Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng vay ngang hàng (P2P lending) trực tuyến của sinh viên đại học: Nghiên cứu sinh viên khối Kinh tế - trường Đại học Công nghệ Đông Á

TÓM TẮT:

Mô hình nghiên cứu đề xuất sử dụng 6 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc để phân tích dựa trên dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 163 sinh viên Khối kinh tế, Trường Đại học Công nghệ Đông Á. Kết quả nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến đối với sinh viên đại học theo đó, yếu tố Bên ngoài nền tảng tác động mạnh và thuận chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên Nghiên cứu góp phần làm cơ sở gợi ý đối với các tổ chức, doanh nghiệp Fintech trong việc phát triển các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của đối tượng khách hàng tiềm năng là sinh viên đại học trong thời gian tới.

Từ khóa: vay ngang hàng, P2P lending, ý định sử dụng, dịch vụ cho vay, nghiên cứu, nền tảng trực tuyến, Trường Đại học Công nghệ Đông Á.

1. Đặt vấn đề

Vay ngang hàng (P2P lending) đang ngày càng phổ biến, đặc biệt đối với giới trẻ, bao gồm sinh viên đại học. P2P lending cho phép sinh viên vay vốn trực tiếp từ các nhà đầu tư cá nhân thông qua nền tảng trực tuyến. So với các hình thức vay vốn truyền thống, P2P lending thường có thủ tục đơn giản hơn, lãi suất cạnh tranh hơn và thời gian giải ngân nhanh chóng hơn. Tuy nhiên, việc vay vốn qua P2P lending cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro như lừa đảo, lãi suất cao và khó khăn trong việc thanh toán… Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên đại học rất quan trọng để giúp sinh viên đưa ra quyết định vay vốn sáng suốt và hạn chế rủi ro.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Ý định sử dụng dịch vụ cho vay

Ý định sử dụng

Theo Ajzen và Fishbein (1980) [1] ý định là sự thể hiện hành vi về điều mà một cá nhân quan tâm một cách cụ thể, rõ ràng. Đó cũng là bước quan trọng trong quá trình ra quyết định của con người. Khi ý định đã được thiết lập thì tỷ lệ ra quyết định thực hiện ý định đó sẽ rất cao, bởi trong quá trình hình thành ý định, con người đã cân nhắc giữa các yếu tố để đưa ra ý định sau cùng và là bước đệm cho quá trình ra quyết định của các cá nhân.

Theo đó ý định sử dụng được định nghĩa là mức độ ý định của một người để thực hiện một hành vi hoặc hành động cụ thể [6].

Cho vay

Theo Luật Các tổ chức tín dụng (2010) [19], cho vay được định nghĩa là hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.

Từ đó có thể hiểu ý định sử dụng dịch vụ cho vay của sinh viên là mức độ ý định của sinh viên thực hiện việc nhận một khoản tiền từ việc sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi bên cho vay để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.

2.2. Cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến

Stern và cộng sự (2017) [14] định nghĩa P2P lending là một hình thức cho vay sáng tạo do FinTech cung cấp hoặc thường được gọi là cho vay thị trường để tương tác với những người đi vay tiềm năng, những người có tiềm năng thực hiện tìm kiếm khoản vay áp dụng bằng cách sử dụng các nền tảng P2P được kết nối với Internet. Cùng với sự phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, một hình thức mới của phương thức tài trợ vốn ra đời vào năm 2005, gọi là Cho vay ngang hàng trực tuyến (Online peer-to-peer lending). Cho vay ngang hàng trực tuyến cho phép các bên tham gia có thể khớp các yêu cầu vay và cho vay vốn thông qua một nền tảng trực tuyến (online platform) không cần đến sự điều hòa của một tổ chức tài chính nào. Hình thức này đã trở thành một bổ túc quan trọng trong hệ thống tài chính truyền thống và phát triển mạnh mẽ khắp thế giới trong những năm vừa qua [10]. Nhìn chung, cho vay của nền tảng P2P lending trực tuyến là một dịch vụ trực tuyến được cung cấp bởi các công ty Fintech thông qua một nền tảng, nơi người vay và người cho vay cá nhân được kết nối với nhau mà không cần qua trung gian tài chính như ngân hàng thương mại hoặc công ty tài chính.

