Ths. Nguyễn Thị Kim Thoa

Email: ntkthoa@uneti.edu.vn

Ths. Trần Xuân Đức

Khoa Tài chính Ngân hàng và Bảo hiểm, Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp

Tóm tắt

Để xác định các yếu tố tác động đến ý định sử dụng thanh toán không tiền mặt của người tiêu dùng trong bối cảnh kinh tế số, nghiên cứu này sử dụng mô hình UTAUT2 (Venkatesh và cộng sự, 2012) làm khung lý thuyết nền tảng; đồng thời bổ sung các yếu tố niềm tin bảo mật và khuyến mãi/ưu đãi nhằm phản ánh đặc thù hành vi tài chính tại Việt Nam. Qua đó, nghiên cứu không chỉ kiểm định mô hình lý thuyết trong bối cảnh mới, mà còn đưa ra các hàm ý chính sách cụ thể để thúc đẩy hành vi sử dụng thanh toán không tiền mặt trong cộng đồng.

Từ khóa: Thanh toán không tiền mặt, chuyển đổi số, nhân tố ảnh hưởng, quyết định của người tiêu dùng, tài chính số

Summary

To identify the factors influencing consumers’ intention to adopt cashless payment methods in the context of the digital economy, the study employs the UTAUT2 model (Venkatesh et al., 2012) as the foundational theoretical framework. Additionally, it incorporates the factors of security trust and promotion/incentive to reflect the specific characteristics of financial behavior in Viet Nam. Accordingly, the study not only tests the theoretical model in a new context but also provides specific policy implications to promote cashless payment behavior within the community.

Keywords: Cashless payment, digital transformation, influencing factors, consumer decision, digital finance

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang đẩy mạnh quá trình chuyển đổi số toàn diện, thanh toán không dùng tiền mặt (TTKTM) trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu nhằm hiện đại hóa hệ thống tài chính, thúc đẩy tăng trưởng bao trùm và nâng cao năng suất xã hội. Chính phủ đã ban hành nhiều chính sách quan trọng về phát triển TTKTM và Chương trình chuyển đổi số quốc gia, khuyến khích các tổ chức, doanh nghiệp và người dân tích cực sử dụng các phương thức thanh toán điện tử thay cho tiền mặt. Việc mở rộng hệ sinh thái tài chính số, sự gia tăng nhanh chóng của người dùng ví điện tử, mobile banking, QR code và các phương thức thanh toán số khác đã góp phần nâng cao hiệu quả giao dịch, tăng tính minh bạch và thúc đẩy tài chính toàn diện.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy mức độ chấp nhận TTKTM trong dân cư vẫn còn nhiều rào cản, đặc biệt trong nhóm người tiêu dùng phổ thông. Tỷ lệ thanh toán bằng tiền mặt vẫn chiếm tỷ trọng lớn, nhất là trong các giao dịch hằng ngày, cho thấy hành vi tiêu dùng chưa thay đổi đồng đều dù hạ tầng công nghệ và dịch vụ đã phát triển nhanh chóng. Điều này đặt ra yêu cầu cần thiết về mặt lý luận và thực tiễn trong việc tìm hiểu, nghiên cứu nhằm xác định những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng trong nền kinh tế số tại Việt Nam cũng như mức độ tác động của từng nhân tố, để từ đó có giải pháp phù hợp.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Thanh toán không tiền mặt

TTKTM được hiểu là hình thức giao dịch tài chính mà người tiêu dùng sử dụng các phương tiện điện tử như thẻ ngân hàng, ví điện tử, chuyển khoản qua mobile banking, QR code hoặc các nền tảng thanh toán số thay vì sử dụng tiền mặt. Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ giao dịch qua kênh số đã tăng trưởng trung bình hơn 30-40%/năm trong giai đoạn 2020 - quý I/2025, tuy nhiên mức độ phổ cập và thói quen sử dụng giữa các nhóm dân cư vẫn chưa đồng đều (Hà Trang, 2025).

