Tóm tắt:
Bài báo khám phá các yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi chuyển đổi từ thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử của các bạn sinh viên tại Hà Nội thông qua sự kết hợp giữa Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) với Khung Push-Pull-Mooring (PPM). Kết quả cho thấy sự hữu ích của các phương thức thay thế là yếu tố kéo có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp theo là tính linh hoạt. Đối với các yếu tố kéo, sự dễ sử dụng có tác động gián tiếp tới hành vi chuyển đổi của sinh viên thông qua cảm nhận về sự linh hoạt của thanh toán điện tử. Không những thế, tính cách thích sự đổi mới đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng hành vi chuyển đổi.
Từ khóa: thanh toán điện tử, khung Push-Pull-Mooring, mô hình chấp nhận công nghệ TAM, hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán.
1. Đặt vấn đề
Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã chú trọng vào việc áp dụng các lý thuyết phổ biến như TAM (Mô hình chấp nhận công nghệ), UTAUT và UTAUT2 (Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ) để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của người dùng trong việc chuyển đổi phương thức thanh toán. Tuy nhiên, một vài nghiên cứu trước đây liên quan tới lĩnh vực này thường tập trung vào ý định trực tiếp sử dụng thanh toán điện tử (Koenig-lewis và cộng sự, 2015; Ma và cộng sự, 2018,...) mà chưa xem xét hành vi chuyển đổi của người dùng. Ngoài ra, quyết định chuyển đổi phương thức thanh toán của người dùng xuất phát từ những hạn chế của phương thức truyền thống cũng ít được xem xét đến. Nghiên cứu này nhằm mục đích lấp đầy khoảng trống nói trên bằng cách nghiên cứu các yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi chuyển đổi từ thanh toán tiền mặt sang thanh toán điện tử của sinh viên 3 trường đại học tại Hà Nội (gồm: Đại học Bách Khoa Hà Nội, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân và Trường Đại học Xây dựng) thông qua việc kết hợp giữa mô hình TAM truyền thống với mô hình PPM.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
2.1. Khung lý thuyết
i. Mô hình PPM
Sự di cư của lý thuyết dân số ban đầu được hình thành để hiểu hành vi di cư của con người (Moon, 1995) bằng cách giải thích lý do tại sao mọi người di chuyển từ nơi này sang nơi khác theo thời gian (Boyle và Halfacree 1998). Bogue (1959) lập luận rằng di cư là kết quả của sự tương tác giữa hiệu ứng đẩy trong nguồn gốc và hiệu ứng kéo của điểm đến mới. Hiệu ứng đẩy đề cập đến các yếu tố tiêu cực khuyến khích mọi người rời khỏi nguồn gốc (ví dụ: cơ hội kinh tế, thiên tai,...) (Stimson và Minnery, 1998). Các yếu tố kéo thu hút mọi người chuyển đến, chẳng hạn như môi trường giáo dục chất lượng tuyệt vời, tự do chính trị,... (Stimson và Minnery, 1998).
Moon (1995) đã sửa đổi mô hình Push-Pull để kết hợp hiệu ứng neo đậu và đề xuất một mô hình mới Push-Pull-Mooring (PPM). Moon tái khẳng định rằng tác động của các yếu tố neo đậu đối với quá trình di cư là đáng kể và có thể là tích cực hoặc tiêu cực. Các yếu tố neo đậu liên quan đến các khía cạnh như lợi ích cá nhân, giá trị xã hội và giá trị văn hóa, tất cả đều cần được xem xét trong quá trình di cư.
ii. Mô hình TAM
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model- TAM) là một trong những lý thuyết được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu về hành vi của người dùng công nghệ. Mô hình này giúp lý giải các yếu tố thúc đẩy người dùng tiếp nhận và sử dụng công nghệ mới, bao gồm công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Được phát triển bởi GS. Fred Davis (Đại học Công nghệ Texas) vào những năm 1980, TAM tập trung vào 2 yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự chấp nhận công nghệ mới, gồm:
Tính hữu ích (PU): mức độ người dùng cảm thấy công nghệ hữu ích
Tính dễ sử dụng (PEU): tính dễ dàng và thuận tiện khi sử dụng công nghệ.
