NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG THANH TOÁN ĐIỆN TỬ CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC KINH TẾ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

GIỚI THIỆU VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀ

Hiện nay, nhu cầu thanh toán trực tuyến đang gia tăng nhanh chóng nhờ vào sự phát triển của thương mại điện tử Sự tiện lợi của việc không sử dụng tiền mặt cùng với các công nghệ an toàn và dễ sử dụng đã dẫn đến sự bùng nổ trong các phương thức thanh toán trực tuyến.

Sự bùng nổ của thương mại điện tử toàn cầu đã làm thay đổi cách thức kinh doanh và giao dịch truyền thống, mang lại nhiều lợi ích cho xã hội Theo Đề án Phát triển thanh toán không dùng tiền mặt số 2545/QĐ – TTg do Chính phủ phê duyệt, mục tiêu đặt ra là giảm tỷ trọng tiền mặt trong tổng phương tiện thanh toán xuống dưới 10% vào năm 2020, thông qua việc giảm giao dịch tiền mặt và khuyến khích thanh toán trực tuyến.

Theo nghiên cứu của Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (Vecom) năm 2020, Covid-19 đã làm thay đổi thói quen tiêu dùng, khiến người tiêu dùng chuyển sang mua sắm trực tuyến nhiều hơn Doanh nghiệp ngày càng tăng cường bán hàng qua các sàn thương mại điện tử và mạng xã hội, với doanh thu TMĐT Việt Nam đạt khoảng 13,2 tỷ USD, tăng trưởng 15% so với năm trước Trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, sản lượng bưu gửi qua dịch vụ chuyển phát tăng 47% Đặc biệt, thanh toán trực tuyến cũng ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ, với 10,3 triệu thẻ mới được phát hành trong 6 tháng đầu năm 2020, nâng tổng số thẻ tại Việt Nam lên 103,4 triệu Doanh số thanh toán qua kênh TMĐT tăng 17%, trong đó thanh toán bằng thẻ nội địa tăng tới 81%.

Trong bối cảnh thị trường kinh tế thay đổi do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, nhu cầu sử dụng và thanh toán trực tuyến của người tiêu dùng cũng đã có sự chuyển biến Thế hệ trẻ năng động, sẵn sàng đón nhận công nghệ mới, trở thành nhóm khách hàng tiềm năng mà doanh nghiệp hướng đến Vì vậy, nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu các nhân tố tác động đến việc sử dụng thanh toán trực tuyến của sinh viên Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng” nhằm khảo sát mức độ tác động của các yếu tố và cung cấp cái nhìn tổng quan về thực trạng sử dụng thanh toán trực tuyến trong sinh viên.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc sinh viên Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng sử dụng thanh toán trực tuyến.

Mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng thanh toán trực tuyến của sinh viên tại Đại học Kinh Tế - Đại học Đà Nẵng Nghiên cứu này sẽ giúp xác định những yếu tố quan trọng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về thói quen và nhu cầu thanh toán của sinh viên trong bối cảnh hiện đại.

Bài viết này sẽ kiểm tra dữ liệu từ bảng khảo sát để phân tích sự khác biệt và mức độ hài lòng của sinh viên Đại học Kinh Tế – Đại học Đà Nẵng Dựa trên những phát hiện này, chúng tôi sẽ đề xuất các biện pháp nhằm phát triển và tăng cường ý định sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến của sinh viên.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thanh toán trực tuyến của sinh viên trường Đại học Kinh Tế, tại Đà Nẵng.

+ Khu vực nghiên cứu: Trường Đại học Kinh tế- thành phố Đà Nẵng

+ Thời gian tiến hành khảo sát: từ 15/5/2021 đến 31/5/2021.

+ Thời gian thực hiện nghiên cứu: tháng 1/5/2021 đến tháng 15/6/2021.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ 155 sinh viên của trường Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng thông qua khảo sát online, nhằm tìm hiểu về việc sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến.

• Phương pháp xử lý: Nghiên cứu này được thực hiện thông qua phương pháp chính là nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính:

Nghiên cứu định tính đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá chất lượng dịch vụ thông qua việc sử dụng thang đo Quá trình thảo luận và nghiên cứu giúp hiệu chỉnh và bổ sung các biến quan sát, từ đó xây dựng tiêu chí đánh giá và điều chỉnh câu hỏi cho nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách sử dụng bảng câu hỏi trực tuyến nhằm thu thập thông tin từ sinh viên trường Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng Phương pháp này cho phép tiếp cận một lượng lớn đối tượng nhanh chóng và hiệu quả, góp phần cung cấp dữ liệu chính xác về ý kiến và nhu cầu của sinh viên.

Bài nghiên cứu có kết cấu bao gồm 5 chương, không bao gồm tài liệu tham khảo và phụ lục, cụ thể:

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

Chương 4: Thu thập và xử lý số liệu

Chương 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu, hạn chế của đề tài.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1 Khái niệm về dịch vụ thanh toán điện tử

Thanh toán điện tử, hay còn gọi là thanh toán trực tuyến, là một hình thức giao dịch không dùng tiền mặt ngày càng trở nên phổ biến trên toàn cầu Đơn giản mà nói, thanh toán điện tử cho phép người dùng thực hiện các giao dịch như thanh toán, chuyển tiền, nạp tiền hoặc rút tiền qua môi trường Internet.

Thanh toán điện tử thường được thực hiện thông qua các cổng thanh toán trực tuyến, đóng vai trò trung gian trong các giao dịch tiền tệ trực tuyến và liên kết với các ngân hàng thương mại Ngoài ra, người dùng cũng có thể sử dụng các tài khoản ngân hàng trực tuyến của mình để thực hiện các giao dịch này.

