Dựa vào các lý thuyết liên quan cũng như thực hiện khảo lược các nghiên cứu, đề tài đưa ra mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT tại Agribank. Trong đó, dựa trên lý thuyết UTAUT, nghiên cứu thực nghiệm về hành vi sử dụng dịch vụ NHĐT của Gorbacheva và cộng sự (2011), Foon & Fah (2011), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu với 8 biến độc lập, bao gồm: X1_hiệu quả mong đợi , X2_nỗ lực kỳ vọng, X3_điều kiện thuận lợi, X4_ ảnh hưởng xã hội, X5_giá trị dịch vụ,X6_ nhận thức rủi ro; biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Y Mô hình hồi quy có dạng như sau:
QDi = 𝑎0 + 𝑎1.HQi + 𝑎2.NLi + 𝑎3.DKi + 𝑎4.XHi + 𝑎5.GTi + 6.RR + i,t Trong đó:
QD_ Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử HQ_ Hiệu quả mong đợi
NL_ Nỗ lực kỳ vọng DK_ Điều kiện thuận lợi XH_ Ảnh hưởng xã hội GT_ Giá trị dịch vụ RR_ Nhận thức rủi ro µit: sai số
Giải thích biến và giả thuyết nghiên cứu:
Dựa trên kết quả các nghiên cứu thực nghiệm, tác giả đề ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Hiệu quả mong đợi là được hiểu là sự tin tưởng của khách hàng về việc sử dụng hệ thống công nghệ sẽ giúp công việc của họ đạt được hiệu quả cao hơn (Vankatesh và
cộng sự, 2003). Hiệu quả mong đợi trong nghiên cứu của Vakatesh và cộng sự (2003) có định nghĩa gần giống với nhân tố “cảm nhận hữu ích” trong mô hình TAM, “lợi thế tương đối” trong mô hình DIT.
H1: Hiệu quả mong đợi có ảnh hưởng thuận chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng.
Trong lý thuyết UTAUT, nỗ lực kỳ vọng được định nghĩa là con người dễ dàng tham gia và sử dụng hệ thống công nghệ. Nhân tố này được xem như là tương đồng với nhân tố “dễ sử dụng cảm nhận” trong mô hình TAM, “Phức tạp” trong mô hình DIT (Koloud và Ghaith, 2013).
H2: Nỗ lực kỳ vọng và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng có mối quan hệ thuận chiều.
Điều kiện thuận lợi được hiểu là sự hỗ trợ từ tổ chức và điều kiện cơ sở vật chất giúp cho khách hàng dễ dàng sử dụng hệ thống công nghệ (Vakatesh và cộng sự, 2003). Yếu tố này được sử dụng trong các nghiên cứu Foon và Fah (2011), Emad và Michael (2009).
H3: Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng thuận chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Theo Venkatesh và cộng sự (2003), ảnh hưởng xã hội được hiểu là sự tác động của người khác đến cảm nhận của cá nhân và tác động mạnh đến việc họ chấp nhận sử dụng hệ thống. Nhân tố này, theo Koloud và Ghaith (2013), được cho là tương đồng với nhân tố “quy phạm chủ quan trong mô hình TRA, TAM, TPB, nhân tố “hình ảnh” trong mô hình DIT.
H4: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng thuận chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng.
Giá trị dịch vụ được hiểu là giá của sự đánh đổi mà người tiêu dùng chấp nhận với nhận thức giữa lợi ích mà dịch vụ mang lại so với chi phí tiền tệ phải bỏ ra để sử dụng dịch vụ. Giá trị dịch vụ càng cao thì càng khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ. H5: Giá trị dịch vụ và quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng có mối quan hệ thuận chiều
Nhận thức rủi ro là những yếu tố rủi ro khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử như rủi ro thực hiện, rủi ro tài chính, e ngại tâm lý, rủi ro tổng thể.
H6: Nhận thức rủi ro có ảnh hưởng nghịch chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng.
