Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Mobile Money của nông dân tỉnh An Giang

TÓM TẮT:

Nghiên cứu nhằm xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ tiền di động (Mobile Money - MM) của nông dân tỉnh An Giang. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ MM của nông dân tại tỉnh An Giang, theo đó có 4 nhân tố là: nhận thức chi phí (PC), nhận thức mức độ tin cậy (PT), nhận thức rủi ro Covid-19 (PCR) và nhận thức tính hữu ích (PU) có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch MM. Từ kết quả trên, nhóm tác giả đề xuất hàm ý quản trị giúp các doanh nghiệp kinh doanh chú ý đến các yếu tố tác động.

Từ khóa: tiền di động,  không dùng tiền mặt, nông dân, ý định sử dụng dịch vụ.

1. Đặt vấn đề

Tiền di động là một sản phẩm của công nghệ tài chính đã phát triển mạnh tại các nước châu Âu và đang mở rộng trên phạm vi toàn cầu. MM là dịch vụ định danh khách hàng thông qua cơ sở dữ liệu thuê bao di động, cho phép sử dụng tài khoản viễn thông để thực hiện các giao dịch chuyển tiền và thanh toán mà không cần có tài khoản ngân hàng.

Theo đó, MM là giải pháp, cho phép người dân tiếp cận với các công cụ thanh toán không tiền mặt theo định hướng về thanh toán không dùng tiền mặt của Chính phủ. Ngày 09/3/2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 316/QĐ-TTg về việc phê duyệt triển khai thí điểm dùng tài khoản viễn thông thanh toán cho các hàng hóa, dịch vụ có giá trị nhỏ (Quyết định 316) đồng ý cho thí điểm MM, tức là dùng tài khoản viễn thông thanh toán cho các hàng hóa, dịch vụ có giá trị nhỏ với thời gian thực hiện thí điểm là 2 năm. Đồng thời tại Quyết định số 1813/QĐ-TTg ngày 28/10/2021 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021 - 2025, đã nêu rõ: “Tận dụng hạ tầng, dữ liệu, mạng lưới viễn thông, giảm các chi phí xã hội để phát triển, mở rộng kênh thanh toán không dùng tiền mặt trên thiết bị di động ở khu vực nông thôn, vùng sâu, vùng xa, biên giới, hải đảo gắn với việc triển khai dùng tài khoản viễn thông thanh toán cho các hàng hóa, dịch vụ có giá trị nhỏ (Mobile - Money)”.

Tính đến hết năm 2021, Việt Nam có gần 130 triệu thuê bao di động, trong đó, số điện thoại di động có kết nối 3G/4G là hơn 61,3 triệu thuê bao, mạng điện thoại di động đã được phủ kín hầu hết các địa phương trên toàn quốc cùng với khoảng 70% dân số đang sở hữu điện thoại thông minh (PPOTAPAY, 2021). Tuy nhiên, chưa đến 50% người trưởng thành sở hữu tài khoản ngân hàng. Những con số này đặt ra yêu cầu bức thiết cho việc phát triển dịch vụ MM tại Việt Nam.

Do vậy, Quyết định 316 đã mở ra nhiều cơ hội cho dịch vụ MM, cũng như góp phần phát triển hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt hiện nay. Tăng cường khả năng tiếp cận và sử dụng các dịch vụ tài chính của người dân, ưu tiên triển khai tại các địa bàn thuộc khu vực nông thôn, miền núi, vùng sâu, vùng xa, biên giới, hải đảo. Tiềm năng mà dịch vụ này đem lại là rất lớn, nhưng đối với một số ít người dân thì đây là hình thức dịch vụ còn khá mới mẻ.

Chính vì vậy, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Mobile  Money của nông dân tỉnh An Giang” nhằm đánh giá được một cách xác thực được ý định sử dụng dịch vụ MM của nông dân, giúp cho các doanh nghiệp có những điều chỉnh chiến lược kinh doanh phù hợp.

2. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Dựa vào lý thuyết hành vi có kế hoạch của Ajzen (1991)] và các công trình, nghiên cứu trước đây, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu:Ý định sử dụng dịch vụ f (nhận thức tính dễ sử dụng - PEU, nhận thức tính hữu ích - PU, ảnh hưởng xã hội - SI, nhận thức độ tin cậy - PT, nhận thức chi phí - PC, nhận thức về rủi ro Covid -19 - PRC).

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Các giả thuyết nghiên cứu:

H1 (+): Nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng MM.

H2 (+): Nhận thức tính hữu ích ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng MM.

H3 (+): Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng MM.

H4 (+): Nhận thức độ tin cậy ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng MM.

H5(+): Nhận thức chi phí ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng MM.

H6 (+): Nhận thức rủi ro Covid-19 ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng MM.

3. Phương pháp nghiên cứu

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu

Đơn vị mẫu: Nông dân tại các huyện thị thuộc tỉnh An Giang.

Cở mẫu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Hair và cộng sự  (2010) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến đo lường từ 5:1. Vì vậy, với 27 biến quan sát, để tiến hành EFA cỡ mẫu tối thiểu phải là: n = 27x 5= 135 quan sát. Tuy nhiên, tác giả chọn cỡ mẫu là 360 quan sát để tăng độ tin cậy.

Phương pháp chọn mẫu: Nhóm tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện với tiêu thức phân tầng theo vùng địa lý bằng bảng hỏi soạn sẵn, phân bổ mẫu dựa trên các huyện thị thành phố.

3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu

Các phương pháp phân tích được sử dụng trong việc giải quyết các mục tiêu, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu của đề tài, cụ thể gồm: phương pháp thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy tuyến tính bội.

4. Kết quả và thảo luận

4.1. Phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha đối với các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ MM của nông dân được tóm tắt như sau: trong tất cả các thang đo bao gồm: (1) nhận thức dễ sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,856; (2) nhận thức tính hữu ích có Cronbach’s Alpha tổng là 0,893; (3) Ảnh hưởng xã hội có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,899; (4) Nhận thức độ tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,915; (5) Nhận thức chi phí có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,898; (6) Nhận thức rủi ro do Covid-19 có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0,895.

Ngoài ra, Ý định sử dụng dịch vụ MM Cronbach’s Alpha tổng = 0,815. Đồng thời 2 hệ số Tương quan biến tổng (Item - Total Correlation) đều lớn hơn 0,3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted) đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng. Do vậy, các thang đo lường là có thể sử dụng được trong bối cảnh nghiên cứu của đề tài (Nunnally & Bernstein, 1994).

4.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

4.2.1. Các biến độc lập

Kết quả kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố, ta có KMO =  0,880 > 0,5; Sig. kiểm định của Bartletts Test = 0,000 < 0,05. Giả thuyết H0 hoàn toàn bị bác bỏ ở mức ý nghĩa α = 5% hay các biến có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tiếp theo là kết quả ma trận nhân tố thực hiện với phép xoay Varimax được thể hiện trong Bảng 1.

Bảng 1. Kết quả ma trận nhân tố đã xoay

(hiệu chỉnh lần cuối)

Bảng 1 cho thấy có tất cả 27 biến đạt yêu cầu trong EFA, nếu xét theo tiêu chuẩn Eiginvalue trong phân tích là 1,373 > 1 thì 27 biến quan sát được rút lại thành 6 nhân tố. Trong Bảng 1 ta cũng thấy được phương sai cộng dồn Comulative bằng 73.31% > 50% nên 6 nhân tố được rút ra giải thích được gần 73% biến thiên của dữ liệu (phần trăm của phương sai). Hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đều lớn hơn 0,5 và đáp ứng đầy đủ điều kiện nghiên cứu này yêu cầu để đưa vào mô hình hồi quy.

4.2.2. Biến phụ thuộc

Ta có kết quả kiểm định hệ số KMO = 0,768 > 0,5; Sig. kiểm định của Bartletts Test = 0,000 < 0,05. Điều này cho thấy các biến có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố khám phá. Ngoài ra, cả 5 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố.

