Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi vay tín dụng tiêu dùng: Nghiên cứu thực nghiệm tại Thành phố Hồ Chí Minh

Nội dung text: Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi vay tín dụng tiêu dùng: Nghiên cứu thực nghiệm tại Thành phố Hồ Chí Minh

1. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI VAY TÍN DỤNG TIÊU DÙNG: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Huỳnh Nguyễn Anh Huy46 - Ngân hàng Kiên Long, ThS. Trần Thùy Nhung47 - Đại học Luật Thành phố Hồ Chí Minh Tóm tắt Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, tốc độ phát triển và cải tiến công nghệ tăng vọt đã kéo theo sự thay đổi liên tục của các loại hình lừa đảo tài chính, các hoạt động “tín dụng đen” xảy ra tại nhiều địa phương, gây ảnh hưởng đến an ninh, trật tự với thủ đoạn rất tinh vi, phức tạp. Điều này ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động tín dụng tiêu dùng hợp pháp của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Mặt khác, việc sử dụng Internet ngày càng tăng ở Việt Nam đã tạo động lực và triển vọng phát triển cho thương mại điện tử, làm phong phú thêm nhận thức của khách hàng về thanh toán không tiền mặt và các khoản vay tiêu dùng. Tham luận tập trung phân tích các ảnh hưởng của nhận thức cũng như ngoại vi đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng của khách hàng, đặc biệt là nhóm đối tượng 18-55. Theo đó, các yếu tố tác động quyết định vay tín dụng tiêu dùng ở Việt Nam được xem xét bằng mô hình cấu trúc mạng SEM gồm: nhóm nhận thức cá nhân, nhóm nhân khẩu học và các yếu tố đánh giá liên quan đến tổ chức tín dụng. Mô hình giả thuyết được đề xuất dựa trên lý thuyết về hành vi có kế hoạch, loại bỏ tính vô thức và tiền nhận thức của hành vi. Các khuyến nghị được trình bày trong nghiên cứu này có thể hỗ trợ ngân hàng thương mại hoạch định chiến lược tiếp thị, giới hạn các nhân tố tiêu cực có thể xảy ra trong quy trình ra quyết định vay của khách hàng. Từ đó gián tiếp thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực thương mại điện tử và tài chính cá nhân. Từ khóa: vay tín dụng tiêu dùng, mô hình SEM, độ tin cậy, mô hình ra quyết định. Abstract In the Era of Industry 4.0, the technological development and innovation have encouraged for both the rise of employing internet in the e-commerce and cashless transactions and the continuous update of financial fraud schemes. On the one hand, the rapid surge of Internet users in Vietnam appears to contribute the profound effects for the evolution of e-commerce and enriching the customers' perception of digital payments and credit card, which tends to increase the volume of consumer loans. Furthermore, the occurrence of usury (known as "black credit") with sophisticated and complex models in a mass of localities has dramatically affected the national security and social order. This also significantly impacts the legal consumer credit activities of Vietnamese commercial banks system. The paper focuses on analyzing the effects of perception as well as peripherals on the customers’ credit decision for shopping consumption, especially the for the group age from 18 - 55. Accordingly, the factors, which affected the decision to patronage decision for purchasing in Vietnam, are considered by the SEM structural equation model, including the individual cognitive group, the demographic group, and the evaluation factors related to the credit organizations. The proposed hypothetical model is based on the planned behavior theory while eliminating the unconscious and precognitive nature of the behavior. The final recommendations presented in this 46 huyhuynhbuh@gmail.com 47 thuynhung.tr@gmail.com / ttnhung@hcmulaw.edu.vn 290
2. study might assist the commercial banks in planning marketing strategies, limiting the negative factors occurred in the loan decision-making process to customers. Therefore, it might path the way to promote the enhancement of e-commerce and personal finance system. Keyworks: consumer credit lending, SEM, reliability, decision-making model. 