การวิเคราะห์เส้นทางความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้เทคโนโลยีการชำระเงินแบบอิเล็กทรอนิกส์ (E-Wallet) ในกรุงเทพมหานคร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาระดับของการรับรู้ถึงประโยชน์ การรับรู้ถึงความง่ายในการใช้งาน และการรับรู้ถึงความสะดวกสบาย ที่ส่งผลกับความไว้วางใจที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้เทคโนโลยีการชำระเงินแบบอิเล็กทรอนิกส์ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่างคือผู้บริโภคที่เคยใช้เทคโนโลยีการชำระเงินแบบอิเล็กทรอนิกส์ (E-Wallet) ในกรุงเทพมหานคร จำนวน 400 ราย ใช้แบบสอบถามในการรวบรวมข้อมูล สถิติที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลได้แก่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน และการวิเคราะห์อิทธิพล (path analysis)
ผลการวิจัย พบว่า การรับรู้ถึงประโยชน์มีอิทธิพลทางตรงในเชิงบวกต่อความไว้วางใจ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทาง เท่ากับ 0.673 การรับรู้ถึงความง่ายในการใช้งานมีอิทธิพลทางตรงในเชิงบวกต่อความไว้วางใจอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทาง เท่ากับ 0.693 การรับรู้ถึงความสะดวกสบายมีอิทธิพลทางตรงในเชิงบวกต่อความไว้วางใจอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทาง เท่ากับ 0.707 และความไว้วางใจมีอิทธิพลทางตรงในเชิงบวกต่อความตั้งใจในการใช้เทคโนโลยีอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทาง เท่ากับ 0.742 โดยตัวแปรในโมเดลสามารถอธิบายความแปรปรวนของความตั้งใจในการใช้เทคโนโลยี ได้ร้อยละ 54
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความวิชาการ บทความวิจัย และบทวิจารณ์หนังสือในวารสารดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ เป็นความคิดเห็นของผู้เขียน มิใช่ของคณะผู้จัดทำ และมิใช่ความรับผิดชอบของสมาคมปรัชญาดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง (กรณีการทำวิจัยในมนุษย์ ผู้วิจัยต้องผ่านการอบรมจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ และนำหลักฐานมาแสดง)
เอกสารอ้างอิง
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Prentice Hall.
Bhatt, V., Ajmera, H., & Nayak, K. (2021). An empirical study on analyzing a user’s intention towards using mobile wallets: Measuring the mediating effect of perceived attitude and perceived trust. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), 5332-5353.
Boonsiritomachai, W., Sud-On, P., & Manosuthi, N. (2021). Increasing continual intention to use mobile payment through a half-price subsidy campaign. Modern Management Journal, 19(2), 35-47. [In Thai]
Davis, F. D. (1985). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Doctoral Thesis of Management, Massachusetts Institute of Technology.
Davis, J. H., Schoorman, F. D., Mayer, R. C., & Tan, H. H. (2000). The trusted general manager and business unit performance: Empirical evidence of a competitive advantage. Strategic Management Journal, 21(5), 563-576.
Dietz, G., & Den Hartog, D. N. (2006). Measuring trust inside organisations. Personnel Review, 35(5), 557-588.
Dönmez-Turan, A., & Kır, M. (2019). User anxiety as an external variable of technology acceptance model: A meta-analytic study. Procedia Computer Science, 158, 715-724.
Electronic Transactions Development Agency. (2021). Thailand internet user behavior 2021. Retrieved from https://www.etda.or.th/th/pr-news/ETDA-released-IUB-2021.aspx [In Thai]
Howard, J. A. (1994). Buyer behavior in marketing strategy (2nd ed.). Prentice Hall.
Mankijjakan, B. (2017). Structural equation model of factors influencing acceptance of government electronic payment system among elderly in Bangkok. Master’s Thesis of Arts (Communication Arts and Innovation), National Institute of Development Administration. [In Thai]
Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.
Mpinganjira, M. (2018). Precursors of trust in virtual health communities: A hierarchical investigation. Information & Management, 55(6), 686-694.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory. McGraw-Hill.
Park, C. L. (2010). Making sense of the meaning literature: An integrative review of meaning making and its effects on adjustment to stressful life events. Psychological Bulletin, 136(2), 257-301.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G., (2010). A beginner’s guide to structural equation modeling (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Seiders, K., Berry, L. L., & Gresham, L. G. (2000). Attention, retailers! How convenient is your convenience strategy?. MIT Sloan Management Review, 41(3), 79-90.
Simakhajornboon, P., & Silpapinun, S. (2022). Factors affecting the intention to pay for goods or services though the true money wallet application. Veridian E-Journal, Silpakorn University, 11(3), 3104-3120. [In Thai]
Teo, T. S., Lim, V. K., & Lai, R. Y. (1999). Intrinsic and extrinsic motivation in Internet usage. Omega, 27(1), 25-37.
Upapong, P. (2017). Determinants of intention to use mobile financial services systems in Thailand. Srinakharinwirot Research and Development (Journal of Humanities and Social Sciences), 9(18), 96-119. [In Thai]
Wang, Y., Yuan, Y., Turel, O., & Tu, Z. (2015). Understanding the development and diffusion of mobile commerce technologies in China: A biographical study with an actor-network theory perspective. International Journal of Electronic Commerce, 19(4), 47-76.
Yadav, M. P., & Arora, M. (2019). A Study on impact on customer satisfaction for e-wallet using path analysis model. International Journal of Information Systems & Management Science, 2(1), 1-4.
Yoon, C., & Kim, S. (2007). Convenience and TAM in a ubiquitous computing environment: The case of wireless LAN. Electronic Commerce Research and Applications, 6(1), 102-112.
Zhou, T. (2013). An empirical examination of continuance intention of mobile payment services. Decision Support Systems, 54(2), 1085-1091.