4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Kết quả tổng hợp cho thấy, hệ số xác định R² = 0,613 và hệ số R² hiệu chỉnh trong mô hình là 0,606. Bên cạnh đó, kiểm định F thấy mức ý nghĩa Sig = 0,000 điều này cho thấy rằng độ thích hợp của mô hình là 60,6% hay nói cách khác các biến độc lập giải thích được 60,6% phương sai của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm định Durbin-Watson  là 1,852 chứng tỏ không có tự tương quan.

Để xem xét mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc đến ý định sử dụng dịch vụ MM ta xem xét bảng trọng số hồi quy sau:

Bảng 2. Bảng ANOVA của mô hình

Bảng 2 cho thấy Sig. = 0,00  nhỏ hơn 0,05 nên mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể.

Để xem xét mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ MM xem xét bảng trọng số hồi quy sau:

Bảng 3. Bảng trọng số hồi quy (Coefficients^a)

Từ kết quả hồi quy trên, ta có hàm hồi quy được viết lại như sau:

YDSD (BI) = 0,537 +  0,451*PC + 0,169*PT + 0,096*PCR + 0,072*PU

Bảng 3 cho thấy có 4 nhân tố là nhận thức chi phí (PC), nhận thức mức độ tin cậy (PT), nhận thức rủi ro Covid-19 (PCR) và nhận thức tính hữu ích (PU) có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ MM, vì trọng số hồi quy B của 4 nhân tố này có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Tuy nhiên, chúng ta nhận thấy nhân tố ảnh hưởng xã hội và nhận thức tính dễ dàng sử dụng lại không tác động đến ý định sử dụng dịch vụ MM của nông dân, đồng nghĩa với việc họ không đánh giá cao những yếu tố này của sản phẩm MM.

Ngoài ra, nếu xem xét mức độ tác động của 4 nhân tố này lên biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ MM, chúng ta có lần lượt thứ tự tác động từ cao đến thấp của từng nhân tố tương ứng với mức beta chuẩn hóa như sau: TC (β = 0,451), PT (β = 0,169), PCR (β = 0,096) và cuối cùng là PU (β = 0,072). Bên cạnh đó, kiểm định đa cộng tuyến có các giá trị VIF đều nhỏ hơn 3, cho thấy các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

5. Kết luận

Hiện nay, hệ thống MM đã được thí điểm và các nhà mạng đang triển khai, đối tượng nhắm đến là những người dân vùng sâu, vùng xa, những người chưa đủ các điều kiện mở tài khoản thanh toán tại các ngân hàng. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đạt được những kết quả sau: vận dụng các lý thuyết về hành vi và khả năng tiếp cận công nghệ để xây dựng mô hình nghiên cứu và kế thừa các nghiên cứu trước của các tác giả trong và ngoài nước về MM, kết quả nghiên cứu đã xây dựng được mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ MM của nông dân tại tỉnh An Giang. Theo đó có 4 nhân tố, gồm: nhận thức chi phí (PC), nhận thức mức độ tin cậy (PT), nhận thức rủi ro Covid-19 (PCR) và nhận thức tính hữu ích (PU) có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch MM.

Nghiên cứu đề xuất được một số hàm ý quản trị có liên quan nhằm nâng cao khả năng sử dụng dụng dịch vụ MM của nông dân, cụ thể như sau:

- Nhận thức về chi phí của nông dân đối với MM, họ cho rằng việc tích hợp thêm MM vào phương thức thanh toán sẽ không gia tăng chi phí cho họ - điều này được các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm MM đang quảng bá rất mạnh.

- Nhận thức về mức độ tin cậy của MM: hiện nay, chúng ta đang khuyến cáo sử dụng MM để thanh toán hàng hóa dịch vụ giá trị nhỏ, đồng thời do các nhà mạng có uy tín triển khai, do vậy nông dân yên tâm về mức độ tin cậy sản phẩm MM.