1. Giới thiệu Theo kết quả nghiên cứu của Viện chiến lược ngân hàng, hiện có gần 16 triệu người Việt Nam thoả mãn các điều kiện cơ bản về độ tuổi và thu nhập để trở thành khách hàng của tín dụng tiêu dùng (TDTD). Người dân đang chuyển đổi hành vi từ tiết kiệm sang mua sắm nhiều hơn. Kết quả là cùng với sự phát triển kinh tế, tỷ trọng tiêu dùng cá nhân trong tổng GDP của Việt Nam liên tục tăng nhanh từ 52,5% (năm 2005) lên gần 70% GDP năm 2018. Dự đoán trong 6 năm tới, tỷ trọng này vẫn chiếm trên 65% với tốc độ tăng trưởng doanh thu tiêu dùng bình quân trên 10%/năm (Nguyễn, 2019). Bên cạnh đó, theo Chỉ thị 01/2019/CT-NHNN về tổ chức thực hiện các nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm của ngành Ngân hàng trong năm 2019, mục tiêu phát triển các sản phẩm tín dụng tiêu dùng lành mạnh, yêu cầu các tổ chức tín dụng (TCTD) phải nghiên cứu bố trí nguồn vốn cần thiết để phát triển các gói sản phẩm cho vay tiêu dùng đáp ứng nhu cầu phục vụ đời sống chính đáng của người dân (Chính phủ, 2019). Bất cứ một nền kinh tế nào thì vai trò của tiêu dùng đối với tăng trưởng cũng rất quan trọng. Ở các nước phát triển, tín dụng tiêu dùng tập trung vào các nhu cầu như mua sắm nhà cửa, mua xe Một trong những động lực tăng trưởng của các nước thường đo bằng chỉ số niềm tin và tiêu dùng. Nếu tiêu dùng của người dân trong thị trường phát triển sẽ lan tỏa niềm tin đến các lĩnh vực khác và nền kinh tế sẽ tăng trưởng. Tóm lại, tín dụng tiêu dùng đóng vai trò như cú hích lớn cho nền kinh tế quốc gia. Nếu như không nhận được sự trợ giúp dòng tiền từ ngân hàng và các CTTC thì nền sản xuất sẽ khó phát triển. Ở Việt Nam, trong vòng 5 năm trở lại đây, TCTD phát triển mạnh, chiếm khoảng 18-20% tổng dư nợ toàn nền kinh tế và có nhiều triển vọng tăng trưởng trong giai đoạn tới (Trương Văn Phước, 2021). Thông thường, các nhà nghiên cứu kinh tế trên thế giới cũng đưa ra chỉ báo, hướng dẫn một nền kinh tế phát triển thì tỉ lệ cho vay tiêu dùng chiếm khoảng 1/3 - tương ứng với khoảng 30% tổng dự nợ tín dụng là phù hợp. Trong khi đó, con số này ở Việt Nam hiện vẫn ở mức khá thấp và còn rất nhiều cơ hội để tăng trưởng, khi được nhìn nhận, đánh giá và điều tiết tốt. Hiện nay, ở nước ngoài và tại Việt Nam đã có rất nhiều nghiên cứu về lĩnh vực ngân hàng như: nghiên cứu của Li và cộng sự (2021), Ray và cộng sự (2021), Gingh và Srivastava (2020), Khatoon và cộng sự (2020), Alibaity và Rahman (2019), Huỳnh Thị Tuyết Lê (2018), Nguyễn Ngọc Tâm (2016) Tuy nhiên, tất cả các nghiên cứu này chủ yếu nghiên cứu về ý định sử dụng dịch vụ chung của ngân hàng, hoặc internet banking, mobile banking, electronic banking, ví rút tiền không dùng thẻ, ý định gửi tiết kiệm Bên cạnh đó, một số nghiên cứu khác như: Lương Thị Hàm Mi (2020), Phạm Thị Thảo My (2020), Nguyễn Phước Minh (2019) chủ yếu phân tích về tín dụng tiêu dùng và rủi ro của tín dụng tiêu dùng trên địa bàn Hà Nội, Cần Thơ, Đồng Tháp. Vì thế, bài viết “Các yếu 291
3. tố ảnh hưởng đến hành vi vay tín dụng tiêu dùng: Nghiên cứu thực nghiệm tại Thành phố Hồ Chí Minh” là một nghiên cứu có thể bổ sung vào các khoảng trống nghiên cứu trước đó. 2. Tổng quan nghiên cứu liên quan và cơ sở lý luận 2.1. Tổng quan các nghiên cứu liên quan Việc nghiên cứu hành vi vay tín dụng tiêu dùng vốn không thể tách ra khỏi hệ thống nghiên cứu mô hình hành vi và ra quyết định của khách hàng (Kamleitner & Kircher, 2007). Vì vậy, nhìn chung, các nghiên cứu hành vi vay tín dụng tiêu dụng có thể được chia thành hai nhánh chính, gồm hành vi vay nằm trong mô hình ra quyết định và hành vi vay dưới góc độ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các tổ chức tín dụng. Trong thực tế, vẫn có rất nhiều các đề tài xoay quanh vấn đề tác động của hành vi khách hàng và ứng dụng một số mô hình để đo lường, xác định các nhân tố ảnh hưởng như: mô hình thuyết hành động hợp lý - TRA (Ajzen và Fishbein, 1975), mô hình giá trị khách hàng - RFM (Fader & Lee, 2005), mô hình hành vi có kế hoạch - TPB (Ajzen, 1991), mô hình trải nghiệm và tiếp thu (Hawkins, 1998), mô hình xã hội và chính sách xã hội (Janowitz, 1969), mô hình nhận thức và học tập (Howard, Sheth, 1969) Các mô hình này dựa trên thái độ, nhận thức kiểm soát hành vi và chuẩn chủ quan của khách hàng trước các động cơ thúc đẩy hành động (Ajzen, 1991), trong đó chuẩn chủ quan là nhận thức của con người về áp lực xã hội và sự cân nhắc để thực hiện hay không thực hiện hành vi nào đó (Gefer và Straub, 2000). Vì chủ yếu phân tích dựa trên nhận thức kiểm soát hành vi nên hầu hết các mô hình này đều được giả định là phản ánh kinh nghiệm quá khứ hoặc các phản xạ với trở ngại thấy trước (Ajzen & Fishbein, 1975). Điều đó sẽ không phù hợp với bối cảnh kinh doanh luôn tiềm ẩn những biến động ngẫu nhiên cũng như tính không chắc chắn trong hành vi phi lý trí của khách hàng. Mặt khác, dưới góc độ đánh giá hiệu