Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng sản phẩm cho vay ngang hàng: Tích hợp lý thuyết hành động hợp lý và mô hình chấp nhận công nghệ

Bằng Nguyễn Viết; Phương Nguyễn Thị Nhất

doi:10.24311/jabes/2023.34.4.2

Các tác giả

Nguyễn Viết Bằng Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Tác giả
Nguyễn Thị Nhất Phương Công ty TNHH Tư Vấn Đầu Tư Tài Chính OnCredit Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.4.2

Từ khóa:

Lý thuyết hành động hợp lý, Mô hình chấp nhận công nghệ, Công nghệ tài chính, Cho vay ngang hàng, Việt Nam

Tóm tắt

Cho vay ngang hàng là một hiện tượng mới nổi nhưng lan rộng nhanh chóng trong bối cảnh tài chính kỹ thuật số bên cạnh ví điện tử, tiền kỹ thuật số, ngân hàng di động. Cho vay ngang hàng kết nối trực tiếp người đi vay với người cho vay mà không thông qua các tổ chức trung gian tài chính, thay thế bằng nền tảng ứng dụng công nghệ số. Nghiên cứu tích hợp Lý thuyết Hành động hợp lý và Mô hình chấp nhận công nghệ để tìm hiểu rõ các yếu tố và mức độ tác động của các yếu tố đến ý định sử dụng trong bối cảnh sản phẩm cho vay ngang hàng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát 217 người có nhu cầu vay vốn. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tác động đến ý định người đi vay chịu tác động bởi niềm tin, hữu ích, và danh tiếng nền tảng. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà tiếp thị quảng cáo và các nhà quản lý trong ngành tài chính - ngân hàng giúp các nhà quảng cáo tiếp thị chủ động hơn trong việc cải thiện ý định sử dụng dịch vụ cho vay ngang hàng.

Tài liệu tham khảo

Ahmad, S., Bhatti, S. H., & Hwang, Y. (2020). E-service quality and actual use of e-banking: Explanation through the technology acceptance model. Information Development, 36(4),

503–519.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211.

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1977). Attitude-behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical research. Psychological Bulletin, 84(5), 888–918.

Alam, N. (2018). The 3rd Asia Pacific region alternative finance industry report. University of Cambridge. doi: 10.13140/RG.2.2.29533.26088

Anouze, A. L. M., & Alamro, A. S. (2020). Factors affecting intention to use e-banking in Jordan. International Journal of Bank Marketing, 38(1), 86–112.

Balyuk, T. (2021). FinTech lending and bank credit access for consumers (Rotman School of Management Working Paper No. 2802220). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2802220.

Basha, S. A., Elgammal, M. M., & Abuzayed, B. M. (2021). Online peer-to-peer lending: A review of the literature. Electronic Commerce Research and Applications, 48, 101069.

Collier, B. C., & Hampshire, R. (2010). Sending mixed signals: Multilevel reputation effects in peer-to-peer lending markets. In Proceedings of the 2010 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work (pp. 197–206), 6–10 February 2010, Savannah.

Chen, J.-S., & Ching, R. (2006). The study of mobile customer relationship management and loyalty. International Conference on Service Systems and Service Management (pp. 67–72), 25–27 October 2006, Troyes, France.

Cho, J., & Lee, J. (2006). An integrated model of risk and risk-reducing strategies. Journal of Business Research, 59(1), 112–120.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.

Ding, J., Huang, J., Li, Y., & Meng, M. (2019). Is there an effective reputation mechanism in peer-to-peer lending? Evidence from China. Finance Research Letters, 30, 208–215.

Dorfleitner, G., Hornuf, L., Schmitt, M., & Weber, M. (2017). Definition of FinTech and description of the FinTech industry. In FinTech in Germany (pp. 5–10). Berlin: Springer.

Dowling, G. R. (1986). Perceived risk: The concept and its measurement. Psychology & Marketing, 3(3), 193–210.

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Reading, MA: Addison-Wesley.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.

Hair, J. F., Anderson, R. E., Babin, B. J., & Black, W. C. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective (7th ed.). London: Pearson Education.

Hanif, Y., & Lallie, H. S. (2021). Security factors on the intention to use mobile banking applications in the UK older generation (55+). A mixed-method study using modified UTAUT and MTAM-with perceived cyber security, risk, and trust. Technology in Society, 67, 101693.

Kasilingam, D. L. (2020). Understanding the attitude and intention to use smartphone chatbots for shopping. Technology in Society, 62, 101280.

Kaur, A., & Malik, G. (2019). Examining factors influencing Indian customers’ intentions and adoption of internet banking: Extending TAM with electronic service quality. Innovative Marketing, 15(2), 42–57.

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.

