PUKYONG

A Study on the Factors Affecting Acceptance Intention of Mobile QR Code Payment System in Cambodia

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Abstract
캄보디아가 디지털 경제로의 전환을 가속화함에 따라, 모바일 QR 코드 결제 시스템은
비현금 거래 확대와 금융 포용성 제고를 위한 핵심 수단으로 주목받고 있다. 그러나
이러한 시스템의 지속적 확산을 위해서는 사용자 수용이 중요한 과제로 남아 있다. 본
연구는 사용자 수용 의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고자, 통합기술수용이론 2
(UTAUT2)에 혁신저항이론(IRT)의 구성요소를 결합하여 분석을 시도하였다.
데이터는 캄보디아 수도 프놈펜에 거주하는 사용자 212 명을 대상으로 구조화된 구글
설문지를 통해 수집되었으며, SmartPLS 4 를 활용한 부분최소제곱 구조방정식(PLS-SEM)
분석 기법으로 분석되었다. 분석 결과, UTAUT2 변수 중 사용 용이성에 대한 노력
기대(Effort Expectancy)와 습관(Habit)만이 수용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로
나타났으며, 성과 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 가격 가치, 신뢰는 유의하지 않았다.
한편, 혁신저항이론의 위험 장벽(Risk Barrier), 전통 장벽(Tradition Barrier), 이미지
장벽(Image Barrier) 역시 수용 의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 디지털
적응력이 높은 도시 환경에서는 저항 요인의 영향력이 감소하고 있음을 시사한다. 또한
수용 의도는 지속적 사용에 긍정적인 영향을 미치며, 이는 다시 충동적 구매 행동과
사용자 집착도(User Stickiness)에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
본 연구는 기존 기술수용모형을 캄보디아의 디지털 금융 환경에 확장 적용함으로써
이론적 기여를 하였으며, 실무적으로는 서비스 제공자와 정책 입안자에게 사용 편의성
향상, 습관 형성 유도, 인프라 강화, 디지털 문해력 제고 등의 전략적 방향을 제시한다.
키워드: 모바일 QR 코드 결제, 기술 수용, UTAUT2 모형, 혁신 저항 이론, 수용 의도,
지속 사용, 캄보디아|As Cambodia progresses toward a digital economy, mobile QR code payment systems have
become a key enabler of cashless transactions and financial inclusion. Yet, user acceptance
remains critical to their sustained adoption. This study explores the factors influencing
acceptance intention of mobile QR code payments in Cambodia by extending the Unified
Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) with constructs from Innovation
Resistance Theory (IRT).
Data were collected from 212 respondents in Phnom Penh, the capital city of Cambodia, via
a structured Google Forms survey and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation
Modeling (PLS-SEM) in SmartPLS 4. Results indicate that among UTAUT2 variables, only
Effort Expectancy and Habit significantly impact acceptance intention, emphasizing the roles
of ease of use and behavioral reinforcement. Other constructs, including Performance
Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Price Value, and Trust, were not
significant.
Similarly, IRT constructs such as Risk Barrier, Tradition Barrier, and Image Barrier showed
no significant effect, suggesting diminishing resistance in digitally adaptive urban settings. The
study further confirms that Acceptance Intention positively influences Continuance Use, which in turn affects Impulsive Buying Behavior and User Stickiness.
This study extends existing technology adoption models to the Cambodian context and
offers practical recommendations for service providers and policymakers, including enhancing
usability, fostering habitual usage, strengthening infrastructure, and promoting digital literacy
Keywords: Mobile QR Code Payment, Technology Adoption, UTAUT2 Model, Innovation
Resistance Theory, Acceptance Intention, Continuance Use, Cambodia.
Author(s)
LY KIMHOUNG
Issued Date
2025
Awarded Date
2025-08
Type
Dissertation
Keyword
Mobile QR Code Payment, Technology Adoption, UTAUT2 Model, Innovation Resistance Theory, Acceptance Intention, Continuance Use, Cambodia
Publisher
국립부경대학교 기술경영전문대학원
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/34289
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000900655
Alternative Author(s)
LY KIMHOUNG
Affiliation
국립부경대학교 기술경영전문대학원
Department
기술경영전문대학원 기술경영학과
Advisor
Hosung Son
Table Of Contents
I. Introduction 1
1.1 Research Background 1
1.2 Research Question 7
1.3 Research Objectives 8
1.4 Significance of the Study 8
1.5 Scope and Limitations 9
1.6 Differentiation of Research Content 9
II. Literature Review and Hypotheses Development 11
2.1 Overview of Mobile QR Code Payment Systems 11
2.2 Theoretical Frameworks: UTAUT2 and Innovation Resistance Theory 12
2.3 Research Design 14
2.4 Factors Affecting Acceptance Intention (AI) 16
2.5 Barriers to Adoption: Risk, Tradition, and Image Barriers 17
2.6 Impact of AI on Continuance Use and User Behavior 19
2.7 Previous Studies on Mobile QR Code Payment Adoption 21
2.8 Hypotheses Development (H1-H13) 25
III. Research Methodology 29
3.1 Conceptual Framework Based on UTAUT2 and Innovation Resistance Theory 29
3.2 Data Collection Methods (Surveys and Sampling) 31
3.3 Descriptive Analysis of Respondents 33
3.4 Measurement of Variables (AI, CU, IBB, US) 34
3.5 Research Method: Structural Equation Modeling (SEM) 37
Ⅳ. Results and Discussion 38
4.1 Measurement model 38
4.2 Evaluation of the Measurement Model 38
4.3 Hypothesis Testing 46
4.4 Effect of Innovation Resistance in Adoption Decisions 52
4.5 Relationship Between AI, CU, and User Behavior (IBB, US) 53
V. Conclusion and Recommendations 55
5.1 Summary of Findings 55
5.2 Implications 56
5.3 Limitations and Future Research Directions 57
REFERENCES 58
APPENDIX 61
ACKNOWLEDGEMENTS 66
Degree
Master
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기술경영전문대학원 > 기술경영학과
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  • Embargo2026-08-31
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