2.3. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Trong nghiên cứu của Lee (2017) [13] và Khan và cộng sự (2021) [18] khẳng định tính hữu ích được nhận thức có ảnh hưởng tích cực đến ý định đối với việc sử dụng ứng dụng di động cho vay P2P lending. Nhận thức về tính hữu ích đã cho thấy ảnh hưởng tích cực đến thái độ đối với việc sử dụng dịch vụ Fintech trong một số nghiên cứu trước đây [11], [15], do đó tác giả kế thừa và đưa ra giả thuyết (H1):

H1: Nhận thức của sinh viên về nền tảng P2P lending có tác động tích cực tới ý định vay vốn của sinh viên.

Mức độ dễ sử dụng được Davis (1989) [2] cảm nhận là "mức độ mà một người mong đợi rằng khi sử dụng một hệ thống cụ thể, họ không cần nhiều nỗ lực." Chuang và cộng sự (2016) [11] và Meyliana và cộng sự (2019) [16] đã chứng minh tính dễ sử dụng được nhận thức có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech. Lee (2017) [13], Ichwan và Karsi (2019) [17] và Khan và cộng sự (2021) [18] đã khẳng định tính dễ sử dụng được nhận thức ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng nền tảng P2P lending. Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết H2:

H2. Mức độ dễ sử dụng của nền tảng P2P lending có tác động tích cực tới ý định vay vốn của sinh viên.

Trong một nghiên cứu của mình, Shin, D.H (2013) [9] chỉ ra rằng: “Sự tin tưởng vào nhà cung cấp dịch vụ được định nghĩa là sự tin tưởng của khách hàng rằng nhà cung cấp dịch vụ có tính chính trực và đáng tin cậy”. Ichwan và Karsi (2019) [17] và Khan và cộng sự (2021) [18] đã chứng minh sự tin tưởng có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng các nền tảng P2P lending. Tác giả đưa ra giả thuyết H3:

H3. Sự tin tưởng vào nền tảng P2P lending có tác động tích cực tới ý định vay vốn của sinh viên.

Theo nghiên cứu của Keshanvani & Bisht (2012)[8], quan tâm đến giá cả ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ của các tổ chức tài chính trung gian trực tuyến. Các ứng dụng cho hoạt động P2P mà khách hàng sử dụng cũng tốn một khoản chi phí nhất định, do đó chi phí sử dụng dịch vụ mới phần nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Tác giả đưa ra giả thuyết H4:

H4. Yếu tố chi phí sử dụng dịch vụ thông qua nền tảng P2P lending có tác động tới ý định vay vốn của sinh viên.

Hỗ trợ của Chính phủ là một trong những yếu tố thúc đẩy việc sử dụng các dịch vụ Fintech của người dùng [5]. Sự hỗ trợ của Chính phủ là vô cùng cần thiết để tăng mức độ của việc sử dụng một công nghệ để tạo uy tín và tính khả thi cho một công nghệ [12]. Sự hỗ trợ của Chính phủ là yếu tố hỗ trợ chính cho việc áp dụng Internet banking, vì sự hỗ trợ của chính phủ khiến người dùng tin tưởng công nghệ sẽ hoạt động có trật tự và đảm bảo chất lượng tốt [12]. Mức độ hỗ trợ của Chính phủ đối với người tiêu dùng càng lớn thì khả năng người đó áp dụng công nghệ càng cao [7]. Do đó, tác giả nhận thấy cần thiết đưa yếu tố hỗ trợ của chính phủ vào để nghiên cứu và đưa ra giả thuyết H5:

H5. Sự hỗ trợ của Chính phủ đối với nền tảng P2P lending có tác động tích cực tới ý định vay vốn của sinh viên.