2.2. Mô hình nghiên cứu
Từ khung lý thuyết, nhóm tác giả đã phối hợp giữa 2 mô hình TAM và PPM để xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài - được mô tả ở Hình 1.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
- Các giả thuyết nghiên cứu:
H1: Sự bất tiện (A1) khi thanh toán bằng tiền mặt càng lớn, hành vi chuyển đổi từ thanh toán tiền mặt sang thanh toán điện tử của sinh viên càng cao.
H2: Sự thúc đẩy của môi trường xung quanh (A2) ảnh hưởng tới hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán từ tiền mặt sang thanh toán điện tử.
H3: Sự linh hoạt (B3) ảnh hưởng tích cực đến hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử.
H4a: Dễ dàng sử dụng (B1) ảnh hưởng tích cực đến hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử.
H4b: Dễ dàng sử dụng (B1) là yếu tố tích cực ảnh hưởng đến sự linh hoạt của thanh toán điện tử.
H5a: Sự hữu ích (B2) ảnh hưởng tích cực đến hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử.
H5b: Sự hữu ích (B2) là yếu tố tích cực ảnh hưởng đến sự linh hoạt của thanh toán điện tử.
H6: Chi phí thay đổi hình thức thanh toán (C1) càng cao, khả năng sinh viên có hành vi chuyển đổi từ phương thức thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử càng thấp.
H7: Tính cách thích sự đổi mới của sinh viên (C2) có tác động tích cực đến hành vi chuyển đổi phương thức thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán điện tử.
2.3. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu
Dữ liệu thu thập theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, dựa trên tính dễ tiếp cận của các đối tượng khảo sát. Bảng khảo sát được gửi đi dưới dạng câu hỏi trực tuyến trên Google docs và gửi bản in trực tiếp đến đối tượng khảo sát là những sinh viên tại 3 trường đại học trên địa bàn Hà Nội. Dữ liệu sau khi khảo sát được làm sạch, mã hóa, xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS. Tất cả có 199 mẫu dữ liệu hợp lệ trên tổng số 230 mẫu dữ liệu khảo sát của 27 biến quan sát.
3. Kết quả nghiên cứu và phân tích
3.1. Độ tin cậy thang đo và tính phù hợp của mô hình
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả kiểm tra Cronbach’s alpha tại Bảng 2 cho thấy giá trị của các biến quan sát đều lớn hơn 0.8 (0.800 đến 0.872). Bên cạnh đó, chúng tôi đã thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định cấu trúc cho nhóm biến quan sát, kết quả thu được với bảng ma trận mẫu đã chia các yếu tố thành 7 nhóm đều có hệ số tải lớn hơn 0.5.
Các chỉ số đánh giá về mức độ phù hợp của mô hình thông qua phân tích CFA (model fit) đều thuộc ngưỡng chấp nhận và cho thấy mô hình có mức độ tin cậy.
3.2. Phân tích cấu trúc của mô hình
Mô hình phân tích cấu trúc (SEM) đã được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết của mô hình được đề xuất. Các chỉ số về độ phù hợp của mô hình (χ2 = 953.629; df = 300; χ2/df = 3.179; CFI = 0.858; NFI = 0.808; IFI = 0.860; RMSEA = 0.105) đạt các ngưỡng thích hợp.