2 Các hình thức thanh toán điện tử:

Thanh toán bằng thẻ là hình thức phổ biến nhất hiện nay, chiếm 90% tổng số giao dịch thương mại điện tử Thẻ thanh toán cho phép người dùng mua hàng hóa và dịch vụ tại nhiều địa điểm, bao gồm cả các trang web thương mại điện tử Ngoài ra, thẻ còn có thể được sử dụng để rút tiền mặt từ ngân hàng hoặc máy ATM Hiện nay, thẻ thanh toán được chia thành hai loại, do các ngân hàng và tổ chức tài chính phát hành.

Khách hàng có thể thanh toán dễ dàng bằng thẻ tín dụng hoặc ghi nợ quốc tế như Visa, Mastercard, American Express và JCB tại hơn 60 website đã tích hợp cổng thanh toán OnePay.

Thanh toán bằng thẻ ghi nợ nội địa đang ngày càng phát triển tại Việt Nam, mặc dù chưa phổ biến như ở nước ngoài Các chủ thẻ tại Connect24 của ngân hàng Vietcombank và chủ thẻ đa năng của ngân hàng Đông Á có thể thực hiện thanh toán điện tử dễ dàng trên các website liên kết với hai ngân hàng này, cũng như qua cổng thanh toán OnePay.

Cổng thanh toán là hệ thống phần mềm trung gian kết nối người bán, người mua với ngân hàng, hỗ trợ dịch vụ thu và chi cho khách hàng có tài khoản tín dụng Nhờ đó, người tiêu dùng và doanh nghiệp có thể thực hiện thanh toán và nhận tiền trên internet một cách đơn giản, nhanh chóng và an toàn Hiện nay, nhiều ngân hàng cũng đã triển khai cổng thanh toán, điển hình như

Thanh toán qua cổng thanh toán điện tử F@st Mobipay là dịch vụ thuộc giải pháp thanh toán của ngân hàng Techcombank, cho phép khách hàng mở tài khoản và thực hiện giao dịch thanh toán hóa đơn dễ dàng thông qua tin nhắn điện thoại gửi tới tổng đài.

19001590 Để đảm bảo an toàn, bí mật cho khách hàng thì có thể thanh toán chuyển khoản bằng hệ thống Internet Banking rất tiện lợi.

Ngân hàng Đông Á đã cho phép các chủ thẻ đa năng thực hiện thanh toán trực tuyến từ năm 2007 thông qua cổng thanh toán Đông Á, sử dụng các dịch vụ như Internet Banking, SMS Banking và Mobile Banking trên nền tảng “Ngân hàng Đông Á điện tử”.

Để thực hiện thanh toán trực tuyến bằng ví điện tử, người dùng cần sở hữu một thiết bị di động thông minh có tích hợp ví điện tử và liên kết với ngân hàng.

Hiện nay, tại Việt Nam có khoảng 20 ví điện tử được cấp phép và theo Ngân hàng nhà nước dự báo đến năm 2020 sẽ đạt ngưỡng 10 triệu người dùng.

Thanh toán bằng thiết bị điện thoại thông minh

Hình thức thanh toán qua điện thoại đang ngày càng phổ biến nhờ vào sự phổ cập của điện thoại thông minh Khách hàng có thể dễ dàng thanh toán khi mua sắm mà không cần mang theo tiền mặt, chỉ cần sử dụng dịch vụ Mobile Banking Hệ thống này được xây dựng dựa trên mối liên kết giữa ngân hàng, nhà cung cấp viễn thông và người dùng.

Tiến bộ công nghệ đã thúc đẩy sự phổ biến của thanh toán bằng QR Code, nhờ vào tính đơn giản, gọn nhẹ và dễ sử dụng QR Code hiện được tích hợp trên nhiều ứng dụng di động của ngân hàng cũng như các sản phẩm của Google như Google Chart và Google Map Phương thức này xuất hiện rộng rãi trên bảng hiệu, xe buýt, danh thiếp, tạp chí, website, và hàng hóa tại siêu thị, cửa hàng tiện lợi, mang lại sự tiện lợi cho người tiêu dùng.

Người dùng có thể sử dụng camera điện thoại để quét mã QR, thực hiện nhanh chóng các giao dịch như chuyển khoản, thanh toán hóa đơn và mua sắm Chỉ cần một lần quét, sau vài giây, bạn đã hoàn tất thanh toán tại nhà hàng, siêu thị, cửa hàng tiện lợi, taxi, cũng như trên các website thương mại điện tử mà không cần tiền mặt hay thẻ, đồng thời bảo vệ thông tin cá nhân tại các điểm thanh toán.

3 Quy trình thanh toán trực tuyến trong thương mại điện tử diễn ra như thế nào?

Với thẻ thanh toán và thiết bị kết nối Internet, người tiêu dùng có thể dễ dàng mua sắm hàng hóa và dịch vụ trực tuyến Dưới đây là các bước cơ bản để thực hiện việc mua hàng và thanh toán trực tuyến.

Bước 1: Truy cập website của nhà cung cấp và lựa chọn hàng hóa/dịch vụ

Sau khi hoàn tất việc lựa chọn sản phẩm, bạn cần đặt hàng bằng cách điền đầy đủ thông tin theo yêu cầu của nhà cung cấp, bao gồm thông tin cá nhân, phương thức và thời gian giao hàng, cũng như hình thức thanh toán.

Bước 3: Hệ thống website sẽ hiển thị hóa đơn mua hàng để bạn kiểm tra thông tin Nếu mọi thông tin trên hóa đơn chính xác, bạn hãy xác nhận để tiếp tục đến bước thanh toán.

