• Không có kết quả nào được tìm thấy

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG TRIỂN KHAI NGÂN HÀNG SỐ

2.3 Các yếu tố từ phía khách hàng cá nhân ảnh hưởng đến khả năng áp dụng ngân

2.3.1 Phân tích từ người đang sử dụng ngân hàng số

2.3.1.4 Phân tích hồi quy

Bảng 2.15. Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

ADOP1 0.918

ADOP2 0.918

ADOP3 0.830

Eigenvalues 2.374

Phương sai trích 79.136

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Các nhân tố rút ra có hệ số đều lớn hơn 0,5. Hệ số tải nhân tố đều cực kỳ cao, các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó đo lường, nhỏ nhất là 0,830. Do đó, không có một yếu tố thành phần nào bị bỏ đi.

Tổng phương sau trích được là 79,136 > 50%, chứng tỏ phần giải thích được rất cao. Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Không có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tố nên không có thay đổi về số nhân tố.

Tóm lại, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho phép ta rút ra 1 nhân tố.

Nhân tố này được đo lường bởi 3 biến quan sát:

ADOP1: Dễ sử dụng

ADOP2: Tin tưởng và ủng hộ ADOP3: Bảo mật giao dịch tốt

Cá yếu tố thành phần đo lường khả năng áp dụng ngân hàng số như dê sử dụng, tạo được sự tin tưởng, bảo mật tốt… nên nhân tố này được đặt tên là Khả năng chấp nhận, ký hiệu làADOP.

nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ta đang xét.

Bảng 2.16. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

ADOP PU PEOU PCRED PP SIT

ADOP Hệ số tương quan 1

Sig.

PU Hệ số tương quan 0.366 1

Sig. 0.000

PEOU Hệ số tương quan 0.360 0.311 1

Sig. 0.000 0.000

PCRED Hệ số tương quan 0.414 0.276 0.190 1

Sig. 0.000 0.002 0.034

PP Hệ số tương quan 0.422 0.256 0.219 0.336 1

Sig. 0.000 0.004 0.014 0.000

SIT Hệ số tương quan 0.219 -0.093 -0.078 0.015 -0.082 1

Sig. 0.014 0.302 0.387 0.871 0.363

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Bảng 2.16, cho thấy tất cả các biến có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, vì vậy các biến đều được giữ lại để tiếp tục hồi quy bội.

b, Phân tích hồi quy

Sau khi tiến hàng phân tích nhân tố, nhóm các biến theo từng yếu tố, nghiên cứu tiếp tục tiến hàng phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến để xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.

Khi phân tích hồi quy, kết quả sẽ cho thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến đánh giá chung khả năng áp dụng ngân hàng số vào ngân hàng thương mại và mức độ tác động của chúng.

Cụ thể, phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập là: (1) Nhận thức có ích, (2) Nhận thức dễ sử dụng, (3) Nhận thức đáng tin cậy, (4) Nhận thức cảm nhận, (5) Tác động xã hội và biến phụ thuộc khả năng chấp nhận ngân hàng số. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình từ các yếu tố.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Mô hình được viết như sau:

Y = β0 + β1*PU + β2*PEOU + β3*PCRED + β4*PP + β5*SIT + ei

Trong đó: Y: Khả năng chấp nhận ngân hàng số của khách hàng cá nhân; các nhân tố ảnh hưởng gồm: PP: Nhận thức có ích; PEOU: Nhận thức dễ sử dụng;

PCRED: Nhận thức đáng tin cậy;PP: Nhận thức cảm nhận;SIT: Tác động xã hội;βi: Các hệ số hồi quy (I > 0);β0: Hằng số;ei: Sai số.

-Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệ số xác định R2 điều chỉnh. Hệ số xác định R2 điều chình của mô hình này là 39,2%, thể hiện 5 biến độc lập trông mô hình giải thích được 39,2% biến thiên của biến phụ thuộc. với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là chấp nhận được. hệ số Durbin – Watson = 1,726, nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.

