Đề tài Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu sử dụng Ebanking tại thành phố Huế

Ebanking còn thấp, tính năng ngân hàng đưa ra khá nhiều nhưng hầu như khách hàng chưa hoặc ngại sử dụng. Điều này gây khó khăn cho ngân hàng trong việc giới thiệu các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng thông qua các kênh giao dịch điện tử này. Thói quen sử dụng tiền mặt của người dân cũng gây ra không ít khó khăn cho công tác quảng cáo, giới thiệu, tư vấn Ebanking đến khách hàng. Huế là thành phố có diện tích khá nhỏ, chi nhánh và phòng giao dịch đều đặt ở những vị trí được coi là trung tâm (trên các tuyến đường Trần Hưng Đạo, Hùng Vương,…) nên việc khách hàng trực tiếp đến ngân hàng giao dịch là tương đối dễ dàng và nhanh chóng. Do vậy, đa số khách hàng đều chọn phương thức giao dịch trực tiếp tại quầy. Mặt khác nhiều khách hàng muốn giao dịch trực tiếp để nắm thông tin một cách đầy đủ và dễ dàng được giải đáp thắc mắc hơn. Cở sở về CNTT của Việt Nam nói chung và Huế nói riêng còn nhiều hạn chế. Trong đó mạng thông tin di động thường xảy ra các sự cố như mất sóng, nghẽn mạng. Hacker là vấn đề làm các ngân hàng phải đối mặt khi triển khai Ebanking. Nếu rủi ro xảy ra thì ngân hàng phải gánh chịu hậu quả rất nặng nề. Những hạn chế này sẽ gây không ít khó khăn cho ngân hàng cũng như khách hàng, tạo tâm lý bất an cho khách hàng. Hệ thống văn bản pháp luật nói chung và luật giao dịch điện tử nói riêng vấn còn nhiều hạn chế, chậm trễ, hướng dẫn không rõ ràng gây không ít khó khăn cho ngân hàng trong quá trình triển khai các dịch vụ NHĐT. Tóm lại, dịch vụ NHĐT tại Việt Nam nói chung và thành phố Huế nói riêng đang trên đà phát triển. Tuy còn những khó khăn, yếu điểm, khả năng thu hút khách hàng còn hạn chế. Nhưng với những tiện ích, tính năng vượt trội đem lại sự thuận tiện cho khách hàng, hy vọng trong tương lai, với thị trường đầy tiềm năng tại Việt Nam, dịch vụ ngân hàng điện tử sẽ có sự phát triển hơn nữa và đem lại những thành tựu nổi bật. 2.2. Kết quả nghiên cứu 2.2.1. Thang đo Để kiểm nghiệm mô hình nghiên cứu Ebanking tại thành phố Huế, đề tài đã xây dựng một bản câu hỏi nhằm đo lường các nhân tố tác động. Thang đo 5 điểm Likert từ (1) là rất đồng ý đến (5) là rất không đồng ý do Davis và cộng sự (1989) đề nghị để đo lường các thành phần được tổng hợp từ các nghiên cứu trước. Thang đo lường các thành phần trong mô hình được thể hiện ở bảng. Bảng 1.4: Thang đo các thành phần trong mô hình Thành phần Các biến quan sát Rủi ro cảm nhận Không an tâm về sự an toàn của ngân hang Lo người khác biết thông tin Lo người khác giả mạo thông tin Không an tâm về công nghệ của ngân hang Lo bị mất cắp tiền Lo lắng về pháp luật liên quan đến ngân hang Sự tự chủ Dùng NHĐT dù không ai hướng dẫn cách sử dụng Dùng NHĐT dù trước kia chưa từng sử dụng Dùng NHĐT dù chỉ có hướng dẫn trực tuyến Dùng NHĐT nếu thấy người khác dung trước Dùng NHĐT nếu nhờ được ai đó khi gặp vấn đề Dùng NHĐT nếu có đủ thời gian hoàn thành giao dịch điện tử Dùng NHĐT nếu được hỗ trợ trực tuyến Sự thuận tiện Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống Không mất nhiều thời gian để sử dụng dịch vụ NHĐT Nhìn chung NHĐT mang lại sự thuận tiện Sự dễ sử dụng cảm nhận Dễ học cách sử dụng NHĐT Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng Thao tác giao dịch trên NHĐT đơn giản Nhanh chóng sử dụng thành thạo NHĐT NHĐT nhìn chung dễ sử dụng Ích lợi cảm nhận Thực hiện giao dịch dễ dàng Kiểm soát tài chính hiệu quả Tiết kiệm thời gian Nâng cao hiệu quả công việc NHĐT nhìn chung mang lại lợi ích Thái độ Tự hào khi sử dụng NHĐT Thích sử dụng dịch vụ NHĐT Thoải mái khi sử dụng NHĐT Yên tâm khi sử dụng NHĐT Dự định Chắc chắn sử dụng NHĐT khi có ý định sử dụng Sẽ sử dụng NHĐT nhiều hơn trong tương lai Từ thang đo ở trên, để phù hợp với tình hình thực tế, nhóm đã tham khảo, hỏi ý kiến của các chuyên gia làm việc tại các ngân hàng trên địa bàn (phụ lục 2) để loại bỏ các biến quan sát không phù hợp với thực tế. Thang đo đề xuất bao gồm 24 biến quan sát để đo lường 7 thành phần của mô hình nghiên cứu Ebanking.Trong đó, thành phần rủi ro cảm nhận có 4 biến quan sát; thành phần sự tự chủ gồm có 4 biến quan sát; thành phần sự thuận tiện có 3 biến quan sát; thành phần sự dễ sử dụng cảm nhận có 4 biến quan sát; thành phần ích lợi cảm nhận cũng có 4 biến quan sát; thành phần thái độ có 3 biến quan sát và cuối cùng là thành phần đo lường dự định của khách hàng gồm có 2 biến quan sát. Cụ thể: Rủi ro cảm nhận: khi sử dụng dịch vụ Ebanking, bạn lo ngại điều gì? Lo người khác biết thông tin Lo bị mất cắp tiền Lo người khác giả mạo thông tin Không an tâm về công nghệ của ngân hàng điện tử Sự tự chủ: Bạn có thể sử dụng dịch vụ Ebanking khi Không ai hướng dẫn sử dụng Thấy người khác dùng trước Gặp vấn đề thì có người hướng dẫn Được hỗ trợ trực tuyến Sự thuận tiện: Yếu tố nào khiến bạn cảm thấy thuận tiện khi sử dụng Ebanking Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch Dễ dàng đăng nhập hay thoát khỏi hệ thống Không mất nhiều thời gian sử dụng Sự dễ sử dụng cảm nhận: Bạn thích sử dụng dịch vụ Ebanking khi Dễ học cách sử dụng Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng Nhanh chóng sử dụng thành thạo Thao tác giao dich đơn giản Ích lợi cảm nhận: những lợi ích bạn mong muốn khi sử dụng dịch vụ Ebanking Thực hiện giao dịch dễ dàng Kiểm soát tài chính có hiệu quả Tiết kiệm thời gian Nâng cao hiệu quả công việc Thái độ: Bạn cảm thấy như thế nào khi sử dụng dịch vụ Ebanking Tự hào khi sử dụng ngân hàng điện tử Thoải mái khi sử dụng ngân hàng điện tử Yên tâm khi sử dụng ngân hàng điện tử Dự định: Trong tương lại, bạn có dự định sử dụng dịch vụ Ebanking không ? Chắc chắn sử dụng ngân hàng điện tử khi có ý định Sẽ sử dụng ngân hàng điện tử nhiều hơn trong tương lai 