Các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ internet banking trường hợp khách hàng cá nhân tại ngân hàng xây dựng việt nam

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ NGUYỄN THANH TÙNG CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ INTERNET BANKING: TRƯỜNG HỢP KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG XÂY DỰNG VIỆT NAM

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

NGUYỄN THANH TÙNG

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ INTERNET BANKING: TRƯỜNG HỢP KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG

XÂY DỰNG VIỆT NAM

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH

Mã số: 60.34.01.02

Đà Nẵng - Năm 2019

Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ, ĐHĐN

Người hướng dẫn khoa học: TS TRẦN TRUNG VINH

Phản biện 1: PGS.TS LÊ VĂN HUY

Phản biện 2: TS NGUYỄN VĂN HÙNG

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ (ngành Quản trị kinh doanh) họp tại Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng vào ngày 15 tháng 08 năm 2019

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng

- Thư viện trường Đại học Kinh tế, ĐHĐN

MỞ BÀI

1 Tính cấp thiết của đề tài

2 Mục tiêu nghiên cứu

3 Đối tượng nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu: Những khách hàng của Ngân hàng

Xây Dựng Việt Nam (CBBank) sử dụng dịch vụ Internet Banking

 Phạm vi nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 4: Kết luận và kiến nghị

7 Tổng quan tài liệu nghiên cứu

 Nghiên cứu của Wadie Nasri, Lanouar Charfeddine (2012)

 Nghiên cứu của Uchenna Cyril Eze, Jennifer Keru Manyeki,

Ling Heng Yaw và Lee Chai Har (2011)

 Nghiên cứu của Mahmud Al-kailani (2016)

 Nghiên cứu của Lê Thị Kim Tuyết (2011)

 Nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân, Nguyễn Thanh

Quang (2016)

 Nghiên cứu của Đỗ Thị Như Ngân (2015)

 Nghiên cứu của Cao Hào Thi (2011)

CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH ĐỀ NGHỊ NGHIÊN CỨU

1.1 TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ INTERNET BANKING 1.1.1 Khái niệm

1.1.2 Các cấp độ của Internet Banking

 Cung cấp thông tin (Informational)

 Trao đổi thông tin (Communicative)

 Giao dịch (Transactional)

1.1.3 Lợi ích Internet Banking mang lại

a Lợi ích từ quan điểm của ngân hàng

b Lợi ích từ quan điểm của khách hàng

c Lợi ích cho nền kinh tế

1.1.4 Một số hạn chế của Internet Banking

1.1.5 Giới thiệu về ngân hàng Xây Dựng Việt Nam

1.1.6 Internet Banking tại CBBank

Ý định

hành vi

Hành vi thực sự

Sự dễ sử dụng cảm nhận

Ý định

Thói quen

sử dụng hệ thống

Dễ sử dụng cảm nhận Hữu ích cảm nhận

H1 H2

H3

H4

H5 H6

Chuẩn chủ quan

H7

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 giới thiệu các khái niệm về dịch vụ Internet Banking, ưu điểm và nhược điểm Tình hình phát triển dịch vụ Inter net banking tại ngân hàng Xây Dựng Việt Nam Giới thiệu các mô hình lý thuyết liên quan như mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) và mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (extended TAM) Đồng thời tổng hợp lại các nghiên cứu đã thực hiện trước đây về ý định sử dụng Internet Banking, từ đó nêu ra các giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình đề nghị nghiên cứu

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

2.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

 Nghiên cứu định tính

Chọn ngẫu nhiên 7 khách hàng của CBBank để lấy ý kiến đóng góp

 Nghiên cứu định lượng

Số liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS

2.2 QUY TRÌNH VÀ TIẾN ĐỘ NGHIÊN CỨU

2.2.1 Quy trình nghiên cứu

2.2.2 Tiến độ nghiên cứu

2.3 XÂY DỰNG THANG ĐO

2.3.1 Thang đo Dễ sử dụng cảm nhận

Bảng 2.2 Thang đo Dễ sử dụng cảm nhận

Ký hiệu

biến Các biến quan sát Nguồn

Desudung1 Tôi dễ dàng học cách sử dụng Internet

Banking

Cheng & cộng sự (2006); Thanh và Thi (2014); Al-kailani (2016)

