4.3.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.2. Bảng thống kê mô tả dữ liệu định tính
Đặc điểm mẫu nghiên cứu Tần số Phần trăm % hợp lệ % tích lũy
Giới tính Nam 75 41.7 41.7 41.7 Nữ 105 58.3 58.3 100.0 Độ tuổi Dƣới 25 tuổi 34 18.9 18.9 18.9 Từ 25 đến dƣới 35 tuổi 138 76.7 76.7 95.6 Từ 35 đến dƣới 45 tuổi 7 3.9 3.9 99.4 Trên 45 1 .6 .6 100.0 Trình độ học vấn Dƣới THPT 2 1.1 1.1 1.1 Trung cấp, Cao đẳng 21 11.7 11.7 12.8
Nguồn: từ kết quả xử lý dữ liệu khảo sát ở phụ lục 2 của tác giả
Trong số 180 ngƣời đƣợc khảo sát thì có 75 ngƣời là nam, chiếm 41,7% và 105 ngƣời là nữ, chiếm 58,3%. Nếu xét về trình độ học vấn thì có 157 ngƣời có trình độ đại học và sau đại học chiếm 87,2%, trình độ trung cấp, cao đẳng có 21 ngƣời chiếm 11,7%, trình độ dƣới trung học phổ thông chỉ có 2 ngƣời, chiếm 1,1%. Điều này là hoàn toàn phù hợp vì những ngƣời có trình độ học vấn cao là những ngƣời dễ thích ứng với việc sử dụng công nghệ mới, do đó đây là đối tƣợng tiếp cận với dịch vụ ngân hàng điện tử nhiều nhất. Về nghề nghiệp, đối tƣợng nhân viên văn phòng chiếm đa số với tỷ lệ 80% số lƣợng ngƣời đƣợc khảo sát, quản lý chiếm 6,1%, học sinh, sinh viên 7,2%, công nhân 0,6% và nghề khác là 6,1%. Điều này là hoàn toàn hợp lý vì nhân viên văn phòng là những ngƣời ít đi ra ngoài, không có thời gian đến giao dịch ngân hàng vì vậy sử dụng dịch vụ NHĐT là giải pháp tối ƣu giúp họ có thể thực hiện giao dịch mình muốn tại văn phòng. Về độ tuổi, 76,7% số lƣợng ngƣời khảo sát nằm trong độ tuổi từ 25 tuổi đến 35 tuổi, 18,9% là dƣới 25 tuổi, từ 35 tuổi đến 45 tuổi chỉ hiếm 3,9% và trên 45 tuổi chỉ chiếm 0.6%. Những ngƣời trẻ tuổi là những ngƣời thích sử dụng các sản phẩm công nghệ hiện đại, thích trải nghiệm những cái mới, thích khẳng định bản thân, do đó đây là đối tƣợng sử dụng dịch vụ NHĐT nhiều nhất.
Đại học, sau đại học 157 87.2 87.2 100.0
Nghề nghiệp
Học sinh, sinh viên 13 7.2 7.2 7.2 Công nhân 1 .6 .6 7.8 Nhân viên văn phòng 144 80.0 80.0 87.8 Quản lý 11 6.1 6.1 93.9 Khác 11 6.1 6.1 100.0
Theo phụ lục 2, trong số 180 ngƣời đƣợc khảo sát có 156 ngƣời đang sử dụng dịch vụ, 16 ngƣời đã từng sử dụng dịch vụ và 8 ngƣời chƣa bao giờ sử dụng dịch vụ NHĐT. Lý do chƣa sử dụng dịch vụ NHĐT có 3 ngƣời có thói quen đến ngân hàng giao dịch, 2 ngƣời lo ngại thủ tục rƣờm rà, khó sử dụng, 2 ngƣời cảm thấy không an toàn và một ngƣời có lý do khác. Dịch vụ NHĐT đƣợc lựa chọn sử dụng nhiều nhất là Internet banking va SMS banking. Điều này là rất phù hợp vì Internet banking rất nhiều tiện ích, sử dụng đƣợc mọi lúc, mọi nơi mà không cần cài đặt ứng dụng, còn SMS banking thì rất dễ sử dụng.
