Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking - Ngân hàng Vietcombank của sinh viên khối ngành Kinh tế, Trường Đại học Văn Lang

Đề tài Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking - Ngân hàng Vietcombank của sinh viên khối ngành Kinh tế, Trường Đại học Văn Lang do ThS. Lê Nguyễn Quỳnh Phương (Khoa Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Văn Lang) thực hiện.

• Ngân hàng Nhà nước đã “hút” ròng hơn 200.000 tỷ đồng qua kênh tín phiếu
• Các yếu tố tác động đến hệ số an toàn vốn của các ngân hàng thương mại cổ phần
• Nếu không muốn bị hụt hơi trước "cuộc chơi" mới, ngành ngân hàng cần chuẩn bị gì?

TÓM TẮT:

Mục tiêu của bài nghiên cứu nhằm tìm hiểu những nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking - Ngân hàng Vietcombank của sinh viên khối ngành Kinh tế, Trường Đại học Văn Lang. Nghiên cứu đã khảo sát ngẫu nhiên 200 sinh viên bằng bảng hỏi. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố có tác động tích cực đến quyết định này lần lượt là: độ tin cậy, sự hữu ích, sự hài lòng và sự chủ quan. Từ đó, kết quả của nghiên cứu đóng góp vào việc tìm ra giải pháp giúp Ngân hàng Vietcombank duy trì và gia tăng hơn nữa số lượng người dùng là sinh viên đại học trong việc sử dụng dịch vụ Internet Banking.

Từ khóa: nhân tố tác động, Internet Banking, sinh viên khối ngành kinh tế, Trường Đại học Văn Lang.

1. Đặt vấn đề

Trong thời đại công nghệ số ngày càng phát triển và cạnh tranh, các ngân hàng chạy đua phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt phải kể đến là dịch vụ Internet Banking. Ngoài nhóm khách hàng đã đi làm, sinh viên là một trong những đối tượng khách hàng rất tiềm năng của mảng dịch vụ này. Tuy nhiên, sinh viên lại là đối tượng bị hạn chế về điều kiện tài chính, nên họ thường chọn các ngân hàng có nhiều ưu đãi hơn dành cho mình. Do đó, việc mở rộng đối tượng sử dụng Internet Banking của ngân hàng nói chung và Ngân hàng Vietcombank là sinh viên Trường Đại học Văn Lang là rất là cần thiết. Ngân hàng Vietcombank cũng đang cố gắng phấn đấu để hoàn thiện nghiệp vụ thông qua Internet Banking một cách chuyên nghiệp nhằm nâng cao tính cạnh tranh, hội nhập và phát triển so với những ngân hàng khác trong thời đại hiện nay.

Internet Banking tạo ra kênh giao dịch thay thế, giảm chi phí cho ngân hàng và đang được khuyến khích sẽ sử dụng trong nền kinh tế không dùng tiền mặt. Lợi ích lớn nhất của dịch vụ Internet Banking chính là sự tiện lợi, giảm tối thiểu các giao dịch rườm rà nên góp phần giảm đi một số chi phí đáng kể không cần thiết. Các dịch vụ chủ yếu được dùng nhiều của ngân hàng trực tuyến đó chính là: chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, truy vấn thông tin tài khoản và mua hàng trực tuyến... và nhiều dịch vụ tiện ích khác.

2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Internet Banking là một hệ thống cho phép các cá nhân thực hiện các hoạt động, các giao dịch với ngân hàng ngay tại nhà hay bất cứ nơi đâu thông qua hệ thống Internet. Chỉ cần một chiếc máy vi tính hoặc diện thoại di động 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. Nhờ ngân hàng điện tử, người dùng không phải đến trực tiếp chi nhánh, phòng giao dịch của ngân hàng hay dùng thẻ ATM để thực hiện giao dịch. Bạn chỉ cần truy cập dịch vụ e-Banking qua Internet hoặc kết nối với mạng viễn thông trên các thiết bị điện tử như điện thoại di động, laptop, ipad,…

