TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ--- ---BÀI TIỂU LUẬN: NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN SỬ DỤNG DỊCH VỤ TÍCH HỢP THẺ SINH VIÊN VÀ THẺ NGÂN HÀN
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Chấp nhận sử dụng là quá trình người dùng chấp nhận và tiếp tục sử dụng sản phẩm, dịch vụ hoặc ý tưởng Theo Rogers & Shoemaker (1971), người tiêu dùng trải qua một chu trình nhận thức, thuyết phục, quyết định và xác nhận trước khi sẵn sàng chấp nhận sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ Do đó, chấp nhận sử dụng dịch vụ E-Banking có thể được định nghĩa là việc người dùng chấp nhận và tiếp tục sử dụng dịch vụ E-Banking Việc xem E-Banking như một bước tiến công nghệ mới cho phép vận dụng các lý thuyết và nghiên cứu về chấp nhận công nghệ để phân tích và đo lường quá trình chấp nhận dịch vụ này.
Có thể kể đến một số lý thuyết được sử dụng nhiều trong nghiên cứu vấn đề này:
2.1.1.1 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action)
Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) được Ajzen và Fishbein xây dựng từ năm 1967 và đã được hiệu chỉnh mở rộng theo thời gian Mô hình TRA được Ajzen và Fishbein trình bày vào năm 1975 và cho thấy xu hướng tiêu dùng là yếu tố dự đoán tốt nhất hành vi tiêu dùng Để hiểu các yếu tố góp phần vào xu hướng mua, cần xem xét hai yếu tố chính là thái độ của khách hàng và chuẩn chủ quan của họ. -**Support Pollinations.AI:** -🌸 **Ad** 🌸Powered by Pollinations.AI free text APIs [Support our mission](https://pollinations.ai/redirect/kofi) to keep AI accessible for everyone.
Hình 2.1: Thuyết hành động hợp lý
(Nguồn: Schiffman và Kanuk, Consumer behavior, Prentice – Hall
Trong mô hình TRA, thái độ mua hàng được đo lường qua nhận thức về các thuộc tính của sản phẩm, khi người tiêu dùng chú ý đến những đặc tính mang lại lợi ích thiết yếu và mức độ quan trọng của chúng khác nhau giữa từng người Nếu có thể xác định trọng số của từng thuộc tính, ta có thể dự đoán gần đúng kết quả lựa chọn của người tiêu dùng Yếu tố chuẩn chủ quan được đánh giá thông qua những người liên quan đến người tiêu dùng như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, những người này thích hay không thích việc họ mua hàng Mức độ tác động của yếu tố chuẩn chủ quan tới xu hướng mua phụ thuộc vào mức độ ủng hộ hay phản đối việc mua và động cơ của người tiêu dùng khi tuân theo mong muốn của những người có ảnh hưởng.
2.1.1.2 Lý thuyết hành vi dự định (TPB)
Thuyết hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1985) được xây dựng bằng cách bổ sung nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình TRA Nhận thức kiểm soát hành vi đại diện cho nguồn lực cần thiết mà một người cần để thực hiện một công việc bất kỳ, đề cập đến nguồn tài nguyên sẵn có, kỹ năng, cơ hội và nhận thức của từng người về việc đạt được kết quả Mô hình TPB được xem là vượt trội hơn TRA trong việc dự đoán và giải thích hành vi của người tiêu dùng trong cùng nội dung và bối cảnh nghiên cứu.
Hình 2.2: Thuyết hành vi dự định
(Nguồn: website của Ajzen: http://www.people.umass/aizen/tpb.diag.html)
2.1.1.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Năm 1989, một sự kế thừa của lý thuyết hành động hợp lý Davis, Bogozzi andWarshaw thiết lập mô hình TAM
Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ
Mục tiêu của mô hình TAM là giải thích các yếu tố quyết định chung của việc chấp nhận máy tính và hành vi người dùng CNTT trên phạm vi rộng Mô hình TAM cơ bản xem xét hai niềm tin cá nhân quan trọng nhất liên quan đến việc chấp nhận CNTT: nhận thức tính hữu ích (PU) và nhận thức tính dễ sử dụng (PEU) Nhận thức tính hữu ích được định nghĩa là mức độ một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc; nhận thức tính dễ sử dụng được định nghĩa là mức độ tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ đòi hỏi ít công sức Hai yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định của người dùng về việc tiếp nhận CNTT, từ đó giải thích hành vi chấp nhận công nghệ trên phạm vi rộng.
PU (perceived usefulness) là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ nâng cao hiệu quả công việc của họ; PEU (perceived ease of use) là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ không tốn nhiều công sức Hai niềm tin hành vi này được cảm nhận rồi hình thành ý định sử dụng và hành vi thực tế Kết quả cho thấy PU và PEU có tác động cùng chiều lên ý định sử dụng của người dùng máy tính, tức là cả hai yếu tố này đều làm tăng ý định sử dụng khi người dùng nhận thấy hệ thống hữu ích và dễ sử dụng.
Trong mô hình này, PU là yếu tố quyết định chủ yếu ảnh hưởng đến ý định sử dụng, PEU là yếu tố quyết định thứ yếu, và thái độ của người dùng đóng một phần vai trò trung gian, tác động lên ý định sử dụng.
