NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG đến QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG VÍ ĐIỆN TỬ CỦA NGƯỜI DÂN

Kết quả kiểm định sự ảnh hưởng của nhóm giới tính đến quyết định sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng.. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất phát triển đề tài nghiên cứu về quyết định sử dụng v

Giới thiệu đề tài

Lý do chọn đề tài

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, làm thay đổi toàn diện mọi mặt của các nền kinh tế trong đó có Việt Nam Công nghệ đã giúp xóa bỏ rào cản về khoảng cách không gian và thời gian, từ đó tạo điều kiện triển khai những sản phẩm và dịch vụ tài chính đơn giản, tiện lợi, chi phí thấp, dễ dàng tiếp cận và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người tiêu dùng Và ví điện tử là một trong những ví dụđiển hình cho sự phát triển , đáp ứng nhu cầu của con người ngày càng trở nên nhanh chóng, thuận tiện và hữu ích hơn Việc áp dụng thanh toán bằng ví điện tử qua mã QR, code đã và đang mang lại nhiều sự tiện lợi và an toàn cho khác hàng trong giao dịch thanh toán điện tử nói chung, thanh toán qua ví nói riêng Các giải pháp thanh toán qua ví điện tử tại Việt Nam ngày càng đa dạng như AirPay, Momo, ViettelPay Bên cạnh đó, Việt Nam cũng là một trong những quốc gia có mức tăng trưởng về thanh toán điện tử cao nhất thế giới, điều này dẫn đến có rất nhiều các đơn vị cung ứng dịch vụ ví điện tử ngày một nhiều hơn và tạo nên cuộc cạnh tranh quyết liệt nhằm chiếm lĩnh thị phần Theo Criteo năm 2005, thiết bị di động chiếm 31% giao dịch thương mại điện tử ở Mỹ tương ứng với mức tăng 15% một năm - điều đó chứng tỏ đây sẽ là một thị trường đầy tiềm năng ở hiện tại và cả trong tương lai đối với nhiều doanh nghiệp

Các hệ thống thanh toán di động hiện nay trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng đang phát triển và tăng trưởng một cách mạnh mẽ Và ví điện tử - ứng dụng thanh toán trên nền tảng di động đã và đang phát triển một cách ngoạn mục tại thị trường Việt Nam: trong vòng 10 năm qua, nhiều ví điện tử đã tăng trưởng vượt bậc về lượng người dùng Tính đến tháng 7-2018, ví điện tử MoMo đã đạt 8 triệu người dùng, đặt mục tiêu tăng lên 16 triệu người dùng vào năm 2019 Ví Việt cũng đạt 2,3 triệu người dùng và hơn 22.000 điểm chấp nhận thanh toán trên cả nước ZaloPay hoạt động từ đầu năm 2018, sau 1 tháng triển khai đã đạt hơn 1,3 triệu lượt người dùng

Viettel Pay mới ra mắt ngày 29-6/2018 hiện đã vượt ngưỡng 1 triệu người dùng (theo báo Sài Gòn đầu tư số ngày 12.11.2018)

Để có cái nhìn tổng quan và định hướng cho nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất phát triển đề tài nghiên cứu về quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng như tiện lợi, bảo mật, độ tin cậy và nhận thức về hữu ích, đồng thời xem xét đặc điểm nhân khẩu học và thói quen thanh toán để hiểu hành vi người dùng ở TP Hồ Chí Minh Nghiên cứu này kỳ vọng làm rõ tiềm năng thị trường ví điện tử tại khu vực đô thị lớn này và đề xuất các khuyến nghị cho doanh nghiệp, cơ quan quản lý và các bên liên quan về chiến lược tiếp cận, phát triển dịch vụ thanh toán điện tử và thúc đẩy adoption.

2 về thị trường đầy tiềm năng này thông qua đó đưa ra các kế hoạch và định hướng cho các doanh nghiệp khi tham gia vào thị trường thương mại toàn cầu.

Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu chung : Đưa ra cái nhìn tổng quát về thực trạng sử dụng ví điện tử và hình thức thanh toán bằng ví điện tử của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh qua việc nghiên cứu hành vi quyết định sử dụng, nhu cầu và hoạt động thanh toán của người dân thành phố

Ở Hồ Chí Minh, nghiên cứu tập trung đo lường, phân tích và đánh giá các kết quả thu được nhằm giải thích nguyên nhân tác động đến quyết định sử dụng ví điện tử của người dân hiện nay và từ đó đề xuất các giải pháp thiết thực cho các nhà kinh doanh thương mại điện tử để tối ưu hóa chiến lược tiếp cận, nâng cao nhận thức và thúc đẩy sự chấp nhận ví điện tử trên thị trường.