Về kênh thông tin mà khách hàng biết đến dịch vụ NHĐT, đa phần khách hàng có đƣợc thông tin về dịch vụ là do bạn bè, ngƣời thân, đồng nghiệp giới thiệu (34,2%), nhân viên ngân hàng tƣ vấn (33,8%), sau đó là từ website ngân hàng, internet (25%), báo, đài, truyền hình (5%) và lý do khác (1,9%). Mục đích khi sử dụng dịch vụ NHĐT thƣờng là xem số dƣ, lịch sử giao dịch (28%), chuyển tiền (26,8%), thanh toán các loại hóa đơn dịch vụ (15,3%), mở và tất toán tiền gửi tiết kiệm (15,1%), thanh toán nợ vay (8,1%), cập nhật lãi suất, tỷ giá (4,7%) và mục đích khác (1,9%).
4.3.2. Phân tích định lƣợng
Mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng dựa trên 7 biến độc lập với 28 biến quan sát, 1 biến phụ thuộc với 3 biến quan sát.
Luận văn sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu thu thập đƣợc nhằm đánh giá mô hình và phân tích các nhân tố tác động đến chấp nhận sử dụng dịch vụ NHĐT tại Eximbank theo trình tự các bƣớc:
Bƣớc 1: Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha Bƣớc 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bƣớc 3: Phân tích hồi quy
Bảng 4.3. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng hiệu chỉnh Cronbach’s Alpha nếu loại biến X1: Cronbach’s Alpha = 0.961 B1.1 20.45 20.282 .849 .957 B1.2 20.48 19.949 .895 .952 B1.3 20.59 19.975 .858 .956 B1.4 20.48 20.095 .908 .950 B1.5 20.52 20.541 .859 .956 B1.6 20.44 20.327 .893 .952 X2: Cronbach’s Alpha = 0.914 B2.1 16.11 12.624 .724 .908 B2.2 15.86 12.750 .798 .892 B2.3 15.91 12.986 .727 .906 B2.4 16.01 12.536 .817 .888 B2.5 15.84 12.668 .852 .882 X3: Cronbach’s Alpha = 0.909 B3.1 9.14 10.962 .851 .861 B3.2 9.28 10.763 .914 .837 B3.3 9.23 10.892 .883 .849 B3.4 8.38 14.113 .548 .958 X4: Cronbach’s Alpha = 0.930
B4.1 7.29 4.164 .820 .927 B4.2 7.30 3.988 .913 .852 B4.3 7.24 4.183 .837 .913 X5: Cronbach’s Alpha = 0.837 B5.1 2.70 1.172 .720 B5.2 2.66 1.289 .720 X6: Cronbach’s Alpha = 0.867 B6.1 13.60 13.381 .679 .843 B6.2 13.84 12.423 .790 .816 B6.3 14.05 12.215 .710 .833 B6.4 13.68 12.901 .704 .836 B6.5 14.45 11.690 .616 .867 X7: Cronbach’s Alpha = 0.808 B7.1 8.29 3.782 .518 .897 B7.2 7.58 3.440 .788 .599 B7.3 7.47 3.927 .696 .705 Y: Cronbach’s Alpha = 0.924 B8.1 8.20 3.423 .870 .870 B8.2 8.23 3.317 .880 .861 B8.3 8.26 3.702 .788 .935
Nguồn: tổng hợp từ số liệu phân tích của tác giả ở phụ lục 3.
