Các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng dịch vụ Fintech cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Vietnam: Áp dụng mô hình TAM

Chia sẻ: Dạ Thiên Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng dịch vụ Fintech cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Vietnam: Áp dụng mô hình TAM" sử dụng Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (TAM) để điều tra các yếu tố thúc đẩy việc áp dụng Fintech trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam. Phân tích dữ liệu, dựa trên phản hồi của 107 người tham gia, được thực hiện PLS-SEM bởi Warppls 8. Kết quả là, các yếu tố này có tác động tích cực đến ý định áp dụng Fintech của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng dịch vụ Fintech cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Vietnam: Áp dụng mô hình TAM

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ÁP DỤNG DỊCH VỤ FINTECH CHO CÁC DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI VIETNAM: ÁP DỤNG MÔ HÌNH TAM Đào Duy Tùng1 Abstract: The rapid evolution of technology, along with the widespread adoption of smartphones, is fundamentally changing how people access financial services. Fintech companies are at the forefront of this transformation, continuously innovating to create tailored products and services for both individual users and small and medium-sized enterprises (SMEs). Access to digital financial products through Fintech platforms plays a pivotal role in promoting. The study employs an extended Technology Acceptance Model (TAM) to investigate the factors driving Fintech adoption among SMEs in Vietnam. The data analysis, based on responses from 107 participants, was conducted PLS-SEM by Warppls 8. As a result, the factors have a positive effect on the intention of SMEs to adopt Fintech. Keywords: Vietnam SMEs, sustainable development, finance digitization, fintech adoption, TAM model 1. GIỚI THIỆU Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) đóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế châu Á, với hơn 95% tổng số doanh nghiệp nắm giữ và đóng góp từ 50% đến 70% công ăn việc làm và chiếm từ 30% đến 60% tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của nhiều quốc gia (Anh, 2022). Việt Nam, ví dụ, có 97% tổng số các doanh nghiệp thuộc dạng SMEs và đóng góp 45% tổng GDP. (Dương, 2021; Khoa, 2021; Hiền, 2023). Mặc dù quan trọng đối với nền kinh tế, SMEs thường gặp khó khăn trong việc thu hút tài chính. Trong bối cảnh này, các đổi mới công nghệ tài chính (Fintech) mới nổi tại châu Á đã thay đổi mô hình truyền thống, giúp giảm khó khăn cho SMEs trong việc tiếp cận nguồn vốn. Năm 2021, dự kiến có khoảng 71% người trưởng thành ở các nước đang phát triển sẽ có khả năng tiếp cận tài chính chính thức (Kunt, Klapper, Singer, & Ansar, 2021). Tuy nhiên, thách thức vẫn tồn tại cho 1,4 tỷ người vẫn chưa tiếp cận được dịch vụ tài chính chính thức, đặc biệt ở các nước đang phát triển. Ví dụ, ở Việt Nam, nền kinh tế đứng thứ 3 trong ASEAN với GDP là 1,141 tỷ USD vào năm 2021 (Tiến, 2022), tuy nhiên, Việt Nam xếp thứ hai trên toàn cầu với 69% người dân chưa tiếp cận được dịch vụ tài chính (Hương, 2021). Theo Hùng (2023), gần 80% dân số Việt Nam không có hoặc chưa tiếp cận dịch vụ ngân hàng, và hơn 70% số người sống ở khu vực nông thôn gặp rất nhiều khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ tài chính (Diệp, 2022). Thêm vào đó, Liu và đồng nghiệp (2022) đã chỉ ra rằng doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận dịch vụ tài chính có thể thúc đẩy sự phát triển kinh doanh hơn so với những doanh nghiệp không có tiếp cận dịch vụ tài chính. Ngoài ra, sự phát triển của các công ty dịch vụ tài chính dựa trên công nghệ (Fintech) đã hỗ trợ chính phủ nhanh chóng mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính. Theo Minh và Anh (2022), Fintech đề cập đến việc áp dụng các công nghệ đổi mới và hiện đại trong lĩnh vực tài chính, nhằm mang đến cho khách hàng các giải pháp hoặc dịch vụ tài chính minh bạch, hiệu quả và thuận tiện với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ tài chính truyền thống (Mackenzie, 2015; Schueffel, 2016). 1 Học Viện Hàng Không Việt Nam, Email: tungdd@vaa.edu.vn.