Năm 2000, Venkatesh và Davis đã phát triển TAM và được gọi rộng rãi là TAM2
Trong TAM2, đánh giá tinh thần của người dùng được xem như sự kết hợp giữa việc thực hiện mục tiêu trong công việc và kết quả của các nhiệm vụ được thực hiện bằng hệ thống, từ đó hình thành nhận thức về tính hữu ích của hệ thống Venkatesh và Davis mở rộng TAM bằng cách thêm các yếu tố bên ngoài vào mô hình, gồm quy trình xã hội (tiêu chuẩn chủ quan, sự tự nguyện, hình ảnh) và quy trình công cụ nhận thức (mức độ liên quan đến công việc, chất lượng đầu ra, kết quả thể hiện, cảm nhận dễ sử dụng) Kết quả cho thấy PU là yếu tố quyết định mạnh mẽ của ý định sử dụng, và PEU là yếu tố quyết định quan trọng thứ yếu; ngoài ra các biến thuộc quy trình xã hội và quy trình nhận thức đều có tác động trực tiếp và tích cực đến PU và ý định sử dụng Mức độ tác động ở trường hợp bắt buộc sử dụng hệ thống cao hơn so với trường hợp tự nguyện, và tiêu chuẩn chủ quan chỉ có tác động ở trường hợp bắt buộc, không ảnh hưởng ở trường hợp tự nguyện.
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) xuất phát từ nhu cầu nghiên cứu sự tương tác giữa con người và máy tính, và nay được áp dụng cho các nghiên cứu về CNTT nói chung TAM khẳng định hai yếu tố cốt lõi là tính hữu ích được nhận thức (PU) và độ dễ sử dụng được nhận thức (PEU) là tiền đề quan trọng cho khuynh hướng hành vi sử dụng CNTT của người dùng Nói cách khác, PU cho biết mức độ mà người dùng tin rằng công nghệ cải thiện hiệu suất làm việc, còn PEU cho thấy mức độ dễ tiếp cận và dùng công nghệ đó, từ đó ảnh hưởng tới khả năng chấp nhận và sử dụng CNTT một cách thực tế.
2.1.1.4 Lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT)
Everett Rogers, một giáo sư xã hội học nông thôn, đã xuất bản Diffusion of Innovations lần đầu vào năm 1962 và tiếp tục bổ sung trong bản tái bản lần hai năm 1971, rồi lần ba năm 1983 Trong phiên bản 1983, ông tổng hợp hơn 3000 nghiên cứu trước đây về sự lan truyền và chấp nhận đổi mới Nhờ tổng hợp này, Rogers đã xây dựng lý thuyết lan truyền đổi mới, và cuốn sách Diffusion of Innovations trở thành một trong những nguồn tham khảo được trích dẫn nhiều nhất khi nghiên cứu về lan truyền sự đổi mới.
Các học giả nghiên cứu sự lan truyền của đổi mới từ lâu đã nhận ra rằng quyết định của một cá nhân không phải là một hành động tức thời mà là một quá trình diễn ra theo thời gian và gồm một chuỗi hành động liên kết với nhau Theo Roger (1983), quy trình quyết định đổi mới là một quá trình gồm năm giai đoạn: (1) tiếp nhận kiến thức ban đầu về đổi mới; (2) hình thành thái độ đối với đổi mới; (3) quyết định chấp nhận hay từ chối thực hiện ý tưởng mới; (4) nếu chấp nhận sẽ triển khai và áp dụng; (5) cuối cùng là xác nhận quyết định và đánh giá kết quả của đổi mới.
Tỷ lệ chấp nhận sự đổi mới của người dùng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố mà Roger đã đề xuất được mô tả như hình dưới :
Hình 2.5: Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ chấp nhận sự đổi mới
Theo tác giả, tỷ lệ chấp nhận một đổi mới được giải thích bởi tập hợp các thuộc tính cảm nhận của đổi mới, trong đó năm yếu tố quan trọng là lợi thế tương đối, tính tương thích, tính phức tạp, khả năng thử nghiệm và khả năng quan sát Ngoài các thuộc tính cảm nhận, còn có các biến khác như loại quyết định đổi mới, bản chất của kênh giao tiếp, bản chất của hệ thống xã hội và mức độ nỗ lực xúc tiến của các tác nhân thay đổi, tất cả đều ảnh hưởng đến tỷ lệ chấp nhận đổi mới trong bối cảnh tổ chức và cộng đồng.
Lý thuyết lan truyền sự đổi mới cung cấp khung khái niệm phát triển hiệu quả và một lượng lớn kết quả thực nghiệm áp dụng cho nghiên cứu đánh giá, chấp nhận và triển khai đổi mới Nó cung cấp các công cụ định lượng và định tính để đánh giá khả năng lan truyền của đổi mới và xác định các yếu tố thuận lợi hoặc trở ngại ảnh hưởng đến việc áp dụng và thực hiện đổi mới trong thực tế.
2.1.1.5 Lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Mô hình UTAUT được xây dựng bởi Viswanath Venkatesh (2003) và các cộng sự Michael G Moris, Gordon B Davis, và Fred D Davis, dựa trên tám mô hình/lý thuyết thành phần nhằm giải thích hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ Những nguồn lý thuyết này gồm Thuyết hành động hợp lý (TRA), Thuyết hành vi dự định (TPB), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM và TAM2), Mô hình động cơ thúc đẩy (MM), Mô hình kết hợp (TAM&TPB), Mô hình sử dụng máy tính cá nhân (MPCU), Thuyết lan truyền sự đổi mới (IDT) và Thuyết nhận thức xã hội (SCT).
