CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4. Mơ hình nghiên cứu
2.4.2. Diễn giải các thành phần của mơ hình nghiên cứu
a. Biến độc lập
Hiệu quả mong đợi: Trong E-BAM, thành phần hiệu quả mong đợi là mức
độ mà khách hàng tin rằng hệ thống dịch vụ Smart-Banking sẽ mang lại nhiều hữu ích thuận tiện. Sử dụng E-Banking giúp khách hàng tiết kiệm được nhiều thời gian chi phí cho khách hàng, giúp khách hàng đạt được hiệu quả cao hơn trong các công việc liên quan tới việc thanh toán cũng như giao dịch trực tuyến bằng dịch vụ Smart- Baning của Ngân hàng BIDV.
Hiệu quả mong đợi Khả năng tương thích Tính chất dễ dàng sử dụng Nhận thức kiểm soát hành vi Chuẩn chủ quan Rủi ro giao dịch Hình ảnh ngân hàng Yếu tố pháp luật Nhận thức về chi phí Chấp nhận Smart Banking H1+ H2+ H3+ H4+ H5+ H6- H7+ H8+ H9+
Khả năng tương thích: Trong E-BAM, Khả năng tương thích là điều kiện thích ứng của mỗi khách hàng khi sử dụng dịch vụ Smart-Banking của ngân hàng như yếu tố cơng nghệ mới, khả năng về tài chính khách hàng, và việc giao dịch bằng Smart-Banking của BIDV thực hiện dễ dàng như các giao dịch bằng tiền mặt. Nếu khả năng tương thích của khách hàng càng cao sẽ tạo thuận lợi cho việc chấp nhận sử dụng dịch vụ BIDV Smart-Banking.
Tính chất dễ dàng sử dụng: Trong E-BAM, nhận thức sự dễ dàng sử dụng
là việc khách hàng nghĩ rằng sử dụng hệ thống Smart-Banking sẽ dễ dàng không cần phải nỗ lực nhiều. Nó được xét trên các vấn đề như thao tác hướng dẫn hay việc sử dụng dịch vụ có làm mất nhiều thời gian của khách hàng hay không. Khi khách hàng cảm nhận sử dụng dịch vụ BIDV Smart-Banking thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ cao lên.
Nhận thức kiểm soát hành vi: Trong Smart-Banking, là cảm nhận của khách hàng về dịch vụ BIDV Smart-Banking hoặc những khó khăn khi thực hiện các giao
dịch Smart-Banking như khách hàng có đầy đủ các nguồn lực khi sử dụng dịch vụ, có những kiến thức cần thiết, hoặc khách hàng có thể hồn tồn kiểm sốt khi thực hiện giao dịch bằng dịch vụ BIDV Smart-Banking của Ngân hàng hay khơng. Việc nhận thức kiểm sốt hành vi của khách hàng càng tốt thì mức độ chấp nhận dịch vụ của khách hàng càng cao.
Chuẩn chủ quan: Trong Smart-Banking, chuẩn chủ quan là cảm nhận những
tác động của xã hội hoặc những người có ảnh hưởng đến khách hàng nghĩ rằng họ nên hay không nên sử dụng BIDV Smart-Banking. Người sử dụng sẽ có ý định sử dụng dịch vụ nếu người quen của họ nghĩ họ nên sử dụng dịch vụ và phương tiện truyền thông sẽ giúp khách hàng biết đến dịch vụ.
Rủi ro giao dịch: Frambach (1995), việc lựa chọn ứng dụng công nghệ tỷ lệ
nghịch với mức độ rủi ro cảm nhận. Rủi ro được xác định là những thiệt hại khách quan mà khách hàng đối mặt khi họ không thể lường trước hậu quả của việc sử dụng. Nếu cảm nhận của khách hàng về rủi ro này càng cao thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ Smart-Bankinng sẽ càng thấp.
Hình ảnh ngân hàng: Trong E-BAM, cảm nhận của khách hàng về sự uy tín
thương hiệu, nguồn lực, những chính sách cam kết cũng như sự hướng dẫn hỗ trợ triển khai dịch vụ của ngân hàng có tác động tích cực đến sự chấp nhận và sử dụng Smart-Banking của khách hàng. Nếu cảm nhận hình ảnh của khách hàng về Ngân hàng càng tốt thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ càng cao.
