ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 20, NO 4, 2022 15 NÂNG CAO Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG APPS DU LỊCH CỦA ĐẠI LÝ DU LỊCH TRỰC TUYẾN - CƠNG CỤ GĨP PHẦN KHƠI PHỤC DU LỊCH SAU COVID-19 ENHANCING THE CONTINUANCE INTENTION TO USE ONLINE TRAVEL AGENCIES’ APPS - TOOLS TO SUPPORT TOURISM RECOVERY AFTER COVID-19 Trần Thị Thu Dung, Lê Văn Huy* Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng1 *Tác giả liên hệ: levanhuy@due.edu.vn (Nhận bài: 21/02/2022; Chấp nhận đăng: 20/4/2022) Tóm tắt - Nghiên cứu nhằm mục tiêu tìm kiếm giải pháp nâng cao ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng (Apps) di động Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) - cơng cụ góp phần hỗ trợ du lịch sau COVID-19 Giải pháp đề xuất dựa nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng từ góc độ người dùng Nhóm tác giả thực khảo sát trực tuyến 478 khách du lịch Việt Nam bảng hỏi với thang đo Likert điểm Nghiên cứu áp dụng phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính để tìm mức độ ảnh hưởng nhân tố Kết cho thấy, có ba nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch, xác nhận khả đáp ứng Apps, nhận thức hữu ích, hài lòng việc sử dụng Nghiên cứu cụ thể hóa lý thuyết dự đốn ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng bối cảnh nghiên cứu cụ thể đề xuất hàm ý quản trị Abstract - The study aims to find solutions to improve the continuance intention to use mobile Apps of Online Travel Agencies (OTA) - tools to support tourism recovery after COVID-19 The solutions are proposed based on the research of factors affecting the continuance intention to use these Apps from a user perspective The authors conducted an online survey of 478 Vietnamese travellers using a questionnaire with the 7-point Likert scale The study uses linear structural models to determine the influence of each factor The results show that, three factors affect the continuance intention to use mobile tourism Apps, which are confirmation of mobile tourism Apps usability, perceived usefulness, and satisfaction with tourism Apps usage The study concretizes the theory of predicting behavioral intention at the post-adoption stage in a specific research context and proposing managerial implications Từ khóa - Apps du lịch; Đại lý du lịch trực tuyến; Khả đáp ứng Apps; Mơ hình xác nhận kỳ vọng; Ý định tiếp tục sử dụng Key words - Tourism Apps; Online travel agencies; Apps usability; Expectation - confirmation model; Continuance intention Đặt vấn đề Từ năm 2019, bùng phát COVID-19 gây tác động mạnh mẽ đến hầu hết lĩnh vực toàn giới, ngành du lịch ngành chịu ảnh hưởng nặng nề đại dịch [1] Trong bối cảnh này, công nghệ thông tin truyền thông không giúp cải thiện trải nghiệm du khách mà mang lại tiềm năng, đóng góp đáng kể vào việc khơi phục lại du lịch cách an toàn bền vững sau đại dịch [2] Đồng thời, đại lý du lịch trực tuyến (OTA) - trung gian bán dịch vụ du lịch qua kênh trực tuyến - có đóng góp đáng kể vào phục hồi phát triển du lịch [3] Các OTA cung cấp nhiều lợi ích cho du khách nhà cung ứng dịch vụ du lịch [3]; số công nghệ áp dụng OTA, ứng dụng (Apps) di động đóng vai trị quan