Desudung2 Tôi có thể thực hiện các giao dịch theo

nhu cầu trên Internet Banking

EFA

Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu

Desudung4 Việc thực hiện giao dịch trên Internet

Banking là đơn giản và dễ hiểu

2.3.2 Thang đo Hữu ích cảm nhận

Bảng 2.3 Thang đo Hữu ích cảm nhận

2

Internet Banking giúp tôi kiểm soát

tài chính hiệu quả hơn Tan & Teo (2000) Huuich

3

Sử dụng Internet Banking giúp tôi

nâng cao hiệu quả công việc

Cheng & cộng sự (2006); Nasri & Charfeddin (2012)

2.3.3 Thang đo Rủi ro cảm nhận

Bảng 2.4 Thang đo Rủi ro cảm nhận

Ký hiệu

biến Các biến quan sát Nguồn

Ruiro1

Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp những

thông tin riêng tư khi sử dụng dịch vụ Internet

man & Pavlou (2002); Lee (2009)

Ruiro2

Tôi không sợ rằng việc chuyển tiền bằng

Internet Banking có thể làm mất tiền do điền

sai số tài khoản hoặc số tiền cần chuyển

Ruiro3

Tôi không lo lắng về việc người khác có thể

truy cập vào tài khoản Internet Banking của

tôi

Ruiro4

Khả năng dịch vụ Internet Banking bị gián

đoạn khi tốc độ đường truyền kém, máy chủ có

vấn đề hoặc do website đang bảo trì là thấp

2.3.4 Thang đo Tin tưởng cảm nhận

Bảng 2.5 Thang đo Tin tưởng cảm nhận

Ký hiệu

biến Các biến quan sát Nguồn

Tintuong1 Tôi tin tưởng vào công nghệ Internet

Banking

Pikkarainen

& cộng sự (2004); Eriksson & cộng sự (2005); Nasri & Charfeddin (2012)

Tintuong2

Tôi tin tưởng vào khả năng của Internet

Banking trong việc bảo mật thông tin

2.3.5 Thang đo Tín nhiệm

Bảng 2.6 Thang đo Tín nhiệm

Ký hiệu

biến Các biến quan sát Nguồn

Tinnhiem1 Ngân hàng CBBank luôn giữ đúng lời

hứa

Al-kailani (2016)

Tinnhiem2 Ngân hàng CBBank luôn cung cấp cho

tôi tất cả sự hỗ trợ khi tôi cần

Tinnhiem3 Ngân hàng CBBank hiếm khi nào mắc

sai sót trong các giao dịch của tôi

Tinnhiem4 Tôi có mối quan hệ thân thiết với nhân

viên ngân hàng CBBank

Tinnhiem5 Ngân hàng CBBank luôn đáp ứng thỏa

mãn cao nhất trong các giao dịch của tôi

Nghiên cứu định tính

2.3.6 Thang đo Tự tin cảm nhận

Bảng 2.7 Thang đo Tự tin cảm nhận

Ký hiệu

biến Các biến quan sát Nguồn

Tutin1

Tôi tự tin có thể thực hiện giao dịch trên

Internet Banking mà không cần có người

hướng dẫn

Tan & Teo (2000); Nasri & Charfeddin (2012)

Tutin

Tôi tự tin có thể sử dụng Internet Banking

với sự hỗ trợ duy nhất từ chức năng trợ giúp

trực tuyến

Tutin3 Tôi tự tin có thể sử dụng Internet Banking

của CBBank

2.3.7 Thang đo Chuẩn chủ quan

Bảng 2.8 Thang đo Chuẩn chủ quan

Ký hiệu biến Các biến quan sát Nguồn

Chuanchuquan

1

Gia đình và bạn bè có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet Banking

Jaruwachirath-anakul

& Fink (2005); Nam & cộng sự (2017)

Chuanchuquan

2

Tôi sử dụng Internet Banking nếu nhiều người xung quanh sử dụng nó Chuanchuquan

3

Tôi sử dụng Internet Banking nếu những bạn bè, đồng nghiệp, người thân nghĩ nên sử dụng nó

Tôi sẽ sử dụng lại dịch vụ Internet

Banking của ngân hàng CBBank khi có

cộng sự (2006); Al-kailani (2016)