quả kinh doanh của tổ chức tín dụng, có thể kể đến các nghiên cứu như “Vai trò trung gian của sự hài lòng của khách hàng trong mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và ý định mua hàng của khách hàng: Nghiên cứu ở ngành ngân hàng tại Qatar” (Khatoon và cộng sự, 2020), “Ý định sử dụng ngân hàng Hồi giáo: Một nghiên cứu thăm dò để đo lường kiến thức tài chính Hồi giáo” (Albaity và Rahman, 2019), hay “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của người tiêu dùng trẻ tại Ấn Độ” (Bashir và Madhavaiah, 2014) đều tập trung phân tích tác động của các nhân tố cụ thể đến sự hài lòng hoặc ý định sử dụng dịch vụ của từng nhóm khách hàng cụ thể, có đặc điểm nhân khẩu học khác biệt với Việt Nam. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu độc lập về quyết định vay tín dụng cũng đem lại một cái nhìn khái quát về hành vi vay như “Các yếu tố quyết định mục đích vay tín dụng tiêu dùng ở Việt Nam: Áp dụng và Mở rộng Mô hình Chấp nhận Công nghệ” (Hoàng và cộng sự, 2021), “Mức lương tối thiểu và tín dụng tiêu dùng: Tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng và khoản vay truyền thống và chi phí cao” (Dettling và Hsu, 2017), “Sự bất cân xứng về thông tin trong thị trường tín dụng tiêu dùng: Bằng chứng từ cho vay ngắn hạn” (Dobbie và Skiba, 2013), “Sự lạc quan không thực tế trong việc sử dụng thẻ tín dụng tiêu dùng” (Yang, Markoczy & Qi, 2007), “Sử dụng tín dụng tiêu dùng: một mô hình quy trình và đánh giá lý thuyết” (Kamleitner & Kirchler, 2007) Những nghiên cứu này cho thấy ở quy mô khảo sát, có nhiều yếu tố có thể tác động đến quyết định vay của khách hàng, nhưng tập trung vào ba nhóm chính: nhóm yếu tố nhận thức, nhóm yếu tố nhân khẩu học và nhóm 292
4. yếu tố ngoại vi. Chính vì vậy, dựa trên những bài viết quan trọng liên quan, tác giả đã quyết định xây dựng mô hình cấu trúc mạng SEM – một dạng mô hình phổ biến trong lĩnh vực tâm lý học, có tính ứng dụng cao trong kinh tế học hành vi, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng tiêu dùng hiện nay, đặc biệt là các đối tượng ở địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. 2.2. Cơ sở lý thuyết về hành vi vay tín dụng tiêu dùng Tổ chức tín dụng là doanh nghiệp thực hiện một, một số hoặc tất cả các hoạt động ngân hàng. Tổ chức tín dụng bao gồm ngân hàng, tổ chức tín dụng phi ngân hàng, tổ chức tài chính vi mô và quỹ tín dụng nhân dân. (Quốc hội, 2010). Cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác (Quốc hội, 2010). Tuy nhiên trong nghiên cứu này khái niệm Cho vay tiêu dùng được xem xét dựa trên hoạt động công ty tài chính cho vay bằng đồng Việt Nam đối với khách hàng là cá nhân nhằm đáp ứng nhu cầu vốn cho hoạt động mua, sử dụng hàng hóa, dịch vụ cho mục đích tiêu dùng của khách hàng, gia đình của khách hàng đó với tổng dư nợ cho vay tiêu dùng đối với một khách hàng tại công ty tài chính đó không vượt quá 100.000.000 đồng. Mức tổng dư nợ quy định tại khoản này không áp dụng đối với cho vay tiêu dùng để mua ôtô và sử dụng ôtô đó làm tài sản bảo đảm cho chính khoản vay đó theo quy định của pháp luật vì các hình thức cấp tín dụng khác không phổ biến trong tiêu dùng. Tín dụng tiêu dùng (consumer credit) là khái niệm chung dùng để chỉ các khoản tiền cho người tiêu dùng vay để mua hàng hóa và dịch vụ, trừ các khoản tiền cho vay để mua nhà ở. Thông thường người tiêu dùng có thể sử dụng tiền vay để mua bất kỳ hàng hóa gì (tức không bị ràng buộc), nhưng cũng có trường hợp nó gắn với việc mua một hàng hóa cụ thể, ví dụ tín dụng thuê mua (Nguyễn Văn Ngọc, 2006). Tín dụng tiêu dùng ra đời cùng với sự phát triển của hệ thống ngân hàng. Đây là một hình thức khá phổ biến hiện nay đặc biệt là ở một số nước phát triển trên thế giới. Tuy nhiên hình thức này còn khá mới mẻ ở Việt Nam. Chúng ta đã quen với việc mua hàng hóa tiêu dùng có giá trị từ vài triệu lên đến vài trăm triệu được trả trực tiếp bằng tiền mặt nhưng việc này là rất hiếm hoi ở nước ngoài. Bới vì ở nước ngoài việc thanh toán bằng tiền mặt đang bị thay thế dần và nhiều giao dịch hầu hết được thực hiện thông qua hệ thống ngân hàng. Để tạo điều kiện cho các khách hàng có thể thỏa mãn nhu cầu tiêu dùng (mua sắm hàng hóa) của mình, các ngân hàng sẽ cho vay tiêu dùng bằng tiền hay hàng hóa. Người được hưởng tín dụng tiêu dùng không phải thế chấp bất cứ một loại tài sản nào mà chỉ cần bằng cách nào đó chứng minh được thu nhập định kỳ. Người vay tín dụng sẽ phải trả một phần gốc và lãi hàng tháng. Hạn mức tín dụng căn cứ vào thu nhập bình quân của người đó. Thời hạn của tín dụng tiêu dùng thường dưới 5 năm. Lãi suất tín dụng có thể được tính theo 2 cách: dư nợ giảm dần hay dư nợ gốc (tùy theo từng ngân hàng). Tính lãi theo dư nợ gốc là người vay tín dụng sẽ phải trả một khoản tiền lãi cố định từ 293