trọng [4] Apps di động OTA (gọi tắt Apps du lịch) phần mềm thiết kế dành riêng cho thiết bị di động điện thoại thơng minh, máy tính bảng,… cung cấp chức liên quan đến du lịch [4] Các Apps du lịch phổ biến Booking.com, Agoda, Traveloka, Airbnb, Với du khách, Apps du lịch cung cấp đa dạng chức nhằm phục vụ mục đích du lịch [5] Du khách tìm hiểu đặt trước dịch vụ du lịch tìm kiếm thơng tin, đặt dịch vụ, tìm phương tiện di chuyển,… Apps [6] Ngoài ra, Apps cung cấp đánh giá người dùng khác, thông tin giá dịch vụ du lịch, điểm đến du lịch khu vực [7], hỗ trợ nhiều mục đích du lịch khác du khách suốt trình trước, sau du lịch [5] Trong đại dịch COVID-19, di chuyển du khách bị hạn chế, buộc du khách phải “du lịch” lên kế hoạch du lịch Apps [8] Apps cung cấp thông tin cần thiết, thủ tục, hướng dẫn, quy trình kiểm tra, cách ly y tế, đặc biệt du khách nhận nhiều khuyến hấp dẫn dễ dàng từ chương trình dành cho khách hàng trung thành doanh nghiệp du lịch [5] Đối với đơn vị hoạt động liên quan lĩnh vực du lịch nói chung OTA nói riêng, Apps cơng cụ hữu ích để tiếp cận khách hàng tiềm năng, xúc tiến hình ảnh, tạo gắn kết du khách với đơn vị [9], [10], khuyến khích nhu cầu du khách dịch vụ du lịch [11] Hơn nữa, kênh marketing hiệu cao với chi phí đầu tư thấp số lượng người dùng lớn [11], thuận tiện quản lý khả cập nhật nhanh chóng tất hoạt động đại lý nơi [4] Ở giai đoạn sau COVID-19, Apps du lịch công cụ hữu ích để hỗ trợ doanh nghiệp du lịch dần khôi phục hoạt động, thu hút nhiều du khách [8], [12] Các nghiên cứu có Apps du lịch chủ yếu tập trung nghiên cứu ý định hành vi chấp nhận sử dụng, có nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng [13] Tổng quan tài liệu cho thấy, nghiên cứu tìm yếu tố khác tác động đến ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch Các nghiên cứu thường dựa lý thuyết phổ biến lĩnh vực hệ thống thông tin lý thuyết thống chấp nhận sử dụng cơng nghệ (UTAUT) lý thuyết mở rộng nó, mơ hình xác nhận kỳ vọng (ECM), theo hướng The University of Danang - University of Economics (Tran Thi Thu Dung, Le Van Huy) 16 tích hợp lý thuyết Nghiên cứu Kim cộng tích hợp ECM mơ hình chấp nhận sử dụng dựa giá trị (VAM) để nghiên cứu Apps dịch vụ lưu trú Hàn Quốc; Yếu tố ảnh hưởng ý định tiếp tục sử dụng Apps nhận thức rủi ro, tính kỹ thuật, khả đáp ứng, xác nhận giá trị cảm nhận hài lòng [14] Garima Sajeevan nghiên cứu Apps thuê xe du lịch Ấn Độ dựa tích hợp lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) ECM; Giá trị cảm nhận, tự tin hài lịng đóng góp đáng kể vào việc hình thành ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ Apps dịch vụ xe du lịch [15] Choi cộng rằng, lợi ích chức năng, tính dễ sử dụng thú vị yếu tố định người dùng sử dụng tiếp tục sử dụng Apps du lịch Úc [16] Liu cộng tích hợp ECM lý thuyết thành cơng hệ thống công nghệ (ISS) để chứng minh mối quan hệ: Sự xác nhận kỳ vọng - nhận thức hữu ích; Nhận thức hữu ích, hài lòng - ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch Trung Quốc [17] Từ phân tích thấy, Apps du lịch có vai trị quan trọng với ngành du lịch, có vai trị đặc biệt sau bối cảnh dịch bệnh COVID-19 Bên cạnh đó, Apps có tầm quan trọng điểm đến thơng