3.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Nhằm xác định mô hình nghiên cứu đề xuất và các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng, từ đó xác định các biến quan sát đo lường những thành phần này.
Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu đề xuất thông qua thảo luận nhóm 10 cán bộ có kinh nghiệm trong công tác phát triển sản phẩm dịch vụ bán lẻ internet banking đồng thời lấy ý kiến của Phó Giám đốc phụ trách bán lẻ của BIDV Nam Gia Lai ( Phụ lục 3 – danh sách cán bộ thảo luận nhóm); bổ sung chỉnh sửa thang đo (nếu cần); xây dựng bảng câu hỏi phục vụ khảo sát khách hàng.
3.2.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT và UTAUT2 là mô hình lý thuyết được mở rộng từ UTAUT với việc bổ sung 3 yếu tố mới (động lực hưởng thụ, giá trị và thói quen) và mô hình Foon & Fah (2011) tác giả lựa chọn mô hình gốc của Venkatesh và c.t.g (2003) và Venkatesh và c.t.g (2012) để thực hiện nghiên cứu như sau:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6 + ei Trong đó:
Biến phụ thuộc là biến Y: Quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng tại ngân hàng BIDV Nam Gia Lai.
Biến độc lập X
X1: Hiệu quả mong đợi X2: Nỗ lực kỳ vọng X3: Ảnh hưởng xã hội
X4: Điều kiện thuận lợi X5: An toàn và bảo mật X6: Chi phí sử dụng
Ngoài 4 yếu tố (Nỗ lực kỳ vọng, hiệu quả kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi) theo mô hình gốc ban đầu thì tác giả còn bổ sung thêm hai yếu tố (An toàn và bảo mật, chi phí sử dụng). Hơn nữa nghiên cứu còn xem xét sự tác động của các biến kiểm soát ( độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, nghề nghiệp) để xem xét sự tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking .
3.2.3. Phát triển thang đo
Bộ thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking tại mô hình nghiên cứu đề xuất được kế thừa từ các mô hình nghiên cứu trước đây và có sự điều chỉnh phù hợp với thực tế tại BIDV Nam Gia Lai. Cụ thể, bộ thang đo sơ bộ gồm 6 yếu tố với với 29 biến quan sát và quyết định sử dụng dịch vụ được tác giả đề xuất như sau:
Bảng 3. 1: Thành phần thang đo
Ký hiệu Thang đo Nghiên cứu gốc
Hiệu quả
kỳ vọng
HQ1
Sử dụng Internet Banking cho phép tôi thực hiện giao dịch ngân hàng một cách nhanh chóng, tiện lợi.
Vankatesh( 2003, 2012) và Foon & Fah 2011
HQ2
Sử dụng Internet Banking cho phép tôi thực hiện giao dịch ngân hàng một cách dễ dàng hơn.
HQ3 Sử dụng Internet banking sẽ làm tăng tăng hiệu quả công việc của tôi.
HQ3 Sử dụng Internet banking sẽ tăng đáng kể chất lượng các giao dịch của tôi.
HQ5 Sử dụng Internet banking sẽ làm tăng các cơ hội của tôi
Ký hiệu Thang đo Nghiên cứu gốc
Nỗ lực kỳ
vọng
NL1 Tôi dễ dàng có được các kỹ năng sử dụng internet banking
Vankatesh( 2003, 2012) và Foon & Fah 2011
NL2 Tôi cảm thấy Internet banking dễ để sử dụng
NL3 Học để thao tác với Internet banking là dễ đối với tôi
NL4 Tôi cảm thấy Sử dụng Internet banking không đòi hỏi chuyên môn và nỗ lực nhiều
NL5
Tôi dễ dàng đăng nhập và thực hiện các bước tiếp theo trong giao dịch qua dịch vụ Internet banking.
Ảnh hƣởng xã hội
XH1
Những người quan trọng, bạn bè thân thiết khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ intetnet banking
Vankatesh( 2003, 2012) và Foon & Fah 2011
XH2 Nhân viên ngân hàng đã tận tình giới thiệu hướng dẫn tôi sử dụng
XH3 Sử dụng internet banking như là trào lưu, nhiều người dùng.
XH4 Những người quản lý của tôi cho rằng tôi nên sử dụng internet banking
XH5 Những người sử dụng internet banking là biểu hiện sự sành điệu về công nghệ
Điều kiện thuận
lợi
DK1 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng in- ternet banking.
Vankatesh( 2003, 2012) và Foon & Fah 2011
DK2 Tôi có nguồn lực cần thiết để sử dụng in- ternet banking.
DK3 Nhân viên ngân hàng sẵn sàng hướng dẫn
tôi trong việc sử dụng internet banking.
DK4 Internet banking tương thích với các hệ thống khác tôi đang sử dụng.
Ký hiệu Thang đo Nghiên cứu gốc
DK5 Tôi có các phương tiện cần thiết để sử dụng internet banking An toàn và bảo mật
AT1 Sử dụng internet banking thì thông tin tài chính được bảo vệ.
