CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2 Phân tích khả năng ứng dụng công nghệ blockchain vào hệ thống tín dụng ngân
2.2.1 Thống kê mô tả mẫu
2.2.1.1 Giới tính
Biểu đồ 2.1:Biểu đồ thể hiện cơ cấu giới tính của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
Nhận xét: Từ bảng tổng hợp cho thấy tỷ giới tính của mẫu điều tra lần lượt là 37.9% (tức 74 người) nữ và 62.1% (tức 121 người) nam. Tỷ lệ nam gần gấp 2 lần nữ. Điều này thể hiện rằng: đa số khách hàng sử dụng công nghệ mới phần đông là nam vì họ có sự quan tâm nhất định đến công nghệ mới do họ không vướng bận, lo toan nhiều vấn đề về gia đình như phụ nữ.
62,1% 37,9%
Nam Nữ
2.2.1.2 Độ tuổi
Biểu đồ 2.2:Biểu đồ thể hiện cơ cấu về độ tuổi của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
Nhận xét: Về độ tuổi, nhóm tuổi chiếm số đông nhất của mẫu điều tra là nhóm tuổi 20-45 tuổi với 102 lượt,nhóm tuổi dưới 20 tuổi có số lượng nhỏ nhất (27). Do đề tài nghiên cứu là tính chấp nhận công nghệ mới - công nghệ blockchain vào ngân hàng nên đối tượng nghiên cứu này là hoàn toàn phù hợp vì những người đang ở độ tuổi nói trên đa phần có sự quan tâm đến công nghệ, xu hướng mới, tình hình mới để phục vụ cho công việc.
2.2.1.3 Nghề nghiệp
Biểu đồ 2.3:Biểu đồ thể hiện cơ cấu về nghề nghiệp của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
Nhận xét: Về nghề nghiệp , nhìn chung các nhóm có tỷ lệ xấp xỉ nhau, nhóm kinh doanh chiếm số đông nhất của mẫu điều tra là kinh doanh. Do đề tài nghiên cứu là tính chấp nhận công nghệ mới - công nghệ blockchain vào ngân hàng nên đối tượng nghiên cứu này là hoàn toàn phù hợp. Với các nghề nghiệp khác nhau thì họ có những mức độ quan tâm vê tình hình công nghệ mới là khác nhau, tuy nhiên do công nghệ ngày càng phát triển, nhà nước khuyến khích thực hiện công nghệ hóa, hiện đại hóa nên đa phần dù
13,8% 52,3% 33,8% Dưới 20 tuổi Từ 20-45 tuổi Trên 45 tuổi 14,9% 40,5% 17,9%
26,7% Học sinh, sinh viên
Kinh doanh Cán bộ công chức Khác
2.2.1.4 Thu nhập
Biểu đồ 2.4:Biểu đồ thể hiện cơ cấu về thu nhập của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
Nhận xét: Về thu nhập, nhóm thu nhập chiếm số đông nhất của mẫu điều tra là nhóm thu nhập từ 4 triệu đến 10 triệu, nhóm thu nhập trên 10 triệu có số lượng nhỏ nhất 7.3%. Do đề tài nghiên cứu còn hạn chế trong khu vực Huế nên cơ cấu thu nhập như trên so với tình hình thực tế là phù hợp.
2.2.1.5 Các bất cập của khách hàng
Nhận xét:Như bảng trên, ta thấy đa phần những người thực hiện giao dịch ở ngân hàng đều gặp những vấn đề trên, điều đó cho thấy ngành ngân hàng nói chung và ngân hàng TMCP Đông Á nói riêng gần cải thiện hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng. Trong đó, đa số đều đồng ý rằng việc phải mất nhiều thời gian giao dịch tại ngân hàng là không cần thiết hiện nay vì công nghệ ngày càng phát triển một cách nhanh chóng.
