Uma Análise sobre Intenção de Uso de Sistemas de Mobile Banking: Estudo pela Perspectiva do Custo x Benefício

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1 Uma Análise sobre Intenção de Uso de Sistemas de Mobile Banking: Estudo pela Perspectiva do Custo x Benefício Autoria: Márcia Zampieri Grohmann, Jaquelini Silinske, Matheus Frohlich Marquetto, Cristiane Rosa Moreira, Ana Luíza Rossato Facco, Luís Adriano Rodrigues Resumo: O estudo buscou identificar o comportamento de adoção de sistemas de mobile banking por meio de uma perspectiva de custo (segurança) e benefício (conveniência). Para tanto, foi realizada uma pesquisa descritiva e qualitativa, pautada no modelo de Shen et al (2010), com 274 universitários que possuíam conta bancária. Utilizando-se a Modelagem de Equações Estruturais, o modelo, após uma séria de alterações, foi validade e seis das nove hipóteses foram comprovadas. Os resultados apontaram que a confiança e o comportamento introspectivo são antecedentes da segurança percebida, ansiedade é antecedente da confiança, a auto eficácia é antecedente do controle percebido e o controle é antecedente da conveniência. Porém, o principal resultado foi o de que apenas a conveniência é antecedente da intenção de adoção, visto que a relação entre segurança e intenção não foi significativa. Desta forma, conclui-se que os universitários brasileiros pesquisados relacionaram a adoção de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios gerados e ignoram os custos envolvidos. Como principal contribuição, o estudo propõe a utilização de uma nova perspectiva de análise, complementar ao Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), com a validação de um modelo com dimensões distintas e que apresentam outro olhar sobre o fenômeno de adoção de inovações e tecnologias. Palavras-chave: intenção de uso; inovação; mobile banking; custos; benefícios. 1. INTRODUÇÃO As inovações tecnológicas afetam diretamente a forma como as organizações atuam sendo que, segundo McCole et al (2010), a internet é considerada uma das principais fontes de mudança organizacional já que esta tecnologia tornou-se essencial para as atividades de negócios e na vida dos consumidores. Um dos fenômenos organizacionais gerados pelo uso da inovação tecnológica nos negócios foi o surgimento dos serviços de mobile banking, um serviço financeiro prestado por meio de tecnologias móveis, tal como os smartphones (SHAIKH E KARJALUOTO, 2014). A importância da internet para o setor bancário brasileiro já foi destacada por Pires e Filho (2008) que afirmavam que no ano de 2005, do total de contas correntes (70,5 milhões), 37,3% se utiliza do Internet banking. A relevância do tema gerou interesse no meio acadêmico e, segundo pesquisa realizada na Plataforma Scopus, o número de publicações sobre este tema cresce anualmente. Nos últimos cinco anos, em renomados periódicos internacionais, foram publicados 618 artigos sobre mobile banking. Destes artigos destacam-se os trabalhos (pelo critério do número de citações) de Zhou et al (2010), Luo et al (2010), Lin (2011), Koenig-Lewis et al (2010) e Riquelme e Rios (2010). E os artigos considerados como mais relevantes são os de Luarn e Lin (2005), Lafort e Li (2005), Kim et al (2009), Lee e Chung (2009) e Laukkanen e Lautonen (2005). Na pesquisa, também foram encontrados seis artigos nacionais: Püschel et al (2010), Pereira et al (2013), Costa et al (2012), Dorá et al (2013), Kaizer et al (2012) e Santos et al (2011). As pesquisas sobre a adoção de novas tecnologias, normalmente, pautam-se no Modelo de Aceitação de Tecnologia, desenvolvido por Davis (1989), e suas posteriores adaptações (SONG et al, 2009; SHEN et al, 2010). Atualmente, grande parte dos estudos mensuram o comportamento, em relação a aceitação de tecnologias, por meio de cinco dimensões: percepção de facilidade, percepção de utilidade, atitude frente ao uso, intenção de 1

2 uso, e uso atual, conforme proposto nos estudos de Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) e Venkatesch e Davis (1996; 2000). Porém, conforme destacam Shen et al (2010), o modelo TAM tem sucesso para mensurar comportamento já vivenciados o que nem sempre é o caso em pesquisas que buscam compreender comportamentos de intenção de uso. Além disso, em diversas publicações, os autores sugerem que se utilizam outros construtos para buscar uma maior compreensão do comportamento de adoção de tecnologias. Dessa forma, observa-se uma carência de estudos nacionais sobre mobile banking e uma hegemonia de utilização dos mesmos construtos. Assim, visando suprir essas lacunas, o presente artigo inova no sentido de utilizar a perspectiva do custo benefício, buscando identificar o comportamento de adoção de sistemas de mobile banking por meio de uma perspectiva de custo (segurança) e benefício (conveniência). Para tanto, é realizada uma pesquisa de cunho quantitativo e descritivo, pautando-se no trabalho de Shen et al (2010) que utiliza como antecedentes da intenção de adoção as dimensões segurança e conveniência. Dessa forma, os objetivos do artigo são: adaptar o modelo de Shen et al (2010) para o contexto nacional, compreender como a conveniência e a segurança interferem no comportamento de intenção de uso do mobile banking; identificar os antecedentes da conveniência e da segurança e comparar os resultados da presente pesquisa com os do estudo original (universitários do Brasil e universitários de Taiwan). 