Yếu tố pháp luật: Trong E-BAM yếu tố pháp luật là mức độ ảnh hưởng của
yếu tố pháp luật tác động đến sự chấp nhận và sử dụng Smart-Banking. Như các chính sách của pháp luật của nhà nước về giao dịch điện tử. Những quy định của Ngân hàng nhà nước về giao dịch điện tử cũng như chính sách ổn định tài chính và tiền tệ, được đưa ra để bảo vệ quyền lợi và lợi ích của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart-Banking của Ngân hàng. Các chính sách quy định càng rõ ràng, cụ thể sẽ nâng cao mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Nhận thức về chi phí: Nhận thức về chi phí chuyển đổi được định nghĩa là
mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng dịch vụ ngân hàng sẽ phải chi phí bằng tiền (Luarn & Lin 2005, trích dẫn từ Vũ Mạnh Cường 2013). Chi phí có thể bao gồm các chi phí đăng ký dịch vụ, phí duy trì dịch vụ, phí thực hiện giao dịch theo hình thức phí ngân hàng, phí mạng để gửi lưu lượng truy cập thông tin (bao gồm cả tin nhắn SMS hoặc dữ liệu), phí cho tính bảo mật và chi phí thiết bị di động. Đây là một rào cản khi sử dụng dịch vụ Smart-Banking nói chung và BIDV Smart-Banking nói riêng.
Nhận thức về chi phí là một rào cản chuyển đổi để khách hàng đến với dịch vụ BIDV Smart-Banking – là cấp độ mà một cá nhân tin tưởng rằng khi chuyển sang sử dụng dịch vụ họ sẽ phải trả một mức phí nhất định như phí thiết bị để sử dụng dịch vụ, đăng kí tham gia sử dụng dịch vụ, phí thường niên duy trì dịch vụ, phí giao dịch khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart-Banking.
b. Biến phụ thuộc
Chấp nhận Smart-Banking: trong Smart-Banking, Chấp nhận Smart- Banking là sự chấp nhận hệ thống Smart-Banking và ý định sử dụng Smart-Banking của người sử dụng,
Bảng 2.1: Mơ hình cùng các giả thuyết được xác lập Giả
thuyết Nội dung
Tác động H1 Hiệu quả mong đợi của khách hàng +
H2 Khả năng tương thích + H3 Tính chất dễ dàng sử dụng + H4 Nhận thức kiểm soát hành vi + H5 Chuẩn chủ quan + H6 Rủi ro giao dịch - H7 Hình ảnh ngân hàng + H8 Yếu tố pháp luật + H9 Nhận thức về chi phí -
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Chương 2 đã giới thiệu các khái niệm về dịch vụ E-Banking, Smart- Banking phân loại dịch vụ và vai trị, tính ưu việt của dịch vụ Smart-Banking. Giới thiệu các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ Smart-Banking. Và các mơ hình, lý thuyết liên quan trong việc nghiên cứu chấp nhận Smart-Banking như TRA, TPB, TAM, C-TAM-TPB, MPCU và UTAUT. Để từ đây đưa ra một mơ hình nghiên cứu cho bài nghiên cứu.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Các bước triển khai nghiên cứu 3.1. Các bước triển khai nghiên cứu
Sơ đồ sau đây thể hiện các bước định tính và định lượng được áp dụng trong các giai đoạn thực hiện đề tài.
Hình 3.1: Các bước triển khai nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
3.1.1. Triển khai nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được tiến hành bằng hình thức thảo luận nhóm và thảo luận nhóm gồm 10 người, trong đó có 5 người là nhân viên của Ngân hàng BIDV tham gia thảo luận nhóm. Thảo luận tay đơi với số cịn lại là các khách hàng đang sử dụng dịch vụ BIDV Smart - Banking của Ngân hàng nhằm khám phá ra các yếu tố mới ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ Smart - Banking của khách hàng, cũng
Các giả thuyết/lý thuyết nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu định lượng, chính thức N = 226 Mơ hình/Thang đo nháp Thang đo chính thức Cronbach’s Alpha EFA Điều chỉnh mơ hình
Phân tích hồi quy
- Biến có hệ số tương quan thấp được loại bỏ - Kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha
- Biến có trọng số EFA nhỏ được loại bỏ - Kiểm tra yếu tố trích được
- Kiểm tra phương sai trích
- Mơ hình được kiểm định tính phù hợp - Mỗi nhân tố được đánh giá về tầm quan trọng
như điều chỉnh và bổ sung cho các thang đo. Kết quả nghiên cứu định tính được trình bày Bảng 3.1 và 3.2.
Kết quả thảo luận nhóm gồm 5 nhân viên của Ngân hàng BIDV yêu cầu bổ sung thêm 4 biến quan sát vào nhân tố.