Bảng 2.17. Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp Enter Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn

của ước lượng Durbin-Watson

1 0.645 0.416 0.392 0.53547 1.726

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) -Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t. Để có thể suy mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiếm định F thông qua phân tích phương sai.

Giả thuyết H0là βk= 0. Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Bảng 2.18. Kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy

Mô hình Tổng phương

sai lệch df Bình phương tổng

phương sai lệch F Mức ý nghĩa Sig.

Mô hình hồi quy 24.320 5 4.864 16.964 0.000

Số dư 34.121 119 0.287

Tổng 58.441 124

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp các biến thể hiện có trong mô hình có thể giải thích đực thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giải thuyết H0là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk=0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào bảng kết quả hồi quy sử dụng phương pháp enter, ta có mức giá trị Sig của 5 yếu tố: Nhận thức có ích; Nhận thức dễ sử dụng; Nhận thức đáng tin cậy; Nhận thức cảm nhận; Tác động xã hội nên bác bỏ giả thiết H0: 5 nhân tố này không giải thích được cho biến phụ thuộc.

-Kết quả phân tích hồi quy và mức độ quan trọng của từng nhân tố

Phân tích hồi quy cho thấy cả 5 nhân tố là: Nhận thức có ích; Nhận thức dễ sử dụng; Nhận thức đáng tin cậy; Nhận thức cảm nhận; Tác động xã hội đều có quan hệ tuyến tính thuận chiều với khả năng chấp nhận ngân hàng số do hệ số Sig. < 0,05.

Bảng 2.19. Kết quả phân tích hồi quy đa biến Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa

t Sig.

B Sai số chuẩn Beta

(Hằng số) -0.712 0.540 -1.319 0.190

PU 0.194 0.078 0.191 2.490 0.014

PEOU 0.237 0.081 0.220 2.936 0.004

PCRED 0.209 0.071 0.224 2.928 0.004

PP 0.256 0.072 0.272 3.563 0.001

SIT 0.325 0.084 0.273 3.861 0.000

Biến phụ thuộc:Khả năng chấp nhận ngân hàng số của khách hàng cá nhân

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Như vậy, có thể xác định phương trình hồi quy tuyến tính cho mô hình nghiên cứu như sau:

Y = -0,712 + 0,194*PU + 0,237*PEOU + 0,209*PCRED + 0,256*PP + 0,325*SIT -Kết quả mô hình nghiên cứu

Kết quả hồi quy (Bảng 19) cho thấy có 5 nhân tố ảnh hưởng đến Khả năng chấp nhận ngân hàng số của khách hàng cá nhân, bao gồm: Nhận thức có ích (hệ số Beta

Trường Đại học Kinh tế Huế

chuẩn hóa là 0,194); Nhận thức dễ sử dụng (hệ số Beta chuẩn hóa là 0,237); Nhận thức đáng tin cậy (hệ số Beta chuẩn hóa là 0,209); Nhận thức cảm nhận (hệ số Beta chuẩn hóa là 0,256); Tác động xã hội (hệ số Beta chuẩn hóa là 0,325). Năm yếu tố đều có hệ số Beta chuẩn hóa dương nên các biến này tác động cùng chiều đến khả nang chấp nhận ngân hàng số vào ngân hàng TMCP Đông Á đều có mức ý nghĩ Sig. < 0,05. Vì vậy, chúng có tác động đáng kể đến khả năng chấp nhận ngân hàng số vào ngân hàng TMCP Đông Á, trong đó tác động mạnh nhất là yếu tố tác động xã hội với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,325.

Hình 2.9. Mô hình nghiên cứu sau kiểm định

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Kết quả này đã khẳng định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng chấp nhận ngân hàng số vào ngân hàng thương mại nêu ra trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận và kiểm định phù hợp. Từ đó, ngân hàng TMCP Đông Á cần chú trọng vào những yếu tố này nếu muốn triển khai mô hình ngân hàng số vào ngân hàng.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.1.5 Đánh giá của khách hàng về khả năng chấp nhận ngân hàng số của