Việc thúc đẩy TTKTM không chỉ có ý nghĩa về mặt hiệu quả và an toàn tài chính, mà còn gắn với mục tiêu phát triển kinh tế số, giảm chi phí xã hội liên quan đến in ấn, kiểm đếm, lưu thông và bảo vệ tiền mặt. Tuy nhiên, việc chuyển đổi hành vi người tiêu dùng từ thanh toán truyền thống sang các phương thức số lại phụ thuộc nhiều vào yếu tố nhận thức, niềm tin, thói quen và môi trường xã hội, điều mà các mô hình hành vi như TAM, TPB hay UTAUT2 đã chỉ ra trong nhiều nghiên cứu quốc tế.

Tổng quan về lý thuyết hành vi ra quyết định

Ra quyết định là một quá trình có hệ thống nhằm lựa chọn hành động tối ưu từ nhiều phương án có thể. Theo Ofstad (1961), “… ra một quyết định tức là đưa ra một phán xét về cái phải làm trong một tình huống nào đó sau khi đã cân nhắc suy nghĩ giữa các hoạt động có thể”. Quá trình này không diễn ra ngẫu nhiên mà bao gồm nhiều giai đoạn: nhận diện vấn đề, đánh giá phương án và lựa chọn giải pháp. Với các hành vi của người tiêu dùng, đặc biệt là các quyết định tài chính - công nghệ như sử dụng TTKTM, quá trình ra quyết định không chỉ dựa trên lý trí mà còn chịu ảnh hưởng bởi nhận thức, rủi ro, cảm xúc, trải nghiệm và môi trường xã hội. Hiểu rõ cách thức ra quyết định là cơ sở để xây dựng các mô hình giải thích hành vi tiêu dùng.

Học thuyết ra quyết định cá nhân cung cấp nền tảng lý luận quan trọng để lý giải cách thức con người đưa ra các lựa chọn trong bối cảnh có nhiều yếu tố tác động. Theo Phan Thanh Tú và cộng sự (2018), lý thuyết này được phát triển qua 3 nhánh chính: học thuyết ra quyết định tiêu chuẩn, học thuyết ra quyết định mô tả và học thuyết ra quyết định quy định.

Thứ nhất, học thuyết ra quyết định tiêu chuẩn cho rằng hành vi lựa chọn dựa trên nguyên tắc hợp lý và tối đa hóa tiện ích. Các cá nhân đưa ra quyết định bằng cách đánh giá khả năng xảy ra (xác suất) và mức độ hài lòng mong đợi từ mỗi lựa chọn (Goldstein và Hogarth, 1997). Trong bối cảnh thanh toán số, điều này phản ánh việc người tiêu dùng cân nhắc giữa lợi ích (tiện lợi, tốc độ, chi phí thấp) và rủi ro (mất an toàn, lỗi giao dịch).

Thứ hai, học thuyết ra quyết định mô tả tập trung vào cách con người thực tế đưa ra quyết định, chịu ảnh hưởng bởi cảm xúc, thói quen và thiên kiến nhận thức. Thuyết triển vọng (Prospect Theory) của Kahneman và Tversky (1979) chỉ ra rằng, con người thường đánh giá thiệt hại mạnh hơn lợi ích tương đương, do đó xu hướng sử dụng phương thức thanh toán mới phụ thuộc nhiều vào cảm nhận rủi ro và độ tin cậy của công nghệ.

Thứ ba, học thuyết ra quyết định quy định nhấn mạnh vai trò của việc áp dụng các công cụ, quy trình và tiêu chuẩn để tối ưu hóa lựa chọn (Howard, 2004; Saaty, 1986). Trong nghiên cứu hành vi công nghệ, điều này liên quan đến việc thiết kế trải nghiệm người dùng, quy trình hỗ trợ và cơ chế bảo đảm nhằm giảm rủi ro nhận thức, từ đó củng cố niềm tin và ý định hành vi.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Các giả thiết nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng các lý thuyết hành vi ra quyết định cá nhân và sự kế thừa, mở rộng nhiều khung lý thuyết hành vi kinh điển trong lĩnh vực chấp nhận và sử dụng công nghệ, gồm: mô hình TAM (Technology Acceptance Model) của Davis (1989); lý thuyết hành vi dự định - TPB (Theory of Planned Behavior) của Ajzen (1991) và mô hình Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT2) của Venkatesh và cộng sự (2012). Để phản ánh bối cảnh đặc thù của dịch vụ tài chính số tại Việt Nam, mô hình được mở rộng thêm 2 nhân tố: niềm tin bảo mật (TR), xuất phát từ các nghiên cứu trong thương mại điện tử và fintech; khuyến mãi/ưu đãi (PR), thường xuyên xuất hiện trong các nghiên cứu thực nghiệm gần đây tại các thị trường đang phát triển.