Bảng 3.1: Kết quả nghiên cứu định tính (thảo luận nhóm)
Stt Nhân tố Mã biến Biến quan sát
Tỷ lệ thống nhất bổ sung biến quan sát 1 Hiệu quả mong đợi HQ4 Có thể sử dụng BIDV Smart-
Banking mọi lúc mọi nơi* 100%
2 Khả năng tương thích KNTT1
Tơi đang sở hữu công nghệ phù hợp để sử dụng BIDV Smart- Banking* 100% 3 Yếu tố pháp luật PL1
Quy định của pháp luật Việt Nam và của NHNN VN về giao dịch
điện tử góp phần giúp đỡ trong việc dùng Smart-Banking của
BIDV *
100%
4 PL3
Chủ trương, chính sách, pháp luật của Nhà nước về ổn định tài chính tiền tệ góp phần tạo niềm tin người
dùng Smart-Banking*
100%
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả thảo luận tay đôi với 5 khách hàng: Hồn tồn nhất trí nội dung khảo sát, khơng bổ sung thêm biến quan sát.
Đối tượng khảo sát gồm những khách hàng đến giao dịch tại quầy giao dịch của BIDV Phú Mỹ chưa sử dụng nhưng biết đến dịch vụ hoặc đã và đang sử dụng dịch vụ Smart Banking BIDV. Các phương pháp phân tích thống kế như thơng kê mơ tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy tuyến tính OLS để xác định những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Smart Banking của khách hàng tại BIDV Phú Mỹ.
Phương pháp thu thập số liệu Dữ liệu thứ cấp: Số liệu thứ cấp của đề tài được thu thập từ các nguồn: Báo cáo về định hướng hoạt động, thống kê về tình hình hoạt động kinh doanh, hoạt động kinh doanh ngân hàng điện tử của BIDV BIDV Phú Mỹ từ năm 2018 đến năm 2020.
Dữ liệu sơ cấp: Số liệu sơ cấp của đề tài được thu thập như sau:
+ Số liệu sơ cấp được thu thập thơng qua tiến trình sau:
Bước 1: Chọn địa điểm điều tra và đối tượng nghiên cứu: Để đảm bảo tính
khoa học, tính đại diện của số liệu sơ cấp, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, chọn mẫu dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng.
Bước 2: Thực hiện điều tra thử (10 phiếu): Sau khi đã có phiếu điều tra soạn
sẵn, nghiên cứu tiến hành điều tra thử đại diện đối tượng khảo sát để kiểm tra tính phù hợp của phiếu điều tra, đồng thời hiệu chỉnh phiếu điều tra phù hợp với đặc điểm của từng đối tượng khảo sát.
Bước 3: Thực hiện điều tra chính thức: Sau bước hiệu chỉnh phiếu điều tra,
nhóm nghiên cứu tiến hành điều tra chính thức. Cách tiếp cận mẫu khảo sát theo phương pháp thuận tiện.
Dữ liệu thu thập thông qua bảng câu hỏi được gửi trực tiếp, email đến người được hỏi. phương pháp chọn mẫu thuận tiện là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng. Kích thước mẫu Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Hair & ctg (2006) (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ
quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Trong nghiên cứu này có 9 biến độc lập và số quan sát các biến độc lập tổng cộng là 37 quan sát biến đo lường nên số quan sát tối thiểu từ 37*5 = 185 quan sát (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhằm dự phòng số lượng bảng câu hỏi không hợp lệ do bị lỗi hoặc số liệu không hợp lý do bảng câu hỏi được phát ra cho đáp viên, nên tỷ lệ sai sót được dự đốn theo kinh nghiệm sẽ là cao. Để đảm bảo cho tính đại diện của mẫu tổng thể trong nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy của nghiên cứu cũng như để dự phịng những mẫu khảo sát khơng sử dụng được, 250 bảng câu hỏi khảo sát được phát ra. Số chính thức hợp lệ 226.
3.2. Xây dựng thang đo sơ bộ
Việc xây dựng thang đo của đề tài, trên nền tảng thang đo của mơ hình chấp nhận và sử dụng E-Banking (E-BMA) Nguyễn Thanh Duy và cộng sự, tác giả có chỉnh sửa và bổ sung.
Trong nghiên cứu này sử dụng 10 khái niệm: (1) Hiệu quả mong đợi, (2) Khả năng tương thích, (3) Nhận thức dễ dàng sử dụng, (4) Nhận thức kiểm soát hành vi, (5) Chuẩn chủ quan, (6) Rủi ro giao dịch, (7) Hình ảnh Ngân hàng, (8) Yếu tố pháp luật, (9) Nhận thức về chi phí, (10) Chấp nhận Smart -Banking.
