Fintek Ödeme Çözümlerinin Kabulünün Teknoloji Kabul Modeli ile İncelenmesi: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma

Abstract

Bu çalışma, Karabük Üniversitesi İşletme Fakültesi öğrencilerinin mobil ödeme teknolojilerini benimseme süreçlerini etkileyen faktörleri incelemeyi amaçlamaktadır. Davis’in (1989) Teknoloji Kabul Modeli temel alınarak yürütülen araştırmada, kolayda örnekleme yöntemiyle seçilen 534 öğrenciye e-anket uygulanmıştır. Verilere geçerlilik, güvenilirlik ve regresyon analizleri yapılmış; beş hipotezin tamamı desteklenmiştir. Bulgular, algılanan kullanım kolaylığının algılanan faydayı anlamlı biçimde etkilediğini, her iki değişkenin de tutum üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermektedir. Ayrıca, algılanan faydanın kullanım niyetini etkilediği ve tutumun niyet üzerinde belirleyici olduğu saptanmıştır. Araştırma sonuçları, üniversite öğrencilerinin Fintek tabanlı ödeme çözümlerini kabul etme süreçlerine katkı sağlamakta ve mobil ödeme teknolojilerinin yaygınlaştırılmasına yönelik stratejiler geliştirilmesine rehber olmaktadır.

Keywords

• Teknoloji Kabul Modeli (TKM)
• Finansal Teknoloji (Fintek)
• Mobil Ödeme
• Algılanan Kullanım Kolaylığı
• Algılanan Fayda
• Kullanım Niyeti

Examining the Acceptance of Fintech Payment Solutions Using the Technology Acceptance Model: A Study on University Students

Abstract

This study examines factors influencing Karabük University students’ adoption of mobile payment technologies. Based on Davis’ (1989) Technology Acceptance Model (TAM), data were collected via an e-survey from 534 students. Validity, reliability, and regression analyses were applied, and all five hypotheses were supported. Findings show that perceived ease of use significantly affects perceived usefulness, and both factors positively influence attitude. Additionally, perceived usefulness impacts usage intention, while attitude plays a decisive role in intention. The results contribute to understanding university students’ acceptance of Fintech-based payment solutions and provide guidance for developing strategies to promote the widespread adoption of mobile payment technologies.

Keywords

• Technology Acceptance Model (TKM)
• Financial Technology (Fintech)
• Mobile Payment
• Perceived Ease of Use
• Perceived Benefit
• Intention to Use

References

1. Akbaş, F. (2023). Bankacılıkta dijital dönüşüm ve FinTech. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 9(2), 1–12.
2. Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modelling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411–423.
3. Bates, R. (2017). Banking on the future: An exploration of fintech and the consumer interest [Report]. Consumers International. https://www.consumersinternational.org/media/154710/banking-on-the-future-fullreport.pdf
4. Beşli, E., Yazıcı, S., & Canko, S. (2018). Türkiye FinTech ekosisteminin sürdürülebilir gelişimi için 23 öneri. EY Türkiye. https://bkm.com.tr/wp-content/uploads/2018/02/EY_T%C3%BCrkiye-FintechEkosistemininS%C3%BCrd%C3%BCr%C3%BClebilir-Geli%C5%9Fimi-i%C3%A7in-23-%C3%96neri.pdf
5. Binici, F. Ö. (2021). Finans sektöründeki değişim: Finansal hizmetler (FinTech). In Y. Aslan (Ed.), Muhasebe, finans ve denetim alanlarında yenilikçi yaklaşımlar (ss. 63–74). Efe Akademi.
6. Bozpolat, C., & Seyhan, H. (2020). Mobil ödeme teknolojisi kabulünün teknoloji kabul modeli ile incelenmesi: Ampirik bir araştırma. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 119–145. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.619852
7. Bolat, Y. İ., Aydemir, M., & Karaman, S. (2017). Uzaktan eğitim öğrencilerinin mobil internet kullanım tutumlarının teknoloji kabul modeline göre incelenmesi. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 37(1).
8. Browne, M.W., & Cudeck, R.(1989). Single sample crossvalidation indexes for covariance-structures. Multivar Behav Res 24(4):445-55

9. Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). Routledge.
10. Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
11. Çivici, T., & Kale, S. (2007). Mimari tasarım bürolarında bilişim teknolojilerinin kullanımını etkileyen faktörler: Bir yapısal denklem modeli. İnşaat Yönetimi Kongresi Bildiriler Kitabı.
12. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
13. 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.
14. Deloitte. (2017). Türkiye FinTech ekosistemi raporu.
15. Demirdöğen, Y. (2020). Finteklerin gelişimini etkileyen faktörler. Uygulamalı Sosyal Bilimler ve Güzel Sanatlar Dergisi, 2(Özel Sayı), 43–55.
16. Dhakal, B. P. (2025). Structural equation modeling: effect of VLE in mathematics learning. Interdisciplinary Research in Education, 10(1), 103-113.
17. Erkorkmaz, Ü., Etikan, İ., Demir, O., Özdamar, K., & Sanisoğlu, S. Y. (2013). Doğrulayıcı faktör analizi ve uyum indeksleri. Türkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 33(1), 210-223.
18. Fettahoğlu, S., & Kıldıze, D. (2019). Dijital finansal okuryazarlık ve bireylerin finansal teknoloji kullanma konusundaki tutumları. OPUS International Journal of Society Research, 18(UİK Özel Sayısı), 867–889. https://doi.org/10.26466/opus.584628
19. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.
20. George, D., & Mallery, P. (2001). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference, 10.0 update. Allyn and Bacon.
21. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson New International Edition.
22. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). SAGE
23. Halkbank KOBİ Gelişim. (2022, March 1). FinTech nedir?https://www.halkbankkobigelisim.com.tr/Resources/Sites/57/images/Files/4-HALKBANK_KOBI_GELISIM-Fintech%20Nedir_Bora_Erkmen.pdf
24. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. 20, 277-319. https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014
25. İslamoğlu, A. H., & Alnıaçık, Ü. (2016). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Beta Yayınları. Keskin, S. (2021). Z Kuşağını fintekleri kullanmaya motive eden unsurların tespitine yönelik ampirik bir çalışma. Ahi Evran Akademi, 2(2), 153–161.
26. Kline R.B.(2011). Hypothesis Testing. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. 3rd ed. New York: The Guilford Press.
27. Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.
28. Köse, Ş. G., & Özer Çizer, E. (2021). Tüketicilerin mobil ödemeye yönelik tutum ve kullanma niyeti üzerine bir araştırma. Journal of Internet Applications and Management, 12(1), 24–39. https://doi.org/10.34231/iuyd.838066
29. Khatun, N., & Tamanna, M. (2020). Factors affecting the adoption of Fintech: A study based on the financial institutions in Bangladesh. Copernican Journal of Finance & Accounting, 9(4), 51–75. https://doi.org/10.12775/CJFA.2020.021
30. Mackenzie, A. (2015). The fintech revolution. London Business School Review, 26(3), 50-53.
31. Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2011). Yapısal eşitlik modellemesi: AMOS uygulamaları. Detay Yayıncılık.
32. Mun, Y. P., Khalid, H., & Nadarajah, D. (2017). Millennials’ perception on mobile payment services in Malaysia. Procedia Computer Science, 124, 397–404. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.164
33. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
34. Özen, S. (2020). Teknoloji kabul modeli ve bireylerin gelecekteki ya da anlık sonuçları önemseme eğilimleri ile tüketici davranışları arasındaki ilişki. Yüksek lisans tezi, Düzce Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı . Schierz, P. G., Schilke, O., & Wirtz, B. W. (2010). Understanding consumer acceptance of mobile payment services: An empirical analysis. Electronic Commerce Research and Applications, 9(3), 209–216. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2009.07.005
35. Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A beginner’s guide to structural equation modeling (3rd ed.). New York, NY: Routledge.
36. Sezal, L. (2020). Fintek hizmetlerinin finans sektörüne etkileri ve sağlanan devlet teşvikleri. Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi, 2(3), 233–248. https://doi.org/10.38009/ekimad.779084
37. Serçemeli, M., & Kurnaz, E. (2016). Denetimde bilgi teknoloji ürünleri kullanımının teknoloji kabul modeli (TKM) ile araştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 45(1), 43-52.
38. Seyhan, H. (2019). İnovatif bankacılık ürünleri kullanımının teknoloji kabul modeli ile incelenmesi. Yüksek lisans tezi, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bankacılık ve Finans Anabilim Dalı.
39. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Pearson Education Limited.
40. Türker, C. (2019). Tüketicilerin yeni teknolojiler benimsemelerinin teknoloji kabul modeli boyutları itibariyle incelenmesi: Mobil ödeme sistemleri üzerine bir araştırma (Yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi). İstanbul Üniversitesi Kütüphanesi.
41. Pant, S. K. (2020). Fintech: Emerging trends. Telecom Business Review, 13(1),47–52.https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3763946
42. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
43. Yıldırır, S. C., & Kaplan, B. (2019). Mobil uygulama kullanımının benimsenmesi: Teknoloji kabul modeli ile bir çalışma. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(19), 22–51.