CÁC MÔ HÌNH LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

1 Lý thuyết hành vi người tiêu dùng

1.1 Các khái niệm a Lý thuyết ý định hành vi (Behavioral Intention) Ý định được định nghĩa đơn giản là mức độ mà những người chăm chỉ sẵn sàng cố

Ý định hành vi là khái niệm được hiểu theo nhiều cách khác nhau Theo Fishbein và Ajzen (1975), ý định hành vi được định nghĩa là xác suất chủ quan của cá nhân trong việc thực hiện một hành vi Warshaw và Davis (1985) bổ sung rằng ý định hành vi là mức độ mà một người đã hình thành kế hoạch có ý thức để thực hiện hoặc không thực hiện các hành vi cụ thể trong tương lai.

Năm 1991, một nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi được gọi là ý định hành vi, thể hiện mức độ nỗ lực của mỗi cá nhân trong việc thực hiện hành vi Hơn nữa, khả năng thực hiện hành vi sẽ tăng lên khi ý định hành vi càng mạnh mẽ.

Malhotra và McCort (2001) nhấn mạnh rằng việc tìm hiểu ý định hành vi của người tiêu dùng là một trong những ưu tiên hàng đầu trong lĩnh vực tiếp thị, đặc biệt là trong ngành công nghệ Hành vi tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả.

Hành vi tiêu dùng của khách hàng được định nghĩa bởi Schiffman và Kanuk (2007) là cách mà người tiêu dùng thể hiện khi tìm kiếm, mua sắm, sử dụng, đánh giá và xử lý các sản phẩm và dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu của họ Hành vi này chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm văn hóa (nền văn hóa, tầng lớp xã hội), xã hội (nhóm bạn bè, gia đình, địa vị), cá nhân (tuổi tác, nghề nghiệp, tình hình kinh tế, phong cách sống) và tâm lý (động cơ, nhận thức, niềm tin và thái độ) theo Kotler và Armstrong (2012).

1.2 Mô hình lý thuyết a Mô hình chấp thuận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model)

Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) do Davis (1989) phát triển nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi áp dụng công nghệ mới Mô hình này tập trung vào hai khía cạnh quan trọng: tính dễ sử dụng và tính hữu ích, giúp giải thích ý định sử dụng của người tiêu dùng cũng như quy trình áp dụng công nghệ TAM được coi là một trong những mô hình hiệu quả nhất trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng và tỷ lệ chấp nhận công nghệ mới Mô hình này bao gồm nhiều biến quan trọng.

- Biến bên ngoài: Là các biến ảnh hưởng đến cảm nhận sự hữu ích và cảm nhận dễ sử dụng

Cảm nhận sự hữu ích là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống chuyên biệt sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ.

- Cảm nhận dễ sử dụng: Là mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống chuyên biệt sẽ không cần phải nỗ lực nhiều (Davis, 1986)

- Sử dụng thực sự: “Liên quan đến việc sử dụng hệ thống thật sự” (Davis, 1986)

Hình 2.1 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các biến số được sử dụng không đủ để phân tích hành vi của người tiêu dùng đối với công nghệ mới, vì chúng không xem xét các yếu tố bảo mật và sự tin tưởng của người tiêu dùng, mà chỉ tập trung vào thái độ nhận thức (Zhang, 2012; Yongmeng, 2013; Li, 2014; Shaw, 2014) Hơn nữa, mô hình này cũng bỏ qua các yếu tố xã hội có ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ mới, điều này làm giảm tính chính xác trong việc hiểu rõ động lực của người tiêu dùng trong việc chấp nhận công nghệ.

Lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) do Venkatesh và cộng sự (2003) phát triển nhằm giải thích ý định và hành vi sử dụng hệ thống thông tin UTAUT được xây dựng dựa trên các lý thuyết như TRA, TPB, TAM, cùng với việc tích hợp TPB và TAM, lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT), mô hình động lực thúc đẩy (MM), mô hình sử dụng máy tính (MPCU), và lý thuyết nhận thức xã hội (SCT) Trong số đó, TRA, TPB và TAM có ảnh hưởng lớn nhất đến UTAUT, với các yếu tố quyết định ý định và hành vi sử dụng hệ thống thông tin bao gồm kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi.

- Kỳ vọng hiệu quả: Là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng công nghệ mới sẽ giúp họ đạt được hiệu quả công việc

- Kỳ vọng nỗ lực: Là mức độ dễ dàng liên quan đến việc sử dụng hệ thống

- Ảnh hưởng xã hội: Là mức độ mà một cá nhân nhận thấy rằng những người quan trọng khác cho rằng họ nên sử dụng hệ thống

Điều kiện thuận lợi đề cập đến mức độ mà một cá nhân cảm thấy có sự tồn tại của tổ chức và cơ sở hạ tầng kỹ thuật, nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống một cách hiệu quả.

Hình 2.2 Mô hình lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ – UTAUT

(Nguồn: Venkatesh và cộng sự, 2003)

Mô hình UTAUT phân tích tác động của bốn yếu tố: giới tính, tuổi tác, kinh nghiệm và tính tự nguyện sử dụng, đến các yếu tố chính đã đề cập Ngoài ra, lý thuyết về sự hài lòng cũng được xem xét trong bối cảnh này.

Sự hài lòng của người tiêu dùng được định nghĩa là thái độ tổng quan đối với nhà cung cấp dịch vụ, phản ánh sự khác biệt giữa kỳ vọng và thực tế mà họ nhận được Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự hài lòng có mối liên hệ trực tiếp với ý định hành vi của khách hàng Đối với sản phẩm công nghệ, sự hài lòng được đánh giá dựa trên kỳ vọng trước khi sử dụng và lợi ích thực tế Khách hàng có xu hướng chuyển sang phương thức thanh toán điện tử khi họ hài lòng với các tính năng như sự tiện lợi, ưu đãi, hoàn tiền và điểm thưởng.

2 Các nghiên cứu thực hiện trước đây

Hiện nay, thanh toán điện tử ngày càng trở nên phổ biến không chỉ ở các quốc gia phát triển mà còn ở các nước đang phát triển như Việt Nam Sự gia tăng số lượng nghiên cứu về nhu cầu và các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng thanh toán điện tử của người dùng đang diễn ra mạnh mẽ.

