Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thanh toán không dùng tiền mặt của người tiêu dùng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

TÓM TẮT:

Nghiên cứu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thanh toán không dùng tiền mặt của người tiêu dùng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua phỏng vấn trực tiếp 255 đáp viên là các đối tượng khảo sát theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện bằng bảng câu hỏi chi tiết. Phương pháp phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis) được sử dụng. Kết quả phân tích nhân tố xác định 24 biến quan sát dùng để đo lường 6 nhân tố gồm biến phụ thuộc là quyết định lựa chọn thanh toán không dùng tiền mặt của người tiêu dùng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam và 5 nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn thanh toán không dùng tiền mặt. Mặt khác, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hiệu quả quyết định lựa chọn thanh toán không dùng tiền mặt chịu tác động bởi 5 yếu tố theo thứ tự giảm dần, bao gồm: khả năng ứng dụng, độ tin cậy, hình ảnh trực quan, sự đồng cảm và năng lực phục vụ.

Từ khóa: thanh toán không dùng tiền mặt, kinh tế số, thương mại điện tử, giao dịch trực tuyến.

1. Đặt vấn đề

Nền kinh tế kỹ thuật số đã nổi lên như một gã khổng lồ không thể ngăn cản, đang phát triển ở mức 10% một năm - cao hơn gấp ba lần tốc độ tăng trưởng kinh tế toàn cầu nói chung. Kinh tế số là một trong 10 chủ đề trọng tâm của ngân sách năm 2017 nhằm thiết lập tốc độ, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong hệ thống (Brynjolfsson và Kahin, 2002). Nền kinh tế sử dụng công nghệ 4.0, hay còn gọi là nền kinh tế số. Các doanh nghiệp trong nền kinh tế số chủ yếu dựa vào các tài sản vô hình. Các doanh nghiệp sẽ dùng internet, các nguồn tiếp cận mở và triển khai theo yêu cầu của khách hàng cuối cùng (Olbert và Spengel, 2017).

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Nền kinh tế kỹ thuật số

Bukht và cộng sự (2019) tiết lộ rằng khái niệm Kinh tế kỹ thuật sốcó thể được xác định:

1) Cơ sở hạ tầng kinh doanh điện tử (phần cứng, phần mềm, viễn thông, mạng, nguồn nhân lực,...),

2) Kinh doanh điện tử (cách thức kinh doanh được thực hiện, mọi quy trình mà tổ chức thực hiện thông qua các mạng trung gian bằng máy tính),

3) Thương mại điện tử (chuyển hàng, ví dụ: khi sách được bán trực tuyến).

Để đo lường tiềm năng của cơ sở hạ tầng và các hoạt động kinh doanh điện tử có thể căn cứ:

1) Mức độ thâm nhập máy tính là tỷ lệ phần trăm dân số của một khu vực nhất định đã sở hữu và sử dụng máy tính trong cuộc sống hàng ngày của họ. Ví dụ, tỷ lệ thâm nhập là 3%, có nghĩa cứ 100 cư dân thì có 3 người có máy tính.

2) Sự thâm nhập của Internet trong một khu vực để thấy được tiềm năng phát triển trong tương lai. Tỷ lệ sử dụng Internet là phần trăm dân số trong một khu vực được kết nối với mạng Internet. Tỷ lệ sử dụng Internet là 8% có nghĩa là cứ 100 cư dân thì có 8 người được kết nối Internet.

3) Mức độ thâm nhập điện thoại di động là một giá trị rất đáng giá nếu có thể biết được tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động (điện thoại di động) trong một khu vực. Con số 7% cho thấy cứ 100 dân số thì có 7 người sở hữu và sử dụng điện thoại di động.