5. đầu kì cho đến cuối kì tín dụng. Còn tính theo dư nợ giảm dần là người vay sẽ trả tiền lãi căn cứ vào số dư nợ thực tế trên trong từng kì (Thanh Hằng, 2018). 2.3. Thực trạng thị trường tín dụng tiêu dùng tại Việt Nam Thời gian qua, tình hình tội phạm và vi phạm pháp luật liên quan đến hoạt động “tín dụng đen” xảy ra tại nhiều địa phương, gây ảnh hưởng đến an ninh, trật tự với thủ đoạn rất tinh vi, phức tạp. Các đối tượng lợi dụng mạng viễn thông, Internet, núp bóng các doanh nghiệp có chức năng cho vay tài chính, dịch vụ đòi nợ, kinh doanh cầm đồ, tạo vỏ bọc, đối phó với cơ quan chức năng để tổ chức các hoạt động cho vay không thế chấp, huy động vốn, kinh doanh tài chính, góp vốn, góp tài sản kinh doanh với lãi suất rất cao (từ 100% đến 300%, thậm chí lên đến 700%/năm đối với khoản tiền ở thời điểm vay) nhằm thu lợi bất chính. Thực tế cho thấy, “tín dụng đen” là hình thức cho vay, đi vay hoặc huy động vốn với lãi suất vượt quá mức lãi suất pháp luật quy định, được thực hiện bởi các cá nhân, nhóm người hoặc tổ chức kinh doanh dịch vụ tài chính, thường gắn với các hành vi đòi nợ, chiếm đoạt tài sản trái pháp luật. Chủ nợ thường thuê các băng nhóm tội phạm, đối tượng có tiền án, tiền sự sử dụng vũ khí, hung khí nguy hiểm có thể thực hiện các tội phạm xâm hại đến tính mạng, sức khỏe, nhân phẩm, danh dự, tổn hại về tinh thần và chiếm đoạt, hủy hoại tài sản của người đi vay, gây lo lắng, bức xúc trong nhân dân. Để tuyên chiến với "tín dụng đen", Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chỉ thị số 12/CT-TTg về tăng cường phòng ngừa, đấu tranh với tội phạm và vi phạm pháp luật liên quan đến hoạt động "tín dụng đen". Ngay sau đó, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước cũng đã ban hành Quyết định 1178/QĐ-NHNN về kế hoạch hành động của ngành Ngân hàng triển khai Chỉ thị 12/CT-TTg. Tuy việc thực hiện các quy định trên đã có những kết quả nhất định, song để xóa tín dụng đen cũng là thách thức không nhỏ. Theo số liệu thống kê của Bộ Công an, trong 4 năm qua, trên toàn quốc đã có 7.624 vụ phạm tội liên quan đến tín dụng đen bao gồm 56 vụ giết người, 398 vụ gây thương tích, 629 vụ cướp tài sản, 836 vụ cưỡng đoạt tài sản, 1.809 vụ lừa đảo, 3.581 vụ lạm dụng tín nhiệm, 165 vụ hủy hoại tài sản, trong đó, có khoảng 170 vụ lừa đảo, lạm dụng liên quan đến việc huy động vốn với lãi suất cao, với số tiền chiếm đoạt lên đến hàng nghìn tỷ đồng (vỡ nợ dây chuyền). Nhiều người dân vay “tín dụng đen” chỉ có cách bán nhà để trả nợ, hoặc bỏ trốn khỏi địa phương, thậm chí vượt biên để trốn thoát khỏi các đối tượng đòi nợ. 3. Thiết kế nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua hai bước: Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính và nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng. Kết quả thảo luận đã đưa ra 17 biến quan sát dùng để xác định 3 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến hành vi vay trong lĩnh vực tín dụng tiêu dùng. Trong đó, yếu tố cá nhân đại diện bằng khái niệm nhận thức và động cơ có 6 biến quan sát, yếu tố ngoại vi liên quan đến tổ chức tín dụng được thể hiện thông qua các đánh giá về sản phẩm tín dụng, tổ chức tín dụng và tác nhân tiếp thị với tất cả 7 biến quan sát, yếu tố nhân khẩu được khảo sát gồm giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn. Bảng hỏi sử dụng thang đo Likert 5 bậc, với bậc 1 là yếu tố không ảnh hưởng, bậc 5 là rất ảnh hưởng. Phương pháp chọn cỡ mẫu theo xác suất được sử dụng trong nghiên cứu này. Với tổng thể mẫu hơn 200,000 tài khoản vay tín dụng tiêu dùng 294