2.2.2. Quy trình khảo sát a. Thiết kế bảng hỏi: bảng hỏi gồm có 2 phần chính phần 1: thông tin chung về khách hàng phần 2: + Thông tin sử dụng dịch vụ Ebanking + Đo lường các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu sử dụng Ebanking, phần này gồm có 24 phát biểu. Trong đó có 22 phát biểu đo lường các thành phần chất lượng dịch vụ và 2 phát biểu đo lường dự định sử dụng của khách hàng. b. Xác định số mẫu cần thiết và thang đo. + Kích thước mẫu là 150. Kích thước này là đủ lớn và đảm bảo yêu cầu của phương pháp phân tích nhân tố (mẫu gấp 4 đến 5 lần số biến trong phân tích nhân tố). + Phương pháp chọn mẫu: quá trình điều tra sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện và thông tin dữ liệu được thu thập thông qua việc điều tra các khách hàng là cán bộ công nhân viên đang/ có dự định sử dụng Ebanking. + Thang đo: sử dụng thang đo Likert- thang đo phổ biến trong nghiên cứu định lượng. c. Tiến hành điều tra khách hàng + Tiến hành điều tra thử 20 khách hàng để kiểm tra mức độ rõ ràng và tính chính xác của từ ngữ. + Đồng thời tham khảo ý kiến của chuyên viên ngân hàng để điều chỉnh bảng hỏi trước khi gửi đi phỏng vấn chính thức. 2.2.3. Kết quả khảo sát 2.2.3.1. Phân tích mô tả Mô tả đối tượng khách hàng Bảng 1.5: Mô tả đối tượng khách hàng Frequency Percent gioi tinh nam 78 52 nu 72 48 Total 150 100 tuoi duoi 30 72 48 30-50 46 30.7 tren 50 32 21.3 Total 150 100 thu nhap duoi 1.5 32 21.3 1.5-3 38 25.3 3-5 55 36.7 tren 5 25 16.7 Total 150 100 Bảng số liệu đã xử lý cho thấy tỉ lệ nam nữ của mẫu tương đối đồng đều nhau. Độ tuổi phân bố nhiều nhất là dưới 30 tuổi và mức 30-50 tuổi. Đây là nhóm tuổi có sự thích ứng khá cao đối với sự thay đổi của điều kiện xã hội. Bên cạnh đó, khách hàng ở trong nhóm tuổi này là thường là những người có việc làm và thu nhập ổn định. Đây chính là ưu điểm của mẫu điều tra. Phân loại dựa theo thu nhập cho thấy thu nhập của khách hàng phân bổ đa số ở hai nhóm thu nhập từ 1.5-3 triệu và nhiều nhất 3-5 triệu. Với điều kiện và mức sống trên địa bàn thành phố thì đây là những đối tượng khách hàng có thu nhập khá cao do vậy khả năng tiếp cận các dịch vụ ngân hàng của họ cũng sẽ thuận lợi hơn. Thông tin về dịch vụ mục đích sử dụng dịch vụ Ebanking. Bảng 1.6: Các dịch vụ Ebanking Frequency Percent Dịch vụ phone banking 28 18.7 internet banking 54 36.0 mobile banking 39 26.0 home banking 9 6.0 chua su dung 20 13.3 Total 150 100.0 Bảng 1.7: Các tiện ích của Ebanking Frequency Percent Tiện ích kiem tra so du 82 54.7 cap nhat thong tin 16 10.7 chuyen khoan 22 14.7 thanh toan hoa don 7 4.7 thanh toan, nhan luong 23 15.3 Total 150 100.0 Từ bảng thống kê trên, trong tổng số 150 người điều tra thì có 20 người chưa sử dụng dịch vụ này. Nguyên nhân là do dịch vụ đang còn mới, chưa có nhu cầu sử dụng, lo ngại thủ tục, sự an toàn khi sử dụng dịch vụ và đặc biệt quan niệm thích dùng tiền mặt của khách hàng. Đối với những khách hàng đã biêt đến dịch vụ Ebanking và sử dụng dịch vụ thì chủ yếu họ dùng là Internet Banking và Moble Banking. Hai dịch vụ còn lại là Phone Banking và Home Banking mà đặc biệt là Home Banking thì khách hàng biết và sử dụng rất ít. Đồng thời khảo sát tiện ích của dịch vụ cũng cho thấy, đối tượng điều tra là CB-CNV nên tiện ích chủ yếu được sử dụng là kiểm tra số dư, thanh toán nhận lương và chuyển khoản. Đây là dấu hiệu cho thấy CB-CNV đang dần được trả theo chế độ lương thưởng qua thẻ thay vì tiền mặt như trước kia.Do đó, cần có các biện pháp xúc tiến hơn nữa để khách hàng không chỉ dừng lại ở tiện ích kiểm tra số dư, thanh toán, nhận lương mà còn sử dụng các tiện ích khác nữa. 2.2.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. + Kết quả đánh giá thang đo mức chấp nhận công nghệ Ebanking của khách hàng Đối với thành phần rủi ro cảm nhận, Cronbach Alpha là 0.793. Thành phần này gồm 4 biến quan sát. Tất cả các biến này đều có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn 0.3. Tuy nhiên có quan sát “không an tâm về công nghệ” có Alpha = 0.821 > 0.793. Do vậy quan sát này nên loại, còn các quan sát còn đều được giữ lại để vào phân tích nhân tố. Thành phần tiếp theo là sự tự chủ với 4 quan sát. Cronbach Alpha của thành phần này là 0.678. Trong số các quan sát thì quan sát “gặp vấn đề thì có người hướng dẫn” có hệ số hệ số tương quan biến tổng < 0.3 và Cronbach Alpha cũng lớn hơn 0.678. Do đó quan sát này cũng nên loại khi vào phân tích nhân tố. Thành phần sự thuận tiện gồm 3 biến và Cronbach Alpha bằng 0.732. Nếu biến nào có Alpha thỏa mãn là < 0.732 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, thì được tiếp tục sử dụng để phân tích nhân tố. Do đó, biến “không mất nhiều thời gian khi sử dụng” bị loại khỏi thang đo. Cronbach Alpha của thành phần sự dễ sử dụng cảm nhận là 0.678. Vẫn theo nguyên tắc như trên thì quan sát “dễ học cách sử dụng” bị loại khỏi thang đo. Thành phần ích lợi cảm nhận-thành phần này bao gồm 4 biến, Cronbach alpha tính đƣợc là 0.766. Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến này đều lớn hơn 0.3 và alpha nếu bỏ mục hỏi nhỏ hơn 0.766, do vậy các biến này tiếp tục được dùng để phân tích nhân tố. Và cuối cùng là thành phần thái độ có 3 quan sát và hệ số tính được là 0.632. Trong 3 quan sát tính được thì có quan sát “tự hào khi sử dụng” không thỏa mãn nên bị loại trước khi vào phân tích nhân tố. Tóm lại, hệ số Cronbach alpha của các thành phần đo lường nhu cầu sử dụng Ebanking theo mô hình TAM đều từ 0.6 trở lên. Điều này chứng tỏ rằng đây là thang đo lường tốt. + Kết quả đánh giá thang đo dự định sử dụng của khách hàng Bảng 1.8 là kết quả tính toán Cronbach Alpha của thành phần dự định. Hệ số tính được là 0.619. Hai biến của thành phần này có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và Alpha cùng thỏa mãn nhỏ hơn 0.619 khi loại bỏ. Do đó các biến này sẽ được sử dụng vào phân tích nhân tố dự định sử dụng của khách hàng. Items Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alphaif Item Deleted Rủi ro cảm nhận .793 Lo người khác biết thông tin 8.690 6.069 .595 .746 Lo bị mất cắp tiền 8.620 4.626 .751 .658 Lo người khác giả mạo thông tin 8.400 5.597 .663 .711 Không an tâm về công nghệ 8.470 6.533 .427 .821 Sự tự chủ .678 Không ai hướng dẫn sử dụng 12.800 1.946 .570 .537 Thấy người khác dùng trước 12.150 2.368 .515 .574 Có người hướng dẫn 12.320 3.441 .282 .706 Hỗ trợ trực tuyến 11.810 2.623 .516 .579 Sự thuận tiện .732 Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch 9.070 .981 .591 .607 Dễ dàng đăng nhập/thoát khỏi hệ thống 8.990 1.134 .646 .545 Không mất thời gian khi sử dụng 9.090 1.320 .449 .761 Sự dễ sử dụng cảm nhận .678 Dễ học cách sử dụng 11.850 2.193 .334 .696 Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng 12.000 2.000 .510 .580 Nhanh chóng sử dụng thành thạo 11.820 1.934 .548 .554 Thao tác giao dịch đơn giản 11.730 2.066 .463 .611 Ích lợi cảm nhận .766 Thực hiện giao dịch dễ dàng 12.270 2.130 .472 .765 Kiểm soát tài chính có hiệu quả 12.370 2.021 .657 .663 Tiết kiệm thời gian 12.170 2.185 .571 .710 Nâng cao hiệu quả công việc 12.290 2.045 .581 .703 Thái độ .632 Tự hào khi sử dụng 7.490 1.728 .335 .679 Thoải mái khi sử dụng 7.070 1.558 .596 .341 Yên tâm khi sử dụng 7.170 1.496 .422 .567 Dự định .619 Chắc chắn sử dụng khi có ý định 4.190 .596 .452 .000 Sẽ sử dụng trong tương lai 3.790 .447 .452 .000 Bảng 1.8: Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha 2.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo chúng ta bắt đầu đi sâu vào phân tích nhân tố.Ban đầu, chúng ta có 24 biến quan sát, thông qua hệ số Cronbach Alpha, thang đo còn lại 19 biến. Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu. + Kết quả phân tích thang đo mức chấp nhận công nghệ Ebanking của khách hàng - Ma trận tương quan (phụ lục 3): Để đáp ứng được phân tích nhân tố thì các biến phải có liên hệ với nhau. Nếu hệ số tương quan nhỏ thì có thể dẫn đến phân tích nhân tố không thích hợp. Ngoài ra, chúng ta còn sử dụng Bartlett’s Test of Sphericity để kiểm định giả thuyết Ho: không có mối tương quan với nhau trong tổng thể Bảng 1.9: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố ảnh hưởng KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.730 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 912.581 df 136 Sig. 0.000 Ta nhận thấy Sig: 0.00 rất nhỏ bác bỏ Ho hay giữa các biến có mối liên hệ với nhau. Đồng thời hệ số KMO = 0.730 chứng tỏ mô hình phân tích nhân tố là phù hợp. - Số lượng nhân tố: Theo tiêu chuẩn Eigenvalue thì có 5 nhân tố được rút ra. Và 5 nhân tố này giải thích được 66.310% (> 50%) sự biến thiên của dữ liệu. Bảng Communalities cho biết các thông tin có liên quan sau khi số lượng nhân tố được rút ra. Nó cho biết các Communality của các biến tức là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung. Việc giải thích kết quả được tăng cường bằng cách xoay các nhân tố. - Xoay các nhân tố: Thường được sử dụng theo phương pháp xoay Varimax Procedure. Xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng 1 nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Các biến này có hệ số (factor loading) lớn ở cùng 1 nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể được giải thích bằng các biến có hệ số lớn hơn đối với bản thân nó. Tóm lại sau khi phân tích đánh giá, mô hình đánh giá các nhân tố ảnh hưởng quyết định lựa chọn sử dụng Ebanking có 5 nhân tố. Cụ thể Nhân tố 1: ????? + c2.1 “không ai hướng dẫn sử dụng” + c3.2 “dễ dàng đăng nhập/thoát khỏi hệ thống” + c2.2 “thấy người khác dùng trước” + c2.4 “hỗ trợ trực tuyến” + c3.1 “dễ tìm địa điểm giao dịch” Nhân tố 2: rủi ro cảm nhận (RR) + c1.2 “lo bị mất cắp tiền” + c1.3 “lo người khác giả mạo thông tin” + c1.1 “lo người khác biết thông tin” Nhân tố 3: thái độ mong muốn (TĐMM) + c6.4 “yên tâm khi sử dụng” + c5.2 “kiểm soát tài chính có hiệu quả” + c6.2 “thoải mái khi sử dụng” +c5.1 “thực hiện giao dịch dễ dàng” Nhân tố 4: sự dễ sử dụng cảm nhận (DSD) + c4.3 “nhanh chóng sử dụng thành thạo” + c4.4 “thao tác đơn giản” + c4.2 “dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng” Nhân tố 5: ích lợi cảm nhận (IL) + c5.4 “nâng cao hiệu quả công việc” + c5.3 “tiết kiệm thời gian” + Kết quả đánh giá thang đo dự định (DD) sử dụng của khách hàng Tương tự ta cũng có hệ số KMO =0.5 và kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có Sig < 1%. Do vậy phân tích nhân tố với biến này là thích hợp. Bảng 2.0: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của nhân tố dự định KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.500 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 33.782 df 1 Sig. 0.00 Bảng 2.1: Kết quả rút trích của nhân tố dự định Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.452 72.622 72.622 1.452 72.622 72.622 2 0.548 27.378 100 Extraction Method: Principal Component Analysis. Kết quả bảng 2.1 cho thấy 1 nhân tố rút trích. Tồng phương sai rút trích là 72.622% >50%, với hệ số Eigenvalue >1, do đó giá trị phương sai đạt chuẩn. Có nghĩa là nhân tố này giải thích được 72.622% sự biến thiên của nhân tố dự định sử dụng Ebanking của khách hàng là cán bộ công nhân viên. 2.2.3.3. Kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy bội Đường hồi quy tuyến tính: dự định sử dụng Ebanking của CB-CNV = f (giới tính; độ tuổi; thu nhập; nhân tố 1; RR; TĐMM; SD; IL) Xây dựng ma trận tương quan và kiểm định các nhân tố trong mô hình hồi quy (Phụ lục 4): Nhìn chung, các biến độc lập không có mối quan hệ với nhau, ngoại trừ biến độ tuổi và mức thu nhập hàng tháng có sự tương quan là 0.643. Sự tương này rất dễ dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, do