2.2. Giao dịch không dùng tiền mặt

Theo Slamet Wiyono (2005), giao dịch là một sự kiện kinh tế/tài chính liên quan đến ít nhất hai bên; trong đó hai bên trao đổi, tham gia vào các liên hiệp kinh doanh, vay và đi vay và những sự kiện khác dựa trên mong muốn tương ứng của họ hoặc trên cơ sở điều khoản. Không dùng tiền mặt là một hệ thống thanh toán kỹ thuật số không sử dụng tiền vật chất (giấy hoặc kim loại), được giới thiệu ra công chúng vào những năm 1990. Ở Indonesia, hệ thống thanh toán không dùng tiền mặt này không được thiết kế để thay thế hệ thống thanh toán tiền mặt, mà bổ sung cho nhau. Theo Lintangsari, N và cộng sự (2018), các phương tiện thanh toán không dùng tiền mặt được sử dụng, trong số những phương tiện khác:

1) Thẻ ATM/thẻ ghi nợ

2) Thẻ tín dụng

3) Tiền điện tử (e-money).

Việc sử dụng các giao dịch không dùng tiền mặt như một phương tiện thanh toán sáng tạo và thiết thực được kỳ vọng sẽ giúp thanh toán dễ dàng hơn cho các hoạt động kinh tế vi mô, nhanh chóng và hàng loạt, để sự phát triển của chúng có thể giúp các giao dịch diễn ra suôn sẻ trong sự phát triển của nền kinh tế kỹ thuật số.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu chủ yếu dựa trên dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua phương pháp khảo sát. Bảng câu hỏi được phát triển dựa trên kinh nghiệm trước đây của các nhà nghiên cứu và xem xét các tài liệu về chủ đề do các nhà nghiên cứu thực hiện. Thang đo Likert 5 mức được sử dụng trong bảng câu hỏi. Đối tượng của nghiên cứu bao gồm các chủ tài khoản thẻ của nhiều ngân hàng khác nhau ở Thành phố Hồ Chí Minh. Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng được sử dụng để chọn người trả lời cho mẫu. Cỡ mẫu được giới hạn cho 255 người trả lời. Nghiên cứu được thực hiện dựa trên kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện. Dữ liệu thu thập được phân tích bằng phân tích phần trăm và phân tích Chi-Square bằng SPSS 23.0.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1. Kết quả nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả mẫu điều tra

Trong số 255 người được khảo sát có 41% là nam và 59% là nữ. Trong số 255 người được hỏi được khảo sát, 37,3% người được hỏi có độ tuổi dưới 30 tuổi, 32,5% người được hỏi trong độ tuổi từ 30 - 40 tuổi, 25,5% độ tuổi của người được hỏi từ 40 - 60 tuổi và còn lại của người được hỏi là trên 60 năm. Trong số 255 người được khảo sát, 20,4% người được hỏi là công nhân, 49,8% là nhân viên văn phòng, 14,36% là người tự kinh doanh/chủ doanh nghiệp và 25,5% còn lại là những người khác. Kết quả cho thấy, 12,82% mức lương của người được hỏi thấp hơn 10 triệu đồng là 21,6%; mức lương của những người được hỏi nằm trong khoảng 10 triệu đồng đến 30 triệu đồng là 66,7%; mức lương của người nằm trong khoảng từ 30 triệu đồng đến 60 triệu đồng 7.1%; còn lại mức lương của người được hỏi là trên 60 triệu đồng.

4.1.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo nghiên cứu bằng hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 được xem xét để loại khỏi thang đo, (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phân tích chi tiết các nhân tố với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS thu được các kết quả như Bảng 1.

