Nhóm nhân tố này nói về khả năng kiểm soát hành vi cảm nhận của từng cá nhân trong quá trình sử dụng dịch vụ cũng như thông qua các hướng dẫn sử dụng của hệ thống, do đó nhân tố này được đặt là “Kiểm soát hành vi cảm nhận”, với nhân tố đại diện được ký hiệu là PBC, được tính bằng trung bình cộng (Mean) của nhân tố PBC1, PBC2, PBC3, IF1, IF2.
Như vậy có thể giải thích rằng khi khách hàng được cung cấp đầy đủ thông tin về hệ thống, các nguồn lực cần thiết cũng như cảm thấy an tâm, thoải mái thì họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch NHĐT.
Nhóm nhân tố thứ tư - Hữu ích cảm nhận
F4 = PU1+ PU2+ PU3+ PU4+ PU5
Các biến quan sát này không có hệ số chuyển tải nào nhỏ hơn 0.5 nên không bị loại khỏi mô hình.
F4 nói đến những giá trị hữu ích mà hệ thống mang lại cũng như sử dụng dịch vụ NHĐT sẽ thuận tiện hơn, nhanh chóng hơn và tiết kiệm thời gian hơn. Tên của nhân tố này được đặt là “Hữu ích cảm nhận” với nhân tố đại diện được ký hiệu là PU, được tính bằng trung bình cộng (Mean) của nhân tố PU1, PU2, PU3, PU4, PU5.
Như vậy có thể giải thích rằng khi khách hàng cảm nhận được sự hữu ích của dịch vụ NHĐT càng cao thì họ có xu hướng gia tăng sử dụng dịch vụ NHĐT.
Nhóm nhân tố thứ năm - Chuẩn mực chủ quan
F5 = SN1+ SN2+ SN3+ SN4
Các biến quan sát này không có hệ số chuyển tải nào nhỏ hơn 0.5 nên không bị loại khỏi mô hình.
Nhóm biến quan sát này nói về những tác động bên ngoài xã hội như gia đình, bạn bè, người thân của khách hàng, các phương tiện truyền thông, nhân viên ngân hàng nên tên của nhân tố này được đặt theo mô hình ban đầu là “Chuẩn mực chủ quan” với nhân tố đại diện được ký hiệu là SN, được tính bằng trung bình cộng (Mean) của nhân tố SN1, SN2, SN3, SN4.
Như vậy có thể giải thích rằng, khi có sự tác động tích cực từ những người mà khách hàng chịu ảnh hưởng thì họ sẽ có xu hướng gia tăng sử dụng dịch vụ NHĐT
3.3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo quyết định sử dụng
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 3 biến quan sát quyết định sử dụng NHĐT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy KMO = 0.649 (> 0.5), sig=0.000 (<0.005) cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
Bảng 3.4 Bảng phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo quyết định sử dụng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .649 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 342.327 |
df | 3 | |
Sig. | .000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Số Lượng Thẻ Phát Hành Của Mhb Giai Đoạn 2008-2013 -
Phương Pháp Thu Thập Thông Tin, Cỡ Mẫu Và Chọn Mẫu -
Tóm Tắt Kết Quả Hệ Số Cronbach’S Alpha Thang Đo Các Nhân Tố Tác Động -
Giải Pháp Hoàn Thiện Các Nhân Tố Tác Động Đến Quyết Định Sử Dụng Dịch Vụ Ngân Hàng Điện Tử -
Giải Pháp Về Thông Tin Hệ Thống Và Kiểm Soát Hành Vi Cảm Nhận -
Phân Tích Thực Trạng Cung Ứng Dịch Vụ Ngân Hàng Điện Tử Tại Mhb Và Kết Quả Nghiên Cứu Định Lượng.
Xem toàn bộ 132 trang tài liệu này.
Comp onent | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | ||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 2.381 | 79.369 | 79.369 | 2.381 | 79.369 | 79.369 |
2 | .457 | 15.235 | 94.603 | |||
3 | .162 | 5.397 | 100.000 | |||
Extraction Method: Principal Component Analysis. | ||||||
Nguồn: Tồng hợp số liệu từ phụ lục F.
Kết quả phân tích EFA thang đo quyết định sử dụng trích ra được 1 nhân tố với tổng phương sai trích 79.369 %. Con số cho biết khả năng sử dụng 1 nhân tố quyết định sử dụng để giải thích cho 3 biến quan sát là 79.369%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu lớn hơn 50%, tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của thang đo đều lớn hơn 0.5 và sắp xếp vào 1 nhóm.
Như vậy mô hình nghiên cứu ban đầu được điều chỉnh như sau:
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Rủi ro cảm nhận
Yếu tố nhân khẩu học
Dễ sử dụng cảm nhận
H1-
H2+
Kiểm soát hành vi cảm nhận
H3+
Quyết định sử dụng
Hữu ích cảm nhận
H4+
H5+
Chuẩn mực chủ quan
Các giả thuyết của mô hình
H1: Rủi ro cảm nhận có tác động ngược chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT.
