2. Mô hình và các giả thiết trong mô hình chấp nhận công nghệ Ebanking
2.2.Kết quả nghiên cứu
2.2.1. Thang đo
Để kiểm nghiệm mô hình nghiên cứu Ebanking tại thành phố Huế, đề tài đã xây dựng một bản câu hỏi nhằm đo lường các nhân tố tác động. Thang đo 5 điểm Likert từ (1) là
rất đồng ý đến (5) là rất không đồng ý do Davis và cộng sự (1989) đề nghị để đo lường các thành phần được tổng hợp từ các nghiên cứu trước. Thang đo lường các thành phần trong mô hình được thể hiện ở bảng.
Bảng 1.4: Thang đo các thành phần trong mô hình
Thành phần Các biến quan sát
Rủi ro cảm nhận
Không an tâm về sự an toàn của ngân hang Lo người khác biết thông tin
Lo người khác giả mạo thông tin
Không an tâm về công nghệ của ngân hang Lo bị mất cắp tiền
Lo lắng về pháp luật liên quan đến ngân hang
Sự tự chủ
Dùng NHĐT dù không ai hướng dẫn cách sử dụng Dùng NHĐT dù trước kia chưa từng sử dụng Dùng NHĐT dù chỉ có hướng dẫn trực tuyến Dùng NHĐT nếu thấy người khác dung trước Dùng NHĐT nếu nhờ được ai đó khi gặp vấn đề
Dùng NHĐT nếu có đủ thời gian hoàn thành giao dịch điện tử Dùng NHĐT nếu được hỗ trợ trực tuyến
Sự thuận tiện
Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch
Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống
Không mất nhiều thời gian để sử dụng dịch vụ NHĐT Nhìn chung NHĐT mang lại sự thuận tiện
Sự dễ sử dụng cảm nhận
Dễ học cách sử dụng NHĐT
Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng Thao tác giao dịch trên NHĐT đơn giản Nhanh chóng sử dụng thành thạo NHĐT NHĐT nhìn chung dễ sử dụng
Ích lợi cảm nhận
Thực hiện giao dịch dễ dàng Kiểm soát tài chính hiệu quả Tiết kiệm thời gian
Nâng cao hiệu quả công việc NHĐT nhìn chung mang lại lợi ích
Thái độ
Tự hào khi sử dụng NHĐT Thích sử dụng dịch vụ NHĐT Thoải mái khi sử dụng NHĐT Yên tâm khi sử dụng NHĐT
Dự định Chắc chắn sử dụng NHĐT khi có ý định sử dụng
Sẽ sử dụng NHĐT nhiều hơn trong tương lai
Từ thang đo ở trên, để phù hợp với tình hình thực tế, nhóm đã tham khảo, hỏi ý kiến của các chuyên gia làm việc tại các ngân hàng trên địa bàn (phụ lục 2) để loại bỏ các biến quan sát không phù hợp với thực tế.