Hiệu quả kỳ vọng (PE)

Người tiêu dùng có xu hướng gia tăng ý định sử dụng TTKTM nếu họ nhận thấy phương thức này giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí giao dịch và nâng cao sự thuận tiện so với tiền mặt. Hiệu quả kỳ vọng đề cập đến mức độ mà cá nhân tin rằng, việc sử dụng công nghệ sẽ mang lại lợi ích thiết thực trong cuộc sống hoặc công việc, được kế thừa từ mô hình TAM của Davis (1989) và cũng là một cấu phần trọng yếu trong UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003). Biến số này phản ánh mức độ mà người tiêu dùng tin tưởng rằng, việc sử dụng TTKTM sẽ giúp họ đạt được lợi ích cụ thể như tiết kiệm thời gian, thuận tiện hơn so với tiền mặt và gia tăng hiệu quả trong giao dịch. Các nghiên cứu trước đây đã khẳng định rằng, nhận thức về tính hữu ích là yếu tố dự báo mạnh mẽ ý định chấp nhận công nghệ, đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ tài chính số bao gồm thanh toán di động và ví điện tử (Patil và cộng sự, 2020). Vì vậy, việc đưa PE vào mô hình là cần thiết để đo lường lợi ích cảm nhận của người tiêu dùng Việt Nam. Giả thuyết sau được đề xuất:

H1: Hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Dễ sử dụng (EE)

Với TTKTM, nếu người tiêu dùng nhận thấy việc cài đặt ứng dụng, quét mã QR hoặc thực hiện giao dịch không đòi hỏi nỗ lực đáng kể, họ sẽ có xu hướng hình thành ý định sử dụng cao hơn. Dễ sử dụng tương ứng với khái niệm Perceived Ease of Use trong TAM và được khẳng định là một trong những yếu tố thúc đẩy mạnh mẽ hành vi chấp nhận công nghệ (Davis, 1989; Venkatesh và cộng sự, 2003). Các nghiên cứu tại châu Á, đặc biệt trong lĩnh vực mobile banking và e-wallets, đã khẳng định tính dễ sử dụng là một yếu tố quan trọng thúc đẩy hành vi chấp nhận công nghệ (Dao My Hang & ctg, 2018; Abrahão et al., 2016). Giả thuyết sau được đề xuất:

H2: Dễ sử dụng có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Ảnh hưởng xã hội (SI)

Trong bối cảnh Việt Nam, nơi các quyết định tiêu dùng thường bị chi phối bởi cộng đồng và nhóm tham chiếu, sự ủng hộ hoặc khuyến khích từ người thân có thể đóng vai trò then chốt trong việc định hình ý định sử dụng TTKTM.

Ảnh hưởng xã hội đề cập đến mức độ mà cá nhân cảm nhận được áp lực hoặc khuyến khích từ những người quan trọng xung quanh (bạn bè, gia đình, đồng nghiệp) trong việc sử dụng công nghệ (Ajzen, 1991; Venkatesh và cộng sự, 2003). Các nghiên cứu ở Việt Nam và các nền kinh tế đang phát triển đã chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội có tác động đáng kể đến sự chấp nhận dịch vụ thanh toán số (Leong, Min Yee, et al,2021; Nguyễn Thị Bích Liên, 2023). Giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Niềm tin bảo mật (TR)