Nghiên cứu của Kesharwani và Tripathy (2012) đã phân tích các biến về sự hữu ích cảm nhận, sự dễ sử dụng cảm nhận, rủi ro cảm nhận, sự tự hiệu quả máy tính, sự phức tạp của công nghệ, ảnh hưởng của xã hội và sự quan tâm về giá cả. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy có 4 biến có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng Internet Banking, bao gồm sự hữu ích cảm nhận, sự dễ sử dụng cảm nhận, sự tự hiệu quả máy tính và ảnh hưởng của xã hội. Ba biến còn lại là rủi ro cảm nhận, sự phức tạp của công nghệ và giá cả ảnh hưởng ngược chiều đến quyết định sử dụng Internet Banking. Nghiên cứu của Đoàn Phú Hải (2016) về Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng mobile Banking tại Việt Nam cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai Mobile Banking, bao gồm 8 yếu tố (các chỉ số tin tưởng ngân hàng để đảm bảo bảo mật, tương thích với phong cách sống, tính hữu dụng, tạo thuận lợi cho công việc ngân hàng, phương pháp làm việc nâng cao,...) đã được thử nghiệm trong bối cảnh của Việt Nam. Theo kết quả, tất cả các yếu tố được kiểm tra có tác dụng đáng kể về việc triển khai Mobile Banking, cá nhân chấp nhận hoặc không chấp nhận Mobile Banking dựa trên những yếu tố này. Về vấn đề này, các yếu tố gây ảnh hưởng nhiều nhất là chủ yếu liên quan đến các điều kiện mà các trung tâm nghiên cứu của các ngân hàng phải chuẩn bị cơ sở hạ tầng cần thiết. Theo nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Hà, Đỗ Tố Như, Nguyễn Hoàng Hải (2017) nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam cho thấy có tồn tại 3 thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng là “sự đáp ứng”, “sự đồng cảm” và “sự tin cậy”.

Hầu hết, các nghiên cứu đều cho thấy có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng Internet Banking của khách hàng cá nhân mà đặc biệt quan trọng là các yếu tố: Nhận thức sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, yếu tố chủ quan, kiểm soát hành vi cảm nhận, độ tin cậy, yếu tố về sự hài lòng,…

Dựa trên phân nhóm các yếu tố, tác giả đề xuất mô hình: (Xem Mô hình)

 

Thực hiện khảo sát online ngẫu nhiên sinh viên khối ngành Kinh tế, Trường Đại học Văn Lang, trong tháng 3/2023. Bảng câu hỏi khảo sát được gửi đến sinh viên thông qua Google Drive. Mô hình khảo sát đề xuất có 33 quan sát (biến Y: 5 quan sát, các biến X: 28 quan sát), theo Hair và cộng sự (1998): cỡ mẫu cần thiết N = 33*5 =165 quan sát. Để dự phòng, bài nghiên cứu có bộ dữ liệu khảo sát được thu thập từ phần trả lời của 210 sinh viên, trong đó có 200 câu trả lời hợp lệ. Phần mềm SPSS 22.0 để hỗ trợ phân tích, kết quả thực hiện mô hình nghiên cứu.

3. Kết quả nghiên cứu

Bước 1: Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy trong thang đo, xác định và loại bỏ các yếu tố không phù hợp của mô hình nghiên cứu. Kết quả cho thấy các biến trong thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6, hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha ngoài biến sau: CN5.

Bảng 1. Bảng tóm tắt phân tích Cronbach’s Alpha

Thành phần	Biến quan sát	Độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)	Đánh giá
Hữu ích (HI)	5	0,836	Đạt yêu cầu
Sử dụng (SD)	4	0,831
Chủ quan (CQ)	4	0,906
Kiểm soát (KS)	4	0,843
Tin cậy (TC)	6	0,841
Hài lòng (HL)	5	0,900
Chấp nhận (CN)	4	0,811

                                                                                Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

Bước 2: Phân tích khám phá EFA

Phân tích Nhân tố khám phá (EFA - Exploratory factor analysis) để phân tích dữ liệu khảo sát nhận được. Sau khi loại biến không phù hợp, các thang đo đã được kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trên được đưa vào sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp trích “Principal Component” và ma trận xoay Varimax.

Phân tích nhân tố cho các biến độc lập, kết quả kiểm định KMO cho thấy KMO = 0,899 (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ dữ liệu đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá, Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 (sig. < 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA cho thấy đạt yêu cầu: Eigenvalue = 1,032 (>1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất; tổng phương sai trích - Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 67,815% (> 50%) nghĩa là các nhân tố giải thích được 67,815% biến thiên của của dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố. Có 20 biến độc lập được gom thành 4 nhân tố, tất cả các biến số có hệ số Factor Loading > 0,5.

Tương tự, khi phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc, ta có kết quả như sau: kết quả kiểm định KMO cho thấy KMO = 0,801 và có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ dữ liệu đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố khám phá, Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả EFA cho thấy đạt yêu cầu: Eigenvalue = 2,559 (>1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất; tổng phương sai trích - Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 63,965% (> 50%) nghĩa là các nhân tố giải thích được 63,965% biến thiên của của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố.