Thang đo đề xuất bao gồm 24 biến quan sát để đo lường 7 thành phần của mô hình nghiên cứu Ebanking.Trong đó, thành phần rủi ro cảm nhận có 4 biến quan sát; thành phần sự tự chủ gồm có 4 biến quan sát; thành phần sự thuận tiện có 3 biến quan sát; thành phần sự dễ sử dụng cảm nhận có 4 biến quan sát; thành phần ích lợi cảm nhận
cũng có 4 biến quan sát; thành phần thái độ có 3 biến quan sát và cuối cùng là thành phần đo lường dự định của khách hàng gồm có 2 biến quan sát. Cụ thể:
Rủi ro cảm nhận: khi sử dụng dịch vụ Ebanking, bạn lo ngại điều gì? 1. Lo người khác biết thông tin (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2. Lo bị mất cắp tiền
3. Lo người khác giả mạo thông tin
4. Không an tâm về công nghệ của ngân hàng điện tử
Sự tự chủ: Bạn có thể sử dụng dịch vụ Ebanking khi 1. Không ai hướng dẫn sử dụng
2. Thấy người khác dùng trước
4. Được hỗ trợ trực tuyến
Sự thuận tiện: Yếu tố nào khiến bạn cảm thấy thuận tiện khi sử dụng Ebanking 1. Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch
2. Dễ dàng đăng nhập hay thoát khỏi hệ thống 3. Không mất nhiều thời gian sử dụng
Sự dễ sử dụng cảm nhận: Bạn thích sử dụng dịch vụ Ebanking khi 1. Dễ học cách sử dụng
2. Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng 3. Nhanh chóng sử dụng thành thạo
4. Thao tác giao dich đơn giản
Ích lợi cảm nhận: những lợi ích bạn mong muốn khi sử dụng dịch vụ Ebanking 1. Thực hiện giao dịch dễ dàng
2. Kiểm soát tài chính có hiệu quả 3. Tiết kiệm thời gian
4. Nâng cao hiệu quả công việc
Thái độ: Bạn cảm thấy như thế nào khi sử dụng dịch vụ Ebanking 1. Tự hào khi sử dụng ngân hàng điện tử
2. Thoải mái khi sử dụng ngân hàng điện tử 3. Yên tâm khi sử dụng ngân hàng điện tử
Dự định: Trong tương lại, bạn có dự định sử dụng dịch vụ Ebanking không ? 1. Chắc chắn sử dụng ngân hàng điện tử khi có ý định
2. Sẽ sử dụng ngân hàng điện tử nhiều hơn trong tương lai
2.2.2. Quy trình khảo sát
a. Thiết kế bảng hỏi: bảng hỏi gồm có 2 phần chính
• phần 1: thông tin chung về khách hàng
• phần 2:
+ Thông tin sử dụng dịch vụ Ebanking
+ Đo lường các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu sử dụng Ebanking, phần này
gồm có 24 phát biểu. Trong đó có 22 phát biểu đo lường các thành phần chất lượng dịch vụ và 2 phát biểu đo lường dự định sử dụng của khách hàng.
b. Xác định số mẫu cần thiết và thang đo.
+ Kích thước mẫu là 150. Kích thước này là đủ lớn và đảm bảo yêu cầu của phương pháp phân tích nhân tố (mẫu gấp 4 đến 5 lần số biến trong phân tích nhân tố).
+ Phương pháp chọn mẫu: quá trình điều tra sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận
tiện và thông tin dữ liệu được thu thập thông qua việc điều tra các khách hàng là cán bộ công nhân viên đang/ có dự định sử dụng Ebanking.
+ Thang đo: sử dụng thang đo Likert- thang đo phổ biến trong nghiên cứu định lượng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
c. Tiến hành điều tra khách hàng
+ Tiến hành điều tra thử 20 khách hàng để kiểm tra mức độ rõ ràng và tính chính xác của từ ngữ.
+ Đồng thời tham khảo ý kiến của chuyên viên ngân hàng để điều chỉnh bảng hỏi trước khi gửi đi phỏng vấn chính thức.
2.2.3. Kết quả khảo sát
2.2.3.1. Phân tích mô tả
Mô tả đối tượng khách hàng
Bảng 1.5: Mô tả đối tượng khách hàng
Frequency Percent
gioi tinh nam 78 52
nu 72 48 Total 150 100 tuoi duoi 30 72 48 30-50 46 30.7 tren 50 32 21.3 Total 150 100 thu n h a p duoi 1.5 32 21.3 1.5-3 38 25.3 3-5 55 36.7 tren 5 25 16.7 Total 150 100
Bảng số liệu đã xử lý cho thấy tỉ lệ nam nữ của mẫu tương đối đồng đều nhau.
Độ tuổi phân bố nhiều nhất là dưới 30 tuổi và mức 30-50 tuổi. Đây là nhóm tuổi có sự thích ứng khá cao đối với sự thay đổi của điều kiện xã hội. Bên cạnh đó, khách hàng ở trong nhóm tuổi này là thường là những người có việc làm và thu nhập ổn định. Đây chính là ưu điểm của mẫu điều tra.