Ydinh2 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng Internet Banking

của CBBank đề giao dịch trong tương lai

Ydinh3 Tôi sẽ giới thiệu mọi người sử dụng

Internet Banking của CBBank

2.3.9 Tổng hợp thang đo của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu

2.4 MẪU NGHIÊN CỨU

2.5 THIẾT KẾ BẢN CÂU HỎI KHẢO SÁT

Bản câu hỏi khảo sát gồm 2 phần:

Phần I: Phần này sẽ trình bày về các nhân tố ảnh hưởng đến ý

định sử dụng dịch vụ Internet Banking với 29 câu hỏi

Phần II: Phần này liên quan đến thông tin cá nhân của người

được hỏi như: Giới tính, độ tuổi, nơi sinh sống, nghề nghiệp, mức thu nhập

Sử dụng Thang đo Likert (từ 1 đến 5)

2.6 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

2.6.1 Thống kê mô tả

2.6.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha

2.6.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.6.4 Phân tích hồi quy

Phương trình hồi quy bội tuyến tính có dạng:

Y i = β 0 + β 1 *X 1i + β 2 *X 2i + β 3 *X 3i + + β p *X pi + e i

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong chương này, dựa trên hai giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và chính thức tác giả đã đưa ra được phương pháp và quy trình nghiên cứu Dựa trên yêu cầu kích thước mẫu nghiên cứu của Hair & cộng sự (1998) và tham khảo các mô hình nghiên cứu đi trước; tác giả chọn được kích thước cho nghiên cứu là 300 mẫu Đồng thời đưa ra phương pháp phân tích dữ liệu thu thập được Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày ở chương tiếp theo

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ

3.1.1 Mô tả mẫu

Bảng 3.1 Kết quả thu thập thông tin theo bản câu hỏi

Phát ra Số bản câu hỏi thu về đạt yêu cầu

c Thang đo Rủi ro cảm nhận

d Thang đo Tin tưởng cảm nhận

e Thang đo Tín nhiệm

f Thang đo Tự tin cảm nhận

g Thang đo Chuẩn chủ quan

h Thang đo Ý định sử dụng

3.2 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

3.2.1 Phân tích độ tin cậy của Cronbach’ Alpha

a Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Dễ sử dụng cảm nhận”

b Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Hữu ích cảm nhận”

c Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Rủi ro cảm nhận”

d Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Tin tưởng cảm nhận”

Bảng 3.14 Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của

thang đo “Tin tưởng cảm nhận”

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach'

s Alpha if Item Deleted

e Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Tín nhiệm”

f Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Tự tin cảm nhận”

g Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Chuẩn chủ quan”

h Kết quả phân tích Cronbach’ Alpha của thang đo “Ý định

sử dụng”

3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

a Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho 7 biến độc lập Bảng 3.19 KMO và kiểm định Barlett cho biến độc lập

KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,796

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Theo kết quả phân tích EFA, Barlett’s test có Sig = 0,000 < 0,5 (bác bỏ H0) và hệ số KMO là 0,796 > 0,5 nên phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu thu thập được

Bảng 3.20 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập

trích 21,945 12,619 10,547 8,126 7,535 6,467 5,521

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Kết quả rút trích được 7 nhân tố tại Eigenvalue là 1,435 Tổng phương sai trích là 72,76 > 50% Hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 Như vậy, mô hình nghiên cứu có 7 nhân tố đều có ý nghĩa thực tiễn và đều giải thích được đến 72,76% sự biến thiên của

dữ liệu và các biến quan sát này của các thang đo sẽ được dùng để tiếp tục phân tích độ tin cậy của các thang đo ở phần sau

b Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc

Kết quả phân tích biến phụ thuộc cho các kết luận:

Hệ số KMO = 0,718 > 0,5 với Sig = 0,000 < 0,05 có thể kết luận dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố

Tại các giá trị Eigenvalue > 1 với phương pháp rút trích phương pháp Principal Component và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc đã trích được 1 yếu tố từ ba biến quan sát với phương sai trích 85,545% > 50% nên đạt yêu cầu

Như vậy, các biến quan sát của biến phụ thuộc hội tụ thành một yếu tố và có thể gọi là yếu tố “Ý định sử dụng’

Bảng 3.21 KMO và kiểm định Barlett cho biến phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,718

Bảng 3.22 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

3.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu thực

tế bằng phân tích hồi quy bội

Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

Ydinh i = β 0 + β 1 * Desudung i + β 2 * Huuich i + β 3 * Ruiro i + β 4 * Tintuong i + β 5 * Tinnhiem i + β 6 * Tutin i + β 7 * Chuanchuquan i