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả kế thừa
Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng
điện tử Nỗ lực kỳ vọng
Hiệu quả mong đợi
Điều kiện thuận lợi
Ảnh hưởng xã hội
Giá trị dịch vụ
3.2 XÂY DỰNG THANG ĐO THÔNG QUA PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH TÍNH
Nghiên cứu định tính nhằm xác định các thành phần của các khái niệm nghiên cứu: hiệu quả mong đợi, nỗ lực kỳ vọng, điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội, chi phí dịch vụ và quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử. Đồng thời, thực hiện điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn sâu với chuyên gia. Có ba cách để có được thang đo sử dụng trong nghiên cứu khoa học: (i) Sử dụng nguyên bản thang đo có sẵn, đã được xây dựng từ các nhà nghiên cứu trước; (ii) Sử dụng thang đo đã có sẵn, đã được xây dựng nhưng có sự điều chỉnh để phù hợp với đối tượng nghiên cứu; và (iii) Xây dựng thang đo hoàn toàn mới (Creswell, 2003). Tác giả thực hiện nghiên cứu này theo cách tiếp cận thứ (ii) ở trên. Dựa trên các nghiên cứu của Vakatesh và cộng sự (2003), Foon và Fah (2011), Gorbacheva và cộng sự (2011), tác giả thực hiện dịch từ thang đo gốc ra thang đo tiếng Việt. Tuy nhiên, các thang đo này được xây dựng và kiểm định ở nước ngoài Việt Nam nên không loại trừ khả năng có sự khác biệt khi đánh giá tại Việt Nam. Vì vậy, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn sâu để điều chỉnh thang đo và biến quan sát cho hợp lý.
3.2.1 Thang đo đề xuất trước khi thực hiện phỏng vấn sâu với các chuyên gia:
Đề tài sử dụng thang đo Likert 05 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý như sau: 1 - hoàn toàn không đồng ý, 2 - không đồng ý, 3 – bình thường, 4 – đồng ý, 5 – hoàn toàn đồng ý. Các thành phần thang đo chi tiết được đề xuất trong bảng 3.1 sau:
STT BIẾN THANG ĐO NGHIÊN CỨU
GỐC 1 HQ_hiệu
quả mong đợi
Tôi cảm thấy NHĐT hữu ích trong cuộc sống hàng ngày của tôi
Venkatesh (2012), Foon & Fah (2011),
dịch ngân hàng nhanh hơn Gorbacheva và cộng sự (2011) 3 Sử dụng NHĐT giúp tôi tăng năng suất lao
động
4 Sử dụng NHĐT làm tăng đáng kể chất lượng các giao dịch của tôi
5 Sử dụng NHĐT giúp tôi tăng hiệu quả công việc của mình lên gấp nhiều lần
6
NL_nỗ lực kỳ vọng
Sự tương tác của tôi với NHĐT rõ ràng và dễ hiểu
Venkatesh (2012), Foon & Fah (2011),
Gorbacheva và cộng sự (2011) 7 Học để sử dụng NHĐT không mất nhiều
thời gian
8 Tôi dễ dàng có được kỹ năng sử dụng NHĐT
9 Tôi cảm thấy NHĐT dễ sử dụng
10 Học để thao tác với NHĐT là dễ đối với tôi 11 Tôi cảm thấy NHĐT linh hoạt để tương tác
12
DK_điều kiện thuận
lợi
Tôi có nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng NHĐT
Venkatesh (2012), Foon & Fah (2011),
Gorbacheva và cộng sự (2011) 13 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng
NHĐT
14 NHĐT tương thích với các hệ thống khác tôi đang sử dụng
15 Nhân viên ngân hàng sẵn sàng hỗ trợ khi tôi gặp khó khăn với NHĐT
16 Người thân, bạn bè sẵn sàng hỗ trợ tôi khi tôi gặp khó khan
17
XH_ảnh hưởng xã
hội
Những người ảnh hưởng tới hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng NHĐT
Venkatesh (2012), Foon & Fah (2011), Gorbacheva và cộng sự (2011), Đỗ Thị Ngọc Anh (2017) 18
