Digital Banking Acceptance, Perceived Risk and Usage Intention among Fresh Market Vendors in Kamphaeng Phet Province: The Mediating Role of Attitude and Trust
Keywords:
Digital Banking Acceptance, Attitude, Trust, Behavioral Intention, Mediating VariableAbstract
This research aims to 1) develop and validate a causal relationship model of factors affecting Digital Banking usage intention behavior, 2) examine the levels of Digital Banking payment acceptance, attitudes, perceived risk, trust, and usage intention behavior, and 3) investigate the direct and indirect influences of Digital Banking payment acceptance and risk perception on Digital Banking usage intention behavior through the mediating variables of attitude and trust among market vendors in Kamphaeng Phet Province. This quantitative research employs Structural Equation Modeling (SEM) for data analysis. The questionnaire is developed based on UTAUT2 and TAM theoretical frameworks, collecting data from 361 market vendor samples across 11 districts in Kamphaeng Phet Province.
The findings show that the model demonstrate excellent fit with empirical data. Vendors have high levels of Digital Banking acceptance (x̄ = 3.82), but moderate levels of usage intention behavior (x̄ = 3.34), attitudes (x̄ = 2.94), and trust (x̄ = 2.91). Hypothesis testing reveals that attitudes had a statistically significant positive influence on usage intention behavior. (β = 0.402 , p < 0.001), and on trust (β = 0.634 , p < 0.001), while trust significantly influences usage intention behavior (β = 0.275 , p < 0.001). Considering indirect effect and total effects, the attitudes significantly indirectly influence behavioral intention to use through trust (0.175), indicating that trust serves as a partial mediator. The attitudes have the highest total effect (0.577), followed by trust (0.275). All four factors collectively predict 37.80% of the variance in behavioral intention.
Recommendations for promoting Digital Banking usage in markets should focus on developing positive attitudes through communicating benefits and convenience, building trust through security guarantees, and reducing perceived risk through education. This research supports technology acceptance theory and demonstrates the importance of mediating mechanisms of attitudes and trust in the context of small-scale rural entrepreneurs.
Downloads
References
กรมการค้าภายใน. (2565). โครงการตลาดต้องชมเพื่อธุรกิจท้องถิ่น ปี 2565. กรุงเทพฯ: กระทรวงพาณิชย์.
กรมการค้าภายใน. (2567). รายงานสถานการณ์การใช้ระบบชำระเงินดิจิทัลในตลาดสดจังหวัดกำแพงเพชร [รายงานภายใน]. สำนักงานพาณิชย์จังหวัดกำแพงเพชร.
กัตตกมล พิศแลงาม. (2565). ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีการทำธุรกรรมทางการเงินผ่านไทยคิวอาร์เพย์เม้นท์ของประชาชนในจังหวัดปทุมธานี. วารสารสารสนเทศ, 21(1). 1-12
เกวลิน จันทร์ประเทศ และภูมินันท์ ปิยทัศน์นันท์. (2562). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความพร้อมและการตอบรับการใช้ Mobile Payment ของผู้ประกอบการธุรกิจรายย่อยในการรับชำระเงินในรูปแบบ QR Code. วารสารบริหารธุรกิจ เศรษฐศาสตร์และการสื่อสาร, 14(2), 165-182.
ณัฐปภัสร์ ดาราพงษ์. (2560). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยี Mobile Banking. (การค้นคว้าอิสระหลักสูตรเศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ธุรกิจ คณะเศรษฐศาสตร์). มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2565). รายงานประจำปี 2565. ธนาคารแห่งประเทศไทย. ค้นเมื่อวันที่ 16 สิงหาคม 2568, จาก https://www.bot.or.th/content/dam/bot/documents/th/research-and-publications/reports/bot-report/other-report/ARBOT2022.pdf
ธรรมวิมล สุขเสริม, ณัฏฐกิตติ์ โรจนโภคินเดชะกุล, นภดล พัฒนะศิษอุบล, ดุสิต ศรีสร้อย และดุสิต จักรศิลป์. (2567). ปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีของผู้ใช้งานโมบายแบงก์กิ้งในจังหวัดอุบลราชธานี. วารสารเศรษฐศาสตร์และนโยบายสาธารณะ, 15(30), 68-86.
บุญชม ศรีสะอาด. (2560). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 10). กรุงเทพฯ: สุวีริยาสาส์น.
