Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc tế Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 QUY TRÌNH TRIỂN KHAI NGHIÊN CỨU

Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng, quy trình cụ thể như sau:

• Hình 2.0.4 Quy trình nghiên cứu

3.2 NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

3.2.1 Lý do nghiên cứu định tính

Mục tiêu của nghiên cứu là xác định, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát nhằm đo lường các yếu tố liên quan đến các khái niệm như sau: sự dễ sử dụng, sự hữu ích, quyền riêng tư và bảo mật thông tin, nền tảng công nghệ hiện đại, cùng với các chính sách sản phẩm của Ngân hàng Thương mại. Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm khám phá, hiệu chỉnh và xác nhận các yếu tố trong mô hình nghiên cứu trước khi tiến hành khảo sát định lượng. Phương pháp này giúp đảm bảo các biến quan sát phù hợp với bối cảnh thực tiễn triển khai dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB.

3.2.2 Phương pháp nghiên cứu

Sau khi xác định và mô tả vấn đề nghiên cứu, tác giả tiếp tục tiến hành khảo sát cơ sở lý thuyết liên quan. Cơ sở lý thuyết của nghiên cứu bao gồm lý thuyết hành vi khách hàng và các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài.

Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm khám phá những khía cạnh mới cũng như điều chỉnh các yếu tố quan trọng trong mô hình nghiên cứu. Kỹ thuật phỏng vấn sâu được áp dụng theo thang đo tham khảo từ nghiên cứu của Sweeney và Soutar (2001). Cụ thể, tác giả đã tiến hành phỏng vấn sâu với các cán bộ quản lý khách hàng từ các Đơn vị kinh doanh của VIB tại Thành phố Hồ Chí Minh, cùng với toàn bộ khách hàng cá nhân đang sử dụng các sản phẩm dịch vụ của VIB tại khu vực này. Trong quá trình phỏng vấn, tác giả đã giới thiệu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt, những yếu tố chi phối được phân tích từ trước, cũng như các yếu tố kiểm soát việc áp dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt đề xuất trong mô hình nghiên cứu. Căn cứ trên kết quả trao đổi từ các cuộc phỏng vấn, tác giả đã điều chỉnh, bổ sung và loại bỏ một số yếu tố không phù hợp với thực tế. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Phương pháp thu thập dữ liệu định tính được thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên sâu dựa trên bộ câu hỏi bán cấu trúc. Hình thức này cho phép thu thập ý kiến chuyên môn đồng thời tạo điều kiện khai thác sâu nhận định của người tham gia nghiên cứu.

Tiêu chí lựa chọn đối tượng phỏng vấn: Các đối tượng được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu mục đích, bao gồm:

• Cán bộ quản lý khách tại VIB có kinh nghiệm tối thiểu 03 năm.
• Khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ ngân hàng số và các phương thức Thanh toán không dùng tiền mặt.
• Người tham gia có trải nghiệm thực tế với các giao dịch Thanh toán không dùng tiền mặt.

Tổng số cuộc phỏng vấn được thực hiện gửi đi cho 300 người, đảm bảo đạt trạng thái bão hòa thông tin, khi các ý kiến thu thập không còn xuất hiện yếu tố mới.

Quy trình thực hiện phỏng vấn: Các cuộc phỏng vấn được tiến hành qua kênh trực tuyến bằng công cụ khảo sát Google form, thời lượng trung bình khoảng 15 phút cho mỗi đối tượng. Nội dung phỏng vấn tập trung vào:

• Nhận thức về lợi ích và mức độ thuận tiện của Thanh toán không dùng tiền mặt.
• Mối quan tâm về bảo mật và rủi ro giao dịch.
• Đánh giá về nền tảng công nghệ và chính sách ngân hàng.

Phương pháp xử lý dữ liệu định tính: Dữ liệu thu thập được tổng hợp và phân tích theo phương pháp phân tích nội dung. Các ý kiến được mã hóa theo nhóm chủ đề nhằm xác định sự tương đồng và khác biệt giữa các quan điểm, từ đó điều chỉnh thang đo và hoàn thiện mô hình nghiên cứu đề xuất.