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 29 Fintech có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp nhỏ và vừa, bao gồm tăng doanh thu (Li và cộng sự, 2022), hỗ trợ đổi mới hiệu quả (Yang và cộng sự, 2022), giảm sự không chắc chắn trong hoạt động kinh doanh (Arslan và cộng sự, 2021), giảm rủi ro tín dụng ngân hàng (Cheng và Qu, 2020), và có tác động tích cực đến lợi nhuận kinh doanh (Singh và cộng sự, 2021). Mức độ áp dụng Fintech đối với SMEs vẫn còn thấp, tạo động lực cho nghiên cứu này. Từ những vấn đề đã nêu trên, nghiên cứu này tập trung vào việc xem xét các yếu tố tác động đến hành vi áp dụng Fintech của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT Nghiên cứu sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng với một số biến được giải thích dưới đây: Cảm nhận dễ sử dụng định nghĩa là mức độ hiệu quả các dịch vụ fintech được sử dụng, cụ thể là giao diện người dùng của các dịch vụ Fintech và mức độ dễ dàng truy cập chúng trên nhiều nền tảng thiết bị khác nhau (thí dụ điện thoại, máy tính). Theo Setiawan và cộng sự (2021) chỉ ra giao diện và thiết kế trải nghiệm người dùng được đặc trưng bởi tính thân thiện với người dùng tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng tham gia vào các dịch vụ tài chính. Trong bối cảnh nghiên cứu fintech, cảm nhận sự hữu ích là mức độ áp dụng dịch vụ Fintech phù hợp với việc đáp ứng các yêu cầu của người dùng (tiết kiệm thời gian và lợi ích). Một số nghiên cứu chỉ ra mối tương quan tích cực giữa nhân thức hữu ích và việc áp dụng các giải pháp công nghệ trong lĩnh vực Fintech (Setiawan và cộng sự, 2021; Yan và cộng sự, 2020). Từ những lập luận đã nêu, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau: H1a: Cảm nhận dễ sử dụng ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng dịch vụ Fintech H1b: Cảm nhận dễ sử dụng ảnh hưởng gián tiếp đến việc áp dụng dịch vụ Fintech qua trung gian cảm nhận sự hữu ích H2: Cảm nhận sự hữu ích ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng dịch vụ Fintech Một số nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối tương quan tích cực giữa hiểu biết về tài chính và việc áp dụng Fintech (Lusardi, 2019). Trong nghiên cứu này, yếu tố kiến thức tài chính sử dụng để đo lường hiểu biết tài chính bằng cách hỏi hiểu biết về tài chính cơ bản, lập kế hoạch tài chính, lạm phát và rủi ro. Từ những lập luận đã nêu, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau: H3: Kiến thức tài chính ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng dịch vụ Fintech Sự hỗ trợ của chính phủ cải thiện sự phát triển của các hệ sinh thái thuận lợi cho lĩnh vực Fintech thông qua đổi mới. Theo Jahanmir và Cavadas (2021), sự hỗ trợ của chính phủ là trụ cột trung tâm của sự phát triển Fintech. Nhiều nghiên cứu khác nhau chứng minh rằng sự hỗ trợ của chính phủ tác động tích cực đến việc áp dụng Fintech (Twum và cộng sự, 2021; Davis và cộng sự, 1989). Trong nghiên cứu này, sự hỗ trợ của chính phủ gắn liền với việc phát triển cơ sở hạ tầng, luật pháp và quy định nhằm thúc đẩy sự phát triển của ngành Fintech và tăng cường phát triển kết nối mạng. Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau: H4: Sự hỗ trợ của chính phủ ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng dịch vụ Fintech Sự tin tưởng của người dùng là nền tảng của dịch vụ tài chính (Chinnasamy và cộng sự, 2021). Theo tác giả Hua và Huang (2021) chỉ ra rằng trong khi sự tin tưởng vào các dịch vụ tài chính truyền thống giảm sút ở một địa điểm thì các dịch vụ Fintech lại phát triển ở cùng khu vực. Trong
30 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM bối cảnh áp dụng công nghệ, sự tin tưởng của người dụng có tương quan với việc giảm bớt lo lắng, từ đó làm tăng sự tin tưởng của họ trong việc áp dụng công nghệ mới. Nghiên cứu này thực hiện đánh giá sự tin tưởng của người dùng liên quan đến bảo vệ và bảo mật dữ liệu cá nhân trong các dịch vụ Fintech. Ngoài ra, sự tin tưởng ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng Fintech (Mejía- Escobar, 2020; Broby, 2021). Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau: H5: Sự tin tưởng của người dùng ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng dịch vụ Fintech Hình 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Sau khi tổng quan lý thuyết và các công trình có liên quan đến nghiên cứu, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng mô hình PLS-SEM, phương pháp chọn mẫu mục đích với tiêu chí các chủ sở hữu SMEs ở Việt Nam và từng quen thuộc sử dụng các dịch vụ fintech. Bước đầu tiên, tác giả thực hiện khảo sát sơ bộ nhằm cải thiện bảng câu hỏi khảo sát, sau đó kiểm tra độ tin cậy của thang đo, từ đó điều chỉnh các câu hỏi phù hợp (thí dụ ngôn ngữ rõ ràng và chính xác hơn). Bước kế tiếp, tác giả thực hiện khảo sát chính thức dùng Google Forms. Nghiên cứu sử dụng thang đo từ các tác giả Nugraha và cộng sự (2022). Các biến quan sát được đo lường thang đo Likert với 5 mức độ (1) rất không đồng ý đến (5) rất đồng ý. Để tránh sai lệch trong ước tính SEM, tác giả sử dụng cỡ mẫu tối thiểu bằng cách sử dụng phần mềm G*Power với độ tin cậy 95%, cần tối thiểu 67 chủ sở hữu doanh nghiệp trả lời thông qua bảng câu hỏi trực tuyến, sau đó được phân tích bằng phần mềm WarpPLS 8. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Mẫu khảo sát có 62 chủ sở hữu SMEs là nam giới (chiếm 57,9%) và 45 chủ sở hữu là nữ giới (chiếm 42,1%), độ tuổi 30-40 tuổi chiếm cao nhất trong ba nhóm (51 người, 47,7%). Hầu hết 40,2% số người được hỏi đã kinh doanh hơn 3 năm. Các SMEs cần các giải pháp thay thế có thể hỗ trợ tài chính cho việc mở rộng, tổ chức lại hoặc duy trì hoạt động kinh doanh của họ. Chính phủ Việt Nam đã đưa ra các quy định và đổi mới vững chắc để cải thiện công nghệ cơ sở hạ tầng nhằm hỗ trợ tài chính cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các chủ doanh nghiệp phải thay đổi hành vi và thích ứng với công nghệ kỹ thuật số, bao gồm tối ưu hóa các giao dịch không dùng tiền mặt thông qua Fintech để duy trì tính bền vững của hoạt động kinh doanh.