6. bình quân cho một Ngân hàng thương mại trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh, sai số tiêu chuẩn là 0.05, cỡ mẫu được xác định như sau: 200,000 푛 = = = 399 1 + (푒)2 1 + 200,000(0.05)2 Cỡ mẫu này phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA (cỡ mẫu phải lớn hơn 5 lần số lượng câu hỏi) và gấp đôi mức tối thiểu của một phân tích hồi quy đa biến yêu cầu. Vì vậy, tỷ lệ mẫu thu thập tại ngân hàng đã được phân phối ngẫu nhiên với kích cỡ mẫu tối thiểu là 399. Nghiên cứu định lượng thực tế được thực hiện thông qua khảo sát 500 người vay tín dụng tiêu dùng tại Ngân hàng Kiên Long. Số bảng hỏi thu về đạt yêu cầu là 427, trong đó có 195 nam, 232 nữ. Mô hình SEM được sử dụng để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố ngoại vi và nội tại đến quyết định mua của khách hàng trực tuyến. Theo đó, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) đã được sử dụng trong phân tích SEM để xác định số lượng và bản chất của các yếu tố giải thích cấu trúc hiệp phương sai của dữ liệu. Trong khi phương pháp phân tích yếu tố khẳng định CFA xem xét mức độ phù hợp của mô hình giả định với số liệu nghiên cứu. Vì hành vi vay của khách hàng là một phần của hộp đen ý thức trong mô hình hành vi mua nên cũng chịu ảnh hưởng của các nhân tố ngoại vi và nội tại tương tự như hành vi mua (Kamleitner & Kirchler, 2007). Theo đó, mô hình nghiên cứu được đề xuất sẽ bao gồm: • Nhận thức về thương hiệu bao gồm mức độ nhận diện và chuỗi gợi nhắc liên quan đến thương hiệu của tổ chức tín dụng, ảnh hưởng bởi các yếu tố cá nhân và yếu tố sản phẩm. Nhận thức về thương hiệu có ảnh hưởng đến quy trình ra quyết định của khách hàng theo nghiên cứu của Rossiter và Prey (1987), Wu, Wann, Yih (2016). Một khía cạnh khác của tài sản thương hiệu có thể đề cập trong mô hình hành vi là mức độ quen thuộc (Reilly, Parkinson, 2012; Nguyễn, 2018) và sự hài lòng (Hira & Mugenda, 2000) • Nhận thức về rủi ro bao gồm hai yếu tố: nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ và rủi ro liên quan đến giao dịch (Bauer, 1960) • Nhận thức về sự tiện lợi tập trung vào khả năng cung ứng thuận lợi nhất sản phẩm/dịch vụ, phạm vi tối ưu để tiếp cận (Berry, Seiders, Grewal, 2002). Trong nghiên cứu này nhận thức về sự tiện lợi được đánh giá thông qua khả năng đáp ứng và giải quyết sự cố (Elliehausen, Lundquist & Staten, 2007) • Tác nhân nội tại có ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của khách hàng là động cơ, được hình thành dựa trên các bậc nhu cầu của con người (Maslow, 1943). • Chiến lược marketing có ảnh hưởng đến mô hình ra quyết định của khách hàng (Birciakova, 2014), đặc biệt là hoạt động quảng cáo có thể tác động đến cầu tín dụng tiêu dùng (Bertrand và cộng sự, 2010). • Các yếu tố nhân khẩu học có ảnh hưởng tương đối đến quy trình ra quyết định của khách hàng thông thường gồm giới tính (Hira & Mugenda, 2000; Pirlympou, 2017), trình độ học vấn (Reilly, Parkinson, 2012), độ tuổi (Chen & Chivakul, 2008). 295
7. • Độ tin cậy trong thị trường tín dụng tiêu dùng chủ yếu dựa trên nhận thức về niềm tin, là yêu cầu cơ bản mà khách hàng đòi hỏi về tính an toàn và toàn vẹn của dịch vụ tài chính và tổ chức tín dụng (Wang và cộng sự 2015; Khatoon và cộng sự, 2020). • Khả năng bảo mật xuất phát từ khả năng xử lý bất cân xứng về thông tin trên thị trường tín dụng khi tổ chức tín dụng định giá dựa trên sự pha trộn giữa sự không chắc chắn của nhu cầu và rủi ro không chắc chắn được giải quyết bằng thông tin đó (Nelson, 2017), trong khi quyền riêng tư trên internet và trong hoạt động ngân hàng chủ yếu là bảo mật thông tin (Davies, 1996; Omariba và cộng sự, 2012). • Chi phí vay là mức độ chi phí tài chính được khách hàng quan tâm và chấp nhận chi trả khi sử dụng dịch vụ tài chính, có ảnh hưởng lớn đến ý định vay (Hoàng và cộng sự, 2021) • Thu nhập thông qua mức lương tối thiểu ảnh hưởng trực tiếp đến hạn mức tín dụng mà khách hàng có thể tiếp cận (Dettling & Hsu, 2020), trong khi mức tiết kiệm thúc đẩy các khoản nợ ngắn hạn không có bảo đảm (Medina & Pagel, 2021) • Hiểu biết về tài chính có thể làm giảm rủi ro của hành vi tài chính cá nhân và thúc đẩy quyết định tài chính tích cực (Xiao, Serido & Shim, 2011) • Chu kỳ hành vi vay là quá trình lặp lại khoản nợ tín dụng để tài trợ cho các chi phí tiêu dùng dựa trên sự không chắc chắn của thu nhập (Livshits, 2015) Giới tính Độ tuổi Mức thu nhập Nhân Nhân khẩu Trình độ học vấn Động cơ Hiểu biết về tài chính Quyết định vay tín Nhận thức về rủi ro dụng tiêu dùng Mức tiết kiệm Cá nhân Cá Chu kỳ hành vi vay Hạn mức tín dụng Nhận thức về thương hiệu Sự hài lòng Độ tin cậy Khả năng bảo mật, quyền riêng tư Khả năng đáp ứng, giải quyết sự cố tíndụng Mức độ quen thuộc Đánh giá tổ chức chức tổ Đánh giá Chi phí vay Chiến lược marketing Các giả thuyết nghiên cứu gồm: 296
