›

Khóa luận Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng internet banking của sinh viên trường Đại học Ngân hàng thành phố Hồ Chí Minh

pdf 91 trang thiennha21 26/04/2022 12391
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng internet banking của sinh viên trường Đại học Ngân hàng thành phố Hồ Chí Minh", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfkhoa_luan_yeu_to_anh_huong_den_quyet_dinh_su_dung_internet_b.pdf

Nội dung text: Khóa luận Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng internet banking của sinh viên trường Đại học Ngân hàng thành phố Hồ Chí Minh

  1. BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH  LÊ ĐĂNG CHÂU YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 030630140759  TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018 
  2. BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH  LÊ ĐĂNG CHÂU YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 030630140759 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO  TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018 
  3. LỜI CAM ĐOAN Khóa luận này là công trình nghiên cứu của riêng tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 29 tháng 5 năm 2018 Tác giả Lê Đăng Châu
  4. LỜI CẢM ƠN Để có thể hoàn thành bài nghiên cứu này, tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Cô PGS.TS Lê Phan Thị Diệu Thảo đã nhiệt tình hƣớng dẫn và giúp đỡ tôi trong giai đoạn thực hiện nghiên cứu. Xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Quý Thầy, Cô trƣờng Đại Học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã truyền đạt những kiến thức quý báu và bổ ích để tôi có thể vận dụng vào trong bài nghiên cứu này và trong công việc trong tƣơng lai sắp tới. Xin cảm ơn các bạn sinh viên Đại Học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã giúp đỡ tôi trong quá trình khảo sát và thu nhận dữ liệu. Do kiến thức còn hạn hẹp, mặc dù đã cố gắng hết sức nhƣng đề tài vẫn không tránh đƣợc sai sót. Rất mong nhận đƣợc sự nhận xét của các Thầy, Cô để tôi có thể hoàn thiện bài nghiên cứu này một cách hoàn chỉnh nhất. Xin trân trọng cảm ơn! Tác giả Lê Đăng Châu
  5. MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ TÓM TẮT NGHIÊN CỨU ABSTRACT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1 1.2. TỔNG QUAN VỀ MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2 1.3. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 4 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu 4 1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu 4 1.4. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 5 1.5. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5 1.6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI 5 1.7. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 6 CHƢƠNG 2: LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ INTERNET BANKING 7
  6. 2.2. INTERNET BANKING 7 1.3.1. Khái niệm Internet Banking 7 1.3.2. Lợi ích của Internet Banking 7 1.3.3. Hạn chế của Internet Banking 9 2.3. Nền tảng lý thuyết của nghiên cứu 9 1.3.1. Thuyết hành động hợp lí (TRA) 9 1.3.2. Thuyết hành vi dự định (TPB) 11 1.3.3. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) 12 2.4. LƢỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 14 1.3.1. Các nghiên cứu trong nƣớc 14 1.3.2. Các nghiên cứu ở nƣớc ngoài 15 2.5. YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING 16 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 19 3.2. TRÌNH TỰ NGHIÊN CỨU 21 3.2.1. Trình tự nghiên cứu 21 3.2.2. Mã hóa thang đo 23 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 26 4.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU 26 4.2. HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA 29
  7. 4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA) 34 4.3.1. Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập 35 4.3.2. Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc 38 4.4. PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN PEARSON 39 4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY 41 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 44 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ NHẰM PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ INTERNET BANKING ĐỐI VỚI SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH 46 5.1. KẾT LUẬN 46 5.2. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ INTERNET BANKING TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH 46 5.3. NHỮNG HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU 49 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 A. Danh mục tài liệu tham khảo bằng tiếng Việt 50 B. Danh mục tài liệu tham khảo bằng Tiếng Anh 51 PHỤ LỤC 55
  8. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT Phân tích sự khác biệt trung ANOVA Analysis of Variance bình giữa các nhóm ATM Automatic Teller Machine Máy rút tiền tự động Distributed Denial of Tấn công từ chối dịch vụ DDOS Service phân tán Exploratory Factor EFA Phân tích nhân tố khám phá Analysis KMO Kaner- Meyer- Olkin Chỉ số KMO NHTM Ngân hàng thƣơng mại Theory of Planned TPB Thuyết hành vi dự định Behaviour Theory of Reasoned TRA Thuyết hành động hợp lý Action Technology Acceptance Mô hình chấp nhận công TAM Model nghệ Tp. HCM Thành phố Hồ Chí Minh
  9. DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.2 Mã hóa thang đo nhân tố 22 Bảng 4.1 Đánh giá các thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh 27 Bảng 4.2 Đánh giá lại các thang đo sau khi loại bỏ biến CP4 29 Bảng 4.3 Kết quả kiểm định KMO và Barlett của các biến độc lập 31 Bảng 4.4 Bảng Eigenvalues và phƣơng sai trích đối với các biến độc lập 32 Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố EFA 33 Bảng 4.6 KMO và kiểm định Barlett các biến phụ thuộc 34 Bảng 4.7 Bảng Eigenvalues và phƣơng sai trích đối với các biến phụ thuộc 34 Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố EFA phụ thuộc 34 Bảng 4.9 Ma trận tƣơng quan Pearson 35 Bảng 4.10 Tóm tắt mô hình 37 Bảng 4.11 Phân tích ANOVA 38 Bảng 4.12 Kết quả hồi quy tuyến tính của biến phụ thuộc quyết định sử dụng Internet Banking 39
  10. DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ Hình 2.1 Mô hình TRA 11 Hình 2.2 Mô hình TPB 12 Hình 2.3 Mô hình TAM 13 Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu đề xuất 18 Hình 3.2 Trình tự tiến hành thực hiện nghiên cứu 20 Biểu đồ 4.1 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Giới tính 24 Biểu đồ 4.2 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Trình độ đại học 24 Biểu đồ 4.3 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Tần suất đến ngân hàng giao dịch 25 Biểu đồ 4.4 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Mục đích đến ngân hàng giao dịch 25 Biểu đồ 4.5 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Sử dụng Internet Banking vàThời gian sử dụng Internet Banking 26
  11. TÓM TẮT NGHIÊN CỨU Mục đích của nghiên cứu là xác định đƣợc các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp HCM, từ đó đƣa ra một số kiến nghị nhằm nâng cao chất lƣợng dịch vụ nhằm có thể tăng số lƣợng sinh viên sử dụng dịch vụ này cho các NHTM trên địa bàn Tp HCM. Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện bằng cách khảo sát hơn 200 sinh viên đang theo học tại Trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp HCM. Dữ liệu sau đó đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 thông qua các bƣớc kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy. Từ đó rút ra đƣợc có bao nhiêu yếu tố ảnh hƣởng và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố từng yếu tố đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp HCM. Từ khóa: Internet Banking, yếu tố ảnh hưởng, sinh viên, Đại Học Ngân Hàng Tp. HCM, EFA.
  12. ABSTRACT The purpose of the study was to determine the factors affecting the decision to use Internet Banking of HCMC University of Banking students, thus making some recommendations to improve the quality of services to increase. The number of students using this service for commercial banks in HCMC. The study was conducted by examining more than 200 students studying at the University of HCMC. The data were then processed using SPSS 20.0 software through step-by-step calibration using Cronbach's Alpha, EFA factor analysis, correlation analysis, and regression analysis. That explains how many factors influence the level and influence of each element to determine the use of Internet Banking by students of the University of HCMC. Key words: Internet Banking, factor, student, University of Banking Ho Chi Minh City, EFA.
  13. 1 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trƣớc đây, thời ngân hàng còn sơ khai, mọi ngƣời phải đến tận ngân hàng hoặc các phòng giao dịch để có thể giao dịch trực tiếp các hoạt động tín dụng từ việc vay tiền, gửi tiền, rút tiền, chuyển tiền,v.v Tuy nhiên với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, điện tử và thƣơng mại, những chiếc thẻ ATM, trụ rút tiền đã ra đời và xuất hiện ngày càng phổ biến khắp nơi toàn quốc, việc này đã giúp khách hàng tiết kiệm khá nhiều thời gian và chi phí cho các giao dịch thủ công trƣớc đó, đồng thời trút bỏ đƣợc gánh nặng và nỗi lo mất tiền trong quá trình di chuyển. Với tốc độ phát triển nhƣ vũ bão của kinh tế, thƣơng mại, điện tử và đặc biệt là công nghệ thông tin, đời sống đã có sự thay đổi tích cực về mọi mặt, nó làm thay đổi nhận thức và cách thức hoạt động trong nhiều lĩnh vực, trong đó đặc biệt là ngành ngân hàng. Phát triển các dịch vụ của ngân hàng điện tử (NHĐT, Internet Banking) là xu hƣớng tất yếu, mang tính khách quan trong nền kinh tế hiện đại, trong thời đại hội nhập kinh tế quốc tế. Lợi ích đem lại của dịch vụ Internet Banking là rất lớn cho khách hàng, ngân hàng và cho nền kinh tế, nhờ tính tiện ích, tiện lợi, nhang chóng, chính xác và bảo mật. Xuất hiện tại Việt Nam chính thức từ năm 2004, Internet Banking dần dần trở nên quan trọng và phổ biến, với sự tiện ích đáng kể của ứng dụng này đem tới, không khó hiểu khi nó trở thành một mảng kinh doanh không thể thiếu của các ngân hàng hiện đại lẫn truyền thống, khởi đầu với 3 ngân hàng triển khai năm 2004, năm 2007 đã có 18 ngân hàng áp dụng, con số này năm 2012 là 46, năm 2014 là 47 và hiện tại đã có 100% ngân hàng áp dụng dịch vụ này. Tuy vậy theo số liệu khảo sát từ tổ chức We Are Social, tính đến tháng 1/2018, tổng số lƣợng ngƣời sử dụng Internet tại Việt Nam là khoảng 64 triệu ngƣời, chiếm 67% dân số, tuy nhiên với chỉ 4% dân số đang sử dụng dịch vụ
  14. 2 Internet Banking (theo khảo sát công ty nghiên cứu thị trƣờng Kantar), trong khi đó con số này là 12% và 39% ở Châu Á và trên toàn thế giới, cao hơn số ngƣời sử dụng dịch vụ này lần lƣợt là 4 lần và 10 lần tại Việt Nam. Với số lƣợng ngƣời sử dụng rất cao (67% dân số) tuy nhiên chỉ có 4% dân số sử dụng dịch vụ này, ngƣời Việt Nam sử dụng tiền mặt vì chúng cho họ cảm giác an toàn khi cầm, giữ đƣợc. Tƣơng tự nhƣ vậy, khách hàng ngần ngại sử dụng Internet Banking vì họ sợ dịch vụ này không an toàn, chắc chắn. Đây cũng là tâm lí của sinh viên đại học Ngân hàng mỗi khi phải thực hiện các giao dịch liên quan đến học phí hay chi phí sinh hoạt tại Kí túc xá trong khuôn viên trƣờng. Nguyên nhân của tâm lí bất an này chủ yếu là do sinh viên chƣa nắm rõ đƣợc cách thức giao dịch thông qua Internet Banking cũng nhƣ chƣa tìm hiểu và nắm bắt đƣợc những lợi ích to lớn khác mà Internet Banking có thể đem lại cho chúng ta. Câu hỏi nghiên cứu đƣợc đƣa ra là “Tại sao sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp HCM vẫn không sử dụng dịch vụ này mặc dù đã biết về sự tiện lợi mà dịch vụ này mang lại?” Từ thực tiễn đó đề tài nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên trường Đại Học Ngân Hàng - TP.HCM của tác giả với mong muốn tìm hiểu và làm rõ những yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking tại trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh đồng thời đƣa ra những cách khắc phục và gợi ý cho các nhà quản trị những ngân hàng thƣơng mại trong khu vực nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh. 1.2. TỔNG QUAN VỀ MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Dịch vụ Internet Banking và các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ này từ lâu là đề tài đƣợc nhiều nhà nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc lựa chọn để đƣa vào nghiên cứu của mình. Đối với bài nghiên cứu, tác giả sẽ đƣa ra những đề tài liên quan đến yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp Hồ Chí Minh. Dƣới
  15. 3 đây là một số công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài này. Sathye (1997) đã thực hiện một cuộc khảo sát về mức độ sử dụng Internet Banking tại Australia, và cho thấy chỉ có 2 ngân hàng trên tổng số 52 ngân hàng áp dụng dịch vụ Internet Banking ở Australia tại thời điểm 1997. Ông ấy từ đó cho rằng tất cả ngân hàng tại Australia nên cân nhắc việc áp dụng Internet Banking để không bị bỏ lại phía sau trong cuộc chuyển giao công nghệ toàn cầu. Tƣơng tự, Diniz (1998) cũng thực hiện một cuộc khảo sát trên các trang web của các ngân hàng tại Mỹ. Ông chỉ ra nhiều cơ hội mà Internet có thể đem lại cho ngành ngân hàng. Nghiên cứu thực hiện cuối những năm 90 cho thấy đa số ngân hàng không áp dụng Internet Banking nhƣng vẫn nhấn mạnh tới các ngân hàng về lợi ích và cơ hội mà dịch vụ này có thể mang tới. Sanchez và Gallie (2010) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking tại Pháp, nhóm tác giả đƣa ra những nghiên cứu chi tiết bằng cách so sánh số lƣợng ngƣời sử dụng Internet Banking tại các ngân hàng tại Pháp và Mexico. Họ sử dụng dữ liệu khảo sát có sẵn và khảo sát 398 ngƣời sử dụng tại các ngân hàng ở Pháp. Nghiên cứu đƣa chỉ ra rằng có 6 nhân tố tác động đến việc sử dụng Internet Banking, cụ thể là: tính tƣơng thích, sự dễ sử dụng, sự quan tâm của bên thứ ba, sự tin tƣởng và ảnh hƣởng của nhóm. Tƣơng tự, Octavian và Daniela (2006) cho rằng những khách hàng Romania đã không sử dụng dịch vụ Internet Banking vì tính không ổn định và thiếu thông tin về Internet Banking. Ngƣợc lại với nghiên cứu của Octovian và Daniela (2006), nghiên cứu của Omar (2011) đã phát hiện rằng đa số khách hàng vẫn chƣa nhận thức đƣợc dịch vụ Internet Banking, mặc dù họ có thể sử dụng dịch vụ này do họ sẵn sàng chấp nhận thay đổi và đổi mới. Chang (2005) đánh giá quan hệ giữa sự chấp nhận sử dụng dịch vụ Internet Banking và đặc điểm dân số của những khách hàng, chẳng hạn nhƣ tuổi tác, giới tính và tình trạng hôn nhân ở Hàn Quốc, cô còn cho rằng các đặc điểm của cá nhân cũng có tác động quá trình chấp nhận Internet Banking. Điều này cũng tƣơng tự nhƣ phát hiện trong nghiên cứu của Agarwal (2009), trong nghiên cứu này cho
  16. 4 thấy đặc điểm dân số của một khách hàng và các nhân tố cơ bản sẽ ảnh hƣởng đến quyết định, nhận thức và sự hài lòng với Internet Banking tại Ấn độ nơi đã đƣợc nghiên cứu. Bayrakdaroglu (2012) cũng nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking. Ông đã thu thập dữ liệu từ 5 tỉnh khác nhau trong vùng Aegean tại Thổ Nhĩ Kỳ. Theo đó, bảo mật và thông tin cá nhân ảnh hƣởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng Internet Banking. Ngoài ra đề tài còn liên quan đến hai công trình nghiên cứu trong nƣớc của tác giả Lê Thị Kim Tuyết (2011): “Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngƣời tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng” và tác giả Trần Huỳnh Anh Thƣ (2013) “Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Ngoại Thƣơng Việt Nam” 1.3. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp Hồ Chí Minh để từ đó gợi ý cho các NHTM trong việc phát triển Internet Banking tại Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chi Minh nói riêng và cho các sinh viên trong các trƣờng đại học nói chung. 1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu sẽ đƣợc làm rõ qua các câu hỏi sau: (i) Những yếu tố nào ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân Hàng? (ii) Mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đến ý định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh?
