Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng

L Ý DO CHỌN ĐỀ TÀI

Ô nhiễm môi trường đang là một vấn đề nan giải mang tính cấp thiết đối với toàn thế giới khi mà hậu quả của nó mang lại ảnh hưởng rất lớn đến sự sống toàn cầu với các biểu hiện rất rõ ràng: tình trạng biến đổi khí hậu thất thường, gánh nặng bệnh tật do bụi mịn, ô nhiễm tiếng ồn,… Trong số các nguyên nhân dẫn đến hiện tượng biến đổi khí hậu thì kết quả ghi nhận được có tới 11,4% là do ô tô, xe máy (Thúy & Tuấn, 2018) Bên cạnh đó, theo Nghiên cứu Gánh nặng Bệnh tật toàn cầu năm 2019 (IHME, 2019 trích từ Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia, 2021), ô nhiễm không khí đứng thứ 5 trong các yếu tố nguy cơ hàng đầu gây tử vong và tàn tật ở Việt Nam Theo báo cáo Hiện trạng môi trường Thành phố Hồ Chí Minh năm 2021, loại hình này đóng góp khoảng 75% lượng phát thải bụi PM2,5 Tại Hà Nội, đây cũng được xác định là một trong những nguyên nhân chính gây ảnh hưởng lớn đến chất lượng môi trường không khí Mà hậu quả ô nhiễm môi trường không khí lại tác động trực tiếp đến sức khỏe của mọi người Bên cạnh những bệnh về đường hô hấp, Kulur (2013) cho rằng ô nhiễm không khí do ùn tắc giao thông có thể ảnh hưởng đến hệ thần kinh và có thể làm tăng nguy cơ tổn thương não

Trong khi tác hại của xe cơ giới là thế nhưng quy mô loại hình này lại không ngừng tăng Theo số liệu từ Cục Đăng kiểm Việt Nam, tính đến hết năm 2022, trên phạm vi cả nước có trên 4.937.988 xe ô tô và hàng chục triệu xe mô tô, xe máy đang lưu hành

Số lượng xe cơ giới tăng cao chủ yếu là phương tiện cá nhân tại các khu đô thị Cùng với ô nhiễm không khí, nguồn gốc gây ô nhiễm tiếng ồn cũng chủ yếu từ hoạt động giao thông vận tải Độ ồn đo được ở các tuyến phố chính tại các đô thị lớn ở Việt Nam hầu hết đều xấp xỉ hoặc vượt ngưỡng của QCVN 26:2010/BTNMT đối với khung giờ từ 6 – 21 giờ (70 dBA) (Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2021)

Ngoài ra, mặc dù Nhà nước vẫn luôn nỗ lực đầu tư vào cơ sở hạ tầng, tuy nhiên tình trạng ùn tắc giao thông đặc biệt là vào những giờ cao điểm vẫn còn đó Số lượng phương tiện tham gia giao thông quá đông, khiến hầu như các ngả đường đều rơi vào trạng thái ngột ngạt Hàng triệu phương tiện chen chúc nhau, khiến nhiều tuyến đường gần như bất động trong nhiều giờ Ô nhiễm môi trường thì ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe của người dân, trong khi đó ùn tắc giao thông lại ảnh hưởng đến tâm lý của người

2 tham gia phương tiện giao thông Các loại xe cơ giới gia tăng không chỉ kéo theo vấn đề về ô nhiễm môi trường mà còn cả vấn đề về cạn kiệt tài nguyên Tại Việt Nam, việc phát hiện dầu khí mới đang có những dấu hiệu đáng báo động Trong giai đoạn 2011 –

2015 có 24 phát hiện dầu khí mới, thế nhưng bước sang giai đoạn 2016 – 2020 chỉ có 7 phát hiện dầu khí mới Mối lo ngại tiềm tàng về việc cạn kiệt dầu thô khi việc sở hữu các loại xe cơ giới tiếp tục gia tăng

Trước những thách thức về môi trường và sức khỏe trên, các xu hướng phát triển bền vững ngày càng được ủng hộ Trong đó, nền kinh tế chia sẻ được coi là một biện pháp giúp tăng trưởng bền vững và thị trường xe công nghệ là được coi một phần không thể thiếu trong nền kinh tế chia sẻ, bởi bản chất của xe công nghệ là tận dụng lượng xe nhàn rỗi vào trong kinh doanh Tại Việt Nam, thuật ngữ “kinh tế chia sẻ” mới được biết đến nhiều hơn khi Uber và Grab xâm nhập vào thị trường (Vũ Ngọc Tú, 2021)

Xe công nghệ được nhiều nghiên cứu chỉ ra tác động tích cực đối với xã hội, kinh tế và môi trường Xe công nghệ được cho là có tiềm năng trong việc giảm số lượng phương tiện cá nhân, thúc đẩy lối sống “không xe hơi” (car-free); hay giảm tổng quãng đường đi lại trong một năm của các phương tiện (Vehicle Miles Traveled – VTM), ngoài ra xe công nghệ có thể là phương tiện bổ sung hiệu quả cho hệ thống giao thông công cộng thông qua việc kết nối chặng đầu và chặng cuối, khi các trạm giao thông công cộng ở xa điểm đến cuối cùng (Khavarian-Garmsir, 2021) Bên cạnh đó, cũng có nhiều bằng chứng rõ ràng về tiềm năng trong việc giảm yêu cầu đỗ xe, đặc biệt ở các vị trí như sân bay, địa điểm tổ chức sự kiện, nhà hàng và các quán bar (Henao & Marshall, 2019) Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, đặc biệt là kể từ sau khi đại dịch Covid bùng phát, các dịch vụ xe công nghệ tăng nhanh, sự phát triển vượt bậc này cũng kéo theo nhiều rủi ro Theo báo cáo của Union of Concerned Scientists (UCS), lượng khí thải chênh lệch mà mỗi chuyến xe công nghệ tạo ra so với chuyến đi mà nó thay thế là nhiều hơn gần 70%, ngay cả khi so sánh với chuyến đi của phương tiện cá nhân, một chuyến xe dịch vụ không cộng gộp (non-pooled ride hailing) trung bình tạo ra nhiều hơn gần 50% lượng khí thải Để giảm thiểu hạn chế của hình thức này, nhiều hãng xe công nghệ đã bắt đầu tích hợp, chuyển đổi phương tiện của họ sang xe điện Việc tích hợp xe điện vào những nền tảng gọi xe nhằm tận dụng được những lợi ích về môi trường của xe điện như giảm khí thải, giảm ô nhiễm tiếng ồn và giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch

Xu hướng “điện hóa” đội xe công nghệ trên thế giới đang diễn ra tích cực, các công ty dẫn đầu trong lĩnh vực này đã đặt ra các cam kết trong việc sử dụng xe điện Cụ thể, tại Mỹ, 2 gã khổng lồ là Uber và Lyft đã đặt ra mục tiêu vận hành đội xe công nghệ chạy hoàn toàn bằng điện vào năm 2030, trong đó Uber đã đưa ra cam kết đảm bảo thực hiện 100% với mục tiêu này Tại Châu Âu, Bolt cũng có những bước tiến tới giao thông xanh, mục tiêu của Bolt là có hơn một nửa số chuyến đi được thực hiện bằng xe điện vào năm 2025 Với Didi Chuxing, hay còn được mệnh danh là “Uber của Trung Quốc” với mục tiêu vận hành hơn một triệu xe điện trong nền tảng của mình Hay với Grab - công ty hàng đầu trong lĩnh vực dịch vụ gọi xe của Đông Nam Á, đã đặt mục tiêu vào điện hóa bằng cách hợp tác với nhiều nhà sản xuất ô tô và công ty năng lượng khác nhau với tham vọng biến mọi chiếc ô tô chạy bằng điện vào năm 2030

Tại Việt Nam, để đáp ứng nhu cầu của thời đại, sự phát triển nhanh chóng của xe công nghệ cùng với việc người dân ngày càng có ý thức hơn về môi trường và dần chuyển sang ưa chuộng những sản phẩm xanh, dịch vụ xanh Trên thị trường bắt đầu có sự xuất hiện của những chiếc xe công nghệ xanh - xe công nghệ điện Năm 2023, Gojek là hãng xe công nghệ đầu tiên sử dụng xe điện để phục vụ người dân đi lại, giao đồ ăn, sau đó cũng là một loạt cái tên nổi bật như: Baemin, Xanh SM Xanh SM - cái tên nổi bật khi nhắc tới xe công nghệ điện tại Việt Nam, chính thức vận hành từ ngày 14/4/2023 tại Hà Nội và mở rộng nhanh chóng tới Thành phố Hồ Chí Minh, Huế, Nha Trang, Đà Nẵng chỉ sau vài tuần khai trương Dịch vụ taxi điện Xanh SM vừa tạo nên dấu ấn với cột mốc 6 triệu khách hàng sau 5 tháng có mặt trên thị trường (Xanh SM, 2023)

Vậy, việc kết hợp xe điện và xe công nghệ sẽ có thể tận dụng được những ưu điểm của cả 2 hình thức Trong một bài nghiên cứu thực nghiệm về việc sử dụng xe điện trong đội xe công nghệ của Uber và Lyft tại California, tác giả đã chỉ ra rằng việc điện hóa đội xe công nghệ mang lại mức giảm phát thải đáng kể, và khi đem kết quả này so sánh với mức giảm thải của việc “điện hóa” các phương tiện chạy xăng thông thường (không bao gồm xe công nghệ), con số này cao hơn gấp gần 3 lần Có nghĩa là việc thay thế một phương tiện gọi xe công nghệ toàn thời gian bằng xe điện mang lại mức giảm phát thải cao gấp ba lần so với việc thay thế một phương tiện chạy xăng thông thường ở California (Jenn, 2020) Có thể thấy, hình thức di chuyển mới này được mong đợi sẽ đem lại nhiều tác động tích cực, tuy nhiên những lợi ích vừa kể trên sẽ chỉ phát huy nếu hình thức này thu hút người sử dụng phương tiện cá nhân chuyển đổi, và tránh sự chuyển

4 đổi từ các hình thức di chuyển bền vững hiện có (phương tiện công cộng, đạp xe, đi bộ) (Ceccato, 2020) Vậy nên việc hiểu rõ được ý định chuyển đổi sang hình thức di chuyển mới này – xe công nghệ điện từ các hình thức khác nhau hiện có, có thể giúp các nhà hoạch định chính sách biết được cần thúc đẩy hay tránh những yếu tố nào để việc chuyển đổi trở nên tối ưu nhất

Trên thế giới, trong thời gian qua đã có một số công trình nghiên cứu liên quan đến xe công nghệ điện, các bài nghiên cứu trong lĩnh vực này được tiếp cận trên các khía cạnh khác nhau như đánh giá lợi ích của chúng đến kinh tế, môi trường, hay xem xét hành vi chấp nhận xe công nghệ điện dưới góc độ của tài xế Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu tiếp cận ý định hành vi của người tiêu dùng đối với xe công nghệ điện Còn tại Việt Nam, xe công nghệ điện mới chỉ bắt đầu có mặt tại thị trường từ năm 2023, nên các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực này còn khá mới mẻ, các định hướng giúp thúc đẩy việc sử dụng xe công nghệ điện với người tiêu dùng còn hạn chế Trong khi đó, để có thể đạt được các cam kết về việc chuyển sang vận hành xe điện trong đội xe công nghệ mà các công ty đã đặt ra, người tiêu dùng, người sử dụng dịch vụ xe công nghệ sẽ là là chìa khóa cho bài toán này

Qua việc phân tích các vấn đề trên, có thể thấy quá trình chuyển đổi sang các phương tiện vận tải xanh là một bước tiến rất quan trọng trên hành trình bền vững Trong đó, việc chuyển đổi từ các phương tiện cá nhân sử dụng động cơ đốt trong thông thường sang sử dụng xe công nghệ điện sẽ là một làn sóng rất mới trong lĩnh vực vận tải mà người tiêu dùng đóng một vai trò to lớn trong quá trình chuyển đổi này Do đó, nhóm nghiên cứu quyết định chọn đề tài: “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng”.

M ỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu chung

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang phương tiện giao thông xanh của người tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hà Nội.

Mục tiêu cụ thể

Hệ thống hóa phát hiện và khoảng trống nghiên cứu của các nghiên cứu trước đó, hệ thống hóa một số cơ sở lý thuyết về hành vi từ đó xác định các nhân tố ảnh hưởng

5 đến ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh, xây dựng các giả thuyết, xác định thang đo và các biến đo lường các nhân tố

Kiểm định sự phù hợp của việc áp dụng khung lý thuyết Đẩy – Kéo – Neo đối với việc nghiên cứu ý định chuyển đổi

Dựa trên các dữ liệu thu thập, kiểm tra, đo lường sự tác động của các nhân tố đến ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh và sự tác động của các nhân tố neo trong mối quan hệ giữa nhân tố kéo, nhân tố đẩy và ý định chuyển đổi

Từ đó, việc tìm hiểu mức độ sẵn sàng chuyển đổi sang xe công nghệ điện sẽ giúp các doanh nghiệp kinh doanh loại hình dịch vụ này cũng như giúp Nhà nước tìm ra cách để thúc đẩy việc chuyển đổi sử dụng xe công nghệ điện của người dân.

Đ ỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu chung của bài nghiên cứu này là những nhân tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng trên địa bàn Thành phố Hà Nội.

Phạm vi nghiên cứu

 Phạm vi nghiên cứu về nội dung: Nhận thấy sự phát triển của loại hình phương tiện vận tải xanh mới có xuất hiện tại Việt Nam gần đây là xe công nghệ điện nên bài nghiên cứu chỉ thực hiện nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang một phương tiện vận tải xanh cụ thể xe công nghệ điện Có thể kể đến về loại hình phương tiện này là taxi công nghệ điện, xe máy công nghệ điện từ các dịch vụ của Grab, Xanh SM,

 Phạm vi nghiên cứu về khách thể nghiên cứu: Những người đã trải nghiệm xe công nghệ điện và chưa trải nghiệm xe công nghệ điện trên địa bàn Thành phố Hà Nội

 Phạm vi nghiên cứu về thời gian: Dữ liệu thứ cấp phục vụ cho nghiên cứu được thu thập từ năm 2023 đến nay, dữ liệu sơ cấp được thu thập từ cuộc khảo sát tiến hành trong tháng 1/2024.

P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

 Phương pháp thảo luận nhóm: Thu thập tài liệu, thông tin liên quan đến tính khả thi, động lực thúc đẩy và những ưu nhược của xe công nghệ điện Các thành viên cùng nhau thảo luận, tìm ra thông tin có ý nghĩa và định hướng cũng như mô hình phù hợp cho toàn bài

 Phương pháp nghiên cứu định lượng (xem xét phương pháp nghiên cứu tổng hợp - xuất hiện biến mới): Thu thập tài liệu từ các nghiên cứu trước và các tài liệu có liên quan Sau đó tiến hành tổng hợp và phân loại lý thuyết, từ đó rút ra được các cơ sở khoa học có ý nghĩa với nghiên cứu

 Phương pháp thống kê toán: Thống kê các thông tin nghiên cứu dưới dạng dữ liệu số nhằm kiểm định các thang đo Công cụ để xử lí các dữ liệu số là (SPSS26, PLS, )

Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU

Đóng góp thực nghiệm của đề tài nghiên cứu mức độ sẵn sàng chuyển đổi sang xe công nghệ điện của người tiêu dùng vào hiệu quả áp dụng mô hình PPM, lý thuyết TPB, TAM và PMT

Tạo tiền đề cho sự phát triển của các nghiên cứu sau về ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng

Kết quả nghiên cứu thể hiện giúp cho các doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ xe công nghệ điện có thể hiểu người tiêu dùng hơn, tìm ra cách đáp ứng tối đa nhu cầu của khách hàng; đồng thời giúp Nhà nước tìm ra biện pháp để thúc đẩy người dân tích cực sử dụng xe công nghệ điện, giải quyết phần nào tình trạng ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường đáng báo động tại địa bàn Thành phố Hà Nội.