Bảng 3.3: Các biến quan sát của các nhân tố trong thang đo gốc
TT Nhân tố Mã Biến quan sát Nguồn Thang đo
1
Hiệu quả mong đợi
HQ1 Tính thuận tiện và hữu ích của E-Banking
Mơ hình UTAUT Kholuod, (2009); Li
Long, (2010)
Likert 5 2 HQ2 Sử dụng E-Banking giúp tiết kiệm được thời gian hơn Likert 5 3 HQ3 Sử dụng E-Banking làm tăng suất hiệu quả công việc Likert 5
4 HQ4 Có thể sử dụng E-Banking mọi lúc mọi nơi* Likert 5
5 HQ5 Sử dụng E-Banking giúp tôi nâng cao được hiệu quả
công việc Likert 5
6
Tính tương thích
KNTT1 Tơi cảm thấy E-Banking phù hợp với điều kiện công nghệ bản thân đang sở hữu *
Mơ hình IDT GiBSon, (2009); Li Long, (2009)
Likert 5 7 KNTT2 Sử dụng E-Banking phù hợp với tình hình tài chính Likert 5 8 KNTT3 E-Banking tạo ra các giao dịch chẳng khác gì giao
dịch bằng tiền mặt Likert 5
9
Dễ dàng sử dụng
DD1 E-Banking dễ dàng để hoc cách thao tác
Mơ hình TAM, Lee D, Park J, An J, H (2001), GiBSon (2009), Pham và
cộng sự, (2010)
Likert 5 10 DD2 Các thao tác đơn giản dễ thực hiện khi giao dịch E-
Banking Likert 5
11 DD3 Có thể sử dụng thành thạo hệ thống giao dịch E-
Banking Likert 5
12 DD4 Cảm thấy hệ thống giao dịch E-Banking là linh hoạt Likert 5 13 DD5 Sử dụng E-Banking giúp thực hiện các giao dịch theo
TT Nhân tố Mã Biến quan sát Nguồn Thang đo
14
Kiểm soát hàng vi
KS1 Sử dụng E-Banking hồn tồn trong tầm kiểm sốt Mơ hình TPB Jaruwachirathanakul B,
và Fink, (2005); Yaghoubi N, Bahmani E,
(2010)
Likert 5 15 KS2 Các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng E-Banking Likert 5 16 KS3 E-Banking cần phải có những kiến thức cần thiết để sử
dụng Likert 5
17
Chuẩn chủ quan
CQ1 Các phương tiện truyền thơng có ảnh hưởng khả năng
tiếp cận chấp nhận E-Banking Mơ hình TPB, Mơ hình TAM2, Jaruwachirathanakul B, và Fink, (2005); Bander,
(2008); Pham và cộng sự, (2010) …
Likert 5 18 CQ2 Ý thức sử dụng E-Banking của người có tầm ảnh
hưởng xã hội Likert 5
19 CQ3 Sử dụng E-Banking vì hiệu ứng đám đông những
người xung quanh đều dùng Likert 5
20
Rủi ro giao dịch
RR1 Sự hồi nghi về tính riêng tư khi dùng E-Banking Podder, (2005), Alagheband, (2006),
Pham và cộng sự, (2010), Li H, Huang W,
(2009)
Likert 5 21 RR2 Giao dịch trên các hệ thống E-Banking có thể khơng
được bảo mật Likert 5
22 RR3 Sử dụng E-Banking có thể bị lừa đảo dẫn đến mất tiền Likert 5 23
Hình ảnh ngân hàng
HA1 Danh tiếng và uy tín của bank tốt
Mơ hình IDT mở rộng, Pham và cộng sự, (2010), Li H, Huang W,
(2009)
Likert 5 24 HA2 Ngân hàng xây dựng hình ảnh thân thiện vượt trội so
với đối thủ cạnh tranh Likert 5
25 HA3 Dịch vụ E-Banking được ngân hàng dành nhiều nguồn
lực để phát triển Likert 5
26 HA4 Ngân hàng thực hiện tốt các cam kết về dịch vụ E-
TT Nhân tố Mã Biến quan sát Nguồn Thang đo
27 HA5 Ngân hàng cung cấp đầy đủ các hướng dẫn sử dụng,
hỗ trợ trực tuyến về E-Banking Likert 5
28 HA6 E-Banking được ngân hàng không ngừng nâng cao
chất lượng cung cấp dịch vụ Likert 5