• Xác định những yếu tố cụ thểảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh

• Phân tích và đánh giá thực trạng về tình hình sử dụng ví điện tử của người dân thông qua kết quả và số liệu thu được liên quan đến các biến số về quyết định sử dụng của người dân tại TP.HCM

Từ kết quả phân tích được sau đó đánh giá và đề xuất đưa ra giải pháp nhằm phát triển dịch vụ ví điện tử để nhiều người biết đến và sử dụng

Đối tượng nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu : yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh

• Khách thể nghiên cứu : người dân đang sinh sống và làm việc tại TP.Hồ Chí Minh.

Phạm vi nghiên cứu

• Phạm vi không gian: thành phố Hồ Chí Minh

• Phạm vi thời gian: từ tháng 03 đến tháng 04/2021

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp : nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

Thông qua “BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG VÍ ĐIỆN TỬ CỦA NGƯỜI DÂN TẠI TP.HCM.” này, chúng tôi sẽ nhập dữ liệu thu thập được và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu

Phương pháp thu thập các dữ liệu :

+ Nhóm thu thập thông tin từ các trang web chính thống, các bài phân tích và báo cáo có nội dung liên quan về vấn đề nghiên cứu

+ Các thông tin công khai trên các phương tiện thông tin đại chúng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử

+ Thảo luận nhóm, nhóm bao gồm những thành viên có chung những đặc điểm xác định như: khu vực sống, độ tuổi, trình độ… Nhóm dùng phương pháp này để khám phá về mức độ nhận biết và quan tâm của người dân sử dụng ví điện tử

Kết hợp thông tin thứ cấp và thông tin sơ cấp để hoàn chỉnh bảng câu hỏi, đảm bảo các mục đo lường và phạm vi nghiên cứu được phản ánh đầy đủ và chính xác Sau đó, gửi form câu hỏi tới đối tượng nghiên cứu qua hình thức trực tuyến để thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng và thuận tiện, từ đó nâng cao chất lượng thông tin thu được và tính khả thi của nghiên cứu.

Phương pháp xử lý và phân tích số liệu:

+ Sử dụng số liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp từ việc thảo luận nhóm để thiết kế bảng hỏi

+ Sử dụng phương pháp thống kê mô tả để phân tích thông tin khách hàng và quyết định sử dụng ví điện tử của người dân thành phố Hồ Chí Minh Sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá mức độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố EFA để gom nhóm và rút gọn số lượng các nhân tố và sử dụng phương pháp

+ Sử dụng phân tích hồi quy đa biến để xác định tác động của những nhân tố trong mô hình đến hành vi mua của người tiêu dùng và kiểm định, ANOVA để kiểm định mối quan hệ giữa hành vi chung và nhân khẩu học

+ Sau các kiểm định số liệu nhóm tiến hành xử lý kết quả, thống kê số liệu dựa trên 200 mẫu chuẩn xác nhất được tiến hành

+ Từ kết quả nghiên cứu các mục tiêu trên để đề xuất giải pháp nhằm đề xuất những chiến lược hiệu quả dựa trên những yếu tố ảnh hưởng đó

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

1.6.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nhận thức kiểm soát hành vi

Quyết định sử dụng ví điện tử

Nhận thức rủi ro Nhận thức an toàn

Nhận thức dễ sử dụng

Biến H1: Tính hữu ích được nhận thức có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử “Nhận thức hữu ích” ký hiệu HI

Biến H2: Nhận thức dễ sử dụng ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử “Nhận thức dễ sử dụng” Kí hiệu SD

Biến H3: Nhận thức an toàn có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử “Nhận thức an toàn”, kí hiệu AT

Biến H4: Rủi ro có ảnh hưởng ngược chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử,

“Nhận thức rủi ro” được ký hiệu RR

Biến H5: “Nhận thức kiểm soát hành vi” có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử, được ký hiệu KS

Biến H6: Nhóm tham khảo có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng, “Nhóm tham khảo” được ký hiệu TK.

Kết cấu của nghiên cứu

• Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương này trình bày cơ sở hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu và nội dung nghiên cứu; đồng thời nêu rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu được áp dụng, mô hình đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu Các yếu tố này cung cấp nền tảng cho việc xác định phạm vi và phương pháp tiếp cận, đồng thời định hướng cho quá trình thu thập dữ liệu, phân tích và kiểm chứng giả thuyết, bảo đảm tính nhất quán và khả thi của đề tài.