  17. 5 1.4. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh đƣợc nghiên cứu trên trên sinh viên Đại Học Ngân Hàng – những cá nhân có độ tuổi từ 18-22 tuổi, những cá nhân đã và đang có ý định sử dụng Internet Banking tại các ngân hàng hiện nay. Vì thời gian nghiên cứu hạn chế nên nghiên cứu đƣợc thực hiện từ tháng 3/2008 đến tháng 6/2018 1.5. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu đƣợc thực hiện dựa trên hai phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng: Dùng kĩ thuật thu thập thông tin dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi bằng cách khảo sát những sinh viên Đại học Ngân Hàng từ năm nhất tới năm cuối và đang sử dụng dịch vụ Internet Banking tại Tp Hồ Chí Minh . Dữ liệu sơ cấp sẽ đƣợc xử lí bằng phần mềm SPSS 20.0 . Thang đo sau khi đƣợc đánh giá độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach’s Alpha , đánh giá bằng phƣơng pháp nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy bội và phân tích phƣơng sai 1 yếu tố (Oneway ANOVA) đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình. 1.6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI Kết cấu của nghiên cứu bao gồm 5 chƣơng: Chƣơng 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu. Nội dung chƣơng này trình bày về lí do chọn đề tài nghiên cứu, tổng quan về vấn đề nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Chƣơng 2: Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm về Internet Banking. Nội dung chƣơng này trình bày các lý thuyết cơ bản về Internet Banking, cơ sở lý thuyết của các vấn đề liên quan đến nghiên cứu. Đƣa ra những nghiên cứu liên quan trƣớc đây từ đó đƣa ra mô hình nghiên cứu đề xuất. Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu. Dựa theo mô hình đã đƣa ra ở chƣơng 2,
  18. 6 chƣơng này mô tả quy trình, thiết kế nghiên cứu, các biến quan sát và phƣơng pháp nghiên cứu. Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu. Nội dung chƣơng này là đƣa ra kết quả phân tích thực nghiệm các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp. HCM Chƣơng 5: Kết luận và khuyến nghị. Chƣơng cuối này đƣa ra kết luận dựa trên kết quả phân tích thực nghiệm ở Chƣơng 4, từ đó đƣa ra những đóng góp, song song với đó chỉ ra một vài mặt hạn chế còn tồn tại. Từ đó khuyến nghị những nhà quản trị ngân hàng một số giải pháp nhằm cải thiện Internet Banking. 1.7. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Đề tài có ý nghĩa thiết thực, là những đóng góp quan trọng giúp cho các nhà quản trị Ngân hàng hiểu đƣợc những yếu tố nào tác động đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng và mức độ tác động của từng yếu tố từ đó có thể góp phần cải thiện đƣợc chất lƣợng dịch vụ, đồng thời đƣa ra những chiến lƣợc nhằm thúc đẩy việc sử dụng Internet Banking đối với sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh nói riêng và các trƣờng đại học nói chung.
  19. 7 CHƢƠNG 2: LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ INTERNET BANKING 2.2. INTERNET BANKING 1.3.1. Khái niệm Internet Banking Ngân hàng trực tuyến (Internet Banking) là dịch vụ Ngân hàng điện tử dùng để truy vấn thông tin tài khoản và thực hiện các giao dịch chuyển khoản, thanh toán qua mạng Internet. Internet Banking cho phép khách hàng thực hiện giao dịch trực tuyến mà không cần đền Ngân hàng. Chỉ cần một chiếc máy tính hoặc smartphone có kết nối Internet và mã truy cập do Ngân hàng cung cấp, khách hàng đã có thể thực hiện các giao dịch với Ngân hàng mọi lúc mọi nơi một cách an toàn. Trong hệ thống ngân hàng trực tuyến, các ngân hàng có cơ sở dữ liệu tập trung trên một trang web. Tất cả dịch vụ ngân hàng cung cấp trên Internet đƣợc hiển thị trên menu đƣợc truy cập một cách dễ dàng. Đặc điểm dịch vụ Internet Banking là: giao dịch đƣợc thực hiện thông qua mạng Internet nên phụ thuộc nhiều vào công nghệ. Internet Banking có thể đƣợc xem là một thị trƣờng điện tử trong đó các giao dịch đƣợc thực hiện trực tuyến với sự giúp đỡ của Internet (Daniel,1997). Internet Banking sẽ nâng cao đáng kể vị trí cạnh tranh của ngân hàng trên thị trƣờng bằng cách cho phép các ngân hàng mang lại nhiều giá trị hơn cho ngân hàng (Bradley và Stewart,2003). Một số nhận định khác nhƣ của Henry (2000) về Internet Banking thì ngân hàng trực tuyến là một hệ thống cho phép các khách hàng có thể truy cập tài khoản ngân hàng, các thông tin và sản phẩm của ngân hàng thông qua việc sử dụng các website ngân hàng mà không cần tới sự trợ giúp từ việc gửi thƣ, fax hay chữ kí gốc hay sự xác nhận qua điện thoại. 1.3.2. Lợi ích của Internet Banking Sản phẩm và dịch vụ Internet Banking bao gồm các sản phẩm dịch vụ cho
  20. 8 khách hàng doanh nghiệp và cho khách hàng cá nhân. Về cơ bản, các sản phẩm dịch vụ đƣợc thực hiện thông qua Internet Banking nhƣ tra cứu số dƣ tài khoản tiền gửi thanh toán và tài khoản thẻ, tra cứu thông tin chi tiết các giao dịch liên quan, chuyển khoản thanh toán. Ngoài ra còn có các tiện ích khác nhƣ: nạp tiền vào thẻ, chuyển đổi ngoại tệ, in sao kê các tài khoản theo thời gian Nhiều tác giả nhấn mạnh lợi ích của Internet Banking nhƣ tính dễ sử dụng, tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, thậm chí là sự thay đổi công nghệ. Curran và Meuter (2008), Ho và Ko (2005) đƣa ra một vài lợi ích và hạn chế của Internet Banking : Sự tiện lợi: Không nhƣ những ngân hàng truyền thống nơi mà khách hàng phải hiện diện ở quầy giao dịch để thực hiện giao dịch, các kênh của ngân hàng trực tuyến luôn luôn sẵn sàng cho khách hàng bất kể ngày hay đêm. Điều này giúp khách hàng thực hiện giao dịch vào những thời gian thuận tiện và từ bất kì nơi đâu với khả năng kết nối Internet. Tốc độ giao dịch: Internet Banking tăng tốc độ giao dịch. Các giáo dịch thông qua Internet Banking diễn ra nhanh hơn rất nhiều nếu so với giao dịch truyền thống hay tại các cây ATM Giảm chi phí: Internet Banking bớt tốn kém hơn nhiều bởi vì khách hàng không cần phải tốn khoản phí di chuyển từ và đến ngân hàng. Sự hiệu quả: Với Internet Banking khách hàng không cần phải vội vã di chuyển đến ngân hàng để thực hiện giao dịch. Khách hàng có thể sử dụng tài khoản của mình bất cứ lúc nào. Khách hàng có thể quản lí tiền bạc và tài khoản của họ một cách nhanh chóng hơn. Hơn nữa, họ có thể chi trả hóa đơn trực tuyến, và chuyển tiền trực tuyến. Internet Banking còn hiệu quả bởi vì thực tế rằng nó cho phép truy cập miễn phí , nhằm quản lí mọi giao dịch tài chính mà không phải mất nhiều thời gian.