Thanh toán trực tuyến, hay còn gọi là thanh toán điện tử, là quá trình thực hiện giao dịch qua Internet bằng thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ (Tella, 2012) Quy trình mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng bao gồm nhiều bước phức tạp, trong đó có việc xác định nhu cầu khi khách hàng nhận thấy sự khác biệt giữa hiện trạng và mong muốn (Ahn và cộng sự, 2007) Tiếp theo, người tiêu dùng tìm kiếm thông tin để hỗ trợ quyết định mua hàng, có thể chỉ đơn giản là chú ý đến thông tin hoặc tích cực tìm kiếm (Lee và cộng sự, 2011) Cuối cùng, họ đánh giá và lựa chọn giữa các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên thông tin đã thu thập, với việc đánh giá thường dựa trên tầm quan trọng của nhu cầu và lợi ích mong đợi (Davis).

Quyết định mua sắm và thanh toán trực tuyến bắt đầu bằng việc đánh giá ý định của người tiêu dùng Trước khi thực hiện thanh toán trực tuyến, người tiêu dùng thường tham khảo thông tin để đảm bảo độ tin cậy của giao dịch Việc lựa chọn thanh toán trực tuyến không chỉ mang lại sự thuận tiện mà còn được khuyến nghị từ bạn bè.

II.1 Cơ sở khoa học của mô hình nghiên cứu đề xuất

Trong môi trường kinh doanh ngày càng khó khăn, doanh nghiệp cần đổi mới để tồn tại và gia tăng doanh thu cũng như thị phần Việc đẩy mạnh tiếp thị trực tuyến và thanh toán trực tuyến qua các phương tiện thông tin đại chúng là điều cần thiết Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của nền kinh tế thị trường hiện nay, các doanh nghiệp phải nỗ lực không ngừng và chú trọng đến các yếu tố quan trọng như sản xuất, tài chính kế toán, nguồn nhân lực, cũng như nghiên cứu và phát triển để phát triển bền vững.

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa trên cơ sở nghiên cứu của Philip Kotler và Kevin Keller (Kotler, 2012), nhóm đã xây

Hình 1 Mô hình một số yếu tố tác động đến ý định sử dụng thanh toán trực tuyến của sinh viên ĐHKT-ĐHĐN

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Phương pháp dùng để thu thập thông tin:

Nhu cầu thanh toán trực tuyến đang gia tăng mạnh mẽ trong cộng đồng sinh viên Đà Nẵng Qua việc quan sát thực tiễn, chúng ta có thể nhận diện những yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng phương thức thanh toán này, từ đó hiểu rõ hơn về mức độ tác động của chúng đối với thói quen tiêu dùng của sinh viên.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bảng hỏi để điều tra, sau khi xây dựng giả thuyết và thang đo quan sát các biến Dữ liệu được thu thập thông qua bảng hỏi chứa các nhân tố ảnh hưởng đến thanh toán trực tuyến, sử dụng phiếu khảo sát trên Google Form dành cho sinh viên tại trường Đại học Kinh Tế - Đại học Đà Nẵng Thông tin thu thập được sẽ được xử lý để đưa ra kết quả cho vấn đề nghiên cứu.

2 Phương pháp dùng để xử lý dữ liệu:

Nhóm nghiên cứu chủ yếu áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng dữ liệu thu thập từ Google Form Sau khi làm sạch và kiểm tra thông tin, dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SPSS thông qua các kỹ thuật phân tích chính thức Kết quả phân tích cung cấp biểu đồ và bảng số liệu hợp lý, giúp đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến ý định thanh toán trực tuyến của sinh viên Đại học Đà Nẵng.

XÂY DỰNG THANG ĐO

Nâng cao năng lực cạnh tranh trong việc đánh giá ý định sử dụng của sinh viên đối với độ tin cậy của thanh toán điện tử là một chủ đề quan trọng Nghiên cứu này kế thừa các câu hỏi từ công trình của Ngô Trung Hòa, Lục Mạnh Hiển và Vũ Thị Phương Liên (2019), nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự tin tưởng của sinh viên trong việc áp dụng phương thức thanh toán hiện đại này.

Mã hóa Các thang đo

TC1 Thanh toán điện tử giúp bạn tiết kiệm thời gian so với thanh toán trực tiếp

Khi sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến, bạn sẽ được kiểm tra hàng hóa trước khi nhận Thời gian giao hàng cũng nhanh chóng, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm mua sắm.

TC4 Các trang web thanh toán trực tuyến có đội ngũ quản lý và giao hàng chuyên nghiệp

2 Thang đo biến Rủi ro nhận biết:

Thang đo được thiết kế với 4 phát biểu theo thang đo Likert 5 điểm, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý), mã hóa từ RR1 đến RR4, nhằm đánh giá quan điểm của sinh viên về rủi ro thanh toán qua ví điện tử Nội dung các câu hỏi được phát triển dựa trên nghiên cứu của Ngô Trung Hòa, Lục Mạnh Hiển và Vũ Thị Phương Liên (2019).

RR1 Khả năng bảo mật không cao trong mỗi lần giao dịch

Khi đăng nhập vào các trang web không đáng tin cậy, bạn có thể lo ngại về việc lộ thông tin cá nhân Điều này khiến nhiều người cảm thấy không an tâm khi sử dụng dịch vụ trực tuyến.

RR3 Bạn lo ngại về việc thói quen mua sắm dễ bị kiểm soát và theo dõi

RR4 Mua hàng không đạt chất lượng khi sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến

3 Thang đo biến Sự hữu ích:

Thang đo này bao gồm 3 phát biểu theo thang đo Likert 5 điểm từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý), được mã hóa từ HI1 đến HI3, nhằm đánh giá sự hữu ích của việc tham gia thanh toán trực tuyến từ góc nhìn của sinh viên Nội dung câu hỏi được phát triển dựa trên nghiên cứu của Ngô Trung Hòa, Lục Mạnh Hiển và Vũ Thị Phương Liên (2019).