Tại Việt Nam, vẫn tồn tại những lo ngại về rủi ro gian lận và an toàn mạng. Bởi vậy, niềm tin bảo mật trở thành điều kiện tiên quyết để người tiêu dùng quyết định sử dụng các phương thức TTKTM. Niềm tin bảo mật được phát triển từ các nghiên cứu về thương mại điện tử và fintech (Gefen và cộng sự, 2003; Pavlou, 2003), phản ánh mức độ người tiêu dùng tin tưởng vào tính an toàn trong giao dịch. Trong các nghiên cứu quốc tế, yếu tố này thường được coi là rào cản quan trọng nhất đối với việc áp dụng công nghệ tài chính (Gefen et al 2003). Giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Niềm tin bảo mật có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Khuyến mãi/Ưu đãi (PR)

Khuyến mãi/ưu đãi phản ánh nhận thức của người tiêu dùng về lợi ích tài chính bổ sung khi sử dụng TTKTM, chẳng hạn như hoàn tiền, giảm giá hoặc miễn phí dịch vụ (Chen và cộng sự, 2019). Tại thị trường Việt Nam, các ngân hàng và công ty fintech thường xuyên triển khai các chương trình khuyến mãi để khuyến khích hành vi thanh toán số. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng, những ưu đãi tài chính này không chỉ tạo động lực ban đầu mà còn góp phần duy trì hành vi sử dụng lâu dài (Hoang & Le Trinh, 2020). Giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Khuyến mãi/ưu đãi có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Thói quen (Habit - HB)

Trong lĩnh vực thanh toán, khi người tiêu dùng đã quen thuộc với việc sử dụng ví điện tử hoặc thẻ ngân hàng trong giao dịch hằng ngày, ý định tiếp tục sử dụng sẽ trở nên mạnh mẽ hơn. Thói quen đề cập đến xu hướng cá nhân thực hiện hành vi một cách tự động dựa trên kinh nghiệm trước đó (Venkatesh và cộng sự, 2012). Các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước đều cho thấy rằng, thói quen là một trong những yếu tố có sức mạnh dự báo lớn đối với hành vi sử dụng công nghệ số (Nikolopoulou, K., 2021; Đặng và cộng sự, 2022). Giả thuyết sau được đề xuất:

H6: Thói quen có tác động tích cực đến Ý định sử dụng TTKTM của người tiêu dùng.

Từ những lập luận và giả thuyết trên, mô hình nghiên cứu được thể hiện như Hình.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp: định tính và định lượng. Giai đoạn định tính gồm phỏng vấn chuyên gia, người sử dụng TTKTM để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định của người tiêu dùng trong việc sử dụng TTKTM. Giai đoạn định lượng được thực hiện thông qua khảo sát với bảng hỏi Likert 5 mức bao gồm 2 phần: 6 câu hỏi về thông tin cá nhân và 27 câu hỏi nghiên cứu tương ứng với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Mô hình nghiên cứu có tổng cộng 27 biến quan sát (Bảng 1). Vì thế, kích thước tối thiểu cho nghiên cứu là 135 mẫu khảo sát (Hair và cộng sự, 2009).

Tác giả phát ra 650 phiếu điều tra, thu về 502 phiếu (tỷ lệ 77%), trong đó có 480 phiếu khảo sát hợp lệ phù hợp với yêu cầu chọn mẫu trên. Kết quả được tổng hợp nhằm kiểm định mô hình và đề xuất các khuyến nghị phù hợp với thực tiễn Việt Nam. Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành làm sạch, mã hóa dữ liệu và được nhập liệu tại phần mềm SPSS 26. Từ đó tiến hành các bước thống kê dữ liệu, kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA và kiểm định mô hình hồi quy nhằm phân tích được mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Bảng 1: Bảng mã hóa thang đo của các biến

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kiểm định độ tin cậy theo Cronbach’s Alpha

Theo Nunnally (1978), một thang đo được coi là đạt độ tin cậy nếu hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0,7 trở lên. Quan điểm này cũng được Hair và cộng sự (2009) ủng hộ khi cho rằng ngưỡng 0,7 là tiêu chuẩn tối thiểu để khẳng định tính đơn hướng và độ tin cậy nội tại của thang đo. Ngoài ra, để đảm bảo chất lượng thang đo, các biến quan sát nên có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) không thấp hơn 0,3 (Cristobal và cộng sự, 2007). Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy, kết quả cho thấy các thang đo đều đạt ngưỡng chấp nhận (α ≥ 0,7), với hệ số α dao động từ 0,799 đến 0,860. Các hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0,3.