  21. 9 1.3.3. Hạn chế của Internet Banking Một số hạn chế của Internet Banking đƣợc nêu ra bởi tạp chí Basics (2009) có thể đƣợc tóm tắt ngắn gọn dƣới đây. Những hạn chế này cũng tùy thuộc vào quan điểm mỗi khách hàng. Vấn đề bảo mật: Đây đƣợc xem là một trong những vấn đề chính ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking. Mặc dù đã có khá nhiều phần mềm mã hóa tinh vi đƣợc thiết kế để bảo vệ những tài khoản, luôn luôn có khả năng tài khoản của khách hàng bị hack hoặc bị đánh cắp bằng những phần mềm công nghệ cao của các “Hacker”. Ngoài sự tấn công của các “Hacker”, Virus, phần mềm gián điệp, lừa đảo tấn công hệ thống thông qua việc giả mạo khách hàng từ đó đánh cắp dữ liệu, còn một trƣờng hợp nữa là tội phạm tấn công kiểu “từ chối dịch vụ: (DDOS) làm te liệt hệ thống website, Những vấn đề về dịch vụ: Một vài dịch vụ đặc biệt đƣợc đƣa ra cho khách hàng có thể không đƣợc hỗ trợ trực tuyến. Những dịch vụ tài chính toàn diện, có thể kể ra nhƣ tài khoản môi giới và bảo hiểm mà các ngân hàng truyền thống đƣa ra cho ngƣời dùng một cách trực tiếp không thể thực hiện trực tuyến. Đôi khi các ngân hàng truyền thống cho các khách hàng lâu năm của mình những ƣu đãi đặc biệt nhƣ các mức lãi suất ƣu đãi hay tƣ vấn đầu tƣ miễn phí, những trƣờng hợp này cần sự hiện diện của khách hàng. 2.3. NỀN TẢNG LÝ THUYẾT CỦA NGHIÊN CỨU 1.3.1. Thuyết hành động hợp lí (TRA) Đƣợc phát triển bởi Martin Fishbein và Icek Ajzen (1975), thuyết hành động hợp lý TRA là một trong những lý thuyết nền tảng, đƣợc sử dụng để dự đoán hành vi của con ngƣời trong các lĩnh vực khác nhau, và có thể áp dụng trong nghiên cứu quyết định sử dụng Internet Banking. Theo TRA thì hành vi ngƣời
  22. 10 tiêu dùng đƣợc quyết định bởi ý định hành vi (Behavior Intension –BI) và ý định hành vi đƣợc hình thành từ thái độ và chuẩn chủ quan. Ý định hành vi là yếu tố quan trọng nhất dự đoán hành vi tiêu dùng, trong đó có Internet Banking. Ý định hành vi bị ảnh hƣởng bởi hai yếu tố: thái độ và chuẩn chủ quan. Lý thuyết này cho rằng ý định hành vi đƣợc quyết định bởi thái độ của ngƣời tiêu dùng đối với việc mua hay sử dụng một nhãn hiệu hàng hóa thông qua sự ảnh hƣởng của giá trị chuẩn chủ quan Trong mô hình TRA, thái độ đƣợc đo lƣờng bằng nhận thức về các thuộc tính sản phẩm. Ngƣời tiêu dùng sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại các lợi ích cần thiết và có mức độ quan trọng khách nhau. Nếu biết trọng số của các thuộc tính đó thì có thể dự đoán gần đúng kết quả lựa chọn của ngƣời tiêu dùng. Yếu tố chuẩn chủ quan có thể đƣợc đo lƣờng thông qua những ngƣời có liên quan đến ngƣời tiêu dùng nhƣ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, Những ngƣời này thích hay không thích họ mua. Mức độ tác động của yếu tố chuẩn chủ quan đến xu hƣớng mua của ngƣời tiêu dùng phụ thuộc: (1) mức độ ủng hộ/phản đối với việc mua của ngƣời tiêu dùng và (2) động cơ của ngƣời tiêu dùng làm theo mong muốn của những ngƣời có ảnh hƣởng. Mức độ ảnh hƣởng của những ngƣời có liên quan đến xu hƣớng hành vi của ngƣời tiêu dùng và động cơ thúc đẩy ngƣời tiêu dùng làm theo những ngƣời có liên quan là hai yếu tố cơ bản để đánh giá chuẩn chủ quan. Mức độ thân thiết của những ngƣời có liên quan càng mạnh đối với ngƣời tiêu dùng thì sự ảnh hƣởng càng lớn tới quyết định mua của họ. Niềm tin của ngƣời tiêu dùng vào những ngƣời có liên quan càng lớn thì xu hƣớng mua của họ cũng bị ảnh hƣởng càng lớn. Ý định mua của ngƣời tiêu dùng sẽ bị tác động bởi những ngƣời này với mức độ ảnh hƣởng mạnh yếu khách nhau.
  23. 11 Hình 2.1 Mô hình TRA Niềm tin đối với sản phẩm Thái độ Đo lƣờng niềm tin đối với những thuộc tính của sản phẩm Xu hƣớng Hành vi Niềm tin về hành vi thực sự những ngƣời ảnh hƣởng sẽ nghĩ rằng tôi nên hay không nên mua Chuẩn chủ sản phẩm quan Đo lƣờng niềm tin đối với những thuộc tính của sản phẩm Nguồn: Fishbein và Ajzen,1975 1.3.2. Thuyết hành vi dự định (TPB) TPB (Theory of Planned Behavior) đƣợc phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA: Ajzen & Fishbein,1975), giả định rằng một hành vi có thể đƣợc dự báo hoặc giải thích bởi các xu hƣớng hành vi để thực hiện hành vi đó. Các xu hƣớng hành vi đƣợc giả sử bao gồm các nhân tố động cơ mà ảnh hƣởng đến hành vi, và đƣợc định nghĩa nhƣ là mức độ nỗ lực mà mọi ngƣời cố gắng để thực hiện hành vi nào đó (Ajzen,1991) Xu hƣớng hành vi lại là một đạo hàm của ba nhân tố. Thứ nhất, các thái độ đƣợc khái niệm nhƣ là đánh giá tích cực hay tiêu cực về hành vi thực hiện. Nhân tố thứ hai là ảnh hƣởng xã hội mà đề cập đến sức ép xã hội đƣợc cảm
  24. 12 nhận để thực hiện hay không thực hiện hành vi đó. Cuối cùng, thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behaviour) đƣợc Ajzen xây dựng bằng cách bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận vào mô hình TRA. Thành phần kiểm soát hành vi cảm nhận phản ánh việc dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi; điều này phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực và các cơ hội để thực hiện hành vi. Ajzen đề nghị rằng nhân tố kiểm soát hành vi tác động trực tiếp đến xu hƣớng thực hiện hành vi, và nếu đƣơng sự chính xác trong cảm nhận về mức độ cảm nhận của mình , thì kiểm soát hành vi còn dự báo cả hành vi. Hình 2.2 Mô hình TPB Niềm tin và sự Thái độ đánh giá Ý định Hành vi thực Niềm tin theo Tiêu chuẩn hành vi sự chuẩn mực và chủ quan động cơ thúc đẩy Niềm tin kiểm Nhận thức soát và nhận hành vi thức dễ sử dụng kiểm soát Nguồn:Ajzen,1991 1.3.3. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model), đƣợc mô phỏng dựa vào Lý thuyết hành động hợp lý TRA của Fishbein và Ajzen (1975), và đƣợc thiết kế chủ yếu cho việc chấp nhận mô hình công nghệ thông tin của ngƣời dùng (Davis và cộng sự, 1989). TAM là một trong những mô
  25. 13 hình có ảnh hƣởng nhất và đƣợc sử dụng rộng rãi trong những nghiên cứu về các yếu tố quyết định chấp nhận hệ thống thông tin, công nghệ thông tin, trong đó có các nghiên cứu về quyết định sử dụng Internet Banking. Nhiều nghiên cứu trƣớc đây đã mô phỏng và mở rộng mô hình này, đã đƣợc chứng minh thực nghiệm có giá trị cao. TAM giả định rằng, ý định hành vi của một cá nhân chấp nhận một hệ thống đƣợc xác định bởi hai yếu tố, đó là nhận thức sự hữu ích và nhận thức dễ sử dụng. Giữa hai yếu tố này, nhận thức dễ sử dụng có ảnh hƣởng trực tiếp trên cả nhận thức sự hữu ích và sử dụng công nghệ (Davis, 1989). TAM thừa nhận rằng hai yếu tố này là nền tảng quyết định sự chấp nhận của ngƣời dùng đối với hệ thống, nó phổ biến trong việc thiết lập sử dụng công nghệ và có thể đƣợc áp dụng rộng rãi để giải quyết vấn đề về chấp nhận công nghệ của ngƣời dùng (Taylor và Todd, 1995). Nhƣ vậy, theo TAM, khách hàng sẽ quyết định sử dụng Internet Banking nếu họ nhận thấy dịch vụ này thật sự mang lại nhiều tiện ích cho họ, và tƣơng tự đối với tính dễ sử dụng của Internet Banking, càng dễ sử dụng càng dễ dàng đƣợc khách hàng lựa chọn và chấp nhận. Hình 2.3 Mô hình TAM Sự hữu ích cảm Biến nhận Thái Dự Thói bên độ định quen sử ngoài sử dụng Dễ sử dụng dụng cảm nhận Nguồn: Davis và cộng sự, 1989
  26. 14 2.4. LƢỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 1.3.1. Các nghiên cứu trong nƣớc Lê Thị Kim Tuyết (2011) “Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngƣời tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng”. Nghiên cứu đƣợc thực hiện trên mẫu 225 ngƣời hiện đang sử dụng Internet Banking tại Đà Nẵng. Nhóm nghiên cứu đƣa ra 8 động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking, đó là: Cảm nhận sự hữu ích, hiểu biết, tƣơng hợp, giảm rủi ro, ảnh hƣởng xã hội, linh động, phong cách, công việc. Mô hình dừng lại ở việc khảo sát chỉ ở Đà Nẵng và chƣa cho thấy sự tƣơng quan của các biến. Phạm Thanh Tùng (2013) “Giải pháp phát triển dịch vụ Internet Banking tại các ngân hàng thƣơng mại cổ phẩn trên địa bàn Tp Hồ Chí Minh”. Nghiên cứu đƣợc tiến hành trên 300 mẫu khách hàng. Nghiên cứu đƣa ra 6 yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking: Nhận thức tính hữu dụng, nhận thức tính dễ sử dụng, quy chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, nhận thức chi phí, nhận thức rủi ro. Nghiên cứu đã đƣa ra đƣợc các luận cứ khoa học và các biện pháp cụ thể để các nhà lãnh đạo ngân hàng xem xét. Trần Huỳnh Anh Thư (2013) “Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Ngoại Thƣơng Việt Nam”. Nghiên cứu đƣợc thực hiện trên mẫu 300 cá nhân đã từng sử dụng hoặc chƣa sử dụng qua Internet Banking. Kết quả cho thấy các yếu tố: Lòng tin về chất lƣợng công nghệ, sự hữu ích và sự dễ sử dụng ảnh hƣớng đáng kể đến quyết định sử dụng Internet Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Ngoại Thƣơng Việt Nam. Nguyễn Thị Hải Thư (2015) “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến sự chấp nhận dịch vụ Internet Banking tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam”. Nghiên cứu đã khảo sát 630 khách hàng. Kết qủa nghiên
  27. 15 cứu đã xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking là : Cảm nhận về việc dễ dàng sử dụng dịch vụ, cảm nhận về hữu ích của dịch vụ, cảm nhận về rủi ro trong giao dịch, ảnh hƣởng xã hội, hình ảnh của ngân hàng. Nguyễn Thị Quý (2014) “Các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại Eximbank chi nhánh Tiền Giang”. Nghiên cứu đã khảo sát 300 khách hàng cá nhân đang và có ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking tại Eximbank. Đề tài cho thấy có 6 yếu tố là: Cảm nhận sự hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng, sự giảm rủi ro, sự không hỗ trợ và thái độ tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại Eximbank Tiền Giang. 1.3.2. Các nghiên cứu ở nƣớc ngoài Sukkar và Hasan (2005) tiến hành nghiên cứu sự phù hợp của mô hình TAM ở Jordan cho các biến: sự hữu ích cảm nhận, sự dễ sử dụng cảm nhận, sự tin cậy, văn hóa, chất lƣợng công nghệ và ý định sử dụng. Kết quả của nghiên cứu là các yếu tố sự hữu ích cảm nhận, sự dễ sử dụng cảm nhận, sự tin cậy, văn hóa, chất lƣợng công nghệ đều ảnh hƣởng đến ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking. Chong và cộng sự (2010) đã quyết định nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến việc chấp nhận sử dụng dịch vụ Internet Banking tại Việt Nam. Nghiên cứu cũng lấy mô hình TAM làm cơ sở lý thuyết. Sau khi tiến hành phân tích, bài nghiên cứu cho thấy sự dễ sử dụng không có ảnh hƣởng đến ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking. Sanaz và Abbas (2015) đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng đến việc chấp nhận Internet Banking của ngƣời sử dụng Internet tại Iran. Nghiên cứu sử dụng mô hình TAM, sự hữu ích cảm nhận (PU) và sự dễ sử dụng cảm nhận (PEOU). Kết quả của nghiên cứu đã đƣa ra các yếu tố sau đã ảnh hƣởng đến sự chấp nhận Internet Banking tại Iran: Kinh nghiệm sử dụng Internet, kinh nghiệm sử
