Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy 123.853 6 20.642 36.962 0.000b Phần dư 106.111 190 0.558 Tổng 229.964 196
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh = 0.524 có nghĩa là 52.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định sử dụng có thể được giải thích bởi mô hình hồi quy với 5 biến độc lập.
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy kiểm định F của mô hình được lựa chọn là 36.962 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99%. Chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp
55
với thực tế. Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
Hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai VIF có liên hệ nghịch đảo với độ chấp nhận. Quy tắc khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Từ kết quả của hệ số phương trình hồi quy (xem bảng 4.8) ta thấy VIF < 2, do đó mô hình không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân phối chuẩn phần dư:
Hình 4.1 Biểu đồ Histogram giả định phân phối chuẩn của phần dư
56
Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng biểu đồ của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.985 gần bằng 1, do đó phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Normal P-P Plot of Regression standardized Residual Dependent Variable: YD
Observed Cum Prob
Hình 4.2 Biểu đồ Normal P-P Plot giả định phân phối chuẩn của phần dư
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Biểu đồ P-P plot ta cũng thấy những điểm của phần dư phân tán xung quanh đường chéo, phân phối phần dư có thể xem như chuẩn. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm.
Tự tương quan phần dư: Giá trị kiểm định Durbin-Watson (d) = 2.329 (xem bảng
4.9), nằm trong khoảng từ 1 đến 3, không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần
YD Giả định các phương sai bằng nhau Giả định các phương sai không bằng nhau Kiểm định Levene về phương sai F 0.150 Giá trị Sig. 0.699 Scatterplot
Regression standardized Predicted Value
Hình 4.3 Đồ thị Scatterplot về phần dư và giá trị dự đoán
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định
quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
4.4 Phân tích sự khác biệt của các biến
4.4.1 Phân tích sự khác biệt theo Giới tính
Trong bảng 4.11, kiểm định T-Test cho thấy kiểm định Levene có giá trị Sig. = 0.699 > 0.05, nghĩa là phương sai giữa hai nhóm nam và nữ không khác nhau nên ta phải sử dụng kết quả của kiểm định T-Test ở giả định các phương sai bằng nhau. Kết quả kiểm định T-Test cho thấy giá trị Sig. = 0.858 > 0.05 nên không có sự khác biệt của giới tính đến ý định sử dụng.
Kiểm định T-Test về trung bình đồng nhất t -0.179 -0.176 ^df 195 122.642
Giá trị Sig. (2 phía) 0.858 0.861
Khác biệt trung bình -0.029400 -0.029400
Khác biệt sai số chuẩn 0.164538 0.166987 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt
Dướ
i -0.353902 -0.359949
Trên 0.295103 0.301150
Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn
Nam 65 3.43462 1.117402 0.138597
^Nw 132 3.46402 1.070124 0.093142
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Điểm trung bình ý định sử dụng của nhóm nam là 3.43 thấp hơn so với điểm trung
bình của nhóm nữ là 3.46 được thể hiện qua bảng 4.12, chứng tỏ nhóm nữ có ý định sử dụng nhiều hơn nhóm nam.
Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 0.918 2 0.459 0.389 0.678 Trong cùng nhóm 229.046 194 1.181 Tổng 229.964 196
Độ tuổi N Trung bình Độ lệch chuẩn
Dưới 20 tuổi 25 3.35000 1.316957
Từ 21 đến 22 tuổi 163 3.45552 1.052232
Từ 23 đến 24 tuổi 9 3.72222 1.003466
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
4.4.2 Phân tích sự khác biệt theo Độ tuổi
59
Kết quả kiểm định Levene theo độ tuổi bảng 4.13 cho thấy giá trị Sig. = 0.136 > 0.05 nên phương sai giữa các nhóm độ tuổi không khác nhau. Do đó, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4.13 Kiểm định Levene theo Độ tuổi
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả kiểm định phương sai One-Way ANOVA bảng 4.14 cho thấy không có sự khác biệt trong đánh giá ý định sử dụng giữa các đối tượng thuộc nhóm tuổi khác nhau do giá trị Sig. = 0.678 > 0.05 (không có ý nghĩa thống kê).