Kết quả thành phần X1 có Cronbach’s Alpha là 0,961 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.849). Vì vậy 6 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần X2:Cảm nhận về sự hữu ích
Kết quả thành phần X2 có Cronbach’s Alpha là 0,914 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.724). Vì vậy 5 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần X3: Sự hƣởng thụ cảm nhận
Kết quả thành phần X3 có Cronbach’s Alpha là 0,909 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.548). Vì vậy 3 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần X4: Thông tin về NHĐT
Kết quả thành phần X4 có Cronbach’s Alpha là 0,930 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.820). Vì vậy 3 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần X5: Kết nối đƣờng truyền
Kết quả thành phần X5 có Cronbach’s Alpha là 0,837 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.720). Vì vậy 2 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thành phần X6: Bảo mật và sự riêng tƣ
Kết quả thành phần X6 có Cronbach’s Alpha là 0,867 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ
nhất là 0.616). Vì vậy 5 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần X7: Chi phí
Kết quả thành phần X7 có Cronbach’s Alpha là 0,818 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.518). Vì vậy 3 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Y: Chấp nhận sử dụng DV NHĐT
Kết quả thành phần Y có Cronbach’s Alpha là 0,924 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3 (vì hệ số tƣơng quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.788). Vì vậy 3 biến đo lƣờng thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
4.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010).
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 đƣợc xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố đƣợc xem là quan trọng, và từ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.50 sẽ bị loại.
- Thứ ba, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
- Thứ tƣ, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2011).
- Thứ năm, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cũng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phƣơng sai trích từ 60% trở lên là tốt.
Phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập (phụ lục 4): Kết quả EFA lần 1:
KMO= 0,923, sig = 0,000 < 0.05 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Kết quả, biến B2.2 có 2 giá hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 là 0,507 và 0,640, không đạt đƣợc giá trị phân biệt nên loại biến này. Tiếp tục thực hiện EFA lần 2.
Kết quả EFA lần 2:
KMO= 0,921, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Kết quả, có 2 biến B4.1 và B6.5 đều có 2 giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, ta sẽ loại biến B4.1 do hệ số tải nhân tố lớn nhất của B4.1 là 5,27 còn B6.5 là 5,66. Tiếp tục thực hiện EFA lần 3.
Kết quả EFA lần 3:
KMO= 0,918, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Kết quả, có 2 biến là B4.3 và B4.2 không có giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, nên ta tiến hành hạ giá trị hệ số tải nhân tố xuống là 0,45, loại biến B4.2 do vẫn không có giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,45. Tiếp tục thực hiện EFA lần 4.
Kết quả EFA lần 4:
KMO= 0,919, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Kết quả, sau khi loại biến B4.2, thì biến B4.3 vẫn không có giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên loại tiếp biến này. Tiếp tục thực hiện EFA lần 5.
Kết quả EFA lần 5:
KMO= 0,915, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Kết quả, loại biến B6.5 do có 2 giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Tiếp tục thực hiện EFA lần 6.
Kết quả EFA lần 6:
KMO= 0,922, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả, loại biến B3.4 do có 2 giá trị hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Tiếp tục thực hiện EFA lần 7.
Kết quả EFA lần 7:
KMO= 0,920, sig= 0,000 nên đủ điều kiện tiến hành EFA.
Sau khi loại bỏ những biến không phù hợp, phƣơng pháp trích Principal conponent rút ra đƣợc 5 nhân tố mới từ 7 nhân tố ban đầu. Hệ số Eigenvalue= 1.062 >1, tổng phƣơng sai trích 79,335% >50% nên đạt yêu cầu.
Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc:
KMO= 0,738, sig: 0,000<0,05 nên đủ điều kiện tiến hàng EFA. Tại mức Eigenvalue= 2,605 >1, phân tích nhân tố biến phụ thuộc đã rút trích đƣợc một nhân tố từ 3 biến quan sát, với tổng phƣơng sai trích là 86,83%, tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu.
Phƣơng pháp rút trích Principal rút ra đƣợc 5 nhấn tố mới từ 7 nhân tố độc lập ban đầu và 1 biến phụ thuộc chấp nhận sử dụng dịch vụ NHĐT giữ nguyên không thay đổi. Trong đó, 5 nhân tố mới đƣợc rút trích ra giải thích đƣợc 79,33% sự thay đổi của biến chấp nhận sử dụng dịch vụ NHĐT.