Trong vòng 6 tháng, các tác giả đã tiến hành thử nghiệm tại 4 tổ chức và xem xét, thực nghiệm so sánh 8 mô hình cạnh tranh với 32 yếu tố; từ quá trình này, UTAUT được thiết lập bằng cách lựa chọn và tích hợp các yếu tố từ 8 mô hình thành phần để tạo nên một khung phân tích thống nhất.
Hình 2.6: Mô hình Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
(Nguồn: Venkatesh, Morris and Davis, 2003)
TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG BIDV
BIDV stands for Bank for Investment and Development of Vietnam, which is the Vietnamese name Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BIDV was established in the year
1957, có trụ sở chính tại Hà Nội, BIDV là ngân hàng Thương mại Nhà nước ra đời sớm nhất và vẫn luôn giữ được vị trí, vai trò cũng như sự uy tín cho đến tận ngày nay Theo số liệu thực tế tháng 6/2022, tổng giá trị tài sản của BIDV đạt 1,98 triệu tỷ đồng BIDV hoạt động đa dạng trong các lĩnh vực ngân hàng - bảo hiểm - chứng khoán - đầu tư tài chính, với mạng lưới gần 1.100 chi nhánh và phòng giao dịch cùng hiện diện thương mại tại 6 quốc gia và vùng lãnh thổ BIDV là sự lựa chọn, tín nhiệm của các tổ chức kinh tế, các doanh nghiệp và cá nhân trong tiếp cận và sử dụng các dịch vụ tài chính ngân hàng Nhiều năm liên tiếp BIDV nằm trong Top 2.000 công ty lớn và quyền lực nhất thế giới (Forbes bình chọn); Top 300 Thương hiệu ngân hàng giá trị nhất toàn cầu (Brand Finance); Top 10 doanh nghiệp lớn nhất Việt Nam 4 năm liên tiếp Với vai trò NHTM lớn, BIDV đã chủ động, tích cực hoàn thành trách nhiệm xã hội của mình, trong đó có các giải pháp hỗ trợ khách hàng vượt qua khó khăn do đại dịch thông qua cơ cấu lại thời hạn trả nợ, giảm lãi suất, giảm phí dịch vụ cho khách hàng BIDV cũng là ngân hàng tiên phong trong chuyển đổi số, sở hữu hệ sinh thái số đa dạng với một số sản phẩm, dịch vụ nổi bật như: BIDV Smart Banking cho khách hàng cá nhân, Ommi BIDV iBank cho khách hàng tổ chức Với mục tiêu trở thành định chế tài chính hàng đầu khu vực Đông Nam Á, có nền tảng số tốt nhất Việt Nam, phấn đấu thuộc nhóm 100 ngân hàng lớn nhất khu vực Châu Á, toàn hệ thống BIDV đang nỗ lực trong những bước đi đầu tiên thực hiện “Chiến lược phát triển 2021 - 2025, tầm nhìn 2030” theo phê duyệt của Ngân hàng Nhà nước BIDV xác định các giá trị hướng đến khách hàng, luôn nỗ lực đổi mới sáng tạo, chú trọng phát triển nguồn nhân lực và văn hóa doanh nghiệp, tập trung đầu tư phát triển công nghệ và ngân hàng số là những trụ cột phát triển.
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU
Giả thuyết H1 cho rằng độ tin cậy của hệ thống dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng của sinh viên Đại học Thương Mại Trong bối cảnh số hóa thẻ và thanh toán ngày càng rộng, niềm tin vào an toàn, tính toàn vẹn và sự ổn định của hệ thống được xem là yếu tố quyết định hành vi người dùng Kỳ vọng là mức độ tin cậy cao sẽ thúc đẩy sinh viên chấp nhận và sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ BIDV, mang lại lợi ích về tiện ích thanh toán, quản lý thẻ và trải nghiệm người dùng Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho mối quan hệ này và hỗ trợ các nhà quản lý cải thiện bảo mật, giao diện người dùng và mức độ tin cậy của hệ thống để tăng tỉ lệ chấp nhận.
Giả thuyết H2 cho rằng cảm nhận dễ sử dụng của hệ thống tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng của sinh viên Đại học Thương Mại Khi sinh viên nhận thấy giao diện trực quan, quy trình thực hiện đơn giản và thao tác nhanh chóng, họ có xu hướng chấp nhận và sử dụng dịch vụ tích hợp này nhiều hơn Điều này cho thấy cải thiện cảm nhận dễ sử dụng có thể tăng ý định và mức độ sử dụng thực tế của dịch vụ; từ đó nâng cao hiệu quả triển khai thẻ tích hợp cho sinh viên Nghiên cứu nhằm kiểm chứng mối quan hệ này và cung cấp cơ sở cho thiết kế và triển khai dịch vụ thẻ tích hợp tại Đại học Thương Mại, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng sự hài lòng của sinh viên với dịch vụ thẻ BIDV.
Giả thuyết H3 cho rằng sự tiện ích của dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng của sinh viên đại học Thương Mại Theo đó, mức độ tiện ích cao—như giao dịch nhanh chóng, quản lý thẻ và tài khoản được tích hợp trong một nền tảng duy nhất, và trải nghiệm người dùng thuận tiện—khuyến khích sinh viên chấp nhận và sử dụng dịch vụ này nhiều hơn Sự tiện ích được xem là động lực chính thúc đẩy hành vi chấp nhận công nghệ, đặc biệt là đối với hệ thống thẻ tích hợp dành cho sinh viên Do đó, tối ưu hóa yếu tố tiện ích có thể tăng mức độ chấp nhận sử dụng và sự tham gia của sinh viên đại học Thương Mại vào dịch vụ tích hợp thẻ BIDV.