Bảng 4.14 Kiểm định ANOVA theo Độ tuổi
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Trong bảng 4.15, nhóm từ 23 đến 24 tuổi có điểm trung bình ý định sử dụng cao nhất là 3.72, tiếp đến là nhóm từ 21 đến 22 tuổi có điểm trung bình là 3.46, nhóm dưới 20 tuổi có điểm trung bình thấp nhất là 3.35.
YD Giả định các phương sai bằng nhau Giả định các phương sai không bằng nhau Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất F 0.032 Giá trị Sig. 0.858 Kiểm định T-Test về trung bình đồng nhất t 1.160 1.103 "df 195 4.189
Giá trị Sig. (2 phía) 0.247 0.329
Khác biệt trung bình 0.568750 0.568750 Khác biệt sai số chuẩn 0.490249 0.515835 Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt Dướ i -0.398120 -0.838260 Trên 1.535620 1.975760
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
60 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.3 Phân tích sự khác biệt theo Học vấn
Trong bảng 4.16, kiểm định T-Test cho thấy kiểm định Levene có giá trị Sig. = 0.858 > 0.05, nghĩa là phương sai giữa hai nhóm đại học chính quy và sau đại học không khác nhau nên ta phải sử dụng kết quả của kiểm định T-Test ở giả định các phương sai bằng nhau. Kết quả kiểm định T-Test cho thấy giá trị Sig. = 0.247 > 0.05 nên không có sự khác biệt của học vấn đến ý định sử dụng.
quy 2
Sau đại học 5 2.90000 1.140175 0.509902
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
4.065 3 193 0.008
Kiểm định Welch df1 df2 Sig.
1.636 3 11.810 0.234
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Cụ thể, điểm trung bình ý định sử dụng của nhóm đại học chính quy là 3.47 cao hơn so với điểm trung bình của nhóm sau đại học là 2.9 được thể hiện qua bảng 4.17,
61
chứng tỏ SV thuộc nhóm đại học chính có ý định sử dụng nhiều hơn SV thuộc nhóm sau đại học.
Bảng 4.17 Thống kê mô tả theo biến Học vấn
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
4.4.4 Phân tích sự khác biệt theo Thu nhập
Ket quả kiểm định Levene theo thu nhập bảng 4.18 cho thấy giá trị Sig. = 0.008 < 0.05 nên phương sai giữa các nhóm thu nhập có khác nhau. Do đó, không thể sử dụng
kết quả phân tích ANOVA mà sử dụng kết quả kiểm định Welch.Bảng 4.18 Kiểm định Levene theo Thu nhập
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả kiểm định Welch bảng 4.19 cho thấy không có sự khác biệt trong đánh giá
ý định sử dụng giữa các đối tượng theo thu nhập khác nhau do giá trị Sig. = 0.234 > 0.05 (không có ý nghĩa thống kê).Bảng 4.19 Kiểm định Welch theo Thu nhập
Thu nhập N Trung bình Độ lệch chuẩn
Chưa có thu nhập 107 3.51402 0.969969
Dưới 5 triệu 77 3.33117 1.210183
Từ 5 đến 10 triệu 9 3.50000 1.340476
Trên 10 triệu 4 4.12500 0.629153
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Trong bảng 4.20, nhóm thu nhập trên 10 triệu có điểm trung bình ý định sử dụng cao nhất là 4.13, tiếp đến là nhóm chưa có thu nhập có điểm trung bình là 3.51, nhóm
62
thu nhập từ 5 đến 10 triệu có điểm trung bình là 3.5 và nhóm thu nhập dưới 5 triệu có
điểm trung bình thấp nhất là 3.33. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong chương này, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu định lượng. Kết quả nghiên cứu thu được 5 nhân tố: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng
xã hội, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động đến Ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh và nhân tố Điều kiện thuận lợi không có ý nghĩa thống kê. Trong đó, nhân tố Hữu ích mong đợi là nhân tố có tác động mạnh nhất. Qua kết quả thu được sau khi kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính, không có sự khác biệt trong Ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh về giới tính, độ tuổi, học vấn và thu nhập.