minh, đóng góp vào nâng cao nhận thức du khách hình ảnh điểm đến tác động đến ý định hành vi [9], [10] Do vậy, nghiên cứu yếu tố nhằm giải thích nâng cao ý định tiếp tục sử dụng từ góc độ người dùng cần thiết Ngồi ra, vấn đề nghiên cứu cấp bách chi phí chuyển đổi sang công nghệ thay thấp chi phí thu hút người dùng cao [18]; ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch giúp cải thiện danh tiếng ảnh hưởng đến lợi nhuận doanh nghiệp du lịch [19] Nghiên cứu tiến hành nhằm bổ sung vào lý thuyết dự đoán ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng từ góc độ người dùng Đồng thời, nhằm tìm giải pháp nâng cao ý định tiếp tục sử dụng du khách với Apps du lịch nói chung Apps OTA nói riêng Cơ sở lý thuyết 2.1 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng (Expectation Confirmation model) Ý định tiếp tục sử dụng dự kiến thực hành vi giai đoạn sau sử dụng; Để dự đoán ý định tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ, Bhattacherjee [20] phát triển mơ hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) Mơ hình phát triển dựa lý thuyết xác nhận kỳ vọng (ECT) nghiên cứu hành vi người tiêu dùng [21] ECM giải thích rõ ràng q trình ba giai đoạn mơ hình hành vi dựa lý thuyết Nhận thức – Tình cảm – Hành vi [22] Đầu tiên, sau sử dụng cơng nghệ cụ thể, người dùng hình thành nhận thức hữu ích cơng nghệ đó, nhận thức yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hài lòng việc sử dụng hệ thống [23] Thứ hai, nhận thức hữu ích xác nhận kỳ vọng từ lần sử dụng trước tác động đến tình cảm người dùng (hay hài lịng) Thứ ba, người dùng hài lịng tiếp tục sử dụng cơng nghệ ngược lại khơng hài lịng có khả ngừng sử dụng Khác với ECT, ECM tập trung vào biến số giai đoạn sau người dùng sử dụng, cách thay kỳ Trần Thị Thu Dung, Lê Văn Huy vọng trước sử dụng kỳ vọng sau sử dụng [20] ECM nhấn mạnh kỳ vọng sau sử dụng, khía cạnh quan trọng thay đổi theo thời gian trải nghiệm thực tế [23] Các biến số kỳ vọng giai đoạn trước chấp nhận sử dụng công nghệ lược bỏ, tất biến kỳ vọng ECM ghi lại cấu trúc xác nhận hài lòng [20] Điều giúp đơn giản hóa đáng kể kiểm tra thực nghiệm [24] Tuy vậy, ECM tồn hạn chế, mơ hình xem xét yếu tố định ý định tiếp tục sử dụng cấp độ tổng quát [20], [21] Trong đó, cần phải nghiên cứu chuyên sâu vào thuộc tính cụ thể để cung cấp hướng dẫn chi tiết nhằm cải thiện hệ thống, đưa khuyến khích hiệu nhằm gia tăng ý định tiếp tục sử dụng [24] 2.2 Khả đáp ứng ứng dụng di động (Mobile apps usability) Khả đáp ứng Apps di động mức độ mà Apps sử dụng người dùng nhằm giúp họ đạt mục tiêu cách hữu hiệu hài lòng bối cảnh cụ thể [25] Nhận thức người dùng khả đáp ứng liên quan đến khía cạnh thiết kế giao diện, đảm bảo tính dễ sử dụng, thu hút trực quan, thân thiện với người dùng thuận tiện việc cung cấp dịch vụ [26] Apps chìa khóa cho phát triển thành cơng Apps di động [16], yếu tố ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng người dùng [17] Dẫn chứng nghiên cứu Tarute cộng kết luận nhận thức người dùng khả đáp ứng Apps tốt làm tăng mức độ tương tác nâng cao ý định tiếp tục sử dụng [27] Ozturk cộng nhận định việc cải thiện khả đáp ứng Apps đặt phòng khách sạn tăng nhận thức khách hàng