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 31 Tác giả kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ bằng hệ số tải ngoài, Bảng 1 cho thấy phân tích cho thấy 18/19 có hệ số tải ngoài lớn hơn 0,7, ngoại trừ HI03. Giá trị α của tất cả các biến phải cao hơn tiêu chí chấp nhận là 0,7. Mặt khác, độ tin cậy tổng hợp của tất cả các biến đều vượt quá mức ngưỡng 0,70 (Chin, 1998). Dựa trên những phát hiện này, có thể kết luận rằng tất cả các giả thuyết nghiên cứu được xem xét trong nghiên cứu này đều có giá trị và đáng tin cậy. Các nhà nghiên cứu cho rằng độ tin cậy tổng hợp và phương sai trung bình trích xuất phải cao hơn giá trị tối thiểu có thể chấp nhận được liên tiếp là 0,7 và 0,5. Bảng 2 chỉ ra rằng tất cả các biến có hệ số tải cao hơn 0,70 và CR lớn hơn hoặc bằng 0,70, điểm AVE phải lớn hơn 0,50 thể hiện giá trị hội tụ là tính nhất quán nội bộ và chấp nhận được của các biến (Chin, 1998). Bảng 1 Đánh giá mô hình đo lường Hệ số tải Độ tin cậy tổng Phương sai trung Biến Biến quan sát α ngoài hợp bình trích xuất HI01 0,837 Cảm nhận sự hữu HI02 0,749 0,783 0,859 0,606 ích HI03 0,693 HI04 0,826 HTCP01 0,953 Hỗ trợ từ chính HTCP02 0,889 0,875 0,924 0,802 phủ HTCP03 0,840 TT01 0,889 Sự tin tưởng TT02 0,829 0,775 0,867 0,685 TT03 0,760 KTTC01 0,858 Kiến thức tài chính KTTC02 0,905 0,794 0,874 0,700 KTTC03 0,737 DSD01 0,825 Cảm nhận dễ sử DSD02 0,844 0,762 0,862 0,675 dụng DSD03 0,796 FINTECH01 0,730 Áp dụng fintech FINTECH02 0,824 0,728 0,846 0,648 FINTECH03 0,856 (Nguồn: kết quả phân tích từ tác giả) Tiêu chí Heterotrait-Monotrait (HTMT) là chiến lược được sử dụng để đánh giá tính phân biệt của một thang đo (Hair và cộng sự, 2016). Tuy nhiên, các giá trị từ 0,90 đến 0,95 được chấp nhận đối với tỷ lệ HTMT nhưng phải nhỏ hơn 0,85 (Hair et al., 2016). Không có tỷ lệ HTMT nào lớn hơn 0,90 trong Bảng 2, xác nhận tính hợp lệ của mô hình. Theo Hair và cộng sự (2014) hệ số phóng đại phương sai (VIF) nên nhỏ hơn 10 thì có thể chấp nhận được và nếu nhỏ hơn 3 thì tốt. Dựa vào kết quả tổng hợp hệ số phóng đại phương sai của các biến quan sát trong bảng 2 nhận thấy các thang đo đều đạt tiêu chuẩn, trong đó giá trị lớn nhất là 2,367 nhỏ hơn 3 nên chấp nhận được.
32 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM Bảng 2 Kết quả phân tích phân biệt của biến dùng HTMT HI HTCP TT KTTC DSD VIF HI 1,647 HTCP 0,355 1,434 TT 0,273 0,204 1,250 KTTC 0,276 0,145 0,083 1,165 DSD 0,452 0,316 0,343 0,233 1,288 FINTECH 0,806 0,598 0,534 0,321 0,582 2,423 (Nguồn: kết quả phân tích từ tác giả) Bảng 3 cho thấy R2 lớn hơn 0,10 cho thấy mô hình được chấp nhận (O’Cass và Carlson, 2010) và độ chính xác dự đoán của mô hình là khá cao (Hair và cộng sự, 2016). Điều này giải thích vai trò của cả DSD, HI, HTCP, TT trong việc dự đoán các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Việt Nam trong việc áp dụng fintech khá cao (R2=0,644) giải thích được 64,4% sự biến thiên của áp dụng dịch vụ fintech. Những phát hiện này chỉ ra rằng mô hình này có khả năng dự đoán cao. Điều này có nghĩa là các biến độc lập tác động tích cực tới áp dụng dịch vụ fintech cho các SMEs, còn lại 35,6% các biến giải thích cho sự biến thiên chưa được đưa vào mô hình. Thêm nữa, năm giả thuyết về tác động tích cực và một giả thuyết về tác động gián tiếp được trình bày trong Bảng 3, cho thấy