Biểu đồ 2.5:Biểu đồ thể hiện cơ cấu về đánh giá của khách hàng về những bất cập hiện nay
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
13,8% 24,1% 54,9% 7,2% Chưa có thu nhập Dưới 4 triệu Từ 4 triệu đến 10 triệu Trên 10 triệu 83,10% 87,20% 86,20% 86,20% 82,60% 84,10% 16,90% 12,80% 13,80% 13,80% 17,40% 15,90% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1.Rủi ro mất tiền trong giao dịch cao
2.Mất nhiều thời gian cho việc giao dịch tại ngân…
3.Làm hồ sơ, giấy tờ rườm rà, nhiều công…
4.Phải trả nhiều chi phí cho thẻ, phí giao dịch,…
5.Giao dịch chuyển tiền ngoài nước mất…
6.Một số giao dịch bị giới hạn thời gian giao dịch…
Tỷ lệ đồng ý Tỷ lệ không đồng ý
2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 2.6:Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .822
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 4894,045
Df 630
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS)
Với kết quả kiềm định KMO là 0.822 lớn hơn 0.5 và p – value (Sig.=0.000) của kiểm định Barlett bé hơn 0.05 có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mô hình nghiên cứu, gồm 9 nhân tố, 9 nhân tố này giải thích được 76,668% của biến thiên của các biến quan sát. Tất cả các hệ số tải nhân tố của các nhân tố trong từng yếu tố đều lớn hơn 0.5.
Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn: + Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Kết quả phân tích EFA cho ra 9 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.
+ Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Dựa theo bảng Total Variance Explained thuộc phụ lục “phân tích EFA”, tổng phương sai trích là 76.668 > 50%. Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp. 9 nhân tố được xác định trong Bảng Rotated Component Matrix thuộc phụ lục “phân tích EFA”, có thể được mô tả như sau:
Nhóm nhân tố thứ nhất: Đặc điểm cá nhân (Viết tắt trong bài là DD), có giá trị
Eigenvalue = 8.388> 1. Gồm:
Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí sau:
Bạn thường cập nhật tin tức công nghệ mới
Bạn sử dụng dịch vụ ngân hàng như internet banking, ví điện tử momo, app ứng dụng mua hàng như shopee,…
Bạn thích chuyển tiền hay thanh toán,… qua thẻ hơn tiền mặt.
Bạn đánh giá mức thu nhập của bạn ở mức trung bình.
Bạn là người muốn trải nghiệm và sử dụng công nghệ mới.
Nhân tố “Đặc điểm cá nhân” giải thích được 23.301% phương sai và là nhân tố có tỷ lệ giải thích biến động lớn nhất.
Nhóm nhân tố thứ 2: Được đặt tên “Lợi ích cảm nhận” (viết tắt LI) có giá trị Eigenvalue = 4.189 > 1.Nhân tố “Lợi ích cảm nhận” bao gồm các tiêu chí như:
Blockchain giúp giao dịch nhanh chóng và bảo mật hơn.
Blockchain giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch.
Blockchain tạo cảm giác dễ dàng và an toàn khi thực hiện giao dịch.
Blockchain giúp tôi kiểm soát tài chính hiệu quả hơn. Nhân tố này giải thích được 11.635% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 3:Được đặt tên là “Ảnh hưởng xã hội” có giá trị Eigenvalue = 3,909 >1, nhân tố này bao gồm các yếu tố liên quan như:
Gia đình, bạn bè có ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Blockchain của tôi.
Tôi sẽ sử dụng Blockchain nếu nhiều người xung quanh sử dụng.
Tôi sẽ sử dụng Blockchain nếu mọi người nghĩ tôi nên sử dụng nó.
Công ty, tổ chức, doanh nghiệp của tôi ảnh hướng đến việc sử dụng Blockchain của tôi.
Nhân tố này giải thích được 10.858% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 4: Được đặt tên là “Sự tin tưởng” (viết tắt TT), có giá trị Eigenvalue = 2.651 >1, nhân tố này bao gồm các yếu tố liên quan như:
Blockchain tương thích với phong cách sống của tôi
Blockchain phù hợp với cách quản lý tài chính của tôi
Cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân có Blockchain.
Đảm bảo bí mật các giao dịch và thông tin giao dịch
Nhóm nhân tố “Sự tin tưởng” giải thích được 7.365% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 5: Được đặt tên “Rủi ro cảm nhận” (viết tắt RR) có giá trị Eigenvalue = 2.059 > 1. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí như:
Chưa cảm nhận rõ được blockchain đóng vai trò gì trong ngân hàng.