Ichwan, I., & Kasri, R. A. (2019) [17], Hu,Z.,Ding,S.,Li,S.,Chen,L.,&Yang,S.(2019) [15] khẳng định thái độ đối với việc sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng các dịch vụ Fintech. Trần Ngọc Anh và cộng sự (2022) [20]: "Thái độ có ảnh hưởng trực tiếp và cùng chiều đến ý định sử dụng nền tảng P2P lending”. Tác giả đưa thêm giả thuyết:

H6. Thái độ tích cực về vay nợ sẽ có tác động tích cực đến ý định vay vốn của sinh viên.

Có thể biểu diễn mô hình nghiên cứu đề xuất như Hình 1.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện theo 2 bước: Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trước tiên bắt đầu từ cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu liên quan đến nền P2P lending, các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay của nền tảng P2P lending của sinh viên đại học và tình hình thực tế sinh viên khối Kinh tế tại Trường Đại học Công nghệ Đông Á để hình thành thang đo cho nghiên cứu định tính. Tiếp theo, tác giả bài viết thực hiện phỏng vấn trực tiếp các chuyên gia về Fintech, cán bộ và sinh viên của Trường Đại học Công nghệ Đông Á, nhằm đảm bảo độ chuẩn xác các nội dung phát biểu của thang đo. Thang đo hiệu chỉnh từ nghiên cứu sơ bộ được sử dụng làm thang đo nghiên cứu chính thức. Trong nghiên cứu chính thức, các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm với (1) Hoàn toàn không đồng ý đến (5) Hoàn toàn đồng ý.

Kích thước mẫu được lấy theo Hair và cộng sự (1998) [3], nếu phân tích EFA tỉ lệ giữa quan sát/biến đo lường là 5:1, tức 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát. Phương pháp ước lượng ML (Maximum Likelihood) cần mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Để thu thập dữ liệu cho phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định vay vốn qua nền tảng vay ngang hàng của sinh viên đại học, tác giả đã thực hiện cuộc khảo sát sinh viên chuyên ngành Tài chính ngân hàng, Kế toán và Quản trị kinh doanh thuộc khối Kinh tế của Trường Đại học Công nghệ Đông Á. Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên. Bảng khảo sát được gửi đi dưới dạng câu hỏi thông qua Google docs, gửi qua Cố vấn học tập và zalo đến đối tượng khảo sát. Tổng số 200 phiếu điều tra đã được phát ra. Tuy nhiên chỉ có 163 phiếu đủ yêu cầu về chất lượng được sử dụng để phân tích. Dữ liệu nghiên cứu sau khi lấy mẫu được làm sạch và phân tích bằng phần mềm SPSS 23.0. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để phân tích mức độ tác động của các yếu tố đến ý định vay vốn thông quan nền tảng P2P lending của sinh viên đại học. Ngoài các yếu tố được đo lường bởi thang đo Likert, nghiên cứu sử dụng biến giả cho biến giới tính với quy ước: 1 - nhân viên nam và 0 - nhân viên nữ; biến giả cho biến thu nhập và biến chi tiêu với quy ước: 1 - dưới 2.000.000đ, 2 - từ 2.000.000đ đến 3.500.000đ, 3 - từ 3.500.000đ đến 5.000.000đ và 4 - trên 5.000.000đ; biến giả cho biến đã từng vay vốn và biến đã biết về vay ngang hàng với quy ước: 1 - Có và 0 - Không.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Thống kê mô tả về đối tượng khảo sát

Theo kết quả khảo sát, sinh viên nữ chiếm tỷ trọng nhiều nhất trong số những sinh viên tham gia khảo sát với sinh viên học chủ yếu từ năm 1 đến năm 3. Trong tổng số 163 sinh viên có bảng kết quả khảo sát gửi về, mức thu nhập trung bình tháng và mức chi tiêu trung bình tháng tập trung chủ yếu tại mức dưới 2.000.000đ, cá biệt có những sinh viên có mức thu nhập và chi tiêu trên 5.000.000đ, tuy nhiên tỷ lệ giữa mức thu nhập và mức chi tiêu có sự không đồng đều. Bên cạnh đó, xuất hiện sinh viên đã từng vay vốn chiếm tỷ lệ 27% số lượng sinh viên khảo sát và số lượng sinh viên đã từng nghe nói tới vay ngang hàng hoặc vay trực tuyến là 65%. Các đặc điểm này phù hợp với thực tế của sinh viên khối Kinh tế đang theo học tại Trường Đại học Công nghệ Đông Á.