Foon & Fah 2011
AT2
Tôi tin tưởng rằng các thông tin cá nhân của tôi sẽ được bảo vệ khi thực hiện giao dịch internet banking
AT3
Tôi tin tưởng các giao dịch qua internet banking có độ bảo mật như giao dịch tại quầy ngân hàng.
AT4 Tôi tin tưởng cao vào công nghệ internet banking đang sử dụng
AT5 Tôi không lo lắng về vấn đề bảo mật của internet banking
Chi phí sử
dụng
CP1 Dịch vụ Internet banking có giá cả hợp lý
Vankatesh(2012)
CP2 Dịch vụ Internet banking đáng để trả tiền ( phí dịch vụ)
CP3 Với mức phí hiện nay, dịch vụ Internet banking mang đến cho tôi giá trị tốt.
CP4
So với việc ra ngân hàng, mức phí khi dùng Internet banking giúp tiết kiệm được nhiều chi phí
Quyết định sử dụng
QD1 Tôi có ý định sử dụng internet banking trong một vài tháng tới.
Vankatesh( 2003, 2012) và Foon & Fah 2011
QD2 Tôi dự tính sẽ sử dụng internet banking trong một vài tháng tới
QD3 Tôi có kế hoạch sử dụng internet banking trong một vài tháng tới.
3.2.4. Kết quả nghiên cứu định tính
- Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ internet banking tác giả đề xuất tại mô hình nghiên cứu gồm (1) Hiệu quả kỳ vọng, (2) Nỗ lực kỳ vọng, (3) Ảnh hưởng xã hội, (4) Điều kiện thuận lợi, (5) An toàn và bảo mật, (6) Chi phí sử dụng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Nam Gia Lai.
- Các biến quan sát (29 biến) để ảnh hưởng đến quyết định sử dụng được tác giả đề xuất trên cơ bản đã phản ánh được thuộc tính của 06 yếu tố ảnh hưởng cần đo lường, tuy nhiên cần bỏ đi biến quan sát XH5: Những người sử dụng internet bank-
ing là biểu hiện sự sành điệu về công nghệ. Theo ý kiến của nhóm thảo luận thì thực
tế khách hàng không sử dụng vì sự sành điệu công nghệ mà vì đam mê công nghệ, những ứng dụng hữu ích của công nghệ hay như một trào lưu; nên biến quan sát XH5 không phù hợp.
Như vậy, sau kết quả thảo luận nhóm, mô hình nghiên cứu đề xuất tại Chương 2 gồm 06 yếu tố ảnh hưởng được giữ nguyên. Bộ thang đo hiệu chỉnh được dùng để xây dựng Bảng câu hỏi gồm 28 biến quan sát, giảm bớt 01 biến quan sát so với ban đầu.
Tiến hành thiết kế Bảng câu hỏi khảo sát khách hàng phục vụ nghiên cứu thực nghiệm tại Chi nhánh BIDV Nam Gia Lai. Bảng câu hỏi sẽ gồm hai phần: phần một là phần thông tin của khách hàng gồm các yếu tố: họ tên, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập; phần hai gồm các câu hỏi thiết kế theo thang đo Likert. Chi tiết bảng câu hỏi khảo sát xem ở phụ lục 2.
3.3. Nghiên cứu định lƣợng 3.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu thu thập từ phiếu khảo sát khách hàng sử dụng dịch vụ internet banking tại BIDV Nam Gia Lai nhằm đánh giá sự phù hợp của thang đo, phân tích dữ liệu khảo sát thu thập được, từ đó rút ra kết quả nghiên cứu.
3.3.2. Các bƣớc nghiên cứu
Xác định cỡ mẫu: Theo Hair và cộng sự (006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tốt là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/ biến đo lường (item) là 5:1. Với số biến quan sát của mô hình nghiên cứu theo bộ thang đo hiệu chỉnh trên là 31, cỡ mẫu là 155. Tuy nhiên, kích thước mẫu càng lớn thì càng tốt nên tác giả dự kiến kích thước mẫu tối thiểu là 200 (=140x1,29). Mặc khác, để bù cho các Phiếu khảo sát thiếu thông tin, hoặc không đáng tin cậy, kích thước mẫu được tác giả xác định để khảo sát thực tế là 300 (tăng 50% so với kích thước mẫu tối thiểu).
Khảo sát khách hàng: Tiến hành khảo sát khách hàng bằng hình thức phát
bảng câu hỏi trực tiếp cho khách hàng đến quầy giao dịch, qua email trực tiếp và gửi link câu hỏi khảo sát trên Google drive.
Phân tích dữ liệu: Tiến hành thu thập phiếu khảo sát và thực hiện phân tích
dữ liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS để cho ra kết quả nghiên cứu.
3.3.3. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu: Tiến hành thu thập Phiếu khảo sát từ các đơn vị trực thuộc BIDV Nam Gia Lai, thực hiện phân tích dữ liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS để cho ra kết quả nghiên cứu.
Các bước thực hiện phân tích dữ liệu như sau:
Đánh giá thang đo Cronbach’s alpha
Công cụ Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu, giúp loại bỏ các biến quan sát không đủ độ tin cậy. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt. Tuy nhiên, trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới thì hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 là chấp nhận được (Nunnally và Bernstein, 1994).