  28. 16 dụng các dịch vụ ngân hàng khác, tính bảo mật, marketing về Internet Banking của các ngân hàng và đặc điểm dân số. Wadie Nasri (2011) nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking tại Tunisia. Nghiên cứu đã phỏng vấn 253 ngƣời, trong đó có 95 ngƣời là đã sử dụng ngân hàng và 158 ngƣời chƣa từng giao dịch ở ngân hàng. Nghiên cứu đã sử dụng mô hình TAM, mô hình TRA và mô hình TPB và đƣa ra 6 nhân tố tác động đến quyết định sử dụng Internet Banking của ngƣời Tunisia, đó là: đặc điểm dân số, sự tiện ích, kinh nghiệm sử dụng internet, bảo mật, rủi ro nhận thức và thông tin về ngân hàng trực tuyến. 2.5. YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING Thông qua các nghiên cứu trong và ngoài nƣớc về những yếu tố ảnh hƣởng đến Internet Banking, ta có thể rút ra đƣợc các yếu tố sau đây: Sự hữu ích, tính dễ sử dụng, chi phí sử dụng, tính bảo mật và tính linh động. Sự hữu ích “Sự hữu ích” có thể ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng và sự hữu ích của một dịch vụ đƣợc xem nhƣ một nhân tố quan trọng khi ngƣời tiêu dùng quyết định chọn sử dụng một dịch vụ và đánh giá dịch vụ của công ty đó (Mohr và Bitner, 1995). Trong lĩnh vực nghiên cứu dịch vụ khách hàng, sự hữu ích đƣợc công nhận là nhân tố góp phần nên một sản phẩm thành công cũng nhƣ là một yếu tố cơ bản dẫn đến quyết định mua một sản phẩm nào đó (Voli,1998). Internet Banking đặc trƣng cho sự hữu ích vì tính thuận tiện nó cũng cấp cho khách hàng trong việc đăng nhập trong thời gian thực tại nhà 24/7 (Gerrard và Cunningham, 2003) và truy cập toàn cầu vào tài khoản của họ (Liao và Cheung, 2002). Tính dễ sử dụng Nhân tố thứ hai đƣợc cho là liên quan đến quyết định sử dụng Internet
  29. 17 Banking bởi khách hàng là “tính dễ sử dụng”. Cooper (1997) đã kiểm tra “tính dễ sử dụng” và cho rằng đây là một trong ba nhân tố quan trọng và đƣa ra kết luận đây là một trong điểm mà ngƣời dùng sẽ cân nhắc nếu họ sử dụng một dịch vụ mới. Nghiên cứu của Wallis (1997) cũng cho rằng những công nghệ mới “nên dễ sử dụng” nhằm làm tăng khả năng chấp nhận và sử dụng của khách hàng. Scarbrough và Corbett (1992) khám phá ra “sự hiểu biết của ngƣời sử dụng” là một nhân tố liên quan đến sự phổ biến của một phát minh mới. Trong một nghiên cứu tƣơng tự, Daniel (1999) định nghĩa “tính dễ sử dụng” là một trong các nhân tố ảnh hƣởng đến sự quyết định sử dụng của một sản phẩm hay dịch vụ trong thời gian học tập của cô ấy ở Ireland và Vƣơng Quốc Anh. Chi phí sử dụng Đối với nhận thức của một ngƣời tiêu dùng, chi phí là một cái mà ngƣời sử dụng phải bỏ ra để sở hữu một sản phẩm hay dịch vụ nào đó (Zeithaml,1998). Chi phí sử dụng còn là một trong những nhân tố cơ bản quyết định nhu cầu của ngƣời dùng (Rothwell và Gardiner, 1984). Giá là một tín hiệu đƣợc ngƣời dùng sử dụng để chọn phƣơng án thay thế và sự lựa chọn của ngƣời tiêu dùng phụ thuộc rất nhiều vào sản phẩm thay thế (Engel, Blackwell và Miniard, 1995). Sathye (1999) cho rằng với việc sử dụng Internet Banking, có hai loại phí liên quan: chi phí kết nối Internet và chi phí của Ngân hàng. Cuối cùng, Sathye (1999) đƣa ra nhận định rằng một cái giá vô lí của hoạt động Internet Banking sẽ tạo ra một hiệu ứng tiêu cực về quyết định sử dụng Internet Banking của khách hàng. Tính linh động “Tính linh động” là khách hàng, đặc biệt là sinh viên có thể sử dụng dịch vụ Internet Banking ở bất kỳ nơi nào, bất cứ thời gian nào sẽ tạo điều kiện cho dịch vụ Internet Banking đƣợc sử dụng nhiều hơn. Khách hàng ngày nay yêu cầu nhiều hơn ở các dịch vụ ngành ngân hàng. Họ muốn một cấp độ mới về
  30. 18 tính linh động và sự tiện nghi (Birch và Young 1997; Lagoutte 1996) hơn cả sự mạnh mẽ và tính dễ sử dụng mà các công cụ quản lí tài chính, các sản phẩm và dịch vụ mà ngân hàng bán lẻ truyền thống không thể cung cấp. Khi thu nhập khách hàng cao hơn, điều này dẫn đến việc khách hàng sẽ có nhiều nguồn thu nhập cần phải quản lí, từ đó phát sinh một nhu cầu mạnh mẽ về một kênh ngân hàng có tính linh động cao nhƣ Internet Banking, Telephone Banking, ATM (Al-Ashban và Burney, 2001; Kajaluoto, 2002; Mattila, 2003; Sathye, 1999). Ở chiều ngƣợc lại, khi khách hàng có thu nhập thấp, khách hàng chỉ cần những kênh ngân hàng ít linh động hơn nhƣ các ngân hàng chi nhánh.
  31. 19 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất Sự hữu ích Quyết định sử Tính dễ sử dụng dụng Internet Banking sủa sinh viên Đại Chi phí sử dụng Học Ngân Hàng Tp.HCM Tính linh động Sự hữu ích Dựa theo Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989), theo đó “nhận thức sự hữu ích” là mức độ mà một ngƣời tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất của chính bản thân. Trong các nghiên cứu của Wang (2003), Cheng và cộng sự (2006), Al-Somali và cộng sự (2009) thì “nhận thức sự hữu ích” có tác động cùng chiều với việc chấp nhận sử dụng Internet Banking. Giả thuyết 1 (H1): Nhận thức sự hữu ích ảnh hƣởng cùng chiều đến quyết định sử dụng Internet Banking Tính dễ sử dụng Cũng dựa vào Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) thì “nhận thức tính dễ sử dụng”, cùng với “nhận thức sự hữu ích” là hai nhân tố
  32. 20 có tác động rất lớn đến quyết định sử dụng Internet Banking. Trong các nghiên cứu trƣớc đây của Lloyd GInternet Bankingson (2007), Amin (2007) thì “nhận thức tính dễ sử dụng” có tác động cùng chiều với quyết định sử dụng Internet Banking. Giả thuyết 2 (H2): Nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hƣởng cùng chiều với quyết định sử dụng Internet Banking. Chi phí sử dụng Dựa theo nghiên cứu của Sathye (1999), Sathye đƣa ra nhận định rằng một cái giá vô lí của hoạt động Internet Banking sẽ tạo ra một hiệu ứng tiêu cực về quyết định sử dụng Internet Banking của khách hàng. Nếu chi phí cho việc sử dụng Internet Banking càng hợp lý thì quyết định sử dụng của sinh viên càng cao và ngƣợc lại. Giả thuyết 3 (H3): Chi phí sử dụng tác động cùng chiều với quyết định sử dụng Internet Banking. Tính linh động Dựa theo các nghiên cứu đã đƣa ra trƣớc đây của Birch và Young (1997), Lagoutte (1996) tính linh động sẽ có tác động tích cực đến quyết định sử dụng Internet Banking, đặc biệt đối với sinh viên Đại Học Ngân Hàng là nhóm những ngƣời trẻ cần sự linh động trong việc chi trả hay thanh toán các giao dịch. Giả thuyết 4 (H4): Tính linh động tác động cùng chiều với quyết đinh sử dụng Internet Banking. Dựa trên những mô hình nghiên cứu đã đƣợc nêu ra trƣớc đây, kết hợp với những lý thuyết về Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng, Chi phí sử dụng và Tính linh động, tác giả đề xuất mô hình sau:
  33. 21 Bảng 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất Giả thuyết Mối quan hệ Sự gắn kết Có mối quan hệ giữa Nhận thức sự hữu ích và H1 Quyết định sử dụng Internet Banking của sinh Cùng chiều viên Đại Học Ngân Hàng Có mối quan hệ giữa Nhận thức tính dễ sử H2 dụng và quyết định sử dụng Internet Banking Cùng chiều của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Có mối quan hệ giữa Chi phí sử dụng và H3 quyết định sử dụng Internet Banking của sinh Cùng chiều viên Đại Học Ngân Hàng Có mối quan hệ giữa Tính linh động và quyết H4 định sử dụng Internet Banking của sinh viên Cùng chiều Đại Học Ngân Hàng 3.2. TRÌNH TỰ NGHIÊN CỨU 3.2.1. Trình tự nghiên cứu Trình tự nghiên cứu là một chuỗi các hành động diễn ra theo trình tự một cách logic và đƣợc tổng hợp trên kiến thức. Xây dựng trình tự nghiên cứu là một thao tác cơ bản trong việc thực hiện một đề tài nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu đƣợc thể hiện dƣới hình 3.2.
  34. 22 Hình 3.2 Trình tự nghiên cứu NGHIÊN CỨU SƠ BỘ Lập thang đo Điều chỉnh thang Phỏng vấn sinh đo viên (n=10) Kiểm tra NGHIÊN CỨU Thang đo chính Cronbach's Alpha CHÍNH THỨC thức Kiểm tra nhân tố Phân tích Thảo luận kết quả EFA ANOVA và khuyến nghị Hình 3.2 thể hiện trình tự thực hiện nghiên cứu. Nghiên cứu sẽ đƣợc tiến hành thực hiện qua hai giai đoạn chính: Giai đoạn thứ nhất dựa trên các lý thuyết và các phƣơng pháp khác nhau để thu thập và xử lí dữ liệu sau đó hoàn thiện thang đo, Giai đoạn thứ hai dùng các phƣơng pháp định lƣợng để phân tích các dữ liệu và quan sát mô hình từ đó đƣa ra các khuyến nghị và giải pháp thích hợp. Bƣớc đầu tiên của quy trình là từ các nghiên cứu trƣớc đây và các lý thuyết có sẵn về Internet Banking đƣa ra một thang đo nháp, sau đó tiến hành Nghiên cứu sơ bộ bằng cách phỏng vấn 10 sinh viên Đại học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh để điều chỉnh thang đo và đƣa ra thang đo chính thức cho phù hợp với điều kiện sinh viên sau đó đƣa ra Bảng câu hỏi phù hợp nhất nhằm khả sát diện rộng.
  35. 23 Bƣớc thứ hai của quy trình là thu thập dữ liệu. Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu đƣợc thực hiện bằng cách phỏng vấn trực tiếp và bảng câu hỏi qua mail. Phƣơng pháp chọn mẫu là phƣơng pháp ngẫu nhiên thuận tiện. Bảng câu hỏi đƣợc thiết kế ngắn gọn nhữn vẫn đảm bảo đầy đủ nội dung cần thiết để tránh làm phiền các bạn sinh viên mất nhiều thời gian khảo sát. Kết quả thu đƣợc sẽ đƣợc đƣa vào xử lí phân tích ở các bƣớc tiếp theo. Các bƣớc tiếp theo của mô hình là sử dụng các phƣơng pháp khác nhau để kiểm định và phân tích dữ liệu đã qua xử lí. Phƣơng pháp phân tích hệ số CronBach’s Alpha đƣợc sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Tiêu chuẩn chọn thang đo phải có độ tin cậy từ 0,6 trở lên và biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại, phƣơng pháp này dùng để loại bỏ các biến không có ý nghĩa. Sau đó dữ liệu đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Cuối cùng, phƣơng pháp phân tích tƣơng quan và hồi quy đƣợc sử dụng để đƣa ra hàm hồi quy đa biến giải thích mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. 3.2.2. Mã hóa thang đo Nghiên cứu về những yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking đã xuất hiện nhiều trong các nghiên cứu trƣớc đây, tuy nhiên các thang đó lại chƣa có nhiều điểm phù hợp với đặc điểm và điều kiện của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh. Do vậy tác giả đã có một vài chỉnh sửa về thang đo quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh.
  36. 24 Bảng 3.2 Mã hóa thang đo các yếu tố Mã hóa Sự hữu ích (HI) Tôi thực hiện các dịch vụ của ngân hàng (chuyển khoản, gửi tiết HI1 kiệm ) đƣợc dễ dàng, nhanh chóng hơn khi sử dụng INTERNET BANKING so với giao dịch tại quầy Tôi tiết kiệm đƣợc thời gian, chi phí (chi phí đi lại, chi phí cơ hội, HI2 chi phí giao dịch ) khi sử dụng INTERNET BANKING so với giao dịch tại quầy INTERNET BANKING giúp tôi chủ động quản lý tài chính cá HI3 nhân, truy vấn thông tin Sử dụng Internet Banking giúp hỗ trợ tốt và phù hợp với nhu cầu HI4 công việc của tôi. Các chức năng (chuyển khoản, gửi tiết kiệm, thanh toán ) mà HI5 dịch vụ Internet Banking cung cấp đều đáp ứng nhu cầu của tôi. HI6 Tôi thấy Internet Banking rất hữu ích. Tính dễ sử dụng (SD) SD1 Tôi thấy hƣớng dẫn sử dụng Internet Banking là rất dễ hiểu. SD2 Tôi không gặp khó khăn khi học cách sử dụng Internet Banking. SD3 Các thao tác giao dịch (chuyển khoản, truy vấn ) trên Internet Banking rất đơn giản, dễ thực hiện. SD4 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ Internet Banking là rất dễ dàng. Chi phí sử dụng (CP)
  37. 25 CP1 Tôi cho rằng chi phí sử dụng dịch vụ Internet Banking (chi phí đăng ký, chi phí thƣờng niên ) là hợp lý. CP2 Tiện ích mà Internet Banking mang lại cao hơn so với chi phí tôi bỏ ra để sử dụng Internet Banking. CP3 Tôi sẵn sàng trả tiền để sử dụng dịch vụ Internet Banking. CP4 Tôi phải tiêu tốn nhiều chi phí (chi phí đăng ký, chi phí thƣờng niên ) để sử dụng dịch vụ Internet Banking. Tính linh động (LD) LD1 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức năng của Internet Banking bất cứ nơi đâu. LD2 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức năng của Internet Banking bất cứ thời gian nào. LD3 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức năng của Internet Banking bất kể thời tiết nhƣ thế nào. LD4 Sử dụng Internet Banking giúp tôi có thể linh động trong việc thực hiện các giao dịch. Quyết định sử dụng (QD) QD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet Banking trong thời gian tới. QD2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ Internet Banking thƣờng xuyên hơn nữa trong phạm vi có thể. QD3 Tôi sẽ giới thiệu cho ngƣời thân/bạn bè/đồng nghiệp/ sử dụng dịch vụ Internet Banking.