HI1 Bạn thích sử dụng những dịch vụ thanh toán điện tử là do tính đa dạng, tiện lợi, tiết kiệm thời gian của chúng

HI2 Bạn thích sử dụng dịch vụ thanh toán vì cho rằng nó là xu hướng thanh toán cho tương lai

HI3 Bạn thích sử dụng dịch vụ thanh toán vì có nhiều chương trình ưu đãi giảm giá

4 Thang đo biến Khả năng cạnh tranh:

Thang đo được thiết kế gồm 4 phát biểu theo thang đo Likert 5 điểm, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý), được mã hóa từ CT1 đến CT4 Mục tiêu của thang đo này là để đánh giá khả năng cạnh tranh của sinh viên khi sử dụng thanh toán trực tuyến Nội dung câu hỏi được phát triển dựa trên nghiên cứu của Ngô Trung Hòa, Lục Mạnh Hiển và Vũ Thị Phương Liên (2019).

CT1 Thanh toán trực tuyến đáp ứng nhu cầu mua sắm hàng ngày

CT2 Bạn biết về nhiều kênh thanh toán trực tuyến hiện hành hiện nay

CT3 Bạn lựa chọn thanh toán điện tử theo giao diện đẹp, dễ tiếp cận và truy cập của từng kênh thanh toán

CT4 Bạn lựa chọn thanh toán điện tử theo sự cập nhật liên tục các sản phẩm mới của từng kênh thanh toán

5 Thang đo về Ý định sử dụng:

Thang đo này bao gồm 3 phát biểu theo thang đo Likert 5 điểm, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý), được mã hóa từ SD1 đến SD3, nhằm đánh giá ý định sử dụng thanh toán trực tuyến của sinh viên Nội dung câu hỏi được phát triển dựa trên nghiên cứu của Ngô Trung Hòa, Lục Mạnh Hiển và Vũ Thị Phương Liên (2019).

SD1 Bạn sẵn sàng giới thiệu các dịch vụ thanh toán điện tử cho bạn bè, người thân.

SD2 Bạn luôn nhận ra nhu cầu mua sắm khi thấy quảng cáo của các dịch vụ thanh toán điện tử

SD3 Bạn dành một lượng thời gian tương đối cho mua sắm qua các dịch vụ thanh toán

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

Thống kê mô tả các mẫu nghiên cứu

Phân tích thống kê mô tả về giới tính, độ tuổi của sinh viên, tình trạng sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến và nhận diện các hình thức thanh toán trực tuyến mà sinh viên thường sử dụng.

Trong nghiên cứu này, giới hạn khảo sát được xác định là sinh viên trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Từ ngày 15/05/2021 đến 15/06/2021, tổng số câu trả lời thu thập qua Google Form là 156 Sau khi kiểm tra, tất cả các câu trả lời đều có giá trị phù hợp và không có câu nào thiếu, cho thấy đây là số liệu hợp lý để tiến hành phân tích và xử lý.

Theo số liệu từ bảng và biểu đồ, số lượng đáp viên nữ là 82 người, chiếm 52,6%, trong khi đó, đáp viên nam có 70 người, tương ứng với 44,9% Bên cạnh đó, có 4 đáp viên chọn câu trả lời “Khác”, chiếm 2,6%.

Độ tuổi của sinh viên tham gia khảo sát rất đa dạng, với sự tham gia đồng đều từ các nhóm tuổi khác nhau Đặc biệt, sinh viên năm 4 chiếm tỷ lệ cao trong số những người tham gia khảo sát.

Theo số liệu khảo sát, chỉ có 5,1% sinh viên, tương đương 8 trên 156 người, chưa từng sử dụng phương thức thanh toán trực tuyến Điều này cho thấy rằng phần lớn sinh viên của trường đã tiếp cận và sử dụng hình thức thanh toán điện tử.

4 Phương tiện nhận biết dịch vụ thanh toán điện tử:

Quang cao tren cac trang mang xa hoi

Binh luan cua cac nguoi mua truoc tren app mua hang truc tuyen

Bạn bè và quảng cáo trên mạng xã hội là hai phương tiện phổ biến nhất giúp sinh viên nhận biết về dịch vụ thanh toán điện tử, chiếm 37,2% trong số 156 đáp viên Điều này cho thấy rằng các dịch vụ thanh toán ngày càng trở nên quen thuộc và dễ dàng tiếp cận với sinh viên Thêm vào đó, bình luận của người mua trước trên ứng dụng cũng đóng góp 15,4% vào việc giới thiệu dịch vụ này cho sinh viên.

Thống kê mô tả các nhân tố chính

Theo bảng số liệu, tất cả câu trả lời đều phù hợp, cho thấy giả thuyết DTC2 có giá trị trung bình là 3.23 nằm trong khoảng từ 2.6 đến 3.4, phản ánh ý kiến trung lập của các đáp viên Trong khi đó, các biến còn lại có giá trị trung bình từ 3.4 đến 4.2, cho thấy sự đồng thuận cao của đáp viên đối với giả thuyết này.

Bảng chuyển đổi đánh giá của đáp viên theo khoảng giá trị trung bình:

4.2 ≤ Mean ≤ 5.0 Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Hoàn toàn đồng ý

1 Nhân tố độ tin cậy:

Theo kết quả tần suất, giá trị tỷ lệ phần trăm (Valid Percent) cho thấy độ tin cậy của các nhân tố được đáp viên đồng ý khá cao, cụ thể là DTC1 đạt 62,8%, tiếp theo là DTC4 với 47,4%, DTC3 là 41,0% và DTC2 chỉ đạt 35,3% Phần lớn các ý kiến còn lại chủ yếu rơi vào lựa chọn trung lập và hoàn toàn đồng ý.