giá trị Apps ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục Apps [28] Hành vi sử dụng công nghệ hành vi tiêu dùng sản phẩm/dịch vụ Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu khả đáp ứng Apps di động ý định tiếp tục sử dụng Apps chưa giải thích theo tiến trình hành vi Nhận thức – Tình cảm – Hành vi [25] Do đó, nghiên cứu này, bên cạnh khắc phục hạn chế ECM, mơ hình nghiên cứu xây dựng nhằm tập trung cụ thể vào khía cạnh quan trọng Apps – khả đáp ứng - lĩnh vực du lịch theo tiến trình hành vi Theo đó, biến số “Sự xác nhận (Confirmation)” mơ hình ECM ban đầu cụ thể hóa thành “Sự xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch (Confirmation of mobile tourism app usability)” Các khái niệm, giả thuyết mơ hình nghiên cứu Sự xác nhận nhận thức người dùng phù hợp kỳ vọng việc sử dụng công nghệ hiệu suất thực tế cơng nghệ [20] Sự xác nhận ảnh hưởng tích cực đến nhận thức hữu ích người dùng với cơng nghệ [20] Các nghiên cứu Apps du lịch chung kết luận xác nhận tác động tích cực đến nhận thức hữu ích [14], [16], [17] Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu, xác nhận người dùng nhìn nhận biến số tổng hợp [20], [21] Biến số xác nhận nên phân tách nghiên cứu cụ thể hơn, kỳ vọng hình thành từ nhiều khía cạnh riêng lẻ khơng có bao hàm [24] Do đó, nghiên cứu tập trung cụ thể xác ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 20, NO 4, 2022 nhận khả đáp ứng Apps du lịch Dựa định nghĩa xác nhận [20] khả đáp ứng Apps di động [24], [26], [25], xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng mức độ mà Apps du lịch sử dụng để giúp người dùng đạt mục đích du lịch cách hữu hiệu, hài lòng khả đáp ứng thực tế Vì vậy, giả thuyết H1 đề xuất sau: H1: Sự xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích Apps Mức xác nhận người dùng ảnh hưởng tích cực đến hài lịng với việc sử dụng sản phẩm dịch vụ [29] Trong nghiên cứu cơng nghệ, xác nhận liên quan tích cực đến hài lòng người dùng việc sử dụng công nghệ [20] Nghiên cứu Apps du lịch chứng minh xác nhận nói chung ảnh hưởng tích cực đến hài lịng du khách [14], [17] Tuy nhiên, mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch hài lòng việc sử dụng Apps chưa khám phá, vậy, có giả thuyết H2: H2: Sự xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch tác động tích cực đến hài lịng du khách việc sử dụng Apps Nhận thức hữu ích cơng nghệ đề cập đến mức độ nhận thức chủ quan người dùng tính hữu dụng công nghệ [30] Trong ECM, nhận thức người dùng hữu ích cơng nghệ ảnh hưởng trực tiếp đến hài lòng ý định tiếp tục sử dụng công nghệ [20] Nghiên cứu Apps di động thừa nhận rằng, nhận thức hữu ích ảnh hưởng đến hài lịng ý định tiếp tục sử dụng người dùng với Apps [14], [17], [31] Do đó, có giả thuyết sau: H3: Nhận thức du khách hữu ích Apps du lịch tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng Apps H4: Nhận thức du khách hữu ích Apps du lịch tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng Apps Nhận thức hữu ích Apps du lịch (NTHI) Sự xác nhận khả đáp ứng Apps du lịch (XNKĐ) Sự hài lòng việc sử dụng Apps du lịch (SHAL) Ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch (YĐTT) Hình Mơ hình nghiên cứu Sự hài