rằng 3 trong số 5 giả thuyết tác động tích cực được ủng hộ ngoại trừ KTTC và DSD. HI (β=0,385, p=0,001), HTCP (β=0,368, p=0,001), TT (β=0,230, p=0,007) có tác động tích cực đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Việt Nam trong việc áp dụng Fintech. Giả thuyết còn lại về tác động gián tiếp cho thấy rằng DSD tác động tích cực đến việc áp dụng fintech của các SMEs, thông qua HI (β=0,141, p=0,018). Bảng 3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Các ảnh hưởng Giả thuyết β và (t) ρ Kết quả DSD -> FINTECH H1a 0,131 (1,405) 0,081 Không ủng hộ DSD -> HI -> FINTECH H1b 0,141 (4,162) 0,018 Ủng hộ HI -> FINTECH H2 0,385 (4,402) 0,001 Ủng hộ HTCP -> FINTECH H3 0,368 (4,195) 0,001 Ủng hộ TT -> FINTECH H4 0,230 (2,524) 0,007 Ủng hộ KTTC -> FINTECH H5 0,150 (1,615) 0,055 Không ủng hộ R2 R2FINTECH = 0,644 R2HI = 0,134 Q2 Q2FINTECH = 0,644 Q2 HI = 0,137 (Nguồn: kết quả phân tích từ tác giả) 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ Kết luận Dựa trên mô hình TAM mở rộng, nghiên cứu này đã phân tích mối quan hệ giữa cảm nhận dễ sử dụng (DSD), cảm nhận sự hữu ích (HI), hỗ trợ từ chính phủ (HTCP), sự tin tưởng của người dùng (TT), hiểu biết về tài chính (KTTC) trong việc áp dụng Fintech của SMEs ở Việt Nam. Kết quả cho thấy các nhân tố tác động tích cực đến FINTECH, sắp xếp theo độ mạnh giảm dần: HI (β = 0,385), HTCP (β = 0,368), TT (β = 0,230), DSD tác động đến FINTECH, qua HI (β
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 33 = 0,141), ngoại trừ DSD và KTTC. Phát hiện này xác định rằng hầu hết tất cả các biến số đều có tác động tích cực, ngoại trừ hiểu biết về tài chính và cảm nhận dễ sử dụng. Các kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng cảm nhận hữu ích là yếu tố quyết định quan trọng nhất vào việc áp dụng Fintech cho các SMEs ở Việt Nam. Thảo luận kết quả Các yếu tố như sự tin tưởng, cảm nhận dễ sử dụng và cảm nhận về sự hữu ích cần có sự hỗ trợ từ chính phủ. Việc khuyến khích thông qua kiến thức tài chính để tăng tốc độ sử dụng các dịch vụ Fintech, đặc biệt là với sự hỗ trợ của chính phủ nhằm giảm thiểu các vấn đề chính trong việc sử dụng công nghệ tài chính, là điều cần thiết phải được thực hiện. Cùng với việc bảo vệ dữ liệu an ninh của chính phủ, sẽ thúc đẩy việc sử dụng công nghệ tài chính để hỗ trợ các SMEs và tạo ra hệ sinh thái kinh doanh thoải mái hơn trong việc tối đa hóa vai trò của công nghệ tài chính đối với sự phát triển và bền vững của doanh nghiệp. Cơ hội để Fintech phát triển thị phần và tiếp cận nhóm dân số chưa có tài khoản ngân hàng ở khu vực nông thôn thường bị hạn chế bởi hạ tầng công nghệ, vốn vẫn tập trung ở các thành phố lớn. Do đó, chính phủ cần xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ như một cách để thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới của các SMEs thông qua các dịch vụ do Fintech cung cấp. Sự phức tạp về công nghệ cũng có thể được tối ưu hóa để thu được thông tin nhanh hơn, ít tốn kém hơn và chính xác hơn, cho phép đánh giá tín dụng chính xác hơn. Phân tích tín dụng dựa trên dữ liệu lớn do các công ty Fintech cung cấp đã được chứng minh bằng thực nghiệm để dự đoán khả năng vỡ nợ tốt hơn các tổ chức tài chính truyền thống. Hơn nữa, các SMEs cũng cần có thái độ cởi mở với đổi mới để đẩy nhanh quá trình áp dụng các dịch vụ Fintech. Ngoài