Valid Percent Cumulative Percent Vali d

Kết luận cho thấy rằng cột kết quả về tần suất (tỷ lệ %) của các yếu tố rủi ro cho thấy mức độ đồng ý của người đáp viên khá cao, trong đó RR2 đạt 57,7%, tiếp theo là RR1 và RR3 đều có tỷ lệ 45,5%.

Theo kết quả khảo sát, 42,3% người tham gia chọn RR4 Phần lớn ý kiến còn lại nghiêng về lựa chọn trung lập và hoàn toàn đồng ý, trong khi số lượng đáp viên không đồng ý và hoàn toàn không đồng ý là rất ít.

3 Nhân tố Khả năng cạnh tranh:

Kết luận cho thấy cột kết quả về tần suất (tỷ lệ %) của giá trị phù hợp (Valid Percent) cho các yếu tố khả năng cạnh tranh cho thấy mức độ đồng ý cao từ phía đáp viên, với KNCT4 đạt 52,6%, tiếp theo là KNCT2 với 50,6%, KNCT1 với 44,8% và KNCT3 đạt 41,7% Phần lớn các ý kiến còn lại tập trung vào lựa chọn trung lập và hoàn toàn đồng ý, trong khi tỷ lệ không đồng ý hoặc hoàn toàn không đồng ý đối với mỗi biến đều thấp hơn 10%.

4 Nhân tố sự hữu ích:

Kết luận cho thấy cột kết quả về tần suất (tỷ lệ %) của nhân tố khả năng cạnh tranh có giá trị phù hợp (Valid Percent) cho thấy mức độ đồng ý của đáp viên khá cao, với HI1 đạt 49,4% và HI3 đạt 48,1%.

Trong một khảo sát, 39,1% người tham gia chọn ý kiến HI2, trong khi 41,7% có quan điểm tương tự Phần lớn các ý kiến còn lại nghiêng về lựa chọn trung lập hoặc hoàn toàn đồng ý Tỷ lệ người không đồng ý hoặc hoàn toàn không đồng ý với từng biến đều thấp hơn 6%.

Kiểm định độ tin cậy của thang đo – Cronbach’s Alpha

1 Nhân tố độ tin cậy:

Total 156 100,0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure.

⇨ Bảng Thống kê độ tin cậy (Reliability Statistics) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu về độ tin cậy 0,705 > 0.6.

Scale Mean if Item Delete d

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

⇨ Phân tích nhân tố rủi ro cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu về độ tin cậy 0,650 > 0.6.

Item-Total Correlation if Item Deleted

⇨ Phân tích khả năng cạnh tranh cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu về độ tin cậy 0,685 > 0.6.

Cronbach'sAlpha if ItemDeleted

Khi sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử, kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,720, vượt mức yêu cầu độ tin cậy tối thiểu là 0,6.

Scale Mean if Item Deleted

⇨ Về biến ý định sử dụng dịch vụ, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,665 đạt yêu cầu về độ tin cậy > 0.6.

Scale Mean if Item Deleted

6 Bảng thống kê tổng hợp kết quả sau khi phân tích Cronbach’s Alpha:

Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted

Biến độ tin cậy - DTC - Cronbach’s Alpha = 705 0.7 < 0.705 < 0.8 Thang đo lường sử dụng tốt

Biến sự rủi ro - RR - Cronbach’s Alpha = 650 0.6 < 0 650 Thang đo lường đủ điều kiện

Biến khả năng cạnh tranh - KNCT - Cronbach’s Alpha = 685

0.6 < 0.685 Thang đo lường đủ điều kiện

Biến sự hữu ích - HI - Cronbach’s Alpha = 720 0.7 < 0.720 < 0.8 Thang đo lường sử dụng tốt

Biến ý định sử dụng- YDSD - Cronbach’s Alpha = 665

0.6 < 0.665 Thang đo lường đủ điều kiện

Bảng: Tổng hợp phân tích kết quả Cronbach's Alpha

Bảng kết quả kiểm định cho thấy cả hai biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng >= 0.3, không có biến nào bị loại Dưới đây là bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến.

T Nhân tố Số biến ban đầu

3 Khả năng cạnh tranh 4 4 685 0

Bảng: Thống kê lại kết quả phân tích Cronbach's Alpha

Các thang đo được xác định là đáng tin cậy với 18 biến được giữ lại cho phân tích nhân tố khám phá EFA, nhằm kiểm định giá trị thang đo Trong đó, có 15 biến độc lập thuộc 4 nhân tố và 3 biến phụ thuộc.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

1 Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập

• Phân tích EFA cho các biến độc lập lần 1 :

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,854

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Extraction Method: Principal Component Analysis. a 4 components extracted.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 10 iterations.

Bảng: Kết quả phân tích EFA của các biến độc lập lần 1

• Bảng KMO and Bartlett's Test:

- KMO and Barlett’s Test của các biến độc lập lần 1: 0.5 ≤ KMO = 0.854 ≤ 1, phân tích nhân tố được chấp nhận là phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.

- Sig Barlett’s Test = 0.000 < 0.05, phân tích nhân tố là phù hợp và ta có thể sử dụng kết quả EFA

- Giá trị Communalities > 0.5, giá trị biến phù hợp để tiến hành phân tích

• Bảng Rotated Component Matrixa: Từ kết quả ma trận xoay Rotated Component

Matrix dễ thấy các biến:

Biến DTC3 được tải lên ở cả hai nhân tố Component 2 và Component 3, dẫn đến vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay Hệ số tải của biến này lần lượt là 0.461 và 0.664, với mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3.

