Biến quan sát
Biến quan sát Tƣơng quan biến
Cronbach's Alpha khi
loại biến Tính hữu ích: hệ số Cronbach's Alpha = 0,772
HI1 Đối với tôi, các dịch vụ Fintech là cần thiết cho đời
sống hàng ngày. 0,600 0,703
HI2
Các dịch vụ Fintech nhƣ ví điện tử, smartbanking, internet banking… giúp tơi tơi kiểm sốt tài khoản kịp thời và hiệu quả hơn.
0,544 0,733
HI3 Sử dụng các dịch vụ Fintech giúp tôi tiết kiệm thời
gian và công sức. 0,570 0,720
HI4 Tôi thấy sử dụng các dịch vụ Fintech đem lại nhiều
lợi ích. 0,582 0,713
Cảm nhận dễ dàng sử dụng: hệ số Cronbach's Alpha = 0,785
SD1 Tôi thấy thao tác sử dụng các ứng dụng Fintech trên
điện thoại và máy vi tính đơn giản. 0,651 0,702
SD2 Nhìn chung, giao diện của các ứng dụng Fintech dễ
nhìn và dễ hiểu. 0,494 0,784
SD3 Quy trình thanh tốn, gửi tiết kiệm, vay … qua các
ứng dụng Fintech đều nhanh gọn, dễ hiểu. 0,609 0,723
SD4 Tơi có thể dễ dàng sử dụng các dịch vụ Fintech một
cách thuần thục. 0,621 0,717
Nhận thức rủi ro: hệ số Cronbach's Alpha = 0,844
RR1 Tôi cảm thấy không an tồn khi cung cấp thơng tin
trong giao dịch qua ứng dụng Fintech. 0,635 0,817
RR2 Tôi cảm thấy các dịch vụ Fintech hiện nay độ bảo
mật chƣa cao, dễ dàng bị hacker xâm phạm. 0,671 0,807
RR3 Tôi ít khi nhận đƣợc tƣ vấn, khuyến nghị để thực
hiện giao dịch Fintech an toàn 0,646 0,814
RR4 Nếu xảy ra rủi ro, khả năng tơi bị tổn thất tài chính
là rất lớn. 0,723 0,793
RR5 Khi thực hiện giao dịch thƣơng mại điện tử, tơi có
thể phải nhận hàng hóa kém chất lƣợng. 0,581 0,831
Chi phí cảm nhận: hệ số Cronbach's Alpha =0,826
CP1 Phí giao dịch thanh toán trên các ứng dụng Fintech
cao. 0,672 0,770
tôi sẽ ngừng sử dụng dịch vụ.
CP3 Tơi thấy rằng hiện nay các mức phí liên quan đến
việc sử dụng các dịch vụ Fintech còn cao. 0,599 0,804
CP4
Thực hiện giao dịch qua các ứng dụng Fintech chi phí cao hơn so với các phƣơng thức giao dịch truyền thống. 0,646 0,782 Hỗ trợ chính phủ: hệ số Cronbach's Alpha = 0,825 GS1 Chính phủ khuyến khích phát triển các dịch vụ Fintech. 0,639 0,784 GS2 Chính phủ có chủ trƣơng và định hƣớng cho sự phát triển các dịch vụ Fintech. 0,705 0,754 GS3
Hệ thống văn bản pháp luật, nghị định, thông tƣ liên quan đến hoạt động Fintech hiện nay là đầy đủ, tƣơng đối hoàn thiện đáp ứng đƣợc nhu cầu phát triển của dịch vụ Fintech.
0,676 0,767
GS4 Cơ sở hạ tầng và đƣờng truyền internet đáp ứng tốt
cho việc sử dụng các dịch vụ Fintech. 0,589 0,811
Điều kiện thuận lợi: hệ số Cronbach's Alpha = 0,840
TL1 Điện thoại/máy vi tính của tơi có thể cài đặt/sử dụng
các dịch vụ Fintech. 0,764 0,774
TL2 Tơi có kiến thức cần thiết để sử dụng các sản phẩm
Fintech. 0,631 0,811
TL3 Các dịch vụ Fintech tƣơng thích với các cơng nghệ
khác mà tơi đang sử dụng. 0,655 0,805
TL4 Tơi sẽ ln tìm đƣợc sự giúp đỡ khi gặp khó khăn,
vƣớng mắc trong quá trình sử dụng dịch vụ. 0,585 0,833
TL5 Cách thức đăng ký các dịch vụ Fintech dễ dàng và
thuận lợi đối với tôi. 0,621 0,814
Ảnh hƣởng xã hội: hệ số Cronbach's Alpha = 0,843
XH1 Tôi cảm thấy an tâm hơn nếu ngƣời thân, bạn bè,
đồng nghiệp cũng sử dụng dịch vụ Fintech. 0,641 0,816
XH2
Tôi cảm thấy an tâm hơn nếu những ngƣời nổi tiếng, có ảnh hƣởng xã hội cũng sử dụng dịch vụ Fintech.
0,699 0,792
XH3
Những đơn vị cung ứng có mạng lƣới giao dịch rộng, số lƣợng khách hàng lớn thì độ tin cậy cao hơn.
0,719 0,785
XH4 Phần lớn mọi ngƣời xung quanh tôi cho rằng nên sử
dụng các dịch vụ Fintech. 0,662 0,811
YD1 Tôi cân nhắc sử dụng các dịch Fintech thay thế các
giao dịch truyền thống. 0,646 0,694
YD2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ Fintech trong tƣơng lai. 0,628 0,718
YD3 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè, ngƣời thân, đồng
nghiệp,.. sử dụng các dịch vụ Fintech. 0,618 0,723
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng dữ liệu khảo sát
Theo kết quả phân tích Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày ở bảng trên, tất cả 33 biến quan sát đo lƣờng cho 08 khái niệm nghiên cứu đều có hệ số tƣơng quan biến (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo này đều lớn hơn 0,6 nên tất cả các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy và tiếp tục sử dụng để phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Dựa trên quan điểm của Hair và cộng sự. (2010) đã đƣợc đề cập ở chƣơng 3, phần này sẽ tiến hành phân tích EFA riêng biệt cho hai nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc với phƣơng thức lựa chọn là Principal Component Analysis và phép quay Varimax để xác định số lƣợng nhân tố, xem xét mức độ hội tụ của biến quan sát theo từng thành phần. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập cụ thể nhƣ sau: