TCDN - Bài viết dựa vào lý thuyết hành vi người tiêu dùng để tìm hiểu về ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận. Trên cơ sở đó, đề xuất giải pháp nhằm góp phần nâng cao ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên trong thời đại Công nghệ 4.0.

TÓM TẮT:

Bài viết dựa vào lý thuyết hành vi người tiêu dùng để tìm hiểu về ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận. Trên cơ sở đó, đề xuất giải pháp nhằm góp phần nâng cao ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận trong thời đại Công nghệ 4.0.

Kết quả nghiên cứu đã xác định 4 nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận gồm: Nhận thức về tính hữu ích, Khả năng tương thích, Chuẩn mực chủ quan và Tính di động cá nhân. Ngoài ra, 2 nhân tố Nhận thức về tính dễ sử dụng và Nhận thức về tính bảo mật và quyền riêng tư sau nghiên cứu được xem là không ảnh hưởng đến ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận. 

1. Đặt vấn đề

Những năm gần đây, thanh toán di động là một hình thức thanh toán mới đã nhận được sự quan tâm đáng kể của người dùng. Thanh toán di động hiện đang đi đầu trong hầu hết các doanh nghiệp và là một trong những sự lựa chọn ưu tiên của người dùng. Thanh toán di động được đánh giá một hình thức thanh toán nhanh hơn, thuận tiện hơn nên ngày càng được sự công nhận của người dùng và được xem như là một giải pháp thay thế khả thi cho hình thức thanh toán truyền thống.

Theo kết quả khảo sát của McKinsey về dịch vụ tài chính cá nhân tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, Việt Nam có tốc độ phát triển dịch vụ ngân hàng số cao nhất khu vực Châu Á - Thái Bình Dương trong giai đoạn 2017 - 2021; Việt Nam có tỷ lệ người tiêu dùng sử dụng dịch vụ ngân hàng số năm 2021 đạt 82%, tăng 41% so với năm 2020, cao hơn mức tăng bình quân 23% của toàn khu vực và cao hơn mức tăng bình quân 33% của thị trường mới nổi. Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), trong 5 tháng đầu năm 2023, giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt tăng 52,35% về số lượng, qua kênh Internet tăng 75,54% về số lượng và 1,77% về giá trị so với cùng kỳ năm 2022. Trong đó hình thức thanh toán qua kênh điện thoại di động tăng tương ứng 64,26% và 7,65%; qua phương thức QR code tăng tương ứng 151,14% và 30,41%.

Thế hệ trẻ Việt Nam luôn là một phân khúc thiết yếu để thị trường phát triển thịnh vượng và lâu dài, nhất là thị trường thanh toán di động. Do đó, việc hiểu các yếu tố tạo ra sự ảnh hưởng, tác động đến quyết định chấp nhận sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên tại tỉnh Ninh Thuận ngay tại thời điểm này thật sự cần thiết và góp phần phát triển kinh tế tỉnh Ninh Thuận.

2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp điều tra, thu thập số liệu

Dữ liệu thứ cấp được thu thập chủ yếu ở các nguồn sau: Các giáo trình, slide bài giảng về marketing, Nghiên cứu thị trường; các bài báo từ internet, các luận văn, luận án có liên quan, dữ liệu tìm trên Google scholar, Báo cáo kết quả nghiên cứu… Số liệu sơ cấp được thu thập bằng cách tiến hành điều tra 1 cách ngẫu nhiên thuận tiện online qua bảng câu hỏi khảo sát đối với chuyên gia, sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng, trung cấp, và học sinh các trường THPT trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận. Dữ liệu sơ cấp sau khi thu thập sẽ được mã hóa và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.

Lựa chọn kích thước mẫu

Mẫu điều tra được thiết kế gồm khoảng 30 câu hỏi tương ứng với 30 biến. Công thức chọn mẫu trong nghiên cứu được tính như sau:

Công thức 1: Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). N = 5 * m, trong đó m là số lượng câu hỏi trong bảng khảo sát. Vì thế theo công thức này kích thước mẫu là: 5 * 30 = 150 (mẫu)

Công thức 2: Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n=50 + 8 * m (m: số biến độc lập) theo nghiên cứu của Tabachnick và Fidell (1996). Trong đó m là số lượng nhân tố độc lập, chứ không phải là số câu hỏi độc lập. Suy ra theo công thức này kích thước mẫu là: 50 + 8 * 6 = 98 (mẫu). Vì nghiên cứu này vừa sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA và vừa sử dụng phân tích hồi quy đa biến nên kích thước mẫu cần lấy là kích thước mẫu lớn hơn 150 mẫu. Tuy nhiên, để đề phòng các mẫu bị lỗi, nhóm nghiên cứu sử dụng mẫu có kích thước là 250 mẫu. Mẫu điều tra này được phỏng vấn với 250 sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng, trung cấp, và học sinh các trường THPT trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận, tham khảo một số tài liệu có liên quan và điều chỉnh lại thành bảng câu hỏi chính thức dùng để phỏng vấn.

Phương pháp tổng hợp và xử lý số liệu

Kết quả sau khi khảo sát và được phân loại sẽ được mã hoá và nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 20.0. Quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu được thực hiện qua thông qua các phương pháp: Phương pháp thống kê mô tả; Phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha; Phương pháp nhân tố EFA; Kiểm định hệ số tương quan Pearson; Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội.

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:

Như vậy, sau kiểm định Cronbach’s Alpha, không có biến nào bị loại và tất cả được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.

3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập

KMO and Barlett’s Test. 0,5 ≤ KMO = 0,868 ≤ 1, phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu.

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.

Kết quả phân tích Tổng phương sai trích cho thấy có 6 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1,028 là 6 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 70,288% > 50%, điều này có nghĩa mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng 70,288% và bị thất thoát 29,712%.

Ma trận xoay nhân tố EFA cho thấy kết quả thể hiện tốt hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Các biến quan sát cùng hội tụ về một nhân tố như ban đầu điều này cho thấy kết quả thoả mãn giá trị hội tụ. Ngoài ra, các biến quan sát thuộc về từng nhân tố và có sự phân biệt rõ ràng với nhân tố khác tức là giá trị phân biệt đã được đảm bảo. Cụ thể:

Từ kết quả trên ta thấy, các kết quả hầu hết đáp ứng tốt các tiêu chí của EFA, có tất cả các biến đáp ứng yêu cầu và không tiến hành loại biến quan sát nào. Do đó chúng ta sẽ giữ lại 21 nhân tố độc lập và thực hiện cho bước chạy Tương quan Pearson và Hồi quy đa biến về sau.

3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc

Sau khi chạy mô hình, để phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc ta có bảng sau:

Theo kết quả phân tích, hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) = 0,853 thoả mãn điều kiện 1 > KMO > 0,5 cho thấy nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.

Kết quả phân tích nhân tố cho tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 82,097% ≥ 50%, là phù hợp. 3.3. Tương quan Pearson

Sig tương quan Pearson các biến độc lập HI, SD, BM, TT, DD, CM với biến phụ thuộc YD đều bằng 0,000 (< 0,05). Như vậy, có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc YD. Sig tương quan giữa các biến độc lập HI, SD, BM, TT, DD, CM với nhau đều bằng 0,000 (< 0,05), tuy nhiên giá trị tương quan r tương đối thấp (nhỏ hơn 0,7) nên khả năng cao sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (theo Carsten F. Dormann và các cộng sự, 2013). Theo kết quả phân tích, ta có thể thấy rằng giữa HI và YD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0,575, giữa HI và BM có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0,180 và giữa biến phụ thuộc YD với BM là có mối tương quan tuyến tính yếu nhất so với các độc lập khác với hệ số r = 0,235.

3.4. Hồi quy đa biến

Dựa vào kiểm định hệ số tương quan giữa Pearson, phương trình tuyến tính bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng như sau:

YD = Beta1*HI + Beta2*SD + Beta3*BM + Beta4*TT + Beta5*DD + Beta6*CM + e

Trong đó:

Beta (i =1…6): hệ số hồi quy chuẩn hóa

Biến độc lập: HI, SD, BM, TT, DD, CM

Biến phụ thuộc: YD

Hằng số: e

Sau khi phân tích hồi quy tuyến tính bội thấy hàm hồi quy không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra; Mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Nhóm tác giả tiếp tục kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và phân tích hàm hồi quy tuyến tính.

Từ các kết quả phân tích trên, ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa:

YD = 0,358*HI + 0,267*TT + 0,239*CM + 0,148*DD

Ý định sử dụng thanh toán di động = 0,358 * Nhận thức tính hữu ích

+ 0,267 * Khả năng tương thích

+ 0,239 * Chuẩn mực chủ quan

+ 0,148 * Tính di động cá nhân

Kiểm định giả thuyết

Sau bước chạy hồi quy tuyến tính, kết quả là 2 biến độc lập SD và BM trong giả thuyết mà khoá luận đưa ra ban đầu bị loại trừ do không có tác động lên biến phụ thuộc YD. Các nhân tố độc lập TT, HI, DD, CM có tác động thuận chiều đến nhân tố phụ thuộc YD theo hệ số như phương trình hồi quy chuẩn hoá nêu trên.

Kết quả mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên trong thời đại Công nghệ 4.0 trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận:

Giá trị trung bình Mean = -8,16E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,988 gần bằng 1, như vậy có thể nói, 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.

4. Kết luận

Căn cứ vào tổng quan lý thuyết và kết quả của mô hình nghiên cứu về ý định sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận. Mô hình được kiểm tra với 243 mẫu khảo sát được giữ lại gồm các học sinh, sinh viên thuộc các trường Đại học, Cao đẳng, trung cấp, và học sinh tại các trường THPT khác nhau, ngành học khác nhau, số năm học, thu nhập, chi tiêu cho việc mua sắm online khác nhau. Kết quả thu được là nghiên cứu đã có những đóng góp tích cực cho nghiên cứu khoa học, và cho việc phát triển hình thức thanh toán di động của học sinh, sinh viên trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận.

Trên cơ sở nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm thúc đẩy việc sử dụng thanh toán di động của học sinh, sinh viên, như sau:

- Nâng cao sự hữu ích của thanh toán di động, có thêm nhiều dịch vụ, chương trình hấp dẫn.

- Nâng cao công nghệ của các dịch vụ thanh toán di động, tăng khả năng tương thích đối với người sử dụng.- Nâng cao các ứng dụng thanh toán di động để ngày càng nhận được sự quan tâm của xã hội, tạo ra chuẩn mực chủ quan.

- Nâng cao các tính năng đăng nhập, thực hiện giao dịch nhanh chóng giúp người dùng có thể sử dụng di động ở mọi nơi, mọi lúc.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Nguyễn Minh Kha (2020), Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng và ý định giới thiệu dịch vụ ví điện tử trên điện thoại di động của khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007), Phân tích dữ liệu nghiên cứu dữ liệu với SPSS, NXB Hồng Đức, TP. Hồ Chí Minh.

ThS. Nguyễn Thị Hà Giang - ThS. Lê Hồng Châu Sơn

Phân hiệu Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh tại Ninh Thuận