3.2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Theo Karim (2021), khái niệm sự hữu ích được hiểu là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ giúp nâng cao hiệu quả thực hiện công việc hoặc hoạt động của mình. Trong mô hình TAM, nhận thức về sự hữu ích được xem là yếu tố trọng tâm ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ và quyết định hành vi sử dụng của người dùng. Trong bối cảnh dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt, sự hữu ích thể hiện thông qua các lợi ích mà khách hàng cảm nhận được như tiết kiệm thời gian giao dịch, giảm chi phí đi lại, tăng tốc độ xử lý thanh toán và khả năng kiểm soát tài chính hiệu quả hơn. Khi khách hàng nhận thấy việc sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt giúp tối ưu hóa các hoạt động thanh toán hằng ngày so với tiền mặt truyền thống, họ sẽ có xu hướng gia tăng mức độ chấp nhận và sử dụng dịch vụ. Do đó, nhận thức về sự hữu ích được xem là yếu tố nền tảng thúc đẩy quyết định sử dụng Thanh toán không dùng tiền mặt.

Theo Venkatesh (2002), sự dễ sử dụng được định nghĩa là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống không đòi hỏi nhiều nỗ lực về thể chất hoặc nhận thức. Nghiên cứu này đồng thời chỉ ra mối quan hệ tương quan tích cực giữa nhận thức về tính dễ sử dụng và ý định hành vi sử dụng công nghệ. Trong lĩnh vực ngân hàng số, yếu tố dễ sử dụng thể hiện qua giao diện thân thiện, quy trình thao tác đơn giản, thời gian xử lý nhanh và khả năng tiếp cận dịch vụ thuận tiện trên nhiều thiết bị. Đối với dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB, khi các ứng dụng ngân hàng số được thiết kế theo hướng tối giản thao tác, giảm số bước giao dịch và hỗ trợ người dùng hiệu quả, khách hàng sẽ cảm thấy ít rào cản công nghệ hơn. Điều này góp phần thay đổi thói quen thanh toán truyền thống và thúc đẩy việc sử dụng dịch vụ thường xuyên trong các giao dịch hằng ngày.

Theo Milberg (2000) cho rằng mối quan ngại về quyền riêng tư là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc chấp nhận các dịch vụ số. Khi người dùng không tin tưởng rằng dữ liệu cá nhân và thông tin tài chính của họ được bảo vệ đầy đủ, họ có xu hướng hạn chế hoặc từ chối sử dụng các dịch vụ điện tử. Đối với dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt, yếu tố bảo mật mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng do các giao dịch liên quan trực tiếp đến tài sản tài chính của khách hàng. Các rủi ro như gian lận trực tuyến, đánh cắp thông tin hoặc truy cập trái phép có thể làm suy giảm niềm tin vào hệ thống thanh toán. Vì vậy, việc ngân hàng đảm bảo các cơ chế bảo mật như xác thực đa lớp, mã hóa dữ liệu, giám sát giao dịch và bảo vệ quyền riêng tư khách hàng đóng vai trò quyết định trong việc xây dựng niềm tin và thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt.