• Chương 2: Kết quả nghiên cứu

Nội dung mô tả về mẫu thu thập cũng như các kết quả đã được phân tích, xử lý, kiểm định độ tin cậy, độ phù hợp của thang đo

• Chương 3: Kết luận và đề xuất giải pháp

Kết quả nghiên cứu

Thông tin về mẫu

Số mẫu thu về được là 167 mẫu khảo sát được thực hiện bằng hình thức online thông qua hệ thống google biểu mẫu Tuy nhiên, có 18 mẫu khảo sát không hợp lệ đã được loại bỏ do các câu trả lời không hợp lí, vì trả lời thiếu hoặc có xu hướng chọn đồng loạt một đáp án cho tất cả câu hỏi Vì các mẫu trên đều đã được qua gạn lọc kĩ càng đảm bảo câu trả lời là của ngưởi dân sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh và đã hoặc đang sử dụng ví điện tử Vì vậy số mẫu thực hiện nghiên cứu là 149 mẫu là cơ sở dữ liệu để kiểm định mô hình và đo lường cơ sở lí thuyết trong đề tài nghiên cứu

Bảng 2.1: Bảng phân bố giới tính trong mẫu nghiên cứu

Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích luỹ

Có 83 người được khảo sát là nam (chiếm 55.7%) và 62 người nữ (chiếm 41.6%)

Bảng 2.2: Bảng phân bốđộ tuổi trong mẫu nghiên cứu

Downloaded by út bé (beut22834@gmail.com)

Hình 2.1: Biểu đồ phân bốđộ tuổi trong mẫu nghiên cứu

Hình 2.2: Biểu đồ phân bố thu nhập trong mẫu nghiên cứu

Valid học sinh, sinh viên 124 83.2 83.2 83.2 công chức, viên chức 8 5.4 5.4 88.6 nhân viên khối doanh nghiệp 9 6.0 6.0 94.6 làm việc tự do 8 5.4 5.4 100.0

Thông tin về hành vi

2.2.1.1 Phương tiệ n mà đáp viên biết đên ví điệ n t ử

Bảng 2.3: Phương tiện mà đáp viên biết đến ví điện tử

Phần trăm trên tổng số người được khảo sát

Phần trăm trên tổng số lựa chọn Phương tiện biết đến ví điện tử a báo mạng 46 14.0% 30.9% ti vi 32 9.8% 21.5% đài phát thanh 16 4.9% 10.7% mạng xã hội 123 37.5% 82.6% bạn bè, người thân 110 33.5% 73.8% khác 1 0.3% 0.7%

Hình 2.3: Biểu đồphương tiện biết đến ví điện tử

2.2.1.2 Nh ận biết v í điện tử

Bảng 2.4: Ví điện tử mà đáp viên biết đến

Lựa chọn Phần trăm trên

Phần trăm trên tổng số lựa chọn tổng số người được khảo sát

Ví điện tử đáp viên biết đến a ví ZaloPay 127 20.1% 85.2% ví momo 145 22.9% 97.3% ví ViettelPay 91 14.4% 61.1% ví AirPay 113 17.9% 75.8% ví Moca 77 12.2% 51.7% ví VNPay 76 12.0% 51.0% khác 3 0.5% 2.0%

Hình 2.4: Ví điện tửđáp viên biết đến

2.2.1.3 Ví điệ n t ử đáp viê n đang sử d ụ ng

Bảng 2.5: Ví điện tử mà đáp viên đang sử dụng

Lựa chọn Phần trăm trên tổng số người được khảo sát

Phần trăm trên tổng số lựa chọn

Ví điện tử đang sử dụng a ví ZaloPay 64 18.1% 43.0%

Downloaded by út bé (beut22834@gmail.com) ví momo 136 38.4% 91.3% ví ViettelPay 31 8.8% 20.8% ví AirPay 71 20.1% 47.7% ví Moca 28 7.9% 18.8% ví VNPay 22 6.2% 14.8% khác 2 0.6% 1.3%

Bảng kết quả này cho thấy đa số trong 149 mẫu khảo sát thì họ sử dụng ví điện tử MOMO là nhiều nhất với 136 người bình chọn chiếm tỉ lệ 38.4%