Ứng dụng Blockchain làm mất nhiều thời gian để tìm hiểu và sử dụng
Khái niệm Blockchain còn mơ hồ nên không tin tưởng để sử dụng
Ứng dụng Blockchain còn khá sơ sài, chưa hoàn thiện. Nhân tố này giải thích được 5.718% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 6: Thái độ (STD), có giá trị giá trị Eigenvalue = 1.783 > 1, nhân tố này bao gồm các yếu tố thể hiện :
Tôi thấy sử dụng Blockchain trong ngân hàng là một ý kiến hay.
Tôi mong muốn được sử dụng dịch vụ ứng dụng Blockchain.
Tôi cảm thấy việc sử dụng ứng dụng Blockchain này rất thú vị.
Tôi thấy ngân hàng nên tăng cường sử dung công nghệ mới để bắt kịp và hòa nhập với quốc tế.
Nhóm nhân tố thứ 7: Sự dễ sử dụng cảm nhận (SSD), có giá trị giá trị Eigenvalue = 1.671 > 1, nhân tố này bao gồm các yếu tố thể hiện :
Thật dễ dàng để sử dụng ứng dụng Blockchain này nếu có video hoặc hướng dẫn cụ thể.
Tôi cảm thấy tự hào khi tiếp cận và sử dụng công nghệ mới - ứng dụng Blockchain.
Tôi có thể hoàn thành bất cứ giao dịch nào qua ứng dụng Blockchain nếu có đủ thời gian thực hiện và hướng dẫn cụ thể.
Tôi cảm thấy vui khi dùng công nghệ Blockchain giúp tiết kiệm thời gian của mình. Nhân tố này giải thích được 4.642% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 8: Được đặt tên là “Sự tự chủ” (viết tắt TC), có giá trị Eigenvalue = 1.562 >1, nhân tố này bao gồm các yếu tố liên quan như:
Tôi có thể sử dụng ứng dụng Blockchain này nếu như đã được hướng dẫn.
Tôi có thể sử dụng Blockchain này mà không cần sự giúp đỡ của người khác
Tôi sẽ hoàn thành bất cứ giao dịch nào qua ứng dụng Blockchain nếu có đủ thời gian thực hiện.
Tôi tự có thể ra quyết định sử dụng Blockchain Nhân tố này giải thích được 4.340% phương sai.
Nhóm nhân tố thứ 9: Biến phụ thuộc“Ý định” (YD) , có giá trị giá trị Eigenvalue = 1.387 > 1, nhân tố này bao gồm các yếu tố thể hiện :
Tôi sẽ tìm hiểu và sử dụng công nghệ Blockchain hơn trong cuộc sống.
Tôi sẽ giới thiệu bạn bè, người thân cùng sử dụng
Tôi sẽ sử dụng Blockchain thay vì đến ngân hàng giao dịch. Các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát.
2.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analys - CFA)
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 36 item quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 9 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mô hình đo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích CFA để kiểm định tính phù hợp, độ tin cậy, độ hội tụ, tính đơn nguyên và độ phân biệt dựa trên phương pháp phân tích CFA. Cụ thể, kết quả phân tích CFA như sau:
2.2.3.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu: Chi-bình phương (yêu cầu: p > 5%)3; Chi-bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/DF < 3)4; Chỉ số GFI (Goodness-of-fit index ≈ 1); chỉ số thích hợp so sánh CFI (comparative fit index > 0.9); chỉ số TLI (Tucker & Lewis index > 0.9) và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation < 0.08), (Browne và Cudek, 1992).
Theo kết quả thu được ở Amos, ta có số liệu như sau: Chi-bình phương= 899.235;
Chi-bình phương điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/DF=1.612< 3 ; Chỉ số GFI ≈ 1;
3
Chỉ tiêu Chi-bình phương có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu.
4
Trong nghiên cứu thực tế CMIN/df < 5 (với mẫu n ≥ 200); hay CMIN/df < 3 (khi cỡ mẫu n ≤ 200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995).