Giả thuyết H4 cho rằng hiệu quả mong đợi có ảnh hưởng đáng kể đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp giữa thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên đại học Thương Mại Nếu sinh viên nhận thấy các lợi ích thiết thực, tính tiện ích và tiết kiệm thời gian từ dịch vụ tích hợp này, họ sẽ có xu hướng chấp nhận sử dụng thẻ tích hợp BIDV Nghiên cứu sẽ đo lường mức độ ảnh hưởng của hiệu quả mong đợi lên quyết định và hành vi chấp nhận của sinh viên trước việc áp dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV.
Giả thuyết H5 cho rằng ảnh hưởng xã hội có vai trò tác động đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên đại học Thương Mại Những yếu tố từ bạn bè, giảng viên và môi trường học đường tác động lên quyết định của người dùng, làm tăng động lực tiếp nhận và sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ Khi ảnh hưởng xã hội ở mức cao, nhận thức về lợi ích và sự thuận tiện của thẻ tích hợp được nâng lên, giảm bớt rào cản và thúc đẩy hành vi chấp nhận công nghệ Nghiên cứu này nhằm xác định mối quan hệ giữa ảnh hưởng xã hội và sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ BIDV, từ đó cung cấp cái nhìn cho chiến lược triển khai tại đại học Thương Mại.
Giả thuyết H6 cho rằng rủi ro trong giao dịch ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên Đại học Thương Mại Khi nhận thức được rủi ro cao trong các giao dịch, sinh viên có xu hướng thận trọng và ít sẵn sàng áp dụng hệ thống thanh toán tích hợp giữa thẻ sinh viên và thẻ BIDV Ngược lại, giảm thiểu rủi ro giao dịch và tăng cường biện pháp bảo mật, minh bạch thông tin cùng sự hỗ trợ từ nhà cung cấp có thể nâng cao niềm tin và mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ này Từ đó, các yếu tố an toàn giao dịch và truyền thông rõ ràng về lợi ích của dịch vụ tích hợp đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc chấp nhận và mở rộng sử dụng của sinh viên Đại học Thương Mại.
Giả thuyết H7 cho rằng cảm nhận chi phí có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên Đại học Thương Mại Nghiên cứu nhằm xác định mức độ nhận thức về chi phí (phí dịch vụ, chi phí quản lý và tổng chi phí sở hữu) có tác động như thế nào đến quyết định tiếp nhận và sử dụng giải pháp thẻ tích hợp, đồng thời đánh giá các lợi ích về tiện ích, tiết kiệm thời gian và tính thuận tiện trong thanh toán Kết quả kỳ vọng của H7 sẽ cung cấp các gợi ý cho nhà trường và BIDV về cách thiết kế, triển khai và truyền thông dịch vụ để tối ưu sự hài lòng của sinh viên và tăng tỷ lệ chấp nhận sử dụng.
Giả thuyết H8 cho rằng thương hiệu ngân hàng có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên Đại học Thương mại Theo đó, độ nhận diện và độ tin cậy của ngân hàng có thể tăng cường sự tin tưởng và sự sẵn sàng của sinh viên khi tiếp cận và sử dụng hệ thống thẻ tích hợp, kết nối giữa thẻ sinh viên và thẻ BIDV nhằm hỗ trợ thanh toán, quản lý tài chính và nhận diện sinh viên trên nền tảng ngân hàng BIDV.
Giả thuyết H9 cho rằng nhân tố hữu hình có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên đại học Thương Mại Nói cách khác, chất lượng thiết kế thẻ, tính trực quan và trải nghiệm liên kết giữa thẻ sinh viên và thẻ BIDV tác động đến quyết định của sinh viên khi sử dụng các dịch vụ tích hợp Sự tiện lợi và đáng tin cậy của dịch vụ tích hợp có thể tăng cường sự tin tưởng và mức độ sẵn sàng chấp nhận của nhóm sinh viên đại học Thương Mại Kết quả dự kiến là nhân tố hữu hình ảnh hưởng tích cực đến hành vi chấp nhận và sử dụng, từ đó đề xuất cải thiện thiết kế thẻ và giao diện dịch vụ nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Trong đó: - Biến độc lập: H1 - Độ tin cậy
H2 - Cảm nhận dễ sử dụng
H3 - Sự tiện ích H4 - Hiệu quả mong đợi H5 - Ảnh hưởng xã hội H6 - Rủi ro trong giao dịch H7 - Cảm nhận chi phí H8 - Thương hiệu ngân hàng H9 - Nhân tố hữu hình
Biến phụ thuộc của nghiên cứu là mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên đại học Thương Mại Các nhân tố ảnh hưởng được xem xét nhằm giải thích biến phụ thuộc này gồm nhận thức về lợi ích của việc tích hợp thẻ, mức độ dễ sử dụng và thuận tiện của hệ thống, độ tin cậy và an toàn khi giao dịch, ảnh hưởng xã hội từ bạn bè, giảng viên và môi trường học tập, cũng như chất lượng dịch vụ và sự hỗ trợ từ BIDV và cơ sở đào tạo Mô hình nghiên cứu sẽ phân tích tác động của từng nhân tố lên quyết định chấp nhận và mức độ sử dụng, từ đó đề xuất các chiến lược nhằm tăng cường sự tham gia của sinh viên vào dịch vụ tích hợp.
Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu đề xuất
PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN NGHIÊN CỨU
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu định lượng nhấn mạnh tính có cấu trúc chặt chẽ và tính lặp lại của nghiên cứu, với các quan sát có thể định lượng được phục vụ cho phân tích thống kê Phương pháp này tập trung vào kết quả và biến độc lập, đồng thời ưu tiên phân tích dữ liệu dựa trên số liệu định lượng để nắm bắt hành vi và các yếu tố liên quan, thay vì chỉ chú trọng ý nghĩa của từng kết quả.
PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU, THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
Trong nghiên cứu này, phương pháp chọn mẫu phi xác suất được xem là phù hợp nhằm tăng tính thuận tiện cho quá trình khảo sát Phương pháp này có ưu điểm dễ tiếp cận và dễ lấy thông tin, giúp bài nghiên cứu thu thập dữ liệu nhanh chóng từ các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên Đại học Thương mại, từ đó làm rõ các yếu tố thúc đẩy hay cản trở việc liên kết thẻ sinh viên với thẻ ngân hàng trong môi trường đại học.
3.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp đóng vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng luận văn Nhóm chúng tôi tham khảo các nguồn tài liệu về các nghiên cứu trước, đồng thời khai thác tạp chí khoa học, sách báo và các tài nguyên trên mạng internet nhằm tổng quan lý thuyết liên quan Quá trình tổng quan lý thuyết từ dữ liệu thứ cấp giúp làm rõ các khía cạnh chủ yếu của vấn đề nghiên cứu và cung cấp nền tảng lý luận cho các phân tích và kết luận sau này của luận văn.
Dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng phương pháp định lượng thông qua việc xin ý kiến của sinh viên bằng biểu mẫu Google với thang đo Likert 5 mức Biểu mẫu này tập trung đánh giá các nhân tố tác động đến sự hài lòng của sinh viên, đồng thời ghi nhận cảm nhận của sinh viên về môi trường học tập và thu thập thông tin về đặc điểm nhân khẩu học nhằm phục vụ cho phân tích nghiên cứu Việc sử dụng thang đo Likert 5 mức cho phép đo lường mức độ tác động của từng yếu tố một cách tương đối chính xác, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên và hỗ trợ đưa ra các đề xuất cải thiện.
3.2.2.1 Xây dựng thang đo chính thức
Từ mô hình đề xuất và giải thuyết nghiên cứu, chúng tôi xây dựng thang đo chính thức gồm 35 biến quan sát, 10 thành phần:
Bảng 3.1: Thang đo chính thức
T Biến quan sát Mã hóa Nguồn thang
1 Ngân hàng, nhà trường cung cấp thông tin dịch DTC1 vụ thẻ đảm bảo an toàn
2 Giao dịch được thực hiện nhanh chóng ngay sau DTC2 Huỳnh Thị khi nhận lệnh
3 Hóa đơn chứng từ sao kê tại máy ATM khi giao DTC3 Kim Phụng dịch được in đầy đủ, rõ ràng
4 Ngân hàng luôn giải quyết kịp thời khiếu nại, DTC4 (2014) vướng mắc của khách hàng
5 Ngân hàng không ảnh hưởng tới các chức năng DTC5 của thẻ sinh viên
Cảm nhận dễ sử dụng
6 Học sử dụng dịch vụ Smartbanking rất dễ dàng SD1
7 Thực hiện giao dịch Smartbanking rất dễ dàng SD2 Hà Nam
8 Các hướng dẫn khi giao dịch Smartbanking rất rõ SD3 Khánh Giao ràng và dễ hiểu
9 Giao dịch qua Smartbanking có thể thực hiện bất TI1 cứ khi nào (24/24h)
10 Giao dịch qua Smartbanking tiết kiệm cho phí TI2 Trần Khánh
11 Rút gọn tối thiểu các thẻ phải quản lý TI3 Châu (2020)
12 Các giao dịch với nhà trường nhanh chóng, rõ TI4 ràng (Đóng học phí, trả tiền học bổng, tiền thừa )
13 Tôi nghĩ dịch vụ thẻ tích hợp giúp tôi tiết kiệm HQ1 thời gian
14 Tôi nghĩ dịch vụ thẻ tích hợp giúp tôi tiết kiệm HQ2 Lưu Thị Mỹ chi phí
15 Tôi nghĩ dịch vụ thẻ tích hợp giúp tôi nâng cao HQ3 Hạnh (2013) hiệu quả công việc
16 Tôi nghĩ dịch vụ thẻ tích hợp giúp tôi thực hiện HQ4 công việc thuận tiện hơn Ảnh hưởng xã hội
17 Gia đình ủng hộ tôi sử dụng thẻ tích hợp AH1
18 Nhà trường, bạn bè khuyến khích tôi sử dịch thẻ AH2 tích hợp
19 Tôi sử dụng thẻ tích hợp vì bạn bè xung quanh AH3 sử dụng nó
Rủi ro trong giao dịch
20 Tôi e ngại nếu giao dịch qua Smartbanking bị lỗi RR1 Hà Nam tôi có thể mất tiền trong tài khoản
21 Tôi e ngại việc cung cấp thông tin cá nhân cho RR2 (2020) các giao dịch qua Smartbanking là không an toàn
22 Tôi e ngại việc nếu đánh mất thẻ, sẽ mất cả thẻ RR3 Trần Khánh sinh viên và thẻ ngân hàng
23 Tôi e ngại rằng khi gặp vấn đề khó khăn, ngân RR4 Châu (2020) hàng sẽ không giải quyết thỏa đáng, nhanh chóng cho tôi
24 Tôi hài lòng khi được miễn phí mở thẻ tích hợp, CP1 Huỳnh Thị điều này phù hợp với sinh viên
25 Các loại phí dịch vụ mà ngân hàng thu theo tôi là CP2 (2014) hợp lý
26 Phí của ngân hàng có tính cạnh tranh với các CP3 ngân hàng khác
Thương hiệu ngân hàng Phạm Thanh
27 Ngân hàng có uy tín danh tiếng tốt TH1 Trần Kiều
28 Nhân viên ngân hàng tận tình hướng dẫn, tư vấn TH2 Nga(2020) và giải quyết khiếu nại của khách hàng
29 Ngân hàng có nhiều hình thức Marketing TH3 Khôi(2020)
30 Mẫu thẻ tích hợp bắt mắt, sinh động, thể hiện NTHH1 Huỳnh Thị đầy đủ thông tin
31 Giao diện máy ATM đầy đủ các mục cần thiết NTHH2 Kim Phụng
32 Tiền mặt rút từ ATM của NH có chất lượng cao NTHH3 (2014) (không rách, tiền giả )
33 Tôi hài lòng với giá cả dịch vụ thẻ tích hợp CN1
34 Tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ thẻ tích hợp CN2
35 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng thẻ tích hợp thường CN3 xuyên
Thiết kế bảng câu hỏi:
- Phần 1: Thông tin của cá nhân của sinh viên được điều tra.