2. REFERENCIAL TEÓRICO Este estudo pauta-se na perspectiva do custo x benefício para a adoção de novas tecnológicas (BOTOSON et al, 2007; CHEN et al, 2007; PRINSKER e LI, 2008). Isto significa que um indivíduo, no momento de decidir sobre a adoção de inovações, como a do mobile banking, irá levar em consideração tanto os pontos positivos quanto os pontos negativos de tal decisão. Segundo Shen et al (2010), a conveniência é o benefício principal nas decisões de adoção de sistemas de mobile banking. No caso deste tipo de serviço, a conveniência é oriunda das possibilidades de acesso aos dados bancários e, principalmente, às transações bancárias. A relação entre conveniência e intenção de uso de serviços bancários já foi comprovada por estudos anteriores, como os de Subpratatsavee e Kuacharoen (2015), Sagib e Zapan (2014); Shin et al (2014) e Pura (2005. Assim, a primeira hipótese deste estudo é a de que: H1: a conveniência na adoção do sistema de mobile banking é positivamente associada com a intenção de adoção do sistema. Em contrapartida, os consumidores podem optar por não utilizaram sistemas de mobile banking devido aos riscos percebidos. Tal afirmativa é comprovada por diversos estudos (RAM 1989; RAM e SHETH 1989; LUNSFORD e BURNETT 1992) que concluíram que o risco percebido é um fator de resistência para a adoção de novas tecnologias. Dessa forma, constata-se que o principal risco da utilização de mobile banking é a segurança percebida no sistema, ou seja, a garantia de minimização do risco de descoberta de informações sigilosas ou até mesmo o uso indevido destas informações para transações escusas (roubos virtuais). Os estudos de Sagib e Zapan (2014), Shin et al (2014), Awasthi e Sangle (2013), Vaithilingam et al (2013) comprovaram que a segurança é um antecedente importante da adoção de mobile banking. Tal fato deu origem a segunda hipótese do estudo: H2: a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking é positivamente associada com a intenção de adoção do sistema. 2

3 As premissas anteriores buscaram analisar os dois antecedentes diretos na intenção de adoção de sistemas de mobile banking (conveniência e segurança). Porém, o framework deste estudo também analisou os antecedentes da conveniência percebida e da segurança percebida. Os antecedentes da conveniência (controle percebido, auto eficiência e conhecimento), segundo Shen et al (2010) referem-se à habilidades do usuário em lidar com a tecnologia, sendo fundamentais para que o mesmo perceba os benefícios que ela pode gerar. Segundo Ajzen (1985), o controle percebido é a extensão na qual o indivíduo percebe que a situação encontra-se sob seu controle. O controle percebido é um forte determinante do comportamento, também influenciando de forma direta o comportamento do consumidor (CITAR ALGUNS ESTUDOS). Proshansky et al (1974) argumentam que quanto maior o controle percebido, mais fácil é para o consumidor lidar com as tecnologias e, assim, perceber as conveniências desta tecnologia. Desta forma, Shen et al (2010) afirmam que quanto maior for o controle percebido, maios o consumidor aproveitaria e identificaria os benefícios do sistema de mobile banking. Alguns dos estudos que analisaram essa relação foram os de Tiessen (2015), Balabanoff (2014) e Li et al (2014), dando suporte para a formulação da seguinte hipótese: H3: o comportamento de controle percebido é positivamente associado com a conveniência da adoção do sistema de mobile banking. A auto eficiência significa a confiança em ser capaz de desempenhar uma tarefa com sucesso, isto significa que é uma característica pessoal que interfere diretamente na capacidade de obtenção dos objetivos. Segundo Shen et al (2010), o controle percebido é um consequente da auto eficácia, na medida em que auxilia os consumidores a diminuírem suas dúvidas, aumentando sua sensação de controle. Assim, a quarta hipótese do estudo é: H4: a percepção de auto eficiência é positivamente associada com o comportamento de controle percebido A última relação entre os antecedentes da conveniência diz respeito às dimensões de conhecimento e controle percebido. Neste sentido, Bem-Bassat et al (2008) argumentam que o controle é percebido de maneira mais intensa quanto maior for o número de informações disponíveis. Ou, conforme completa Bruzel (2005), a experiência aumenta o conhecimento e as habilidades das pessoas, o que maximiza seu sentimento de controle. Assim, a próxima hipótese do estudo propõe que: H5: o conhecimento é positivamente associado como o comportamento de controle percebido. Na sequencia são apresentadas as hipóteses que envolvem o risco associado na adoção de sistemas de mobile banking, ou seja, as dimensões que servem de antecedentes para a segurança percebida. Evidências sugerem que as principais razões pelas quais as pessoas não realizam transações on-line estão relacionadas com a segurança online e confiabilidade de empresas e tecnologia do website. (GEFEN, 2000). No caso do modelo adotado, a confiança diz respeito aos procedimentos adotados pelo operador do sistema de mobile banking para minimizar os riscos envolvidos nas transações. E, segundo Tamimi e Sebastianelli (2007), no domínio da internet confiança significa fiabilidade e credibilidade. Alguns autores que apregoam a relação entre confiança e diminuição dos risos e, portanto, da segurança percebido são McKnight e Chervany (2001), Pavlou (2003), Lee (2005) e Lu et al (2008). Portanto, a sexta hipótese do estudo é: H6: a confiança no provedor do sistema de comunicação é positivamente associada com a percepção de segurança em relação ao sistema de mobile banking. A capacidade de observar o próprio comportamento e fazer inferências sofisticados sobre ele é chamada de comportamento introspectivo e é uma habilidade única dos seres humanos. Tal comportamento pode ter efeitos importantes nas ações humanas (PRONIN; 3