Hình 2: Kết quả kiểm tra giả thuyết
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
4. Kết luận và hàm ý quản trị
Kết luận
Theo kết quả nghiên cứu trên, về các yếu tố đẩy, yếu tố “Sự bất tiện trong tiền mặt” và “Sự thúc đẩy của môi trường xung quanh” đều không phản ánh sự tác động đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử”. Điều này chỉ ra rằng sinh viên nhận thấy thanh toán bằng tiền mặt sẽ nhanh hơn thanh toán điện tử và chưa gặp nhiều rủi ro như mất tiền khi dùng tiền mặt mà sẽ cảm nhận thanh toán điện tử sẽ gặp nhiều vấn đề về rủi ro bảo mật hơn. Thêm vào đó, “Sự thúc đẩy của môi trường xung quanh không ảnh hưởng đến hành vi của sinh viên. Nó cho thấy xu hướng sự thay đổi này của sinh viên không bị tác động bởi những người xung quanh như gia đình, bạn bè hay các tác nhân đến từ sự sẵn có của các phương thức thanh toán điện tử.
Về các yếu tố kéo, yếu tố “Sự hữu ích”(B2) có mối quan hệ cùng chiều và là nhân tố tác động mạnh nhất đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử”. Điều này cho thấy lợi ích vốn có của thanh toán điện tử so với thanh toán truyền thống bằng tiền mặt đã thu hút sinh viên thanh toán ngày càng cao và xu hướng này sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh trong thời đại công nghiệp kỹ thuật số.
Yếu tố “Sự linh hoạt” (B3) có tác động mạnh thứ 2 đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử” ở sinh viên với hệ số Estimate= 0.250. Sinh viên nhận ra được các lợi ích của thanh toán điện tử như việc có thể thanh toán ở bất kỳ không gian và thời gian, hay việc thanh toán các giao dịch ngoại tệ… đã thúc đẩy sinh viên chuyển đổi sang hình thức thanh toán điện tử.
Yếu tố “ Dễ dàng sử dụng” (B1) không ảnh hưởng trực tiếp đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử” ở sinh viên nhưng có tác động gián tiếp (thông qua “Sự linh hoạt”) nhiều nhất đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử” ở sinh viên. Điều này cho thấy sinh viên thay đổi hành vi thanh toán của mình từ thanh toán bằng tiền mặt sang thanh toán bằng điện tử bởi: những thao tác hay quy trình thanh toán điện tử rõ ràng, dễ hiểu…
Liên quan đến nhóm yếu tố neo đậu, kết quả phân tích SEM cho thấy yếu tố “Tính cách thích sự đổi mới” (C2) là yếu tố quyết định thứ 3 có ảnh hưởng đến “Hành vi sử dụng thanh toán điện tử” với hệ số Estimate = 0.179. Về việc sử dụng phương thức thanh toán điện tử khuyến khích sinh viên tìm hiểu và trải nghiệm một hệ thống thanh toán mới thay thế, khác với các lựa chọn trước đây của họ. Ý định chuyển đổi bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tính cách thích sự đổi mới thuộc sở hữu của các cá nhân, mức độ tính cách thích sự đổi mới càng cao sẽ dẫn đến cảm giác quan tâm cao đến công nghệ mới, có ý nghĩa đối với hành vi áp dụng hình thức thanh toán của sinh viên.
Tuy nhiên tác động của yếu tố “Chi phí thay đổi hình thức thanh toán” (C1) không được tìm thấy. Đa số người Việt có thói quen sử dụng thanh toán bằng tiền mặt, phổ biến cả thanh toán trực tuyến và ngoại tuyến. Mặc dù hầu hết mọi người đều có tài khoản ngân hàng, nhưng rút tiền mặt từ máy ATM là hoạt động thanh toán phổ biến nhất tại Việt Nam vì thói quen sử dụng tiền mặt.
Tóm lại, có 3 trong tổng số 7 giả thuyết nghiên cứu được ủng hộ, có tác động trực tiếp và 1 giả thuyết có tác động gián tiếp. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính còn cho thấy các yếu tố độc lập có thể giải thích được khoảng 50.2% (R2 = 0,502) hành vi sử dụng thanh toán điện tử hay sự chấp nhận thanh toán điện tử ở Việt Nam. Phát hiện này có thể so sánh với mô hình TAM của Davis và cộng sự (1989), lý thuyết UTAUT của Venkatesh và cộng sự (2003) giải thích tương ứng khoảng 40% (TAM) và 56% (UTAUT) trong ý định hành vi. Mặc dù sự giải thích trong nghiên cứu này không tốt bằng UTAUT, nhưng tốt hơn TAM rất nhiều.