63
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1 Ket luận
Nghiên cứu này đã được tác giả xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu nhằm xây dựng thang đo để nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện
tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh” được dựa trên Thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen 1975, Thuyết hành vi dự định (TPB) của Azen 1991, Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis 1989, Mô hình chấp
nhận công nghệ và thuyết hành vi dự định (C-TAM-TPB) của Taylor và Todd 1995, Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và các
cộng sự 2003 và 6 nghiên cứu có liên quan khác. Từ 4 nhân tố độc lập được đề xuất từ Thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT): Hữu ích mong đợi (HI), Dễ sử dụng mong đợi (SD), Ảnh hưởng xã hội (XH), Điều kiện thuận lợi (DK) kết hợp với 2 nhân tố Khả năng tương thích (TT), Nhận thức kiểm soát hành vi (HV) từ Mô hình kết hợp từ Mô hình chấp nhận công nghệ và Thuyết hành vi dự định
(C-TAM-TPB) và một nhân tố phụ thuộc Ý định sử dụng (YD). Nghiên cứu định lượng bao gồm 6 nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc, kết quả thu được có 5 nhân tố: Hữu ích mong đợi (HI), Dễ sử dụng mong đợi (SD), Ảnh hưởng xã hội (XH),
Khả năng tương thích (TT), Nhận thức kiểm soát hành vi (HV) ảnh hưởng đến Ý định
sử dụng (YD) VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh và nhân tố Điều kiện thuận lợi (DK) không ảnh hưởng đến Ý định sử dụng (YD) được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính:
Qua kết quả nghiên cứu, có 5 nhân tố hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi.
ii. Mức độ tác động của từng nhân tố trên đến ỷ định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh như thế nào? Nhân tố nào ảnh hưởng mạnh nhất/ít nhất đến ỷ định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh?
Mức độ tác động của 5 nhân tố trên đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh được thể hiện qua mô hình hồi quy sau:
YD = 0.389*HI + 0.250*SD + 0.173*XH + 0.195*TT + 0.157*HV
Trong đó nhân tố Hữu ích mong đợi có ảnh hưởng mạnh nhất và nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh hưởng ít nhất đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
5.2 Một số khuyến nghị đối với đơn vị cung ứng dịch vụ ví điện tử5.2.1 Bổ sung tính Hữu ích mong đợi 5.2.1 Bổ sung tính Hữu ích mong đợi
Hữu ích mong đợi là nhân tố có tác động nhiều nhất đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. Vì vậy các ĐVCƯDV VĐT cần có những giải pháp thích hợp nhằm bổ sung, nâng cấp chất lượng dịch vụ, sản phẩm ƯD
của mình của mình. Quá trình thanh toán của VĐT rất nhanh chóng, tiện lợi nhưng các ĐVCƯDV VĐT cần rút ngắn thời gian quá trình thanh toán lại càng nhanh càng tốt để phù hợp với cuộc sống bận rộn hiện đại. Bo sung thêm các chương trình khuyến
mãi, ưu đãi giúp KH cảm thấy VĐT hữu ích và gắn bó lâu dài với dịch vụ. Bên cạnh đó thêm các tính năng giúp KH quản lý chi tiêu rõ ràng, hiệu quả hơn. Để mang lại sự tiện lợi và hữu ích cho KH, một số ĐVCƯDV VĐT cần tìm hiểu và nắm bắt nhu cầu của KH, bổ sung thêm nhằm đa dạng các chức năng, tiện ích: thanh toán hoá
65
Dễ sử dụng mong đợi là nhân tố thứ hai có tác động đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. Để KH gắn bó lâu dài với dịch vụ của mình, các ĐVCƯDV VĐT cần gia tăng tính dễ sử dụng nhằm giúp cho KH không
cảm thấy khó khăn trong quá trình sử dụng, thanh toán. Các ĐVCƯDV VĐT không ngừng nâng cấp cải thiện hệ thống, ƯD nhằm mang đến trải nghiệm tốt nhất cho KH.