Phần 2 trình bày bảng hỏi được thiết kế căn cứ vào khung nghiên cứu của đề tài và nhằm đo lường các biến quan sát trong bảng khảo sát bằng thang đo Likert 5 mức độ Dạng thang đo quãng Likert là thang đo thứ tự, đo lường mức độ đánh giá của đối tượng điều tra, với 5 mức biến thiên từ Rất ít đến Rất nhiều Thang đo 5 điểm là thang đo phổ biến để đo lường thái độ và hành vi và có độ tin cậy tương đương với thang đo 7 hay 9 mức.
Theo Hair và cộng sự (1998), kích thước mẫu được xác định dựa trên phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) Quy tắc tối thiểu cho kích thước mẫu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát hoặc tổng số câu hỏi khảo sát, nhằm đảm bảo độ ổn định và độ tin cậy của kết quả phân tích yếu tố Việc áp dụng quy tắc này quan trọng trong thiết kế bảng hỏi và đo lường thang đo, đặc biệt khi số biến hoặc câu hỏi khảo sát lớn, và có thể điều chỉnh tùy thuộc mức độ phức tạp của mô hình và tính đại diện của mẫu.
- Kích thước mẫu = số biến quan sát x 5 = 35 x 5 = 175
Để đảm bảo tính đại diện cho nghiên cứu, nhóm chúng tôi dự kiến thực hiện khảo sát với kích thước mẫu 200 người, và hình thức khảo sát sẽ là biểu mẫu Google Forms để thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.
3.2.3 Phương pháp xử lý số liệu
Số liệu thu thập được nhập và xử lý bằng phần mềm SPSS 20 theo tiến trình như sau:
Nhập dữ liệu vào mã hóa các thuộc tính: Name, Type, Width, Decimal,Value Dùng lệnh Frequency để phát hiện các dữ liệu lỗi, sau đó kiểm tra lại và điều chỉnh cho phù hợp.
3.2.3.2 Nghiên cứu mô tả dữ liệu
Sử dụng phương pháp thống kê tần số (số lần xuất hiện của một quan sát trong biến quan sát đó) Phương pháp này được sử dụng trong nghiên cứu để thống kê các nhân tố nhân khẩu học: giới tính, ngành học Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để phân tích thông tin về đối tượng trả lời phiếu khảo sát thông qua trị số Mean, giá trị Min – Max, giá trị khoảng cách.
3.2.3.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha:
Cronbach Alpha là chỉ số dùng để xác định xem các biến quan sát có đồng thời đo lường đúng một khái niệm cần đo hay không và giúp loại bỏ những biến không phù hợp, từ đó nâng cao độ tin cậy và tính nhất quán của thang đo Chỉ số này được đánh giá theo các nguyên tắc cơ bản như tính nhất quán nội bộ và sự phù hợp của tập biến quan sát với khái niệm nghiên cứu, nhằm tối ưu hóa hiệu quả đo lường và chất lượng dữ liệu cho phân tích.
< 0,6: Thang đo nhân tố là không phù hợp (trong môi trường nghiên cứu đối tượng khảo sát không có cảm nhận về nhân tố được đề cập).
0,6 – 0,7: Chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có hiện tượng “trùng biến”.
(Nguồn: Nunnally, 1978, Peterson, 1994; trích bởi Hoàng Trọng &
Hệ số tương quan biến tổng cho biết mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại bằng cách tính tương quan giữa biến đo lường và tổng biến còn lại của thang đo Chỉ số này cho thấy biến quan sát đóng góp như thế nào vào giá trị khái niệm của nhân tố, đồng thời phản ánh mức độ liên kết nội tại và sự nhất quán của thang đo.
Hệ số tương quan biến – tổng > 0,3: chấp nhận biến.
Hệ số tương quan biến – tổng < 0,3: loại biến.