4 KUGLER, 2007) e também no comportamento de consumo (WANKE et al, 1997). Por ser mais observador e refletir mais sobre os fatos, as pessoas com comportamento introspectivo tendem a maximizar as análises e, consequentemente, maximizar a percepção do riso de utilização de mobile banking (SHEN et al 2010). Portanto: H7: o comportamento introspectivo é negativamente associado com a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking. Por ansiedade tecnológica entende-se um sofrimento emocional ou a tendência de um individuo ser inquieto, apreensivo ou ter fobia em relação à utilização da tecnologia (IGBARIA e IIVARI, 1995), portanto, seguindo Shen et al (2010) é uma diferença individual que dificulta consumidores de utilização das novas tecnologias. O estudo de Hwang e Kim (2007) comprovou que a ansiedade tecnológica influencia na confiança em relação aos consumidores online de produtos e serviços. Assim, a oitava hipótese do estudo é: H8: a ansiedade tecnológica é negativamente associada com a confiança no provedor do sistema de comunicação. Pautando-se nas explicações anteriores sobre ansiedade tecnológica e comportamento instrospectivo, a última hipótese do estudo propõe a relação entre estas duas dimensões. Pessoas com altos níveis de ansiedade tecnológica possuem mais dúvidas sobre suas capacidades de dominar as novas tecnologias e quanto mais a pessoa reflete sobre suas fraquezas, maior tende a ser essa ansiedade (SHEN et al, 2010). Portanto: H9: a ansiedade tecnológica é positivamente associada com o comportamento introspectivo. A Figura 1 apresenta o esquema das hipóteses formuladas e justificadas anteriormente e que são testadas na parte empírica deste estudo. Auto eficácia H4 (+) Controle percebido H3 (+) Conhecimento H5 (+) Conveniência H1 (+) H8 ( ) Confiança H6 (+) Intenção de Adoção Ansiedade tecnológica H9 ( ) Comport. instrospectivo H7 ( ) Segurança H2 (+) Figura 1 Hipóteses da pesquisa Fonte: adaptado de Shen et al (2010) 3. MÉTODO A pesquisa tem caráter quantitativo e descritivo, utilizando o modelo de Shen et al (2010) validado e aplicado em outra realidade (Taiwan). O modelo foi traduzido para o português por meio de tradução reversa e foram submetidas a um pré-teste O estudo original foi realizado com estudantes universitários e optou-se por utilizar o mesmo tipo de amostra, para que a comparação dos resultados fosse mais fidedigna. Assim, a pesquisa teve como amostra estudantes do Centro de Ciências Sociais e Humanas de uma universidade federal. 4

5 A coleta de dados ocorreu no segundo semestre de 2014, em diversos cursos, com um total de 274 respondentes, caracterizando uma amostra probabilística com 95% de grau de confiança. O questionário de coleta de dados apresentava questões relativas ao perfil dos respondentes (sexo, idade e frequência de compra de livros na internet) e 46 variáveis propostas pelo modelo de Shen et al (2010) que se dividem nas dimensões: intenção de adoção do mobile banking, conveniência, segurança, comportamento introspectivo, confiança no fornecedor da telecomunicação, controle, auto eficácia, ansiedade tecnológica e conhecimento. Todas as dimensões foram medidas por uma escala Likert de 5 pontos, em que os respondentes deveriam posicionar-se entre discordo totalmente (1) e concordo totalmente (5). Este estudo busca comprovar hipóteses de relações causais e, desta forma, utiliza de procedimentos estatísticos mais complexos como a Modelagem de Equações. As análises foram divididas em quatro fases: análise de frequência e percentuais para caracterizar os respondentes da pesquisa; análise fatorial exploratório para a purificação do mocelo, análise fatorial confirmatória para a validação do modelo e regressões múltiplas para o teste de hipóteses. Foram utilizados os softwares estatísticos PASW Statistics 18 e Amos. 4. RESULTADOS Dos 274 estudantes pesquisados, 149 (54,4%) eram mulheres e 125 (45,6%) eram homens. Em relação a idade dos estudantes de ensino médio, 219 (79,9%) tinham entre 18 a 25 anos, 43 (15,7%) possuíam entre 26 a 35 anos, 7 (2,6%) tinham menos de 17 anos e 5 (1,9%) possuíam mais de 36 anos. Sobre a escolaridade dos estudantes pesquisados, 237 (86,5%) estão cursando o ensino superior, 16 (5,8%) disseram que possuíam ensino superior e 21 (7,7%) estavam cursando pós-graduação. Os estudantes foram questionados sobre o estado civil, Por fim, a renda familiar dos estudantes pesquisados foi de: 34,1% (n=91) entre R$ 2.501,00 a R$ 5.000,00; 19,1% (n=51) entre R$ 1.501,00 a R$ 2.500,00; 15,4% (n=41) entre R$ 5.001,00 a R$ 8.000,00; e 13,9% (n=37) entre R$ 901,00 a R$ 1.500,00; 12,0% (n=32) acima de R$ 8.001,00; e 5,6% (n=15) abaixo de 900,00. Os estudantes foram questionados se trabalhavam, estudavam ou ambos, sendo que, 143 (52,2%) disseram que estudam, 131 (47,8%) relataram que trabalham e estudam. Inicialmente, foi realizada a Análise Fatorial Exploratória (Tabela 