Theo Ruixin Chen (2020), sự phát triển của công nghệ số là động lực cốt lõi thúc đẩy sự mở rộng của các phương thức Thanh toán không dùng tiền mặt. Hạ tầng công nghệ hiện đại giúp nâng cao tốc độ xử lý giao dịch, tăng tính ổn định của hệ thống và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính. Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành ngân hàng, công nghệ số không chỉ bao gồm nền tảng ứng dụng ngân hàng điện tử mà còn liên quan đến các công nghệ hỗ trợ như AI, Big Data, eKYC… và hệ thống phòng chống gian lận tự động. Khi ngân hàng đầu tư vào công nghệ tiên tiến và đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, khách hàng sẽ có trải nghiệm thanh toán liền mạch và thuận tiện hơn. Điều này góp phần gia tăng mức độ chấp nhận và hình thành thói quen sử dụng Thanh toán không dùng tiền mặt trong dài hạn. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Theo Wendy (2014), chính sách của ngân hàng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển và mức độ phổ biến của các dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt. Các chính sách bao gồm cấu trúc phí dịch vụ, chương trình ưu đãi, khuyến mãi, hoàn tiền hoặc các chính sách khuyến khích sử dụng có thể tác động trực tiếp đến quyết định lựa chọn dịch vụ của khách hàng. Trong thực tiễn hoạt động ngân hàng, các chính sách ưu đãi giúp giảm chi phí sử dụng và gia tăng giá trị cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt. Đối với VIB, việc triển khai các chương trình miễn phí giao dịch, hoàn tiền thanh toán hoặc tích hợp ưu đãi trong hệ sinh thái dịch vụ không chỉ tạo động lực sử dụng ban đầu mà còn góp phần duy trì hành vi sử dụng lâu dài. Qua đó, chính sách ngân hàng trở thành yếu tố hỗ trợ quan trọng trong việc thúc đẩy mức độ chấp nhận Thanh toán không dùng tiền mặt của khách hàng.

Trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trước đây và kết quả nghiên cứu định tính, các thang đo trong nghiên cứu được kế thừa và điều chỉnh nhằm phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam và môi trường ngân hàng số của VIB.

Các biến quan sát được điều chỉnh về ngữ nghĩa nhằm đảm bảo người trả lời dễ hiểu nhưng vẫn giữ nguyên ý nghĩa học thuật ban đầu. Sau quá trình nghiên cứu định tính, một số biến quan sát được bổ sung hoặc lược bỏ để phù hợp với thực tiễn sử dụng Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB.

3.2.4 Thang đo các yếu tố trong nghiên cứu

Để thực hiện các phân tích định lượng trong nghiên cứu, hệ thống thang đo được kế thừa từ các nghiên cứu học thuật trước đây trong lĩnh vực chấp nhận công nghệ và Thanh toán không dùng tiền mặt, sau đó được điều chỉnh nhằm phù hợp với bối cảnh sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB. Nghiên cứu đề xuất 5 nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt, bao gồm: sự hữu ích, sự dễ sử dụng, quyền riêng tư và bảo mật, công nghệ số và chính sách ngân hàng: Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Nhóm yếu tố về sự hữu ích: Thang đo sự hữu ích được kế thừa từ mô hình TAM của Davis (1989) và được phát triển trong các nghiên cứu sau này như Karim (2021). Theo các nghiên cứu này, sự hữu ích phản ánh mức độ mà người sử dụng tin rằng việc áp dụng một hệ thống công nghệ sẽ giúp cải thiện hiệu quả công việc hoặc nâng cao chất lượng cuộc sống. Trong bối cảnh dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt, yếu tố này được hiểu là mức độ khách hàng cảm nhận các lợi ích thực tế khi sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử, chẳng hạn như tiết kiệm thời gian giao dịch, tăng sự thuận tiện trong thanh toán và hỗ trợ quản lý tài chính cá nhân hiệu quả hơn. Do đặc thù hoạt động ngân hàng số tại VIB, thang đo được điều chỉnh nhằm phản ánh trải nghiệm thực tế của khách hàng khi sử dụng các phương thức thanh toán hiện đại thay thế tiền mặt trong các giao dịch hằng ngày.