K ẾT CẤU NGHIÊN CỨU

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lí thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu và kiến nghị, giải pháp

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

N HỮNG NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC

1.1.1 Những nghiên cứu ngoài nước

Higueras-Castillo và cộng sự (2023) với nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng xe điện: Nghiên cứu đa văn hóa” đã xem xét ý định sử dụng xe điện tại 2 quốc gia là Ấn Độ và Tây Ban Nha Nghiên cứu này phát triển mô hình dựa trên việc tích hợp mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT2) và mô hình giá trị - niềm tin – chuẩn mực (VBN) cùng với việc xem xét yếu tố văn hóa của từng quốc gia Mô hình UTUAT2 sẽ tập trung vào việc chấp nhận công nghệ đối với xe điện còn mô hình VBN sẽ nhấn mạnh đến tác động của yếu tố chuẩn mực cá nhân đến hành vi

Mô hình nghiên cứu gồm 5 nhân tố thuộc mô hình UTAUT2: kỳ vọng về hiệu suất (PE), kỳ vọng về nỗ lực (EE), ảnh hưởng xã hội (SI), điều kiện thuận lợi (FC), động cơ hưởng thụ (HM) Với mô hình VBN, các chuẩn mực cá nhân (PN) bị ảnh hưởng bởi nhận thức về hậu quả (AC) và quy định trách nhiệm (AR) Bốn định hướng giá trị được xem xét trong mối quan hệ với AC trong nghiên cứu bao gồm giá trị vị tha (ALV), giá trị vị kỷ (EGV), giá trị sinh quyển (BIV) và sự cởi mở với thay đổi (OTC); đồng thời, mối quan tâm về môi trường (EC) cũng được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu Ngoài các nhân tố kể trên, nghiên cứu còn tập trung vào khía cạnh văn hóa của 2 quốc gia, nhằm tìm hiểu sự điều tiết của văn hóa tới ý định sử dụng dưới góc độ của UTUAT2 và VBN

Nguồn: Higueras-Castillo và cộng sự, 2023 Hình 1.1: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng xe điện

8 Để kiểm tra mô hình đề xuất, một cuộc khảo sát đã được thực hiện Bảng hỏi của cuộc khảo sát bao gồm 2 phần trong đó phần đầu tiên nhằm thu thập thông tin nhân khẩu học của người được khảo sát, phần thứ hai tìm hiểu ý định sử dụng xe điện của những người tham gia Các mục khảo sát được tính theo thang đo Likert từ 1 – 7 Một nghiên cứu thí điểm đã được thực hiện trước nghiên cứu cuối cùng, giúp nghiên cứu hiện tại có thể thực hiện những sửa đổi nhỏ cho bảng hỏi Mẫu nghiên cứu của cả hai quốc gia đều được thu thập thông qua kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện, sau khi loại bỏ các câu trả lời không phù hợp, tại Ấn Độ thu được 378 câu trả lời và tại Tây Ban Nha với

265 câu trả lời Dữ liệu được đánh giá thông qua phần mềm thống kê như IBM SPSS phiên bản 20 và IBM Amos phiên bản 26 Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) đã được sử dụng để kiểm tra mô hình đề xuất Thông qua việc kiểm định mô hình và giả thuyết, kết quả cho thấy, hầu hết các giả thuyết của bài nghiên cứu ở cả hai mô hình UTAUT2 và VBN đều được ủng hộ trừ 2 giả thuyết về tác động của giá trị vị kỷ (EGV) và sự cởi mở với thay đổi (OTC) đến yếu tố nhận thức hậu quả (AC), đồng thời nghiên cứu cũng chứng minh được sự điều tiết của các khía cạnh văn hóa khác nhau đến ý định sử dụng xe điện thông qua việc phân tích cấu trúc đa nhóm (MGA) Kết quả cho thấy với UTAUT2, kỳ vọng về hiệu suất (PE) có ý nghĩa quan trọng trong ý định sử dụng xe điện đối với cả người trả lời ở Ấn Độ và Tây Ban Nha, kỳ vọng về nỗ lực (EE) không có ảnh hưởng đáng kể trong cả hai mẫu, còn với ảnh hưởng từ xã hội (SI) có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng đối với mẫu Tây Ban Nha nhưng không ảnh hưởng đến người được khảo sát ở Ấn Độ Ngược lại, điều kiện thuận lợi (FC) ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng trong nhóm người được khảo sát ở Ấn Độ nhưng lại không ảnh hưởng ở Tây Ban Nha; còn lại, động cơ hưởng thụ (HM) có ý nghĩa quan trọng đối với ý định sử dụng ở cả Ấn Độ và Tây Ban Nha Còn đối với mô hình VBN, kết quả chỉ ra chuẩn mực cá nhân (PN) là yếu tố quan trọng nhất với ý định sử dụng xe điện ở cả hai quốc gia, đồng thời nhận thức hậu quả (AC) và quy định trách nhiệm (AR) cũng có tác động trực tiếp và đáng kể đến chuẩn mực cá nhân Ngoài ra, mối quan tâm về môi trường (EC) ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua xe điện ở cả hai mẫu, theo đó những người tham gia khảo sát của cả hai quốc gia đều coi vấn đề môi trường là thiết yếu và xe điện là một lựa chọn ít gây ô nhiễm hơn Dựa trên những kết quả trên, nhóm tác giả đã đưa ra các đóng góp, đề xuất bao gồm việc sử dụng các phương tiện truyền thông trực tuyến và ngoại tuyến có sẵn để công khai các vấn đề ô nhiễm do các phương tiện chạy bằng

9 nhiên liệu hóa thạch truyền thống gây ra, xem xét sự khác biệt về văn hóa được quan sát trong các chiến lược tiếp thị, nêu bật những ưu điểm của xe điện so với các phương tiện truyền thống, khuyến khích truyền miệng vì những lời khuyên từ bạn bè và người thân là rất quan trọng khi sử dụng hàng hóa và dịch vụ

Nghiên cứu về ý định chuyển đổi, Jing và cộng sự (2023) đã thực hiện nghiên cứu “Điều tra các nhân tố đa chiều ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang xe buýt trường học của các phụ huynh Trung Quốc: Ứng dụng khung Đẩy – Kéo – Neo” nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi của các phụ huynh, đồng thời xem xét sự phù hợp của khung PPM trong việc khám phá các nhân tố tác động đến ý định chuyển đổi Bài nghiên cứu sử dụng mô hình phương trình cấu trúc SEM nhằm đo lường sự tác động, phân tích nhân tố tác động (CFA) được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn và các biến đo lường có phù hợp với giả thuyết không, bên cạnh đó việc phân tích mạng Bayesian cho thấy những thay đổi trong tốc độ chuyển đổi với các biến khác nhau Nhóm nghiên cứu đã thiết kế bảng hỏi ngang (cross-sectional) gồm 2 phần: thông tin nhân khẩu học và thông tin về ý định chuyển đổi sang xe buýt trường học của phụ huynh Với 993 phiếu khảo sát được phát ra, nhóm nghiên cứu thu nhận được 463 phiếu trả lời có giá trị Sau phân tích, khung PPM được xác nhận là có thể áp dụng để nghiên cứu về ý định chuyển đổi sang xe buýt trường học của các phụ huynh, bên cạnh đó ba khía cạnh của rủi ro được cảm nhận và bốn khía cạnh của chất lượng dịch vụ được cảm nhận cũng được kiểm chứng Với sự tác động của các yếu tố Đẩy – Kéo – Neo kết quả cho thấy: sự hài lòng thấp là nhân tố được nghiên cứu chính trong các yếu tố đẩy ở bài nghiên cứu này, đã chỉ ra phụ huynh càng không hài lòng với phương thức hiện tại thì càng có khả năng chọn xe buýt trường học Với các yếu tố kéo, kết quả cho thấy nhận thức sự hữu ích tác động đến ý định chuyển đổi nhiều hơn nhận thức tính dễ sử dụng Bên cạnh đó, trong kết quả về sự tác động của các yếu tố kéo: phụ huynh có thể thể hiện ý định chuyển đổi mạnh mẽ hơn nếu chính phủ cải tiến quy định về xe buýt trường học và cung cấp các khoản trợ cấp với loại hình này Với các yếu tố neo, giá trị được cảm nhận có ảnh hưởng không đáng kể đến ý định chuyển đổi trong khi rủi ro được cảm nhận lại là rào cản chính trong ý định chuyển đổi của các phụ huynh, ngoài ra, tính trì hoãn cũng có ảnh hưởng đáng kể đến ý định chuyển đổi sử dụng xe buýt trường học

Nguồn: Jing và cộng sự, 2023 Hình 1.2: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang xe buýt trường học

Manutworakit và Choocharukul (2022) với nghiên cứu: “Các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng xe điện chạy pin ở Thái Lan – Mở rộng mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)” mục đích kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng xe điện chạy pin (BEV) của chủ sở hữu ô tô Khung lí thuyết được sử dụng cho nghiên cứu là mô hình UTAUT mở rộng Bên cạnh những nhân tố thuộc mô hình UTAUT ban đầu (kì vọng hiệu suất, kì vọng nỗ lực và ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi), 4 nhân tố động cơ hưởng thụ, lợi ích giá cả, mối quan tâm về môi trường và biện pháp chính sách được bổ sung thêm vào mô hình nghiên cứu đề xuất Dữ liệu khảo sát được thu thập ở Bangkok và 5 tỉnh lân cận của Thái Lan gồm Nakhon Pathom, Pathum Thani, Nonthaburi, Samut Prakan và Samut Sakorn với đối tượng nghiên cứu là chủ sở hữu ô tô, trên 18 tuổi và có quan tâm đến xe điện chạy pin (BEV) Khảo sát được thực hiện từ tháng 10 năm 2021 đến tháng 12 năm 2021 dưới hình thức trực tuyến do tình hình COVID-19 Dữ liệu sau khi được sàng lọc thu được 403 mẫu hợp lệ dùng để phân tích Bảng câu hỏi được chia thành hai phần: mô tả nhân khẩu học của người trả lời và

55 câu hỏi khảo sát xây dựng dựa theo cấu trúc mô hình lý thuyết đề xuất Các mục khảo sát được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm, từ “rất không đồng ý = 1” đến “hoàn toàn đồng ý = 5” Phần cuối cùng, người được khảo sát được hỏi về các đề xuất về biện pháp chính sách mà họ nghĩ Thái Lan nên thực hiện cho việc sử dụng xe điện chạy pin

(BEV) Độ tin cậy và chính xác của mô hình đo lường đã được kiểm tra bằng WarpPLS 7.0 với mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM)

Nguồn: Manutworakit và Choocharukul, 2022 Hình 1.3: Mô hình nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng xe điện chạy pin

Kết quả chỉ ra ý định mua bị ảnh hưởng một cách mạnh mẽ và tích cực bởi các nhân tố: kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, động cơ hưởng thụ và mối quan tâm về môi trường Trái lại, ý định mua xe điện chạy pin lại không bị ảnh hưởng bởi lợi ích giá cả và biện pháp chính sách Ngoài ra, điều kiện thuận lợi cũng không có tác động đáng kể đến ý định mua Kết quả cũng chỉ ra ý định mua cũng có mối quan hệ tích cực với hành vi sử dụng, nghiên cứu xác nhận ý định mua có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi sử dụng đối với xe điện chạy pin Trong các phân tích đa nhóm, tác động của biến số nhân khẩu học cũng được xác định, tuy nhiên sự khác biệt đáng kể chỉ áp dụng đối với yếu tố về độ tuổi Cụ thể, những người từ 26 – 33 tuổi và nhóm 34 – 41 tuổi bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi các biện pháp chính sách và mối quan tâm về môi trường Trong khi đó, nhóm người từ 34 – 41 tuổi và 42 – 49 tuổi sẵn sàng chi trả hơn cho việc bảo vệ môi trường và ảnh hưởng từ xã hội so với các thế hệ già hơn Ngoài ra, kết quả của phần cuối cuộc khảo sát, người trả lời đã chỉ ra một số biện pháp chính phủ

12 nên áp dụng như miễn thuế ô tô, sạc điện miễn phí, trợ cấp hoặc giảm giá ô tô điện, tăng số lượng trạm sạc, trợ cấp chi phí bảo trì

Zheng và cộng sự (2022) nghiên cứu: “Xác định các yếu tố ý định mang tính cơ sở ảnh hưởng đến sự sẵn sàng chi trả cho xe điện của người tiêu dùng: Mô hình tiêu dùng bền vững” với mục đích xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng chi trả (WTP) của người tiêu dùng đối với xe điện tại Trung Quốc Để có thể phân tích toàn diện sự sẵn sàng của người tiêu dùng Trung Quốc, nghiên cứu này đã bổ sung thêm 3 nhân tố vào khung lí thuyết của lí thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) bao gồm kỳ vọng hiệu suất, quá tải thông tin và nhận thức rủi ro Dữ liệu khảo sát được thu thập trong khoảng tháng 7 và tháng 8 năm 2022, dưới cả 2 hình thức: trực tuyến và trực tiếp Khu vực nghiên cứu tập trung tại thành phố đầu tiên giới thiệu xe điện ở Trung Quốc – Bắc Kinh với 210 phiếu trả lời trực tuyến hợp lệ và 288 câu trả lời hợp lệ với hình thức trực tiếp Nội dung bảng câu hỏi khảo sát dựa trên các nghiên cứu đi trước và được chỉnh lại để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, thang đo Likert 5 điểm được sử dụng để đánh giá các câu hỏi Phương pháp mô hình phương trình cấu trúc (SEM) được sử dụng để kiểm định các giả thuyết được xây dựng, trong khi phần mềm SPSS (26) và SmartPLS được sử dụng cho mục đích phân tích dữ liệu

Nguồn: Zheng và cộng sự, 2022 Hình 1.4: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ý định mang tính cơ sở ảnh hưởng đến sự sẵn sàng chi trả cho xe điện của người tiêu dùng

Kết quả phân tích cho thấy, đúng như kỳ vọng của tác giả, tất cả các giả thuyết đề xuất đều được chấp nhận Trong đó, yếu tố chuẩn chủ quan, kiến thức về môi trường

13 và kỳ vọng hiệu suất có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến ý định hành vi, trong đó chuẩn chủ quan là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến ý định hành vi Trái lại, 2 yếu tố nhận thức rủi ro và quá tải thông tin có tác động tiêu cực và đáng kể đến ý định hành vi Dựa trên kết quả này, nghiên cứu đưa ra đề xuất giảm bớt quá tải thông tin bằng cách tăng chất lượng thông tin về xe điện Cuối cùng, kết quả nghiên cứu chỉ ra ý định hành vi có mối liên hệ chặt chẽ với sự sẵn sàng chi trả, nó có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến sự sẵn sàng chi trả (WTP) đối với xe điện

Hu và cộng sự (2021) với nghiên cứu: “Điểm đòn bẩy để đẩy nhanh việc sử dụng ô tô điện chia sẻ: Nhận thức được lợi ích và tác động môi trường của xe năng lượng mới (NEV)” với mục tiêu phân tích tác động của việc sử dụng chia sẻ xe (car sharing) lên việc tăng cường sự ủng hộ của công chúng cho xe năng lượng mới (NEV) bằng cách khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ chia sẻ xe cho xe năng lượng mới (NEV) tại Trung Quốc Xe năng lượng mới bao gồm xe điện chạy bằng pin (BEV), xe điện hybrid cắm điện (PHEV) và xe điện pin nhiên liệu (FCEV) Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) bao gồm chuẩn chủ quan (SN), thái độ đối với môi trường (AE), nhận thức hành vi kiểm soát (PBC), nhận thức lợi ích (PB) (bao gồm lợi ích kinh tế và lợi ích xã hội) cùng với yếu tố về nhân khẩu học như một biến kiểm soát Ngoài ra 2 yếu tố kinh nghiệm với việc sử dụng xe chia sẻ và việc sở hữu xe ô tô cũng được tác giả đề xuất có ảnh hưởng đến ý định sử dụng xe điện chia sẻ

Nguồn: Hu và cộng sự, 2021 Hình 1.5: Mô hình nghiên cứu ý định sử dụng xe ô tô điện chia sẻ

K HOẢNG TRỐNG TRONG NGHIÊN CỨU

Qua việc tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến phương tiện giao thông xanh và loại xe chia sẻ, nhóm tác giả nhận thấy còn tồn tại những khoảng trống sau đây: Đầu tiên, thông qua việc tổng quan các nghiên cứu trước đây, nhóm nghiên cứu nhận thấy đã có nhiều tác giả nghiên cứu về ý định sử dụng, ý định mua hay ý định chấp nhận đối với phương tiện tiện giao thông xanh tuy nhiên lại chưa có nhiều nghiên cứu liên quan đến ý định chuyển đổi sang loại phương tiện này, đặc biệt đối với hình thức xe công nghệ điện, hiện tại có rất ít nghiên cứu về ý định chuyển đổi sang xe công nghệ chạy bằng điện dưới góc độ của người tiêu dùng Trên thực tế, việc “điện hóa” đội xe công nghệ còn mới, tại Việt Nam, hình thức vận hành đội xe công nghệ bằng xe điện mới chỉ bắt đầu được quan tâm vào năm 2023

Thứ hai, dựa trên việc tổng quan nghiên cứu, các mô hình chủ yếu được sử dụng khi nghiên cứu ý định hành vi đối với phương tiện giao thông xanh chủ yếu là lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB), mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), trong khi đó, mô hình PPM lại ít được sử dụng hơn Mô hình PPM được chứng minh phù hợp khi nghiên cứu với ý định chuyển đổi ở nhiều bối cảnh khác nhau Với một nghiên cứu gần đây của Jing và cộng sự

(2023), kết quả cho thấy mô hình khái niệm có thể giải thích được 72,8% ý định chuyển đổi, kết quả này cho thấy mô hình PPM phù hợp để giải thích ý định chuyển đổi của phụ huynh về xe buýt trường học Nghiên cứu của Krishnan và Raghuram (2024) cho thấy Đài Loan, Trung Quốc, Indonesia và Hàn Quốc là những nước đóng góp chính cho nghiên cứu ứng dụng PPM trong ý định chuyển đổi Tác giả cho rằng để mở mang kiến thức và thúc đẩy ứng dụng thực tiễn toàn cầu, cần có sự cải thiện về số lượng các bài nghiên cứu ở hầu hết các quốc gia Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình PPM trong các nghiên cứu về ý định chuyển đổi trong hành vi tiêu dùng của người Việt Nam chưa có nhiều Do đó, nhóm nghiên cứu chọn mô hình PPM cho đề tài của mình

Thứ ba, một số nhân tố ảnh hưởng đến ý định hành vi nói chung với phương tiện giao thông xanh còn chưa rõ ràng Qua tổng quan các nghiên cứu trên có thể thấy, nhiều nghiên cứu đã khám phá được ý định hành vi của khách hàng trước phương tiện xanh chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, tuy nhiên với một vài nhân tố, mức độ tác động lại chưa rõ ràng Cụ thể như với chuẩn chủ quan, nhân tố này được chỉ ra là có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến ý định hành vi (Zheng và cộng sự, 2022; Hu và cộng sự, 2021; Dutta & Hwang, 2021; Higueras-Castillo và cộng sự, 2023) cũng cho rằng nên khuyến khích truyền miệng vì những lời khuyên từ bạn bè và người thân là rất quan trọng khi sử dụng hàng hóa và dịch vụ Tuy nhiên một số nghiên cứu lại chỉ ra kết quả ngược lại, theo đó, những yếu tố ảnh hưởng đến chuẩn chủ quan như ảnh hưởng từ bạn bè, người thân và xã hội lại được chỉ ra không có tác động hoặc tác động không đáng kể đến ý định hành vi (Khoo & Ong, 2015; Mohiuddin và cộng sự, 2018) Đặc biệt, với nghiên cứu đa văn hóa của Higueras-Castillo và cộng sự (2023) chỉ ra ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng xe điện đối với mẫu khảo sát ở Tây Ban Nha nhưng không ảnh hưởng đến người được khảo sát ở Ấn Độ