วณาลัย แก้วศรี และพรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2566). การยอมรับเทคโนโลยีการใช้กระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์ (E-wallet) ของเจเนอเรชั่น Y และ Z. วารสารนวัตกรรมสังคมและเทคโนโลยีสื่อสารมวลชน, 6(3), 20-30.
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2566). แผนยุทธศาสตร์เกี่ยวกับธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ พ.ศ. 2566 - 2570. กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. ค้นเมื่อวันที่ 16 สิงหาคม 2568, จาก https://www.etda.or.th/getattachment/b00dc704-3dc7-4bfa-b8eb-a1fccf567e96/
สำนักงานพาณิชย์จังหวัดกำแพงเพชร. (2566). ข้อมูลตลาดสดและร้านอาหารธงฟ้าราคาประหยัดในจังหวัดกำแพงเพชร. กำแพงเพชร: สำนักงานพาณิชย์จังหวัดกำแพงเพชร.
สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล. (2565). Transform ตลาดสดยุควิถีใหม่: รายงานประจำปี 2565 [รายงาน]. สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล.
อรวรรณ นิยมมั่งมี. (2562). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้บริการรับชาระเงินด้วย QR Code ของผู้ค้ารายย่อย. (วิทยานิพนธ์หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาหลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต บัณฑิตวิทยาลัย). มหาวิทยาลัยศิลปากร, นครปฐม.
อุเทน ว่องไว, ทินกร สาระเวียง และสงกรานต์ อินขัน (2568). การยอมรับและการใช้เทคโนโลยีทางการเงินรูปแบบใหม่ (Fintech) ของประชากรในเขตนิคมอุตสาหกรรม จังหวัดลำพูน. วารสารวิชาการศรีปทุม ชลบุรี, 21(3). 110-124.
Abdalla, R. (2025). Modeling Digital Banking Adoption in Saudi Arabia: An integrated C-TAM-TPB framework examining the role of perceived security-based trust. Research Square. 1-29.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
Alalwan, A.A., Dwivedi, Y.K., & Rana, N.P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management, 37, 99-110.
Almarashdeh, I, Aldhmour, K., Aljamaeen, R., Alsmadi M., & Jaradat, G. (2019). The effect of perceived trust in technology, trust in the bank and perceived risk on customer adoption of mobile banking, International Conference on Internet of Things, Embedded Systems and Communications (IINTEC), Tunis, Tunisia, 118-123.
Al-Qeisi, K., Dennis, C., Alamanos, E., & Jayawardhena, C. (2014). Website design quality and usage behavior: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Journal of Business Research, 67(11), 2282-2290.
Alrawad, M. Lutfi, A., Amin, M.A. & Elshaer, I. A. (2023). Examining the influence of trust and perceived risk on customers intention to use NFC mobile payment system. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(2), 100070.
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-1188.
Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In R. S. Hancock (Ed.), Dynamic marketing for a changing world (pp. 389-398). American Marketing Association.
Bentler, P. M., & Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88(3), 588-606.
Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp.136-162). Newbury Park, CA: Sage.
Chaveesuk, S., Khalid, B. & Chaiyasoonthorn, W. (2021). Digital payment system innovations: A marketing perspective on intention and actual use in the retail sector. Innovative Marketing, 17(3), 109-123.
Chen, L., Jia, J. & Wu, C. (2023). Factors influencing the behavioral intention to use contactless financial services in the banking industry: An application and extension of UTAUT model. Front. Psychol, 14, 1096709.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Dawa, D., Samdrup, Y., Tashi, U., Wangchuk U. W., Pokhrel, U. & Norbu, W. (2024). Factors Influencing E-Payment Adoption and Its Effect on Consumer Buying Behaviour in Bhutan. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 24(12), 531-46.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
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.
Fornell, C., & Larcher, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measure error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.
Gefen, D., & Straub, D. W. (2004). Consumer trust in B2C e-commerce and the importance of social presence: Experiments in e-products and e-services. Omega, 32(6), 407-424.
Gupta, S., Pandey, D. K., Ammari, A.E., & Sahu, G.P. (2023). Do perceived risks and benefits impact trust and willingness to adopt CBDCs?. Research in International Business and Finance, 66, 101993
Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Education Limited, England.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning. Hampshire, United Kingdom.