Hình 2.5: Biểu đồ dử dụng các loại ví điện tử của người tiêu dùng

2.2.1.4 S ố lượng ví điệ n t ử đáp viên sử d ụ ng

Bảng 2.6: Ví điện tử sử dụng thường xuyên nhất

Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy

Valid ví ZaloPay 10 6.7 6.7 6.7 ví momo 115 77.2 77.2 83.9

12 ví Moca 2 1.3 1.3 98.0 ví VNPay 2 1.3 1.3 99.3 khác 1 7 7 100.0

Hình 2.6: Biểu đồví điện tửđáp viên sử dụng thương xuyên nhất 2.2.2 Bảng kết hợp

Bảng 2.7: Bảng kết hợp giữa giới tính, độ tuổi và nghề nghiệp

Tần số Phần trăm tỷ lệ

Phần trăm tỷ lệ Độ tuổi dưới 18 1 100.00% 0 0.00% 0 0.00% 1 100.00%

Downloaded by út bé (beut22834@gmail.com) nghiệp viên

Nhân viên khối doanh nghiệp

Nhóm giới tính nữ chiếm tổng sốđông trong độ tuổi từ 18 – 25 tuổi Đa phần độ tuổi này đều là học sinh, sinh viên và nhân viên văn phòng Các đối tượng này tiếp cận nhanh với môi trường điện tử hiện đại, biết cập nhật xu hướng, giới trẻ nhanh chóng trở thành khách hàng sử dụng ví điện tử nhiều nhất trên thị trường Do đó, việc phối hợp độ tuổi và nghề nghiệp theo giới tính như bảng kết quả là khá hợp lý

Bảng 2.8 Bảng kết hợp giữa độ tuổi và phương tiện nhận biết ví điện tử, ví điện tử đang sử dụng và lý do sử dụng ví điện tử Độ tuổi dưới 18 18 - 25 26 - 35 36 - 45 trên 45 Tổng Tần số Tần số Tần số Tần số Tần số Tần số

Ví điện tử đang sử dụng ví ZaloPay 1 115 10 1 0 127 ví momo 0 18 2 0 0 20 ví ViettelPay 0 0 1 0 0 1 ví AirPay 0 0 1 0 0 1 ví Moca 0 0 0 0 0 0 ví VNPay 0 0 0 0 0 0 khác 0 0 0 0 0 0

Phương tiện biết đến ví điện tử báo mạng 0 42 3 1 0 46 ti vi 0 7 0 0 0 7 đài phát thanh 0 0 0 0 0 0 mạng xã hội

Lý do sử dụng ví điện tử tiện lợi 1 128 13 1 0 1 dễ sử dụng 0 2 0 0 0 0 có nhiều khuyến mãi 0 1 0 0 0 0 bảo mật thông tin 0 1 0 0 0 0 tiết kiệm chi phí 0 1 1 0 0 0

Bảng 2.9: Bảng kết hợp giữa nghề nghiệp và mục đích sử dụng ví điện tử

Mục đích sử dụng ví điện tử thanh toán trực tuyến nhận và chuyển tiền nạp và rút tiền khác

Tần số Tần số Tần số Tần số nghề nghiệp học sinh, sinh viên 108 16 0 0 công chức, viên chức 6 2 0 0 nhân viên khối doanh nghiệp 8 1 0 0 làm việc tự do 7 1 0 0 khác 0 0 0 0

Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Anpha

2.3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo “Sự hữu ích”

Thang đo “Sự hữu ích” được cấu thành bởi 4 biến quan sát Bảng dưới đây cho kết quả Cronbach’s Alpha là 0,692 lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo “Sự hữu ích” chấp nhận được về độ tin cậy Hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại

Bảng 2.10: Phân tích Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo

Biến quan sát Trung bình thang đo

Tỷ lệphương sai nếu biến bị loại

Tỷ lệtương quan giữa biến và tổng

Cronbach’s alpha nếu biến bị loại

Sự hữu ích (HI): Cronbach’s Alpha = 0,692

2.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo “Tính dễ sử dụng”

Thang đo “Tính dễ sử dụng” được cấu thành bởi 4 biến quan sát Bảng dưới đây cho kết quảCronbach’s Alpha là 0,529 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo

“Tính dễ sử dụng” không được chấp nhận vềđộ tin cậy

Tỷ lệ phương sai nếu biến bị loại

Tỷ lệ tương quan giữa biến và tổng

Tính dễ sử dụng (SD): Cronbach’s Alpha = 0,529

2.3.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo “Nhận thức an toàn”

Thang đo “Nhận thức an toàn” được cấu thành bởi 3 biến quan sát Bảng dưới

16 đo “Nhận thức an toàn” chấp nhận được về độ tin cậy Hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại

“Nhậ n th ức an toàn”

Tỷ lệ tương quan giữa biến và tổng

Nhận thức an toàn (AT): Cronbach’s Alpha = 0,779

2.3.4 Kiểm định độ tin cậy của thang đo “Nhận thức rủi ro”

Thang đo “Nhận thức rủi ro” được cấu thành từ 4 biến quan sát Theo bảng dưới đây, Cronbach’s Alpha đạt 0,911, vượt tiêu chuẩn 0,60, cho thấy thang đo có độ tin cậy nội tại cao và phù hợp để đánh giá nhận thức rủi ro trong nghiên cứu.