  38. 26 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU Sau khi kết thúc giai đoạn thực hiện khảo sát để phục vụ cho nghiên cứu diễn ra ở trƣờng Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh, tác giả thu đƣợc 200 bảng câu trả lời, tuy nhiên có 11 mẫu không điền đầy đủ bảng câu hỏi Biểu đồ 4.1 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Giới tính Giới tính Về giới tính: Trong 189 mẫu nghiên cứu, có 101 ngƣời khảo sát là nam (chiếm 53,4%), 88 ngƣời Nữ, 46.6, 47% Nam, tham gia là nữ (chiếm 46,6%). Số 53.4, 53% lƣợng ngƣời nam tham gia khảo sát nhiều hơn số lƣợng ngƣời nữ tham gia khảo sát là 6,8%. Nam Nữ Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Biểu đồ 4.2 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Trình độ đại học Về trình độ đại học: Trong 189 Trình độ đại học mẫu nghiên cứu, có 53 mẫu là Sinh viên năm 1 sinh viên năm nhất (28%), 52 25.9 28 Sinh viên năm 2 mẫu là sinh viên năm 2 (27,5%), 35 mẫu là sinh viên năm 3 Sinh viên năm 3 18.5 (18,5%), 49 mẫu là sinh viên 27.5 Sinh viên năm 4 năm 4 (25,9%).
  39. 27 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Biểu đồ 4.3 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Tần suất đến ngân hàng giao dịch Tần suất đến ngân hàng giao dịch Về tần suất đến Ngân hàng giao Chưa bao giờ dịch: Trong 189 mẫu nghiên cứu, 32.8 37.6 có 62 mẫu là chƣa bao giờ đến Hiếm khi Ngân hàng giao dịch (32,8%), có 56 mẫu là hiếm khi đến Ngân hàng Thường xuyên 29.6 giao dịch (29,6%), 71 mẫu là thƣờng xuyên đến Ngân hàng giao Nguồn: Kết quả xử lý số liệu dịch (37,6%). Kết quả thu đƣợc cho thấy số lƣợng sinh viên thƣờng xuyên đến Ngân hàng để giao dịch là cao nhất, việc này cũng đúng với thực tế là sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. HCM phải trực tiếp đến ngân hàng để giao dịch đóng tiền học phí hay tiền điện, nƣớc kí túc xá. Biểu đồ 4.4 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Mục đích đến ngân hàng giao dịch Về mục đích đến Ngân hàng giao Mục đích đến ngân hàng giao dịch dịch: Trong 189 mẫu nghiên cứu, có 56 mẫu là đến Ngân hàng để Vay vay (29,6%), 47 mẫu đến Ngân 26.5 29.6 Chuyển, gửi hàng để chuyển tiền, gửi tiền tiền Thanh toán (29,9%), 36 mẫu đến Ngân hàng hóa đơn 19 để thanh toán hóa đơn (19%), còn Giao dịch khác 29.9 lại là các giao dịch khác (26,5%). Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Kết quả thu đƣợc cho thấy số lƣợng sinh viên chuyển tiền, gửi tiền là cao nhất, đúng với thực tế là sinh viên
  40. 28 cần phải ra Ngân hàng giao dịch để thực hiện giao dịch đóng tiền học phí. Biểu đồ 4.5 Số lƣợng sinh viên đƣợc khảo sát phân bố theo Sử dụng Internet Banking và Thời gian sử dụng Internet Banking Sử dụng Internet Banking Thời gian sử dụng Internet Banking 30.2 41.3 48.1 51.9 28.6 Dưới 1 năm Từ 1 đến 3 năm Có Không Trên 3 năm Nguồn: Kết quả xử lý số liệu Về việc sử dụng Internet Banking: Trong 189 mẫu nghiên cứu, có 98 mẫu có sử dụng Internet Banking (51,9%) và 91 mẫu không sử dụng Internet Banking (48,1%). Số lƣợng sinh viên có sử dụng dịch vụ Internet Banking so với số lƣợng sinh viên không sử dụng là gần nhƣ bằng nhau (chênh lệch nhau 3,8%).Về thời gian sử dụng dịch vụ Internet Banking: Trong 189 mẫu nghiên cứu, có 78 mẫu đã sử dụng Internet Banking dƣới 1 năm (41,3%), 54 mẫu đã sử dụng Internet Banking từ 1 đến 3 năm (28,6%), 57 mẫu đã sử dụng Internet Banking trên 3 năm (30,2%). Kết quả cho thấy phần lớn sinh viên đã sử dụng Internet Banking với thời gian hơn 1 năm, đúng với thực tế hiện nay Internet Banking là một dịch vụ đƣợc các bạn trẻ ƣa chuộng khi cần phải thực hiện các giao dịch với ngân hàng, đặc biệt là sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chi Minh.
  41. 29 4.2. HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trƣớc khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lƣờng có liên kết với nhau hay không; nhƣng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tƣơng quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lƣờng tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Tiêu chuẩn chọn thang đo phải có độ tin cậy từ 0,6 trở lên và biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của 4 yếu tố ảnh hƣởng đến quyết đinh sử dụng Internet Banking đƣợc thể hiện ở các mục sau.
  42. 30 Bảng 4.1 Đánh giá các thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. HCM Sự hữu ích: Cronbach’s alpha = 0,830 Giá trị Độ lệch chuẩn Hệ số tƣơng Cronbach’s trung bình nếu biến bị quan biến- Alpha nếu nếu biến bị loại tổng biến bị loại loại HI1 15.43 10.938 0.675 0.789 HI2 15.54 10.366 0.675 0.787 HI3 15.52 10.570 0.643 0.794 HI4 15.62 11.246 0.528 0.818 HI5 15.60 10.614 0.627 0.798 HI6 15.56 11.908 0.468 0.828 Tính dễ sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,749 SD1 10.41 3.753 0.650 0.627 SD2 10.52 4.134 0.576 0.673 SD3 10.36 4.476 0.517 0.706 SD4 10.48 4.804 0.441 0.744 Chi phí sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,836 CP1 10.16 6.595 0.705 0.777 CP2 10.05 5.891 0.784 0.737
  43. 31 CP3 9.93 6.431 0.762 0.753 CP4 10.24 7.097 0.458 0.888 Tính linh động: Cronbach’s alpha = 0,858 LD1 9.31 7.639 0.737 0.806 LD2 9.39 7.611 0.722 0.813 LD3 9.16 8.074 0.724 0.811 LD4 9.02 9.048 0.641 0.845 Quyết định sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,630 QD1 6.50 0.964 0.439 0.532 QD2 6.40 0.975 0.447 0.521 QD3 6.42 1.022 0.431 0.543 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Yếu tố Sự hữu ích: Yếu tố sự hữu ích có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,830; hệ số tƣơng quan biến – tổng đề lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,468 (HI6). Vì vậy 6 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Yếu tố Tính dễ sử dụng: Yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,749; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,441 (SD4). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Yếu tố Chí phí sử dụng: Yếu tố chi phí sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,836; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; tuy nhiên biến CP4 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại lớn hơn hệ số Cronbach’s alpha gốc (0,888>0,836) nên ta loại đi biến này và chạy lại mô hình cho yếu tố Chi phí
  44. 32 sử dụng. Yếu tố Tính linh động: Yếu tố tính linh động có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,858;hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,641 (LD4). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Yếu tố Quyết định sử dụng: Yếu tố quyết định sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,630; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,431 (QD3). Vì vậy 3 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Bảng 4.2 Đánh giá lại các thang đo sau khi loại bỏ biến CP4 Nhận thức sự hữu ích: Cronbach’s alpha = 0,830 Giá trị Độ lệch chuẩn Hệ số tƣơng Cronbach’s trung bình nếu biến bị quan biến- Alpha nếu nếu biến bị loại tổng biến bị loại loại HI1 15.43 10.938 0.675 0.789 HI2 15.54 10.366 0.675 0.787 HI3 15.52 10.570 0.643 0.794 HI4 15.62 11.246 0.528 0.818 HI5 15.60 10.614 0.627 0.798 HI6 15.56 11.908 0.468 0.828 Nhận thức tính dễ sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,749 SD1 10.41 3.753 0.650 0.627
  45. 33 SD2 10.52 4.134 0.576 0.673 SD3 10.36 4.476 0.517 0.706 SD4 10.48 4.804 0.441 0.744 Chi phí sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,888 CP1 6.94 3.385 0.797 0.829 CP2 6.83 3.099 0.789 0.838 CP3 6.70 3.507 0.765 0.856 Tính linh động: Cronbach’s alpha = 0,858 LD1 9.31 7.639 0.737 0.806 LD2 9.39 7.611 0.722 0.813 LD3 9.16 8.074 0.724 0.811 LD4 9.02 9.048 0.641 0.845 Quyết định sử dụng: Cronbach’s alpha = 0,630 QD1 6.50 0.964 0.439 0.532 QD2 6.40 0.975 0.447 0.521 QD3 6.42 1.022 0.431 0.543 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Yếu tố Chi phí sử dụng: sau khi đã chạy lại mô hình Cronbach’s Alpha, yếu tố chi phí sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,888; hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,765 (CP3). Vì vậy 3 biến này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
  46. 34 Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo các thành phần biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, từ tổng số biến quan sát là 21 biến (3 biến phụ thuộc và 18 biến độc lập), tác giả loại loại 1 biến độc lập (CP4), tổng số biến còn lại là 20 biến (3 biến phụ thuộc và 17 biến độc lập) 4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA) Trƣớc khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phƣơng pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: Factor loading > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0,4 đƣợc xem là quan trọng. Factor loading > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Điều kiện để phân tích các nhân tố khám phá phải đạt một số tiêu chuẩn nhƣ sau: Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0,5 và mức ý nghĩa Barlett < 0,05. Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Tổng phƣơng sai trích đƣợc ≥ 50%. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
  47. 35 4.3.1. Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập Bảng 4.3 Kết quả kiểm định KMO và Barlett của các biến độc lập Hệ số KMO 0.765 Giá trị bình Bình phƣơng xấp xỉ 1304.509 Kiểm định df 136 Barlet Sig. .000 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO = 0.765 nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 cho thấy dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là phù hợp. Kết quả kiểm định Barlett là 1304.509 với Sig. = 0.000 < 0.05, nhƣ vậy giả thuyết về mô hình nhân tố không phù hợp sẽ bị bác bỏ. Tác giả kết luận dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp. Bảng 4.4 Bảng Eigenvalues và phƣơng sai trích đối với các biến độc lập Nhân Eigenvalues khởi tạo Extraction Sums of Rotation Sums of tố Squared Loadings Squared Loadings Tổng % % tích Tổng % % tích Tổng % % tích phƣơng lũy phƣơng lũy phƣơng lũy sai sai sai 1 3.641 21.415 21.415 3.641 21.415 21.415 3.299 19.405 19.405 2 3.065 18.031 39.445 3.065 18.031 39.445 2.868 16.869 36.274 3 2.337 13.749 53.194 2.337 13.749 53.194 2.477 14.568 50.842 4 1.901 11.185 64.379 1.901 11.185 64.379 2.301 13.537 64.379
  48. 36 5 .785 4.618 68.997 6 .750 4.412 73.409 7 .739 4.348 77.757 8 .614 3.609 81.366 9 .513 3.020 84.386 10 .439 2.583 86.969 11 .411 2.416 89.385 12 .400 2.352 91.737 13 .378 2.225 93.963 14 .326 1.917 95.879 15 .258 1.518 97.398 16 .243 1.428 98.826 17 .200 1.174 100.000 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy tại mức giá trị Eigenvalues ≥ 1 với phƣơng pháp phân tích nhân tố, phép quay Varimax cho phép trích đƣợc 4 nhân tố từ biến quan sát. Giá trị tổng phƣơng sai trích đƣợc là 64.379% > 50%: đạt yêu cầu. Có thể thấy rằng một yếu tố này có thể giải thích đƣợc 64.379% biến thiên của dữ liệu
  49. 37 Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố EFA Nhân tố 1 2 3 4 HI1 0.796 HI2 0.796 HI3 0.769 HI4 0.759 HI5 0.669 HI6 0.598 LD1 0.852 LD2 0.849 LD3 0.840 LD4 0.787 CP1 0.905 CP2 0.898 CP3 0.893 SD1 0.834 SD2 0.772 SD3 0.727 SD4 0.649 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu
  50. 38 Kết quả phân tích cho thấy 18 biến độc lập đều có hệ số Loading > 0.5 đạt yêu cầu nên không loại biến nào khỏi thang đo. 4.3.2. Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc Bảng 4.6 KMO và kiểm định Barlett biến phụ thuộc Hệ số KMO .650 Giá trị Bình phƣơng xấp xỉ 66.166 Kiểm định Barlett df 3 Sig. .000 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy rằng hệ số KMO = 0.650 nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 cho thấy dữ liệu dùng để phân tích là phù hợp. Bảng 4.7 Bảng Eigenvalues và phƣơng sai trích với các biến phụ thuộc Extraction Sums of Squared Eigenvalues khởi tạo Loadings Nhân tố % phƣơng % phƣơng Tổng % tích lũy Total % tích lũy sai sai 1 1.725 57.497 57.497 1.725 57.497 57.497 2 .649 21.633 79.130 3 .626 20.870 100.000 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Giá trị tổng phƣơng sai trích đƣợc là 57.497% > 50%: đạt yêu cầu. Có thể nói một yếu tố có thể giải thích đƣợc 57.497% sự biến thiên của dữ liệu
  51. 39 Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố EFA phụ thuộc Component Biến quan sát 1 QD2 0,765 QD1 0,758 Quyết định sử dụng QD3 0,751 Eigenvalue 1,725 Phƣơng sai trích 57,497% Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu Giá trị tổng phƣơng sai trích là 57,497 % > 50 %: đạt yêu cầu. Có thể nói rằng nhân tố này giải thích đƣợc 57,497% sự biến thiên của dữ liệu. Nhƣ vậy, ta thấy có 4 nhân tố đƣợc trích sau khi đƣợc phân tích nhân tố bằng phƣơng pháp Principal Components với phép quay Varimax. Số lƣợng các nhân tố đƣợc trích này phù hợp với các thành phần ban đầu của thang đo, chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Và kết quả này đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố). 4.4. PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN PEARSON Tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, vì điều kiện để hồi quy là trƣớc nhất phải tƣơng quan. Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tƣơng quan mạnh với nhau. Dấu hiệu nhận biết dựa vào giá trị sig tƣơng quan giữa các biến độc lập nhỏ hơn 0.05 và giá trị tƣơng quan Pearson lớn hơn 0.3.