H2: Dễ sử dụng cảm nhận có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT.
H3: Kiểm soát hành vi cảm nhận có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT.
H4: Hữu ích cảm nhận có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT.
H5: Chuẩn mực chủ quan có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT.
3.3.5 Phân tích tương quan
Thông qua phân tích tương quan Pearson ta xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với biến độc lập lớn chứng tỏ
giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy là phù hợp. Còn các biến độc lập nếu cũng có hệ số tương quan với nhau lớn thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy đang xét.
Kết quả ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Biến phụ thuộc (quyết định sử dụng) có mối tương quan chặt với tính dễ sử dụng (hệ số tương quan
= 0.642), hai biến còn lại cũng có mức tương quan đáng kể là sự hữu ích (0.609) và kiểm soát hành vi (0.598), biến chuẩn mực chủ quan có mối tương quan thấp hơn (0.469).
Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến rủi ro cảm nhận, dễ sử dụng cảm nhận, hữu ích cảm nhận, kiểm soát hành vi cảm nhận và chuẩn mực chủ quan đều lớn hơn 0.3 nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi quy tuyến tính bội dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
3.3.6 Phân tích hồi quy bội
Sau khi xác định được 5 nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT tại ngân hàng MHB, các nhân tố được tiếp tục đưa vào mô hình hồi quy bội để phân tích xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHĐT.
Mô hình biểu diễn phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện sự tác động của 5 thành phần yếu tố tác động đến quyết định sử dụng NHĐT tại ngân hàng MHB được biểu diễn bằng công thức sau:
Y = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + ε
Trong đó:
Y: Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT - Biến phụ thuộc. Fn: Thành phần thứ n tác động đến Y – Biến độc lập.
βn: Hệ số hồi quy tương ứng với biến độc lập thứ n (+).
ε: Đại lượng không giải thích được bởi mô hình (sai số).
Các biến độc lập và phụ thuộc đưa vào phân tích hồi qui được tính nhân số
bằng cách tính trung bình cộng (Mean) của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể (Các biến cùng đưa vào một lúc để xem biến nào được chấp nhận (phương pháp Enter)).
Bảng 3.5 Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .808a | .653 | .644 | .50955 | 1.881 |
ANOVAa
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Regression | 94.909 | 5 | 18.982 | 73.108 | .000b | |
1 | Residual | 50.371 | 194 | .260 | ||
Total | 145.280 | 199 |
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | Collinearity Statistics | ||||
B | Std. Error | Beta | Toleranc e | VIF | ||||
(Constant) | .766 | .342 | 2.243 | .026 | ||||
F1-Rủi ro cảm nhận | -.206 | .038 | -.265 | -5.376 | .000 | .733 | 1.364 | |
F2-Dễ sử dụng cảm nhận | .273 | .063 | .244 | 4.311 | .000 | .560 | 1.786 | |
1 | F3-Hữu ích cảm nhận | .348 | .065 | .273 | 5.318 | .000 | .680 | 1.471 |
F4-Kiểm soát hành vi cảm nhận | .234 | .067 | .189 | 3.464 | .001 | .598 | 1.671 | |
F5-Chuẩn mực chủ quan | .150 | .054 | .133 | 2.800 | .006 | .789 | 1.268 |
Nguồn: Phụ lục H
+ Nhìn vào bảng “Model Summary” ta thấy R2 hiệu chỉnh là 0.644 nhỏ hơn R2 là 0.653, nên ta sẽ dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì chúng không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Do đó, căn cứ vào R2 hiệu chỉnh 0.644 ta có thể kết luận rằng: 5 nhân tố độc lập đã giải thích được 64.4% quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT tại MHB (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 239)
+ Bảng Anova cho thấy thông số F có Sig. = 0 <0.05, nên với kiểm định F ta bác bỏ giả thuyết H0: cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), điều này khẳng định mô hình hồi quy tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu có thể sử dụng được, các biến độc lập không có quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình hồi quy tuyến tính này được xây dựng là phù hợp với tổng thể ở độ tin cậy 95%.
+ Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0.05, các biến đưa vào mô hình đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Với giả định như vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc (Y-quyết định sử dụng).
+ “SPSS dùng beta lớn (B) chỉ trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa và beta nhỏ (β) để chỉ trọng số hồi quy đã chuẩn hóa. Vì muốn so các mức độ tác động của các yếu tố với nhau nên trọng số chuẩn hóa được sử dụng” (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang504).