Hay đối với một nhân tố thuộc đặc điểm cá nhân như tính đổi mới cá nhân, kết quả của nhân tố này với ý định hành vi cũng có sự khác biệt ở một số nghiên cứu Tính đổi mới cá nhân được cho thấy là có mối quan hệ tích cực với ý định hành vi (Y Wang và cộng sự, 2020; He và cộng sự, 2018); trái lại một số nghiên cứu lại cho rằng tính đổi mới cá nhân không ủng hộ ý định hành vi (Gumilar và cộng sự, 2019; Higueras-Castillo và cộng sự,

2023), sự khác biệt này được Gumilar cho rằng do có sự khác biệt giữa các văn hóa khác nhau của các khu vực nghiên cứu khác nhau

Ngoài ra, yếu tố nhân khẩu học đóng vai trò như một biến kiểm soát cũng cho thấy vai trò điều tiết các nhân tố đối với ý định hành vi (Manutworakit & Choocharukul, 2022;

Hu và cộng sự, 2021; Khoo & Ong, 2015) Tuy nhiên, các nghiên cứu áp dụng mô hình PPM để nghiên cứu ý định chuyển đổi lại chưa xem xét thêm nhân tố này Do đó, các biến nhân khẩu học có thể được coi là biến kiểm soát trong các nghiên cứu trong tương lai với

49 mô hình PPM khi nghiên cứu ý định chuyển đổi vì các nhóm nghề nghiệp, độ tuổi, giới tính và vị trí địa lý khác nhau có thể có kết quả khác nhau (Krishnan & Raghuram, 2024)

Từ đó, có thể thấy những nhân tố ảnh hưởng đến ý định hành vi phức tạp và có thể bị ảnh hưởng các bối cảnh nghiên cứu khác nhau, vậy nên các nhân tố gây tranh cãi cần được nghiên cứu thêm ở các bối cảnh khác Trong đó, ý định hành vi chuyển đổi đối với các phương tiện vận tải xanh tại Việt Nam còn ít được nghiên cứu vậy nên hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến nó là điều cần thiết

Cuối cùng, như đã trình bày ở trên, việc vận hành đội xe công nghệ chạy bằng điện tại Việt Nam mới xuất hiện từ năm 2023, do đó, tại Việt Nam chưa có bài nghiên cứu nào về lĩnh vực này dưới góc độ của người tiêu dùng

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

N HỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN

“Ý định” theo Sheeran (2002) có thể được thể hiện qua những suy nghĩ, câu nói, câu trả lời có dạng như “Tôi dự định làm X”, “Tôi dự định làm X” hoặc “Tôi sẽ làm X” Ý định phản ánh quyết định phương hướng hành động (làm việc X và không làm việc X) và mức độ sẵn sàng thực hiện hành động (ví dụ: một người dành bao nhiêu thời gian và công sức để thực hiện công việc X) Một lần nữa vào 2016, Sheeran cùng Webb đã đưa ra khẳng định cụ thể hơn về mức độ sẵn sàng của “ý định” là thể hiện mức độ/thời lượng/khối lượng của hành vi mà chủ thể đặt ra để thực hiện (ví dụ: số giờ mà một người dự định dành để làm việc trên bài báo của mình) và mức độ cam kết của người đó trong thực hiện công việc này (ví dụ: mức độ quyết tâm làm việc đó trên giấy của họ trong một số giờ)

Theo các lý thuyết nổi tiếng cũ như Lý thuyết về mô hình thuyết hành động hợp lý TRA (Ajzen & Fishbein, 1980) “ý định” là những yếu tố dự báo cho hành động chủ thể sắp thực hiện và chịu sự tác động từ cả hai nhân tố đối lập cùng tác động lên hành động chủ thể sắp thực hiện: những yếu tố dự đoán của lý thuyết (thái độ và chuẩn mực chủ quan) và các biến số ngoại lai (ví dụ: tính cách)

Lý thuyết về hành vi có kế hoạch cũng cho rằng ý định là yếu tố dự báo hành vi quan trọng, rõ ràng nhất nhưng bên cạnh đó còn chỉ ra rằng con người không phải lúc nào cũng có đủ khả năng kiểm soát việc thực hiện hành vi để thực sự thực hiện ý định của mình (Ajzen, 1985; 1991)

Chuyển đổi được xem như một quá trình kép: vừa phản ứng với những thay đổi khác nhau và đồng thời là chất xúc tác cho sự thay đổi của những doanh nghiệp (Njite và cộng sự, 2008)

51 Ý định chuyển đổi được định nghĩa là mong muốn hành xử dựa trên đánh giá của người tiêu dùng đối với đối tượng và hành vi trước đó Ý định chuyển đổi bao gồm xác suất hoặc sự chắc chắn rằng khách hàng sẽ chuyển từ nhà cung cấp dịch vụ hoặc sản phẩm hiện tại sang nhà cung cấp dịch vụ hoặc sản phẩm mới (Satriadi và cộng sự, 2022)

Từ “Lý thuyết vận tải” của Cooley (1894) suy ra định nghĩa giao thông vận tải là sự chuyển động của mọi thứ với bất kỳ khối lượng nào từ nơi này đến nơi khác Như vậy phương tiện giao thông là loại hình phương tiện khác nhau được sử dụng để di chuyển hàng hóa và con người từ địa điểm này đến địa điểm khác

Cụ thể tại Việt Nam, theo Luật Giao thông đường bộ số hiệu 23/2008/QH12

“Phương tiện giao thông” đường bộ gồm phương tiện giao thông cơ giới đường bộ, phương tiện giao thông thô sơ đường bộ

2.1.4 Phương tiện giao thông xanh

Giao thông xanh là một khái niệm mới và là mục tiêu thực tiễn, đặc biệt đề cập đến hệ thống giao thông đô thị thuận tiện, an toàn, hiệu quả, ít ô nhiễm, nhân văn và đa dạng

Nó thích ứng với xu hướng phát triển môi trường sống, được tập trung chủ yếu vào sử dụng giao thông công cộng và tạo sự hài hòa với môi trường sinh thái và củng cố việc phát triển đô thị Khái niệm giao thông xanh được đề xuất cùng với khái niệm phát triển bền vững đánh dấu sự chuyển mình của hướng phát triển theo định hướng hiệu quả phương tiện sang phát triển theo hướng định hướng vì lợi ích con người (Li, 2016)

Phương tiện giao thông xanh (hay phương tiện giao thông bền vững) bao gồm những phương thức vận chuyển không phụ thuộc vào nguồn tài nguyên thiên nhiên đang cạn kiệt như nhiên liệu hóa thạch Các phương thức vận chuyển này dựa vào các nguồn năng lượng tái tạo Chúng cũng có tác động rất thấp đến môi trường vì các phương thức này tạo ra lượng khí thải nhà kính ở mức tối thiểu hoặc không có (Adhikari và cộng sự, 2016)

Thuật ngữ này cùng thời điểm đó trong giải thích chính là một hệ thống giao thông vận tải tập trung vào hoạt động tối ưu nguồn lực sử dụng trong khi cố gắng tối thiểu tác động tiêu cực mà ngành công nghiệp giao thông vận tải tác động lên môi trường, kinh tế và xã hội Quá trình để thực hiện hiệu quả giao thông xanh yêu cầu sự phối hợp của hệ thống: tư duy xanh, chiến lược xanh, quy hoạch xanh, (Thanh và Đạo, 2016)

Thậm chí vài thập kỷ trước cụ thể vào 1992, Chris Bradshaw đã đề xuất “Mô hình cấp bậc của phương tiện giao thông xanh” với thứ tự lần lượt với hiệu suất từ cao nhất tới nhỏ dần là đi bộ; sử dụng xe đạp; sử dụng phương tiện giao thông công cộng; tham gia chia sẻ phương tiện giao thụng và đi lại bằng phương tiện cỏ nhõn Bjửrklund (2011) cũng định nghĩa “Giao thông xanh” là: “Dịch vụ vận tải có ít hoặc giảm thiểu tác động tiêu cực đến sức khỏe con người và môi trường tự nhiên khi so sánh với các dịch vụ vận tải cạnh tranh phục vụ cùng mục đích”

Hình 2.1: Mô hình cấp bậc của phương tiện giao thông xanh

Về việc phân loại phương tiện giao thông xanh, từ góc độ phương tiện giao thông, hệ thống giao thông xanh bao gồm đi bộ, xe đạp, giao thông công cộng thông thường và giao thông đường sắt Từ góc độ năng lượng mà phương tiện giao thông sử dụng, phương tiện giao thông xanh bao gồm nhiều phương tiện gây ô nhiễm thấp khác nhau, như phương tiện sử dụng năng lượng kép, phương tiện sử dụng khí đốt tự nhiên, phương tiện điện,

53 phương tiện chạy bằng năng lượng hydro và phương tiện sử dụng năng lượng mặt trời Giao thông xanh cũng bao gồm các loại phương tiện vận chuyển điện khí hóa khác nhau như xe buýt, xe điện, đường sắt nhẹ và tàu điện ngầm

Rút ra từ nghiên cứu của Abdel Wahed Ahmed và Abd El Monem (2020) Phương tiện giao thông xanh và bền vững là: bất kỳ hình thức giao thông nào có tính đến nhân loại, cung cấp các loại phương thức vận chuyển khác nhau, an toàn và giá cả phải chăng Ngoài ra, nó phụ thuộc vào năng lượng tái tạo hoặc tái tạo hơn là nhiên liệu hóa thạch và có tác động thấp đến môi trường Các loại phương tiện này được phân loại như sau:

 Xe đạp: Đi xe đạp giúp loại bỏ việc sản sinh ra khí nhà kính

 Xe đạp điện: Chúng không tạo ra khí thải độc hại

 Xe điện: Chạy hoàn toàn bằng điện và không thải ra các loại khí nguy hiểm Năng lượng có thể được khai thác từ các công nghệ tái tạo

 Tàu xanh: Là công nghệ xanh tiên tiến; chúng không thải ra khí độc hại

 Xe máy điện: Chạy bằng pin và không tạo ra khí thải

 Phương tiện công cộng: Số người đi chung một ô tô sẽ làm giảm số lượng ô tô trên mạng lưới đường bộ và giảm thiểu ô nhiễm môi trường

 Phương tiện dịch vụ và vận chuyển hàng hóa: Sử dụng điện và nhiên liệu sinh học thay vì sử dụng nguồn nhiên liệu hóa thạch thông thường

 Xe lai hybrid: Có hai động cơ trợ lực; một chiếc chạy bằng xăng và chiếc còn lại chạy bằng động cơ điện Họ bảo tồn năng lượng và giảm tiêu thụ nhiên liệu

L Ý THUYẾT LIÊN QUAN

2.2.1 Thuyết hành vi dự định

Thuyết hành vi dự định là sự phát triển từ Thuyết hành động hợp lí (TRA) của Ajzen và Fishbein (1980) Thuyết hành động hợp lý cho rằng thái độ về hành vi là một trong hai yếu tố lớn ảnh hưởng tới ý định thực hiện nó của con người Thái độ ở đây được định nghĩa là niềm tin của một cá nhân khi thực hiện hành vi sẽ dẫn tới một kết quả nhất định, chưa

56 đánh giá đến việc có lợi hay không Một yếu tố khác cũng có sự ảnh hưởng quan trọng trong lý thuyết này là chuẩn chủ quan, hay sự nhận thức rằng những người quan trọng với họ sẽ muốn học thực hiện hoặc không thực hiện hành vi đó (Kostadinova, 2016)

Nguồn: Ajzen, 1980 Hình 2.3: Mô hình thuyết hành động hợp lý

Tuy nhiên, lý thuyết này chỉ áp dụng cho các hành vi có sự điều khiển của ý chí Độ chính xác của những yếu tố này giảm đi khi hành động bị ảnh hưởng bởi những yếu tố mà ý chí khó có thể kiểm soát được Chính vì vậy, Ajzen đã đề xuất lý thuyết hành vi dự định để giải thích những hành vi thuộc loại này (Ajzen, 1985)

Nguồn: Ajzen, 1985 Hình 2.4: Mô hình thuyết hành vi dự định

Một nhược điểm của Thuyết hành động hợp lý là sự phụ thuộc vào nhân tố ý định để dự đoán hành vi trong khi có nhiều yếu tố khác, bên ngoài và bản thân những cá nhân

57 đó, có thể tác động tới sự điều khiển hành vi dự định Sau đó, Thuyết hành vi dự định của Ajzen (1985) đã đề xuất thêm một khái niệm mới chính là “sự kiểm soát hành vi” để đánh giá không chỉ ý định mà còn kiểm định mức độ kiểm soát mà một cá nhân đối với một hành vi nhất định Yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi được định nghĩa là nhận định của một người về mức độ khó khăn hay dễ dàng để thực hiện một hành vi nào đó Nhân tố này đã được nhanh chóng chứng minh, tương tự với hai nhân tố thái độ và chuẩn chủ quan, là có tác động quan trọng tới ý định hành vi (Ajzen & Madden, 1986)

Thuyết hành vi dự định cung cấp một khung khái niệm hữu ích để giải quyết, phân tích sự phức tạp trong hành vi xã hội của con người Vì lí do đó nên đã có rất nhiều bài nghiên cứu áp dụng lý thuyết này để giải thích ý định hành vi của chủ đề nghiên cứu Khoo và Ong (2015) đã ứng dụng mô hình lý thuyết để nghiên cứu về ý định và sự chấp nhận hệ thống phương tiện giao thông xanh Bài nghiên cứu của Huỳnh và cộng sự (2020) về ý định sử dụng dịch vụ chia sẻ xe hơi của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh cũng đã sử dụng thuyết hành vi dự định cụ thể là yếu tố chuẩn chủ quan Mohiuddin và cộng sự

(2018) dựa trên mô hình lý thuyết để đưa vào bài nghiên cứu hai yếu tố chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi để dự đoán ý định mua phương tiện sử dụng nhiên liệu bền vững trong bối cảnh quốc gia đang phát triển Những nghiên cứu gần đây hơn như bài nghiên cứu của Thảo và Linh (2021) hay Dutta và Hwang (2021) cũng đã ứng dụng thành công lý thuyết vào mô hình của mình

2.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ

Phương tiện xe công nghệ mặc dù đã xuất hiện ở Việt Nam được gần 10 năm tuy nhiên loại hình vận tải này còn khá mới, đặc biệt với sự xuất hiện của xe công nghệ chạy bằng xe điện Để giải thích ý định sử dụng hay sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với công nghệ mới này, mô hình chấp nhận công nghệ là phù hợp nhất Mô hình TAM được giới thiệu bởi Davis (1985) là một mô hình phát triển từ Thuyết hành động hợp lí của Ajzen và Fishbein (1980) để giải thích sự chấp nhận đối với hệ thống công nghệ thông tin (Davis và cộng sự, 1989)

Nguồn: Davis và cộng sự, 1989 Hình 2.5: Mô hình chấp nhận công nghệ

Davis cho rằng thái độ của người tiêu dùng về công nghệ có tác động lớn tới thực tế quyết định sử dụng công nghệ đó của họ Trong đó, thái độ đối với việc sử dụng là một chức năng của hai nhân tố chính: nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng (Davis,

1985) Davis định nghĩa nhận thức sự hữu ích là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của mình Còn nhận thức sự dễ sử dụng là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ dễ dàng và không cần sự nỗ lực về thể chất và tinh thần (Davis, 1985)

Mô hình chấp nhận công nghệ sau đó đã được vô số những bài nghiên cứu ứng dụng và có sự điều chỉnh phù hợp, cụ thể là sự tác động trực tiếp tới ý định hành vi của hai nhân tố: nhận thức sự hữu ích và nhận thức sự dễ sử dụng, thay vì thông qua nhân tố thái độ (Acheampong và cộng sự, 2020; Schlüter & Weyer, 2018; Gumilar và cộng sự, 2019)

2.2.3 Lý thuyết động lực bảo vệ

Rogers (1975) đã phát triển Lý thuyết động lực bảo vệ (PMT) để giải thích ảnh hưởng của nỗi sợ hãi (fear appeal) lên thái độ và hành vi về sức khỏe Trong bài nghiên cứu đó, Rogers đã xác định những nhân tố thuộc về nỗi sợ hãi cũng như là tác dụng trung gian nhận thức của nó Dựa trên kết quả nghiên cứu của Hovland vào năm 1953, Rogers đã cụ thể hóa ba nhân tố của nỗi sợ hãi và đề xuất thêm các quá trình trung gian nhận thức

(cognitive mediating processes) được sinh ra bởi những nhân tố đó: (1) mức độ độc hại dẫn tới sự đánh giá mức độ nghiêm trọng, (2) xác suất xảy ra hậu quả dẫn tới nhận thức về tính dễ bị tổn thương và (3) hiệu quả của phản hồi được đề xuất dẫn tới niềm tin về hiệu quả của phản hồi (Norman và cộng sự, 2015) Những trực giác này kích hoạt động lực bảo vệ dẫn đến ý định thực hiện hành vi được gợi ý Mô hình được đề xuất bởi Rogers như sau:

Nguồn: Rogers, 1975 Hình 2.6: Mô hình thuyết động lực bảo vệ

Bản sửa đổi của Lý thuyết động lực bảo vệ (Rogers, 1983) đã đi sâu hơn về nguồn thông tin khởi xướng và một số chế độ đối phó Đặc biệt, Rogers cũng đã bổ sung một số quá trình trung gian nhận thức mới bao gồm “nhận thức về phần thưởng của phản ứng không thích ứng (rewards of maladaptive responses)”, “kỳ vọng năng lực bản thân” và “chi phí đối phó” Những quá trình trung gian nhận thức này đã được sắp xếp lại và chia thành hai quá trình độc lập dẫn tới động lực bảo vệ gồm: sự đánh giá mối đe dọa và đánh giá sự đối phó Một phân tích tổng hợp nghiên cứu về Lý thuyết động lực bảo vệ về tổng thể đã xác minh và ủng hộ mô hình, cho thấy mức độ tác động của các yếu tố sau sửa đổi trong việc thúc đẩy ý định và hành vi ứng phó (Floyd và cộng sự, 2000) Tuy nhiên đa phần những nghiên cứu sau này khi ứng dụng mô hình đều chú trọng hơn vào những quá trình trung gian nhận thức để nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng tới động lực bảo vệ và ý định hành vi thích ứng

Nguồn: Bockarjova và Steg, 2014 Hình 2.7: Mô hình thuyết động lực bảo vệ

Trong đó, sự đánh giá mối đe dọa tập trung vào việc trả lời câu hỏi “Mối đe dọa này gây nguy hiểm tới mức nào?” và các yếu tố gây tăng giảm phản hồi không thích ứng bao gồm: đánh giá mức độ nghiêm trọng của mối đe dọa, nhận thức về tính dễ bị tổn thương trước mối đe dọa và phần thưởng liên quan đến các hành vi hiện tại Các yếu tố này cũng được cho là ức chế những phản hồi không thích ứng Quá trình trung gian nhận thức thứ hai là đánh giá sự đối phó, tập trung việc trả lời câu hỏi “Liệu hành động này sẽ giúp tôi tránh hay giảm mối đe dọa?” và bao gồm 3 yếu tố: kỳ vọng hiệu quả cá nhân, nhận thức về hiệu quả ứng phó và chi phí đối phó (Bockarjova & Steg, 2014; Norman và cộng sự, 2015)

L Ý THUYẾT M Ô HÌNH Đ ẨY - K ÉO – N EO (PPM)

2.3.1 Quá trình phát triển mô hình

Ban đầu, mô hình Push – Pull – Mooring (Đẩy – Kéo – Neo) được phát triển để mô tả các phong trào văn hóa và địa lý của con người, cụ thể là sự di dân (Yoon & Lim, 2021)

Mô hình PPM khi đó xuất hiện hai thành phần Push và Pull là nền tảng được trình bày bởi Ravenstein trong cuốn “Luật di cư – Laws of Migration”, xuất bản năm 1885 (Bansal và cộng sự, 2005) Sau đó một khoảng thời gian, Lee (1966) đề xuất thêm một thuật ngữ mới vào mô hình Push – Pull, những trở ngại can thiệp (intervening obstacles) Bài nghiên cứu của Lee cho rằng giữa điểm đầu và điểm cuối trong quá trình di dân luôn có những trở ngại nhất định và trong bối cảnh của những cá nhân, xã hội khác nhau sẽ có những đánh giá về trở ngại khác nhau, từ đó đưa ra quyết định di dân Những yếu tố được chú ý tới trong bối cảnh có thể là chi phí, khoảng cách hay các yếu tố phụ thuộc khác Theo dòng phát triển nghiên cứu đó, một khái niệm mới được ra đời thay thế cho thuật ngữ cũ về những biến trong quyết định di dân chính là “mooring”, hay là yếu tố neo (Longino, 1992) Ngay sau đó, thuật ngữ mới này đã chính thức được đưa vào mô hình Push – Pull bởi Bruce Moon

(1995) Những nghiên cứu sau này về sự di dân cũng đã thừa nhận rằng, quyết định di dân có 3 yếu tố ảnh hưởng chính: nhận thức về những nhân tố tại điểm xuất phát có tác động đẩy con người đi di dân (Push – Đẩy), nhận thức về các nhân tố thu hút người di cư tại điểm đến (Pull – Kéo) và nhận thức về những nhân tố cá nhân có tác dụng hỗ trợ hoặc cản trở quyết định di cư (Mooring – Neo) (Bansal và cộng sự, 2005) Do phát hiện ra sự tương đồng trong hành vi, mô hình PPM đã được áp dụng trong nghiên cứu về hành vi chuyển đổi của người tiêu dùng đối với nhà cung cấp dịch vụ mới (Bansal và cộng sự, 2005) Và càng về sau có thêm nhiều nghiên cứu hiện đại cũng đã ứng dụng mô hình PPM vào bài nghiên cứu ở những lĩnh vực khác nhau

Người di cư di chuyển từ khu vực này sang khu vực khác nhờ sự so sánh những thuộc tính thích hợp nhất với họ Theo đó, người tiêu dùng cũng chuyển đổi sang một dịch vụ khác nhờ việc so sánh dịch vụ nào mang lại cho họ lợi ích tối đa (Sajjad và cộng sự, 2020b) Yếu tố đẩy và yếu tố kéo là hai yếu tố được nghiên cứu để thể hiện đặc điểm của hai khu vực bên cạnh đó ảnh hưởng của hai yếu tố này thể hiện tổng quát sự nhận thức của khách hàng về nhà cung cấp hiện tại và nhà cung cấp thay thế (Hsieh và cộng sự, 2012) Trong đó, các yếu tố đẩy là các yếu tố tiêu cực bắt nguồn từ nơi đi và đẩy các cá nhân rời

62 đi (Bansal và cộng sự, 2005) như là nhận thức chất lượng dịch vụ thấp, vấn đề giá cả, sự hài lòng thấp, niềm tin thấp được nghiên cứu bởi Jung và cộng sự (2017) Trong khi đó, các yếu tố kéo lại là các yếu tố tích cực tại điểm đến, thu hút các cá nhân về địa điểm đó (Bansal và cộng sự, 2005) như là sự thu hút của phương tiện thay thế, lợi ích giá cả và cơ hội thay thế (Jung và cộng sự, 2017)

Tuy nhiên sau đó thì người ta nhận thấy, yếu tố kéo và yếu tố đẩy chỉ đánh giá dựa trên cá nhân và bối cảnh cá nhân trong khi đó gia đình, mối quan ngại cá nhân hay chi phí vận chuyển cũng ảnh hưởng đến hoạt động di cư (Bansal và cộng sự, 2005) Theo đó, mà dẫn đến sự ra đời tất yếu của “Neo” để giải quyết vấn đề này

“Neo” là yếu tố được tác giả Moon (1995) tích hợp vào mô hình di cư “Đẩy – Kéo” ban đầu Tác giả định nghĩa neo là các yếu tố ràng buộc có thể giữ chân những người di cư tiềm năng ở lại địa điểm ban đầu của họ hoặc tạo điều kiện thuận lợi cho việc di cư đến nơi ở mới Trong các nghiên cứu về di cư, yếu tố Neo điều chỉnh mối quan hệ giữa các yếu tố Đẩy – Kéo và các quyết định di cư thực tế, do đó những hạn chế, cản trở về bối cảnh, tình huống sẽ khiến một cá nhân không thể di cư cho dù yếu tố Đẩy và yếu tố Kéo mạnh mẽ (Bansal và cộng sự, 2005)

Nhóm tác giả Jung và cộng sự (2017) cho rằng yếu tố Neo không chỉ bao gồm chỉ những đặc điểm cá nhân mà còn bao gồm cả những yếu tố xã hội ảnh hưởng đến các nhóm quyết định liên quan đến một người hoặc môi trường Nhóm tác giả cũng chỉ ra các yếu tố Neo có tác động điều tiết giữa các biến Đẩy – Kéo và ý định chuyển đổi cũng như tác động trực tiếp đến ý định chuyển đổi Như vậy, yếu tố Neo có thể ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến quyết định chuyển đổi, chúng là những can thiệp để đẩy nhanh hoặc hạn chế quá trình chuyển đổi của một cá nhân (Sajjad và cộng sự,2020a)

P HÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Hình 2.8: Mô hình nghiên cứu đề xuất 2.4.1 Yếu tố Đẩy

Theo Bansal và cộng sự (2005), các yếu tố đẩy là các yếu tố tiêu cực bắt nguồn từ nơi đi và đẩy các cá nhân rời đi Yếu tố Đẩy trong bài nghiên cứu mô tả những yếu tố tiêu cực của phương thức di chuyển hiện có, đẩy người tiêu dùng đến phương thức di chuyển mới - xe công nghệ điện Nghiên cứu đưa 2 yếu tố bao gồm Nhận thức tác hại đến môi trường và Nhận thức sự bất tiện vào yếu tố Đẩy

Nhận thức tác hại tới môi trường

Lý thuyết động lực bảo vệ (PMT) đề ra vai trò của quá trình nhận thức các mối đe dọa để kích thích, thúc đẩy những hành vi bảo vệ cụ thể cho bối cảnh đó (Rogers, 1983)

Có hai quá trình nhận thức được hình thành trong mô hình của lý thuyết gồm sự đánh giá mối đe dọa và đánh giá sự đối phó Vào năm 2014, Bockarjova và Steg đã mang lý thuyết

64 vào bài nghiên cứu về việc áp dụng xe điện tại Netherlands, bài nghiên cứu chứng minh sự thành công trong giải thích việc sử dụng xe điện của nhân tố nhận thức các mối đe dọa Trong cùng năm đó, Hartman và các cộng sự (2014) đã thành công xác minh ảnh hưởng tích cực của quá trình đánh giá các mối đe dọa và đánh giá sự đối phó với ý định thực hiện những hành vi bảo vệ môi trường Bài nghiên cứu này sẽ đưa ra nhân tố nhận thức tác hại tới môi trường là sự phát triển từ nhân tố nhận thức các mối đe dọa của các bài nghiên cứu trước, nhằm mục tiêu giải thích ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng Nhận thức tác hại tới môi trường ở đây định nghĩa là nhận thức của người tiêu dùng về những ảnh hưởng tiêu cực của phương tiện động cơ đốt trong tới môi trường và những rủi ro, mối đe dọa có thể xảy ra từ những phương tiện đó Người tiêu dùng sẽ có ý định sử dụng xe điện cao hơn khi họ nhận thức được sự nghiêm trọng của những vấn đề môi trường mà loại xe động cơ đốt trong gây ra, họ cảm thấy bản thân bị đe dọa, đồng thời họ sẽ không ưu ái những lợi thế của loại xe cũ nữa Một số học giả hiện đại khác cũng áp dụng khái niệm tương tự để kiểm chứng đề tài của họ về phương tiện xanh (Mohiuddin và cộng sự, 2018; Sajjad và cộng sự, 2020a; S Wang và cộng sự, 2020; Ha và cộng sự, 2023) Từ đó, giả thuyết sau đây được đề xuất:

Giả thuyết H1: Nhận thức tác hại tới môi trường có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng

Nhận thức sự bất tiện

Nhận thức sự bất tiện được định nghĩa là mức độ mà người dùng cảm thấy sản phẩm hoặc dịch vụ không dễ tìm thấy và sử dụng (S Wang và cộng sự, 2020)

Nghiên cứu của nhóm tác giả S Wang và cộng sự (2020) đã khảo sát đối với sự bất tiện của phương tiện cá nhân bao gồm chi phí bảo trì, tình trạng đường xá phức tạp và khó khăn trong việc đỗ xe tại 4 thành phố chịu nhiều tắc nghẽn và có hệ thống giao thông xanh tốt hơn ở Trung Quốc, kết quả cho thấy việc nhận thức các bất tiện này có tác động tích cực đến mức độ sẵn sàng thay đổi sang phương tiện giao thông công cộng xanh của cá nhân Một số nghiên cứu sau đó đối với lĩnh vực dịch vụ gọi xe cũng có kết quả tương tự

Nhóm tác giả Li và cộng sự (2022) đã phân tích tác động của sự bất tiện bao gồm khó khăn trong việc đỗ xe, sự bất tiện của xe buýt, tàu điện ngầm Trong đó, nghiên cứu cho rằng những người có phương tiện cá nhân thường lo lắng về chỗ đỗ xe, và sự bất tiện này sẽ làm tăng đáng kể khả năng đi xe công nghệ Sự thuận tiện này của xe công nghệ đã được chứng minh trong nghiên cứu Henao và Marshall (2019), nghiên cứu đã chỉ ra rằng dịch vụ gọi xe có thể làm giảm nhu cầu đỗ xe, đặc biệt ở các vị trí sử dụng như sân bay, địa điểm tổ chức sự kiện, nhà hàng và các quán bar Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

Giả thuyết H2: Nhận thức sự bất tiện có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng

Các yếu tố Kéo mô tả những đặc điểm hấp dẫn, tích cực của việc di chuyển bằng các phương tiện giao thông xanh và những đặc điểm này có thể thu hút các cá nhân chuyển sang đi lại bằng phương tiện giao thông xanh (S Wang và cộng sự, 2020) Nghiên cứu xem xét 2 yếu tố về Chính sách hỗ trợ và Lợi ích cảm nhận trong yếu tố Kéo

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) đưa ra hai yếu tố ảnh hưởng tới ý định hành vi gồm: nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, bài nghiên cứu của Ming-Chi Lee (2009) đã đưa vào mô hình hai yếu tố ấy kết hợp với một yếu tố khác là lợi ích cảm nhận Kết quả nghiên cứu cho thấy ý định hành vi của người tiêu dùng trực tiếp chịu sự ảnh hưởng lớn và tích cực của yếu tố thêm này Hai yếu tố thuộc mô hình TAM lại có sức ảnh hưởng thấp và chỉ tác động gián tiếp tới ý định hành vi Sau đó, nghiên cứu của Pei và cộng sự (2015) đã áp dụng yếu tố lợi ích cảm nhận vào mô hình và chuyển đổi những thuật ngữ trong mô hình TAM sang thuật ngữ lợi ích cảm nhận để làm nổi bật lợi ích trong khía cạnh kinh tế xã hội Bài nghiên cứu của Nanggong về áp dụng công nghệ sau này cũng đã kiểm chứng yếu tố lợi ích cảm nhận cụ thể hơn, là sự hữu ích, tiện lợi và những lợi ích kinh tế mà người tiêu dùng nhận được khi sử dụng công nghệ Sự áp dụng công nghệ trong tiêu dùng xanh sẽ khả thi nếu người tiêu dùng nhận

66 được những lợi ích mong muốn (Nanggong, 2019) Bài nghiên cứu về xe điện chia sẻ (Hu và cộng sự, 2021) và dịch vụ xe công nghệ (Acheampong và cộng sự, 2020) gần đây cũng đã kiểm chứng thành công yếu tố đó Đối với yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng, nó được chứng minh trong nhiều bài nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng thấp hơn so với nhận thức sự hữu ích (Lee, 2009; Jing và cộng sự, 2023; Ha và cộng sự, 2023) Kết quả này được giải thích rằng nhận thức về tính dễ sử dụng từ lâu đã được công nhận là yêu cầu cơ bản trong quá trình thiết kế; do đó, vấn đề khó khăn trong việc sử dụng dần ít được quan tâm hơn (Lee, 2009)

Từ đó, lợi ích cảm nhận trong nghiên cứu này được hiểu là sự hữu dụng của phương tiện cho người tiêu dùng như mang lại sự tiện lợi, an toàn và lợi ích kinh tế; cũng như là những lợi ích cho môi trường mà người tiêu dùng nhận định Dựa vào đó, giả thuyết sau đây được đề xuất:

Giả thuyết H3: Lợi ích cảm nhận có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng

Chính sách hỗ trợ có thể hiểu là việc chính phủ thực hiện các chức năng hành chính nhằm đạt được mục tiêu (Jing và cộng sự, 2023) Trong bài nghiên cứu về sự sẵn sàng chuyển đổi sang phương tiện xanh của Wang và cộng sự (2020a), đã chỉ ra rằng sự sẵn sàng chuyển đổi của cá nhân bị ảnh hưởng tích cực bởi các chính sách và chiến dịch về phương tiện xanh Nghiên cứu trước đó về giao thông bền vững Khoo và Ong (2015) cũng rút ra được kết luận tương tự Thông qua khảo sát, nghiên cứu chỉ ra phần lớn người được khảo sát quan tâm đến các ưu đãi của chính phủ, đặc biệt, trong số những người được khảo sát có tới 77% đang di chuyển bằng phương tiện cá nhân và họ cho rằng sẽ nghiêm túc cân nhắc về việc chuyển đổi hướng tới các phương thức vận tải bền vững với các chính sách ưu đãi của chính phủ

Nghiên cứu sâu hơn về giao thông xanh hay giao thông bền vững, đã có nhiều bài nghiên cứu trước đây về ý định sử dụng xe điện, với sự đa dạng khu vực nghiên cứu Bài

67 nghiên cứu tại Đài Loan của Dutta và Hwang (2021) đã nhấn mạnh về vai trò quan trọng của các chính sách của chính phủ đến ý định chấp nhận xe điện của người tiêu dùng Đặc biệt là các chính sách khuyến khích tài chính góp phần đáng kể vài việc thúc đẩy ý định chấp nhận xe điện của người tiêu dùng tại Việt Nam (Ha và cộng sự, 2023)

Giả thuyết H4: Chính sách hỗ trợ có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng

Yếu tố Neo là những yếu tố có thể ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến quyết định chuyển đổi, chúng là những can thiệp để đẩy nhanh hoặc hạn chế quá trình chuyển đổi của một cá nhân (Jung và cộng sự, 2017) Yếu tố Neo cũng là sự điều tiết giữa các biến Đẩy – Kéo và ý định chuyển đổi cũng như tác động trực tiếp đến ý định chuyển đổi Vì vậy, nghiên cứu đưa 3 yếu tố bao gồm Tính đổi mới cá nhân, Chuẩn chủ quan và Nhận thức kiểm soát hành vi vào yếu tố Neo

Tính đổi mới cá nhân

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Q UY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Để thực hiện đề tài “Nghiên cứu ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện công nghệ xanh của người tiêu dùng” nhóm tác giả đã chia ra 3 giai đoạn từ tham khảo các công trình nghiên cứu liên quan đến tiến hành thực hiện nghiên cứu và cuối cùng xử lý dữ liệu cũng như là đưa ra kết luận cuối cùng để thể hiện hàm ý quản trị Trình tự nghiên cứu được thể hiện cụ thể trong bảng sau:

Bảng 3.1: Trình tự thực hiện nghiên cứu

Các giai đoạn thực hiện Hoạt động nghiên cứu

 Tham khảo các công trình nghiên cứu về chủ đề liên quan

 Lựa chọn đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện công nghệ xanh của người tiêu dùng”

- Tìm kiếm các công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế có liên quan đến các chủ đề: thuyết động lực bảo vệ, lý thuyết động lực kéo đẩy, các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng, ứng dụng phương tiện công nghệ xanh

- Sau khi lược khảo các tài liệu theo liên quan đến những chủ đề được đề cập như trên nhóm nghiên cứu nhận thấy trong phạm vi quốc tế có rất ít nghiên cứu về các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng sang phương tiện công nghệ xanh và trong phạm vi nước Việt Nam do tính mới của loại hình giao thông nên còn chưa có tài liệu nào đề cập đến chủ đề này Việc chưa ứng dụng mô hình lý thuyết động lực Đẩy – Kéo – Neo (PPM) để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi chuyển đổi của người tiêu dùng cũng chính là khoảng trống nghiên cứu trong các tài liệu trước

- Qua việc xác định được khoảng trống nghiên cứu, mục tiêu chung của nghiên cứu là tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang phương tiện giao thông xanh của người tiêu dùng Để đạt được mục đích trên, các mục tiêu cụ thể cần hoàn thành gồm: hệ thống hóa phát hiện, khoảng trống nghiên cứu và các cơ sở lý thuyết; kiểm định sự phù hợp của khung lý thuyết PPM dựa trên dữ liệu thu thập tiến hành kiểm tra đo lường

Tiến hành khảo sát 350 người tiêu dùng hiện đang sinh sống trên địa bàn thành phố Hà Nội qua hình thức gửi phiếu trực tuyến và điền phiếu trực tiếp

 Kiểm tra, mã hóa và nhập dữ liệu

 Đánh giá độ phù hợp của các phiếu thu được

- Kiểm định các giả thuyết

- Đo lường mức độ tác động của các nhân tố đồng thời xem xét vai trò điều tiết của các nhân tố neo trong mối quan hệ giữa nhân tố kéo, đẩy đến ý định chuyển đổi

- Trên phạm vi vi mô giúp các doanh nghiệp kinh doanh loại hình dịch vụ tìm ra cách để thúc đẩy việc chuyển đổi sử dụng xe công nghệ xanh của người dân Trên phạm vi vĩ mô là cơ sở để Nhà nước xác định biện pháp phù hợp để đưa ra các quyết định phù hợp thúc đẩy sự phát triển của loại hình giao thông xanh.

X ÂY DỰNG THANG ĐO

Như vậy, với những dữ liệu thứ cấp được tổng hợp và chọn lọc từ những nghiên cứu trước, mô hình nghiên cứu thực nghiệm sẽ bao gồm tám thành phần, trong đó là bảy nhân tố ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ điện Thang đo được đề xuất cho nghiên cứu được thể hiện thông qua bảng sau:

Bảng 3.2: Thang đo trong nghiên cứu

Mã hóa Các nhân tố và các biến quan sát Nguồn tham chiếu

MT Nhận thức tác hại tới môi trường

MT1 Khí thải từ những phương tiện sử dụng động cơ đốt trong góp phần gây ô nhiễm không khí và nóng lên toàn cầu

MT2 Sử dụng phương tiện động cơ đốt trong tác động trầm trọng hơn những vấn đề về môi trường

MT3 Những vấn đề môi trường gây ra bởi phương tiện động cơ đốt trong có thể dẫn đến một thảm họa lớn cho hệ sinh thái

MT4 Giảm thiểu việc sử dụng phương tiện động cơ đốt trong sẽ giúp cải thiện chất lượng môi trường

BT Nhận thức sự bất tiện

BT1 Tôi cảm thấy bất tiện khi lái xe bởi vì điều kiện đường xá phức tạp Tang và cộng sự

(2019); S Wang và cộng sự (2020); Li và cộng sự (2022)

BT2 Tôi cảm thấy bất tiện khi phải tìm chỗ đỗ xe

BT3 Tôi cảm thấy bất tiện khi phải bảo dưỡng, bảo trì xe

BT4 Tôi cảm thấy sử dụng phương tiện công cộng có sự bất tiện

LI Lợi ích cảm nhận

LI1 Xe công nghệ điện là một lựa chọn xanh hơn cho môi trường và giúp giảm ô nhiễm từ những chuyến đi của tôi

LI2 Di chuyển bằng xe công nghệ điện mang lại sự tiện lợi cho người sử dụng

Hu và cộng sự (2021); Ha và cộng sự (2023) LI3

Chi phí bỏ ra cho xe công nghệ điện sẽ rẻ hơn so với việc sở hữu một chiếc xe cá nhân và các phương tiện khác như xe cho thuê và taxi truyền thống

Sử dụng xe công nghệ điện sẽ an toàn và đáng tin cậy hơn trong hoàn cảnh đặc biệt, không đủ khả năng điều khiển phương tiện

CS Chính sách hỗ trợ của chính phủ

CS1 Truyền thông của chính phủ về giao thông xanh thúc đẩy tôi lựa chọn xe công nghệ xanh

Jia và cộng sự (2017); Dutta và Hwang (2021) CS2

Những hoạt động về phương tiện giao thông xanh do chính phủ tổ chức làm tăng ý định sử dụng xe công nghệ xanh của tôi

CS3 Những ưu đãi của chính phủ dành cho người sử dụng sẽ làm tăng ý định chuyển đổi của tôi

DM Tính đổi mới cá nhân

DM1 Tôi thích sự thay đổi và thử những điều mới lạ

DM2 Khi tôi nghe về một phương tiện giao thông mới, tôi sẽ có ý định trải nghiệm nó

DM3 Trong số những người đồng trang lứa, tôi thường là người đầu tiên sử dụng phương tiện mới

DM4 Trong gia đình, tôi thường là người đầu tiên sử dụng phương tiện mới

CQ1 Những người có ảnh hưởng đến tôi khuyên tôi nên sử dụng xe công nghệ điện thay cho các loại xe sử dụng động cơ đốt trong

Bansal và cộng sự (2005); Mohiuddin và cộng sự (2018); Zheng và cộng sự (2022);

CQ2 Những người quan trọng với tôi sẽ tán thành, tán dương khi tôi chuyển từ xe sử dụng động cơ đốt trong sang xe công nghệ điện

CQ3 Tôi sẽ cân nhắc việc chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện nếu hầu hết những người xung quanh tôi làm vậy

CQ4 Phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến ý định chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện của tôi

KS Nhận thức kiểm soát hành vi

KS1 Tôi có thể dễ dàng sử dụng xe công nghệ điện mọi lúc mọi nơi khi tôi cần

Mohiuddin và cộng sự (2018); Thảo và Linh

KS2 Tôi có đủ công cụ (thiết bị điện tử) để có thể chuyển đổi sang xe công nghệ xanh

KS3 Tôi có đủ khả năng chi trả nếu tôi quyết định chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện

KS4 Tôi hoàn toàn kiểm soát được quyết định liệu tôi có chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện hay không

SW1 Tôi đang cân nhắc chuyển từ phương tiện giao thông thường sang xe công nghệ điện

Chen và Chao (2011); A’yun và Firman

SW2 Ý định chuyển đổi từ phương tiện giao thông thường sang xe công nghệ điện của tôi trong tương lai là cao

SW3 Khả năng mà tôi sẽ chuyển sang xe điện là cao

SW4 Tôi quyết định sẽ chuyển từ xe động cơ đốt trong sang xe công nghệ điện trong tương lai

Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp

P HƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU

Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp được lựa chọn trong tiến trình chọn mẫu của nghiên cứu Khi xác định quy mô mẫu tối thiểu áp dụng nguyên tắc của Hair và cộng sự (2006) rằng kích thước mẫu tối thiểu phải ≥ m  5, mỗi biến đo lường phải có ít nhất 5 biến quan sát Như vậy, với 31 biến quan sát của nghiên cứu thì quy mô mẫu tối thiếu là 31  5 = 155 Tuy vậy, để độ tin cậy của kết quả cao hơn, số mẫu khảo sát nhóm tác giả đã gửi đi là 350 phiếu

3.3.2 Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Bài nghiên cứu bao gồm: số liệu sơ cấp và số liệu thứ cấp Số liệu thứ cấp được thu thập từ những thống kê được công bố bởi các cơ quan liên quan, các nghiên cứu trong và ngoài nước, các tạp chí khoa học, … Số liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát, cụ thể là khảo sát trực tiếp và chủ yếu là qua việc điền khảo sát trực tuyến Với phương pháp khảo sát trực tiếp tỷ lệ nhận được câu trả lời và độ chính xác cao nhưng số lượng phiếu ít và thời gian khảo sát lâu hơn so với phương pháp khảo sát trực tuyến Đối với khảo sát trực

78 tuyến, tuy chất lượng phiếu trả lời cần được xem xét kĩ lưỡng và cẩn thận hơn nhưng phương pháp đã tiết kiệm thời gian thu thập phiếu và chi phí khảo sát

Tổng thể nghiên cứu là người dân đến từ thành phố Hà Nội chủ yếu là người nằm trong độ tuổi từ 18 trở lên Nhóm tuổi này được chọn để khảo sát bởi đây là những người đáp ứng những tiêu chí về năng lực chịu trách nhiệm với bản thân, có toàn quyền kiểm soát hành vi của bản thân; bên cạnh đó, họ cũng là thế hệ trẻ được tiếp xúc với công nghệ thông tin và là thành phần người lao động trong quá trình bước vào giai đoạn hội nhập hóa, toàn cầu hóa Chiếm đa số trong nhóm được khảo sát chính là những sinh viên và những người đang đi làm (toàn thời gian hoặc bán thời gian), họ là nhóm cư dân có nhu cầu và khả năng sử dụng phương tiện giao thông xanh nhiều nhất trong xã hội

Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện trong tháng 12 [A1] năm 2023 đối với

30 sinh viên và người đi làm trong khu vực địa bàn Thành phố Hà Nội nhằm mục đính đánh giá tính dễ hiểu, rõ ràng và chính xác trong cách biểu đạt các biến quan sát được sử dụng trong nghiên cứu Phản hồi nhận được đều cho thấy phiếu khảo sát đã hoàn chỉnh về mặt hình thức, nội dung và ý nghĩa diễn đạt nên người được khảo sát đều hiểu nội dung câu hỏi đưa ra một cách toàn diện và chính xác Tiếp sau đó, nhóm nghiên cứu tiến hành thu thập thêm 125 phiếu khảo sát để đạt kích cỡ mẫu là 155 quan sát để đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo đang được sử dụng trong nghiên cứu

Nghiên cứu định lượng chính thức tiếp tục được thực hiện trong khoảng thời gian tháng 1 [A2] năm 2024 Như mô hình nghiên cứu chính thức đã đề xuất, trong nghiên cứu có 8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 31 biến quan sát nên dự kiến thu thập 300 quan sát Trong quá trình thu thập dữ liệu nhờ sự thuận tiện của các phương tiện truyền thông và đề tài nghiên cứu có ý nghĩa cùng với tính mới mẻ nên nhận được nhiều sự hưởng ứng của các những người trẻ Nhóm khảo sát tiến hành thu thập dữ liệu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện với điều kiện về địa điểm sinh sống là tại Thành phố Hà Nội, một trong những nơi loại hình giao thông xanh được đầu tư phát triển mạnh mẽ nhất

P HƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Trước hết, các dữ liệu thu thập được trong bài được xử lý dữ với mục đích để dữ liệu được tổ chức khoa học, nhanh chóng và dễ dàng được xử lý trong các bước tiếp theo hơn Để thực hiện điều đó, nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng SPSS để thống kê mô tả Thống kê mô tả là phương pháp phân tích định lượng, nhằm tóm tắt những thông tin cơ bản của dữ liệu nhằm phục vụ quá trình phân tích số liệu sau đó

Các thông số được cung cấp khi sử dụng phần mềm SPSS để thống kê mô tả bao gồm: N là cỡ mẫu nghiên cứu; Minimum là giá trị nhỏ nhất của biến; Maximum là giá trị lớn nhất của biến; Mean là giá trị trung bình của biến; Std Deviation là độ lệch tiêu chuẩn của biến

3.4.2 Phân tích độ tin cậy, độ giá trị, giá trị phân biệt

Alpha được phát triển bởi Cronbach vào năm 1951, ban đầu được sử dụng để đo độ tin cậy của một công cụ đo tâm lý Cronbach’s Alpha là thước đo tính nhất quán hoặc độ tin cậy nội bộ giữa một số biến, phép đo hoặc xếp hạng Nói cách khác, nó ước tính mức độ tin cậy của các câu trả lời của một bảng câu hỏi (hoặc lĩnh vực của bảng câu hỏi), một công cụ hoặc xếp hạng được các đối tượng đánh giá sẽ cho thấy tính ổn định của các công cụ Theo nghiên cứu của 2 nhóm tác giả Joseph Gliem và Rosemary Gliem (2003) cùng Leontitsis và Pagge (2007) giá trị của Cronbach’s Alpha dao động từ 0 đến 1 với các giá trị cao hơn ngụ ý các biến đang đo cùng một chiều hướng Ngược lại, nếu giá trị Cronbach’s Alpha thấp (gần bằng 0), điều đó có nghĩa là một số hoặc tất cả các mục không có cùng chiều tác động Cronbach’s Alpha không chỉ được dùng để đo lường tính đơn hướng của một tập hợp các biến số mà còn có thể được sử dụng để xác nhận xem một mẫu các biến có thực sự là một chiều hướng hay không Đã có rất nhiều báo cáo nghiên cứu về giá trị Cronbach’s Alpha được chấp nhận, đa số có thể kể đến như Nunnally và Bernstein (1994) cùng Bland và Altman (1997) đều đồng tình rằng khoảng từ 0,7 đến 0,95 là giá trị hợp lý Giá trị alpha thấp có thể là do số lượng

80 câu hỏi ít, mối liên hệ giữa các mục kém hoặc do cấu trúc không đồng nhất Nếu giá trị Cronbach’s Alpha quá cao, điều đó có thể do xuất hiện một số biến là dư thừa vì chúng đang thể hiện cùng một câu hỏi nhưng dưới một hình thức khác

Bài nghiên cứu này là nghiên cứu khám phá, thêm vào đó nhóm nghiên cứu đã đề xuất mô hình khá phức tạp từ mô hình có nhiều biến và giữa các biến có mối quan hệ chồng chéo bởi vậy nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng phương pháp PLS-SEM (Partial Least Square – Structural Equation Modeling) hay còn được gọi là Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên bình phương tối thiểu riêng phần theo đề xuất trong nghiên cứu của Hair và cộng sự (2016) Với sự tin cậy và khuyến khích sử dụng từ nhiều nhà nghiên cứu trước khi nghiên cứu các đề tài sử dụng dữ liệu sơ cấp với mô hình SEM, phần mềm xử lý sử dụng là Phần mềm SmartPLS

Kế thừa từ nghiên cứu của Hair và cộng sự thực hiện năm 2016, số liệu trong nghiên cứu sẽ tuân thủ các yêu cầu sau: biến quan sát đạt chất lượng khi chỉ số Outer Loading ≥ 0,7 Đối với mức phù hợp của chỉ số Cronbach’s Alpha không chỉ Hair mà DeVellis và Thorpe (2012) cùng rất nhiều nhà nghiên cứu khác đồng tình rằng chỉ số phải ≥ 0,7 bên cạnh đó chỉ số Composite Reliability (CR) ≥ 0,7 Tính hội tụ trên SmartPLS được đánh giá qua chỉ số phương sai trung bình được trích AVE (Average Variance Extracted), chỉ số cần đạt ngưỡng ≥ 0,5 theo Hair và cộng sự (2016) Cuối cùng, chỉ số HTMT chỉ số tương quan Heterotrait-Monotrait (Heterotrait-Monotrait Ratio of Correlations) ≤ 0,9

3.4.3 Kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm mẫu Để xác định ảnh hưởng các biến độc lập với biến phụ thuộc trong một nghiên cứu hồi quy, đặc biệt để so sánh các đối tượng ở phạm vi rộng giữa nhiều nhóm đối tượng, nhóm nghiên cứu lựa chọn sử dụng phương pháp kiểm định ANOVA – Phân tích phương sai

Mặc dù trong phương pháp kiểm định Anova trong SPSS được phân chia thành ba loại, bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp kiểm định Anova một yếu tố (One-way Anova) để kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm mẫu Trong bảng dữ liệu Anova trong

SPSS, các thông số quan trọng cần chú ý gồm: bảng mô tả là các thông tin số liệu cần thiết để mô tả dữ liệu; bảng Anova cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa trong thống kê giữa các nhóm; bảng Multiple Comparisons chỉ các nhóm có sự khác nhau

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

P HÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ

Kết quả thống kê giới tính của 295 mẫu nghiên cứu cho thấy, trong 295 người tham gia khảo sát có 110 nam chiếm 37,3% và 185 nữ chiếm 62,7% Ta thấy, theo số liệu, số lượng người mang giới tính nữ chiếm đa số do các phiếu khảo sát được gửi tới chủ yếu là sinh viên các trường kinh tế trên địa bàn Hà Nội, các trường này có tỷ lệ nữ khá cao Bên cạnh đó, phiếu được phát ngẫu nhiên nên có sự chênh lệch giữa người khảo sát nam và nữ Thống kê về giới tính của các đối tượng được khảo sát biểu diễn thông qua biểu đồ sau:

Hình 4.1: Biểu đồ giới tính

 Tuổi và trình độ học vấn Độ tuổi chủ yếu tham gia khảo sát là 18 – 27 tuổi (88,5%) với các nhóm độ tuổi còn lại chỉ chiếm hơn 10 %, cụ thể được thể hiện qua biểu đồ sau:

Hình 4.2: Biểu đồ độ tuổi

Những người được nhóm khảo sát nằm trong độ tuổi từ 18 – 27 hầu hết là sinh viên các trường Đại học/Cao đẳng (82,4%) Nguyên nhân là do phạm vi quen biết của nhóm nghiên cứu chủ yếu là sinh viên các trường Đại học và Cao đẳng tại thành phố lớn

Hà Nội Thống kê cụ thể về trình độ học vấn của các đối tượng được biểu diễn thông qua biểu đồ sau:

Hình 4.3: Biểu đồ trình độ học vấn

Thu nhập hàng tháng dưới 3 triệu chiếm tỷ lệ cao nhất là 190 người với 64,41%; trong khi đó thu nhập trên 10 triệu chỉ chiếm 7,1% (21 người) Theo nhóm tác giả, đa số người tham gia khảo sát là sinh viên chưa tốt nghiệp nên thu nhập còn thấp và muốn tập trung vào hoạt động nghiên cứu kiến thức học thuật trên trường Thống kê về thu nhập hàng tháng của các đối tượng được khảo sát biểu diễn thông qua biều đồ 4.4 như sau:

Hình 4.4: Biểu đồ thu nhập hàng tháng

 Phương tiện di chuyển hàng ngày

Qua khảo sát, nhóm nghiên cứu thấy rằng số lượng người sử dụng phương tiện cá nhân là cao nhất với 74,6%, xếp thứ hai là đi bộ với tỷ lệ 11,9% và số người sử dụng các dịch vụ xe công nghệ chỉ chiếm 2,7% Nguyên nhân là do đối tượng quen biết của nhóm nghiên cứu chủ yếu là sinh viên, thu nhập không cao và di chuyển ở khoảng cách gần nên nhu cầu cũng như tần suất sử dụng xe công nghệ còn ít Thống kê về phương tiện di chuyển hàng ngày của các đối tượng được khảo sát biểu diễn thông qua biểu đồ 4.5 như sau:

Hình 4.5: Biểu đồ phương tiện di chuyển 4.1.2 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Thống kê trung bình là mô tả khái quát mức đánh giá của đối tượng khảo sát thông qua giá trị nhỏ nhất/lớn nhất và độ lệch chuẩn trên thang đo của các biến Thông qua thống kê trung bình chúng ta biết được vấn đề trong dữ liệu của mình và cần phải rà soát, xử lý Độ lệch chuẩn thu được phản ánh sự chênh lệch giữa các câu trả lời của đối tượng tham gia khảo sát, cho thấy sự khác biệt lớn trong quan điểm của các đối tượng về biến đó Song, độ lệch chuẩn giữa các giá trị đều nhỏ hơn hoặc xấp xỉ bằng 1 nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều

 Nhận thức tác hại môi trường

Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến nhận thức tác hại môi trường

Trung bình Độ lệch chuẩn

Khí thải từ những phương tiện sử dụng động cơ đốt trong góp phần gây ô nhiễm không khí và nóng lên toàn cầu

Sử dụng phương tiện động cơ đốt trong tác động trầm trọng tới những vấn đề về môi trường

Những vấn đề môi trường bởi phương tiện động cơ đốt trong có thể dẫn đến một thảm họa lớn cho hệ sinh thái

Giảm thiểu việc sử dụng phương tiện động cơ đốt trong sẽ giúp cải thiện chất lượng môi trường

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều nhỏ hơn 1 nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả Các chỉ số nói lên rằng khí thải từ những phương tiện sử dụng động cơ đốt trong gây ô nhiễm môi trường tác động mạnh mẽ tới nhận thức của đối tượng tham gia khảo sát (Giá trị trung bình

= 4,37) Ý thức về cải thiện chất lượng môi trường thông qua giảm thiếu việc sử dụng phương tiện động cơ đốt trong cũng ảnh hưởng không kém (Giá trị trung bình = 4,37) Bên cạnh đó, người tham gia khảo sát cũng nhận thức rõ ràng về những vấn đề môi trường mà động cơ đốt trong mang lại cũng tác động không nhỏ với giá trị trung bình của MT2 và MT3 lần lượt là 4,2 và 4,15

 Nhận thức sự bất tiện

Bảng 4.2: Thống kê mô tả biến nhận thức sự bất tiện

Trung bình Độ lệch chuẩn

BT1 Tôi cảm thấy bất tiện khi lái xe bởi vì điều kiện đường xá phức tạp 1 5 3.57 1.034

BT2 Tôi cảm thấy bất tiện khi phải tìm chỗ đỗ xe 1 5 3.68 0.893

BT3 Tôi cảm thấy bất tiện khi phải bảo dưỡng, bảo trì xe 1 5 3.47 1.013

BT4 Tôi cảm thấy sử dụng phương tiện công cộng có sự bất tiện 1 5 3.51 0.982

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều không quá lớn (0,893 – 1,034) nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả Qua thống kê có thể thấy người tham gia khảo sát đồng tình với sự bất tiện về việc phải tìm chỗ để xe (Giá trị trung bình = 3,68) Bên cạnh đó, việc lái xe khi đường xá phức tạp cũng như việc bảo trì, bảo dưỡng xe định kì cũng gây nên sự bất tiện với người khảo sát với giá trị trung bình là 3,57 Việc sử dụng xe buýt hay các phương tiện công cộng có chỉ số trung bình thấp hơn nhưng vẫn gây ra sự bất tiện nhất định cho người tham gia khảo sát Nhìn chung, sự bất tiện không phải nhân tố tác động quá mạnh mẽ đối với người tiêu dùng do mức trung bình đều dưới 3,7

Bảng 4.3: Thống kê mô tả biến lợi ích cảm nhận

Trung bình Độ lệch chuẩn

Xe công nghệ điện là một lựa chọn xanh hơn cho môi trường và giúp giảm ô nhiễm từ những chuyến đi của tôi

Chi phí bỏ ra cho xe công nghệ điện sẽ rẻ hơn so với việc sở hữu một chiếc xe cá nhân và các phương tiện khác như xe cho thuê và taxi truyền thống

LI3 Di chuyển bằng xe công nghệ điện mang lại sự tiện lợi cho người sử dụng 1 5 3.56 0.890

Sử dụng xe công nghệ điện sẽ an toàn và đáng tin cậy hơn trong hoàn cảnh đặc biệt không thể điều khiển phương tiện

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều không quá lớn (0,888 – 1,026) nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả

Dữ liệu thu về cho thấy người tham gia khảo sát có cảm nhận tương đối tích cực về xe công nghệ điện với tác dụng giảm ô nhiễm môi trường là cao nhất với giá trị trung bình là 3,97 Tiếp đó, xe công nghệ được đánh giá là an toàn và đáng tin cậy hơn trong các hoàn cảnh đặc biệt (Giá trị trung bình = 3,81) Người tham gia khảo sát đều đồng ý rằng xe công nghệ điện có mức giá rẻ và thuận tiện cho người sử dụng (Giá trị trung bình của LI2 = 3,51 và

LI3 = 3,56) Điều đó cho thấy lợi ích cảm nhận mà xe điện mang lại đạt được sự hài lòng nhất định, giá trị trung bình đều ở mức gần 4,0

Bảng 4.4: Thống kê mô tả biến chính sách hỗ trợ

Trung bình Độ lệch chuẩn

Truyền thông của chính phủ về giao thông xanh thúc đẩy tôi lựa chọn xe công nghệ điện

Những hoạt động về phương tiện giao thông xanh do chính phủ tổ chức làm tăng ý định sử dụng xe công nghệ điện của tôi

Những ưu đãi của chính phủ dành cho người sử dụng sẽ làm tăng ý định chuyển đổi của tôi

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều dưới 1 nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích cột trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả Chính sách hỗ trợ trong việc thúc đẩy sử dụng xe công nghệ điện có ảnh hưởng khá tích cực thông qua các hoạt động của chính phủ và thu về giá trị trung bình đều tương đối cao (CS1 = 3,63; CS2

 Tính đổi mới cá nhân

Bảng 4.5: Thống kê mô tả biến tính đổi mới cá nhân

Trung bình Độ lệch chuẩn

Tôi thích sự thay đổi và thử những điều mới lạ 1 5 3.83 0.885

Khi tôi nghe về một phương tiện giao thông mới, tôi sẽ có ý định trải nghiệm nó

Trong số những người đồng trang lứa, tôi thường là người đầu tiên sử dụng phương tiện mới

Trong gia đình, tôi thường là người đầu tiên sử dụng phương tiện mới 1 5 3.38 1.136

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều khá thấp (0,885 – 1,163) nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả Theo số liệu thống kê, nhận thấy rằng người tham gia khảo sát thích sự thay đổi, trải nghiệm cái mới, phương tiện giao thông mới (Giá trị trung bình DM1 = 3,83; DM2 = 3,7) Song, người khảo sát coi trọng những trải nghiệm mới nhưng khi được hỏi nếu là người đầu tiên sử dụng thì còn khá phân vân (Giá trị trung bình của DM3 chỉ ở mức 3,02 và DM4 là 3,38)

Có thể thấy, người được khảo sát cần tham khảo thêm những đánh giá và trải nghiệm từ người sử dụng trước

Bảng 4.6: Thống kê mô tả biến chuẩn chủ quan

Trung bình Độ lệch chuẩn

Những người có ảnh hưởng đến tôi khuyên tôi nên sử dụng xe công nghệ điện thay cho các loại xe sử dụng động cơ đốt trong

Những người quan trọng với tôi sẽ tán thành khi tôi chuyển từ xe sử dụng động cơ đốt trong sang xe công nghệ điện

Tôi sẽ cân nhắc việc chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện nếu hầu hết những người xung quanh tôi làm vậy

Phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến ý định chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện của tôi

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Chỉ số cho thấy rằng các giá trị độ lệch chuẩn thu được đều dưới 1 nên mức chênh lệch điểm giữa các đối tượng không nhiều Do đó nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phân tích trung bình – cột mang nhiều ý nghĩa nhất của bước thống kê mô tả Từ kết quả của phiếu khảo sát cho thấy, người khảo sát có cân nhắc về việc chuyển đổi xe điện nếu hầu hết người xung quanh sử dụng (Giá trị trung bình = 3,65) và truyền thông (Giá trị trung bình = 3,62) Song, lời khuyên người xung quanh (Giá trị trung bình = 3,28) và sự tán dương khi chuyển đổi (Giá trị trung bình = 3,41) chưa tác động nhiều tới người khảo sát

 Nhận thức kiểm soát hành vi

Bảng 4.7: Thống kê mô tả biến nhận thức kiểm soát hành vi

Biến Tiêu chí Giá trị nhỏ nhất

Trung bình Độ lệch chuẩn

KS1 Tôi có thể dễ dàng sử dụng xe công nghệ điện mọi lúc mọi nơi khi tôi cần 1 5 3.55 0.920

KS2 Tôi có đủ công cụ (thiết bị điện tử) để có thể chuyển đổi sang xe công nghệ điện 1 5 3.71 0.879

Tôi có đủ khả năng chi trả nếu tôi quyết định chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện

Tôi hoàn toàn kiểm soát được quyết định liệu tôi có chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện hay không

Nguồn: xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Đ ÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY , ĐỘ GIÁ TRỊ , GIÁ TRỊ PHÂN BIỆT CỦA CẤU TRÚC TRONG MÔ HÌNH

4.2.1 Chất lượng biến quan sát Outer Loading

Hệ số outer loading có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng các biến quan sát của một nhân tố dạng thang đo kết quả có đóng góp vào thực tiễn hay không Nếu một biến quan sát có outer loading thấp, có thể cho thấy rằng biến đó không đóng góp nhiều vào thực tiễn và có thể bị loại khỏi mô hình Độ tin cậy được đánh giá qua giá trị hệ số tải, để biến quan sát có ý nghĩa tốt nhất thì hệ số tải phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 (Hair và cộng sự, 2021) Kết quả được nhóm nghiên cứu thống kê ở bảng sau:

Hệ số tải (outer loading)

BT CQ CS DM KS LI MT SW

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

96 Độ tin cậy được đánh giá qua giá trị hệ số tải (outer loading), để biến quan sát có ý nghĩa tốt nhất thì hệ số tải phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 (Hair và cộng sự, 2021) Nhóm nghiên cứu cho rằng BT4 không đóng góp quá nhiều vào thực tiễn đề tài nên loại BT4 và tiến hành phân tích lại mô hình

4.2.2 Độ tin cậy thang đo Để đánh giá độ tin cậy của thang đo trên phần mềm SMARTPLS qua chỉ số Cronbach’s Alpha và Composite Reliability Theo Chin (1998) cho rằng Composite Reliability (CR) được đánh giá có độ đáng tin cậy hơn Cronbach’s Alpha và giá trị CR phải trên 0,6 Nhưng nhiều nhà khoa học cho rằng mức 0,7 là mức phù hợp cho đa số trường hợp của chỉ số Composite Reliability (CR) (Henseler và Sarstedt, 2013; Hair và cộng sự, 2010; Bagozzi và Yi, 1988)

Dựa vào phương sai trích trung AVE (Average Variance Extracted) đánh giá tính hội tụ trên SMARTPLS với thang đo giá trị đạt lớn hơn hoặc bằng 0,5 (Hock & Ringle,

2010) Nhóm nghiên cứu tiến hành đánh giá độ tin cậy tổng hợp (CR) và phương sai trích trung (AVE) theo mô hình đã loại bỏ biến BT4, kết quả thu về được như bảng sau:

Bảng 4.10: Kết quả độ tin cậy và giá trị hội tụ của các thang đo Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích trung bình (AVE)

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

Theo kết quả thu được nhận thấy rằng, tất cả các biến đều đạt độ tin cậy trên 0,7 và phương sai trích trung bình trên 0,5 nên có thể kết luận các biến đều đáng tin cậy

4.2.3 Tính phân biệt Để đánh giá tính phân biệt, các nhà nghiên cứu trước thường sử dụng cách truyền thống là sử dụng chỉ số căn bậc hai AVE do Fornell và Larcker (1981) đề xuất Song chỉ số HTMT (Heterotrait Monotrait Ratio) lại được chú trọng hơn do Henseler và cộng sự

(2015) đã sử dụng các nghiên cứu mô phỏng để chứng minh rằng HTMT mang lại đánh giá tốt hơn Do vậy, nhóm nghiên cứu sử dụng HTMT để đánh giá sự phân biệt giữa các thang đo với chỉ số nhỏ hơn 0,85 – ngưỡng tiêu chuẩn nghiêm ngặt theo Clark và Watson (1995); Kline (2015)

Bảng 4.11: Hệ số Heterotrait Monotrait Ratio

BT CQ CS DM KS LI MT SW

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

Kết quả phân tích cho thấy rằng các giá trị HTMT đều nhỏ hơn 0,85; do đó, các cấu trúc trong mô hình đạt được giá trị phân biệt

Đ ÁNH GIÁ MÔ HÌNH CẤU TRÚC PLS-SEM

4.3.1 Đánh giá tính cộng tuyến của các biến độc lập

Chỉ số thông tin có thể trở nên dư thừa do mức độ đa cộng tuyến cao, điều này có thể khiến các chỉ số thông báo trở nên không có ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2011) Vậy nên, để đánh giá tính cộng tuyến của các chỉ số hình thành, hệ số phóng đại phương sai (VIF) được xem xét

Bảng 4.12: Kết quả các giá trị VIF, R bình phương hiệu chỉnh, f bình phương

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 3 nên mô hình không gặp hiện tượng cộng tuyến

Nếu mô hình không xảy ra hiện tượng cộng tuyến thì bước tiếp theo là kiểm tra giá trị R bình phương của cấu trúc nội sinh (Hair và cộng sự, 2019) R bình phương hay R bình phương hiệu chỉnh đều thể hiện mức độ giải thích của biến độc lập lên biến phụ thuộc, tuy nhiên, R bình phương hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn Vì vậy, nhóm nghiên cứu sử dụng kết quả R bình phương hiệu chỉnh để đánh giá

Bảng 4.13: Kết quả các giá trị R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh

R bình phương R bình phương hiệu chỉnh

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

R bình phương hiệu chỉnh đạt 0,53 cho thấy mức độ giải thích có thể được coi là vừa phải (Hair và cộng sự, 2011; Henseler và cộng sự, 2009) Có thể kết luận rằng, 53% ý định chuyển đổi sử dụng phương tiện vận tải xanh được giải thích bởi các biến độc lập nhóm nghiên cứu đưa ra Đồng thời bảng 4.12 cũng cho thấy hệ số tác động bình phương (f bình phương) của các biến BT, CQ, DM, KS, LI đều nằm trong khoảng từ 0,02 đến 0,15 cho thấy mức tác động của các biến này là trung bình (Cohen, 1988) Với các biến CS và MT, hệ số f bình phương lần lượt là 0,00 và 0,01 đều nhỏ hơn 0,02 cho thấy mức tác động là cực kỳ nhỏ hoặc không có tác động (Cohen, 1988) Để xem xét mức tác động của hai biến này là cực kỳ nhỏ hay không có tác động cần xem xét tiếp p-value Bên cạnh đó, f bình phương cũng chỉ phản ánh được mức độ tác động mạnh, trung bình hay yếu của các biến độc lập vậy nên để xem xét trong các biến độc lập biến nào tác động mạnh nhất hay mối quan hệ của chúng với biến phụ thuộc cần tiến hành bước tiếp theo là xem xét ý nghĩa quan hệ tác động

Hình 4.6: Mô hình cấu trúc 4.3.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Cuối cùng để đánh giá ý nghĩa của các hệ số đường dẫn và đánh giá các giá trị của chúng cần chạy boostrapping (Hair và cộng sự, 2018) Vì vậy, nhóm nghiên cứu đã sử