  52. 40 Khi gặp phải nghi ngờ này, cần chú ý đến đa cộng tuyến sẽ đƣợc xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF). Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc (QD) và các biến độc lập với nhau: Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức dễ sử dụng (SD), Chi phí sử dụng (SD) và tính linh động (LD) nhƣ sau: Bảng 4.9 Ma trận tƣơng quan Pearson QD HI SD CP LD Hệ số tƣơng quan 1 .471 .249 .331 .465 Pearson QD Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 Kích thƣớc mẫu 189 189 189 189 189 Hệ số tƣơng quan .471 1 .156* -.128 .072 Pearson HI Sig. (2-tailed) .000 .032 .079 .327 Kích thƣớc mẫu 189 189 189 189 189 Hệ số tƣơng quan .249 .156* 1 -.141 -.141 Pearson SD Sig. (2-tailed) .001 .032 .053 .052 Kích thƣớc mẫu 189 189 189 189 189 Hệ số tƣơng quan .331 -.128 -.141 1 -.008 CP Pearson Sig. (2-tailed) .000 .079 .053 .917
  53. 41 Kích thƣớc mẫu 189 189 189 189 189 Hệ số tƣơng quan .465 .072 -.141 -.008 1 Pearson LD Sig. (2-tailed) .000 .327 .052 .917 Kích thƣớc mẫu 189 189 189 189 189 . Hệ số tƣơng quan tại mức ý nghĩa 0,01 Nguồn: Kết quả xử lí số liệu Ta xét giá trị sig giữa dòng QD với các cột HI, SD, CP, LD có giá trị 0,05 thì giữa chúng không có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính. Trong trƣờng hợp này, ta có thể thấy các giá trị đều nhỏ hơn 0,05 vì vậy kết luận QD lần lƣợt có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với HI, SD, CP, LD dƣơng. 4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY Các nhân tố đƣợc trích ra từ việc phân tích nhân tố sẽ đƣợc sử dụng cho phân tích hồi quy để kiểm định mô hình cùng các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa 5%. Dƣới đây là kiểm định mức độ giải thích của mô hình: Bảng 4.10 Tóm tắt mô hình Sai số chuẩn của Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh ƣớc lƣợng 1 .808a .654 .646 .27149 Nguồn: Kết quả xử lí số liệu Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có R2 = 0,654 và R2
  54. 42 hiệu chỉnh = 0,646. Điều này cho thấy mức độ hài lòng của mô hình là 64,6% hay nói cách khác, sự biến thiên của quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM đƣợc giải thích bằng 4 nhóm biến quan sát, còn lại 35,4% là do các yếu tố bên ngoài tác động mà đề tài chƣa tìm đƣợc. Vì vậy mô hình có mức độ giải thích khá tốt. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình bằng ANOVA Bảng 4.11 Phân tích ANOVA Tổng Tổng phƣơng Mức ý Mô hình phƣơng sai df sai lệch bình F nghĩa lệch phƣơng Mô hình 25.585 4 6.396 86.779 .000b hồi quy 1 Số dƣ 13.562 184 .074 Tổng 39.148 188 Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu Phân tích ANOVA cho thấy thông số F có sig = 0,000 chứng tỏ rằng mô hình xây dựng phù hợp với bộ dữ liệu đã thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 4%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc QD.
  55. 43 Bảng 4.12 Kết quả hồi quy tuyến tính của biến phụ thuộc quyết định sử dụng Internet Banking Hệ số Hệ số chƣa Chỉ số đa cộng chuẩn chuẩn hóa tuyến Mô hình hóa T Sig. Sai số Độ chấp B Beta VIF chuẩn nhận C .022 .183 .122 .903 HI .311 .031 .444 10.004 .000 .956 1.046 1 SD .212 .031 .309 6.892 .000 .937 1.067 CP .224 .023 .436 9.877 .000 .968 1.033 LD .236 .022 .480 10.904 .000 .971 1.030 Nguồn: Kết quả xử lí số liệu Kiêm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, các giá trị hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) có giá trị dao động từ 1,030 đến 1,067 đều nhỏ hơn 2 nên ta có thể đƣa ra kết luận mối quan hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể, hay nói các khác kết luận là không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Kết quả phân tích các hệ số hồi quy ta thấy: giá trị sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Từ đó ta có thể thấy đƣợc tất cả các biến độc lập đều có tác động đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM. Tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều.
  56. 44 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Tất cả các giá trị β khác 0 đều có ý nghĩa thống kê và không có yếu tố nào có giá trị β = 0 hoặc β # 0 không có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, kết hợp với điều kiện là t>2 và sig.>0,05. Ta kết luận rằng không có yếu tố nào bị loại. Lúc này ta thiết lập đƣợc phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau: QD = 0,444*HI + 0,309*SD + 0,436*CP + 0,480*LD Hệ số hồi quy chuẩn hóa nhân tố Tính linh động (LD) là β4 = 0,480 (xem bảng 4.10) cao nhất trong các hệ số hồi quy mã hóa của biến cùng với mức ý nghĩa sig = 0,000<5%. Điều này cũng cho thấy rằng biến này đƣợc đánh giá là tác động mạnh nhất so với các biến khác đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM, rất phù hợp với nghiên cứu của Birch và Young (1997), Lagoutte (1996), kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với các nghiên cứu của Al-Ashban và Burney (2001), Kajaluoto (2002), Mattila, (2003), Sathye (1999). Mỗi đơn vị thay đổi của nhân tố Tính linh động thì mức độ quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM thay đổi 0,480 đơn vị. Đứng thứ hau sau nhân tố Tính linh động (LD) là hệ số quy chuẩn hóa của nhân tố Nhận thức tính hữu ích (HI) với β1 =0,444 (xem bảng 4.10) cùng với mức ý nghĩa sig = 0,000<5% . Mỗi đơn vị thay đổi ở nhân tố Nhận thức tính hữu ích thì mức độ quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM thay đổi 0,444 đơn vị. Kết quả phân tích phù hợp với các nghiên cứu của nghiên cứu trƣớc đây của Lloyd GInternet Bankingson (2007), Amin (2007). Nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng (SD) có hệ số hồi quy β2 = 0,309 (xem bảng 4.10) thấp nhất trong số các nhân tố, cùng với mức ý nghĩa sig = 0,000<5%. Mỗi đơn vị thay đổi ở nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng thì sẽ thay đổi 0,309 đơn vị mức độ quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM. Đối với sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp.
  57. 45 Hồ Chí Minh đa phần là các bạn trẻ nên đối với các bạn việc làm quen và sử dụng một dịch vụ công nghệ nhƣ Internet Banking là một việc khá dễ dàng, chính vì thế yếu tố này có mức tác động thấp nhất so với các yếu tố còn lại. Sau cùng là hệ số hồi quy của nhân tố Chi phí sử dụng β3 = 0,436 (xem bảng 4.11) cùng với mức ý nghĩa sig = 0,000<5%. Mỗi đơn vị thay đổi ở nhân tố Chi phí dử dụng thì mức độ quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại học Ngân hàng Tp.HCM thay đổi 0,436 đơn vị. Kết quả cho thấy chi phí cho việc sử dụng Internet Banking là hợp lí đối với sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh.
  58. 46 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ NHẰM PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ INTERNET BANKING ĐỐI VỚI SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH 5.1. KẾT LUẬN Kết quả nghiên cứu cho thấy có 4 yếu tố tác động đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh; đó là, Sự hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chi phí sử dụng và Tính linh động, tất cả các yếu tố này đều có tác động biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng. Yếu tố có mức độ ảnh hƣởng cao nhất đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh là Tính linh động với β = 0,48. Tiếp theo lần lƣợt là các yếu tố Sự hữu ích với β = 0,444 và yếu tố Chi phí sử dụng với β = 0,436. Yếu tố có mức độ ảnh hƣởng thấp nhất là yếu tố Tính dễ sử dụng với β = 0,309. 5.2. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ INTERNET BANKING TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH Căn cứ vào mức độ tác động của từng nhóm yếu tố đối với quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên đại học Ngân hàng Tp.HCM, đề tài đƣa ra các hƣớng giải quyết để các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam. Các hƣớng giải quyết dƣới đây đƣợc sắp xếp theo thứ tự từ mạnh đến yếu về mức độ ảnh hƣởng của các nhóm nhân tố. Về tính linh động của Internet Banking Dịch vụ Internet Banking hỗ trợ khách hàng có thể liên lạc và giao dịch với ngân hàng mọi lúc mọi nơi một cách nhanh chóng và thuận tiện (24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần). Điều này ý nghĩa trong đối với những ngƣời hay bận rộn và có ít thời gian đi đến văn phòng để giao dịch trực tiếp, đối với những
  59. 47 ngƣời có số lần giao dịch ít và số tiền giao dịch mỗi lần không nhiều nhƣ sinh viên. Đặc biệt với cuộc cách mạng Internet bùng nổ nhƣ hiện nay,đa phần các giao dịch, giao thƣơng đều diễn ra qua mạng: Các trang mua bán trực tuyến (Tiki,Shopee,Lazada, ) và các ngân hàng cũng không nằm ngoài cuộc. Do đó các ngân hàng cần lƣu trữ một lƣợng lớn phần cứng hay cơ sở dữ liệu phần mềm nhằm đáp ứng nhu cầu cao về giao dịch thông qua dịch vụ Internet Banking. Ngoài ra các ngân hàng cần phát triển thêm các gói sản phẩm khách hàng đặc biệt là sinh viên có thể thanh toán các khoản nhƣ tiền điện, tiền nƣớc, tiền mạng và đóng các khoản học phí,v.v Về sự hữu ích của Internet Banking Nhận thức sự hữu ích cũng là một trong các nhân tố quan trọng ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên, sự hữu ích của sản phẩm bao gồm các đặc tính nhƣ: kiểm soát tài chính hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian giao dịch so với giao dịch trực tiếp tại quầy, tăng hiệu quả của công việc, giao dịch mọi lúc mọi nơi, Từ kết quả nghiên cứu thì tác giả cho rằng các ngân hàng cần phải chủ trƣơng đƣa ra các kế hoạch và chính sách cụ thể nhằm làm tăng hơn nữa sự hữu ích của sản phẩm, từ đó thu hút sự quan tâm của sinh viên đói với sản phẩm Internet Banking. Những giải pháp có thể là: Tiếp thu, tham khảo thêm ý kiến và phản hồi của khách hàng, đặc biệt là sinh viên nhằm hoàn thiện hơn các tiện ích và dịch vụ cho phù hợp với khách hàng. Do sinh viên thƣờng chƣa có thói quen sử dụng Internet Banking để thanh toán các khoản phí và đóng học phí, các ngân hàng cần đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông và marketing trên các phƣơng tiện truyền thông đại chúng (truyền hình, radio,báo chí, ), trên các trang mạng xã hội (Facebook, Zalo, VInternet Bankinger, ) cùng với các chƣơng trình khuyến mãi hay hỗ trợ sinh viên.