Bảng 2: Bảng tóm tắt kết quả kiểm định độ tin cậy theo Cronbach’s Alpha

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu SPSS của tác giả

Kết quả tại Bảng 2 cho thấy các thang đo có độ nhất quán nội bộ tốt và đủ tin cậy cho các phân tích tiếp theo. Nghiên cứu tiếp tục triển khai phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác nhận cấu trúc thang đo.

Phân tích nhân số khám EFA

Theo Kaiser (1974) và Hutcheson & Sofroniou (1999), phân tích nhân tố được coi là phù hợp khi KMO ≥ 0,5 và kiểm định Bartlett có sig. < 0,05. Đồng thời, theo Hair và cộng sự (2009), mô hình đạt yêu cầu khi Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích ≥ 60%, cho thấy các nhân tố giải thích tốt biến thiên của dữ liệu. Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá với: KMO = 0,844 > 0,5, thỏa mãn yêu cầu của phân tích khám phá và hệ số sig = 0.000 có ý nghĩa thống kê với mức 5%. Kết quả rút được 6 nhân tố tại eigenvalue 1,6460 > 1 và tổng phương sai trích 66,56%, cho thấy mô hình EFA phù hợp.

Bảng 3: Kết quả phân tích nhân tố khám phá

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu SPSS của tác giả

Kết quả EFA đối với nhân tố Ý định TTKTM của khách hàng cũng cho thấy, kiểm định Bartlett có giá trị sig. = 0,000 (< 0,05), hệ số KMO = 0,827 > 0,5 có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp.

Phân tích mô hình hồi quy

Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Kết quả phân tích hồi quy thể hiện ở Bảng 4.

Bảng 4: Kết quả hồi quy đa tuyến tính

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu SPSS của tác giả

Bảng 5: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu SPSS của tác giả

Bảng 6: Kết quả kiểm định ANOVA

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu SPSS của tác giả

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp, với hệ số R² hiệu chỉnh đạt 0,582, tức là 58,2% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Hệ số Durbin-Watson = 2,063 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan (Yahua Qiao, 2011). Kiểm định ANOVA cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao (Sig. = 0,000 < 0,05), khẳng định mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. Bảng hệ số hồi quy cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến quyết định sử dụng TTKTM (Sig. < 0,05), với hệ số Beta chuẩn hóa như sau:

INT = -1,071 + 0,228 PE + 0,211 EE + 0,150 SI + 0,248 TR + 0,172 PR + 0,301 HB

Kiểm định đa cộng tuyến (VIF) cho thấy VIF nằm trong khoảng từ 1 đến 3 không có dấu hiệu vi phạm giả định (Hair và cộng sự, 2009).

Dựa vào Kết quả hồi quy, nghiên cứu kết luận tất cả các biến độc lập trong mô hình đều có ảnh hưởng dương đến Ý định sử dụng TTKTM (INT), trong đó Thói quen (HB, β = 0,301), Niềm tin bảo mật (TR, β = 0,248) và Hiệu quả kỳ vọng (PE, β = 0,228) là các yếu tố có tác động mạnh nhất. Điều này hàm ý rằng, người dùng có xu hướng tiếp tục sử dụng khi họ đã hình thành thói quen, cảm thấy an tâm về độ bảo mật và nhận thấy tiện ích rõ rệt từ công nghệ thanh toán. Các phát hiện này nhất quán với những nghiên cứu trước như Gefen và cộng sự (2003) và Pavlou (2003) nhấn mạnh vai trò của niềm tin trong môi trường giao dịch số; Chen và cộng sự (2019) và Hoang và Le Trinh (2020) chứng minh tác động của chính sách khuyến mại đến hành vi sử dụng ví điện tử và dịch vụ fintech.