101 dụng phương pháp boostrapping với cỡ mẫu lặp lại là 1000 quan sát và thu được bảng kết quả dưới đây:

Bảng 4.14: Kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Trọng số gốc (O) P-values Kết luận

H9a KS x MT → SW 0.037 0.584 Phủ nhận

H9b CQ x MT → SW -0.054 0.420 Phủ nhận

H9c CQ x CS → SW -0.009 0.896 Phủ nhận

H9d DM x BT → SW 0.127 0.072 Phủ nhận

H9e KS x CS → SW 0.121 0.152 Phủ nhận

H9f DM x MT → SW -0.087 0.286 Phủ nhận

H9g DM x CS → SW 0.016 0.853 Phủ nhận

H9k CQ x BT → SW 0.032 0.643 Phủ nhận

H9l KS x LI → SW 0.044 0.558 Phủ nhận

H9m DM x LI → SW -0.013 0.889 Phủ nhận

H9i CQ x LI → SW -0.212 0.019 Ủng hộ

H9n KS x BT → SW -0.018 0.807 Phủ nhận

Nguồn: Xử lý số liệu trên SmartPLS 4

Giả thuyết H1 cho rằng “nhận thức tác hại tới môi trường” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Trái với kì vọng của nhóm nghiên cứu, kết quả nghiên cứu lại cho thấy biến “nhận thức tác hại môi trường” có giá trị

102 p-value = 0,139 > 0,05 tức không có ý nghĩa thống kê kết hợp với f bình phương = 0,01 có thể đưa ra kết luận rằng “nhận thức tác hại tới môi trường” không ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng

Giả thuyết H2 cho rằng “nhận thức sự bất tiện” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu cho thấy biến “nhận thức sự bất tiện” có giá trị p-value = 0,046 < 0,05 tức có ý nghĩa thống kê, đồng thời thu được giá trị trọng số gốc (O) = 0,108 mang giá trị dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều Vậy

“nhận thức về sự bất tiện” của phương tiện vận tải cơ giới cũ sẽ thúc đẩy người tiêu dùng có ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh và với “nhận thức về sự bất tiện” càng tăng thì ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng sẽ càng cao

Giả thuyết H3 cho rằng “lợi ích cảm nhận” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Với mức giá trị p-value = 0,001 < 0,05 cho thấy

“lợi ích cảm nhận” có ý nghĩa thống kê với mức tác động trung bình khi kết quả f bình phương thu được bằng 0,08 Bên cạnh đó, hệ số tác động chuẩn hóa của biến “lợi ích cảm nhận” bằng 0,256 mang giá trị dương tức có mối quan hệ cùng chiều Giả thuyết H3 được chấp nhận Như vậy, “lợi ích cảm nhận” đến từ phương tiện vận tải xanh càng tăng, ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng càng cao

Giả thuyết H4 cho rằng “chính sách hỗ trợ” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu cho thấy biến “chính sách hỗ trợ” có giá trị p-value = 0,418 > 0,05 tức không có ý nghĩa thống kê, đồng thời dựa vào đó ý nghĩa của giá trị f bình phương với biến này bằng 0,00 được kết luận là “chính sách hỗ trợ” không tác động đến ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng Giả thuyết H4 bị bác bỏ

Giả thuyết H5 cho rằng “tính đổi mới” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Với giá trị p-value = 0,00 < 0,05 cho thấy biến “tính đổi mới” có ý nghĩa thống kê Kết hợp với hệ số tác động chuẩn hóa bằng 0,299 mang giá

103 trị dương cho thấy mối quan hệ tác động cùng chiều với biến phụ thuộc Như vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận Những người tiêu dùng có tính đổi mới cao sẽ dễ dàng có ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh hơn

Giả thuyết H6 cho rằng “chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu cho thấy biến “chuẩn chủ quan” có giá trị p-value = 0,002 < 0,05 tức có ý nghĩa thống kê, kết hợp với giá trị trọng số gốc (O) bằng 0,23 biểu thị mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc “ý định chuyển đổi” giúp đưa ra kết luận rằng giả thuyết H6 được chấp nhận Niềm tin mang tính chuẩn mực từ những người hoặc những nhân tố xã hội có ảnh hưởng rằng người tiêu dùng nên chuyển sang sử dụng phương tiện vận tải xanh sẽ thúc đẩy ý định chuyển đổi từ phương tiện vận tải cơ giới cũ sang phương tiện vận tải xanh

Giả thuyết H7 cho rằng “nhận thức kiểm soát hành vi” có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Với giá trị p-value = 0,035 cho thấy biến “nhận thức kiểm soát hành vi” có ý nghĩa thống kê với mối quan hệ tác động là cùng chiều do trọng số gốc (O) bằng 0,144 mang giá trị dương Như vậy, giả thuyết H7 được chấp nhận thể hiện người tiêu dùng có nhận thức kiểm soát về hành vi càng cao thì ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh càng cao

K IỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT THEO ĐẶC ĐIỂM MẪU

Để kiểm định sự khác biệt về ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh của người theo đặc điểm của mẫu, nghiên cứu tiến hành phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo nhóm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng việc làm, phương tiện di chuyển hàng ngày

4.4.1 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính

Biến giới tính chỉ có hai giá trị là Nam và Nữ nên nhóm nghiên cứu áp dụng kiểm định sự khác biệt về trung bình (Independent Sample T – Test) để kiểm định sự khác biệt theo giới tính

Bảng 4.15: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo giới tính Ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả kiểm định, với mức ý nghĩa Sig kiểm định F = 0,823 > 0,05 có thể nói phương sai đánh giá ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh giữa không có sự khác biệt về giới tính Vì vậy, trong kết quả kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình của hai tổng thể, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t với mức ý nghĩa Sig = 0,356 > 0,05; giá trị trung bình của hai nhóm lần lượt là 3,49 và 3,57 (ý định đồng ý) Do đó, không có sự khác biệt về ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện xanh

4.4.2 Kiểm định sự khác biệt theo tuổi

Bảng 4.16: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo tuổi

Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi Ý định chuyển đổi sang phương tiện công nghệ xanh

Kiểm định Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Sig

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Với mức ý nghĩa Sig kiểm định levene = 0,925 > 0,05, thấy rằng phương sai giữa các nhóm giá trị là đồng nhất Do đó, nhóm nghiên cứu kiểm định F thông qua kết quả phân tích sự khác biệt trung bình phương sai ANOVA

Bảng 4.17: Kết quả phân tích ANOVA sự khác biệt theo độ tuổi

Tổng bình phương df Trung bình phương sai F Mức ý nghĩa

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0,037 < 0,05 có thể kết luận có sự khác biệt trung bình hay ở các độ tuổi khác nhau thì ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh là khác nhau

Bảng 4.18: Kết quả phân tích thống kê mô tả

Bảng thống kê mô tả (Descriptives)

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích thống kê mô tả, có thể nhận định rằng ở độ tuổi dưới 18 đến

27 tuổi có ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh và giảm dần Và đến độ tuổi trên 27 tuổi, thì độ tuổi càng cao, ý định chuyển đổi càng thấp

4.4.3 Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn

Bảng 4.19: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn

Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn Ý định chuyển đổi sang phương tiện công nghệ xanh

Kiểm định Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Sig

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả kiểm định sự đồng nhất của phương sai nhóm, với mức ý nghĩa Sig 0,425 > 0,05, có thể nói phương sai đánh giá về ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh ở các mức trình độ học vấn là đồng nhất Do đó, nhóm nghiên cứu kiểm định F thông qua kết quả phân tích sự khác biệt trung bình phương sai ANOVA

Bảng 4.20: Kết quả phân tích ANOVA sự khác biệt theo trình độ học vấn

Tổng bình phương df Trung bình phương sai F Mức ý nghĩa

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0,804 > 0,05 có thể kết luận không có sự khác biệt trung bình hay ở các trình độ học vấn khác nhau thì ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh là như nhau

4.4.4 Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập hàng tháng

Bảng 4.21: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo thu nhập hàng tháng

Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập hàng tháng Ý định chuyển đổi sang phương tiện công nghệ xanh

Kiểm định Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Sig

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả kiểm định sự đồng nhất của phương sai nhóm, với mức ý nghĩa Sig 0,571 > 0,05, có thể nói phương sai đánh giá về ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh ở các mức thu nhập hàng tháng là đồng nhất Do đó, nhóm nghiên cứu kiểm định F thông qua kết quả phân tích sự khác biệt trung bình phương sai ANOVA

Bảng 4.22: Kết quả phân tích ANOVA sự khác biệt theo thu nhập hàng tháng

Tổng bình phương df Trung bình phương sai F Mức ý nghĩa

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0,045 < 0,05 có thể kết luận có sự khác biệt trung bình hay ở các mức thu nhập khác nhau thì ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh là khác nhau

Bảng 4.23: Kết quả phân tích thống kê mô tả

Bảng thống kê mô tả (Descriptives)

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích thống kê mô tả, thu nhập dưới 3 triệu có ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện công nghệ xanh (Mean = 3,6092 – ý kiến đồng ý) cao hơn người có thu nhập trên 3 triệu (Mean = 3,4214 – ý kiến trung lập)

4.4.5 Kiểm định sự khác biệt theo tình trạng việc làm

Bảng 4.24: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo tình trạng việc làm

Kiểm định sự khác biệt theo tình trạng việc làm Ý định chuyển đổi sang phương tiện công nghệ xanh

Kiểm định Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Sig

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả kiểm định sự đồng nhất của phương sai nhóm, với mức ý nghĩa Sig 0,110 > 0,05, có thể nói phương sai đánh giá là đồng nhất Do đó, nhóm nghiên cứu kiểm định F thông qua kết quả phân tích sự khác biệt trung bình phương sai ANOVA

Bảng 4.25: Kết quả phân tích ANOVA sự khác biệt theo tình trạng việc làm

Tổng bình phương df Trung bình phương sai F Mức ý nghĩa

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0,132 > 0,05 có thể kết luận không có sự khác biệt trung bình hay ở các công việc khác nhau thì ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh là như nhau

4.4.6 Kiểm định sự khác biệt theo phương tiện di chuyển hàng ngày

Bảng 4.26: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo phương tiện di chuyển hàng ngày

Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi Ý định chuyển đổi sang phương tiện công nghệ xanh

Kiểm định Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Sig

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả kiểm định sự đồng nhất của phương sai nhóm, với mức ý nghĩa Sig 0,181 > 0,05 thì có thể nói phương sai đánh giá về ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh theo các phương tiện di chuyển hàng ngày là đồng nhất Do đó, nhóm nghiên cứu kiểm định F thông qua kết quả phân tích sự khác biệt trung bình phương sai ANOVA

Bảng 4.27: Kết quả phân tích ANOVA sự khác biệt theo phương tiện di chuyển

Tổng bình phương df Trung bình phương sai F Mức ý nghĩa

Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS 26.0

Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0,119 > 0,05 có thể kết luận không có sự khác biệt trung bình hay di chuyển bằng các phương tiện khác nhau thì ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ xanh là như nhau

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP THÚC ĐẨY Ý ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI SANG PHƯƠNG TIỆN VẬN TẢI XANH

T HẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thông qua việc tổng quan các nghiên cứu đi trước có liên quan đến đề tài, nhóm nghiên cứu xem xét sự ảnh hưởng của bảy yếu tố trong mô hình Push – Pull – Mooring (Đẩy – Kéo – Neo) tới ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ điện của người tiêu dùng bao gồm Nhận thức tác hại môi trường, Nhận thức sự bất tiện, Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi, Tính đổi mới cá nhân, Lợi ích cảm nhận và Chính sách hỗ trợ với

31 biến đo lường Bên cạnh đó, yếu tố Nhân khẩu học cũng được xem như biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (PLS-SEM) để đánh giá mô hình và làm rõ các giả thuyết nghiên cứu từ dữ liệu khảo sát thu thập được Nghiên cứu thực hiện đánh giá mô hình thông qua hai bước là kiểm định mô hình đo lường và kiểm định mô hình cấu trúc

Mô hình đo lường được đánh giá thông qua hệ số tải (outer loading), phương sai trích trung bình và độ tin cậy tổng hợp Kết quả ban đầu cho thấy biến đo lường BT4 không đạt yêu cầu do có hệ số tải < 0,7 (0,449) Sau khi loại bỏ BT4 và chạy lại, các biến quan sát đều đạt độ tin cậy

Sau khi đánh giá mô hình cấu trúc, kết quả cho thấy 53% ý định chuyển đổi sử dụng phương tiện vận tải xanh được giải thích bởi các biến độc lập nhóm nghiên cứu đưa ra Kết quả thu được cho thấy ý định chuyển đổi bị ảnh hưởng bởi năm yếu tố theo thứ tự từ mạnh đến yếu: Tính đổi mới cá nhân (0,299), Lợi ích cảm nhận (0,256), Chuẩn chủ quan (0,230), Nhận thức kiểm soát hành vi (0,144), Nhận thức sự bất tiện (0,108)

Yếu tố Đẩy và ý định chuyển đổi

Nhận thức tác hại môi trường và ý định chuyển đổi: trái với kỳ vọng ban đầu của nhóm nghiên cứu, yếu tố Nhận thức tác hại môi trường không thể hiện sự tác động đến ý định chuyển đổi, mặc dù nhiều nghiên cứu đi trước đã chứng minh đây là yếu tố tác động mạnh đến ý định hành vi đối với phương tiện giao thông xanh nói chung Tuy nhiên, kết quả này cũng có sự tương đồng với một số nghiên cứu với phương tiện chia sẻ nói riêng (Huynh và cộng sự, 2021; Acheampong và cộng sự, 2020) Trong nghiên cứu của Acheampong, nghiên cứu chỉ ra mặc dù một tỷ lệ đáng kể người được khảo sát đồng ý rằng dịch vụ gọi xe có thể làm giảm nhu cầu về phương tiện cá nhân và do đó giảm tắc nghẽn cũng như các tác động tiêu cực liên quan đến môi trường, nhưng điều này lại không ảnh hưởng đến khả năng sử dụng các dịch vụ gọi xe hiện có Trong kết quả của nhóm nghiên cứu, các biến đo lường của yếu tố Nhận thức tác hại môi trường đều có giá trị trung bình >4 (MT1: 4,369; MT2: 4,203; MT3: 4,146; MT4: 4,217), vậy phần lớn người được khảo sát đồng ý với các tác hại tới môi trường gây ra bởi các phương tiện sử dụng động cơ đốt trong, tuy nhiên sự nhận thức này lại không tác động đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Kết quả có thể phản ánh một góc nhìn khác của người tiêu dùng, họ nhận thức được những tác hại trên và đồng ý với việc chất lượng môi trường sẽ được cải thiện nếu giảm bớt phương tiện sử dụng động cơ đốt trong Tuy nhiên họ quan điểm rằng việc sử dụng xe công nghệ điện cũng như các phương thức vận tải khác vẫn mang đến những tác hại nhất định đến môi trường, do vậy nên yếu tố này không giải thích được ý định chuyển đổi của họ

Vậy giả thuyết H1 Nhận thức tác hại môi trường có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi bị bác bỏ

Nhận thức sự bất tiện và ý định chuyển đổi: được đo lường thông qua ba biến quan sát đều đạt yêu cầu về độ tin cậy sau khi đã loại bỏ BT4 Theo kết quả nghiên cứu, đây là yếu tố có tác động tích cực và trực tiếp đến ý định chuyển đổi, kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước (S Wang và cộng sự, 2020; Li và cộng sự, 2022) Ba biến quan sát đều chỉ ra sự bất tiện của việc di chuyển bằng phương tiện cá nhân, trong đó hai biến quan sát chỉ ra điều kiện đường xá phức tạp và khó khăn trong đỗ xe Thực tế tại khu vực khảo sát, thành phố Hà Nội là khu vực thường xuyên xảy ra tình trạng ùn tắc giao thông và thiếu hụt

114 bãi đỗ xe trầm trọng, nguyên nhân được nhận định là do sự gia tăng của phương tiện cá nhân dẫn đến tình trạng quá tải cho hệ thống kết cấu hạ tầng giao thông (theo ông Trần Hữu Bảo - phó giám đốc Sở Giao thông vận tải) Tuy nhiên yếu tố này lại thể hiện mức độ yếu nhất đến ý định chuyển đổi, do bên cạnh những bất tiện kể trên, phương tiện cá nhân vẫn mang lại sự thoải mái, linh hoạt và tiện lợi nhất định cho người tiêu dùng so với xe công nghệ điện

Vậy giả thuyết H2 Nhận thức sự bất tiện có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi được chấp nhận

Yếu tố Kéo và ý định chuyển đổi

Lợi ích cảm nhận và ý định chuyển đổi: được đo lường qua 4 biến quan sát liên quan đến lợi ích về môi trường, chi phí, sự tiện lợi và sự an toàn, đều đảm bảo được độ tin cậy Theo kết quả nghiên cứu, Lợi ích cảm nhận có ảnh hưởng trực tiếp và tích cực đến ý định chuyển đổi Một số nghiên cứu trước đây cũng cho kết quả tương tự Nghiên cứu của Acheampong và cộng sự (2020) cho thấy một tỷ lệ đáng kể những người tham gia khảo sát cho rằng dịch vụ gọi xe là một hình thức di chuyển mới có lợi Bên cạnh đó, khi nghiên cứu ý định sử dụng xe ô tô điện chia sẻ, Hu và cộng sự (2021) cũng chỉ ra đối với người dân Trung Quốc, lợi ích cảm nhận là một trong những yếu tố quan trọng nhất khi lựa chọn phương thức di chuyển Nhóm tác giả cũng dự đoán trong tương lai khi tiến bộ công nghệ tăng và chi phí tiếp tục giảm, các phương tiện chia sẻ năng lượng mới sẽ chiếm một phần quan trọng hơn trong thị trường di chuyển ở Trung Quốc

Vậy giả thuyết H3 Lợi ích cảm nhận có ảnh hưởng và ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi được chấp nhận