Từ kết quả nhận được sau khi thực hiện các kỹ thuật phân tích trên, ta có phương trình hồi quy tuyến tính:

Y = 𝜷₀ + 𝜷₁𝑿_𝟏 + 𝜷_𝟐𝑿_𝟐 + 𝜷₃𝑿₃ + 𝜷₄𝑿₄ + 𝜷₅𝑿₅+ 𝜷₆𝑿₆+ 𝜺.

Đặt các biến trong phương trình hồi quy đa biến như sau:

• X₁: SỰ HÀI LÒNG (là trung bình của các biến HL5, HL1, HL2, HL3, HL4)
• X₂: SỰ CHỦ QUAN (là trung bình của các biến CQ2, CQ3, CQ1, CQ4)
• X₃: ĐỘ TIN CẬY (là trung bình của các biến TC4, TC5, TC6, TC3, TC1, TC2)
• X₄: SỰ HỮU ÍCH (là trung bình của các biến HI3, HI1, HI5, HI4, HI2)
• X₅: SỰ KIỂM SOÁT (là trung bình của các biến KS3, KS1, KS2, KS4)
• X₆: DỄ SỬ DỤNG (là trung bình của các biến SD2, SD4, SD3, SD1)
• Y: SỰ CHẤP NHẬN (là trung bình của các biến CN4, CN1, CN3, CN2)

Bước 3: Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (sự chấp nhận) và các biến độc lập (sự hài lòng, sự chủ quan, độ tin cậy, sự hữu ích, sự kiểm soát, dễ sử dụng). (Bảng 2)

Bảng 2. Phân tích các hệ số hồi quy

Mô hình	R	R2	R2 hiệu chỉnh	Sai số chuẩn của ước lượng
4	0,651d	0,424	0,412	0,46241
Durbin Waston (d) = 1,946 F = 35,853, Sig. F. = 0,000

                                                                                   Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

(d: mô hình gồm 4 biến độc lập X₃, X₄, X₁ và X₂)

R² hiệu chỉnh = 0,412 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là rất lớn và biến phụ thuộc gần như hoàn toàn được giải thích bởi 3 biến độc lập trong mô hình; trị số F và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy gồm 4 biến độc lập là X₃, X₄, X₁, X₂, biến phụ thuộc Y phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị DW đạt được là 1,946 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) và chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

Bảng 3. Kết quả hồi quy

Mô hình 4	Hệ số chưa chuẩn hóa		Hệ số chuẩn hóa	t	Mức ý nghĩa Sig.	Thống kê hiện tượng đa cộng tuyến
	B	Độ lệch chuẩn	Beta			Tolerance	Hệ số phóng đại phương sai VIF
Hằng số	1,153	0,253		4,566	0,000
X3	0,315	0,076	0,303	4,171	0,000	0,559	1,789
X4	0,207	0,066	0,221	3,135	0,002	0,596	1,679
X1	0,146	0,048	0,195	3,017	0,003	0,705	1,419
X2	0,080	0,035	0,138	2,276	0,024	0,808	1,238

                                                                                         Nguồn: Kết quả phân tích SPSS

Các biến được chấp nhận do có giá trị Tolerance > 0,0001. Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa  cộng tuyết với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Các giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking được giải thích hoàn toàn thông qua các biến độc lập X_i (Độ tin cậy; Sự hữu ích; Sự hài lòng; Sự chủ quan): 

SỰ CHẤP NHẬN =  0,303*ĐỘ TIN CẬY + 0,221*SỰ HỮU ÍCH + 0,195*SỰ HÀI LÒNG + 0,138*SỰ CHỦ QUAN

Trong đó: nếu biến X3 (ĐỘ TIN CẬY) tăng 1 đơn vị thì biến Y (SỰ CHẤP NHẬN) sẽ tăng 0,303 đơn vị; tương tự như vậy, nếu biến X4 (SỰ HỮU ÍCH) tăng 1 đơn vị thì biến Y sẽ tăng 0,221 đơn vị; nếu biến X1 (SỰ HÀI LÒNG) tăng 1 đơn vị thì biến Y sẽ tăng 0,195 đơn vị và cuối cùng nếu biến X2 (SỰ CHỦ QUAN) tăng 1 đơn vị thì biến Y cũng sẽ tăng 0,138 đơn vị.