8. • H1: Giới tính có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H2: Độ tuổi có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H3: Trình độ học vấn có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H4: Thu nhập có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H5: Động cơ có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H6: Hiểu biết về tài chính có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H7: Nhận thức về rủi ro có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H8: Mức tiết kiệm có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H9: Chu kỳ hành vi vay có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H10: Hạn mức tín dụng có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H11: Nhận thức về thương hiệu có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H12: Độ tin cậy có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H13: Khả năng bảo mật, quyền riêng tư có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H14: Khả năng đáp ứng, giải quyết sự cố có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H15: Mức độ quen thuộc có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H16: Chi phí vay có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H17: Chiến lược marketing có tác động đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng • H18: Sự hài lòng có thúc đẩy quyết định vay tín dụng tiêu dùng 4. Kết quả và thảo luận: Trước khi ước lượng và kiểm định mô hình, kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo bằng phương pháp Cronbach’s Alpha sẽ được thực hiện. Tiêu chuẩn chọn để thang đo đo lường có thể sử dụng tốt trong nghiên cứu thực nghiệm là các yếu tố phải có hệ số tương quan biến-tổng (itemtotal- correlation) > 0.30; hệ số Cronbach Alpha > 0.60 (Hair & các tác giả, 1998). Đồng thời phân tích nhân tố khám phá (EFA) thông qua sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (phương pháp trích này phản ảnh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax) để rút gọn các biến quan sát thành tập các nhân tố khác nhau cũng được tiến hành. Bảng 1. Kết quả kiểm định thang đo Kiểm định Cronbach’s Alpha Tương quan Cronbach’s Alpha VIF Yếu tố biến - tổng nếu loại bỏ biến Giới tính 0.132 0.627 1.087 Độ tuổi 0.122 0.630 1.080 Thu nhập 0.403 0.593 1.422 Trình độ học vấn 0.041 0.647 1.127 Động cơ 0.064 0.639 1.040 Hiểu biết về tài chính -0.081 0.662 1.060 297
9. Nhận thức về rủi ro 0.047 0.641 1.054 Mức tiết kiệm 0.252 0.614 1.376 Chu kỳ hành vi vay 0.320 0.602 2.237 Hạn mức tín dụng 0.283 0.608 1.896 Nhận thức về thương hiệu 0.062 0.633 1.031 Độ tin cậy 0.366 0.595 1.565 Khả năng bảo mật, quyền riêng tư 0.425 0.586 1.645 Khả năng đáp ứng, giải quyết sự cố 0.372 0.596 1.481 Mức độ quen thuộc 0.381 0.595 1.584 Chi phí vay 0.512 0.582 1.995 Chiến lược marketing 0.427 0.589 1.863 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu Hệ số Alpha của thang đo đạt 0.630, các biến động cơ, hiểu biết về tài chính, nhận thức về rủi ro, mức tiết kiệm, nhận thức về thương hiệu và một số biến thuộc yếu tố nhân khẩu có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, vì vậy cần loại bỏ khỏi mô hình. Bên cạnh đó, giá trị VIF (>2) cho thấy mô hình có một nhân tố bị đa cộng tuyến, các biến không hoàn toàn độc lập tuyến tính với nhau. Sau khi loại bỏ biến chu kỳ hành vi vay, về cơ bản các điều kiện của mô hình phân tích hồi quy đều được thỏa mãn hay nói cách khác mô hình phân tích hồi quy là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Bảng 2 cho kết quả hệ số KMO = 0.805 (0.5<KMO<1), kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.=0.00 (<0.05), các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể, cho thấy phân tích EFA là thích hợp. Bảng 2 trình bày 8 biến quan sát được rút trích thành 2 nhóm nhân tố với các chỉ số Eigenvalues lớn hơn 1 và tích lũy trích đạt 53.836 %, nghĩa là giải thích được 53.836% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát gốc, do đó thể giảm đáng kể sự phức tạp của bộ dữ liệu bằng cách sử dụng các thành phần này, chỉ với 12.89% mất thông tin. Kết quả EFA cũng cho thấy mô hình nghiên cứu có sự thay đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất, bao gồm 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, được sử dụng tiếp theo cho phân tích hồi quy tuyến tính bội. 298