1), utilizando o método de componentes principais, com fatores fixos previamente definidos no estudo de Shen et al (2010). Para exclusão as variáveis utilizou-se o critério de exclusão de cargas fatoriais e/ou comunalidades inferiores a 0,50. O construto Intenção de Adoção do Mobile Bank era composto por 8 variáveis, sendo que três foram retiradas pelo fato de apresentarem comunalidades inferiores a 0,5. A variável IN5 Eu usarei o M-Banking quando for mais conhecido apresentou comunalidade de 0,049, a variável IN4 Estou disposto a usar o M-Banking contanto que o custo seja razoável comunalidade de 0,470 e a variável IN8 Eu usarei, quando possível, serviços bancários móveis ao invés de serviços bancários tradicionais com valor de 0,499. As demais variáveis apresentaram comunalidades entre 0,642 (IN7) a 0,754 (IN1) e cargas fatoriais entre 0,801 (IN7) e 0,869 (IN1). O construto Conveniência apresentou todas as cargas fatoriais e/ou comunalidades superiores a 0,50 e foi constituído por três variáveis, que apresentaram comunalidades que variaram entre 0,632 (C3) a 0,788 (C2), bem como, cargas fatoriais entre 0,795 (C3) a 0,887 (C2). 5

6 Tabela 1: Análise Fatorial Exploratória Variáveis Carga Com. IN (Intenção de adoção de Mobile Bank) IN1 Estou muito interessado em adotar o M-Banking. 0,869 0,754 IN2 Acho que usaria M-Banking com muita frequência, até mais que um caixa eletrônico. 0,831 0,691 IN3 Eu recomendaria o M-Banking a meus amigos. 0,816 0,666 IN6 Estarei entre os primeiros a usar o M-Banking. 0,827 0,684 IN7 Quero estar entre os primeiros a usar o M-Banking. 0,801 0,642 C (Conveniência) C1 Eu valorizo a conveniência de usar o M-Banking. 0,873 0,763 C2 Usar o M-Banking é um meio eficiente de administrar meu tempo. 0,887 0,788 C3 Acho que a conveniência de um M-Banking pode me manter longe de aborrecimentos 0,795 0,632 desnecessários. S (Segurança) S2 Me preocupo que as informações de minha conta possam ser roubadas por outras pessoas. 0,754 0,568 S3 Eu não acredito que o modelo do M-Banking pode prover segurança e privacidade. 0,742 0,551 S4 Eu acredito que o risco é maior usando M-Banking do que agências físicas. 0,830 0,690 BI (Comportamento Introspectivo) BI1 Tenho tendência a esquecer minhas coisas, então é possível que perca o celular. 0,822 0,676 BI2 É muito provável perder meu celular, quando saio. 0,886 0,784 BI3 Tenho muitas experiências ruins nas quais perdi meus pertences ao sair. 0,890 0,792 BI4 Eu, frequentemente, perco o controle das informações (como números de telefones de 0,813 0,662 meus amigos) por ter perdido ou mudado meu celular. BI5 Eu não vejo utilizando o M-Banking, pois é fácil esquecer onde deixei meu celular. 0,768 0,591 TM (Confiança na Cadeia de Telecomunicação) Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará o que estiver ao 0,822 0,676 TM2 seu alcance para proteger os direitos dos usuários. Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará de tudo para 0,862 0,743 TM3 garantir segurança às transações. TM4 Acredito que o sistema de comunicação é capaz de superar todas dificuldades técnicas. 0,713 0,508 Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará de tudo para 0,838 0,702 TM5 auxiliar os usuários em caso de problemas. Eu tenho certeza de que existem certos procedimentos gerenciais e técnicos para proteger 0,765 0,585 TM6 minhas informações pessoais. PBC (Controle de Comportamento Percebido) PBC1 Eu acredito que possa usar o serviço bancário M-Banking efetivamente. 0,842 0,709 PBC2 Usar o M-Banking estará totalmente ao meu alcance. 0,849 0,721 PBC3 Eu seria capaz de fazer um bom uso do M-Banking. 0,908 0,825 PBC4 Acredito que seja fácil acessar todas as ferramentas e recursos para utilizar o M-Banking. 0,876 0,767 SE (Auto-Eficácia) SE1 Sinto-me confortável utilizando o M-Banking por conta própria. 0,788 0,620 SE2 Seria capaz de usar M-Banking mesmo que não houvesse ninguém para me auxiliar. 0,908 0,824 SE3 Eu posso facilmente dominar o M-Banking observando como outras pessoas o utilizam. 0,855 0,731 SE4 Eu posso encontrar soluções quando tiver algum problema ao utilizar o M-Banking. 0,788 0,620 TA (Ansiedade Tecnológica) TA1 Estou confiante que serei pioneiro a usar o novo M-Banking. 0,806 0,898 TA2 Apender a usar o novo M-Banking é empolgante. 0,806 0,898 EX (Conhecimento) EX1 Estou familiarizado com M-Banking. 0,852 0,726 EX2 Eu conheço bastante sobre a respeito de M-Banking. 0,878 0,772 Eu tenho uma ideia clara de quais características são importantes em um M-Banking a fim 0,830 0,688 EX3 de satisfazer-me. EX4 Eu costumo ler informações sobre as operadoras de M-Banking. 0,852 0,727 EX5 Eu costumo ler informações sobre a indústria de M-Banking. 0,827 0,684 Inicialmente, o constructo Segurança era constituído por seis variáveis, porém as variáveis S6 Eu acho que todas as transformações eletrônicas deviam ser fechadas com um recibo como confirmação final, de forma a dificultar cópias, S5 Eu considero seguro fazer 6