Bảng 1. Độ tin cậy của yếu tố cảm nhận về chất lượng dịch vụ ngân hàng

Thang đo		Hệ số tương quan biến tổng	Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo hình ảnh trực quan: 0.814
Hình ảnh trực quan Sureshchandar (2001), Johnston (1997)	Cảm nhận giao diện thân thiện	.601	.780
	Cảm nhận về tính thuận tiện	.648	.758
	Cảm nhận về tính chuyên nghiệp	.630	.767
	Cảm nhận về sự tin tưởng	.651	.757
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo độ tin cậy: 0.835
Độ tin cậy Johnston (1997) Bahia và Nantel (2000), Parasuraman (1988), Sureshchandar (2001), Avkiran (1994),	Đảm bảo an ninh, an toàn bảo mật thông tin	.635	.805
	Tính tường minh (minh bạch thông tin) khách hàng được đảm bảo	.691	.781
	Sự nhất quán về chính sách của dịch vụ tạo dựng cơ sở dữ liệu dùng chung để giảm thiểu rủi ro cho khách hàng	.692	.780
	Bảo đảm quy trình giải quyết tranh chấp hiệu quả và khách quan	.647	.801
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo khả năng đáp ứng: 0.851
Khả năng đáp ứng Johnston (1997), Parasuraman (1988), Bahia và Nantel (2000)	Nền tảng thanh toán số tiếp cận mở, kết nối liên thông các ngân hàng	.677	.817
	Ứng dụng công nghệ hiện đại, đa dạng sản phẩm thanh toán tiện ích	.712	.801
	Kiểm soát rủi ro pháp lý thích hợp	.694	.809
	Tạo dựng cơ sở dữ liệu dùng chung để giảm thiểu rủi ro cho khách hàng	.681	.815
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo năng lực phục vụ: 0.841
Năng lực phục vụ Johnston (1997), Avkiran (1994), Sureshchandar (2001)	Tạo lập một môi trường cạnh tranh công bằng	.657	.808
	Bảo đảm khả năng tiếp cận thị trường và tiếp cận dịch vụ cho người tiêu dùng	.683	.796
	Thái độ lịch sự, tôn trọng khách hàng của nhân viên ngân hàng	.673	.800
	Hình thành cơ chế bảo vệ khách hàng hữu hiệu	.690	.793
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự đồng cảm: 0.813
Sự đồng cảm Johnston (1997), Avkiran (1994), Bahia và Nantel (2000), Sureshchandar (2001)	Sự quan tâm, đồng cảm, kiên nhẫn và thấu hiểu của nhân viên ngân hàng	.616	.772
	Khách hàng được đối xử công bằng, trung thực	.618	.771
	Truyền thông được thực hiện đa dạng, phong phú,	.628	.766
	Phí dịch vụ rất cạnh tranh	.662	.750
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo quyết định lựa chọn: 0.844
Quyết định lựa chọn Zeithaml (1990), Venkatesh và Davis (2000)	Hiện đại hoóa công nghệ và các hệ thống thanh toán	.734	.778
	Quản lý chặt chẽ chất lượng hàng hóa trong thanh toán điện tử	.631	.823
	Cơ chế bảo vệ khách hàng hữu hiệu và bảo đảm quy trình giải quyết tranh chấp hiệu quả	.718	.785
	Sản phẩm dịch vụ thanh toán tiện ích, tính an toàn, bảo mật cao trong hoạt động thanh toán thẻ.	.635	.820

Nguồn: Thống kê từ kết quả SPSS

Kết quả tương quan biến - tổng (corrected item - total correlation) với tiêu chuẩn phải lớnhơn 0,3 sẽ cho biết nội dung hỏi hay biến nào cần bỏ đi và nội dung hỏi hay biến nào cần đượcgiữ lại. Một tập hợp mục hỏi được đánh giá là đo lường tốt nếu α đạt bằng hoặc lớn hơn 0,8;hoặc đạt từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Dựa vào kết quả của kiểm định Cronbach’s Alpha(α), ta có thể xác định mức độ phù hợp của thang đo và có cơ sở loại bớt những biến quan sátkhông phù hợp.

Bảng 2 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 được chấp nhận. Do đó, thang đo được giữ nguyên và không có biến nào bị loại, các biến được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.

4.1.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá

Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các các nhân tố đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo hình ảnh trực quan, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và quyết định lựa chọn đã đề cập ở trên. Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định sau:

Kiểm định tính thích hợp của EFA

Bảng 2. KMO and Bartlett's Test

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm SPSS 25.0

Từ kết quả KMO = 0,814 > 0,5, thỏa mãn yêu cầu để thực hiện EFA, đồng thời, theo Kaiser (1974), nếu KMO > 0,6 là ở mức khá tốt, nên việc thực hiện EFA là được chấp nhận.

Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo

Bảng 3 cho thấy kết quả kiểm định Bartlett cho thấy Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết ma trận tương quan là ma trận đơn vị, nghĩa là các biến có quan hệ với nhau nên nghiên cứu có thể thực hiện EFA. Như vậy, các kết quả kiểm định cho thấy dữ liệu đã thu thập là phù hợp để thực hiện EFA đối với mô hình các yếu tố tác động tới quyết định lựa chọn.