Kim, G., & Koo, H. (2016). The causal relationship between risk and trust in the online marketplace: A bidirectional perspective. Computers in Human Behavior, 55, 1020–1029.

Lenz, R. (2016). Peer-to-peer lending: Opportunities and risks. European Journal of Risk Regulation, 7(4), 688–700.

Magee, J. R. (2011). Peer-to-peer lending in the United States: Surviving after Dodd-Frank. North Carolina Banking Institute, 15(1), 139–174.

Marakarkandy, B., Yajnik, N., & Dasgupta, C. (2017). Enabling internet banking adoption: An empirical examination with an augmented technology acceptance model (TAM). Journal of Enterprise Information Management, 30(2), 263–294.

Milne, A., & Parboteeah, P. (2016). The business models and economics of peer-to-peer lending (ECRI Research Report No 17). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2763682

Natarajan, T., Balasubramanian, S. A., & Kasilingam, D. L. (2018). The moderating role of device type and age of users on the intention to use mobile shopping applications. Technology in Society, 53, 79–90.

Nguyen-Viet, B., & Huynh, N. K. (2021). Empirical analysis of internet banking adoption in Vietnam. Cogent Economics & Finance, 9(1), 1992876.

Park, J., Amendah, E., Lee, Y., & Hyun, H. (2019). M‐payment service: Interplay of perceived risk, benefit, and trust in service adoption. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 29(1), 31–43.

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.

Podsakoff, P. M., Mackenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903.

Qureshi, I., Fang, Y., Ramsey, E., McCole, P., Ibbotson, P., & Compeau, D. (2009). Understanding online customer repurchasing intention and the mediating role of trust–an empirical investigation in two developed countries. European Journal of Information Systems, 18(3), 205–222.

Schepers, J., & Wetzels, M. (2007). A meta-analysis of the technology acceptance model: Investigating subjective norm and moderation effects. Information & Management, 44(1),

90–103.

Senali, M. G., Iranmanesh, M., Ismail, F. N., Rahim, N. F. A., Khoshkam, M., & Mirzaei, M. (2022). Determinants of intention to use e-wallet: Personal innovativeness and propensity to trust as moderators. International Journal of Human–Computer Interaction, 1–13. doi: 10.1080/10447318.2022.2076309.

Singh, N., Sinha, N., & Liébana-Cabanillas, F. J. (2020). Determining factors in the adoption and recommendation of mobile wallet services in India: Analysis of the effect of innovativeness, stress to use and social influence. International Journal of Information Management, 50, 191–205.

Suleman, D., & Zuniarti, I. (2019). Consumer decisions toward fashion product shopping in Indonesia: The effects of attitude, perception of ease of use, usefulness, and trust. Management Dynamics in the Knowledge Economy, 7(2), 133–146.

Suryono, R. R., Budi, I., & Purwandari, B. (2021). Detection of fintech P2P lending issues in Indonesia. Heliyon, 7(4), e06782.

Tseng, S. Y., & Wang, C. N. (2016). Perceived risk influence on dual-route information adoption processes on travel websites. Journal of Business Research, 69(6), 2289–2296.

Thakor, A. V. (2020). Fintech and banking: What do we know?. Journal of Financial Intermediation, 41, 100833.

Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 283/QĐ-TTg của Thủ Tướng Chính Phủ về việc phê duyệt Đề án Kế hoạch cơ cấu lại ngành dịch vụ đến năm 2020, định hướng đến năm 2025, ban hành ngày 19/02/2020. Truy cập từ https://vanban.chinhphu.vn/default.aspx?pageid=27160&docid=199216

Vijayasarathy, L. R. (2004). Predicting consumer intentions to use on-line shopping: The case for an augmented technology acceptance model. Information & Management, 41(6), 747–762.

Wardrop, R., Rosenberg, R., Zhang, B., Ziegler, T., Squire, R., Burton, J.,…, & Garvey, K.

(2016). Breaking New Ground: The Americas Alternative Finance Benchmarking Report. University of Cambridge.

Yaakop, A. Y., Shi, Y. P., Foster, B., & Saputr, J. (2021). Investigating e-wallet adoption of COVID-19 intra-period among Malaysian youths': Integrated task-technology fit and technology acceptance model framework. International Journal of Data and Network Science, 5(3), 295–302.

Yang, M., Li, H., Shao, Z., & Shang, W. (2017). Influencing lenders’ repeat investment intention in P2P lending platforms in China through signaling. Proceedings of Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2017), July 19, 2017, Association for Information Systems. Retrieved from https://aisel.aisnet.org/pacis2017/72

Zhai, M., Chen, Y., & Wei, M. (2021). Influence of trust and risk on peer-to-peer investment willingness: A bidirectional perspective. Internet Research, 32, 943–966.