7 transações financeiras pela internet, S1 Sou cético a respeito da segurança do M-Banking apresentaram comunalidades inferiores a 0,5, na ordem de 0,056, 0,319 e 0,400, respectivamente. Dessa maneira, o construto Segurança foi formado por três variáveis com comunalidades que variaram entre 0,551 (S3) a 0,690 (S4) e as cargas fatoriais oscilaram entre 0,742 (S3) a 0,830 (S4). Destaca-se que as variáveis que permaneceram no constructo possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a falta de segurança. O construto Comportamento Introspectivo não apresentou comunalidades e cargas fatoriais inferiores a 0,50, desse modo, compreendeu 5 variáveis com comunalidades variando entre 0,591 (BI5) e 0,792 (BI3), bem como, as cargas fatoriais oscilaram entre 0,768 (BI5) e 0,890 (BI3). Inicialmente, o construto Confiança na Cadeia de Telecomunicações foi constituído de seis variáveis, sendo que, a variável TM1 Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking é fidedigno foi excluída pelo fato de apresentar comunalidade inferior a 0,5, na ordem de 0,294. Então, o referido construto foi constituído por cinco variáveis, apresentando comunalidades que variaram entre 0,508 (TM4) a 0,743 (TM3) e cargas fatoriais que oscilaram entre 0,713 (TM4) a 0,862 (TM3). O construto Controle de Comportamento Percebido originalmente foi formado por quatro variáveis que apresentaram comunalidades entre 0,709 (PBC1) a 0,825 (PBC3) e cargas fatoriais entre 0,842 (PBC1) a 0,908 (PBC3). O construto Auto-Eficácia também permaneceu com as quatro variáveis propostas inicialmente por Shen et al. (2010). As comunalidades variaram entre 0,620 (SE1 e SE4) a 0,824 (SE2) e as cargas fatoriais oscilaram entre 0,788 (SE1 e SE4) a 0,908 (SE2). O constructo Ansiedade Tecnológica inicialmente foi constituído por 5 variáveis, sendo que, a variável TA5 Estou preocupado com a possibilidade de cometer erros irreparáveis ao utilizar o M-Banking apresentou comunalidade de 0,105, a variável TA4 Estou preocupado com a possibilidade de perder informações importantes ao pressionar uma tecla errada apresentou comunalidade de 0,070 e a TA3 Estou preocupado com o quanto posso me tornar dependente do M-Banking uma vez que aprenda a utilizá-los com 0,492, valores inferiores a 0,5. Dessa maneira, as referidas variáveis foram excluídas do construto Ansiedade Tecnológica. O construto compreendeu duas variáveis, apresentando comunalidades de 0,898 e cargas fatoriais de 0,806. É importante ressaltar que as variáveis que permaneceram possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a falta de ansiedade tecnológica. O construto Conhecimento inicialmente compreendeu 5 variáveis propostas por Shen et al. (2010). Essas variáveis apresentaram comunalidades e cargas fatoriais superiores a 0,5, com comunalidades variando entre 0,684 (EX5) a 0,772 (EX2) e cargas fatoriais entre 0,827 (EX5) a 0,878 (EX2). A Tabela 2 contém os índices de ajusta da Análise Fatorial Exploratória. O KMO mede a adequação da amostra em relação ao grau de correlação parcial entre as variáveis, sendo que, valores próximos de 1 indicam maior adequação na utilização da análise fatorial (FÁVERO et al. 2009). Os construtos apresentados na presente pesquisa demonstraram valores de KMO bons, variando de 0,637 para o construto Segurança e Auto Eficácia até 0,856 para o constructo Comportamento Introspectivo. A variância explicada representa o quanto as variáveis explicam o constructo. Hair et al., (2009) indicam que 60% de explicação é o limite aceitável para a variância explicada. Todas as variâncias explicadas foram superiores ao limite aceitável de 60%, apresentando uma variação entre 60,29% para o construto Segurança até 75,53% para o construto Controle de Comportamento Percebido. 7

8 Tabela 2: Índices de ajuste Fatores KMO VE Alpha Intenção de adoção de Mobile Bank 0,772 68,74% 0,886 Conveniência 0,687 72,74% 0,810 Segurança 0,637 60,29% 0,670 Comportamento Introspectivo 0,856 70,08% 0,892 Confiança na Cadeia de Telecomunicação 0,814 64,28% 0,859 Controle de Comportamento Percebido 0,831 75,53% 0,891 Auto Eficácia 0,795 69,87% 0,855 Ansiedade Tecnológica 0,500 80,58% 0,757 Conhecimento 0,807 71,93% 0,902 O Alpha de Cronbach compreende a confiabilidade dos fatores. Hair et al., (2005) sugerem valores superiores a 0,60. Dessa maneira, os construtos apresentaram Alpha de Cronbach superiores a 0,60, oscilando entre 0,670 para o construto Segurança até 0,902 para o construto Conhecimento. Conforme Tabela 2, os valores das variâncias explicadas foram superiores a 60% e os construtos apresentaram valores de Alpha satisfatórios, superiores a 0,60. Dessa maneira, pondera-se que os índices de ajuste da Análise Fatorial Exploratória foram aceitáveis. Análise Fatorial Confirmatória foi gerada com base na estimação dos parâmetros utilizando o método máxima verossimilhança, no software Amos, tendo por objetivo a validação do modelo de Shen et al (2010). O modelo apresentava índices insatisfatórios e um número grande de variáveis na maioria dos construtos. A literatura (Hair et al, 2009) indica que um número satisfatório seria de cerca de 3 variáveis por construto. Seguindo tal recomendação, as primeiras alterações do modelo foram a exclusão de variáveis que possuíam correlações altas com outros modelos (indicando que tal variável poderia estar em outro construto, o que prejudica a unidimensionalidade do modelo). As variáveis excluídas foram: IN6 (Estarei entre os primeiros a usar o M-Banking) e IN7 (Quero estar entre os primeiros a usar o M-Banking) por possuir alta correlação com o construto ansiedade tecnológica e com o construto auto eficácia; C2 (Usar o M-Banking é um meio eficiente de administrar meu tempo) por possuir alta correlação com o construto conhecimento e com o construto segurança; S2 (Eu me preocupo que as informações de minha conta possam