4.1.3. Phân tích hồi quy

Để dự đoán và xác định mối liên hệ của các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật hồi quy tuyến tính bội. Có 5 yếu tố của các biến độc lập được đưa vào mô hình trong nghiên cứu này và thực hành hồi quy tuyến tính bội cho thấy tỷ lệ ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc, được gọi là quyết định lựa chọn. Phần mềm SPSS 23 dùng để trình bày mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố HATQ, ĐTC, KNDU1, NLPV và SDC với biến độc lập QDLC.

Bảng 3. Model Summary^b

Nguồn: Thống kê từ kết quả SPSS

Từ mô hình trên, hệ số xác định R² = 0,497 khác 0 cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả cũng cho thấy R² điều chỉnh = 0,487 nhỏ hơn R², hệ số này được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình an toàn, chính xác hơn vì nó không phóng đại độ phù hợp của mô hình. Như vậy, khoảng 48,7% biến thiên của quyết định lựa chọn được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mô hình.

Bảng 4. ANOVA^a

Nguồn: Thống kê từ kết quả SPSS

Kết quả kiểm định giá trị thống kê F sử dụng trong Bảng phân tích phương sai. Giá Trị F = 59.035 và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05. Từ Bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc QDLC.

Bảng 5. Kết quả phân tích hồi quy

Nguồn: Thống kê trên kết quả SPSS

4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến các ngân hàng thương mại thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế số

Nghiên cứu khảo sát về các nhân tố ảnh hưởng đến phương thức thanh toán không dùng tiền mặt tại các ngân hàng thương mại Việt Nam được thực hiện với mẫu 255 quan sát theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện; kế thừa mô hình nghiên cứu của các nghiên cứu trước bao gồm 5 nhân tố: khả năng ứng dụng, hình ảnh trực quan, độ tin cậy, sự đồng cảm và năng lực phục vụ ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương thức thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS, phân tích hồi quy đa biến, kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả ước lượng mô hình cho thấy các nhân tố có dạng:

QDLC = 0,354 x KNDU + 0,324 x ĐTC + 0,324 x HATQ+ 0.303 x SDC + 0.265 x NLPV + β

Các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc cụ thể như sau:

Nhân tố khả năng ứng dụng: hệ số hồi quy của nhân tố này có giá trị là 0.354 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, điều này cho thấy, gia tăng ứng dụng công nghệ số vào phương thức thanh toán không dùng tiền mặt có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ của khách hàng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Nhân tố độ tin cậy: hệ số hồi quy của nhân tố này có giá trị là 0.324 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, điều này cho thấy, gia tăng các biện pháp tăng độ tin cậy cho người dùng sẽ có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn phương pháp thanh toán không dùng tiền mặt. Trong thời gian vừa qua, các ngân hàng luôn gia tăng đảm bảo an toàn bảo mật thông tin cũng như minh bạch thông tin của khách hàng được đảm bảo. Những nỗ lực này của các ngân hàng thương mại đã tạo ra được ảnh hưởng tích cực quyết định lựa chọn phương thức thanh toán không dùng tiền mặt.

Nhân tố hình ảnh trực quan: hệ số hồi quy của nhân tố này có giá trị là 0.324 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, điều này cho thấy, hình ảnh trực quan của các giao diện trên phần mềm và không gian giao dịch của các ngân hàng thương mại càng thân thiện, gần gũi sẽ có ảnh hưởng tích cực quyết định lựa chọn phương thức thanh toán không dùng tiền mặt của khách hàng.