Nhóm yếu tố về sự dễ sử dụng: Thang đo sự dễ sử dụng được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Venkatesh (2002), trong đó yếu tố này được định nghĩa là mức độ mà người dùng cảm nhận việc sử dụng hệ thống không đòi hỏi nhiều nỗ lực và dễ dàng thao tác. Các nghiên cứu trước cho thấy khi người dùng nhận thức hệ thống đơn giản và dễ tiếp cận, họ có xu hướng gia tăng ý định sử dụng và hình thành thói quen sử dụng lâu dài. Trong nghiên cứu này, thang đo sự dễ sử dụng được điều chỉnh để đánh giá mức độ thân thiện của giao diện ứng dụng ngân hàng số, sự rõ ràng của quy trình giao dịch và khả năng thực hiện thanh toán một cách nhanh chóng, thuận tiện trên nền tảng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt của VIB. Yếu tố này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh khách hàng có trình độ công nghệ khác nhau, do đó mức độ đơn giản trong trải nghiệm sử dụng có thể quyết định khả năng chấp nhận dịch vụ.

Nhóm yếu tố về quyền riêng tư và độ bảo mật: thang đo được kế thừa từ nghiên cứu của Milberg (2000) về mối quan ngại quyền riêng tư trong môi trường số. Nghiên cứu này chỉ ra rằng cảm nhận về rủi ro bảo mật là một trong những rào cản lớn đối với việc chấp nhận các dịch vụ điện tử. Trong Thanh toán không dùng tiền mặt, nơi các giao dịch liên quan trực tiếp đến tài sản tài chính và dữ liệu cá nhân của khách hàng, yếu tố bảo mật đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng niềm tin đối với hệ thống thanh toán. Thang đo trong nghiên cứu được điều chỉnh nhằm đánh giá mức độ khách hàng tin tưởng vào khả năng bảo vệ thông tin cá nhân, mức độ an toàn của giao dịch và hiệu quả của các biện pháp bảo mật do VIB triển khai. Khi khách hàng cảm nhận hệ thống thanh toán an toàn và đáng tin cậy, họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn.

Nhóm yếu tố về công nghệ số: Thang đo công nghệ số được phát triển dựa trên nghiên cứu của Ruixin Chen (2020), trong đó nhấn mạnh vai trò của hạ tầng công nghệ như một yếu tố quyết định thúc đẩy sự phát triển của Thanh toán không dùng tiền mặt. Công nghệ số trong nghiên cứu này được hiểu là mức độ hiện đại, ổn định và khả năng vận hành hiệu quả của hệ thống ngân hàng điện tử hỗ trợ các giao dịch thanh toán. Trong bối cảnh VIB đang đẩy mạnh chuyển đổi số, thang đo được điều chỉnh để phản ánh trải nghiệm khách hàng liên quan đến tốc độ xử lý giao dịch, tính ổn định của hệ thống, khả năng hoạt động trên nhiều thiết bị và mức độ đáp ứng nhu cầu thanh toán hiện đại. Một nền tảng công nghệ vận hành hiệu quả không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn góp phần hình thành niềm tin và thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ.

Nhóm yếu tố về chính sách của ngân hàng: thang đo chính sách ngân hàng được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Wendy (2014), trong đó các chính sách khuyến khích được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển của dịch vụ thanh toán điện tử. Chính sách ngân hàng trong nghiên cứu này bao gồm các chương trình ưu đãi, cấu trúc phí dịch vụ, hoạt động khuyến mãi và các chính sách hỗ trợ khách hàng trong quá trình sử dụng dịch vụ. Thang đo được điều chỉnh phù hợp với thực tiễn triển khai dịch vụ tại VIB nhằm đánh giá mức độ khách hàng cảm nhận giá trị gia tăng từ các chính sách khuyến khích sử dụng Thanh toán không dùng tiền mặt. Những chính sách này không chỉ giúp giảm chi phí sử dụng mà còn tạo động lực thúc đẩy khách hàng chuyển đổi từ thanh toán tiền mặt sang thanh toán điện tử.