“Nhận thức rủi ro” chấp nhận được về độ tin cậy Hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại

Nhận thức rủi ro (RR): Cronbach’s Alpha = 0,911

2.3.5 Kiểm định độ tin cậy của thang đo “Nhận thức kiểm soát hành vi”

Thang đo “Nhận thức kiểm soát hành vi” được cấu thành bởi 3 biến quan sát

Bảng dưới đây cho kết quảCronbach’s Alpha là 0,793 lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo “Nhận thức kiểm soát hành vi” chấp nhận được về độ tin cậy Hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại

“Nhận thức kiểm soát hành vi”

Tỷ lệ phương sai nếu biến bị loại

Nhận thức kiểm soát hành vi (KS): Cronbach’s Alpha = 0,793

2.3.6 Kiểm định độ tin của cậy đo “Nhóm tham khảo”

Thang đo “Nhận thức kiểm soát hành vi” được cấu thành bởi 3 biến quan sát Bảng dưới đây cho kết quả Cronbach’s Alpha là 0,772 lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo “Nhận thức kiểm soát hành vi” chấp nhận được về độ tin cậy Hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại

18 sát thang đo sai nếu biến bị loại quan giữa biến và tổng alpha nếu biến bị loại

Nhóm tham khảo(TK): Cronbach’s Alpha = ,772

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) ở bước tiếp theo cho thấy rõ liệu các thang đo có bị tách thành những nhân tố mới hay cần loại bỏ một số biến đo lường Quá trình này cho phép đánh giá cấu trúc thang đo một cách chính xác hơn và loại bỏ những biến đo không đạt yêu cầu, từ đó tối ưu hóa thang đo để đảm bảo tính đồng nhất và độ tin cậy cao hơn.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.4.1 Kết quả kiểm định EFA cho biến độc lập

Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, các biến đạt yêu cầu sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá Nhóm nghiên cứu tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo tác động đến vào phân tích nhân tố EFA, ta được kết quả sau:

• Giá trị KMO = 0.837 > 0.5, chính vì vậy phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu thu được

• Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (< 0.05) cho thấy các biến quan sát được sử dụng có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.

Bảng 2.16: Kết quả phân tích KMO cho nhân tốđộc lập

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Tại Eigenvalue = 1.018 >1 rút trích được ba nhân tố từ 18 biến quan sát với tổng phương sai trích được là 68.994% (>50%)

Bảng 2.17: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập

Ta thấy bảng Rotated Component Matrix có 18 biến được chia thành 5 nhân tố sau đây:

• Nhân tố 1: có 4 biến quan sát thuộc thành phần rủi ro dùng để đo lường sự rủi ro của khách hàng đối với quyết định sử dụng ví điện tử Nhân tố 1 này vẫn sẽ được đặt tên là Rủi ro, ký hiệu là RR

• Nhân tố 2: có 4 biến quan sát gồm 3 biến trong thành phần nhận thức an toàn

(AT), 1 biến trong thành phần sự hữu ích (HI), do số lượng biến (AT) chiếm nhiều hơn (3) so với biến HI (1) nên ta có thể xác định nhân tố 2 này đucợ sử dụng để do lường nhận thức an toàn của khách hàng với quyết định sử dụng ví

• Nhân tố 3: có 4 biến thuộc thành phần nhóm tham khảo đểđo lường tính năng tham khảo của khách hàng với quyết định sử dụng ví điện tử, nhân tố 3 này vẫn sẽ được đặt tên là: Tham khảo, ký hiệu là TK

• Nhân tố 4: có 3 biến quan sát thuộc thành phần nhận thức kiểm soát hành vi (KS) đo lường mức độ về nhận thức kiểm soát hành vi của khách hàng với quyết định sử dụng ví điện tử, nhân tố này sẽ được đặt tên là: Kiểm soát hành vi, ký hiệu là KS

• Nhân tố 5: có 3 biến quan sát thuộc thành phần sự hữu ích (HI) đo lường tính hữu ích của ví điện tử đối với khách hàng với quyết định sử dụng ví điện tử, nhân tốnày được đặt tên là: Hữu ích, ký hiệu là HI

2.4.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc

Nhóm nghiên cứu tiến hành đưa các biến quan sát của thang đo các yếu tố tác động đến kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Tài chính - Marketing vào phân tích nhân tố EFA

Bảng 2.18: Kết quả phân tích KMO cho nhân tố phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy phép trích được một nhân tố với 3 biến quan sát và phương sai trích tích kũy được là 62.579% (lớn hơn 50%) Hệ số

KMO đạt 0,646, nằm giữa 0,5 và 1, cho thấy mẫu đủ phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) Kết quả cho thấy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, từ đó phân tích nhân tố (EFA) là phù hợp để xác định cấu trúc yếu tố và quyết định số lượng yếu tố cần trích xuất.