lịng phản ứng cảm xúc người dùng công nghệ sau sử dụng [32] Ý định tiếp tục sử dụng người dùng cơng nghệ hình thành hài lòng với việc sử dụng trước [20], [21] Yếu tố cịn có vai trị định ý định tiếp tục sử dụng lần sau [33] Hầu hết nghiên cứu khẳng định ảnh hưởng tích cực hài lịng đến ý định tiếp tục sử dụng [14]–[17], [31] Do đó, có giả thuyết H5 sau: 17 H5: Sự hài lòng với việc sử dụng Apps du lịch ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng du khách Phương pháp nghiên cứu 4.1 Thiết kế thang đo Nghiên cứu sử dụng phương pháp đánh giá tóm tắt người tham gia để đánh giá xác nhận tổng thể dựa thang đo Likert [34] Thang điểm Likert mức độ sử dụng, thang đo phổ biến đo lường thái độ [35] Thang đo khả đáp ứng Apps du lịch gồm biến quan sát kế thừa từ nghiên cứu Islam cộng [24] Thang đo nhận thức hữu ích gồm 10 biến quan sát kế thừa từ nghiên cứu Choi [3] Thang đo hài lòng với việc sử dụng Apps gồm biến quan sát kế thừa từ nghiên cứu Bhattacherjee [20] Cuối cùng, thang đo ý định tiếp tục sử dụng Apps gồm biến quan sát kế thừa từ nghiên cứu Bhattacherjee [20] Kim cộng [36] Và để điều chỉnh thang đo vào bối cảnh Apps du lịch OTA Việt Nam, mục đánh giá đơn giản hóa tập trung vào bối cảnh nghiên cứu để người tham gia cảm thấy dễ dàng đưa đánh giá giúp tăng tỷ lệ phản hồi 4.2 Phương pháp thu thập phân tích liệu Dữ liệu nghiên cứu thu thập qua khảo sát trực tuyến Hình thức khảo sát lựa chọn số lợi thế, bật việc loại bỏ chi phí giấy tờ, nhập liệu, khả tiếp cận đối tượng khảo sát vượt qua ranh giới địa lý [37] Ngồi ra, hình thức hiệu thời gian người tham gia thực khảo sát vào thời điểm phù hợp [38] Đối tượng khảo sát nghiên cứu du khách nội địa người Việt Nam trải nghiệm sử dụng Apps du lịch qua lần Theo thống kê Vnetwork.vn vào năm 2021, khoảng 70,3% tổng số dân Việt Nam sử dụng Internet Do đó, khảo sát trực tuyến phương pháp thu thập liệu phù hợp nghiên cứu Về cỡ mẫu, cần phải có tương quan với số lượng thông số ước lượng sử dụng phương pháp ước lượng ML kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 [39] Bollen cho rằng, tỷ lệ cần thiết để thiết kế cỡ mẫu tối thiểu phải có năm quan sát thông số ước lượng (tỷ lệ 5:1) [40] Do đó, nghiên cứu có 25 tham số đo lường, nên cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu 125 Tuy nhiên, cỡ mẫu lớn độ tin cậy nghiên cứu cao sử dụng phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính CB-SEM địi hỏi kích thước mẫu lớn [39] Vì 478 phản hồi hợp lệ, chứng tỏ nghiên cứu đảm bảo yêu cầu cỡ mẫu Để giảm thiểu sai lệch phương pháp chung, nghiên cứu sử dụng khảo sát hai giai đoạn [41] Nhóm tác giả đối sánh liệu hai giai đoạn thông qua mã số gắn cho người tham gia Giai đoạn đầu, người tham gia mời cung cấp: (1) Thông tin nhân học, Email; (2) Đưa đánh giá xác nhận khả sử dụng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích Apps qua nhận định Kết ban đầu thu 557 câu trả lời Sau ba tuần, người tham gia từ giai đoạn đầu liên hệ qua Email mời để tham gia khảo sát giai đoạn hai, nhằm đánh giá hài lòng ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch Kết thu sau giai đoạn hai 478 phiếu khảo sát hợp lệ Trần Thị Thu Dung, Lê Văn Huy 18 Quá trình phân