Bên cạnh các biến độc lập, thang đo quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt được kế thừa từ các nghiên cứu hành vi sử dụng công nghệ thuộc mô hình TAM và các nghiên cứu mở rộng của Venkatesh (2002). Thang đo này phản ánh mức độ ưu tiên sử dụng, tần suất sử dụng cũng như ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ trong tương lai của khách hàng. Việc đo lường biến phụ thuộc giúp đánh giá mức độ tác động của các yếu tố nghiên cứu đến hành vi sử dụng thực tế của khách hàng đối với dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Để đo lường các yếu tố này, tác giả đề tài đã sử dụng công cụ thang đo Likert 5 mức độ, từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý, được biểu thị bằng các giá trị từ 1 đến 5:

• 1: Hoàn toàn không đồng ý
• 2: Không đồng ý
• 3: Bình thường
• 4: Đồng ý
• 5: Hoàn toàn đồng ý

Thông qua việc sử dụng thang đo này, tác giả mong muốn thu thập dữ liệu khách quan và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên đối với quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam.

3.3 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

3.3.1 Nghiên cứu mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu

• a) Phương pháp chọn mẫu

Sau khi xác định vấn đề nghiên cứu của đề tài, tác giả đã tìm hiểu các nội dung lý thuyết và tổng hợp các bài nghiên cứu thực nghiệm có yếu tố tương đồng đến chủ đề nghiên cứu trước đây. Từ đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và xây dựng thang đo phù hợp. Trong nghiên cứu định tính, tác giả đã thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu với các cán bộ quản lý, nhân viên của VIB và một số khách hàng sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt. Mục tiêu là khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ dựa trên các yếu tố đã được nghiên cứu trước đó và các nhân tố mới được đề xuất khám phá trong mô hình nghiên cứu. Qua đó, tác giả đã tiến hành điều chỉnh mô hình nghiên cứu sao cho phù hợp với đặc điểm của thị trường và yêu cầu của nghiên cứu.

Đối với nghiên cứu định lượng, tác giả sử dụng phương pháp phỏng vấn trực tiếp với bản câu hỏi được thiết kế sẵn, cùng với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đối tượng khảo sát là các cá nhân từ đủ 15 tuổi trở lên, đang là các khách hàng hiện hữu của VIB trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.

Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), nguyên tắc chung là số lượng quan sát tối thiểu phải gấp 5 lần số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Với 25 biến quan sát trong mô hình nghiên cứu, cỡ mẫu tối thiểu cần phải là 5 x 25 = 125 quan sát. Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả phải thu thập tối thiểu 125 dữ liệu quan sát, được coi là đủ lớn để phân tích, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Các khách hàng tham gia khảo sát đều là những người từ 18 tuổi trở lên, đã và đang sử dụng các sản phẩm, dịch vụ tại VIB trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.

• b) Phương pháp nghiên cứu và thời gian thu thập dữ liệu khảo sát

Bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên cơ sở kế thừa các thang đo từ những nghiên cứu trước đây kết hợp với quá trình điều chỉnh phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại VIB. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Trước hết, các biến quan sát được tổng hợp từ các mô hình lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến hành vi chấp nhận công nghệ và Thanh toán không dùng tiền mặt, đặc biệt là mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) và các nghiên cứu mở rộng trong lĩnh vực thanh toán điện tử. Các thang đo gốc được lựa chọn dựa trên tiêu chí tính phổ biến trong nghiên cứu học thuật và khả năng áp dụng trong môi trường ngân hàng số.

Sau khi tổng hợp thang đo ban đầu, tác giả tiến hành điều chỉnh ngữ nghĩa nhằm đảm bảo các câu hỏi phù hợp với ngữ cảnh sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam, đồng thời giúp người trả lời dễ hiểu và tránh sự diễn giải sai lệch. Tiếp theo, bảng câu hỏi được tham vấn ý kiến chuyên gia nhằm đánh giá tính rõ ràng, mức độ phù hợp và khả năng đo lường của các biến quan sát. Nhóm chuyên gia tham gia góp ý bao gồm: các cán bộ quản lý khách hàng và chuyên viên nghiệp vụ tại VIB có kinh nghiệm trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng số; và các cá nhân có hiểu biết thực tiễn về hoạt động Thanh toán không dùng tiền mặt và hành vi khách hàng ngân hàng.