Biến KNCT1 được tải lên ở cả hai nhân tố Component 1 và Component 3, dẫn đến vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay, với hệ số tải lần lượt là 0.456 và 0.455 Mức chênh lệch giữa các hệ số tải này nhỏ hơn 0.3.

Biến HI2 có mặt trong cả hai thành phần Component 1 và Component 2, vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay với hệ số tải lần lượt là 0.486 và 0.482, cho thấy mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3.

- Biến KNCT4 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5, biến này không tải lên ở nhân tố nào.

Kết luận: Loại các biến DTC3, KNCT1, HI2, KNCT4.

• Phân tích EFA cho các biến độc lập lần 2:

Tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 sau khi đã loại đi 4 biến quan sátDTC3, KNCT1, HI2, KNCT4.

Initial Eigenvalues Extraction Sums of

Rotation Sums of Squared Loadings

- Sig Barlett’s Test = 0.000 < 0.05, phân tích nhân tố là phù hợp, có thể sử dụng kết quả EFA

Biến DTC1 có sự tải lên ở cả hai nhân tố Component 1 và Component 3, dẫn đến vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay, với hệ số tải lần lượt là 0.493 và 0.486 Mức chênh lệch giữa các hệ số tải này nhỏ hơn 0.3.

Kết luận: Loại biến DTC1

• Phân tích EFA cho các biến độc lập lần 3:

Tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3 sau khi đã loại đi biến quan sát DTC1.

Biến RR4 tải lên ở cả hai nhân tố Component 2 và Component 3, vi phạm tính phân biệt trong ma trận xoay với hệ số tải lần lượt là 0.466 và 0.530, trong khi mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3.

Kết luận: Loại biến RR4

• Phân tích EFA cho các biến độc lập lần 4 :

Tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần 4 sau khi đã loại đi biến quan sát RR4.

• Bảng KMO and Bartlett's Test

- Giá trị Eigenvalue = 1.068 ≥ 1 và trích được 3 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.

- Tổng phương sai trích = 64.273 ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Như vậy,

3 nhân tố được trích cô đọng được 64.273 % biến thiên các biến quan sát.

Kết quả từ ma trận xoay Rotated Component Matrix chỉ ra rằng 9 biến quan sát đã được nhóm lại thành 4 nhân tố, với tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5.

Kết luận 1: Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 4, đã loại bỏ 4 biến quan sát DTC3, KNCT1, HI2, KNCT4 ở lần 1, biến DTC1 ở lần 2 và biến RR4 ở lần 3, chúng ta đã thu được bảng kết quả mới.

STT Tên nhân tố Biến ban đầu Biến còn lại Biến bị loại

Bảng: Tổng hợp kết quả phân tích EFA của các biến độc lập

2 Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Qua kết quả từ bảng trên:

• Bảng KMO and Bartlett's Test

- Sig Barlett’s Test = 0.000 < 0.05, phân tích nhân tố là phù hợp, có ý nghĩa thống kê.

- Giá trị Eigenvalue = 1.801 ≥ 1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.

- Tổng phương sai trích = 60.044 ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Như vậy, nhân tố được trích cô đọng được 60.044% biến thiên các biến quan sát.

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập cho thấy chỉ có một nhân tố được rút trích, đó là "Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử" của sinh viên.

Kết luận: Từ các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập và phụ thuộc ta có thể định nghĩa lại nhân tố:

STT Nhân tố Các biến quan sát Loại

1 DTC DTC2, DTC4 (2 biến) Độc lập

2 RR RR1, RR2, RR3 (3 biến) Độc lập

3 KNCT KNCT2, KNCT3 (2 biến) Độc lập

4 HI HI1 HI3 (6 biến) Độc lập

5 YDSD YDSD1, YDSD2, YDSD3 (3 biến) Phụ thuộc

Tổng số lượng biến quan sát độc lập 9

Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc 3

Bảng: Định nghĩa lại nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

1 Phân tích tương quan Pearson

DTC RR KNCT HI YDSD

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

Bảng: Phân tích tương quan giữa các nhân tố sau khi chạy hệ số tương quan Pearson

Kết quả phân tích cho thấy có mối liên hệ tuyến tính đáng kể giữa bốn biến độc lập DTC, RR, KNCT, HI và biến phụ thuộc YDSD, với giá trị Sig tương quan Pearson (2-tailed) nhỏ hơn 0.05 Trong đó, KNCT và YDSD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.629, trong khi DTC và YDSD có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0.447.

Các cặp biến độc lập có giá trị sig < 0.05 và hệ số tương quan Pearson r lớn, từ 0.4 trở lên, bao gồm DTC và KNCT; RR và KNCT; HI và KNCT, cho thấy khả năng xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến này Cần lưu ý rằng trong bước phân tích Pearson, chúng ta chỉ đặt ra nghi vấn mà không thực hiện tính toán hay so sánh chính xác để chứng minh sự tồn tại của đa cộng tuyến Nghi vấn này sẽ được làm rõ thông qua hệ số VIF trong phân tích hồi quy.

- Biến DTC có mối tương quan trung bình đối với biến phụ thuộc YDSD vì hệ số tương quan Pearson giữa hai biến là 0.447.

- Độ tin cậy có mối liên hệ tuyến tính với Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử của đáp viên.

- Rủi ro khi thanh toán có mối liên hệ tuyến tính với Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử của đáp viên.

- Biến KNCT có mối tương quan trung bình đối với biến phụ thuộc YDSD vì hệ số tương quan Pearson giữa hai biến là 0.629.

- Khả năng cạnh tranh có mối liên hệ tuyến tính với Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử của đáp viên.

- Biến HI có mối tương quan trung bình đối với biến phụ thuộc YDSD vì hệ số tương quan Pearson giữa hai biến là 0.559.

- Sự hữu ích có mối liên hệ tuyến tính với Ý định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử của đáp viên.