4. Kết luận và giải pháp

Từ kết quả phân tích, bài nghiên cứu cho thấy được các yếu tố tác động đến quyết định dùng dịch vụ Internet Banking của ngân hàng Vietcombank ở sinh viên khối ngành kinh tế, Trường Đại học Văn Lang. Nhờ tính năng đa dạng của dịch vụ, các bạn sinh viên có thể dễ dàng thực hiện các giao dịch ngân hàng một cách nhanh chóng và tiện lợi chỉ với một chiếc máy tính hoặc điện thoại di động, điểm cộng của dịch vụ này là tính an toàn, bảo mật cao, đảm bảo thông tin tài khoản của khách hàng. Nhìn chung, hầu hết sinh viên quan tâm đến việc đánh giá: độ tin cậy, sự hữu ích, sự hài lòng, sự chủ quan của sinh viên với dịch vụ Internet Banking của Vietcombank là khá tương đối và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như trải nghiệm, kiến thức sử dụng máy tính,… của từng người dùng trong đó yếu tố Độ tin cậy được sinh viên khối ngành kinh tế, trường Đại học Văn Lang cho rằng là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định dùng dịch vụ Internet Banking.

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking trên lĩnh vực công nghệ của các NHTM Việt Nam nói chung và Ngân hàng Vietcombank nói riêng, bài nghiên cứu đề xuất một số kiến nghị nhằm thúc đẩy người dùng tương lai (bao gồm sinh viên đại học) đến gần hơn với dịch vụ Internet Banking của ngân hàng như sau:

Thứ nhất, cần giám sát chặt chẽ chất lượng dịch vụ cung cấp cho khách hàng, sắp xếp các vị trí công việc cũng như khả năng phù hợp với từng nhân viên để phát huy tối đa hiệu quả công việc; phát triển đầu tư về mặt dịch vụ cũng như các lợi ích nhằm gia tăng niềm tin của khách hàng.

Thứ hai, phát triển về nguồn lực chất lượng cao và đầu tư công nghệ kỹ thuật có tính bảo mật cao để giảm thiểu rủi ro sử dụng dịch vụ Internet Banking; xây dựng hệ thống sản phẩm dịch vụ Internet Banking đơn giản, đa dạng phù hợp với mọi đối tượng khách hàng; duy trì liên kết với các nhà cung cấp dịch vụ để mở rộng sản phẩm dịch vụ; đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng, tăng tốc độ đường truyền và nâng cao chất lượng dịch vụ Internet Banking.

Thứ ba, cần hoàn thiện hệ thống văn bản pháp lý trong luật thương mại điện tử, Luật công nghệ thông tin nhằm quản lý tiến trình giao dịch trên mạng, làm cơ sở pháp lý để điều chỉnh hoạt động Internet Banking; tăng cường các mối quan hệ với các nước, các ngân hàng và các tổ chức quốc tế để tận dụng sự hỗ trợ về vốn, công nghệ, kỹ thuật.

Do thời gian nghiên cứu tương đối ngắn, cỡ mẫu chưa thực sự lớn, nên tính đại diện của tổng thể còn hạn chế. Nghiên cứu trong tương lai cần tăng quy mô mẫu quan sát,  cũng như xem xét thêm các yếu tố khác có thể tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của sinh viên các trường đại học.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Đoàn Phú Hải và Trần Quang Khải (2016). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng Mobile Banking tại Việt Nam, kỷ yếu hội thảo “Sáng tạo hướng đến thành công 2016”, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
2. Nguyễn Hoàng Hà, Nguyễn Tố Như, Đỗ Hoàng Hải (2017). Nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam chi nhánh Gia Lai. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 1-5.
3. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Nghiên cứu phân tích dữ liệu với SPSS (tập 1, 2). Hồ Chí Minh: NXB Hồng Đức.
4. Kesharwani Ankit and Shailendra Singh Bisht (2012). The Impact of trust and perceived risk on Internet Banking adoption in India. International Journal of Bank Marketing. 30(4), 303-322.

Factors affecting the decision of Van Lang University’s economic students to use Vietcombank’s online banking services

Master. Le Nguyen Quynh Phuong

Faculty of Finance - Banking, Van Lang University

Abstract:

The study analyzes the factors affecting the decision of Van Lang University’s economic students to use the online banking services of the Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam (Vietcombank). In this study, 200 students were randomly surveyed using questionnaires. The study finds that the factors of reliability, usefulness, satisfaction, and subjectivity all have a positive correlation with the decision of economic students to use online banking services. The study is expected to help Vietcombank find solutions to maintain and attract more university students to use its online banking services.

Keywords: influencing factor, online banking, economic students, Van Lang University.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 16 tháng 7 năm 2023]

• phản hồi

• cùng chuyên mục