Quá trình tham vấn được thực hiện thông qua phỏng vấn và trao đổi trực tiếp, tập trung vào các nội dung: (i) mức độ phù hợp của câu hỏi với thực tế sử dụng dịch vụ; (ii) tính dễ hiểu và tránh trùng lặp giữa các biến quan sát; (iii) khả năng phản ánh đúng yếu tố nghiên cứu cần đo lường.

Trên cơ sở ý kiến góp ý của chuyên gia, một số câu hỏi được điều chỉnh về cách diễn đạt, lược bỏ các biến quan sát chưa phù hợp và bổ sung các nội dung phản ánh đặc thù dịch vụ ngân hàng số tại VIB.

Sau bước hiệu chỉnh, bảng câu hỏi được tiến hành khảo sát thử với nhóm người trả lời quy mô nhỏ nhằm kiểm tra mức độ rõ ràng của câu hỏi và thời gian hoàn thành khảo sát. Kết quả khảo sát thử cho thấy người tham gia hiểu đúng nội dung câu hỏi và không phát sinh khó khăn đáng kể trong quá trình trả lời, do đó bảng câu hỏi chính thức được sử dụng cho nghiên cứu định lượng. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Do hạn chế về thời gian, bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào việc thực hiện phỏng vấn và gửi bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu, đồng thời chú trọng vào quá trình kiểm tra và sàng lọc kết quả khảo sát. Tác giả đã kiểm tra lại các bảng câu hỏi để đảm bảo tính chính xác, loại bỏ những sai sót (nếu có) trước khi tiến hành phân tích. Thời gian thu thập dữ liệu diễn ra từ tháng 03/2026 đến tháng 05/2026. Tổng số bảng câu hỏi được gửi đi là 300 bảng, trong đó dữ liệu thu thập từ các bảng câu hỏi bao gồm thông tin cá nhân của người tham gia và các dữ liệu cần thiết phục vụ cho mục đích nghiên cứu.

Thang đo Likert 5 mức độ được lựa chọn để đo lường các biến quan sát, với các mức độ như sau:

• 1: Hoàn toàn không đồng ý
• 2: Không đồng ý
• 3: Bình thường
• 4: Đồng ý
• 5: Hoàn toàn đồng ý

Để phù hợp với yêu cầu của bài nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn các câu hỏi đóng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), Câu hỏi đóng là các câu hỏi có các trả lời cho sẵn, người trả lời chỉ cần chọn một hoặc nhiều câu trả lời phù hợp từ những lựa chọn đã được đưa ra.

3.3.2 Phương pháp xử lý dữ liệu thu thập

• a) Kiên định thang đo

Độ tin cậy của mỗi thang đo trong nghiên cứu này được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số này là một công cụ kiểm định dùng để đo lường độ tin cậy của thang đo, phản ánh mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Để tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, một thang đo phải có ít nhất ba biến quan sát. Hệ số này có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Về lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao thì thang đo càng tin cậy. Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá cao (lớn hơn 0,95) mà không có sự phân biệt rõ rệt giữa các biến trong thang đo, hiện tượng này được gọi là trùng lặp thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Theo Nunnally và Bernstein (1994), một biến đo được coi là thỏa mãn yêu cầu nếu hệ số tương quan tổng thể (đã điều chỉnh) của nó là từ 0,3 trở lên. Còn theo Nunnally (1978), một thang đo được coi là tốt nếu có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 trở lên. Hair et al. (2009) cũng đề xuất rằng thang đo phải đảm bảo tính đơn hướng và độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha ít nhất 0,7, tuy nhiên, trong các nghiên cứu thăm dò sơ bộ, mức độ 0,6 có thể được chấp nhận như một mức độ tin cậy tối thiểu (Nunnally và Bernstein, 1994).