Kết quả của phương trình hồi quy sau khi phân tích sẽ như sau:
Y= - 0.265F1+ 0.244F2 + 0.273F3 + 0.189F4 + 0.133F5 + εi
Được viết lại là:
Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT = - 0.265 x rủi ro cảm nhận + 0.244 x dễ sử dụng cảm nhận + 0.273 x hữu ích cảm nhận + 0.189 x kiểm soát hành vi cảm nhận + 0.133 x chuẩn chủ quan + εi
Dựa vào phương trình hồi quy ta thấy: nếu giữ các yếu tố khác không đổi thì nhân tố F3 “hữu ích cảm nhận” sẽ tác động vào Y nhiều nhất khi F3 thay đổi 1 đơn vị (β3 = 0.273), kế đến là F2 – “dễ sử dụng cảm nhận” với β2 = 0.244, F4 – “kiểm soát hành vi cảm nhận” với β4 = 0.189 và tác động yếu nhất là F5 “chuẩn chủ quan” với β5 = 0.133, F1 có hệ số hồi quy âm nên sẽ có tác động theo hướng nếu rủi ro càng cao thì quyết định sử dụng càng giảm đi.
Kiểm định giả thuyết: Kết quả kiểm nghiệm các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5 đều có giá trị thống kê t >1.96 và sig <0.05 cho thấy mối quan hệ tác động lên biến phụ thuộc - quyết định sử dụng. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5
được chấp nhận.
3.3.7 Đo lường hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor-VIF) của các biến khá nhỏ, cao nhất là 1.786 (VIF<2) mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Do đó, các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, nên mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
3.3.8 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kết quả hệ số Durbin Watson là 1.881. Theo trường phái Wilson Keating (1998) thì khi hệ số này thuộc vùng từ 1.5 đến 2.5 thì ta kết luận không xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến quan sát trong cùng 1 biến nhân tố.
3.4 Nhận xét về các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử từ kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu hồi quy cho thấy thang đo các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT gồm 5 nhân tố đó là sự hữu dụng, tính dễ sử dụng, kiểm soát hành vi cảm nhận, chuẩn mực chủ quan và rủi ro cảm nhận. Các nhân tố này đều quan trọng trong việc quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT. Tuy nhiên, mức độ quan trọng, tức tầm ảnh hưởng của từng nhân tố được đánh giá khác nhau, cụ thể là sự hữu ích được cho là nhân tố quan trọng nhất, trong khi chuẩn mực chủ quan là nhân tố ít quan trọng. Nhân tố rủi ro cảm nhận có tác động ngược chiều đến quyết định sử dụng của khách hàng, theo đó khi rủi ro cảm nhận càng cao thì khách hàng có xu hướng quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của Ngân hàng MHB càng thấp.
Kết quả kiểm định về sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng nhận thấy có sự khác biệt khá rõ giữa những đối tượng khách hàng có trình độ học vấn cao như đại học, sau đại học so với nhóm có trình độ học vấn thấp dưới cấp 3, những nhóm người lớn tuổi với những người trẻ tuổi và những nhóm khách hàng có thu nhập chênh lệch nhau.
3.4.1 Sự hữu ích cảm nhận
Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của (Davis et al., 1989). Sự hữu ích của dịch vụ NHĐT có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng. Điều này đồng nghĩa với việc khách hàng sẽ sử dụng dịch vụ NHĐT khi họ nhận thức được sự hữu ích mà dịch vụ này mang lại. Tiết kiệm thời gian, chi phí, sự chủ động trong giao dịch, dễ dàng kiểm soát thông tin tài chính cá nhân, không bị giới hạn về không gian, thời gian, địa lý… là những yếu tố chính giúp khách hàng nhận ra sự hữu ích và thuận tiện của dịch vụ NHĐT. Họ cũng đồng ý rằng, bằng cách sử dụng hệ thống thanh toán điện tử, quá trình giao dịch thanh toán được nhanh hơn và thuận tiện hơn khi so sánh với các phương thức thanh toán truyền thống.
3.4.2 Dễ sử dụng cảm nhận
Nhân tố dễ sử dụng cảm nhận có ảnh hưởng thứ hai trong 5 nhân tố được đánh giá. Điều này ngụ ý rằng: chức năng dễ sử dụng có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng, kết quả này cũng phù hợp với công trình nghiên cứu của (Davis et al., 1989). Đối với một hệ thống thì khi khách hàng thao tác, sử dụng một cách dễ dàng thì họ sẽ cảm thấy hệ thống thuận tiện. Khách hàng sẽ không ngần ngại sử dụng hệ thống nếu họ cảm thấy không phức tạp và cảm thấy an tâm, thoải mái trong việc sử dụng. Bên cạnh đó bản thân các ngân hàng cũng ý thức được môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt nên việc phát triển một dịch vụ mới cần thật đơn giản, dễ sử dụng nhằm hướng đến khách hàng đại chúng.
3.4.3 Kiểm soát hành vi cảm nhận
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng kiểm soát hành vi cảm nhận có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT. Ngoài yếu tố nội tại của hệ thống như thiết kế giao diện thì thông tin hệ thống và khả năng của người sử dụng cũng góp phần ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT. Khả năng của người sử dụng chính là những trang thiết bị cần có như: thẻ thanh toán, kỹ năng sử dụng hệ thống, xử lý thông tin , và sự am hiểu về hệ thống cũng là một vấn đề liên quan đến ý định và mong muốn sử dụng của họ. Khám phá này giúp cho nhà quản trị MHB nói