Bảng 2.19: Bảng kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Kiểm tra độ tin cậy thang đo lần 2

Bảng 2.20: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo lần 2

Hệ sốtương quan biến tổng Cronbach

Alpha Nhân tố 1 Nhân tố 2 Nhân tố 3 Nhân tố 4 Nhân tố 5

Như vậy, theo kết quả phân tích nhân tố khám phá, thang đo đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đên quyết định sử dụng Ví điện tử của người dân tại Thành Phố Hồ Chí Minh bao gồm 5 nhân tố:

- Thành phần Rủi ro, kí hiệu là RR, thể hiện những rủi ro mà khách hàng gặp phải hay lo ngại khi quyết định sử dụng ví điện tử, được đo lường bằng 4 biến quan sát Các biến này đều có nguồn gốc từ 4 biến thành phần rủi ro

Thành phần An toàn, ký hiệu AT, đại diện cho mức độ an toàn khi quyết định sử dụng ví điện tử và được đo lường bằng 4 biến quan sát Các biến này có nguồn gốc từ 3 biến trong thành phần An toàn và 1 biến trong thành phần hữu ích, tạo nên một thước đo tổng thể về tính an toàn và sự hữu ích của ví điện tử cho người dùng.

22 lường bằng 3 biến quan sát Các biến này đều có nguồn gốc từ 3 biến trong thành phần Nhóm tham khảo

- Thành phần Kiểm soát hành vi, được kí hiệu là KS, thể hiện sử kiểm soát hành vi của khách hàng khi quyết định sử dụng ví điện tử, được đo lường bằng 3 biến quan sát Các biến này đều có nguồn gốc từ 3 biến trong thành phần Kiểm soát hành vi

- Thành phần Sự hữu ích, kí hiệu là HI, thể hiện sự hữu ích khi quyết định sử dụng ví điện tử, được đo lường bằng 3 biến quan sát Các biến này đều có nguồn gốc từ 3 biến trong thành phần sự hữu ích

Phân tích tương quan và hồi quy

Trước khi kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cần phải xem xét mối tương quan giữa các biến của mô hình Phân tích ma trận tương quan Pearson sử dụng hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coeffcient, kí hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa mỗi biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (Kết quả học tập) và giữa các biến độc lập với nhau

Hệ số tương quan Pearson (r) cho biết mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến và có giá trị từ -1 đến 1 Khi r > 0, hai biến có tương quan dương: khi một biến tăng lên, biến kia cũng tăng lên (và ngược lại) Khi r < 0, hai biến có tương quan âm: khi một biến tăng lên thì biến còn lại giảm xuống (và ngược lại) Giá trị tuyệt đối của r cho biết cường độ tương quan: càng gần 1 hoặc -1 càng mạnh, càng gần 0 càng yếu Việc hiểu r giúp phân tích sự phụ thuộc giữa các biến và được áp dụng rộng rãi trong thống kê và dữ liệu khoa học.

Giá trị r = +1 hoặc r = −1 cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình tuyến tính Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độtương quan giữa hai biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến

Tuy nhiên, cũng cần phải lưu ý đến dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến nếu giữa các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau Khi phân tích Pearson, các biến độc lập và biến phụ thuộc được xem xét như nhau

Có nhiều quy tắc và kinh nghiệm khác nhau đề nghị ngưỡng độtương quan dựa trên giá trị tuyệt đối của r, trong đó quy tắc Evans (1996) được sử dụng phổ biến nhất Evans đề xuất các ngưỡng dựa trên |r| nhằm xác định mức độ độtương quan giữa các biến, và phương pháp này thường được áp dụng trong các phân tích mối quan hệ Mặc dù có nhiều phương pháp thay thế, Evans (1996) vẫn là tham chiếu chính để xác định mức độtương quan và so sánh mức độ độtương quan giữa các cặp biến.

0.00 – 0.19 0 – 4% Tương quan rất yếu 0.20 – 0.39 4 – 16% Tương quan yếu 0.40 – 0.59 16 – 36% Tương quan đáng kể

Bảng 2.21: Kết quảphân tích tương quan

QD HI AT RR KS TK

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

Hệ sốtương quan giữa yếu tố Sự hữu ích(HI) với chính nó là 1 có nghĩa là yếu tố

Sự hữu ích tương quan tuyệt đối với chính nó

Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI với biến độc lập: AT là 0.482 là mối hệ khá chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI với các biến độc lập KS và TK lần lượt là 0.391 và 0.302 là mối liên hệ khá yếu

Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI và biến độc lập RR là -0.097 là mối liên hệ chặt chẽ

Sig = 0.000 < 0.05 nên biến HI có tương quan với các biến QD, AT, KS, TK Sig = 0.580 > 0.05 nên biến HI không có tương quan với biến RR