4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo

Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy các biến quan sát được sử dụng trong nghiên cứu này đều đảm bảo độ tin cậy do hệ số Cronbach alpha và hệ số tương quan giữa biến thành phần với biến tổng đều lần lượt lớn hơn 0.6 và 0.3. Do vậy, các biến quan sát để đều đảm bảo độ tin cậy trong nghiên cứu này. (Bảng 1)

Bảng 1. Hệ số Cronbach’s Alpha

                                                                                    Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Theo kết quả phân tích, 14 biến quan sát được hội tụ thành 2 yếu tố, tác giả đặt tên lại cho 2 yếu tố mới này là F_BT - Bên trong nền tảng (8 biến quan sát gồm: TT2, CP1, SD1, SD2, TT1, CP3, CP2, NT1) và F_BN - Bên ngoài nền tảng (6 biến quan sát gồm: TĐ1, TĐ2, NT2, NT3, HT1, HT2). Giá trị kiểm định KMO bằng 0.942 và mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05 phản ánh các biến quan sát của mối nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Hệ số tổng phương sai trích bằng 78.890 phản ánh các nhân tố giải thích được 78.89% trong nghiên cứu này. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 nên đảm bảo được sự hội tụ và độ tin cậy. Các yếu tố được tạo nên từ dữ liệu thu thập được đều phù hợp với mô hình nghiên cứu lý thuyết. (Bảng 2, Bảng 3, Hình 2)

Bảng 2. Kiểm định KMO và Bartlett’s

                                                                                   Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Bảng 3. Ma trận các nhân tố xoay trong kết quả EFA

                                                                                       Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Như vậy, mô hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả phân tích nhân tổ khám phá EFA được đưa ra với giả thuyết:

H6: Yếu tố bên trong nền tảng P2P lending có tương quan tới Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên khối Kinh tế tại Trường Đại học Công nghệ Đông Á

H7: Yếu tố bên ngoài nền tảng P2P lending có tương quan tới Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên khối Kinh tế tại Trường Đại học Công nghệ Đông Á

4.4. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu

Hệ số xác định R² điều chỉnh là 0.749 (0.5<R² hiệu chỉnh<1) cho thấy đây là một mô hình tốt với các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng đến 74.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 25.1% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Kết quả hồi quy cho thấy trị số thống kê F=242.592, tại mức ý nghĩa Sig=0.000 < 0.05, do đó mô hình hồi quy là phù hợp. (Bảng 4)

Bảng 4. Bảng phân tích phương sai

                                                                                     Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Đại lượng thống kê Durbin-Watson =2.025 (1< 2.025 < 3) cho thấy không có sự tương quan giữa các phần dư. Giá trị sig là 0.000<0.05: Mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. (Bảng 5)

Bảng 5. Bảng Model Summary

                                                                                  Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Giá trị sig. của kiểm định t của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó 2 biến độc lập là F_BT và F_BN có sự tác động lên biến phụ thuộc F_YĐ. Tiêu chuẩn chấp nhận các biến đều có giá trị Tolerance = 0.371 > 0.0001. Hệ số phóng đại phương sai VIF của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10, chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng Đa cộng tuyến. (Bảng 6)

Bảng 6. Kết quả phân tích mức độ tác động của các yếu tố đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên đại học

                                                                                  Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Từ phân tích trên, phương trình hồi quy có dạng như sau:

Chuẩn hóa: F_YĐ = 0.123 + 0.294F_BT + 0.622F_BN + ε

Chưa chuẩn hóa: F_YĐ = 0.143 + 0.063F_BT + 0.066F_BN + ε

Trong mô hình hồi quy, nghiên cứu đã xác định được mức độ quan trọng của các yếu tố tác động trực tiếp đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay của nền tảng P2P lending đối với sinh viên đại học. Xét hệ số Beta chuẩn hóa, ta thấy: yếu tố bên ngoài nền tảng có tác động mạnh nhất đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên (β=0.610); yếu tố tác động thuận chiều tiếp theo là bên trong nền tảng với β=0.300, điều đó có nghĩa với các yếu tố khác không đổi việc thay đổi 1 đơn vị của yếu tố Bên ngoài nền tảng sẽ thay đổi 0.610 đơn vị Ý định sử dụng dịch vụ cho vay; và thay đổi 1 đơn vị của yếu tố Bên trong nền tảng sẽ thay đổi 0.300 đơn vị Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên đại học.

Kiếm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu

Ta thấy có 2 giả thuyết cần kiểm định là H6 và H7. Qua những kết quả phân tích trên, dựa vào giá trị sig. trong phân tích hồi quy đa biến, tác giả nhận thấy 2 giả thuyết đưa ra là H6 và H7 đều được chấp nhận do các nhân tố có tác động dương (hệ số Beta dương) đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên đại học với mức ý nghĩa Sig.<0.05

5. Kết luận

Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của một số yếu tố đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên khối Kinh tế, Trường Đại học Công nghệ Đông Á. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định các giả thuyết đặt ra được chấp nhận. Yếu tố Bên ngoài nền tảng tác động mạnh và thuận chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên. Cụ thể kết quả nghiên cứu cho thấy, đối với sinh viên có thái độ tích cực về vay nợ, hiểu rõ về các điều khoản vay và vay có trách nhiệm thường có xu hướng cởi mở và dễ dàng chấp nhận các hình thức vay qua nền tảng P2P lending. Bạn bè hoặc người thân đã từng vay thông qua nền tảng vay ngang hàng cũng là yếu tố có tác động thuận chiều đến ý định vay vốn của sinh viên và sinh viên sẽ có xu hướng tham khảo người thân, người quen để đánh giá trước khi sử dụng một dịch vụ hay loại hình mới khi có nhu cầu. Những sinh viên đã từng vay vốn sẽ dễ dàng hình thành Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến hơn những sinh viên khác. Nhu cầu tài chính và tình hình kinh tế khó khăn chung cũng là một yếu tố tác động thuận chiều đến Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến của sinh viên. Cuối cùng, nếu Chính phủ có những chính sách hỗ trợ và thúc đẩy loại hình vay ngang hàng thì sinh viên sẽ dễ dàng có Ý định sử dụng dịch vụ cho vay trên nền tảng P2P lending trực tuyến hơn so với các loại hình vay vốn khác.

Tác giả mong muốn kết quả nghiên cứu này sẽ là một số gợi ý đối với các tổ chức, doanh nghiệp Fintech trong việc phát triển các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của đối tượng khách hàng tiềm năng là sinh viên đại học trong thời gian tới, để đảm bảo đáp ứng nhu cầu tài chính của sinh viên, cũng như đẩy lùi nạn tín dụng đen, tạo điều kiện cho sinh viên tiếp cận nguồn vốn một cách hợp lý.

Tài liệu tham khảo:

[1] Ajzen, I., Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs. NJ: Prentice-Hall.

[2] Davis, F.D (1989). “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology”. MIS Quarterly. Tập 13. Số 3. Trang 319-340.

[3] Hair, J.F. Jr. , Anderson, R.E., Tatham, R.L., & Black, W.C. (1998). Multivariate Data Analysis, (5th Edition). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

[4] Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R. and Tatham, R. (2006) Multivariate Data Analysis. 6th Edition, Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River.

