Tạp chí đã xuất bản
2004
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

SỐ 205 | THÁNG 4/2023

Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận thanh toán bằng mã phản hồi nhanh tại ứng dụng di động của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Trần Thị Lệ Hiền, Nguyễn Đông Phương

Tóm tắt:

Mục đích của nghiên cứu này là để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định của khách hàng khi sử dụng phương thức thanh toán di động bằng mã phản hồi nhanh (QR) do hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam cung cấp. Bài viết xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên học thuyết tiếp nhận, sử dụng công nghệ giữa lý thuyết thống nhất và chấp nhận công nghệ (UTAUT), kết hợp với mô hình chấp nhận công nghệ (MTAM), và sử dụng phương pháp lấy mẫu có chủ đích. Dữ liệu bao gồm 278 phiếu khảo sát hợp lệ được thu thập từ 300 khách hàng đã trải nghiệm, hoặc có dự kiến sử dụng thanh toán di động mã QR. Sau đó, dữ liệu được đánh giá thông qua mô hình đo lường, mô hình cấu trúc và bước cuối là kiểm định giả thuyết kỹ thuật Bootstrapping trong Smart PLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy, kỳ vọng hiệu quả (PE), nhận thức hữu ích giao dịch (PTC), điều kiện thuận lợi (FC), giá trị (PV),  bảo mật công nghệ (TS) và ảnh hưởng xã hội (SI) có tác động cùng chiều đáng kể đến ý định thanh toán bằng mã QR. Ngoài ra, kết quả kiểm định cho phát hiện mới là nhận thức hữu ích giao dịch có tác động cùng chiều trực tiếp đến kỳ vọng hiệu quả PE và tác động gián tiếp đến ý định sử dụng phương thức thanh toán mã QR. Tương tự, nhân tố bảo mật công nghệ có tác động cùng chiều trực tiếp đáng kể đến điều kiện thuận lợi FC và gián tiếp tác động đến ý định sử dụng phương thức thanh toán mã QR. Tuy nhiên, nhân tố thói quen không có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng thanh toán mã QR. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất hàm ý chính sách phù hợp.

 

Tài liệu tham khảo:

  1. Abidin BM & ctg (2017). Infection-adapted emergency hematopoiesis promotes visceral leishmaniasis. PLoS Pathog 13(8): e1006422. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1006422
  2. Anderson, J. and P. Schwager (2004). SME adoption of wireless LAN technology: applying the UTAUT model 7 Annual Conference of the Southern Association for Information System. Savannah, Georgia, pp: 39-43.
  3. Bagozzi, R. P., & Yi, Y (1988). On the evolution of structural equation models. Journal of Academy of Marketing Science, 16(1), 74-94. https://doi.org/10.1007/bf02723327
  4. Benbasat, I., Barki, H. (2007). Quo vadis TAM? J Assoc Inform Syst Online 8 (4), 211–218.
  5. Carlson D. S., Kacmar K. M., Wayne J. H., Grzywacz J. G. (2006). Measuring the positive side of the work–family interface: Development and validation of a work–family enrichment scale. Journal of Vocational Behavior, 68: 131-164.
  6. Clark, L. A., & Watson, D. (1995). Constructing validity: Basic issues in objective scale development. Psychological Assessment, 7(3), 309–319. https://doi.org/10.1037/1040-3590.7.3.309
  7. Cohen, J. (2013). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge, Abingdon, UK.
  8. Chen, K. Y., and M. L. Chang. (2013). User Acceptance of ‘Near Field Communication’ Mobile Phone Service: An Investigation Based on the ‘Unified Theory of Acceptance and use of Technology’ Model. The Service Industries, Journal 33 (6): 609–623.
  9. Daryanto. (2017). Factors Affecting the Use of E-Filing in Individual Taxpayers in West Jakarta. Jurnal Muara Ilmu Ekonomi Dan Bisnis, 1(1).
  10. Davis, F.D., Bagozzi, R.P. and Warshaw, P.R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35, 982-1003.
  11. De Luna, I.R., Li´ebana-Cabanillas, F., Sanchez-Fernandez, J., Munoz-Leiva, ˜F. (2019). Mobile payment is not all the same: the adoption of mobile payment systems depending on the technology applied. Technol. Forecast. Soc. Change 146, 931–944.
  12. Falk, R.F. and Miller, N.B. (1992). A Primer for Soft Modeling. University of Akron Press, Akron.
  13. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). & Ajzen, I. Grabner-Kräuter, S., & Faullant, R. (2008). Consumer acceptance of internet banking: The influence of internet trust. International Journal of Bank Marketing, 26(7), 483–504. https://doi.org/10.1108/02652320810913855
  14. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi. org/10.1177/002224378101800104
  15. Garson, G. D. (2016). Partial Least Squares: Regression & Structural Equation. Asheboro: Statistical Associates Publishing
  16. Geisser, S. (1974). A predictive approach to the random effects model. Biometrika, 61(1), 101–107.
  17. Gefen, D., & Straub, D. (2005). A practical guide to factorial validity using PLS-graph: Tutorial and annotated example. Communications of the Association for Information Systems 16(1) 91-109.
  18. Ghalandari (2012). The Effect of Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence and Facilitating Conditions on Acceptance of E-Banking Services in Iran: the Moderating Role of Age and Gender. Middle-East Journal of Scientific Research 12 (6): 801-807.
  19. Hair, J. F., & ctg (2010). Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
  20. Hair, J. F., & ctg (2013). Essentials of Marketing Research. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Ltd.
  21. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152.
  22. Hasan, A., & Gupta, S. K. (2020). Exploring Tourists’ Behavioural Intentions Towards Use of Select Mobile Wallets. A Management Research Journal 24(2). https://doi.org/10.1177/0971890720959519
  23. Henseler, J., Ringle, C.M. and Sarstedt, M. (2015), “A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling”. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 43 No. 1, pp. 115-135.
  24. Kim, C., Mirusmonov, M., & Lee, I. (2010). An empirical examination of factors influencing the intention to use mobile payment. Computers in Human Behavior, 26(3), 310-322. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.10.013
  25. Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision Support Systems, 44(2), 544– 564. https://doi.org/10.1016/j.dss.2007.07.001
  26. Leong, L.Y., & ctg (2013). Predicting the determinants of the NFC-enabled mobile credit card acceptance: a neural networks approach. Expert Syst. Appl. 40 (14), 5604–5620.
  27. Luarn, P., and H.-H. Lin. 2005. Toward an Understanding of the Behavioral Intention to Use Mobile Banking. Computers in Human Behavior 21 (6): 873–891
  28. Maruf Gbadebo Salimona & ctg (2017). Facilitating Conditions and Perceived Security as Antecedents of Trust among E-banking Customers in Nigeria. Serials Publications Pvt. Ltd. 14(19).
  29. Moez Limayem, Sabine Gabriele Hirt and Christy M. K. Cheung (2007). How Habit Limits the Predictive Power of Intention: The Case of Information Systems Continuance. MIS, University of Minnesota. 31(4), 705-737.
  30. Nguyen & ctg (2016). Predicting consumer intention to use mobile payment services: empirical evidence from Vietnam. Int. J. Market. Stud. 8 (1), 117–124.
  31. Oliveira, T., Thomas, M., Baptista, G., Campos, F. (2016). Mobile payment: understanding the determinants of customer adoption and intention to recommend the technology. Comput. Hum. Behav. 61, 404–414.
  32. Ooi, K. B., & Tan, G. W. H. (2016). Mobile technology acceptance model: An investigation using mobile users to explore smartphone credit card. Expert Systems with Applications, 59, 33-46. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.015
  33. Phan & ctg (2011). Comparing Factors Affecting the Adoption of Mobile Services in Developed versus Developing Countries: Case of Turkey versus United States. International Journal of Service Science, 3(2/3), 216-231.
  34. Schierz, P. G., Schilke, O., & Wirtz, B. W. (2010). Understanding consumer acceptance of mobile payment services: an empirical analysis. Electronic Commerce Research and Applications, 9(3), 209-216. https://doi.org/10.1016/j.elerap. 2009.07.005
  35. Sekaran, U., Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: a Skill-Building Approach. John Wiley & Sons, New Jersey, NJ.
  36. Stone, M. (1974). Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions. Journal of the Royal Statistical Society, 36(2), 111–147.
  37. Tan & ctg (2014). NFC mobile credit card: the next frontier of mobile payment. Telematics Inf. 31 (2), 292–307.
  38. Tarhini A., El-Masri, M. Ali, and Serrano A. (2016). Extending the UTAUT model to understand the customers’ acceptance and use of internet banking in Lebanon: A structural equation modeling approach. Information Technology & People, Vol. 29 No. 4, pp. 830-849. https://doi.org/10.1108/ITP-02-2014-0034
  39. Venkatesh V, and F.D. Davis, (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management, 46(2): 186-204
  40. Venkatesh V., & ctg (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly 27 (3): 425–478.
  41. Venkatesh V., Thong J. Y. L., & Xu X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
  42. Wu. X & ctg (2014). Stand-total tree-ring measurements and forest inventory documented climateinduced forest dynamics in the semi-arid Altai Mountains. Ecol. Indic. 36, 231–241. doi: 10.1016/j.ecolind.2013.07.005