  60. 48 Tổ chức các buổi hội thảo hay các diễn giả thuyết trình cho sinh viên tại các trƣờng đại học hiểu rõ hơn Internet Banking là gì, lợi ích của việc sử dụng Internet Banking hay những ƣu điểm của nó so với các sản phẩm ngân hàng thông thƣờng khác. Về chi phí sử dụng Internet Banking Đối với nhóm đối tƣợng là sinh viên thì chi phí sử dụng sẽ là mối quan tâm hàng đầu bởi vì đây là nhóm đối tƣợng chƣa có nhiều thu nhập, còn phụ thuộc vào tài chính với các bậc phụ huynh nên đây sẽ là một lợi thế mà các ngân hàng có thể tận dụng để hƣớng sinh viên sử dụng dịch vụ này hơn. Lợi thế đó là thay vì đến thẳng quầy giao dịch trực tiếp và tốn các khoản chi phí nhƣ chi phí di chuyển, chi phí giao dịch giấy tờ hành chính, thì nay với dịch vụ này sinh viên hoàn toàn có thể giao dịch ở bất kì đâu với một khoản chi phí cố định hàng tháng và chắc chắn là sẽ tiết kiệm hơn so với giao dịch truyền thống. Với việc chi phí sử dụng hàng tháng đƣợc niêm yết thì các sinh viên nay có thể biết đƣợc chi phí mình bỏ ra một cách minh bạch và rõ ràng từ đó có thể dễ dàng kiểm soát chi tiêu. Về tính dễ sử dụng Internet Banking Đối với sinh viên với độ tuổi từ 18-22 tuổi thì việc làm quen với một công nghệ mới hay ứng dụng mới là một việc không quá khó khăn so với các nhóm tuổi khác nên đây là nhóm nhân tố có mức độ tác động yếu nhất. Tuy nhiên thì điều này cũng không hoàn toàn đúng với tất cả các sinh viên, vì thế các ngân hàng cần làm cho dịch vụ Internet Banking càng dễ sử dụng càng tốt, một vài cách giải quyết có thể đƣợc nêu ra nhƣ sau: Website giao dịch thân thiện với ngƣời dùng, hỗ trợ các ngôn ngữ khác nhau, sắp xếp bố cục hợp lí, rõ ràng.
  61. 49 Cung cấp cho khách hàng những hình ảnh, video trực quan, sinh động, minh họa chi tiết rõ ràng để khách hàng có thể dễ dàng học hỏi và tiếp thu Các nhân viên ngân hàng khi tƣ vấn sử dụng dịch vụ cũng cần phải ân cần, lắng nghe, giải thích rõ ràng và làm mẫu dễ hiểu khi giải thích cho khách hàng cách sử dụng dịch vụ Internet Banking. 5.3. NHỮNG HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU Ngoài những kết quả đạt đƣợc và những khuyến nghị dành cho các nhà quản trị Ngân hàng, bài nghiên cứu của tác giả vẫn còn một số những mặt hạn chế nhất định: Thứ nhất, việc nghiên cứu với số lƣợng mẫu khá ít và việc thời gian nghiên cứu diễn ra trong quãng thời gian khá ngắn từ tháng 3/2018 đến tháng 6/2018 dẫn đến việc kết quả chƣa có độ chính xác cao và bao quát hết số lƣợng sinh viên trƣờng Đại Học Ngân Hàng. Thứ hai, với chỉ 4 yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh, đề tài nghiên cứu chƣa thể đƣa ra đƣợc đầy đủ các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng Internet Banking cảu sinh viên, vẫn còn những yếu tố khác mà bài nghiên cứu vẫn chƣa khai thác đƣợc do sự hạn chế về thời gian và lƣợng kiến thức của tác giả.
  62. 50 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO BẰNG TIẾNG VIỆT Lê Thị Kim Tuyết (2011), “Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngƣời tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng”. Đại học Đông Á. Phạm Thanh Tùng (2013), “Giải pháp phát triển dịch vụ Internet Banking tại các ngân hàng thƣơng mại cổ phần trên địa bàn Tp Hồ Chí Minh”. Đại học Kinh tế Tp HCM. Trần Huỳnh Anh Thƣ (2013) “Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ INTERNET BANKING của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Ngoại Thƣơng Việt Nam” Nguyễn Thị Hải Thƣ (2015) “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến sự chấp nhận dịch vụ INTERNET BANKING tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Xuất Nhập Khẩu Việt Nam”. Nguyễn Thị Quý (2014) “Các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ INTERNET BANKING của khách hàng cá nhân tại Eximbank chi nhánh Tiền Giang”. Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2009). “Nghiên cứu khoa học trong quản trị kinh doanh”, NXB Thống Kê. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu với SPSS, Nhà xuất bản Hồng Đức, TPHCM.
  63. 51 B. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO BẰNG TIẾNG ANH Emelie Hedman , (2017) “Internet Banking – What influences Internet Banking adoption?”. Nabil Hussein Al-Fahim , (2013) “An Exploratory Study Of Factors Affecting the Internet Banking Adoption: A Qualitative Study among Postgraduate Students”. Michael D. Clemes , Christopher Gan, Junhua Du, (2018) “The factors impacting on customers decisions to adopt Internet banking”. Alex Alecheni O.Peter , (2015) “Factors Affecting the Adoption of Internet Banking in Nigeria”. Wan and Chow ,(2004) “Customers Adoption of banking channels in Hong Kong”. Hsueh- Ying Wu, Chun- Chun Li, Cheng- Lung Li, Hsing- Hui Lin, (2010) “A Study of Bank Customers perceived usefulness of Adopting Online Banking”. Sathye (1997) , “Adoption of Internet Banking by Australian consumers: an empirical investigation”. Sanchez and Gallie (2010), “Adoption of Internet Banking: Evidence from France”. Octavian and Daniela (2006), “Mobile Banking Services in Romania”. Omar (2011), “ Customer Perception towards Online Banking Services: Empirical Evidence from Pakistan”. Agarwal, R., Rastogi, S., & Mehrotra, A. (2009). Customers‟ Perspectives regarding ebanking in an emerging economy, Journal of Retailing and Consumer Services 16, pp.340-351.
  64. 52 Bayrakdaroğlu, A. (2012). A Study for Factors Effecting Individuals‟ Usage of Internet Banking. Business and Economics Research Journal Volume 3 Number 4 2012 pp.57-75. Daniel, E., & Storey, C. (1997). On-line Banking: Strategic and Management Challenges. Long Range Planning, Vol. 30, No. 6, pp. 890-898. Bradley, L., & Stewart, K. (2003). A Delphi study of Internet Banking. Marketing Intelligence & Planning, Vol. 21 No. 5, pp. 272-281. Henry Enger (2000). “The future of banking” SH Ho and YY Ko (2008), “Effect of self-service technology on customer value and customer readiness: The case of Internet Banking” Ahmad Al Sukkar, Helen Hasan (2003), “Toward a model for the acceptance of Internet Banking in developed countries Sanaz Nikghadam Hojjati, Abbas Monavvarian, Fatemeh Soleimani Roozbahani (2015), “Evaluation of Factors Influencing Internet Banking Acceptance by Internet Users in Iran”. Alain Yee- Loong Chong (2010), “Online banking adoption: an empirical analysis”. Wadie Nasri (2011), “Factors Influencing the Adoption of Internet Banking in Tunisia”. Lois A. Mohr, Mary Jo Bitner (1995), “The role of employee effort in satisfaction with service transactions”. Voli, P.K. (1998). The convenience orientation of services consumers: an empirical examination, Published doctoral dissertation. Old Dominion University, Virginia, United States of America. Gerrard, P., and Cunningham, J.B. (2003). The Diffusion of Internet Banking
  65. 53 among Singapore consumers. International Journal of Bank Marketing, 21 (1), 16-28. Ziqi Liao, Michael Tow Cheung (2002), “Internet-based e-banking and customer attitudes: an empirical study”. Cooper, R.G. (1997). “Examining Some Myths About New Product Winners”, in Katz, R., ed., The Human Side of Managing Technological Innovation, Oxford, pp. 550-560. Wallis Report (1997), The Financial System inquiry Final Report (Chairman: Mr Stan Wallis), AGPS, Canberra. Scarbrough, H., & Corbett, J.M. (1992), “Technology and Organisation Power, Meaning and Design”, Routledge, London, p. 147. Daniel, E. (1999). “Provision of electronic banking in the UK and the Republic of Ireland”. International Journal of Bank Marketing, Vol 17 No. 2, pp. 72-82. Anantharanthan Parasuraman, Valarie A. Zeithaml, Leonard L. Berry (1998) “Alternative Scales for Measuring Service Quality: A Comparative Assessment Based on Psychometric and Diagnostic Criteria”. Roger D. Blackwell, Paul W. Miniard, James F. Engel (1995), “Cosumer Behavior”. Birch, D., and Young, M. A. “Financial Services and the Internet: What Does Cyberspace Mean for the Financial Services Industry,” Internet Research (7:2), 997, pp. 120-128. Lagoutte, V. “The Direct Banking Challenge,” Unpublished Honours Thesis, Middlesex University, 1996.