(Nguồn: Nunnally & cộng sự 1994, trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2013)
3.2.3.4 Kiểm định giá trị của thang đo
Kiểm định giá trị thang đo là quá trình đánh giá mức độ hội tụ và mức độ phân biệt của từng khái niệm được đo lường, cũng như sự khác biệt giữa các khái niệm với nhau thông qua phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) Quá trình này xác định cấu trúc của thang đo, đảm bảo mỗi khái niệm có tải yếu tố cao với chính nó và tải yếu tố thấp với các khái niệm khác, từ đó tăng độ tin cậy và hiệu quả của công cụ đo Kết quả kiểm định cho thấy mức độ hội tụ giữa các yếu tố liên quan và tính độc lập của từng khái niệm, hỗ trợ tối ưu hóa thiết kế thang đo và cải thiện chất lượng dữ liệu cho các nghiên cứu sau.
Thọ, 2013) Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố nhỏ có ý nghĩa hơn.
Hệ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) là chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) Chỉ số này giúp xác định xem mẫu có đủ lớn và các biến có tương quan đủ mạnh để cấu thành các yếu tố ẩn hay không, từ đó cho biết mức độ phù hợp của EFA Giá trị KMO càng cao, dữ liệu càng phù hợp với phân tích nhân tố; ngược lại giá trị thấp cho thấy cần thu thập thêm dữ liệu hoặc điều chỉnh lựa chọn biến Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, KMO được xem như thước đo tổng hợp cho cả độ phù hợp chung và từng cặp biến, hỗ trợ quyết định có nên tiến hành EFA hay không.
(2008), hệ số KMO được áp dụng như sau:
- 0,5 ≤ KMO ≤ 1: đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
- KMO < 0,5: phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu.
Phép xoay Varimax và hệ số tải nhân tố (Factor loadings) là các hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, được dùng để đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo Việc xoay Varimax giúp làm rõ các tải nhân tố, tăng tính chặt chẽ của nhóm biến với từng nhân tố và giảm sự chồng lấn giữa các yếu tố, từ đó cải thiện khả năng diễn giải, độ tin cậy và hiệu quả của phân tích yếu tố trong quá trình xây dựng thang đo.
Giá trị hội tụ cho thấy các biến trong cùng một thang đo thể hiện đúng một khái niệm nghiên cứu Để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến, nên loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải nhân tố dưới 0,5; hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,5 theo Nguyễn Đình Thọ (2013).
Giá trị phân biệt là yếu tố cốt lõi trong đánh giá tính phân biệt của thang đo, cho thấy các biến thuộc cùng thang đo có sự khác biệt rõ ràng so với các biến ở thang đo khác Để đảm bảo sự phân biệt giữa các khái niệm, chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các biến thuộc các khái niệm khác nhau tối thiểu là 0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Ngược lại, biến có sự trùng lặp khái niệm cần được loại bỏ nhằm tránh nhầm lẫn giữa các khái niệm nghiên cứu và nâng cao ý nghĩa của kết quả.
XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
3.3.1 Kết quả thống kê mô tả
Kích thước mẫu đã được xác định ở phần trước là 200 Do đó, để bảo đảm độ tin cậy và tính đại diện của mẫu nghiên cứu, 213 phiếu khảo sát đã được phát ra Trong quá trình thu thập dữ liệu thực tế, có 13 phiếu không hợp lệ trên tổng số 213 phiếu do trả lời sai yêu cầu, thiếu hoặc bỏ sót thông tin, nên 200 phiếu hợp lệ trên tổng số 213 phiếu được sử dụng làm dữ liệu phân tích.
3.3.1.2 Thống kê mô tả phiếu quan sát
Thống kê theo khoa đang học.
Khảo sát trên 200 sinh viên từ toàn khoa (10 khoa và một số khoa khác) của Đại học Thương mại cho thấy đa số sinh viên thuộc khoa Kinh tế và Kinh doanh quốc tế chiếm 60,8% (125 phiếu) Các khoa khác có tỷ lệ lần lượt là Quản trị khách sạn 2% (4 phiếu), Kế toán – Kiểm toán 2,8% (6 phiếu), Marketing 9,2% (22 phiếu) và Kinh tế – Luật 4,4% (ước tính khoảng 9 phiếu).
Theo kết quả khảo sát, sự phân bổ phiếu giữa các khoa được thể hiện như sau: Khoa Hệ thống thông tin và Thương mại điện tử chiếm 5,6% (12 phiếu); Khoa Quản trị Nhân lực chiếm 2% (4 phiếu); Khoa Viện hợp quốc tế chiếm 3,2% (6 phiếu); Khoa Quản trị Kinh doanh chiếm 5,2% (11 phiếu); còn khoa Khách sạn hiện chưa có dữ liệu đầy đủ.
Kết quả khảo sát cho thấy lĩnh vực du lịch chiếm 1,2% tổng số phiếu (tương đương 2 phiếu) Điều này cho thấy nhóm nghiên cứu đã tiếp cận hiệu quả nhất với các bạn học cùng khoa, nguồn trả lời khảo sát lớn nhất.
Thống kê theo giới tính
Theo kết quả khảo sát với 200 phiếu trả lời, giới tính của người tham gia cho thấy 18,8% là nam (38 phiếu) và 81,2% là nữ (162 phiếu) Nguyên nhân chính là một phần trường Thương mại có tỉ lệ nữ sinh chiếm ưu thế, và nhóm nghiên cứu cũng chủ yếu là nữ, nên đối tượng trả lời khảo sát phần lớn là nữ Vì thế, tỷ lệ tham gia của nữ giới cao hơn nam giới và điều này ảnh hưởng đến kết quả tổng thể của khảo sát.