ser roubadas por outras pessoas) por possuir correlação com o construto conhecimento; EX3 (Eu tenho uma ideia clara de quais características são importantes em um M-Banking a fim de satisfazer-me) por possuir correlação com o construto ansiedade e com o construto auto eficácia; BI5 (Eu não vejo utilizando o M-Banking, pois é fácil esquecer onde deixei meu celular) por possuir correlação com o construto auto eficácia. Duas variáveis foram excluídas por possuírem altas correlações com variáveis de outras dimensões, tais variáveis foram: IN1 (Estou muito interessado em adotar o M-Banking) que era altamente correlacionada com as variáveis BI2 e BI3; e a variável SE4 (Eu posso encontrar soluções quando tiver algum problema ao utilizar o M-Banking) que possuía alta correlação com as variáveis SE2 e S2. A segunda etapa das modificações do modelo foi a inclusão de correlações sugeridas nos outputs do software Amos. Foram inseridas correlações entre os seguintes pares de variáveis: EX4 e EX5; TM2 e TM3; SE2 e SE3; BI1 e BI2; e PBC3 e PBC4. Um dos principais motivos para a inclusão de correlações entre variáveis é sua proximidade semântica, ou seja, os respondentes consideram as afirmativas similares. Analisando-se os enunciados das variáveis que foram correlacionadas é possível identificar as proximidades semânticas: Eu costumo ler informações sobre as operadoras de M-Banking (EX4) e Eu costumo ler informações sobre a indústria de M-Banking (EX5); Eu acredito que 8

9 o sistema de comunicaçãoo que provê o M-Banking fará o que estiver ao seu alcance paraa proteger os direitos dos usuários (TM2) e Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará de tudo para garantir segurança às transações (TM3); Eu seria capaz de usar o M-Banking aindaa que não houvesse ninguém por perto para me auxiliar (SE2) e Eu possoo facilmente dominar o M-Banking observando como outras pessoas o utilizam (SE3); Tenho tendência a esquecer meus pertences quando saio, então é possível perder meu celular (BI1) e É muito provável perder meu celular, quando saio (BI2); Eu seria capaz de fazer um bom uso do M-Banking (PBC3) e Eu acredito que seja fácil paraa eu acessar todas as ferramentas e recursos a fim de utilizar os M-Banking (PBC4). O modelo final (Figura 2), após os ajustes, apresentou os índices: estatística qui- quadrado (χ²) com o valor de 560,853; graus de liberdadee de 332; qui-quadrado/graus de liberdade (χ²/gl) com valor de 1,689; GFI com valor de 0,864; RMR com valor de 0,097 e índice de medida de ajuste absoluto (RMSEA) com valor de 0,050. Estes índices, segundo a literatura (Hair et al, 2009), devem ter valores de RMR e RMSEA inferiores à 0,100, qui- quadrado/graus de liberdade entre 1 e 5 e GFI superior a 0,900. Os índices Baselianos encontrados foram de: NFI com valor de 0,899; IFII com valor de 0,953; TLI com valor de 0,946 e CFI 0,952. Todos estes índices foram consideradoss satisfatórios, visto que a literatura (Hair et al. 2009) prega índices superiores a 0,900. Na Figura 2 consta o diagrama de caminho padronizado com o resultado da modelagem de equações estruturais e os resultados da Análise Fatorial Confirmatóriaa referente ao modelo final são demonstrados na Tabela 3. Figura 2 Diagrama de caminho (padronizado) para o modelo final 9

10 Após a primeira etapa de validação do modelo, novos procedimentos foram realizados. As confiabilidades dos construtos foram calculadas e os valores dos alphas de Cronbach foram satisfatórios, todos superaram o valor limite de 0,600. O construto intenção de adoção obteve confiabilidade de 0,801; conveniência 0,682; controle de comportamento percebido 0,891; auto eficácia 0,841; conhecimento 0,885; ansiedade tecnológica 0,757; confiança na cadeia de telecomunicação 0,859; comportamento introspectivo 0,887 e segurança 0,612. Desta forma, comprovou-se a confiabilidade de todos os construtos do modelo. Tabela 3 Resultado da Análise Fatorial Confirmatória Variável Carga Carga pd erro t-valor IN2 1,070 0,811 0,075 14,358 IN3 0,934 0,820 0,065 14,358 BI3 1,228 0,911 0,097 12,691 S3 1,183 0,734 0,215 5,496 TM4 0,966 0,660 0,101 9,522 SE2 0,816 0,711 0,063 12,894 TA2 1,008 0,733 0,086 11,769 S4 0,854 0,597 0,154 5,496 TM5 1,154 0,815 0,103 11,234 TM6 1,095 0,715 0,107 10,199 TM3 1,096 0,750 0,071 15,468 TM2 0,912 0,686 0,059 15,468 BI4 1,006 0,766 0,086 11,731 BI1 0,943 0,713 0,058 16,286 BI2 1,060 0,810 0,065 16,286 TA1 0,992 0,787 0,084 11,769 EX2 0,957 0,878 0,053 17,944 EX1 1,044 0,886 0,058 17,944 EX4 0,685 0,685 0,054 12,763 EX5 0,636 0,641 0,055 11,638 C1 1,194 0,787 0,110 10,852 C3 0,838 0,655 0,077 10,852 PBC2 1,060 0,810 0,073 14,445 PBC1 0,943 0,782 0,065 14,445 PBC3 1,034 0,829 0,070 14,820 PBC4 0,955 0,790 0,069 13,920 SE3 0,679 0,632 0,062 11,029 SE1 1,473 0,869 0,134 11,029 Hair Jr. et al (2009) consideram que a unidimensionalidade significa que um conjunto de variáveis explica apenas um constructo. Para medir a unidimensionalidade do modelo proposto, utilizou-se o critério de resíduos padronizados (erros), os quais devem apresentar valores inferiores a 2,58 (p<0,05) e se a variável apresenta significância para seu respectivo construto. O maior resíduo padronizado encontrado no modelo foi de 0,215 para a variável S3 e todas as variáveis foram significativas ao nível de 0,000 para seus respectivos constructos, comprovando a unidimensionalidade de todas as variáveis. Os autores Hair Jr. et al (2009) afirmam que para existir validade convergente as cargas fatoriais padronizadas devem ser 0,5 ou mais. Todas as cargas fatoriais foram superiores a 0,6, sendo que a variável SE3 apresentou a menor carga fatorial padronizada, na ordem de 0,679. Também, deve-se considerar o t-valor superior a 2,33 (para um nível de 10