[5] Chong, A.Y.L., Ooi, K.B., Lin, B., & Tan, B.I. (2010). Online Banking Adoption: An Empirical Analysis. International Journal of Bank Marketing, 28, 267-287. https://doi. org/10.1108/02652321011054963

[6] Revels, J., Tojib, D., & Tsarenko, Y. (2010). Understanding consumer intention to use mobile services. Australasian Marketing Journal (AMJ), 18(2), 74-80

[7] Nasri, W., & Charfeddine, L. (2012). An Exploration of Facebook.com Adoption in Tunisia Using the Technology Acceptance Model (TAM) andTheory of ReasonedAction. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 4(5), 948-968

[8] 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. Tập 30. số 4. Trang 303-322.

[9] Shin, D.H. (2013). UserExperienceinSocialCommerce: In Friends, We Trust. Behaviour & Information Technology, 32(1), 52-67.

[10] Chen D, Lai F, Lin Z. A trust model for online peer-to-peer lending: a lender’s perspective. Information Technology and Management.. . 2014;15(4):239-254

[11] Chuang, L. M., Liu, C. C., & Kao, H. K. (2016). The Adoption of Fintech Service: TAM Perspective. International Journal of Management and Administrative Sciences, 3(7), 1-15

[12] Marakarkandy, B., Yajnik, N., & Dasgupta, C. (2017). Enabling Internet BankingAdoption: An Empirical Examination with an Augmented Technology Acceptance Model (TAM). Journal of Enterprise Information Management, 30(2), 263-294.

[13] Lee, S. (2017). Evaluation of Mobile Application in User’s Perspective: Case of P2P Lending Apps in FinTech Industry. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 11(2), 1105-1117.

[14] Stern, C., Makinen, M., & Qian, Z. (2017). FinTechs in China – with a special focus on peer to peer lending. Journal of Chinese Economic and Foreign Trade Studies, 215- 228.

[15] Hu, Z., Ding, S., Li, S., Chen, L., & Yang, S. (2019).Adoption Intention of Fintech Services for Bank Users: An Empirical Examination with an Extended Technology Acceptance Model. Symmetry, 11, 340

 [16] Meyliana, Fernando, E., & Surjandy. (2019). The Influence of Perceived Risk and Trust in the Adoption of FinTech Services in Indonesia. CommIT (Communication & Information Technology) Journal, 13(1), 31– 37.

[17] Ichwan, I., & Kasri, R. A. (2019). Why are youth intent on investing through peer to peer lending? Evidence from Indonesia. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 5(4), 741-762

[18] Khan, M. T. I., Yee, G. H., & Gan, G. G. G. (2021). Antecedents of Intention to Use Online Peer-to-Peer Platform in Malaysia. Vision, 09722629211039051.

[19] Luật số 47/2010/QH12: Luật Các tổ chức tín dụng ban hành ngày 16/6/2010, có hiệu lực từ ngày 01/01/2011.

[20] Trần Ngọc Anh, Đỗ Thị Hường, Nguyễn Thị Thu Trang, Phan Thanh Huyền, Trần Thị Diệu Linh, Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các nền tảng cho vay ngang hàng của sinh viên khoa Tài chính - Ngân hàng, Trường ĐH Mở Hà Nội, Tạp chí khoa học - Trường Đại học Mở Hà Nội 92 (6/2022) 77-84.

Ghi chú

Factors affecting the intention of students to borrow money from online peer-to-peer lending (P2P) platforms: A case study of students of the Faculty of Economics, East Asia University of Technology

Luong Hoang Tho

East Asia University of Technology

Abstract:

This study explored the factors affecting the intention of students to borrow money from online peer-to-peer lending (P2P) platforms. The study developed a research model consisting of six independent variables and one dependent variable to analyze factors. The study’s data was collected from 163 students of the Faculty of Economics, East Asia University of Technology. The study’s results showed that the factor of outside the platform had a strong and positive impact on students’ intentions to borrow money from online P2P platforms. This study is expected to provide a basis for suggestions for fintech organizations and businesses to develop products that meet the needs of university students as a potential target customer segment.

Keywords: peer-to-peer lending, P2P lending, usage intention, lending services, research, online platform, East Asia University of Technology.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 14 tháng 6 năm 2024]