giao dch trc tuyn, nhn thc chi phí liên quan n dch v
Internet Banking.
Phân tích d. liu thu thp c vi s tr giúp ca ph(n m∋m SPSS 16.0.
Hình 2.3: Quy trình thc hin nghiên cu Ngun: Kt qu nghiên cu ca tác gi 2.2.2. Ph(ng pháp ch:n m8u và x lý s liu. 2.2.2.1. Ph(ng pháp ch:n m8u. Thit k m8u Mu c chn theo ph ng pháp chn mu thun tin có chn lc. Kích th c mu d kin là 180 quan sát. Tác gi ph)ng vn nh.ng ng 2i dùng là các cá C s lý thuyt Mô hình d kin vi các yu tnh h ng, các bin quan sát Tho lun nhóm Mô hình vi các yu tnh h ng, các bin quan sát chính thc i∋u ch:nh Xây dng bng câu h)i và ph)ng vn chính thc
Phân tích tin cy ca thang o b0ng Cronbach’s Alpha
Phân tích EFA d. liu thu thp c
Phân tích hi quy − xây dng mô hình nghiên cu và ki−m nh các gi thit nghiên cu. Phân tích ANOVA
nhân ã tng tham gia ho&c ã có ý nh tham gia dch v Internet Banking trên tiêu chí ti a hóa ngành ngh∋, tu4i… −m bo tính khái quát ca mu.
Th0i gian thc hin phng vn
Vic ph)ng vn c tin hành t tháng 6/2014 n tháng 9/2014.
Ph(ng thc thu th%p và kt qu thu th%p các quan sát
Bên cnh ph)ng vn trc tip khách hàng thông qua các nhân viên giao dch ti các ngân hàng, ph)ng vn gián tip thông qua gi bng câu h)i qua e-mail c6ng c s dng. T4ng s bng câu h)i c gi i là 180 bng câu h)i, thu v∋ 165 bng câu h)i.
Bng 2.4: thng kê kt qu thu th%p bng câu hi
Ph ng thc S l ng
Ph)ng vn trc tip Gián tip qua e-mail S bng câu h)i gi 146 34
Thu thp c kho sát 142 23 Không thu thp c kho sát 4 11
Ngun: Kt qu nghiên cu ca tác gi
Qua bng s liu trên có th− thy kt qu thu thp t ph ng thc ph)ng vn trc tip hiu qu hn kho sát qua e-mail. Nh2 s t ng tác trc tip các i t ng
c kho sát hp tác hn trong vic ánh giá bng câu h)i.
S phù hp c&a m8u nghiên cu
Sau khi nhp s liu và làm sch s liu thì s bng câu h)i s dng c −
phân tích là 140 quan sát.
Theo nguyên t3c kinh nghim s quan sát trong mu ti thi−u phi gp 5 l(n s bin quan sát trong mô hình nghiên cu. S bin quan sát ca các yu t trong mô hình nghiên cu sau khi i∋u ch:nh li theo kt qu nghiên cu s b là 24 bin quan sát. Do ó, kích th c mu ti thi−u phi là 5 x 24 = 120 quan sát. Vy kích th c mu thu thp c − phân tích bao gm 140 quan sát là th)a mãn.
2.2.2.2. Ph(ng pháp x lý s liu.
− phân tích d. liu thu thp t các bng câu h)i kho sát, ∋ tài ã s dng ph(n m∋m SPSS 16.0 − xác nh các yu tnh h ng n quyt nh s dng dch v Internet Banking.Kt qu phân tích EFA s7 là c s − xác inh li các yu t
thc snh h ng n quyt nh s dng dch v Internet Banking. D. liu kt qu ca bng câu h)i c x lý nh sau:
Ki m nh thang o.
ánh giá tin cy ca thang o thông qua h s Cronbach’s Alpha, t ó có th− kt lun kt qu nhn c áng tin cy mc nào. Cronbach’s Alpha là công c ki−m nh thang o, giúp loi i nh.ng bin quan sát không t yêu c(u, vì s tn ti ca các bin này trong mô hình có th− to ra các bin ti∋m ;n, các yu t
gi và nh h ng n các mi quan h ca mô hình nghiên cu. Các bin quan sát có h s t ng quan bin t4ng nh) hn 0,4 s7 b loi và tiêu chu;n chn thang o khi h s Cronbach’s Alpha t 0,60 tr lên.