vậy trong quá trình phân tích cần xem xét cẩn thận. Đối với biến phụ thuộc thì có sự tương quan tương đối chặt chẽ với nhân tố thái độ mong muốn, sự dễ sử dụng cảm nhận, ích lợi cảm nhận . Các biến còn lại có mối tương quan ít hơn nên rất có thể sẽ bị loại khỏi mô hình, tuy nhiên cần xem xét them mới có thể đưa ra kết luận chính xác. Phân tích hồi quy Bảng 2.2: Các hệ số của mô hình hồi quy bội Model Summaryb Model 1 R .586a R Square 0.343 Adjusted R Square 0.306 Std. Error of the Estimate 0.8331166 Change Statistics R Square Change 0.343 F Change 9.209 df1 8 df2 141 Sig. F Change 0.000 Durbin-Watson 2.141 Từ bảng 2.2, tiến hành kiểm định giả thiết Ho: mô hình hồi quy tuyến tính bội không phù hợp. Kết quả tính thống kế F được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig=0.000<0.05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an toàn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0.306 tương đương 30.6%. Tức là, các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 30.6% dự định của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT. Giá trị Durbin – Watson là 2.141. Giá trị d tra bảng Durbin-Watson với 8 biến độc lập và 150 quan sát là DL= 1.622 và DU= 1.847. Giá trị d tính rơi miền DU- 4-DU hay chấp nhận giả thiết không có tự tương quan bậc chuỗi bậc nhất. Mô hình có các phần dư không có mối tương quan với nhau. Bảng 2.3: Các hệ số Beta của mô hình hồi quy bội 11 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics 1 B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -0.045 0.323 -0.14 0.889 GT -0.057 0.149 -0.029 -0.383 0.703 0.836 1.196 ĐT 0.293 0.117 0.232 2.492 0.014 0.539 1.854 TN -0.152 0.092 -0.153 -1.657 0.100 0.545 1.835 Nhân tố 1 0.085 0.069 0.085 1.227 0.222 0.979 1.022 RR -0.144 0.071 -0.144 -2.033 0.044 0.927 1.078 TĐMM 0.317 0.071 0.317 4.481 0.000 0.931 1.074 DSD 0.235 0.07 0.235 3.351 0.001 0.95 1.052 IL 0.368 0.069 0.368 5.298 0.000 0.968 1.033 a. Dependent Variable: DD Từ bảng trên, với mức ý nghĩa 5%, ta có mô hình hồi quy theo hệ số Beta chuẩn là DD= -0.45 – 0.57GT + 0.293ĐT – 0.152TN + 0.85 NT1 – 0.144RR + 0.317TĐMM +0.235DSD + 0.368IL Trong 8 thành phần thì có 5 thành phần ảnh hưởng nhiều đến quyết định sử dụng dịch vụ Ebanking của cán bộ công nhân viên, cụ thể là độ tuổi, thu nhập hàng tháng, RR, TĐMM, DSD, IL. Ba thành phần còn lại có mức ý nghĩa quan sát Sig > mức ý nghĩa 5%, do vậy ba thành phần bao gồm hệ số Constan, giới tính và nhân tố 1, xét về mặt thống kê thì các thành phần này không ảnh hưởng đáng kể tới quyết định sử dụng dịch Ebanking của khách hàng. Do vậy, mô hình được viết lại theo Beta đã chuẩn hóa DD= 0.232ĐT - 0.153TN - 0.144RR + 0.317TĐMM + 0.235DSD + 0.368IL Đối với các thành phần này thì các thành phần nào có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn thì thành phần đó có tỷ lệ giải thích đối với biến phụ thuộc cũng lớn hơn. Với mô hình này thì nhân tố IL có hệ số Beta chuẩn hóa lớn nhất nên có sự tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng Ebanking của CB-CNV khi họ đang/có dự định sử dụng dịch vụ. Sự tác động với yếu tố dự định giảm dần từ nhân tố TĐMM, DSD, GT, TN và nhỏ nhất là nhân tố RR Ngoài kết quả hồi quy bội, dựa vào bảng 2.3 ta có them một kết luận về hiện tượng đa cộng tuyến.Ta thấy hệ số Tolerance (độ chấp nhận của biến) rất lớn. Đồng thời hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai) của các biến được tính ra cũng rất nhỏ, chỉ giao động trong khoảng từ 1.022 đến gần 1.854. Theo lý thuyết thì khi Tolerance rất nhỏ và VIF vượt quá 10 là dấu hiệu quả đa cộng tuyến. Như vậy, dựa vào kết quả này ta có thể khẳng định, hiện tương đa cộng tuyến không xảy ra trong mô hình này. Biểu đồ 1.1: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Trong phân tích hồi quy bội, ta luôn có giả định các phần dư có phân phối chuẩn. Dựa vào biểu đồ 2.1 ta có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ, độ lệch chuẩn bằng 0.973 xấp xỉ bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, mô hình được sử dụng phân tích mà mô hình tốt. Bảng 2.4: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư One Sample Kolmogorov- Smirnov Test Standardized Residual N 150 Normal Parametersa Mean 0.00000000 Std. Deviation 0.972784007 Most Extreme Differences Absolute 0.043 Positive 0.042 Negative -0.043 Kolmogorov-Smirnov Z 0.525 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.946 a. Test distribution is Normal. Đồng thời ta tiến hành kiểm định Kolmogorov- Simirnov thì giá trị Sig thu được là 0.946 > mức ý nghĩa 10%, có đó có thể nói: về mặt thống kê, mẫu điều tra có phần dư tuân theo phân phối chuẩn. 2.2.4. Nhận xét: Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu, đánh giá được các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sử dụng ngân hàng điện tử của CB-CNV trên địa bàn thành phố, có thể thấy rằng, để thu hút khách hàng mới và giữ chân khách hàng hiện tại, cần có sự kết hợp của rất nhiều yếu tố. Kết quả này cũng tương tự với kết luận đã được nghiên cứu ở Việt Nam. Rủi ro cảm nhận càng tăng thì quyết định lựa chọn của người sử dụng càng giảm. Trên quan điểm hành vi sử dụng công nghệ của cá nhân, hệ thống ngân hàng điện tử sẽ thành công hơn nếu cải thiện được cảm nhận của khách hàng về sự dễ sử dụng, ích lợi, thái độ và mong muốn đối với dịch vụ NHĐT. Để kích thích các yếu tố này, cần tập trung tăng cường sự thuận tiện mà e-banking đem lại cho khách hàng, có biện pháp để gia tăng sự tự chủ về công nghệ của cá nhân và giảm thiểu rủi ro cảm nhận từ phía khách hàng. Nghiên cứu đề xuất một số kiến nghị như sau: Tăng cường sự thuận tiện: Các ngân hàng cần liên kết để có sự tương thích về công nghệ để gia tăng yếu tố thuận tiện cho khách hàng; chuyển giao công nghệ sẽ giúp bắt kịp với hệ thống