tích liệu thực SPSS 25.0 AMOS 25.0, bắt đầu với kiểm định phân phối chuẩn Tiếp theo đánh giá độ tin cậy thang đo hệ số cronbach’s alpha Sau đó, kiểm định thang đo phân tích EFA CFA Cuối kiểm định mơ hình giả thuyết nghiên cứu Kết nghiên cứu 5.1 Thống kê mô tả Thời gian thu thập liệu từ tháng đến tháng năm 2021 Để chọn đối tượng khảo sát phù hợp, bảng câu hỏi bắt đầu với ba câu hỏi sàng lọc: (1) Bạn có phải khách du lịch nội địa Việt Nam không? (2) Bạn có biết đến số Apps du lịch OTA Traveloka, Booking.com, Agoda, TripAdvisor, Expedia, không? (3) Bạn có sử dụng ứng dụng lần cho mục đích du lịch khơng ? Mỗi câu hỏi có hai lựa chọn Có Khơng Nếu câu trả lời Có, người tham gia tiếp tục câu hỏi sau Ngược lại, câu trả lời Không, người tham gia dừng khảo sát Kết thống kê cho thấy, 478 phiếu khảo sát hợp lệ thu tỷ lệ nam chiếm 49,4% 50,6% nữ Đa số khách du lịch tham gia trả lời nằm độ tuổi 18 đến 25 (chiếm 30,4%) Về nghề nghiệp, người trả lời sinh viên công nhân viên chức (chiếm 54,8%) Kết thống kê đặc điểm nhân người tham gia thể cụ thể Bảng Bảng Mô tả đặc điểm người tham gia Đặc điểm Nam Giới tính Nữ Từ 18 – 25 tuổi Từ 26 – 35 tuổi Độ tuổi Từ 36 – 45 tuổi 45 tuổi trở lên Sinh viên Cán bộ, công 3.Nghề nhân viên chức nghiệp Lao động tự Khác Tần số 236 242 146 138 100 94 140 Tỷ lệ % 49,4 50,6 30,4 28,9 20,9 19,7 29,3 122 25,5 114 102 23,8 21,3 5.2 Kiểm định độ tin cậy Đầu tiên, liệu kiểm định phân phối chuẩn dựa giá trị Skewness Kurtosis Kết cho thấy mục đo lường có giá trị Skewness Kurtosis nằm khoảng ± 1, cho thấy liệu xấp xỉ đạt phân phối chuẩn [38] Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo Kết kiểm định Cronbach’s Alpha lần cho thấy, biến quan sát NTHI4, NTHI7, NTHI9, NTHI10 có hệ số tương quan biến tổng 0.6); Nếu loại biến thang đo hệ số alpha giảm, hệ số tương quan biến tổng đảm bảo (>0,3) 5.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Kết EFA cho thấy, biến quan sát nhóm thành nhân tố, trọng số tải nhân tố biến quan sát lớn 0,6 (Bảng 2), KMO=0,859 (>0,5) chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp với tập liệu nghiên cứu Tổng phương sai trích đạt 72,516%, nhân tố giải thích 72,516% biến thiên tập liệu Bảng Kết EFA Biến quan sát NTHI NTHI8 ,873 NTHI3 ,801 NTHI5 ,755 NTHI2 ,740 NTHI1 ,736 NTHI6 ,717 TTSD TTSD2 ,853 TTSD3 ,796 TTSD4 ,793 TTSD5 ,784 TTSD1 ,729 TTSD6 ,657 XNKĐ XNKĐ3 ,885 XNKĐ1 ,813 XNKĐ4 ,708 XNKĐ2 ,603 XNKĐ5 ,572 SHAL SHAL3 ,848 SHAL4 ,782 SHAL2 ,741 SHAL1 ,653 5.4 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) Kết CFA cho thấy, thang đo phù hợp với liệu thị trường nghiên cứu, thể qua số thống kê: CMIN/Df=2,663(0,9); TLI=0,901 (>0,9); CFI=0,913(>0,9); RMSEA=0,052 ( 0,5 trọng số chưa chuẩn hóa có ý nghĩa thống kê (p< 0,05) nên biến quan sát đạt giá trị hội tụ Độ tin cậy tổng hợp phương sai trích đạt yêu cầu (>0,5) Giá trị phương sai trích thang đo lớn bình phương hệ số tương quan khái niệm tương ứng nên thành phần thang đo đạt giá trị phân biệt (Bảng 3) Bảng Giá trị phân biệt nhân tố CR AVE MSV NTHI TTSD SHAL XNKĐ NTHI ,900 ,600 ,383 ,775 TTSD ,898 ,639 ,312 ,33** SHAL ,848 ,583 ,364 ,362* ,442* ,763 XNKĐ ,784 ,541 ,383 ,6*** ,55** ,603* ,799 ,791 Ghi chú: *p