ra, sự đổi mới trong hoạt động kinh doanh Fintech trong việc tạo ra các ứng dụng giao diện hữu ích và hấp dẫn cho các SMEs là giá trị gia tăng cho việc tăng tốc áp dụng công nghệ tài chính ở Việt Nam, bao gồm cập nhật thường xuyên bảo mật ứng dụng để bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư của người dùng. Hạn chế của nghiên cứu Nghiên cứu đã giải quyết được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, tuy nhiên vẫn còn một số hạn chế nhất định: (1) Nghiên cứu chỉ tiếp cận phần những người chủ sở hữu các SMEs. (2) Một trở ngại khác cho nghiên cứu này là việc truy cập dữ liệu. Để nghiên cứu sâu hơn, cần hợp tác với một số tổ chức hoặc cơ quan liên kết với các SMEs để đẩy nhanh quá trình thu thập dữ liệu. (3) Một số yếu tố có thể có tác động đến hành vi áp dụng fintech của các SMEs chưa được đề cập sâu trong nghiên cứu này, cụ thể vị trí địa lý của các SMEs vì vẫn còn khoảng cách lớn giữa khu vực thành thị và nông thôn trong việc áp dụng các dịch vụ tài chính. Đó cũng chính là những gợi ý cho các nghiên cứu cùng dạng trong tương lai. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Arslan, A., Buchanan, B., Kamara, S., & Nabulsi, N. A. (2021). Fintech, base of the pyramid entrepreneurs and social value creation. Journal of Small Business and Enterprise Development, 29(3), 335–353. 2. Anh, D. Q. (2022). Fintech và hoạt động tài trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa tại châu Á, Tạp chí Ngân hàng. Truy cập từ https://tapchinganhang.gov.vn/fintech-va-hoat-dong-tai-tro-doanh-nghiep-nho-va- vua-tai-chau-a.htm 3. Broby, D. (2021). Financial technology and the future of banking. Financial Innovation, 7(1).
34 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 4. Cheng, M., & Qu, Y. (2020). Does bank FinTech reduce credit risk? Evidence from China. Pacific- Basin Finance Journal, 63, 101398. 5. Chinnasamy, C. V., Arabi, M., Sharvelle, S., Warziniack, T., Furth, C. D., & Dozier, A. (2021). Characterization of municipal water uses in the contiguous United States. Water Resources Research, 57(6). 6. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer Technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982–1003. 7. Duong A. (2021). Hơn 57,5% doanh nghiệp SME tại Việt Nam chật vật khi chuyển đổi số: Đâu là lối ra? Truy cập từ http://nhipsongkinhte.toquoc.vn/hon-575-doanh-nghiep-sme-tai-viet-nam-chat-vat- khi-chuyen-doi-so-dau-la-loi-ra-5202119411225920.htm 8. Khoa D. T. (2021). Chính sách pháp luật về hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa: Thực trạng và giải pháp, Tạp chí Công Thương. Truy cập từ https://tapchicongthuong.com.vn/bai-viet/chinh-sach-phap-luat- ve-ho-tro-doanh-nghiep-nho-va-vua-thuc-trang-va-giai-phap-83673.htm 9. Diệp, N. B. (2022). Làm gì để thúc đẩy fintech Việt Nam phát triển?. Forbes Vietnam. Truy cập https:// forbes.vn/lam-gi-de-thuc-day-fintech-viet-nam-phat-trien 10. Giao, H. N. K., & Vuong, B. N. (2019). Giáo trình cao học phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh-Cập nhật SmartPLS. Ha Noi, Vietnam: Nhà xuất bản tài chính. 11. Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). European Business Review, 26(2), 106–121. 12. Hua, X., & Huang, Y. (2020). Understanding China’s fintech sector: development, impacts and risks. European Journal of Finance, 27(4–5), 321–333. 