Ebanking cả nước; xây dựng hệ thống dự phòng; nâng cao hiệu suất khai thác công nghệ; giảm thời gian chờ… Tăng cường sự tự chủ: Ebanking sẽ triển khai tốt hơn nếu có các biện pháp quản lý tiền mặt hợp lý. Ngân hàng có thể kết hợp với các tổ chức quảng bá không dùng tiền mặt để tạo một tác động xã hội. Bên cạnh đó việc tư vấn trước sử dụng, hướng dẫn miễn phí, hỗ trợ sự cố kịp thời sẽ là nền tảng khiến người sử dụng tự tin hơn vào khả năng sử dụng công nghệ hiện đại của mình, sự dễ sử dụng cảm nhận nhờ đó được gia tăng. Đồng thời cần có sự hỗ trợ từ phía các tổ chức nhằm khuyến khích người dân học tin học, ngoại ngữ.... áp dụng mô hình đào tạo cộng đồng; tổ chức diễn đàn, hội thảo, báo chí… Giảm rủi ro cảm nhận: Để giảm tác động tiêu cực từ thành phần này, các cơ quan cần hỗ trợ trong công tác hoàn thiện hành lang pháp lý, xây dựng trung tâm quản lý dữ liệu trung ương. Các NHTM cũng cần có các biện pháp bảo mật, dự phòng, phòng ngừa rủi ro, tăng cường hợp tác nhằm kiện toàn cơ sở hạ tầng, kiểm soát được quá trình hội nhập… Tăng cường sự dễ sử dụng cảm nhận: Thành phần này phụ thuộc vào bản thân hệ thống công nghệ nhiều hơn. Các ngân hàng cần lập giao diện tiếng Việt, bộ phận chuyên tư vấn hỗ trợ… Đặc biệt với các dịch vụ ngân hàng qua điện thoại, việc tạo được một giao diện rõ ràng, thân thiện với người sử dụng càng giữ vai trò quan trọng. Tăng cường ích lợi cảm nhận: Nhận thức về ích lợi của Ebanking sẽ được cải thiện khi các ngân hàng đẩy mạnh hoạt động marketing cho Ebanking; đào tạo nhân viên tiếp thị chuyên nghiệp; nghiên cứu phát triển trung tâm khách hàng Contact Center 24/7… Tăng cường thái độ tích cực và mong muốn: Xây dựng chuẩn mực trong giao tiếp với khách hàng; thành lập bộ phận quan hệ khách hàng, chú trọng quản trị quan hệ với khách hàng điện tử; cần có đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, cán bộ chuyên trách Ebanking với tinh thần tự học cao. Tăng cường dự định sử dụng Ebanking: Tạo nhu cầu thanh toán điện tử; tin học hóa các tổ chức; nâng cao tốc độ đường truyền internet, giảm thiểu các cước phí… CHƯƠNG III: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO NHU CẦU SỬ DỤNG EBANKING TẠI THÀNH PHỐ HUẾ 1.1. Đối với bản thân các ngân hàng thương mại Ngân hàng điện tử là một bước phát triển không mới nhưng tất yếu cho tát cả các ngân hàng thương mại trong xu thế hội nhập toàn cầu. Do vậy, để đi tắt, đón đầu và ứng dụng hiệu quả dịch vụ ngân hàng điện tử, bản thân các ngân hàng phải thực hiện đồng bộ các giải pháp sau: - Hiện đại hoá công nghệ ngân hàng, nghiên cứu, ứng dụng và triển khai công nghệ, dịch vụ mới, nghiên cứu, rút kinh nghiệm và phát triển có chọn lọc những dịch vụ mới phù hợp với khả năng của ngân hàng, của đối tượng khách hàng tiềm năng. Mặc dù hiện tại, lượng khách hàng biết và sử dụng dịch vụ NHĐT chưa nhiều, nhưng trong thời gian tới nhu cầu sử dụng các dịch vụ ngân hàng hiện đại sẽ càng gia tăng. Trước hết, ngân hàng cần hoàn thiện các dịch vụ NHĐT hiện có của mình để giữ chân những khách hàng hiện tại và thu hút thêm những khách hàng tiềm năng. Đối với dịch vụ thẻ, các ngân hàng cần phát triển thêm một số tính năng như gửi tiền trực tiếp vào máy, mở rộng dịch vụ trả lương qua thẻ cho các doanh nghiệp trên địa bàn,.. Hiện tại dịch vụ Home Banking của ngân hàng mới chỉ giới hạn ở những khách hàng doanh nghiệp và khách hàng VIP. Do vậy, trong thời gian tới ngân hàng cần mở rộng dịch vụ này đối với các đối tượng khách hàng khác. Mở đầu số cho dịch vụ Phone Banking trên địa bàn Thừa Thiên Huế, nhằm tạo sự thuận tiện cho khách hàng. - Nghiên cứu phát triển và nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, cung cấp các dịch vụ ở cấp độ cao cấp hơn và mang lại nhiều lợi nhuận hơn như dịch vụ quản lý quỹ đầu tư, dịch vụ địa ốc, cho thuê tài chính…, điện tử hoá các thủ tục, chứng từ đăng ký, tiến tới xây dựng những chi nhánh ngân hàng điện tử hoạt động hoàn toàn trên môi trường mạng (E-branch) . - Đặc biệt chú trọng tới vấn đề bảo mật và an ninh mạng do tác hại của hacker, virus máy tính không chỉ đơn thuần là thiệt hại vật chất mà còn là uy tín, chất lượng của ngân hàng. Luôn cập nhận công nghệ bảo mật, sử dụng tường lửa, chương trình chống virus, hệ thống backup dữ liệu luôn hoạt động an toàn và thông suốt. - Đẩy mạnh công tác Marketing: Bất cứ doanh nghiệp nào, dù sản xuất hay kinh doanh dịch vụ gì đi nữa thì công tác Marketing luôn đóng một vai trò quan trọng. Do vậy, đối với lĩnh vực ngân hàng cũng vậy, đặc biệt trong hoạt động kinh doanh dịch vụ thì công tác này lại càng thể hiện rõ vai trò của nó. Quá trình khảo sát cho thấy, tỷ lệ khách hàng chưa biết đến dịch vụ này còn khá nhiều, còn những khách hàng biết đến dịch vụ này thì chỉ dừng lại ở những tiện ích cơ bản nhất nhƣ kiểm tra số dƣ và xem một số thông tin về ngân hàng. Do vậy, trong thời gian tới các ngân hàn, chi nhánh cần có những biện pháp cụ thể để cung cấp những kiến thức cơ bản cho khách hàng về dịch vụ này và những tiện ích hỗ trợ kèm theo.Cụ thể: Tiến hành phát tờ rơi, thư ngõ đến tận tay khách hàng. Ở mỗi ngân hàng, chi nhánh luôn có kệ đựng những tờ giới thiệu các dịch vụ của ngân hàng, tuy nhiên số lượng khách hàng chủ động đến tham khảo, tìm hiểu rất ít. Do vậy, ngân hàng cần chủ động tiếp thị những sản phẩm này của mình đến tận tay khách hàng. Mặt khác, phương pháp này còn giúp ngân hàng tiếp cận những khách hàng chưa có quan hệ giao dịch với mình hoặc khách hàng của đối thủ cạnh tranh. Những tiện ích ngân hàng điện tử mà chi nhánh triển khai đa dạng hơn các ngân hàng khác, nên phương pháp này sẽ khiến khách hàng có sự so sánh và lựa chọn giao dịch với ngân hàng có tiện ích vượt trội hơn. Dịch vụ Internet Banking của ngân hàng được triển khai với rất nhiều tiện ích nhưng khách hàng vẫn chưa hiểu hết dịch