Hệ số tương quan giữa yếu tố AT với chính nó là 1 có nghĩa là AT tương quan tuyệt đối với chính nó

Hệ số tương quan giữa biến độc lập AT với biến phụ thuộc QD là 0.489 là mối liên hệ khá chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến độc lập AT với các biến độc lập HI, KS, TK lần lượt là 0.482; 0.452; 0.566 => Mối liên hệ chặt chẽ

Hệ sốtương quan giữa biến độc lập AT với biến độc lập RR là 0.140 là mối liên hệ yếu

Sig = 0.000 < 0.05 nên biến AT có tương quan với các biến QD, HI, KS, TK Sig = 0.87 > 0.05 nên biến AT không có tương quan với biến RR

Hệ số tương quan giữa yếu tố RR với chính nó là 1 có nghĩa là RR có tính tương quan tuyệt đối với chính nó

Hệ số tương quan giữa biến RR với biến phụ thuộc QD là -0.46 là mối liên hệ chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến RR với biến độc lập HI là 0.97 là mối liên hệ chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến RR vơi biến độc lập KS và TK lần lượt là 0.100; 0.225 là mối liên hệ yếu

Sig dao động 0.06 đến 0.580> 0.05 nên biến RR không có tương quan với các biến còn lại

2.6.1.4 Y ế u t ố Nh ậ n th ứ c ki ể m soát hành vi

Hệ số tương quan giữa yếu tố KS với chính nó là 1 có nghĩa là KS có tính tuyệt đối với chính nó

Hệ số tương quan giữa biến độc lập KS với biến phụ thuộc QD là 0.621 là mối liên hệ chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến KS với các biến AT và TK lần lượt là 0.452; 0.566 là mối liên hệ khá chặt chẽ

Hệ số tương quan giữa biến KS với các biến HI và RR lần lượt là 0.391; 0.100 là mối liên hệ yếu

Sig = 0.000 < 0.05 nên biến KS có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS Sig = 0.06 > 0.05 nên biến KS không có tương quan với biến RR

Hệ số tương quan giữa yếu tố TK với chính nó là 1 có nghĩa là TK có tính tương quan tuyệt đối với chính nó

Hệ số tương quan giữa biến độc lập TK với biến phụ thuộc QD là 0.602 là mối liên hệ chặt chẽ

Hệ sốtương quan giữa biến TK với các biến AT và KS lần lượt là 0.429; 0.566 là mối liên hệ khá chặt chẽ

Sig = 0.000 < 0.05 nên biến TK có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS

Qua phân tích tương quan giữa các nhóm yếu tố, có thể rút ra kết luận rằng các yếu tố trong cùng nhóm có mối quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau Hệ số tương quan giữa các biến trong mỗi nhóm đều ở mức cao, ngoại trừ các nhóm yếu tố chứa biến HI với KS và HI với TK, ở đó mối quan hệ lại yếu.

Trong phân tích tương quan, các biến có mối tương quan với nhau với giá trị Sig = 0.000 < 0.05 Tuy nhiên, Sig của thang đo biên độc lập RR dao động từ 0.06 đến 0.580 > 0.05, cho thấy RR không có sự tương quan với các biến khác Do đó, sau khi phân tích tương quan, thang đo Nhận thức rủi ro được loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu để cải thiện tính hợp lý và hiệu quả của mô hình.

Căn cứ vào mô hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy đa biến diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thanh toán ví điện tử là:

QD = β0 + β1*AT + β2*TK + β3*KS + β4*HI

Các biến độc lập (Xi): AT, TK, KS, HI

Biến phụ thuộc (QD): quyết định sử dụng ví điện tử Βk là hệ số hồi quy riêng (k = 0…4)

Trong phân tích hồi quy, hệ số hồi quy riêng phần đối với biến phụ thuộc cho biết mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, với giá trị tuyệt đối càng lớn biểu thị tác động càng mạnh Nếu các hệ số có cùng dấu thì tác động lên biến phụ thuộc được xem là thuận chiều với dấu hệ số đó, ngược lại sẽ là nghịch chiều Kết quả phân tích hồi quy thể hiện ở bảng 2.24 và được minh họa bằng hình dưới đây.