Kết quả mô hình hồi quy như sau:

Bảng 3.23 Kết quả phân tích hồi quy_Bảng Model Summary

Watson

a Predictors: (Constant), Chuanchuquan, Tintuong, Ruiro, Tutin, Desudung, Tinnhiem, Huuich

b Dependent Variable: Ydinh

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Ta có R2 = 0,503, điều này có nghĩa các biến Desudungi, Huuichi, Ruiroi, Tintuongi, Tinnhiemi, Tutini, Chuanchuquani giải

thích được 50,3% sự biến động của ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng Vậy 1 – R2 = 0,497 được giải thích bởi các yếu tố không được đưa vào mô hình

Bảng 3.24 Kết quả phân tích hồi quy_Bảng ANOVA

ANOVA a

Model Sum of

Squares

df Mean Square

a Dependent Variable: Ydinh

b Predictors: (Constant), Chuanchuquan, Tintuong, Ruiro, Tutin, Desudung, Tinnhiem, Huuich

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Vì F = 40,309 và Sig = 0,000 < 0,05 nên giữa các biến độc lập

và biến phụ thuộc có mối quan hệ

Bảng 3.25 Kết quả phân tích hồi quy_Bảng Coefficeents

Coefficients a

Model Unstandardized

Coefficients

Stand ardiz

ed Coeffi cients

Desudung ,229 ,040 ,256 5,746 ,000 ,895 1,117 Huuich ,109 ,047 ,113 2,312 022 ,741 1,350 Ruiro ,109 ,047 ,111 2,324 ,021 ,780 1,282 Tintuong ,186 ,041 ,205 4,575 ,000 ,888 1,127 Tinnhiem ,136 ,046 ,134 2,962 ,003 ,871 1,148 Tutin ,276 ,048 ,262 5,715 ,000 ,846 1,182

a Dependent Variable: Ydinh

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)

Phương trình hồi quy biểu thị ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking được xác định như sau:

Ydinhi = -1,044 + 0,109 * Huuichi + 0,276 * Tutini + 0,186 * Tintuongi + 0,229 * Desudungi + 0,109 * Rủioi + 0,136 * Tinnhiemi + 0,228 * Chuanchuquani

3.2.4 Phân tích phương sai (ANOVA)

a Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về giới tính

Kết quả phân tích ANOVA cho F = 0,000 và Sig = 0,996 > 0,05 nên chấp nhận H0 hay nói cách khác là không có sự khác biệt về

Ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng Nam và nhóm khách hàng nữ

b Giữa các nhóm khách hàng có nơi sinh sống khác nhau

Kết quả phân tích ANOVA cho F = 0,087 và Sig = 0,768 > 0,05 nên chấp nhận H0 hay nói cách khác không có sự khác biệt về Ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có nơi sinh sống khác nhau

c Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi

Từ kiểm định Levene ta có Sig = 0,024 < 0,05 phương sai “Ý định sử dụng giữa các nhóm khách hàng khác nhau độ tuổi (Từ 18 đến 30 tuổi, từ 31 đến 45 tuổi và trên 45 tuổi) không bằng nhau

Vì phương sai khác nhau nên không thể sử dụng kết quả kiểm định của bảng ANOVA, mà cần dùng kiểm định Welch

Từ kiểm định Welch cho Sig = 0,632 > 0,05 nên chấp nhận H0

hay nói cách khác là không có sự khác nhau về Ý định sử dụng Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau (Từ 18 đến 30 tuổi, từ 31 đến 45 tuổi và trên 45 tuổi)

d Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về nghề nghiệp

Kết quả phân tích ANOVA cho F = 0,498 và Sig = 0,684 > 0,05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0 hay nói cách khác là không có

sự khác biệt về Ý định sử dụng dịch vụ giữa các nhóm khách hàng khác nhau về nghề nghiệp

e.Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập trung bình tháng

Kết quả phân tích ANOVA cho F = 1,527 và Sig = 0,219 > 0,05 nên châp nhận H0 hay nói cách khác là không có sự khác biệt về

Ý định sử dụng Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau

Vậy, qua phân tích nhân khẩu học bằng phương pháp One – way ANOVA cho thấy không có sự khác biệt (Có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 0,05) về Ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi, giới tính, nơi sinh sống, nghề nghiệp và thu nhập khác nhau