Hoelter, J. W. (1983). The analysis of covariance structures: Goodness-of-fit indices. Sociological Methods & Research, 11(3), 325-344.
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
Hayes, A. F. (2018). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (2nd ed.). New York, NY: The Guilford Press.
Kaewnin, T. (2024). Factors Affecting Consumers’ Adoption of Virtual Banks in Thailand. ABAC Journal, 44(4), 500-516.
Kar, A. K. (2020). What affects usage satisfaction in mobile payments? Modelling user generated content to develop the digital service usage satisfaction model. Information Systems Frontiers, 23, 1341-1361.
Kim, G., Shin, B., & Lee, H. G. (2008). Understanding dynamics between initial trust and usage intentions of mobile banking. Information Systems Journal, 19(3), 283-311.
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). New York, NY: The Guilford Press.
Lakhaiyar, S. & Mani, M. (2022). Factors Influencing Adoption of Digital Payment Systems During COVID-19. International Journal of Sociotechnology and Knowledge Development, 14(1), 1-21.
Lee, M. C. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit. Electronic Commerce Research and Applications, 8(3), 130-141.
Likert. (1970). New Partterns of Management. New York: McGraw-Hill.
Martins, C., Oliveira, T., & Popovič, A. (2014). Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application. International Journal of Information Management, 34(1), 1-13.
Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709-734.
McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334-359.
Minarni, E. (2025). Impact of digital payment systems on financial inclusion and small business growth in developing economies. International Journal of Innovation and Thinking 2(1),1-12
Mordor Intelligence. (2025). Digital payments market size, growth forecast 2025-2030. Market Research Report. Retrieved from https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-payments-market
Nandru, P. & Senthilkumar, S. A. (2024). Exploring the Factors Affecting Mobile Payment Adoption Intention Among Women Street Vendors in India. SDMIMD journal of management, 15(1), 41-52.
Nunnally, J. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill.
Nurabiah, P. H., & Fitriyah, N. (2024). Risks of Using Digital Payment Method Using the Perceived Risk (PR) Theory Approach. Journal of Accounting and Finance in Emerging Economies, 10(3), 371-386.
Nurahmasari, M., Silfiyah, S. & Pangaribuan, C. (2023). The Intention to Use Digital Banking Services among Gen Z in Indonesia Based on Technology Acceptance Model (TAM). Jurnal Manajemen dan Bisnis Madani, 5, 15-31.
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.
Phuong, N.N., Luan, L.T., Dong, V.V., & Khanh, N.L. (2020). Examining Customers’ Continuance Intentions towards E-wallet Usage: The Emergence of Mobile Payment Acceptance in Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(9), 505-516.
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.
Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior Research Methods, 40(3), 879-891.
Ravikumar, T., & Prakash, S. (2022). Determinants of adoption of digital payment services among small fixed retail stores in Bangalore, India. International Journal of Business Innovation and Research, 28(3), 319 - 346.
Rouibah, K., Lowry, P. B., & Hwang, Y. (2016). The effects of perceived enjoyment and perceived risks on trust formation and intentions to use online payment systems: New perspectives from an Arab country. Electronic Commerce Research and Applications, 19, 33-43.
Safari, K., Bisimwa, A., & Armel, M.B. (2022). Attitudes and intentions toward internet banking in an under developed financial sector. PSU Research Review: An International Journal, 6 (1), 39–58.
Schorr, A. (2023). The Technology Acceptance Model (TAM) and its Importance for Digitalization Research: A review. International Symposium on Technikpsychologie (TecPsy), 55-65.
Singh, S., & Sinha, N. (2020). How perceived trust mediates merchant's intention to use a mobile wallet technology. Journal of Retailing and Consumer Services, 52, 101894.
Todua, N., & Gogitidze, N. (2024). Consumer Attitude towards Digital Banking Services (Case of Georgia). International Journal of professional Business Review, 9(11), 01-23.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Boston, MA: Pearson.
Tucker, L. R., & Lewis, C. (1973). A reliability coefficient for maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 38(1), 1-10.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.
Yawised, K. & Apasrawirote, D. (2022). Factors Influencing Actual Use of e-Payment Adoption by SMEs in Phitsanulok. Journal of Business, Economics and Communications, 17(4). 140-158.
Zhao, X., Lynch, J. G., Jr., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197-206.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Journal of Accountancy and Management
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารการบัญชีและการจัดการ
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยมหาสารคาม และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