  66. 55 PHỤ LỤC 1. BẢNG CÂU HỎI NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH Chào Anh/Chị, Tôi đang thực hiện đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng Internet Banking của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM”. Rất mong Anh/Chị dành chút thời gian trả lời một số câu hỏi sau đây. A. Một số thông tin cá nhân Rất mong anh/chị cung cấp những thông tin sau đây: 1. Giới tính  Nam  Nữ 2. Anh/chị là sinh viên năm:  Năm 1  Năm 2  Năm 3  Năm 4 3. Tần suất anh/chị đến ngân hàng giao dịch:  Chƣa bao giờ  Hiếm khi  Thƣờng xuyên
  67. 56 4. Anh/chị đến ngân hàng với mục đích gì?  Vay  Gửi tiền, chuyển tiền  Thanh toán hóa đơn 5. Anh/chị đã sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngân hàng nào đó không?  Có  Không 6. Anh/chị đã sử dụng dịch vụ Internet Banking trong thời gian:  Dƣới 1 năm  Từ 1 đến 3 năm  Trên 3 năm B. Đánh giá của anh/chị về dịch vụ Internet Banking mà anh/chị đang sử dụng Xin vui lòng cho biết ý kiến của Anh/Chị với mức độ đồng ý đối với các phát biểu về dịch vụ Internet Banking (INTERNET BANKING) ( Đánh dấu X vào ô thích hợp.) Ý kiến của anh/chị tham chiếu theo thang điểm sau: 1 2 3 4 5 Hoàn toàn Không đồng Không ý kiến Đồng ý Hoàn toàn không đồng ý ý đồng ý
  68. 57 Các tiêu chí đánh giá Mức độ đồng ý từ thấp đến cao Thang đo lƣờng sự hữu ích (HI) HI1 Tôi thực hiện các dịch vụ của ngân hàng (chuyển 1 2 3 4 5 khoản, gửi tiết kiệm ) đƣợc dễ dàng, nhanh chóng hơn khi sử dụng INTERNET BANKING so với giao dịch tại quầy HI2 Tôi tiết kiệm đƣợc thời gian, chi phí (chi phí đi 1 2 3 4 5 lại, chi phí cơ hội, chi phí giao dịch ) khi sử dụng INTERNET BANKING so với giao dịch tại quầy HI3 INTERNET BANKING giúp tôi chủ động quản 1 2 3 4 5 lý tài chính cá nhân, truy vấn thông tin HI4 Sử dụng INTERNET BANKING giúp hỗ trợ tốt 1 2 3 4 5 và phù hợp với nhu cầu công việc của tôi HI5 Các chức năng (chuyển khoản, gửi tiết kiệm, 1 2 3 4 5 thanh toán ) mà dịch vụ INTERNET BANKING cung cấp đều đáp ứng nhu cầu của tôi HI6 Tôi thấy INTERNET BANKING rất hữu ích 1 2 3 4 5 Thang đo lƣờng tính dễ sử dụng (SD) SD1 Tôi thấy hƣớng dẫn sử dụng INTERNET 1 2 3 4 5 BANKING là rất dễ hiểu SD2 Tôi không gặp khó khăn khi học cách sử Barrett 1 2 3 4 5
  69. 58 (2006) dụng INTERNET BANKING SD3 Các thao tác giao dịch (chuyển khoản, truy 1 2 3 4 5 vấn ) trên INTERNET BANKING là rất đơn giản, dễ thực hiện. SD4 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ INTERNET 1 2 3 4 5 BANKING là rất dễ dàng Thang đo lƣờng chi phí sử dụng (CP) CP1 Tôi cho rằng chi phí sử dụng dịch vụ 1 2 3 4 5 INTERNET BANKING (chi phí đăng ký, chi phí thƣờng niên ) là hợp lý CP2 Tiện ích mà INTERNET BANKING mang lại 1 2 3 4 5 cao hơn so với chi phí tôi bỏ ra để sử dụng Internet Banking. CP3 Tôi sẵn sàng trả tiền để sử dụng dịch vụ 1 2 3 4 5 INTERNET BANKING. CP4 Tôi phải tiêu tốn nhiều chi phí (chi phí đăng ký, 1 2 3 4 5 chi phí thƣờng niên ) để sử dụng dịch vụ INTERNET BANKING Thang đo lƣờng tính linh động (LD) LD1 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức 1 2 3 4 5 năng của INTERNET BANKING bất cứ nơi đâu LD2 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức 1 2 3 4 5 năng của INTERNET BANKING bất cứ thời gian nào
  70. 59 LD3 Tôi có thể thực hiện giao dịch, sử dụng các chức 1 2 3 4 5 năng của INTERNET BANKING bất kể thời tiết nhƣ thế nào LD4 Sử dụng INTERNET BANKING giúp tôi có thể 1 2 3 4 5 linh động trong việc thực hiện các giao dịch Quyết định sử dụng (QD) QD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet Banking 1 2 3 4 5 trong thời gian tới. QD2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ Internet Banking thƣờng 1 2 3 4 5 xuyên hơn nữa trong phạm vi có thể. QD3 Tôi sẽ giới thiệu cho ngƣời thân/bạn bè/đồng 1 2 3 4 5 nghiệp/ sử dụng dịch vụ Internet Banking . Xin trân trọng cảm ơn các anh/chị đã tham gia khảo sát và cung cấp những thông tin trên. Tôi cam kết những thông tin của anh/chị cung cấp ở trên chỉ phục vụ cho công tác nghiên cứu và được giữ bí mật hoàn toàn. Một lần nữa xin chân thành cảm ơn!
  71. 60 PHỤ LỤC 2: BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ KHẢO SÁT Giới tính Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Nam 101 53.4 53.4 53.4 Valid Nữ 88 46.6 46.6 100.0 Total 189 100.0 100.0 Hiện tại đang là sinh viên Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Năm 1 53 28.0 28.0 28.0 Năm 2 52 27.5 27.5 55.6 Valid Năm 3 35 18.5 18.5 74.1 Năm 4 49 25.9 25.9 100.0 Total 189 100.0 100.0 Tần suất đến ngân hàng giao dịch Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Chƣa bao giờ 62 32.8 32.8 32.8 Valid Hiếm khi 56 29.6 29.6 62.4 Thƣờng xuyên 71 37.6 37.6 100.0
  72. 61 Total 189 100.0 100.0 Mục đích đến ngân hàng Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Vay 56 29.6 29.6 29.6 Chuyển tiền, gửi tiền 47 24.9 24.9 54.5 Valid Thanh toán hóa đơn 36 19.0 19.0 73.5 Khác 50 26.5 26.5 100.0 Total 189 100.0 100.0 Có đang sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngân hàng nào đó không Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Có 98 51.9 51.9 51.9 Valid Không 91 48.1 48.1 100.0 Total 189 100.0 100.0 Thời gian sử dụng Internet Banking Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
  73. 62 Dƣới 1 năm 78 41.3 41.3 41.3 Từ 1 đến 3 năm 54 28.6 28.6 69.8 Valid Trên 3 năm 57 30.2 30.2 100.0 Total 189 100.0 100.0 PHỤ LỤC 3: CRONBACH’S ALPHA Sự hữu ích Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .830 6 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance Corrected Cronbach's Item Deleted if Item Deleted Item-Total Alpha if Item Correlation Deleted HI1 15.43 10.938 .675 .789 HI2 15.54 10.366 .675 .787 HI3 15.52 10.570 .643 .794 HI4 15.62 11.246 .528 .818
  74. 63 HI5 15.60 10.614 .627 .798 HI6 15.56 11.908 .468 .828 Ttnh dễ sử dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .749 4 Item-Total Statistics Scale Mean Scale Corrected Cronbach's if Item Variance if Item-Total Alpha if Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted SD1 10.41 3.753 .650 .627 SD2 10.52 4.134 .576 .673 SD3 10.36 4.476 .517 .706 SD4 10.48 4.804 .441 .744 Chi phí sử dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .836 4
  75. 64 Item-Total Statistics Scale Mean Scale Corrected Cronbach's if Item Variance if Item-Total Alpha if Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted CP1 10.16 6.595 .705 .777 CP2 10.05 5.891 .784 .737 CP3 9.93 6.431 .762 .753 CP4 10.24 7.097 .458 .888 Tính linh động Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .858 4 Item-Total Statistics Scale Mean Scale Corrected Cronbach's if Item Variance if Item-Total Alpha if Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted LD1 9.31 7.639 .737 .806 LD2 9.39 7.611 .722 .813 LD3 9.16 8.074 .724 .811
  76. 65 Item-Total Statistics LD4 9.02 9.048 .641 .845 Scale Mean Scale Corrected Cronbach's if Item Variance if Item-Total Alpha if Item Deleted Item Deleted Correlation Deleted QD1 6.50 .964 .439 .532 QD2 6.40 .975 .447 .521 QD3 6.42 1.022 .431 .543 Quyết định sử dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .630 3
  77. 66 PHỤ LỤC 4: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA CHO CÁC BIẾN ĐỘC LẬP KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .765 Approx. Chi-Square 1304.509 Bartlett's Test of df 136 Sphericity Sig. .000 Communalities Initial Extraction HI1 1.000 .656 HI2 1.000 .652 HI3 1.000 .610 HI4 1.000 .458 HI5 1.000 .592 HI6 1.000 .378 SD1 1.000 .710 SD2 1.000 .629 SD3 1.000 .549 SD4 1.000 .448 CP1 1.000 .825
  78. 67 CP2 1.000 .828 CP3 1.000 .802 LD1 1.000 .732 LD2 1.000 .724 LD3 1.000 .719 LD4 1.000 .632 Extraction Method: Principal Component Analysis. Total Variance Explained Extraction Sums of Rotation Sums of Squared Initial Eigenvalues Com Squared Loadings Loadings pone % of % of Cumulat Cumulati % of Cumulative nt Total Total Varian Total Variance ive % ve % Variance % ce 1 3.641 21.415 21.415 3.641 21.415 21.415 3.299 19.405 19.405 2 3.065 18.031 39.445 3.065 18.031 39.445 2.868 16.869 36.274 3 2.337 13.749 53.194 2.337 13.749 53.194 2.477 14.568 50.842 4 1.901 11.185 64.379 1.901 11.185 64.379 2.301 13.537 64.379 5 .785 4.618 68.997 6 .750 4.412 73.409 7 .739 4.348 77.757 8 .614 3.609 81.366
  79. 68 9 .513 3.020 84.386 10 .439 2.583 86.969 11 .411 2.416 89.385 12 .400 2.352 91.737 13 .378 2.225 93.963 14 .326 1.917 95.879 15 .258 1.518 97.398 16 .243 1.428 98.826 17 .200 1.174 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
  80. 69 Component Matrixa Component 1 2 3 4 HI1 .728 HI3 .712 HI2 .702 HI5 .694 HI4 .586 HI6 .566 LD1 .795 LD3 .794 LD2 .777 LD4 .722 CP1 .762 CP2 .758 CP3 .733 SD1 .652 SD2 .621 SD3 .536 SD4
  81. 70 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 4 components extracted.
  82. 71 Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4 1 .863 .096 -.367 .333 2 .121 .891 .140 -.416 3 .438 -.251 .854 -.123 4 -.219 .367 .340 .838 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
  83. 72 PHỤ LỤC 5: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ CHO BIẾN PHỤ THUỘC KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling .650 Adequacy. Approx. Chi-Square 66.166 Bartlett's Test of df 3 Sphericity Sig. .000 Communalities Initial Extraction QD1 1.000 .575 QD2 1.000 .585 QD3 1.000 .564 Extraction Method: Principal Component Analysis.
  84. 73 Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Cumulative Total % of Cumulative Variance % Variance % 1 1.725 57.497 57.497 1.725 57.497 57.497 2 .649 21.633 79.130 3 .626 20.870 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Component 1 QD2 .765 QD1 .758 QD3 .751
  85. 74 PHỤ LỤC 6: PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN Correlations QD HI SD CP LD Pearson 1 .471 .249 .331 .465 Correlation QD Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 N 189 189 189 189 189 Pearson .471 1 .156* -.128 .072 Correlation HI Sig. (2-tailed) .000 .032 .079 .327 N 189 189 189 189 189 Pearson .249 .156* 1 -.141 -.141 Correlation SD Sig. (2-tailed) .001 .032 .053 .052 N 189 189 189 189 189 Pearson .331 -.128 -.141 1 -.008 Correlation CP Sig. (2-tailed) .000 .079 .053 .917 N 189 189 189 189 189 Pearson LD .465 .072 -.141 -.008 1 Correlation
  86. 75 Sig. (2-tailed) .000 .327 .052 .917 N 189 189 189 189 189 . Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Descriptive Statistics Mean Std. N Deviation QD 3.2205 .45632 189 HI 3.1093 .65059 189 SD 3.4802 .66340 189 CP 3.4127 .88802 189 LD 3.0728 .92667 189 Correlations QD HI SD CP LD QD 1.000 .471 .249 .331 .465 Pearson 1.00 HI .471 .156 -.128 .072 Correlation 0 SD .249 .156 1.000 -.141 -.141
  87. 76 - CP .331 -.141 1.000 -.008 .128 LD .465 .072 -.141 -.008 1.000 QD . .000 .000 .000 .000 HI .000 . .016 .039 .164 Sig. (1-tailed) SD .000 .016 . .026 .026 CP .000 .039 .026 . .459 LD .000 .164 .026 .459 . QD 189 189 189 189 189 HI 189 189 189 189 189 N SD 189 189 189 189 189 CP 189 189 189 189 189 LD 189 189 189 189 189 Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Met Removed hod Ente 1 LD, CP, HI, SDb . r a. Dependent Variable: QD b. All requested variables entered. Model Summaryb
  88. 77 Model R R Square Adjusted R Std. Error of Durbin- Square the Estimate Watson 1 .808a .654 .646 .27149 1.899 a. Predictors: (Constant), LD, CP, HI, SD b. Dependent Variable: QD ANOVAa Model Sum of df Mean F Sig. Squares Square Regression 25.585 4 6.396 86.779 .000b 1 Residual 13.562 184 .074 Total 39.148 188 a. Dependent Variable: QD b. Predictors: (Constant), LD, CP, HI, SD Coefficientsa Model Unstandardized Standardized t Sig. Collinearity Coefficients Coefficients Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .022 .183 .122 .903
  89. 78 HI .311 .031 .444 10.004 .000 .956 1.046 SD .212 .031 .309 6.892 .000 .937 1.067 CP .224 .023 .436 9.877 .000 .968 1.033 LD .236 .022 .480 10.904 .000 .971 1.030 a. Dependent Variable: QD Collinearity Diagnosticsa Model Dimension Eigenvalue Condition Variance Proportions Index (Constant) HI SD CP LD 1 4.817 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 2 .077 7.914 .00 .00 .03 .12 .79 1 3 .066 8.573 .00 .12 .09 .56 .03 4 .032 12.332 .00 .69 .43 .02 .03 5 .009 23.021 .99 .18 .44 .30 .15 a. Dependent Variable: QD Residuals Statisticsa
  90. 79 Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2.1325 4.3118 3.2205 .36891 189 Residual -1.05315 1.05733 .00000 .26859 189 Std. Predicted -2.949 2.958 .000 1.000 189 Value Std. Residual -3.879 3.895 .000 .989 189 a. Dependent Variable: QD