Phân loại dựa theo thu nhập cho thấy thu nhập của khách hàng phân bổ đa số ở hai nhóm thu nhập từ 1.5-3 triệu và nhiều nhất 3-5 triệu. Với điều kiện và mức sống trên địa bàn thành phố thì đây là những đối tượng khách hàng có thu nhập khá cao do vậy khả năng tiếp cận các dịch vụ ngân hàng của họ cũng sẽ thuận lợi hơn.
Thông tin về dịch vụ mục đích sử dụng dịch vụ Ebanking.
Bảng 1.6: Các dịch vụ Ebanking Frequency Percent Dịch vụ phone banking 28 18.7 internet banking 54 36.0 mobile banking 39 26.0 home banking 9 6.0 chua su dung 20 13.3 Total 150 100.0
Bảng 1.7: Các tiện ích của Ebanking
FrequencyPercent
Tiện ích
kiem tra so du 82 54.7 cap nhat thong tin 16 10.7 chuyen khoan 22 14.7 thanh toan hoa don 7 4.7 thanh toan, nhan
luong 23 15.3
Total 150 100.0
Từ bảng thống kê trên, trong tổng số 150 người điều tra thì có 20 người chưa sử dụng dịch vụ này. Nguyên nhân là do dịch vụ đang còn mới, chưa có nhu cầu sử dụng, lo ngại thủ tục, sự an toàn khi sử dụng dịch vụ và đặc biệt quan niệm thích dùng tiền mặt của khách hàng. Đối với những khách hàng đã biêt đến dịch vụ Ebanking và sử dụng dịch vụ thì chủ yếu họ dùng là Internet Banking và Moble Banking. Hai dịch vụ còn lại là
Phone Banking và Home Banking mà đặc biệt là Home Banking thì khách hàng biết và sử dụng rất ít.
Đồng thời khảo sát tiện ích của dịch vụ cũng cho thấy, đối tượng điều tra là CB-CNV nên tiện ích chủ yếu được sử dụng là kiểm tra số dư, thanh toán nhận lương và chuyển khoản. Đây là dấu hiệu cho thấy CB-CNV đang dần được trả theo chế độ lương thưởng qua thẻ thay vì tiền mặt như trước kia.Do đó, cần có các biện pháp xúc tiến hơn nữa để khách hàng không chỉ dừng lại ở tiện ích kiểm tra số dư, thanh toán, nhận lương mà còn sử dụng các tiện ích khác nữa.
2.2.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
+ Kết quả đánh giá thang đo mức chấp nhận công nghệ Ebanking của khách hàng
Đối với thành phần rủi ro cảm nhận, Cronbach Alpha là 0.793. Thành phần này gồm 4 biến quan sát. Tất cả các biến này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3. Tuy nhiên có quan sát “không an tâm về công nghệ” có Alpha = 0.821 > 0.793. Do vậy quan sát này nên loại, còn các quan sát còn đều được giữ lại để vào phân tích nhân tố. Thành phần tiếp theo là sự tự chủ với 4 quan sát. Cronbach Alpha của thành phần này là
0.678. Trong số các quan sát thì quan sát “gặp vấn đề thì có người hướng dẫn” có hệ số hệ số tương quan biến tổng < 0.3 và Cronbach Alpha cũng lớn hơn 0.678. Do đó quan sát này cũng nên loại khi vào phân tích nhân tố.
Thành phần sự thuận tiện gồm 3 biến và Cronbach Alpha bằng 0.732. Nếu biến nào có Alpha thỏa mãn là < 0.732 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, thì được tiếp tục sử dụng để phân tích nhân tố. Do đó, biến “không mất nhiều thời gian khi sử dụng” bị loại khỏi thang đo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cronbach Alpha của thành phần sự dễ sử dụng cảm nhận là 0.678. Vẫn theo nguyên tắc như trên thì quan sát “dễ học cách sử dụng” bị loại khỏi thang đo.