Những người quan trọng đối với tôi (gia đình, bạn bè…) cho rằng tôi nên sử dụng NHĐT
19 Việc quản lý cấp cao ngân hàng đã có hỗ trợ hữu ích trong việc sử dụng NHĐT
20 Những người xung quanh tôi đang sử dụng NHĐT là những người có địa vị và uy tín cao trong xã hội
21 Những người quản lý của tôi cho rằng tôi nên sử dụng NHĐT
22
GT_giá trị dịch vụ
Giá cả, các khoản phí khi sử dụng dịch vụ NHĐT hợp lý
Venkatesh (2012), Foon & Fah (2011),
Gorbacheva và cộng sự (2011) 23 Chi phí để mua và cài đặt thiết bị sử dụng
NHĐT là phù hợp
24 Với phí, giá hiện hành, dịch vụ NHĐT mang lại cho tôi giá trị tốt
25 RR_Nhận thức rủi ro
Tôi tin tưởng vào công nghệ NHĐT đang sử dụng
Venkatesh (2012), Foon & Fah
26 Tôi tin rằng các thông tin cá nhân của tôi được bảo vệ khi thực hiện giao dịch NHĐT
(2011),
Gorbacheva và cộng sự (2011) 27 Tôi tin tưởng các giao dịch qua NHĐT như
ở ngân hàng
28 Sử dụng NHĐT thì thông tin tài chính được bảo vệ
29 Tôi không lo lắng về vấn đề bảo mật của NHĐT 30 QD_Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử
Tôi thích sử dụng NHĐT hơn các giao dịch truyền thống
Đỗ Thị Ngọc Anh (2017)
31 Tôi sử dụng dịch vụ NHĐT để quản lý tài khoản
32 Tôi sử dụng NHĐT để thực hiện chuyển khoản, thanh toán hóa đơn
33 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng NHĐT trong thời gian tới
34 Tôi sẽ giới thiệu người thân quen sử dụng dịch vụ NHĐT
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính sau khi thực hiện phỏng vấn sâu với các chuyên gia
Sau khi hình thành thang đo nháp, tác giả thực hiện phỏng vấn sâu với một số các giám đốc, phó giám đốc ngân hàng nhằm điều chỉnh thang đo để đảm bảo giá trị nội dung phục vụ cho nghiên cứu. Khi phỏng vấn sâu, các đối tượng được phỏng vấn độc
lập, riêng lẻ nêu ý kiến nên ý kiến của mỗi chuyên gia là độc lập, không bị ảnh hưởng, chi phối bởi người khác. Kết quả các chuyên gia đồng ý với thành phần của các thang đo cũng như cách diễn đạt các thành phần trong thang đo.
3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 3.3.1 Xác định mẫu nghiên cứu
Các thang đo của mô hình nghiên cứu đã được các chuyên gia đồng thuận sẽ được sử dụng trong nghiên cứu định lượng chính thức của đề tài. Với 34 câu hỏi đo lường, theo Hair và cộng sự (1998), đề tài cần mẫu khảo sát gấp 5 lần tổng biến quan sát. Như vậy, để đảm bảo chất lượng mẫu dữ liệu tối thiểu phải có là 170. Còn kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy đa biến theo Tabachnick và Fidell (2007) là 98 mẫu. Để đảm bảo số lượng mẫu quan sát phù hợp với thang đo và phương pháp nghiên cứu cũng như đảm bảo được chất lượng nghiên cứu, đề tài thực hiện phát ra 300 bảng khảo sát được gửi đến khách hàng cá nhân đến giao dịch mạng lưới phòng giao dịch, chi nhánh của Agribank Bến Tre. Việc lựa chọn khách hàng khảo sát là theo nguyên tắc ngẫu nhiên để đảm bảo tính thuận lợi cho nghiên cứu. Trong 300 phiếu phát ra, có 250 phiếu thu về, trong đó có 240 phiếu hợp lệ. Trong số 240 phiếu thu về chỉ có 200 phiếu có sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Agribank CN Bến Tre. Với số lượng mẫu 200 đủ để đảm bảo chất lượng nghiên cứu theo kích cỡ mẫu của Hair và cộng sự (1998).