vụ này và lo ngại về vấn đề bảo mật. Do vậy, ngân hàng cần giải thích cho khách hàng về các “phương thức xác thực” khi sử dụng Internet Banking một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất, nhằm tạo sự an tâm cho khách hàng khi họ có nhu cầu sử dụng dịch vụ Mở rộng mạng lưới máy ATM để khách hàng thuận tiện hơn trong việc sử dụng thẻ. Đi đôi với việc mở rộng mạng lưới máy ATM, các ngân hàng cần có biện pháp gia tăng lượng thẻ được mở. Ngân hàng cần chủ động đặt vấn đề với các doanh nghiệp tham gia dịch vụ trả lương qua thẻ. Ngoài ra, chi nhánh có thể tiếp cận với các trường đại học trên địa bàn nhằm giới thiệu sản phẩm thẻ cho sinh viên. Lên kế hoạch để tổ chức chương trình khuyến mãi riêng dành cho dịch vụ ngân hàng điện tử. Ngân hàng có thể sử dụng phương thức dự thưởng với thể lệ là bất kỳ khách hàng nào thực hiện chuyển khoản, chuyển tiền qua mạng hay điện thoại di động thì mã xác thực giao dịch sẽ là mã số dự thưởng của khách hàng. Khách hàng có số lượng giao dịch càng nhiều thì càng có cơ hội trúng thưởng. Điều này sẽ kích cầu cho dịch vụ ngân hàng điện tử. Tiến tới việc mở một web riêng của mình để giới thiệu về các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng điện tử mà các ngân hàng, chi nhánh ở Huế đang triển khai. Đây là một cổng thông tin giúp cho khách hàng trên địa bàn có thể tiếp cận và hiểu rõ hơn về hoạt động của các ngân hàng, chi nhánh mà mình đang sử dụng, tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng trong quá trình giao dịch - Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng đó là phải xây dựng và đào tạo đội ngũ cán bộ công nhân viên cả về nghiệp vụ ngân hàng và công nghệ thông tin. Bảo đảm cho nguồn nhân lực của hệ thống ngân hàng luôn được cập nhật công nghệ mới, tiến bộ khoa học kĩ thuật mới để nhanh chóng cập nhất, ứng dụng, phát huy tiến bộ công nghệ ngân hàng, tạo năng lực cạnh tranh cao cho ngân hàng. Dịch vụ ngân hàng điện tử đã có một lịch sử phát triển tương đối lâu dài trên thế giới, tuy nhiên tại Việt Nam mới chỉ là những bước đi chập chững ban đầu mang tính chất thăm dò, thử nghiệm của một vài ngân hàng. Trong tương lai không xa, dịch vụ ngân hàng điện tử sẽ là vũ khí cạnh tranh tốt nhất của các ngân hàng thương mại do những ưu thế vượt trội của nó so với những dịch vụ truyền thống. Để phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam, không chỉ từ sự nỗ lực của bản thân các ngân hàng mà còn phải có sự ủng hộ và đầu tư của chính phủ, các tổ chức kinh tế và quan trọng nhất là của khách hàng. Hiện đại hoá dịch vụ ngân hàng, đi trước và ứng dụng những công nghệ mới, cung ứng những dịch vụ mới mà tiêu biểu là dịch vụ ngân hàng điện tử chính là chìa khoá thành công cho các ngân hàng thương mại Việt Nam. 1.2. Một số giải pháp kiến nghị đối với chính phủ và các cơ quan quản lý Để dịch vụ ngân hàng điện tử thực sự đi vào đời sống và phát huy được toàn diện những ưu thế cũng như những lợi ích của nó đòi hỏi phải có sự đầu tư, sự quan tâm đúng đắng của các nhà quản lý, khách hàng và bản thân các ngân hàng. Nhưng nhìn chung cần phát triển đồng bộ các giải pháp sau: - Đẩy mạnh phát triển TMĐT, khuyến khích, đãi ngộ các đối tượng là các nhà đầu tư, các doanh nghiệp, các tổ chức tài chính… đầu tư kinh doanh buôn bán trên mạng, từ đó tạo nhu cầu kinh doanh, thanh toán, giao dịch… tạo ra lượng khách hàng tiềm năng cho dịch vụ NHĐT sau này. - Xây dựng và hoàn thiện hệ thống văn bản pháp luật, các luật và nghị định nhằm quản lí tiến trình kinh doanh trên mạng, là căn cứ để giải quyết tranh chấp. Xây dựng chuẩn chung và cơ sở pháp lý cho văn bản điện tử, chữ kí điện tử và chứng nhận điện tử. - Để tạo điều kiện cho các chứng từ điện tử đi vào cuộc sống, cần xây dựng hệ thống các tổ chức, cơ quan quản lí, cung cấp, công chứng chữ kí điện tử và chứng nhận điện tử. Xây dựng một trung tâm quản lí dữ liệu trung ương để giúp cho việc xác nhận, chứng thực chứng tư điện tử được nhanh chóng và chính xác. . - Phát triển hạ tầng cơ sở công nghệ thông tin mà Internet, thực hiện tin học hoá các tổ chức kinh doanh dịch vụ, các ngân hàng và tổ chức tín dụng, nâng cao tốc độ đường truyền Internet, giảm thiểu cước phí … tạo điều kiện cho toàn dân có thể sử dụng các dịch vụ trực tuyến cho sinh hoạt hằng ngày cũng như công việc kinh doanh. PHẦN 3: KẾT LUẬN, HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI 1. Kết luận Đề tài đã đạt được một số kết quả sau: - Khái quát được những vấn đề cơ sở lý luận về TMĐT, dịch vụ NHĐT - Khái quát được các hình thái phát triển của các NHTM cũng như các sản phẩm Ebanking thông dụng. - Xử lý số liệu thu thập được khách hàng bằng phần mềm xử lý số liệu phổ biến nhất-SPSS - Các cơ sở phân tích và phương pháp phân tích đều trên cơ sở thừa kế các nghiên cứu từ trước và đã được công nhận và đưa ra một số giải pháp dựa trên điều kiện thực tế 2. Hạn chế Tuy nhiên trong quá trình nghiên cứu, đề tài vẫn còn một số hạn chế: - Một số khách hàng phát biểu ý kiến dựa vào cảm tính chứ chưa thực sự đưa ra đúng cảm nhận của mình về dịch vụ đang sử dụng. - Bảng hỏi còn một số vấn đề gây khó khăn cho người được phỏng vấn. - Nhận định đưa ra mang tính chất chủ quan nên có thể chưa đạt tính chính xác cao. - Hạn chế về thời gian và kiến thức. - Số mẫu điều tra đang còn quá nhỏ, chưa phản ánh được hết quy mô của thị trường. - Nghiên cứu với công cụ phân tích phổ biến. 3. Hướng phát triển đề tài trong tương lai Hướng nhằm phát triển đề tài sau này: - Thứ nhất, mở rộng quy mô điều tra khách hàng,không chỉ là thành phần CB-CNV là toàn thể những khách hàng sử dụng dịch vụ, tiến hành thu thập ý kiến của tất cả các ngân hàng có mặt trên địa bàn Thừa Thiên Huế. - Thứ hai, đi sâu nghiên cứu một loại hình dịch vụ NHĐT. - Thứ ba xem xét mức độ chấp nhận công nghệ Ebanking và mức độ TTĐT bằng các công cụ phân tích cao hơn. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Các luận văn, báo cáo khoa học Lưu Thanh Thảo, luận văn thạc sĩ: phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại ngân hàng Á Châu, 2008 Lê Thị Kim Tuyết, báo cáo khoa học: mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ internet banking nghiên cứu tại thị trường Việt Nam, 2008. Trương Thị Vân Anh, báo cáo khoa học: ứng dụng mô hình chấp nhận công nghệ trong nghiên cứu Ebanking ở Việt Nam, 2008. Nguyễn Minh Kiều, Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại –Nhà xuất bản thống kế Hà Nội, 2007. Nguyễn Minh Kiều, Nghiệp vụ ngân hàng thương mại-Nhà xuất bản thống kê Hà Nội,2009. Nguyễn Minh Hiền, Giáo trình Marketing ngân hàng - Nhà xuất bản thống kê Hà Nội,2006. Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS – Nhà xuất bản Hồng Đức, 2008. Báo cáo thường niên của Ngân hàng VCB, ACB, EAB… Luật giao dịch điện tử, số 51/2005/QH 11, được Quốc Hội khóa XI thông qua ngày 29/11/2005 tại kì họp thứ 8, có hiệu lực từ ngày 01/03/2006. PGS. TS. Trần Hoàng Ngân & Ngô Minh Hải, sự phát triển NHĐT tại Việt Nam, 2006. Một số tạp chí kinh tế, ngân hàng, tin học. Sử dụng các Website: www.taichinhdientu.vn. www.vcb.com.vn www.acb.com.vn www.eab.com.vn www.saga.com www.tailieuhay.vn www.ebank.vnexpress.net PHỤ LỤC 1 PHIẾU KHẢO SÁT Ý KIẾN CB-CNV VỀ DỊCH VỤ EBANKING CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HUẾ. Kính chào Anh/chị Chúng tôi là sinh viên của trường Đại học Kinh tế Huế, đang tiến hành nghiên cứu về các nhân tố quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Huế. Rất mong Anh/Chị dành ít thời gian trả lời các thông tin trên bảng hỏi. Anh/Chị trả lời bằng cách đánh dấu nhân (x) vào ô chọn. Những thông tin mà Anh/Chị cung cấp, chúng tôi xin cam đoan là chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Rất mong nhận được sự hợp tác của các Anh/Chị. I. Thông tin chung về đối tượng phỏng vấn Giới tính Nam B. Nữ Độ tuổi 50 Thu nhập hàng tháng 5tr II. Nội dung phỏng vấn A/ Anh(chị) đang/có dự định sử dụng dịch vụ E-banking nào? Phone-banking Internet-banking Mobile-banking Home-banking Chưa sử dụng B/ Anh (chị) sử dụng dịch vụ E-banking để làm gì? Kiểm tra số dư Cập nhật thông tin về lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán Chuyển khoản Thanh toán hóa đơn (điện, nước, điện thoại, internet…..) Thanh toán/nhận lương Khác:……………………… C/ Đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến nhu cầu sử dụng dịch vụ E-banking: STT Yếu tố Rất không đồng ý Không đồng ý Bình thường Đồng ý Rất đồng ý 1 Khi sử dụng dịch vụ E-banking, Anh(chị) lo ngại điều gì? 1.1 Lo người khác biết thông tin 1.2 Lo bị mất cắp tiền 1.3 Lo người khác giả mạo thông tin 1.4 Không an tâm về công nghệ của ngân hàng điện tử 2 Anh(chị) có thể sử dụng dịch vụ E-banking khi 2.1 Không ai hướng dẫn sử dụng 2.2 Thấy ngưới khác dùng trước 2.3 Gặp vấn đề thì có người hướng dẫn 2.4 Được hỗ trợ trực tuyến 3 Yếu tố nào khiến Anh(chị) cảm thấy thuận tiện khi sử dụng dịch vụ E-banking 3.1 Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch 3.2 Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống 3.3 Không mất nhiều thời gian để sử dụng 4 Anh(chị) thích sử dụng dịch vụ E-banking khi 4.1 Dễ học cách sử dụng 4.2 Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng 4.3 Nhanh chóng sử dụng thành thạo 4.4 Thao tác giao dịch đơn giản 5 Những lợi ích Anh(chị) mong muốn khi sử dụng dịch vụ E-banking 5.1 Thực hiện giao dịch dễ dàng 5.2 Kiểm soát tài chính hiệu quả 5.3 Tiết kiệm thời gian 5.4 Nâng cao hiệu quả công việc 6. Anh(chị) cảm thấy thế nào khi sử dụng dịch vụ E-banking 6.1 Tự hào khi sử dụng ngân hàng điện tử 6.2 Thoải mái khi sử dụng ngân hàng điện tử 6.3 Yên tâm khi sử dụng ngân hàng điện tử 7 Trong tương lại, Anh(chị) có dự định sử dụng dịch vụ E-banking không? 7.1 Chắc chắn sử dụng ngân hàng điện tử khi có ý định 7.2 Sẽ sử dụng ngân hàng điện tử nhiều hơn trong tương lai Xin chân thành cám ơn! PHỤ LỤC 2 PHIẾU KHẢO SÁT Ý KIẾN CHUYÊN VIÊN NGÂN HÀNG VỀ DỊCH VỤ EBANKING CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HUẾ. Kính chào Anh/chị Chúng tôi là sinh viên của trường Đại học Kinh tế Huế, đang tiến hành nghiên cứu về các nhân tố quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Huế. Rất mong Anh/Chị dành ít thời gian trả lời các thông tin trên bảng hỏi. Anh/Chị trả lời bằng cách đánh dấu nhân (x) vào ô chọn. Những thông tin mà Anh/Chị cung cấp, chúng tôi xin cam đoan là chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Rất mong nhận được sự hợp tác của các Anh/Chị. I. Thông tin chung về đối tượng phỏng vấn Giới tính Nam B. Nữ Độ tuổi 50 Thu nhập hàng tháng 5tr II. Nội dung phỏng vấn A/ Anh(chị) đang/có dự định sử dụng dịch vụ E-banking nào? Phonebanking Internetbanking Mobilebanking Homebanking Chưa sử dụng B/ Anh (chị) sử dụng dịch vụ E- banking để làm gì? Kiểm tra số dư Cập nhật thông tin về lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán Chuyển khoản Thanh toán hóa đơn (điện, nước, điện thoại, internet…..) Thanh toán/nhận lương Khác:……………………… C/ Đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến nhu cầu sử dụng dịch vụ E-banking: STT Yếu tố Rất không đồng ý Không đồng ý Bình thường Đồng ý Rất đồng ý Ý kiến chuyên gia 1 Rủi ro cảm nhận 1.1 Không an tâm về sự an toàn của ngân hàng điện tử 1.2 Lo người khác biết thông tin 1.3 Lo bị mất cắp tiền 1.4 Lo người khác giả mạo thông tin 1.5 Không an tâm về công nghệ của ngân hàng điện tử 2 Sự tự chủ 2.2 Chưa từng sử dụng hệ thống như vậy 2.3 Nếu có người hướng dẫn trực tuyến 2.4 Thấy ngưới khác dùng trước 2.5 Gặp vấn đề thì có người hướng dẫn 2.6 Đủ thời gian hoàn thành giao dịch điện tử 2.7 Đưọc hỗ trợ trực tuyến 3 Sự thuận tiện 3.1 Dễ dàng