Bảng 4.4. Bảng nhân tố mới
Biến quan sát Nhân tố Mã
hóa
1 2 3 4 5 6
Cảm nhận về sự dễ dàng sử dụng F1
Thao tác thực hiện giao dich với dịch vụ
NHĐT là đơn giản .865 B1.2 Tôi nhanh chóng sử dụng thành thạo các
giao dịch trên NHĐT .859 B1.4 Tôi dễ dàng học cách sử dụng dịch vụ NHĐT .846 B1.1 Hƣớng dẫn sử dụng dịch vụ NHĐT thì rõ ràng, dễ hiểu .824 B1.3 Nhìn chung dịch vụ NHĐT thì dễ sử dụng .822 B1.6 Tôi dễ dàng thực hiện những giao dịch
mình muốn với DV NHĐT .820 B1.5
Cảm nhận về sự hữu ích F2
Nhìn chung, DV NHĐT rất hữu ích với
tôi .772 B2.5
DV NHĐT giúp tăng hiệu suất công việc .762 B2.4 DV NHĐT giúp kiểm soát tình hình tài
chính hiệu quả hơn .693 B2.1 DV NHĐT có thể thực hiện đƣợc giao
Sử dụng DV NHĐT giúp tiết kiệm thời
gian giao dịch và chờ đợi .665 B7.3 Sử dụng DV NHĐT giúp tiết kiệm chi phí
đi lại .654 B7.2
Bảo mật và sự riêng tƣ F3
DV NHĐT đảm bảo bí mật về thông tin
cá nhân và các giao dịch thực hiện .730 B6.1 Tôi tin vào công nghệ mà DV NHĐT
đƣợc sử dụng .730 B6.2 Tôi tin vào giao dịch với DV NHĐT cũng
nhƣ đến giao dịch với ngân hang .668 B6.4 Tôi không lo lắng về sự an toàn của DV
NHĐT .653 B6.3 Phí sử dụng DV NHĐT là hợp lý .637 B7.1 Sự hƣởng thụ cảm nhận F4 Sử dung dịch vụ NHĐT là thể hiện đẳng cấp .903 B3.2 Sử dung dịch vụ NHĐT là sự sành điệu .896 B3.3 Sử dung dịch vụ NHĐT là khẳng định bản than .861 B3.1 Kết nối đƣờng truyền F5 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết nối đƣờng truyền của DV NHĐT rất
Nguồn: Tổng hợp từ số liệu phân tích của tác giả.
Hiệu chỉnh mô hình:
Y = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + εi 4.3.2.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hƣởng đối với chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, phƣơng pháp hồi quy tuyến tính bội đƣợc sử dụng để phân tích cho 5 nhân tố thu đƣợc từ phần phân tích nhân tố khám phá nhƣ đã trình bày tại mục 4.5.2.2. Bảng 4.5. Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .799a .638 .628 .60986826 1.765 a. Predictors: (Constant), F5, F4, F3, F2, F1 b. Dependent Variable: Y
Nguồn: Từ phụ lục 5 phân tích hồi quy Kết nối đƣờng truyền của DV NHĐT luôn
ổn định .854 B5.1
Chấp nhận sử dụng DV NHĐT Y
Tôi sẽ sử dụng DV NHĐT .949 B8.2 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng DV NHĐT .944 B8.1 Tôi sẽ giới thiệu mọi ngƣời sử dụng DV
Bảng 4.6. ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean
Square F Sig. 1 Regression 114.283 5 22.857 61.452 .000b Residual 64.717 174 .372 Total 179.000 179 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), F5, F4, F3, F2, F1 Nguồn: Từ phụ lục 5 phân tích hồi quy
Kết quả hồi quy tuyến tính bội bằng phƣơng pháp đƣa biến vào một lần (Enter) cho