Chỉ số thích hợp so sánh CFI =0.926 > 0.9; Chỉ số TLI= 0.916 > 0.9;
Chỉ số RMSEA= 0.056 < 0.08
2.2.3.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo được xem xét qua 2 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability - CR), tổng phương sai rút trích (Average variance extracted -AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Theo Hair (1998, 612): “Tổng phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.4”; và phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn.
Schumacker & Lomax (2006, 178) cho rằng trong CFA, một vấn đề quan trọng cần phải quan tâm khác là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố). Yêu cầu của hệ số này (CR) là phải lớn hơn 0.7, nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) đã đề xuất việc xem xét tính đồng nhất của dữ liệu trong từng thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s alpha. Yêu cầu đối với các thang đo đưa vào kiểm định đó là đạt được giá trị kiểm định lớn hơn 0.7 nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Kết quả phân tích dưới đây cho thấy, tất cả giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) của đều lớn hơn 0.7; các giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) đều lớn hơn 0.5 và hệ số Cronbach's alfa đều rất cao, lớn hơn 0.7. Vậy có thể kết luận thang đo lường này đáng tin cậy.
2.2.3.3. Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê P–value < 0.05 (Gerbring & Anderson, 1988; Hair & cộng sự, 1992). Ngoài ra, còn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm. Để khái niệm đạt giá trị hội tụ thì AVE tối thiểu phải là 0.5 (Fornell và Larcker, 1981).
Bảng 2.7:Tổng hợp kết quả phân tích và đo lường các thang đo
Thang đo Factor
*loading
Độ tin cậy thang đo
Alfa CR AVE Đặc điểm cá nhân (DDCN) 0.913 0.914 0.679 DD4 0.861 DD3 0.845 DD2 0.845 DD5 0.804 DD1 0.782 Rủi ro cảm nhận (RRCN) 0.881 0.882 0.652 RR4 0.850 RR3 0.816 RR1 0.800 RR2 0.800 Sự tự chủ (STC) 0.876 0.878 0.643 TC3 0.870 TC4 0.828 TC1 0.790 TC2 0.778 Sự thuận tiện (STT) 0.887 0.887 0.662 TT2 0.846 TT1 0.839 TT4 0.838 TT3 0.817 Lợi ích cảm nhận (LICN) 0.897 0.897 0.685 LI4 0.870 LI3 0.870 LI1 0.829 LI2 0.828 Sự dễ sử dụng thuận tiện (SSD) 0.895 0.895 0.681 SD4 0.852 SD2 0.818 SD1 0.814 SD3 0.786 Thái độ (STD) 0.884 0.885 0.258
TD3 0.809 TD2 0.807 TD1 0.804 TD4 0.797 Tác động xã hội (TDXH) 0.884 0.887 0.668 XH2 0.915 XH4 0.896 XH3 0.770 XH1 0.752 Ý định (YD) 0.878 0.906 0.723 YD2 0.823 YD3 0.820 YD1 0.769 Chú thích:
Factor loading - Trọng số chuẩn hóa của hệ số tải nhân tố Alfa - Hệ số Cronbach's alfa
CR (Composite Reliability) - Độ tin cậy tổng hợp5
AVE (Average variance extracted) - Tổng phương sai rút trích6
Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0.7. Đặc biệt, nhân tố “Đặc điểm cá nhân” (Cronbach's Alpha =0.913) có hệ số Cronbach's Alpha rất cao. Điều này do số biến của nhân tố này cũng khá lớn (4 biến), hơn nữa trong quá trình điều tra những đối tượng được hỏi chủ yếu là cán bộ công chức, học sinh, sinh viên có trình độ cũng như lối suy nghĩ tương đương nhau nên thang đo được xem có tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Ngoài ra, tất cả các hệ số Cronbach's Alpha của các nhóm biến quan sát về “Thái độ”, “Ý định”, “Rủi ro cảm nhận”, “Lợi ích cảm nhận”, “Sự tin tưởng”, “Sự tự chủ”, “Tác động xã hội”, và đều có giá trị Cronbach's Alpha khá cao và đều lớn hơn 0.7 và trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định
5
CR được tính toán dựa trên công thức của Joreskeg, 1971
6
AVE được tính dựa trên công thức của Fornell & David, 1981; AVE phản ánh lượng biến thiên