tìm địa điểm giao dịch 3.2 Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống 3.3 Không mất nhiều thời gian để sử dụng 3.4 Nhìn chung ngân hàng điện tử mang lại sự thuận tiện 4 Sự dễ sử dụng cảm nhận 4.1 Dễ học cách sử dụng 4.2 Dễ dàng thực hiện yêu cầu của người sử dụng 4.3 Ngân hàng điện tử nhìn chung dễ sử dụng 4.4 Nhanh chóng sử dụng thành thạo 4.5 Thao tác giao dịch đơn giản 5 Ích lợi cảm nhận 5.1 Thực hiện giao dịch dễ dàng 5.2 Kiểm soát tài chính hiệu quả 5.3 Tiết kiệm thời gian 5.4 Nâng cao hiệu quả công việc 5.5 Ngân hàng điện tử nhìn chung mang lại lợi ích 6. Thái độ 6.1 Tự hào khi sử dụng ngân hàng điện tử: 6.2 Thích sử dụng ngân hàng điện tử: 6.3 Thoải mái khi sử dụng ngân hàng điện tử: 6.4 Yên tâm khi sử dụng ngân hàng điện tử: 7 Dự định 7.1 Chắc chắn sử dụng ngân hàng điện tử khi có ý định sử dụng 7.2 Sẽ sử dụng ngân hàng điện tử nhiều hơn trong tương lai Ý kiến của chuyên viên: Ngân hàng công tác Huế, ngày… tháng 10 năm 2010 Kí tên Xin chân thành cám ơn! PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ CỦA THANG ĐO + Đối với thang đo mức độ chấp nhận công nghệ Ebanking Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.03 23.707 23.707 4.03 23.707 23.707 2.683 15.785 15.785 2 2.608 15.341 39.048 2.608 15.341 39.048 2.401 14.125 29.91 3 2.413 14.196 53.244 2.413 14.196 53.244 2.284 13.438 43.348 4 1.157 6.805 60.049 1.157 6.805 60.049 2.065 12.149 55.497 5 1.064 6.262 66.31 1.064 6.262 66.31 1.838 10.813 66.31 6 0.8 4.706 71.017 7 0.727 4.275 75.292 8 0.682 4.01 79.302 9 0.615 3.616 82.918 10 0.512 3.009 85.927 11 0.472 2.774 88.702 12 0.447 2.627 91.329 13 0.387 2.278 93.607 14 0.336 1.975 95.582 15 0.279 1.641 97.223 16 0.246 1.447 98.67 17 0.226 1.33 100 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 khong ai huong dan su dung 0.764 de dang nhap hay thoat khoi he thong 0.729 thay nguoi khac dung truoc 0.717 ho tro truc tuyen 0.688 de tim dia diem giao dich 0.674 lo bi mat cap tien 0.871 lo nguoi khac gia mao thong tin 0.834 lo nguoi khac biet thong tin 0.825 yen tam khi su dung 0.706 kiem soat tai chinh hieu qua 0.677 thoai mai khi su dung 0.667 thuc hien giao dich de dang 0.656 nhanh chong su dung thanh thao 0.824 thao tac don gian 0.735 de dang thuc hien yeu cau cua nguoi su dung 0.651 nang cao hieu qua cong viec 0.812 tiet kiem thoi gian 0.772 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations. Component Score Coefficient Matrix Component 1 2 3 4 5 Lo nguoi khac biet thong tin -0.015 0.36 0.047 -0.063 -0.049 Lo bi mat cap tien -0.02 0.388 0.106 0.005 -0.056 Lo nguoi khac gia mao thong tin 0.045 0.356 0.032 -0.049 -0.002 Khong ai huong dan su dung 0.292 -0.029 0.027 -0.071 -0.07 Thay nguoi khac dung truoc 0.268 -0.013 0.111 -0.043 -0.182 Ho tro truc tuyen 0.276 -0.054 -0.209 -0.089 0.277 De tim dia diem giao dich 0.258 0.056 -0.117 0.201 -0.002 De dang nhap hay thoat khoi he thong 0.27 0.06 0.008 0.061 -0.044 De dang thuc hien yeu cau cua nguoi su dung -0.037 0.088 0.181 0.366 -0.323 Nhanh chong su dung thanh thao 0.024 -0.067 -0.172 0.474 -0.003 Thao tac don gian -0.017 -0.086 -0.146 0.409 0.038 Thuc hien giao dich de dang -0.071 0.086 0.329 0.02 -0.048 Kiem soat tai chinh hieu qua -0.074 0.075 0.313 -0.08 0.133 Tiet kiem thoi gian -0.042 -0.039 -0.05 -0.046 0.473 Nang cao hieu qua cong viec -0.002 -0.013 -0.015 -0.122 0.504 Thoai mai khi su dung 0.032 -0.006 0.352 -0.153 -0.029 Yen tam khi su dung 0.018 -0.058 0.351 -0.088 -0.068 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. + Đối với nhân tố phụ thuộc (dự định) Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.452 72.622 72.622 1.452 72.622 72.622 2 0.548 27.378 100 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Component 1 Se su dung nhieu 0.852 Chac chan co su dung khi co y dinh 0.852 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted. Component Score Coefficient Matrix Component 1 Chac chan co su dung khi co y dinh 0.587 Se su dung nhieu 0.587 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. PHỤ LỤC 4: PHÂN TÍCH HÀM HỒI QUY Correlations. GT ĐT TN NT1 RR TĐMM DSD IL DĐ GT Pearson Correlation 1 -.166* -.173* 0.045 0.155 .219** .171* 0.117 0.094 Sig. (2-tailed) 0.043 0.034 0.585 0.058 0.007 0.036 0.154 0.255 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 ĐT Pearson Correlation -.166* 1 .643** 0.118 0.073 0.041 0.082 0.011 .174* Sig. (2-tailed) 0.043 0 0.149 0.374 0.618 0.319 0.893 0.034 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 TN Pearson Correlation -.173* .643** 1 0.046 -0.104 -0.057 0.086 0.096 0.057 Sig. (2-tailed) 0.034 0 0.574 0.206 0.486 0.294 0.244 0.489 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 NT1 Pearson Correlation 0.045 0.118 0.046 1 0 0 0 0 0.104 Sig. (2-tailed) 0.585 0.149 0.574 1 1 1 1 0.207 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 RR Pearson Correlation 0.155 0.073 -0.104 0 1 0 0 0 -0.116 Sig. (2-tailed) 0.058 0.374 0.206 1 1 1 1 0.158 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 TĐMM Pearson Correlation .219** 0.041 -0.057 0 0 1 0 0 .329** Sig. (2-tailed) 0.007 0.618 0.486 1 1 1 1 0 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 DSD Pearson Correlation .171* 0.082 0.086 0 0 0 1 0 .235** Sig. (2-tailed) 0.036 0.319 0.294 1 1 1 1 0.004 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 IL Pearson Correlation 0.117 0.011 0.096 0 0 0 0 1 .352** Sig. (2-tailed) 0.154 0.893 0.244 1 1 1 1 0 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 DĐ Pearson Correlation 0.094 .174* 0.057 0.104 -0.116 .329** .235** .352** 1 Sig. (2-tailed) 0.255 0.034 0.489 0.207 0.158 0 0.004 0 N 150 150 150 150 150 150 150 150 150 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 51.134 8 6.392 9.209 .000a Residual 97.866 141 0.694 Total 149 149