10. Bảng 2. Kết quả phân tích EFA Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling .805 Adequacy. Approx. Chi-Square 849.754 Bartlett's Test of df 28 Sphericity Sig. .000 Nhân tố Giá trị riêng gốc Hệ số tải bình phương trích Tổng bình phương tải xoay Tổng % phương % tích Tổng % phương % tích Total sai lũy sai lũy 1 3.276 40.950 40.950 3.276 40.950 40.950 3.271 2 1.031 12.886 53.836 1.031 12.886 53.836 1.092 3 .924 11.544 65.380 4 .754 9.420 74.800 5 .694 8.670 83.470 6 .539 6.737 90.207 7 .435 5.435 95.642 8 .349 4.358 100.000 Bảng 3. Kết quả Pattern Matrix Nhân tố Biến Yếu tố 1 2 Cost Chi phí vay .724 Privacy Khả năng bảo mật, quyền riêng tư .713 Marketing Chiến lược marketing .700 Trust Độ tin cậy .690 Familiarity Mức độ quen thuộc .682 Income Thu nhập .639 Respond Khả năng đáp ứng, giải quyết sự cố .622 Satisfactory Sự hài lòng .905 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu 299
11. Hình 1. Kết quả phân tích CFA chuẩn hóa các nhân tố khẳng định Sau khi thang đo được kiểm định bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định CFA để đánh giá tính đơn hướng, độ tin cậy và độ giá trị của thang đo. Theo Hu và Bentler (1999), ở điều kiện quy mô mẫu N=427, với kết quả các thành phần Chi-square/df = 4.092 0.9; CFI = 0.929>0.9; RMSEA = 0.085 < 0.1, mô hình có thể chấp nhận được (khi giá trị giới hạn là 0.085, RMSEA từ chối từ 0.6-0.8% mô hình thực). Các trọng số chuẩn hóa đều đạt tiêu chuẩn cho phép (≥ 0,5) và có ý nghĩa thống kê (p-value ≤ 0,05), trừ biến Sự hài lòng, cho thấy mô hình này phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và các thang đo trong mô hình đều đạt tính đơn hướng, giá trị hội tụ, độ tin cậy và giá trị phân biệt. 300
12. Bảng 4. Giá trị ước lượng chuẩn hóa mối quan hệ của mô hình Estimate S.E. C.R. P Cost BorrowConsumerCreditBehavior .290 .036 8.171 Uớc lượng (chuẩn hóa) đều có ý nghĩa thống kê trừ biến Sự hài lòng (p < 5%). Theo trọng số hồi quy giữa các nhân tố cho thấy, nhân tố nhận thức cá nhân (gồm mức thu nhập, độ tin cậy và khả năng bảo mật, quyền riêng tư) có tác động qua lại đến nhân tố Quyết định vay tín dụng tiêu dùng của khách hàng (khả năng giải thích R2 = 29 %). Theo đó, giả thuyết H4, H12, H13 được chấp nhận. 5. Kết luận và đề xuất Thông qua các tiêu chí kiểm định, mô hình cấu trúc mạng SEM thể hiện nhiều ưu điểm và phù hợp để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh. Trong mối quan hệ nhân quả với nhận thức cá nhân, quyết định vay tín dụng tiêu dùng chịu ảnh hưởng bởi mức thu nhập, độ tin cậy và khả năng bảo mật, quyền riêng tư. Một số nhân tố mặc dù có cơ sở lý thuyết để giả định mô hình nhưng không có ý nghĩa thống kê khi phân tích ảnh hưởng của chúng đối với quyết định vay tín dụng tiêu dùng của nhóm khách hàng được khảo sát. Tuy nhiên, tất cả các nhân tố này đều có thể hữu ích đối với những nghiên cứu khác ở những phân khúc đa dạng hơn. Trong điều kiện thông tin đầy đủ, an toàn trong việc triển khai hành vi vay tín dụng tiêu dùng, khách hàng hoàn toàn có thể nhận thức được những khía cạnh lợi ích, hữu dụng của quyết định vay (căn cứ theo khái niệm “con người kinh tế”). Chính vì vậy, dựa vào số liệu phân tích, một số khía cạnh của nhận thức được xem xét trong mô hình chưa đủ để khái quát hết hộp đen ý thức của con người, việc loại bỏ nhu cầu như cơ sở của động cơ vay cũng là một điểm không phù hợp với cơ sở lý thuyết và thực tế. Hơn nữa, các chỉ tiêu phù hợp của mô hình chưa cao, cho thấy quy mô mẫu chưa đủ hoặc bậc tự do quá thấp. Do đó, cần tiến hành thực hiện thêm các nghiên cứu ngoại vi để bổ sung biến quan sát cần thiết, đồng thời cần phân biệt các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tín dụng tiêu dùng, đặc biệt là chế tài pháp luật hoặc chính sách điều tiết của Ngân hàng Trung ương. Vì vậy, phương hướng lâu dài của các tổ chức tín dụng là cần củng cố mức độ tin cậy vào thương hiệu và chất lượng sản phẩm, dịch vụ, hạn chế các rủi ro tài chính có thể phát sinh, đồng thời, bám sát theo chính sách điều tiết kinh tế vĩ mô của Chính phủ. 301
13. 6. Tài liệu tham khảo Ajzen, I., & Fishbein, M. (1977). Attitude-behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical research. Psychological bulletin, 84(5), 888. Ajen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50, 197-211. Albaibty, M & Rahman, M. (2019). The intention to use Islamic banking: an exploratory study to measure Islamic financial literacy. Int. Journal of Emerging Markets, 14(5), 988-1012. Amin, M. (2016). Internet banking service quality and its implication on e-customer satisfaction and e-customer loyalty. International Journal of Bank Marketing, 34(3), 280-306. Bashir, I. & Madhavaih, C. (2014). Determinants of young consumers’ intention to use internet banking service in India. Vision: The Journal of Business Perspective, 