Factors Affecting the Intention to Accept Payments by Quick Respone Code at the Mobile Application of Vietnamese Commercial Banks

Abstract:

The purpose of this study is to identify the factors that influence how customers choose to use QR- Quick Response Code mobile payment methods provided by the Vietnamese commercial banking system. The research model is based on the doctrine of receiving and using technology (UTAUT) with (MTAM), the intentional sampling method that has been used. The data includes 278 valid surveys collected from 300 customers who have experienced or are expected to use QR code mobile payments. After that, the data will be evaluated by the measurement model and the structural model evaluation, and the final step is to test the bootstrap hypothesis in Smart PLS. Research results show that PE performance expectancy, PTC perceived transaction convenience, FC Facilitating Conditions, PV price value, TS technology security, and SI social influence significantly the behavioural intention to pay with QR codes. In addition, the test results show that PTC-perceived transaction convenience directly affects PE performance expectancy and indirectly impacts the behavioural intention to use QR code payment methods. Similarly, the TS technology security factor has a significant direct positive impact on FC facilitating conditions, indirectly impacting the behavioural intention to use a QR payment method. However, there is a theory that the HT habit factor does not directly influence the behavioural intention to use QR code payments. Based on the research results, the authors propose appropriate policy implications.

 

DOI: https://doi.org/10.63065/ajeb.vn.2023.205.82468

Liên hệ
  • Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh

    Cơ quan xuất bản: Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á

  • Địa chỉ Tòa soạn: 36 Tôn Thất Đạm, Phường Nguyễn Thái Bình, Quận 1, TP.HCM, Việt Nam
  • Điện thoại: 028.38210238|Email: ajeb.vn@hub.edu.vn
  • Giấy phép trang thông tin điện tử: Số 201/GP-TTĐT do Cục Phát thanh, Truyền hình và Thông tin điện tử cấp ngày 11/11/2016
  • Giấy phép Hoạt động Tạp chí in: 388/GP-BTTTT ngày 02/11/2018 in tại Công ty TNHH Một Thành viên In Kinh tế
  • Tổng Biên tập: ..........................................................
Thể lệ tạp chí
Thống kê
  • 1.355 lượt truy cập
  • 28 trực tuyến
  • 203 Tạp chí đã được phát hành
  • 793 Bài viết được phát hành