13. Hùng, H. (2023). Tiếp cận tài chính xanh cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Việt Nam, Báo điện tử VOV. Truy cập từ https://vov2.vov.vn/doi-song-xa-hoi/tiep-can-tai-chinh-xanh-cho-cac-doanh- nghiep-nho-va-vua-o-viet-nam-42370.vov2 14. Hương, L. (2020). Việt Nam xếp thứ 2 thế giới về số người dân chưa tiếp cận dịch vụ ngân hàng, Báo Người lao Động. Truy cập từ https://laodong.vn/kinh-doanh/viet-nam-xep-thu-2-the-gioi-ve-so- nguoi-dan-chua-tiep-can-dich-vu-ngan-hang-927446.ldo 15. Hiền T. T. (2023). Phần lớn doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam mới bắt đầu số hóa. Truy cập từ https://vtv.vn 16. Jahanmir, S. F., & Cavadas, J. (2018). Factors affecting late adoption of digital innovations. Journal of Business Research, 88, 337–343. 17. Li, Y., Wang, M., Liao, G., & Wang, J. (2022). Spatial spillover effect and threshold effect of digital financial inclusion on farmers’ Income Growth—Based on provincial Data of China. Sustainability, 14(3), 1838. 18. Lusardi, A. (2019). Financial literacy and the need for financial education: evidence and implications. Swiss Journal of Economics and Statistics, 155(1). 19. Mackenzie, A. (2014). The fintech revolution. London Business School Review, 26(3), 50–53. 20. Mejía-Escobar, J. C., González-Ruiz, J. D., & Grisales, E. a. D. (2020). Sustainable Financial products in the Latin America Banking Industry: Current status and insights. Sustainability, 12(14), 5648. 21. Minh, N. N., & Anh, P. Đ. (2022). Tác động của fintech đối với hệ thống ngân hàng - một số hàm ý chính sách cho Việt Nam. Tạp Chí Ngân Hàng. 19. O’Cass, A., & Carlson, J. (2010). Examining the effects of website-induced flow in professional sporting team websites. Internet Research, 20(2), 115–134. 22. Schueffel, P. (2017). Taming the Beast: A scientific definition of Fintech. Journal of Innovation Nanagement, 4(4), 32–54. 23. Setiawan, B., Nugraha, D. P., Irawan, A., Nathan, R. J., & Zéman, Z. (2021). User innovativeness and fintech adoption in Indonesia. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(3), 188.
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 35 24. Singh, K., Misra, M., & Yadav, J. (2021). Corporate social responsibility and financial inclusion: Evaluating the moderating effect of income. Managerial and Decision Economics, 42(5), 1263–1274. 25. Tiến, M. (2022). GDP (PPP) năm 2022 được dự báo đứng thứ 3 ASEAN, thứ 10 Châu Á, so với thế giới Việt Nam xếp thứ mấy?, Báo Tổ quốc. Truy cập từ https://toquoc.vn/gdp-ppp-nam-2022-duoc-du-bao- dung-thu-3-asean-thu-10-chau-a-so-voi-the-gioi-viet-nam-xep-thu-may-20220926090429193.htm 26. Twum, F. A., Long, X., Salman, M., Mensah, C. N., Kankam, W. A., & Tachie, A. K. (2021). The influence of technological innovation and human capital on environmental efficiency among different regions in Asia-Pacific. Environmental Science and Pollution Research, 28(14), 17119–17131. 27. Yan, L., Tan, G. W., Loh, X., Hew, J., & Ooi, K. (2021). QR code and mobile payment: The disruptive forces in retail. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102300. 28. Yang, L., & Wang, S. (2022). Do fintech applications promote regional innovation efficiency? Empirical evidence from China. Socio-Economic Planning Sciences, 83, 101258.