Ngoài ra, mô hình nghiên cứu bổ sung 2 yếu tố Niềm tin bảo mật và Khuyến mãi/ưu đãi, cho thấy sự phù hợp với đặc thù hành vi tiêu dùng số tại Việt Nam và cũng là các yếu tố thúc đẩy hành vi chấp nhận công nghệ thanh toán không tiền mặt trong nền kinh tế số đang phát triển.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Dựa trên kết quả hồi quy, 3 yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến Ý định sử dụng TTKTM là thói quen (HB), Niềm tin bảo mật (TR) và Hiệu quả kỳ vọng (PE). Điều này cho thấy các giải pháp thúc đẩy hành vi tiêu dùng cần tập trung vào việc giúp người dùng hình thành thói quen sử dụng, củng cố niềm tin vào hệ thống thanh toán số, và nâng cao nhận thức về lợi ích thực tiễn mà phương thức này mang lại. Cụ thể:

Thứ nhất, Thói quen sử dụng là yếu tố có tác động mạnh nhất, phản ánh rằng việc lặp lại hành vi trong thời gian đủ dài sẽ hình thành xu hướng tiêu dùng ổn định. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ cần tập trung vào việc tích hợp TTKTM vào các hành vi hằng ngày, từ mua sắm, ăn uống đến chi trả điện nước, để việc sử dụng trở nên tự nhiên và liên tục.

Thứ hai, Niềm tin bảo mật là điều kiện tiên quyết để người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận hình thức thanh toán mới. Việc công khai minh bạch các tiêu chuẩn bảo mật, chính sách bảo vệ người dùng và quy trình xử lý rủi ro là cần thiết nhằm củng cố niềm tin, đặc biệt trong bối cảnh còn nhiều lo ngại về gian lận và đánh cắp thông tin cá nhân.

Thứ ba, Hiệu quả kỳ vọng phản ánh nhận thức của người dùng về tính tiện lợi, nhanh chóng và tiết kiệm thời gian khi sử dụng dịch vụ. Để gia tăng cảm nhận này, các bên cung cấp dịch vụ cần tối ưu hóa giao diện, rút ngắn thao tác thanh toán, và truyền thông rõ ràng về lợi ích mà người dùng nhận được, từ đó thúc đẩy hành vi chấp nhận và sử dụng lâu dài.

Ngoài các yếu tố có ảnh hưởng chính, một số nhân tố khác cũng cho thấy tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Ý định sử dụng TTKTM. Cụ thể, Dễ sử dụng khi quy trình thanh toán được thiết kế đơn giản, thân thiện với người dùng, khả năng chấp nhận công nghệ sẽ tăng lên. Vì vậy, cần chú trọng vào trải nghiệm người dùng, giảm thiểu rào cản thao tác và nâng cao khả năng tiếp cận với các nhóm người dùng lớn tuổi hoặc ít am hiểu công nghệ.

Ảnh hưởng xã hội đóng vai trò thúc đẩy trong giai đoạn đầu hình thành hành vi. Việc tận dụng sức lan tỏa từ cộng đồng, bạn bè hoặc người nổi tiếng sẽ giúp củng cố niềm tin xã hội vào phương thức thanh toán mới. Do đó, doanh nghiệp và nhà quản lý nên xem xét các chiến dịch truyền thông dựa trên mạng xã hội hoặc người có sức ảnh hưởng trên mạng xã hội (KOLs) như một phần trong chiến lược thúc đẩy hành vi.

Thứ tư, các yếu tố Khuyến mãi và ưu đãi dù tác động không lớn bằng các yếu tố nội tại, vẫn đóng vai trò kích thích hành vi sử dụng ban đầu, đặc biệt với nhóm người dùng mới. Việc thiết kế các chương trình ưu đãi định kỳ, hoàn tiền hoặc miễn phí dịch vụ trong thời gian đầu có thể giúp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi từ người quan tâm sang người dùng thực tế.

Tài liệu tham khảo:

1. Abrahão, R. d., Moriguchi, S. N., & Andrade, D. F. (2016). Intention of adoption of mobile payment: An analysis in the light of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). RAI Revista de Administração e Inovação, 13 (3), 221-230.

2. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50 (2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.

3. Chen, C. D., Fan, Y. W., & Farn, C. K. (2007). Predicting electronic toll collection service adoption: An integration of the technology acceptance model and the theory of planned behavior. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 15 (5), 300-311.