- Nhận thức về rủi ro Covid-19, hạn chế tiếp xúc, thực hiện 5K - là yếu tố mới và nông dân đang chấp hành rất cao. Với kết quả này, các doanh nghiệp nên tăng cường tuyên truyền những sản phẩm đa dạng để đáp ứng nhu cầu không dùng tiền mặt trực tiếp và nổi bật lên được sự vượt trội của sản phẩm MM.

- Nhận thức tính hữu ích của sản phẩm MM đem lại như sự thuận tiện, tiết kiệm, nhanh chóng,… giúp các doanh nghiệp tăng sự tối ưu hóa trong việc sử dụng MM và gia tăng nhu cầu sử dụng sản phẩm MM.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Ajzen I. (1991). The theory of planned behaviour. Organizational behaviour and human decision processes, 50, 179-211.
2. Chính phủ. (2012). Nghị định số 101/2012/NĐ-CP ngày 22/11/2012 của Chính phủ về thanh toán không dùng tiền mặt.
3. Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
4. Donovan, K. (2012). Mobile Money more Freedom? The Impact of M-PESAs Network Power on Development as Freedom. International Journal of Communication, 6, 2647-2669.
5. Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., & Tatham, R. (2010). Multivariate data analysis. 6th (ed.) Prentice-Hall. Upper Saddle River NJ.
6. Hendy Mustiko Aji, Izra Berakon, & Maizaitulaidawati Md Husin. (2020). COVID-19 and e-wallet usage intention: A multigroup analysis between Indonesia and Malaysia. Cogent Business & Managemen, 2020(7), 1-16.
7. Hoàng Trọng, & Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. NXB Hồng Đức.
8. Lederer, A. L., Maupin, D. J., Sena, M. P., & Zhuang, Y. (2000). The technology acceptance model and the World Wide Web. Decision Support Systems, 29(3), 269-282.
9. Nguyễn Đinh Yến Oanh, & Phạm Thụy Bích Uyên. (2017). Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng tỉnh An Giang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh, 1(52), 144-160.
10. Nguyễn Thị Lệ Thu, Nguyễn Thị Thảo, Đào Mỹ Hằng, & Đặng Thu Hoài. (2018). Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo ngân hàng, 194, 13-19.
11. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
12. PPOTAPAY. (2021). Báo cáo “Ứng dụng di động 2021” tại Việt Nam. https://news.appotapay.com/bao-cao-ung-dung-di-dong-2021-tai-viet-nam-253/
13. Sobti, N. (2019). Impact of demonetization on diffusion of mobile payment service in India. Journal of Advances in Management Research, 16(4), 472-497.
14. Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 316/QĐ-TTg ngày 09/3/2021 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt triển khai thí điểm dùng tài khoản viễn thông thanh toán cho các hàng hóa dịch vụ có giá trị nhỏ.
15. Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 1813/QĐ-TTg ngày 28/10/2021 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021 - 2025.

FACTORS AFFECTING THE INTENTION

OF FARMERS IN AN GIANG PROVINCE

TO USE MOBILE MONEY SERVICES

• TRINH PHUOC NGUYEN¹

• NGUYEN THI DIEM HANG²

¹Deputy Director Climate Change Institute, An Giang University

Vietnam National University - Ho Chi Minh City

²Faculty of Economics and Business Administration, An Giang University

 Vietnam National University - Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

This study determines the factors affecting the intention of farmers in An Giang province to use Mobile Money services. In this study, a model of factors affecting the intention of farmers in An Giang province to use Mobile Money services is build. This model consists of four factors including Perceived cost (PC), Perceived trust (PT), Perceived Covid-19 risk (PCR) and Perceived usefulness (PU). These factors positively impact the dependent variable intention of farmers to use Mobile Money services. Based on the study’s results, some management implications are presented to help enterprises pay more attention to influencing factors.

Keywords: Mobile Money, cashless, farmer, intention to use the service.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 8, tháng 4 năm 2022]