• b) Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)

Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), trước khi tiến hành kiểm định, việc xác định giá trị và độ tin cậy của thang đo về mặt lý thuyết thông qua hệ số Cronbach’s Alpha là rất quan trọng. Sau đó, giá trị của thang đo được đánh giá từ hai khía cạnh chính: giá trị phân biệt và giá trị hội tụ. Để kiểm tra những giá trị này, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện nhằm đánh giá cả hai loại giá trị trên.

Để đảm bảo tính phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố, cần thực hiện các bài kiểm tra KMO và Bartlett. Cụ thể, kiểm định Bartlett dùng để xác định xem ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị (ma trận có hệ số tương quan giữa các biến bằng 0 và với chính chúng bằng 1) hay không. Nếu kiểm định Bartlett cho p-value < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là các biến có liên quan với nhau và có thể tiến hành phân tích nhân tố.

Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là một chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Norusis, 1994). Theo Kaiser (1974), giá trị KMO có thể được phân loại như sau:

• KMO ≥ 0,90: rất tốt 0,9 > KMO ≥ 0,8: tốt
• 0,8 > KMO ≥ 0,7: được
• 0,7 > KMO ≥ 0,6: tạm được 0,6 > KMO ≥ 0,5: xấu
• KMO < 0,5: không thể chấp nhận được.

Khoảng giá trị KMO từ 0,5 đến 1 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp và có thể tiến hành.

• c) Phân tích hồi quy đa biến

Hồi quy đa biến là một phương pháp thống kê được sử dụng khi muốn dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên giá trị của hai hoặc nhiều biến độc lập. Trong mô hình hồi quy này, biến muốn dự đoán được gọi là biến phụ thuộc, trong khi các biến được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc gọi là biến độc lập. Hồi quy đa biến giúp xác định mức độ đóng góp của từng yếu tố vào sự thay đổi của biến phụ thuộc, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố.

Phương trình hồi quy đa biến: Y=β0 + β1X1 + β2X2 + ⋯ + βnXn + e Trong đó:

• Y: Biến phụ thuộc, thể hiện quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại
• X1,X2,…,Xn: Các biến độc lập, bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ.
• β0: Hằng số hồi quy (hệ số chặn), chỉ ra giá trị của Y khi tất cả các X đều bằng 0.
• β1, β2, …, βn : Hệ số hồi quy (hệ số góc), cho biết mức độ thay đổi của Y khi X tương ứng thay đổi một đơn vị.
• e: Sai số ngẫu nhiên, đại diện cho các yếu tố không được đo lường hoặc không thể giải thích trong mô hình.

Khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, các trị số sau đây cần được lưu ý để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình:

R-squared: Đây là một chỉ số đo lường mức độ giải thích của mô hình. Nếu giá trị R bình phương càng lớn, mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

P-value: Trị số này cho biết mức độ ý nghĩa của một yếu tố. P-value càng nhỏ, mức ảnh hưởng của yếu tố đó đến biến phụ thuộc càng mạnh.

• Ngoài ra, trong phân tích hồi quy đa biến, có hai kiểm định quan trọng:

Kiểm định F: Được sử dụng để xác định xem có tồn tại mối quan hệ có ý nghĩa giữa biến phụ thuộc và toàn bộ các biến độc lập hay không. Kết quả kiểm định F được kiểm tra qua giá trị Sig trong bảng ANOVA:

• Nếu Sig < 05: Mô hình hồi quy là phù hợp.
• Nếu Sig > 05: Mô hình hồi quy không phù hợp.

Kiểm định t: Được sử dụng để xác định xem từng biến độc lập riêng lẻ có tác động có ý nghĩa lên biến phụ thuộc hay không. Kết quả kiểm định t được kiểm tra qua giá trị Sig trong bảng Coefficients:

• Nếu Sig < 05: Biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc.
• Nếu Sig > 05Sig: Biến độc lập không tác động lên biến phụ thuộc.