Mặt khác, để tránh hiện tượng trùng lắp trong đo lường, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, sử dụng kết hợp hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh (correct-
ed item-total correlation), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3 thì đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994).
Phân tích yếu tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha, bước tiếp theo là kiểm định giá trị thang đo (giá trị hội tụ, giá trị phân biệt) bằng phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát ban đầu thành một tập F (F<k) các yếu tố có ý nghĩa hơn, phù hợp hơn trong mô hình nghiên cứu. Các tiêu chuẩn được áp dụng trong EFA:
Hệ số KMO ≥ 0,5: dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett (kiểm định sự tương quan giữa các biến trong tổng thể) ≤ 0,05: từ chối giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau), nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. (Nguyễn Đình Thọ 2013).
Hệ số tải yếu tố (Factor Loading) ≥ 0,5, Eigenvalue ≥1 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi yếu tố), và phương sai trích ≥ 50%.
Sử dụng phương pháp rút trích yếu tố chính (Principal components) với phép xoay vuông góc các yếu tố (Varimax procedure) khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1.
Phân tích hồi quy
Các bước thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc bằng ma trận hệ số tương quan Pearson, lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng: Y = β0 + β1 X1i + β2 X2i +…+ βn Xni + ε
- Y: Biến phụ thuộc (Quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng). - Xi: Các biến độc lập (là các yếu tố ảnh hưởng).
- β0: Hằng số hồi quy; βi: Hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xi thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại không đổi.
- ε là sai số ngẫu nhiên.
- Để ước lượng các tham số trong mô hình, sử dụng phương pháp Enter trong SPSS để đưa cùng lúc các biến độc lập, biến phụ thuộc vào mô hình.
(ii) Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Sử dụng R2
hiệu chỉnh (Adjusted R square) thay thế cho R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy (R2 hiệu chỉnh thường < R2
), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(iii) Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
- Để lựa chọn mô hình tối ưu, thực hiện kiểm định F bằng phương pháp phân tích phương sai ANOVA, nếu giá trị Sig<0,05: bác bỏ giả thuyết Ho (B1=B2=B3=…=Bn=0, hay không có mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình), có nghĩa các biến độc lập Xi trong mô hình giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc Y.
- Mặt khác, để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của biến độc lập Xi > 10 thì biến này không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình (Hair và cộng sự, 2006). Tuy nhiên, nếu VIF > 2 cần lưu ý vì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình hồi quy.
Đánh giá tác động khác nhau của các biến nhân khẩu học đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng
Kiểm định T Test: dùng để kiểm tra sự tác động khác nhau của biến giới
tính đến quyết định sử dụng dịch vụ.
Trường hợp Sig Levene statistic lớn hơn hoặc bằng 0.05: nghĩa là phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau, chúng ta sử dụng giá trị T Test ở Equalvari- ances assumed để nhận xét.
Sig T Test <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Sig T Test >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Trường hợp Sig Levene statistic nhỏ hơn 0.05: nghĩa là phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sử dụng giá trị T Test ở Equalvariances not as- sumed để nhận xét.
Sig T Test <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Sig T Test >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Kiểm định One ANOVA: dùng để kiểm tra sự tác động khác nhau của biến nhân khẩu học còn lại đến quyết định sử dụng dịch vụ.
Trường hợp Sig Levene statistic lớn hơn hoặc bằng 0.05: nghĩa là phương sai giữa các nhóm của biến nhân khẩu học là không khác nhau, chúng ta sử dụng bảng ANOVA để nhận xét.
Sig F <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Sig F >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Trường hợp Sig Levene statistic nhỏ hơn 0.05: nghĩa là phương sai giữa các nhóm của biến định tính là khác nhau, chúng ta sử dụng bảng Robust Test of Equal- ity of Means để nhận xét.
Sig Welch <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Sig Welch >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Kết luận chương 3:
Chương 3 của bài luận văn trình bày năm bước của quy trình nghiên cứu, cách thiết kế nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu (kiểm định độ tin cậy, phân tích yếu tố khám phá, phân tích tương quan và phân tích hồi quy) và dữ liệu nghiên cứu.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu
Theo Hair và cộng sự (2006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tốt là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/ biến đo lường (item) là 5:1.Nghiên cứu này gồm có 31 thang đo như vậy cần có ít nhất 155 quan sát. Trong tổng số 300 bảng khảo sát được gửi đi thì tác giả thu về 252 bảng khảo sát (chiếm 84% tổng số phiếu khảo sát), tuy nhiên, chỉ có 210 phiếu khảo sát là hợp lệ (chiếm 83,33% số phiếu khảo sát thu về).
Các thông tin cá nhân trong bảng câu hỏi khảo sát gồm giới tính, tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn và mức thu nhập.
Về giới tính: trong số những người được khảo sát có 145 người là nữ
(chiếm 69%), còn lại 65 người là nam (chiếm 31%).
Bảng 4. 1: Thống kê giới tính khách hàng