11 confiança de 1%), diante disso, o menor t-valor encontrado foi de 5,496 para as variáveis S3 e S4. Assim, a validade convergente foi comprovada. Com a validação do modelo, partiu-se para o teste das hipóteses (Tabela 4). Conforme mencionado na Análise Fatorial Exploratória, as variáveis que permaneceram no constructo de ansiedade tecnológica possuem sentido inverso e, portanto, a dimensão mensurou a falta de ansiedade tecnológica. Da mesma forma, as variáveis que permaneceram no constructo segurança possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a falta de segurança Por isso, o sentido das relações envolvendo ansiedade tecnológica e segurança (sinal do coeficiente de regressão) foi invertido nas tabelas 4 e 5. Tabela 4 Hipóteses do estudo Hip Relação Coeficiente Sig Conclusão H1 Intenção Adoção Conveniência 0,991 *** Confirmada H2 Intenção Adoção Segurança 0,028 0,729 Rejeitada H3 Conveniência Controle 0,972 *** Confirmada H4 Controle Auto Eficácia 0,694 *** Confirmada H5 Controle Conhecimento 0,074 0,163 Rejeitada H6 Segurança Confiança 0,478 *** Confirmada H7 Segurança Comp. Introspectivo -0,234 *** Confirmada H8 Confiança Ansiedade -0,511 *** Confirmada H9 Comp. Introspectivo Ansiedade 0,104 0,162 Rejeitada *** significativo a 0,001 As duas primeiras hipóteses objetivavam testar as dimensões antecedentes da intenção de adoção do sistema de mobile banking. H1 propunha que a conveniência na adoção do sistema de mobile banking é positivamente associada com a intenção de adoção do sistema e tal afirmação foi comprovada, com um coeficiente de regressão extremamente elevado, identificando que a relação de dependência é muito forte (β=0,991; sig=0,000). Porém, H2 que pregava a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking é positivamente associada com a intenção de adoção do sistema não se confirmou ((β=0,028; sig=0,729). Assim, os dados da pesquisa apontaram que um dos grandes motivos para se adotar o mobile banking é a conveniência, em contrapartida, os entrevistados não pensam em questões de segurança na hora de optar por esta adoção. A terceira hipótese identificava que o comportamento de controle percebido é positivamente associado com a conveniência da adoção do sistema de mobile banking. A relação é significativa e com forte relação (β=0,972; sig=0,000), comprovando um dos grandes motivos para os entrevistados considerarem o sistema conveniente são as questões relacionadas ao controle do mesmo. As hipóteses quatro e cinco se referiam aos antecedentes do controle percebido. Foi comprovada a relação de que a percepção de auto eficácia é positivamente associada com o comportamento de controle percebido (H4), com um coeficiente de 0,694 e significância de 0,000. Porém, os dados identificaram que o conhecimento sobre o sistema de mobile banking não é positivamente associado como o comportamento de controle percebido (β=0,074; sig=0,163). Portanto, constatou-se que um antecedente moderado do controle percebido nos sistemas de mobile banking é a auto eficácia e que o conhecimento sobre o sistema não interfere na percepção do controle destes sistemas. As duas próximas hipóteses (H6 e H7) visavam testar os antecedentes da segurança e ambas foram confirmadas. A confiança no provedor do sistema de comunicação é positivamente associada com a percepção de segurança em relação ao sistema de mobile banking (H6), com coeficiente de 0,478 (sig=0,000) e o comportamento introspectivo é negativamente associado com a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking 11

12 (β=-0,234; sig=0,000). Assim, conclui-se que que a segurança percebida pelos usuários de sistemas de mobile banking é moderadamente influenciada pela confiança atribuída ao sistema e fracamente influenciada pelo comportamento introspectivo dos usuários, demonstrando que os respondentes com maior nível de introspecção são os que atribuem aos sistemas uma menor segurança. Por fim, as duas últimas hipóteses tinham a ansiedade tecnológica como fator consequente. O estudo comprovou que a ansiedade tecnológica é negativamente associada com a confiança no provedor do sistema de comunicação (β=-0,511; sig=0,000) e que a ansiedade tecnológica não tem associação com o comportamento introspectivo (β=0,104; sig=0,162). A Tabela 5 demonstra a comparação dos resultados das hipóteses do estudo de Shen et al (2010) e os resultados encontrados nesta pesquisa. O estudo original comprovou oito hipóteses, rejeitando apenas a relação da ansiedade tecnológica ser antecedente da confiança. Na presente pesquisa, foram comprovadas seis hipóteses e rejeitadas as relações da segurança percebida no sistema ser um antecedente da intenção de uso; o conhecimento em relação aos sistemas de mobile banking ser antecedente do controle percebido; e a ansiedade tecnológica ser antecedente do comportamento introspectivo. Tabela 5 Comparação entre os estudos Relação Presente pesquisa Shen et al (2010) Coeficiente Conclusão Coeficiente Conclusão H1 Intenção Conveniência 0,99 Confirmada 0,86 Confirmada H2 Intenção Segurança 0,03 Rejeitada 0,20 Confirmada H3 