Cải thiện, rút ngắn các bước không cần thiết trong quy trình thanh toán nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật và mang lại trải nghiệm dễ dàng sử dụng cho KH. Bộ phận chăm sóc KH, tổng đài liên hệ của các ĐVCƯDV VĐT phải trau dồi kiến thức thường
xuyên và thật sự chuyên nghiệp để giải đáp được những thắc mắc, khó khăn của KH trong quá trình sử dụng.
5.2.3 Xây dựng Khả năng tương thích
Nhân tố kế tiếp là Khả năng tương thích có tác động đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. Bên cạnh hai hệ điều hành ĐTDĐ có số lượng sử dụng lớn nhất trên thế giới là iOS và Android nhưng vẫn còn những hệ điều hành chiếm tỉ lệ người sử dụng ít hơn: HarmonyOS, Windows Phone, BlackBerry OS,... Vì thế, các ĐVCƯDV VĐT có thể hỗ trợ tỉ lệ nhỏ KH này bằng cách tạo ra các phần mềm ở đa dạng hệ điều hành nhằm mở rộng sự phù hợp đa dạng
với các hệ điều hành điện thoại của KH. Mở rộng mối quan hệ với các Ngân hàng Thương mại nhằm bổ sung đa dạng Ngân hàng liên kết để phù hợp với Ngân hàng mà KH đang sử dụng dịch vụ.
5.2.4 Gia tăng mức độ Ảnh hưởng xã hội (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhân tố tiếp theo có tác có tác động đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh là Ảnh hưởng xã hội. Để gia tăng mức độ của đặc điểm này, các ĐVCƯDV VĐT cần phải sử dụng sức lan toả của các phương tiện truyền thông: truyền hình, mạng xã hội, Internet,. để quảng bá sản phẩm VĐT đến
Nhân tố cuối cùng có tác động đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh là Nhận thức kiểm soát hành vi. Các ĐVCƯDV VĐT cần có các buổi thảo luận, các cuộc khảo sát nhằm nắm bắt nguyện vọng, hành vi của
KH. Bên cạnh đó, phổ cập cho KH những kiến thức cần thiết để bảo mật thông tin giúp KH tự tin để kiểm soát hành vi của mình trong quá trình sử dụng.
5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
Bên cạnh những giá trị tích cực của đề tài mang lại về lĩnh vực VĐT nói riêng và TTTT nói chung, đề tài nghiên cứu vẫn còn tồn đọng một số hạn chế sau:
Dữ liệu của nghiên cứu còn hạn chế do được thu thập trong thời gian ngắn (từ tháng 07/2021 đến tháng 09/2021) và kích thước mẫu còn khá nhỏ (197 mẫu) dẫn đến khả năng bao quát của đề tài chưa cao. Nghiên cứu tiếp theo cần nghiên cứu với thời gian
dài hơn và kích thước mẫu nghiên cứu lớn hơn để kết quả nghiên cứu thu được đạt hiệu quả hơn, mang lại giá trị tốt nhất.
Vì mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện là một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất nên tính đại diện và khả năng bao quát chưa cao. Nghiên cứu tiếp theo cần chọn mẫu theo phương pháp chọn mẫu xác suất để kết quả nghiên cứu đạt hiệu quả tốt hơn.
Nghiên cứu chỉ tiến hành trong phạm vi nội bộ là những SV đang học tập tại trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh dẫn đến kết quả thu được chỉ phản ánh một