Thông qua các kiểm định này, ta có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Thanh toán không dùng tiền mặt tại VIB, từ đó đưa ra các kết luận và đề xuất cải thiện.

Theo đó, Hồi quy tuyến tính đa biến có bốn giả định thông dụng. Bao gồm:

• Giả định 1: Phân phối chuẩn của phần dư

Khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính, việc kiểm tra xem phần dư có tuân theo phân phối chuẩn hay không là rất quan trọng để đảm bảo các phép kiểm định thống kê, cụ thể như kiểm định t, kiểm định F và ước lượng độ tin cậy, từ đó cho ra kết quả chính xác. Một cách phổ biến để đánh giá điều này là quan sát biểu đồ Histogram của phần dư: nếu nó giống một đường cong hình chuông, cân đối hai bên, với giá trị trung bình xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn gần 1, chứng tỏ phần dư phân bố đều quanh trung tâm. Đồng thời, biểu đồ Plot xác suất cũng được dùng để kiểm định tính phân phối chuẩn: khi các điểm dữ liệu nằm sát với đường chéo lý tưởng, có thể xem phần dư thích hợp với giả định phân phối chuẩn. Nếu cả hai biểu đồ đều cho tín hiệu tích cực, chúng ta có cơ sở để kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

• Giả định 2: Phương sai sai số không đổi Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

Sự thay đổi trong phương sai của phần dư, hay còn gọi là hiện tượng phương sai thay đổi, có thể dẫn đến việc ước lượng sai số chuẩn không chính xác, từ đó làm sai lệch các kiểm định thống kê. Để kiểm tra giả định phương sai không đổi, biểu đồ phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa thường được sử dụng. Nếu các điểm dữ liệu phân bố ngẫu nhiên, tạo thành một đám mây đồng đều xung quanh trục hoành tại mức 0 và không hình thành mô hình cụ thể nào, điều đó cho thấy phương sai của phần dư là đồng nhất. Theo Gujarati và Porter (2009), khi trục tung nằm trong khoảng từ -3 đến +3 và phân tán đều, giả định về phương sai không đổi được xem là không bị vi phạm.

• Giả định 3: Giả định hiện tượng tự tương quan

Giả định về hiện tượng tự tương quan yêu cầu các phần dư trong mô hình hồi quy không được có mối liên hệ với nhau, đặc biệt là giữa các quan sát liên tiếp trong chuỗi dữ liệu. Để kiểm tra giả định này, chỉ số Durbin–Watson (DW) thường được sử dụng nhằm phát hiện hiện tượng tự tương quan bậc nhất. Chỉ số DW dao động từ 0 đến 4; giá trị gần bằng 2 cho thấy không có tự tương quan, trong khi giá trị gần 0 phản ánh tự tương quan dương và giá trị gần 4 phản ánh tự tương quan âm. Theo ngưỡng thông thường, nếu DW < 1 hoặc DW > 3 thì có dấu hiệu rõ rệt về vi phạm giả định tự tương quan bậc nhất, từ đó làm ảnh hưởng đến tính chính xác của ước lượng và các kiểm định suy luận trong mô hình hồi quy.

• Giả định 4: Giả định đa cộng tuyến

Giả định về hiện tượng đa cộng tuyến yêu cầu các biến độc lập trong mô hình hồi quy không được có mối tương quan tuyến tính mạnh với nhau. Để kiểm tra giả định này, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) là chỉ số được sử dụng phổ biến. VIF đo lường mức độ mà phương sai của hệ số hồi quy bị gia tăng do sự tồn tại của mối tương quan giữa các biến độc lập. Nếu VIF > 10, điều này dẫn đến các biến độc lập đang gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng và có thể làm suy giảm ý nghĩa giải thích trong mô hình. Ngược lại, khi VIF < 2, có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến độc lập. Việc kiểm soát tốt đa cộng tuyến giúp đảm bảo độ ổn định và độ tin cậy của các ước lượng hồi quy. Luận văn: PPNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Đến sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com