Conveniência Controle 0,97 Confirmada 0,74 Confirmada H4 Controle Auto Eficácia 0,69 Confirmada 0,77 Confirmada H5 Controle Conhecimento 0,07 Rejeitada 0,21 Confirmada H6 Segurança Confiança 0,48 Confirmada 0,40 Confirmada H7 Segurança Comp. Int. -0,23 Confirmada -0,16 Confirmada H8 Confiança Ansiedade -0,51 Confirmada -0,05 Rejeitada H9 Comp. Int. Ansiedade 0,10 Rejeitada 0,34 Confirmada *** significativo a 0,001 As hipóteses que foram confirmadas nos dois estudos apresentaram graus de relação (coeficiente) similares, conforme as informações apresentadas na sequencia: a conveniência é um forte antecedente da intenção de uso, sendo que na presente pesquisa o coeficiente (β=0,99) foi um pouco maior do que o encontrado no estudo de Shen et al (2010) (β=0,86); o comportamento introspectivo é um fraco antecedente da segurança percebida no sistema, sendo que na presente pesquisa o coeficiente (β=-0,23) foi um pouco maior do que o encontrado no estudo de Shen et al (2010) (β=-0,16); a auto eficácia é um antecedente de intensidade média do controle percebido, sendo que na pesquisa de Shen et al (2010) o coeficiente (β=0,77) foi um pouco maior do que o encontrado neste estudo (β=0,69); a confiança no sistema é um antecedente moderado da segurança percebida, com coeficientes bem próximos (β=0,48 nesta pesquisa e β=0,40 no estudo original). A maior diferença encontrada nos coeficientes das regressões foi entre o controle percebido e a conveniência de utilizar o sistema de mobile banking. O grau de relação da hipótese três neste estudo foi de 0,97 e no estudo de Shen et al (2010) foi de 0,74, o que indica um forte relação de antecedência entre controle e conveniência nesta pesquisa e uma relação moderada no estudo original. Em suma, a comparação de resultados demonstrou que os universitários de Taiwan levam em consideração tanto os benefícios (conveniência) quanto os custos (segurança) no processo de adoção de sistemas de mobile banking. Já os universitários brasileiros 12

13 pesquisados relacionaram a adoção de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios gerados. 5. CONCLUSÕES As considerações finais deste trabalho iniciam com o resgate dos objetivos. O primeiro objetivo era o de adaptar o modelo de Shen et al (2010) para o contexto nacional o que foi realizado com sucesso, pois algumas alterações (principalmente exclusão de variáveis) o modelo foi satisfatoriamente validado. Como segundo objetivo, o artigo buscava compreender como a conveniência e segurança interfere no comportamento de intenção de uso do mobile banking. Constatou-se que apenas a conveniência (dimensão de benefício) é um antecedente significativo da intenção de uso. Ou seja, os resultados comprovaram que os universitários pesquisados não levam em consideração os custos (dimensão segurança) envolvidos na adoção do mobile banking. Esta descoberta vai contra os achados de diversas pesquisas citadas no referencial teórico deste estudo. O terceiro objetivo do estudo era o de identificar os antecedentes da conveniência e da segurança. Os resultados apontaram que o controle percebido é um forte antecedente da conveniência percebida, ou seja, quanto maior o conhecimento e domínio sobre o sistema de mobile banking, mais são percebidas as conveniências de se adotar tal sistema. E em relação aos aspectos de segurança, constatou-se que a confiança é um antecedente moderado e que o comportamento introspectivo é um fraco antecedente da segurança percebida. Assim, constata-se que os usuários que confiam no provedor do sistema minimizam os riscos envolvidos nas transações financeiras online e os usuários que analisam de forma mais completa e refletem mais sobre os fenômenos maximizam os riscos envolvidos nestas transações. Por fim, o último objetivo era o de comparar as relações comportamentais de universitários do Brasil e de Taiwan e constatou-se que os universitários de Taiwan levam em consideração tanto os benefícios (conveniência) quanto os custos (segurança) no processo de adoção de sistemas de mobile banking. Já os universitários brasileiros pesquisados relacionaram a adoção de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios gerados. As limitações deste estudo referem-se ao fato de que a amostra foi formada apenas por universitários e, apesar deste ser o público do estudo original, a constatação de que os usuários não levam em consideração os riscos envolvidos no mobile banking pode ser reflexo de um comportamento mais comum em jovens. Assim, sugere-se que outras pesquisas sejam realizadas, com este modelo, em outros tipos de amostras. Outra limitação é a do ineditismo do modelo no Brasil e para comprovação de sua robustez seriam necessárias novas aplicações. Como principal contribuição, o estudo propõe a utilização de uma nova perspectiva de análise, complementar ao Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), com a validação de um modelo com dimensões distintas e que apresenta outro olhar sobre o fenômeno de adoção de inovações e tecnologias. REFERÊNCIAS BIBLIGRÁFICAS AJZEN, I. From intentions to actions: a theory of planned behavior. In: KUHL, J.; BECKMANN, J. Action control: from cognition to behavior. New York: Springer-Verlag, 11 39, AWASTHI, P., SANGLE, P.S. The importance of value and context for mobile CRM services in banking. Business Process Management Journal, v.19, n.6, p ,

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