3.3.2 Phân tích thống kê mô tả
Tác giả thực hiện phân tích thống kê mô tả và phân tích tần số của một số thuộc tính phân loại nhằm kiểm tra tính đại diện của mẫu nghiên cứu. Các thuộc tính nhân khẩu học được sử dụng trong thống kê mô tả gồm giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp và trình độ của khách hàng.
3.3.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Cronbach’s alpha được sử dụng để đo lường tính nhất quán của các biến quan trọng trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm hay dùng để đánh giá
độ tin cậy của những thang đo đa biến. Phương pháp này không chỉ đo độ tin cậy cho từng biến quan sát mà còn đo độ tin cậy cho cả thang đo. Vì vậy, các biến đo lường cùng một khái niệm có tương quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra, các nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo Nunnally và Bernstein (1994), một biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha >0.6 thì thang đo này đạt yêu cầu. Đặc biệt nếu hệ số Cronbach’s alpha từ 0.8 trở lên thì là thang đo càng tốt, có độ tin cậy càng cao nhưng nếu lớn hơn 0.95 thì thang đo này không tốt do có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt hay nói cách khác là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Như vậy, nếu biến quan sát nào có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 thì tiến hành loại biến đó khỏi mô hình. Trường hợp, biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng ≥0.3 thì quan sát tiếp dòng hệ số Cronbach’s alpha với hệ số này lớn hơn 0.6 thì biến thang đo được chấp nhận.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis)
Đây là phương pháp được sử dụng trong các nghiên cứu với bộ dữ liệu đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques). Phân tích EFA được sử dụng để rút gọn một tập biến gồm k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn để tóm tắt thông tin. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Ba thuộc tính quan trọng được xem xét khi đánh giá thang đo trong phân tích EFA là: (1) số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích.
Số lượng nhân tố trích được thực hiện kiểm tra kết quả thang đo xem số lượng nhân tố trích có phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo đối với thang đo đa hướng hoặc số lượng khái niệm đơn hướng. Dựa vào tiêu chí Eigen-value, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố dừng có Eigen-value tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trọng số nhân tố hay còn gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loadings) là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Trọng số nhân tố của một biến trên nhân tố mà nó là một biến đo lường phải cao và các trọng số trên nhân tố mà nó không đo lường phải thấp; có nghĩa là hệ số tải nhân tố phải cao ở mức độ mà phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số. Hay nói cách khác trên 50% phương sai của biến đo lường được giải thích bởi nhân tố hay hệ số tải nhân tố > = 0.5 là đạt yêu cầu. Tổng phương sai trích: tổng phương sai trích thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường hay thể hiện thang đo giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của dữ liệu. Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số. Nếu tổng này đạt từ 60% trở lên thì được xem là tốt.
Một điểm cần lưu ý là những giá trị trọng số nhân tố và tổng phương sai trích để thang đo được chấp nhận này là về mặt thống kê, trong nghiên cứu thống kê chỉ là công cụ chứ không phải là tất cả. Vấn đề loại bỏ biến có trọng số nhân tố thấp (theo tiêu chí thống kê) cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm nó đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.4 Phân tích ma trận tương quan
Phân tích ma trận tương quan để đo lường mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc hay nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình. Hệ số tương quan Pearson cho thấy mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Trong trường hợp, giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05; ma trận sẽ thể hiện mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.3.5 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến được sử dụng nhằm xác định nhân tố cũng như mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc. Sau khi phân tích tương quan, đề tài
độc lập) và quyết định sử dụng NHĐT của khách hàng cá nhân tại Agribank CN Bến Tre. Phương pháp được sử dụng trong hồi quy đa biến là phương pháp OLS. Sau khi