18(3), 153-163. Bertrand, M., Karlan, D., Mullainathan, S., Shafir, E., Zinman, J. (2010). The Quarterly Journal of Economics, 125(1), 263–306. Bùi Thị Thùy Dương (2018). Nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ Ebanking của khách hàng tại các NHTM Việt Nam. Hà Nội, Việt Nam: Luận án Tiến sĩ Tài chính - Ngân hàng, Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội. Dwidienawati, D; Tjahjana, D; Abdinagoro, S.B; Gandasari, D & Munawaroh. (2020). Customer review or influencer endorsement: which one influences purchase intention more?. Heliyon, 6(11), 13-17. Farhat, R. & Khan, B. (2011). Importance of Brand Personality To Customer Loyalty: A Conceptual Study. New Media and Mass Communication, 1, 4-10 Elliehausen, G., Lundquist, E. C. & Staten, M. (2007). The Impact of Credit Counseling on Subsequent Borrower Behavior. Journal of Consumer Affairs, 41(1), 1-28. Hira, T. & Mugenda, O. (2000). - Gender Differences in Financial Perceptions, Behaviors and Satisfaction. FPA Journal. Hoang, V., Nguyen, P.M., Luu, T.M.N & Vu, T.M.H. (2021). Determinants of Intention to Borrow Consumer Credit in Vietnam: Application and Extension of Technology Acceptance Model. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(4), 0885–0895 Hox, J.J. & Bechger, T.M. (2009). An Introduction to Structural Equation Modeling. Family Science Review, 11, 354-373 Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. 302
14. Iberahim, H., Mohd Taufik, N. K, Mohd Adzmir, A. S & Saharuddin, H. (2016). Customer satisfaction on Reliability and Responsiveness of self service technology for retail banking services. Procedia Economics and Finance, 37, 13-20. Khatoon, S; Zhenliang, X & Hussain, H. (2020). The mediating effect of customer satisfaction on the relationship between electronic banking service quality and customer purchase intention: evidence from the Qatar Banking sector. SAGE Open, 10(2), 1-12. Lutz Bornmann (2017). Measuring impact in research evaluations: a thorough discussion of methods for, effects of and problems with impact measurements. High Education, 73, 775–787. doi: 10.1007/s10734-016-9995-x Medina, P. & Pagel, M. (2021). Does saving cause borrowing? (NBER Woking Paper 28956). Massachusetts, US: NBER Nilsson, J & Wall, O. (2017). Online customer experience, satisfiaction and repurchase intention for online clothing retailing. Gohenburg, Sweden: University of Gothenburg, School of Business, Economics and Law. Nguyễn Đình Thọ (2011). Phương pháp nghiên cứ khoa học trong kinh doanh. TP.HCM, Việt Nam: Nhà xuất bảng Lao động Xã hội. Nguyễn Văn Ngọc (2012). Từ điển Kinh tế học. Hà Nội, Việt Nam: Đại học Kinh tế Quốc dân. Omariba, Z. B; Masese, N. B & Wanyembi, D. G. (2012). Security and privacy of electronic banking. International Journal of Computer Sciences Issues, 9(4), 3, 432-446. Parasuraman, A; Zeithaml, V. A & Berry, L. L. (1998). Servqual: A multiple-item scale for measuring consumer perc. Journal of Retailing, 64(1), 12. Phạm Thị Thảo My (2020). Rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Đồng Tháp. TP. HCM, Việt Nam: Luận văn thạc sỹ Trường đại học Kinh tế TP. HCM. Quốc hội (2010). Luật số 47/2010/QH12: Luật các tổ chức tín dụng. Hà Nội, Việt Nam. Ramayah, T; Ahmad, N. H & Lo, M. C. (2010). The role of quality factors in intention to continue using an e-learning system in Malaysia. Procedia Social and Behavioral Sciences 2, 542- 5426. Rita, P; Oliveira, T & Farisa, A. (2019). The impact of e-service quality and customer satisfaction on customer behavior in online shopping. Heliyon, 5(10). Singh, N; Neena, C. (2020). How perceived trust mediates merchant's intention to use a mobile wallet technology. Journal of Retailing and Consumer Services 52, 1-13. Thanh Hằng (2018). Tín dụng tiêu dùng là gì? [Trực tuyến]. Truy cập tại: [01/03/2020]. 303
15. Wang, P., Zheng, H., Chen, D. & Ding, L. (2015). Exploring the critical factors influencing online lending intentions. Financial Innovation, 1(8). doi: 10.1186/s40854-015-0010-9 Xiao, J. J., Serido, J., & Shim, S. (2011). Financial Education, Financial Knowledge, and Risky Credit Behavior of College Students. Consumer Knowledge and Financial Decisions, 113–128. doi:10.1007/978-1-4614-0475-0_8 Xu, X. (2017). The effects of website quality on customer satisfaction, use intention, purchase intention: A comparison among three types of booking channels. Ames, Iowa: Iowa State University. 304