Phân tích EFA.
Sau khi tin cy thang o t yêu c(u, dùng phân tích EFA− xác nh âu là nh.ng yu t thc s nh h ng n quyt nh s dng dch v Internet Banking.
S phù hp khi áp dng ph ng pháp phân tích EFA c ánh giá qua ki−m nh KMO và Bartlett’s.
Phân tích h i quy a bin.
Phân tích hi quy a bin c thc hin sau ó − ki−m nh các gi thit nghiên cu.
Phân tích ANOVA.
Phân tích này nh0m ánh giá quyt nh s dng dch v Internet Bankingcó ph thuc vào s khác nhau theo trình hc vn, thu nhp, tu4i... hay ch: chu tác ng bi các yu t thuc v∋ phía ngân hàng
2.2.3. Mô t c( cu m8u.
c là 140 quan sát. 2.2.3.1. C( cu m8u theo trình 1 h:c vn và ngh nghip. Bng 2.5: C( cu m8u theo trình 1 h:c vn và ngh nghip. Ngh nghip T7ng c1ng Nhân viên v4n phòng Kinh doanh Cán b1 nhà nc Sinh viên Khác T rì n h 1 Ph7 thông 1 6 1 1 2 11 Trung cp cao ;ng 2 12 6 1 3 24 i h:c 7 27 15 12 10 71 Sau i h:c 3 9 3 13 6 34 T7ng c1ng 13 54 25 27 21 140 Ngun: tính toán ca tác gi
Nu chia theo trình hc vn thì Ph4 thông có 11 ng 2i, trung cp - cao
>ng có 24 ng 2i, i hc có 71 ng 2i, sau i hc có 34 ng 2i.
Nu chia theo ngh∋ nghip thì s ng 2i là nhân viên vn phòng có 13 ng 2i, s ng 2i làm kinh doanh (hàng hóa, dch v) có 54 ng 2i, s ng 2i là cán b nhà n c có 25 ng 2i, s ng 2i còn ang là hc sinh-sinh viên có 27 ng 2i, s ng 2i làm công vic khác (công nhân, nhân viên k9 thut) có 21 ng 2i.
Trong mu, s ng 2i có trình hc vn i hc chim t5 l nhi∋u nht và ngh∋ nghip ch yu là kinh doanh.
2.2.3.2. C( cu m8u theo 1 tu7i và thu nh%p.
Nu chia theo thu nhp thì t4ng s ng 2i có thu nhp d i 10 triu
ng/tháng là 12 ng 2i, t4ng s ng 2i có thu nhp t 10 triu ng/tháng n 20 triêu ng/tháng là 62 ng 2i, t4ng s ng 2i có thu nhp trên 20 triu ng/tháng
n 30 triu ng/tháng là 52 ng 2i, t4ng s ng 2i có thu nhp trên 30 triu
ng/tháng là 14 ng 2i.
Nu chia theo tu4i thì t4ng s ng 2i trong tu4i 18 – 30 là 13 ng 2i, t4ng s ng 2i trong tu4i 30 - 35 là 110 ng 2i, t4ng s ng 2i trong tu4i 35 – 40 là 12 ng 2i, t4ng s ng 2i trong tu4i trên 40 là 5 ng 2i.
Bng 2.6: C( cu m8u theo 1 tu7i và thu nh%p Thu nh%p T7ng c1ng Di 10 triu T< 10 n 20 triu T< 20 n 30 triu Trên 30 triu 1 t u 7 i 18 - 30 30 - 35 8 4 52 3 46 2 0 8 110 13 35 - 40 0 4 4 4 12 Trên 40 0 3 0 2 5 T7ng c1ng 12 62 52 14 140 Ngun: tính toán ca tác gi
Nh vy, trong mu s ng 2i trong tu4i 30 – 35 và có thu nhp t 10 triu
ng/tháng n 20 triu ng/tháng chim t5 trng cao.