Trong mô hình hồi quy đa biến, chúng ta giả thuyết các biến giải thích của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Muốn kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ta xem cét hệ số phóng đại phương sai (VIF) và giá trị dung sai (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai ở bảng 7 của các biến đều nhỏ hơn 10 và giá trị dung sai của các biến đều bé hơn 2 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến rất thấp

Bảng 2.22: Chỉ tiêu đánh giá phù hợp của mô hình

Std Error of the Estimate Durbin-Watson

1 725 a 526 513 49610 1.710 a Predictors: (Constant), TK, HI, AT, KS b Dependent Variable: QD

Về mức độ phù hợp của mô hình (model summary): ta có hệ số R 2 đã hiệu chỉnh bằng 0,513 có nghĩa là 51,3% sự biến thiên của QĐ (Quyết định sử dụng ví điện tử) được giải thích bởi sự biến thiên của 4 biến độc lập KS, AT, HI, TK

Bảng 2.23: Kết quả phân tích phương sai ANOVA

Squares df Mean Square F Sig

Total 74.728 148 a Dependent Variable: QD b Predictors: (Constant), TK, HI, AT, KS

Kiểm định F trong phân tích phương sai (ANOVA) được dùng để xem xét xem biến phụ thuộc (quyết định sử dụng ví điện tử) có mối liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập biến độc lập hay không Kết quả cho thấy giá trị thống kê F và Sig = 0,000 (p < 0,05), cho thấy mô hình hồi quy đa biến được xây dựng phù hợp với dữ liệu ở mức tin cậy 95% Nói cách khác, các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

Bảng 2.24: Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy bội

Về kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: việc kiểm tra được thông qua nhân tố phóng đại phương sai (VIF), theo quy tắc VIF < 2 là dấu hiệu cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Kết quả cho thấy tất cả các VIF có giá trị nhỏ hơn mức giới hạn

(1.526; 1.370; 1.655; 1.557) đều đạt yêu cầu Vậy mô hình hồi quy đa biến không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình

Hình 2.7: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa

Khi xem xét về giải định về phân phối chuẩn của phần dư, theo biểu đồ tần số phần dư (đồ thị 2.7) có thể thấy giá trị trung bình của phần dư chuẩn hóa là -1.82x10-

Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm

2.7.1 Kết quả kiểm định sựảnh hưởng của nhóm giới tính đến quyết định sử dụng ví điện tử của người tiêu dùng

Giả thuyết H0: “Không có sự khác biệt về quyết định sử dụng ví điện tử giữa những sinh viên có giới tính khác nhau”.

Hình 2.10: Mô hình hoàn chỉnh

Nhận thức kiểm soát hành vi

Quyết định sử dụng ví điện tử

Bảng 2.25: Bảng kiểm định phương sai đồng nhất theo biến giới tính

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Kết quả kiểm định cho thấy:

Kiểm định Levene cho đối tượng kiểm định giới tính cho thấy Sig Levene = 0.571, lớn hơn 0.05, vì vậy phương sai giữa các nhóm của biến định tính không khác nhau, hay nói cách khác là đồng nhất phương sai giữa các nhóm giới tính.

Một phân tích t-test đối với biến giới tính cho thấy giá trị Sig = 0,430, lớn hơn ngưỡng 0,05, nên không có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng giữa nhóm đáp viên thuộc hai giới tính khác nhau; kết quả này chấp nhận giả thuyết H0 về tính đồng nhất của ý định sử dụng giữa nam và nữ.

2.7.2 Kết quả kiểm định sựảnh hưởng của nhóm nhóm tuổi, nghề nghiệp, học vấn, thu nhập đến ý định sử dụng dịch vụthanh toán ví điện tử của người tiêu dùng

Kết quả kiểm định cho thấy:

− Sig Levene của tất cả các đối tượng kiểm định đều lớn hơn 0,05 nên phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau hay còn gọi là đồng nhất

− Sig Anova của 3 đối tượng kiểm định độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập lần lượt là 0,083; 0,158; 0,054 > 0,05 nên không có sự khác biệt về quyết định sử dụng ví điện tử của những đáp viên thuộc các nhóm tuổi, nghề nghiệp, thu nhập khác nhau

− Sig Anova của đối tượng kiểm định thu nhập < 0,05 nên có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng của những đáp viên thuộc các nhóm thu nhập khác nhau

2.8 Tính giá trị trung bình, mean, max của các nhân tố

Bảng 2.26: Bảng thống kê giá trị trung bình, min, max

Tên biến Mô tả GTNN GTLN Trung bình Độ lệch chuẩn

Thông qua chương 2, nhóm đã đưa ra được những kết quả nghiên cứu khi sử dụng các phương pháp nghiên cứu như: kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Crobach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy, và cuối cùng là kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm bằng Oneway Anova, chạy kiểm định Independent – Sample T-Test Ngoài ra, trong chương 2, nhóm còn đưa ra được các biến có độ tin cậy cao hay không, có sự tương quan tuyến tính với nhau hay không, và phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính có khác nhau hay không

Từ đó đưa ra được các giải pháp cho đề tài nghiên cứu về quyết định sử dụng ví điện tử mà nhóm sẽ trình bày ở chương 3.

Định dạng
Số trang	52
Dung lượng	0,91 MB