4. Chen MA, Wu Q, Yang B (2019). How valuable is FinTech innovation? Rev Financ Stud; 32 (5): 2062-2106. doi: 10.1093/rfs/hhy130.

5. Cristobal, E., Flavián, C., & Guinalíu, M. (2007). Perceived e-service quality (PeSQ): Measurement validation and effects on consumer satisfaction and web site loyalty. Managing Service Quality: An International Journal, 17 (3), 317-340.

6. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13 (3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008.

7. Dao My Hang & the authors. (2018). Factors affecting the decision to use fintech services in payment activities of individual customers in Vietnam. Journal of Banking Science & Training, 194, 11-19.

8. Đặng, T. V. Đ., Nguyễn, T. L., & Nguyễn, Đ. H. (2022). Extending UTAUT2 in mobile money adoption and actual use behavior: An empirical research in Vietnam during the COVID-19. Industrielle Beziehungen Zeitschrift für Arbeit Organisation und Management 10 (4), DOI:10.53384/inbe.101390943.2779.1862003510.

9. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27 (1), 51-90. https://doi.org/10.2307/30036519.

10. Goldstein, W. M., & Hogarth, R. M. (Eds.). (1997), Research on judgment and decision making: Currents, connections, and controversies, Cambridge University Press.

11. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson, New Jersey.

12. Hà Trang (2025). Chuyển đổi số ngân hàng: Góp phần phát triển kinh tế số, xã hội số. https://tapchinganhang.gov.vn/chuyen-doi-so-ngan-hang-gop-phan-phat-trien-kinh-te-so-xa-hoi-so-16557.html

13. Hoang, H., & Le Trinh, T. (2020). The role of promotion in mobile wallet adoption - A research in Vietnam. Advances in Science Technology and Engineering Systems Journal, 5 (6): 290-298.

14. Hutcheson & Sofroniou (1999). The Multivariate Social Scientist, Sage, London.

15. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979), Prospect theory: An analysis of decision under risk, Econometrica, 47 (2), 263-291.

16. Kaiser (1974). An index of factorial simplicity, Psychometrika.

17. Leong, M. Y., Kwan, J. H., & Ming Ming, L. (2021). Technology readiness and UTAUT2 in e-wallet adoption in a developing country, Pubmed Central, F1000Res, 2021 Aug 27;10:863. [Version 1] doi: 10.12688/f1000research.72853.1.

18. Nikolopoulou, K. (2021). Habit, hedonic motivation, performance expectancy and other determinants of technology adoption: A UTAUT2‑based study. Technology in Society, 64, Article 101526.

19. Nunnally (1978). Psychometric theory. McGraw-Hill, NewYork.

20. Ofstad, H. (1961). An inquiry into the freedom of decision, London: George Allen & Unwin.

21. Nguyễn Thị Bích Liên (2023). Factors affecting the intention of consumers to use mobile payment services in Ho Chi Minh City. Tạp chí Công Thương, Số 3, tháng 2 năm 2023

22. Phan Thanh Tú, Vũ Mạnh Chiến, Phạm Văn Kiệm, Lưu Đức Tuyến, Nguyễn Thị Hồng Nga (2018). Học thuyết Doanh nghiệp. Nxb. Lao động - Xã hội.

23. Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model, International Journal of Electronic Commerce, 7 (3), 101-134.

24. Pushp P. Patil; Kuttimani Tamilmani; Nripendra P. Rana; Vishnupriya Raghavan. (2020). Understanding Consumer Adoption of Mobile Payment in India: Extending Meta-UTAUT Model with Personal Innovativeness, Anxiety, Trust, and Grievance Redressal, International Journal of Information Management, Volume 54, October 2020, Doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102144.

25. Ronald A. Howard. (2004). Speaking of Decisions: Precise Decision Language, Decision Analysis, INFORMS, vol. 1(2), pages 71-78, June.

26. Saaty, T. L. (1986). Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process, Management Science, 32(7), 841-855.

27. 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 (UTAUT2). MIS Quarterly, 36 (1), 157-178. https://doi.org/10.2307/41410412.

28. Yahua Qiao (2011), Instertate Fiscal Disparities in America, Routledge, New York.