Kết luận: Phân tích cho thấy hầu hết các biến độc lập có mối tương quan mạnh và trung bình với biến phụ thuộc, với hệ số tương quan Pearson lớn hơn 0.4 và chủ yếu là tương quan dương Do đó, nhóm quyết định giữ lại tất cả các biến trong quá trình phân tích hồi quy.

2 Phân tích hồi quy tuyến tính

Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Durbin-Watson

1 ,743 a ,552 ,540 ,48125 2,288 a Predictors: (Constant), HI, RR, DTC, KNCT b Dependent Variable: YDSD

Bảng: Tóm tắt mô hình nghiên cứu

Bảng: Bảng thống kê Durbin-Watson

Từ bảng trên ta có thể thấy các chỉ số tổng quát như:

Hệ số R bình phương điều chỉnh (Adjusted R Square) đạt 54.0%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy mô hình hồi quy phản ánh 4 biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến 54.0% sự thay đổi của biến phụ thuộc, đồng thời phù hợp với tập dữ liệu trong nghiên cứu.

Hệ số Durbin – Watson (DW) là 2.288, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho thấy các phần sai số không có tương quan biến bậc nhất và không xuất hiện hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình Điều này cho phép chúng ta kết luận rằng mô hình có ý nghĩa.

Kiểm tra sự phù hợp mô hình hồi quy

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Total 78,074 155 a Dependent Variable: YDSD b Predictors: (Constant), HI, RR, DTC, KNCT

Bảng: Phân tích kết quả ANOVA

H0: Tập hợp các biến độc lập không có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc

H1: Tập hợp các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

- Ta thấy giá trị Regression Sig của kiểm định F = 0.000 < 0.05 nên ta bác bỏ giả

B Std Error Beta Tolerance VIF

Bảng: Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính

Qua các chỉ số của các bảng ta có:

Các biến độc lập DTC, RR, KHCT, và HI đều có giá trị Coefficients Gig nhỏ hơn 0.05, cho thấy chúng có sự tương quan với biến phụ thuộc YDSD.

- Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến: Các giá trị VIF của các biến độc lập < 2 nên sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Các hệ số hồi quy của bốn biến độc lập DTC, RR, KHCT, và HI đều lớn hơn 0, cho thấy chúng đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc YDSD Theo độ lớn của các hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập là: RR (0.312) > KHCT (0.273) > HI (0.270) > DTC (0.123).

Kết luận 1: Theo bảng ta có thể có mô hình hồi quy bội có dạng:

YDSD=β0+β1.RR+β2.KHCT+β3.HI+β4.DTC

= YDSD = 0.283 + RR (0.312) + KNCT(0.273) + HI(0.270) + DTC(0.123).

Kết luận 2: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy:

Sự rủi ro về phương thức thanh toán có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử của sinh viên, với mức độ tác động là 0.312 Các rủi ro liên quan đến bảo mật thông tin cá nhân khi đăng nhập vào trang web giả mạo, sự thiếu tin tưởng vào nhà phát hành dịch vụ, thói quen mua sắm dễ bị kiểm soát và theo dõi, cũng như chất lượng hàng hóa không đạt yêu cầu khi sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến đều ảnh hưởng đến sự lựa chọn này.

Khả năng cạnh tranh và sự hữu ích đều có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử, với mức ảnh hưởng lần lượt là 0.273 và 0.270.

- Độ tin cậy cũng là một nhân tố tác động tới hành vi mua của người tiêu dùng Với mức ảnh hưởng là 0.23.

Giá trị trung bình của phần dư là 1.01E-15, gần bằng 0, và độ lệch chuẩn là 0.987, gần bằng 1, cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Kết luận 4: Các điểm phân vị trong phân phối phần dư tập trung thành một đường chéo, cho thấy rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

- Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xunh quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.

Kết luận: Qua bốn giả thuyết nghiên cứu H1 đến H4, chúng ta đã xác định bốn giả thuyết được chấp nhận, bao gồm H1, H2, H3 và H4, tương ứng với các biến quan trọng là Độ tin cậy, Rủi ro, Khả năng cạnh tranh và Sự hữu ích.

PHÂN TÍCH ANOVA VỀ CÁC ĐẶC ĐIỂM NHÂN KHẨU HỌC

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Qua số liệu ta có :

• Bảng Test of Homogeneity of Variances:

- Levene’s Sig của biến TTSD VÀ NBDVTT >0.05 cho thấy phương sai giống nhau ta đọc bảng ANOVA.

Kết quả ANOVA cho thấy giá trị Sig của TTSD và NBDVTT lớn hơn 0.05, điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về biến định lượng TTSD và NBDVTT giữa các sinh viên có giới tính khác nhau.

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Qua số liệu ta có:

• Bảng Test of Homogeneity of Variances:

- Levene’s Sig của biến TTSD VÀ NBDVTT > 0.05 cho thấy phương sai giống nhau ta

Kết quả ANOVA cho thấy giá trị Sig của TTSD và NBDVTT lớn hơn 0.05, điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về các biến định lượng TTSD và NBDVTT giữa các sinh viên khác giới.

Tiêu đề	Nghiên Cứu Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Thanh Toán Điện Tử Của Sinh Viên Đại Học Kinh Tế - Đại Học Đà Nẵng
Tác giả	Ngô Thời Thịnh, Nguyễn Minh Phương, Trịnh Thị Vân Anh, Nguyễn Thị Khánh Linh, Lê Đình Nam
Người hướng dẫn	ThS. Võ Hồng Tâm
Trường học	Đại học Đà Nẵng
Chuyên ngành	Kinh tế
Thể loại	Báo cáo cuối kỳ
Năm xuất bản	2021
Thành phố	Đà Nẵng

Định dạng
Số trang	93
Dung lượng	1,71 MB