Nhân tố sự đồng cảm: hệ số hồi quy của nhân tố này có giá trị là 0.303 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, điều này cho thấy, gia tăng sự đồng cảm của ngân hàng với khách hàng sẽ có ảnh hưởng tích cực quyết định lựa chọn phương thước thanh toán không dùng tiền mặt của khách hàng. Nguyên nhân là khi sử dụng thanh toán không dùng tiềm mặt, khách hàng sẽ phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống thanh toán của ngân hàng, bên cạnh đó còn có tác động của hệ thống internet mang tính khách quan, do phụ thuộc vào được truyền cáp quang của quốc gia và quốc tế. Do đó, phương thức thanh toán có thể gặp các sự cố, nên nếu khách hàng được ngân hàng trấn an, giúp đỡ giải quyết nhanh chóng hoặc thể hiện được sự đồng cảm với khách hàng sẽ tạo được sự yên tâm của khách hàng.

Nhân tố năng lực phục vụ: hệ số hồi quy của nhân tố này có giá trị là 0.265 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, điều này cho thấy, năng lực phục vụ của nhân viên có ảnh hưởng tích cực quyết định lựa chọn phương thức thanh toán không dùng tiền mặt của khách hàng. Đây cũng là điều dễ hiểu, bởi các nhân viên trực tiếp làm việc với khách hàng sẽ là người truyền tải tiêu chí phục vụ của ngân hàng. Thông qua cách phục vụ của nhân viên sẽ thể hiện toàn bộ các nhân tố về khả năng ứng dụng công nghệ thông tin của ngân hàng, sự đồng cảm, độ tin cậy cũng như hình ảnh trực quan của ngân hàng được nhân viên trao cho khách hàng qua năng lực phục vụ của họ. Từ đó, có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn phương thức thanh toán không dùng tiền mặt của khách hàng.

5. Kết luận

Việc sử dụng các phương tiện thanh toán không dùng tiền mặt sẽ đảm bảo an ninh, an toàn, bảo mật trong hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt; nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng và hiệu quả quản lý, giám sát của các cơ quan quản lý Nhà nước, minh bạch hóa các giao dịch thanh toán trong nền kinh tế, góp phần vào công tác phòng, chống tham nhũng, tiêu cực, tội phạm kinh tế, phòng, chống rửa tiền.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Brynjolfsson, E., Kahin, B. (Eds). (2002). Understanding the digital econnomy: data, tools, and research. USA: MIT press.
Olbert, M., và Spengel, C. (2017). International taxation in the digital economy: challenge accepted. World tax journal, 9(1), 3-46.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích nghiên cứu dữ liệu với SPSS. Nhà xuất bản Hồng Đức, Hà Nội.
Wiyono, S. (2005). Cr Mdh Mmhm Akt. Perbankan Syariah. Grasindo: Indonesia.
Lintangsari, N. N., Hidayati, N., Purnamasari, Y., Carolina, H., Ramadhan, W. F. (2018). Analisis PengaruhInstrumen Pembayaran Non-Tunai Terhadap Stabilitas Sistem Keuangan Di Indonesia.Jurnal Dinamika EkonomiPembangunan, 1(1), 47-62.
Bukht, Rumna, and Richar d Heeks. (2017). Defining, conceptualising and measuring the digital economy. Development informatics working paper 68.
Slamet Wiyono. (2005). Cara Mudah Memahami Akuntansi Perbankan Syariah Berdasar PSAK dan PAPSI. Jakarta: Grasindo.

Factors affecting the decision of consumers

to use non-cash payment via Vietnamese commercial banks

Master. Le Ngoc Anh¹

Master. Huynh Thi Bich Ngoc²

¹Faculty of Accounting and Auditing, Van Lang University

²College of Foreign Economic Relations

ABSTRACT:

This study evaluates the factors affecting the decision of consumers to use non-cash payment via Vietnamese commercial banks. In this study, 255 people are interviewed by using the random sampling method with a detailed questionaire. Cronbach's Alpha coefficient and exploratory factor analysis (EFA) method are used. The study identifies 24 observed variables which are used to measure 6 factors, including the dependent variable named the consumer's decision to use non-cash payment via Vietnamese commercial banks, and other 5 factors which affect the consumer's decision to use non-cash payment. Otherwise, the results of regression analysis show that the effectiveness of the decision to use non-cash payment is affected by 5 following factors, in descending order of impacting level, applicability, reliability, visual image, compassion and serving capacity.

Keywords: cashless payment, digital economy, e-commerce, online transaction.