Thành phần ích lợi cảm nhận-thành phần này bao gồm 4 biến, Cronbach alpha tính đƣợc là 0.766. Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến này đều lớn hơn 0.3 và alpha nếu bỏ mục hỏi nhỏ hơn 0.766, do vậy các biến này tiếp tục được dùng để phân tích nhân tố.
Và cuối cùng là thành phần thái độ có 3 quan sát và hệ số tính được là 0.632. Trong 3 quan sát tính được thì có quan sát “tự hào khi sử dụng” không thỏa mãn nên bị loại trước khi vào phân tích nhân tố.
Tóm lại, hệ số Cronbach alpha của các thành phần đo lường nhu cầu sử dụng Ebanking theo mô hình TAM đều từ 0.6 trở lên. Điều này chứng tỏ rằng đây là thang đo lường tốt.
+ Kết quả đánh giá thang đo dự định sử dụng của khách hàng
Bảng 1.8 là kết quả tính toán Cronbach Alpha của thành phần dự định. Hệ số tính được là 0.619. Hai biến của thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và Alpha cùng thỏa mãn nhỏ hơn 0.619 khi loại bỏ. Do đó các biến này sẽ được sử dụng vào phân tích nhân tố dự định sử dụng của khách hàng.
Bảng 1.8: Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha Items Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item -Total Correlat ion Cronbach's Alpha if Item Deleted Rủi ro cảm nhận .793
Lo người khác biết thông tin 8.690 6.069 .595 .746
Lo bị mất cắp tiền 8.620 4.626 .751 .658
Lo người khác giả mạo thông tin 8.400 5.597 .663 .711
Không an tâm về công nghệ 8.470 6.533 .427 .821
Sự tự chủ .678
Không ai hướng dẫn sử dụng 12.800 1.946 .570 .537
Thấy người khác dùng trước 12.150 2.368 .515 .574
Có người hướng dẫn 12.320 3.441 .282 .706
Hỗ trợ trực tuyến 11.810 2.623 .516 .579
Sự thuận tiện .732
Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch 9.070 .981 .591 .607 Dễ dàng đăng nhập/thoát khỏi hệ
thống 8.990 1.134 .646 .545
Không mất thời gian khi sử dụng 9.090 1.320 .449 .761
Sự dễ sử dụng cảm nhận .678
Dễ học cách sử dụng 11.850 2.193 .334 .696
Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người
sử dụng 12.000 2.000 .510 .580
Nhanh chóng sử dụng thành thạo 11.820 1.934 .548 .554
Thao tác giao dịch đơn giản 11.730 2.066 .463 .611
Ích lợi cảm nhận .766
Thực hiện giao dịch dễ dàng 12.270 2.130 .472 .765
Kiểm soát tài chính có hiệu quả 12.370 2.021 .657 .663
Tiết kiệm thời gian 12.170 2.185 .571 .710 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nâng cao hiệu quả công việc 12.290 2.045 .581 .703
Thái độ .632
Tự hào khi sử dụng 7.490 1.728 .335 .679
Thoải mái khi sử dụng 7.070 1.558 .596 .341
Yên tâm khi sử dụng 7.170 1.496 .422 .567
Dự định .619
Chắc chắn sử dụng khi có ý định 4.190 .596 .452 .000
2.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo chúng ta bắt đầu đi sâu vào phân tích nhân tố.Ban đầu, chúng ta có 24 biến quan sát, thông qua hệ số Cronbach Alpha, thang đo còn lại 19 biến. Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
+ Kết quả phân tích thang đo mức chấp nhận công nghệ Ebanking của khách hàng
- Ma trận tương quan (phụ lục 3): Để đáp ứng được phân tích nhân tố thì các biến phải có liên hệ với nhau. Nếu hệ số tương quan nhỏ thì có thể dẫn đến phân tích nhân tố không thích hợp. Ngoài ra, chúng ta còn sử dụng Bartlett’s Test of Sphericity để kiểm định giả thuyết Ho: không có mối tương quan với nhau trong tổng thể
Bảng 1.9: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố ảnh hưởng