3.3.1.3 Thống kê mô tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng BIDV của sinh viên đại học Thương Mại
Độ tin cậy là yếu tố có 5 biến quan sát, thang đo mức độ hài lòng từ 1 (mức độ không hài lòng cao nhất) tới 5 (mức độ hài lòng cao nhất); trong đó điểm hài lòng cao nhất đạt 3,94 cho biến “Nhà trường cung cấp thông tin dịch vụ thẻ đảm bảo an toàn” Kết quả này cho thấy chất lượng dịch vụ được đánh giá tốt, từ đó người dùng tin tưởng và sẵn sàng sử dụng dịch vụ thẻ do nhà trường cung cấp thông tin an toàn.
Nhân tố “Cảm nhận dễ sử dụng” được đánh giá qua 3 biến quan sát Trên thang đo từ 1 đến 5, mức độ không hài lòng cao nhất là 1 và mức độ hài lòng cao nhất là 5; trong đó giá trị trung bình cao nhất cho biến được ghi nhận là 3,78.
Thực hiện giao dịch Smartbanking rất dễ dàng nhờ giao diện trực quan và quy trình thao tác ngắn gọn Các hướng dẫn khi giao dịch Smartbanking được trình bày rõ ràng và dễ hiểu, giúp người dùng thực hiện mọi thao tác một cách tự tin Việc tích hợp thẻ sinh viên với hệ thống Smartbanking cho thấy quá trình sử dụng vô cùng thuận tiện và dễ sử dụng, mang lại lợi ích thiết thực cho sinh viên trong quản lý tài chính và thanh toán hàng ngày.
Yếu tố Sự tiện ích được đo bằng 4 biến đo lường Thang đo tiện ích từ 1 đến 5, với điểm cao nhất là 5 và điểm thấp nhất là 1, trong khi giá trị trung bình cao nhất đạt 3,89 ở biến “Các giao dịch với nhà trường nhanh chóng, rõ ràng”, cho thấy việc tích hợp này mang lại tiện ích rất tốt.
Hiệu quả mong đợi được đo bằng 4 biến quan sát trên thang đo 1–5, với mức cao nhất là 5 và mức thấp nhất là 1 Trong các biến này, giá trị trung bình cao nhất là 3,98 ở biến "Tôi nghĩ dịch vụ thẻ tích hợp giúp tôi tiết kiệm thời gian", cho thấy kỳ vọng về hiệu quả của việc tích hợp thẻ là rất cao Điều này cho thấy dịch vụ tích hợp thẻ sẽ thu hút sự quan tâm của người dùng và có tiềm năng lớn để nâng cao trải nghiệm tiết kiệm thời gian.
Trong yếu tố "Ảnh hưởng xã hội", có 3 biến quan sát được đo lường bằng thang điểm 1–5; mức độ cao nhất là 5, mức độ thấp nhất là 1, và giá trị trung bình cao nhất đạt 3,78 ở biến "Nhà trường, bạn bè khuyến khích tôi sử dụng dịch thẻ tích hợp" Kết quả cho thấy sinh viên chấp nhận sử dụng dịch vụ thẻ tích hợp chủ yếu do sự khuyến khích từ nhà trường và từ bạn bè, thể hiện vai trò quan trọng của ảnh hưởng xã hội trong quyết định đăng ký và sử dụng dịch vụ này.
Trong phân tích yếu tố “Rủi ro trong giao dịch”, có 4 biến quan sát được đo bằng thang 1–5, với mức độ lo ngại cao nhất là 5 và thấp nhất là 1; giá trị trung bình cao nhất cho biến này là 3,66 Biến mô tả “Tôi e ngại việc nếu đánh mất thẻ sẽ mất cả thẻ sinh viên và thẻ ngân hàng” cho thấy người dùng lo ngại khi tích hợp thẻ, vì mất thẻ sinh viên đồng nghĩa với mất thẻ ngân hàng và lộ thông tin cá nhân Chính vì thế rủi ro được nhận diện với mức độ lo ngại cao hơn khi áp dụng các giải pháp tích hợp như vậy.
Nhân tố "Cảm nhận chi phí" được đo lường qua 3 biến quan sát trên thang 1–5, với mức độ cao nhất là 5 và thấp nhất là 1 Trong đó, giá trị trung bình cao nhất đạt 3,96 đối với biến "Tôi hài lòng khi được miễn phí mở thẻ tích hợp", cho thấy đây là yếu tố được đánh giá tích cực và phù hợp với sinh viên Kết quả cho thấy chi phí là yếu tố đáng lo ngại, ảnh hưởng đến quyết định của người dùng và nhu cầu miễn phí mở thẻ tích hợp.
Trong yếu tố “Thương hiệu ngân hàng” có 3 biến quan sát được đo với thang điểm 1–5; mức độ cao nhất là 5 và thấp nhất là 1, trong khi giá trị trung bình cao nhất đạt 3,82 ở biến “Ngân hàng có uy tín danh tiếng tốt”, cho thấy thương hiệu và uy tín ngân hàng ảnh hưởng đáng kể đến quá trình tích hợp và quyết định chọn ngân hàng, từ đó thương hiệu ngân hàng trở thành yếu tố quan trọng trong chiến lược lựa chọn ngân hàng của khách hàng.