Hàm ý quản trị: Nâng cao sự chấp nhận thanh toán điện tử ở giới trẻ
Các doanh nghiệp thương mại điện tử và các ngân hàng cần nâng cao chất lượng hệ thống thanh toán điện tử, sao cho người sử dụng cảm thấy hệ thống mang đến sự hữu ích và nâng cao sự chấp nhận thanh toán điện tử. Ví dụ, đảm bảo hệ thống thanh toán điện tử luôn hoạt động ổn định về mặt kỹ thuật, nâng cao các kỹ năng phục vụ khách hàng của nhân viên dịch vụ, thực hiện các cam kết dịch vụ... Mặt khác, để gia tăng sự phổ biến của thanh toán điện tử, các doanh nghiệp thương mại điện tử và các ngân hàng cần xây dựng những chiến dịch quảng bá hệ thống thanh toán điện tử thông qua các kênh truyền thông đại chúng, truyền thông xã hội để tạo ra các hiệu ứng truyền miệng nhằm nâng cao mức độ ảnh hưởng xã hội đến sự chấp nhận thanh toán điện tử. Đồng thời phát triển các hệ thống thanh toán điện tử sao cho dễ dàng sử dụng để nâng cao sự chấp nhận thanh toán điện tử. Ví dụ, tăng cường sự hỗ trợ và chăm sóc khách hàng, thiết kế giao diện hệ thống thanh toán điện tử thân thiện với người sử dụng.
Tài liệu tham khảo:
- Ma, L., Su, X., Yu, Y., Wang, C., Lin, K., and Lin, M. (2018): "What Drives the Use of M-payment? An Empirical Study about Alipay and WeChat Payment", 15th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM), pp. 1-6.
- Koenig-lewis, N., Marquet, M., Palmer, A., and Zhao, A. L. (2015): "Enjoyment and social influence: predicting Mobile Payment adoption", The Service Industries Journal
- Moon, B (1995). Paradigms in Migration Research: Exploring ‘Moorings’ as a Schema. Progress in Human Geography, 19(4):504-524
- Boyle, P., & Halfacree, K. (1998). Migration into rural areas: theories and issues. Wiley.
- Bogue, D. (1959). Internal migration. In P.N. Hauser & D. Duncan (Eds.), The Study of Population.
- Stimson, R. J., & Minnery, J. (1998). Why people move to the’sunbelt’: A case study of long-distance migration to the gold coast, australia. UrbanStudies, 35(2), 193-214.
- F. Davis, R. Bagozzi and P. Warshaw (1989): User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Manage. Sci., vol. 35, no. 8, pp. 982-1003
- V. Venkateshet, Michael G. Morris, Gordon B. Davis and Fred D. Davis, (2003): User acceptance of information technology: Toward a unified view,” MIS Quart., vol. 27, pp. 425-478.
A study on the behavior of students when using electronic payment methods: A case of university students in Hanoi
Assoc.Prof. Ph.D Pham Thi Thanh Hong1
Nguyen Dang Khoa1
Hoang Thi Ngoc Han1
Vu Thi Hoa1
1School of Economics and Management, Hanoi University of Science and Technology
Abstract:
This study explored the main factors affecting the switching behavior of students in Hanoi from cash to electronic payments through a combination of the Technology Acceptance Model (TAM) and the Push-Pull-Mooring (PPM) framework. The results show that the usefulness of alternative methods is the most influential pulling factor, followed by the flexibility factor. Regarding pulling factors, ease of use has an indirect impact on students' switching behavior through the perceived flexibility of electronic payment. Moreover, the change-loving personality plays an important role in the switching behavior of students.
Keywords: electronic payment, Push-Pull-Mooring framework, Technology Acceptance Model (TAM), payment method switching behavior.
[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 10 tháng 5 năm 2024]