Chính sách hỗ trợ và ý định chuyển đổi: Mặc dù các nghiên cứu đi trước đã chỉ ra sự ảnh hưởng tích cực của các chính sách khuyến khích tài chính, hỗ trợ của chính phủ đến ý định hành vi đối với phương tiện giao thông xanh (Jing và cộng sự, 2023; S Wang và cộng sự, 2020; Khoo & Ong, 2015; Dutta & Hwang, 2021) Các nghiên cứu trên đều cho rằng các chính sách hỗ trợ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ý định hành vi đối

115 với phương tiện giao thông xanh Đặc biệt, trong nghiên cứu của Khoo và Ong (2014), thông qua khảo sát, nghiên cứu chỉ ra phần lớn người được khảo sát quan tâm đến các ưu đãi của chính phủ, và những người đang di chuyển bằng phương tiện cá nhân cho rằng họ sẽ nghiêm túc cân nhắc về việc chuyển đổi hướng tới các phương thức vận tải bền vững nếu có các chính sách ưu đãi của chính phủ Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại cho thấy, chính sách hỗ trợ không ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi Kết quả này được chấp nhận bởi nghiên cứu của He và cộng sự (2018) đối với ý định mua phương tiện điện Trong nghiên cứu, mối quan hệ giữa ý định mua xe điện và biện pháp chính sách bị bác bỏ Nhóm tác giả cho rằng, chính phủ Thái Lan đã phát triển các biện pháp khuyến khích thúc đẩy sử dụng ô tô điện nhưng các biện pháp chính sách không ổn định, và điều này khiến mọi người trở nên không chắc chắn, đồng thời nhóm tác giả cũng cho rằng ngay cả khi cùng một chính sách khuyến khích, tác động mà nó mang lại sẽ khác nhau tùy theo nhận thức tâm lý khác nhau của họ Còn đối với bài nghiên cứu, kết quả này có thể phản ánh do người tiêu dùng chưa nhận thấy được nhiều hoạt động của chính phủ Việt Nam đối với việc thúc đẩy giao thông xanh Trên thực tế, mặc dù trong thời gian qua, chính phủ và các cơ quan ban ngành luôn cố gắng trong việc ưu tiên, khuyến khích và hỗ trợ người dân trong việc thúc đẩy sử dụng phương tiện vận tải xanh nói chung, tuy nhiên nếu so sánh với các nước trong khu vực như: Thái Lan, Indonesia, Trung Quốc … hay xa hơn là Mỹ hoặc châu Âu thì các chính sách khuyến khích người sử dụng xe ô tô điện tại Việt Nam được đánh giá là vẫn chưa thể bằng do hạn chế về nguồn vốn cũng như chi phí thực hiện

Vậy giả thuyết H4 Chính sách hỗ trợ có ảnh hưởng tích cực đến ý định chuyển đổi không được ủng hộ

Yếu tố Neo và ý định chuyển đổi

Chuẩn chủ quan và ý định chuyển đổi: được đo lường thông qua 4 biến quan sát đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, kết quả nghiên cứu chỉ ra chuẩn chủ quan có tác động trực tiếp và tích cực đến ý định chuyển đổi Đây là nhân tố mà nghiên cứu muốn kiểm định, do tác động của nó vẫn còn chưa rõ ràng như đã chỉ ra ở khoảng trống nghiên cứu Kết quả này cũng được chấp nhận bởi nhiều nghiên cứu đi trước (Zheng và cộng sự, 2022; Hu và cộng

116 sự, 2021; Dutta & Hwang, 2021; Higueras-Castillo và cộng sự, 2023) Tuy nhiên, cũng có một số nghiên cứu phủ nhận sự ảnh hưởng của yếu tố này (Khoo & Ong, 2015; Mohiuddin và cộng sự, 2018)

Một kết quả quan trọng trong nghiên cứu đa văn hóa của Higueras-Castillo và cộng sự (2023) với ý định chấp nhận xe điện, kết quả cho thấy, ảnh hưởng xã hội có mối quan hệ không đáng kể với ý định hành vi với mẫu Ấn Độ trong khi mẫu Tây Ban Nha cho thấy mối liên hệ tích cực mạnh mẽ hơn Nghiên cứu đã xác nhận kết quả này là do sự điều tiết của các khía cạnh văn hóa Theo đó, Tây Ban Nha thể hiện tính nữ quyền cao hơn, và theo nhóm tác giả, những nền văn hóa này sẽ bị tác động nhiều bởi ảnh hưởng xã hội, bởi chúng coi trọng chất lượng cuộc sống và sự chăm sóc, quan tâm đến phúc lợi chung

Một phát hiện của nhóm nghiên cứu, theo như tìm hiểu một nghiên cứu so sánh sự khác biệt giữa các khía cạnh văn hóa giữa Mỹ và Việt Nam Nhóm tác giả cho thấy, so với

Mỹ, Việt Nam là nước thể hiện tính nữ quyền cao hơn (Le và cộng sự, 2017) Điều này có phần tương đồng với trường hợp Tây Ban Nha Vậy xét theo nghiên cứu của Higueras- Castillo và cộng sự (2023), ý định hành vi của mẫu nghiên cứu tại Việt Nam sẽ bị ảnh hưởng bởi ảnh hưởng xã hội, hay hẹp hơn là chuẩn chủ quan Và điều này đúng với các nghiên cứu tại Việt Nam đối với ý định hành vi trước phương tiện xanh (Thảo & Linh, 2021; Huynh và cộng sự, 2021; Giang và cộng sự, 2017) Điều này cho thấy, sự ảnh hưởng của Chuẩn chủ quan đến ý định hành vi là phù hợp

G IẢI PHÁP

Thông qua quá trình nghiên cứu và phân tích kết quả dựa trên các yếu tố ảnh hưởng tới ý định chuyển đổi, nhóm nghiên cứu xin đưa ra một số kiến nghị, đề xuất như sau: Đầu tiên, với tính đổi mới cá nhân, đây là yếu tố tác động mạnh nhất Trong đó, DM4: “Trong gia đình, tôi thường là người đầu tiên sử dụng phương tiện mới” là yếu tố có mức độ quan trọng nhất với trọng số là 0,819; theo sau đó lần lượt là DM3, DM2, DM1 với trọng số lần lượt là 0,798; 0,781; 0,748 Sự đổi mới của người tiêu dùng được đo lường bằng ba khía cạnh trong nghiên cứu của Englis và Phillips (2013): sự yêu thích với những ý tưởng mới, xu hướng sớm chấp nhận sản phẩm mới và sự không tin tưởng vào sản phẩm mới Bằng chứng cho thấy rằng một khía cạnh trong tính đổi mới của người tiêu dùng làm trung gian cho mối liên hệ giữa thái độ và hành vi thân thiện với môi trường đó là sự yêu

119 thích chung đối với những ý tưởng mới Trong nghiên cứu của Kuswati và cộng sự (2020), tác giả cho rằng việc nâng cao hành vi thân thiện với môi trường có thể được thực hiện bằng cách tác động đến hành vi vì môi trường thông qua nhiều hoạt động trước đó, chẳng hạn như tính đổi mới của người tiêu dùng Vậy các chiến lược marketing nhằm thúc đẩy ý định sử dụng xe công nghệ điện có thể tiếp cận qua việc nghiên cứu về tính đổi mới của người tiêu dùng

Cụ thể, các nhà quản trị nên phân chia thị trường thành người có tính đổi mới và người không có tính đổi mới Việc phân chia thị trường này quan trọng để có thể giúp xác định những tác nghiệp marketing cần thiết cho từng mức độ đổi mới Với những khu vực thị trường có mức độ đổi mới của người tiêu dùng cao, các nhà quản trị có thể thường xuyên tạo ra những trải nghiệm mới mẻ trong quá trình vận hành cho người tiêu dùng như các trải nghiệm vào ngày lễ đặc biệt, … Thường xuyên cải tiến dịch vụ hiện có, các tính năng trên ứng dụng Ví dụ như các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI, được xây dựng dựa trên quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể giải quyết các câu hỏi và mối quan tâm của người dùng trong thời gian thực, cung cấp hỗ trợ và trợ giúp tùy chỉnh

Song hành với việc phát triển phương tiện và các trải nghiệm mới, bên kinh doanh cũng cần gia tăng những ưu điểm, lợi ích cảm nhận của xe công nghệ điện để người tiêu dùng không chỉ thử vì sự tò mò, mà sẽ quay lại, tiếp tục sử dụng

Thứ hai, với lợi ích cảm nhận, yếu tố này có tác động mạnh thứ hai Trong đó, biến có trọng số cao nhất lần lượt là LI3 với trọng số 0,827 Hai biến có mức độ quan trọng tương đương nhau là LI1 “Xe công nghệ điện là một lựa chọn xanh hơn cho môi trường và giúp giảm ô nhiễm từ những chuyến đi của tôi” và LI2 “Chi phí bỏ ra cho xe công nghệ điện sẽ rẻ hơn so với việc sở hữu một chiếc xe cá nhân và các phương tiện khác như xe cho thuê và taxi truyền thống” với trọng số 0,771; và cuối cùng là LI4 “Sử dụng xe công nghệ điện sẽ an toàn và đáng tin cậy hơn trong hoàn cảnh đặc biệt (không thể lái xe, say xỉn, ốm )” với 0,74 Có thể thấy, sự tiện lợi của xe công nghệ là lý do quan trọng để người tiêu dùng lựa chọn hình thức di chuyển này Các lý do còn lại bao gồm các lợi ích cảm nhận được về bảo vệ môi trường, chi phí và sự tin cậy Như vậy là các doanh nghiệp cần

120 tạo ra giá trị cảm nhận cho người tiêu dùng bằng việc tối ưu hóa sự trải nghiệm của khách hàng về dịch vụ, đồng thời làm gia tăng cảm nhận về sự tạo ra giá trị của người tiêu dùng

Một cách chi tiết hơn, đầu tiên đối với sự tiện lợi, các doanh nghiệp cần tối ưu hóa ứng dụng hoặc nền tảng di động trực quan và thân thiện với người dùng để có thể dễ dàng đặt chuyến đi và thanh toán nhằm nâng cao lòng trung thành của khách hàng Với sự trải nghiệm của khách hàng về dịch vụ, các doanh nghiệp cần duy trì và ngày càng cải thiện những tiêu chí cơ bản bao gồm chất lượng dịch vụ, độ an toàn và độ tin cậy, các yếu tố như đúng giờ, phương tiện sạch sẽ và tài xế chuyên nghiệp đều góp phần mang lại trải nghiệm tích cực Đảm bảo an toàn cho khách hàng thông qua các biện pháp như kiểm tra lý lịch tài xế, theo dõi GPS và hỗ trợ khẩn cấp trong ứng dụng

Với yếu tố chi phí, các doanh nghiệp có thể đưa ra các phiếu thưởng, mã khuyến mãi và giảm giá để thu hút khách hàng mới và giữ chân khách hàng cũ Có thể là mã khuyến mãi dùng thử, mã giảm giá cho chuyến xe đầu tiên và mã khuyến mãi cho khách hàng đi xe thường xuyên, những ưu đãi này tạo ra cảm giác đánh giá cao và giá trị, thúc đẩy việc sử dụng lặp lại do đó có thể khuyến khích khách hàng trung thành

Cuối cùng, doanh nghiệp cung cấp dịch vụ nên thể hiện trách nhiệm xã hội và thực hiện các hành động hướng tới bền vững Người tiêu dùng khi biết họ đang cùng tạo ra giá trị nào đó như giảm bớt khí thải cho mỗi chuyến đi hay góp phần vào một quỹ môi trường nào đó thì họ có xu hướng trung thành với dịch vụ Các hành động công ty có thể hướng tới như cam kết về sự bền vững của môi trường hoặc phúc lợi cộng đồng có thể giúp ích rất nhiều trong việc xây dựng cơ sở khách hàng trung thành

Trên thực tế, Lyft – Công ty chia sẻ xe lớn của Hoa Kỳ, công ty đầu tiên đưa ra cam kết đầy tham vọng nhằm đạt được 100% xe điện trên nền tảng Lyft vào năm 2030 Hay tại Việt Nam, chúng ta có Xanh SM – Công ty cung cấp dịch vụ gọi xe thuần điện đầu tiên tại Việt Nam, công ty cam kết sau mỗi cuốc taxi hoàn thành, Xanh SM sẽ đóng góp 1.000 đồng vào quỹ “Vì Tương Lai Xanh” của Vingroup, nhằm ủng hộ những hoạt động bảo vệ môi trường, góp phần kiến tạo tương lai xanh

Chuẩn chủ quan là yếu tố có mức độ ảnh hưởng đứng thứ ba, trong chuẩn chủ quan có 4 yếu tố với các mức độ ảnh hưởng khác nhau, đầu tiên quan trọng nhất là CQ2 với trọng số 0,829; sau đó là CQ1 với 0,81 Hai yếu tố ít quan trọng hơn đó là CQ3 và CQ4 với trọng số lần lượt là 0,784 và 0,774 Có thể thấy những người xung quanh có ảnh hưởng quan trọng đến ý định chuyển đổi sang sử dụng của người tiêu dùng Vậy việc doanh nghiệp nắm bắt và hiểu rõ được chuẩn chủ quan của người tiêu dùng là cần thiết Các doanh nghiệp có thể nghiên cứu thông qua khảo sát trên mạng, hiểu rõ chuẩn mực chủ quan của đối tượng mục tiêu để từ đó có thể phát triển các thông điệp nhằm nhấn mạnh, củng cố các chuẩn mực chủ quan Cụ thể, các công ty có thể thông qua những người dẫn dắt dư luận và các chuyên gia về chủ đề trong các chiến dịch truyền thông tiếp thị để phổ biến về ý định chuyển đổi sang sử dụng xe công nghệ điện Các nhà tiếp thị có thể sử dụng các nền tảng truyền thông phù hợp để gửi thông điệp về lợi ích của xe công nghệ điện và tạo sự quan tâm của người tiêu dùng

Bên cạnh đó, có thể thấy nếu xe công nghệ điện trở nên phổ biến và được chấp nhận sử dụng bởi số lượng lớn, điều này sẽ tạo nên một áp lực nhất định, khuyến khích người tiêu dùng chuyển sang sử dụng hình thức di chuyển này Vậy nên việc gia tăng số lượng người sử dụng có thể tạo ra hiệu ứng lan tỏa trong cộng đồng, các cách thức truyền thông, mở rộng phạm vi bao phủ cần được thực hiện trong giai đoạn này để thúc đẩy người tiêu dùng trải nghiệm, sử dụng sản phẩm Thực tế cho thấy, Dropbox đã gia tăng nhanh chóng số lượng người sử dụng ứng dụng lên tới 50 nghìn người chỉ sau ba năm hoạt động dựa trên việc khuyến khích người tiêu dùng hiện tại giới thiệu cho mọi người xung quanh họ bằng phần quà trao tặng 500MB lưu trữ cho người giới thiệu và người được giới thiệu khi đăng ký bất kỳ dịch vụ nào (Perttula, 2013; Berman, 2015) Vì vậy đưa ra các ưu đãi cho việc giới thiệu bạn bè, người thân sử dụng xe công nghệ điện có thể là một giải pháp thực sự cần thiết để lợi dụng hiệu ứng đám đông kích thích người tiêu dùng sử dụng phương tiện vận tải xanh

Thứ tư, Nhận thức kiểm soát hành vi bao gồm 4 yếu tố với mức độ khác nhau, cụ thể, KS2 “Tôi có đủ công cụ (thiết bị điện tử) để có thể chuyển đổi sang xe công nghệ điện”

122 có mức độ quan trọng nhất với trọng số 0,799; sau đó lần lượt là KS1, KS3 và KS4 với trọng số tương ứng là 0,788; 0,764; 0,725 Vậy, người tiêu dùng hoàn toàn có thể kiểm soát được ý định chuyển đổi của mình dựa trên các điều kiện thuận lợi và tài chính cá nhân Có thể thấy phương tiện vận tải xanh ra đời tất yếu theo xu hướng tiêu dùng xanh đã giúp cho các xe công nghệ điện mặc dù mới góp mặt trên thị trường nhưng đã được đông đảo người tiêu dùng ủng hộ, dẫn đến hệ quả tài xế không đủ, lượng người muốn sử dụng lại quá tải (Long, 2023) Kết quả là nhiều người phải đợi lâu hay không thể sử dụng phương tiện công nghệ điện do thiếu nguồn lực Do đó những nhà quản trị cần khắc phục hiện tượng này bằng việc thu hút nhiều tài xế gia nhập đội xe công nghệ điện hơn với các chế độ phúc lợi hấp dẫn, lương thưởng rõ ràng Khi người tiêu dùng họ nhận thức được sự sẵn có có dịch vụ, họ dễ sàng chuyển đổi sang sử dụng hơn Bên cạnh đó, các công ty nên cung cấp các dịch vụ ở đa dạng mức giá khác nhau, để người tiêu dùng có thể đưa ra lựa chọn dựa trên điều kiện tài chính của mình

Thứ năm, nhận thức sự bất tiện, trong yếu tố này, BT1 và BT2 bao gồm việc bất tiện khi phải tìm chỗ đỗ xe và điều kiện đường xá phức tạp là 2 yếu tố quan trọng hơn với ý định chuyển đổi của người tiêu dùng với trọng số lần lượt là 0,845 và 0,77; còn lại là BT3 với trọng số 0,764 Điều này có thể hiểu được do liên hệ với điều kiện thực tế tại khu vực khảo sát Thành phố Hà Nội là khu vực mà giao thông luôn được coi là vấn đề nhức nhối Cụ thể, đây là khu vực thường xuyên xảy ra tình trạng ùn tắc giao thông và thiếu hụt bãi đỗ xe trầm trọng, một trong những nguyên nhân được nhận định là do sự gia tăng của phương tiện cá nhân dẫn đến tình trạng quá tải cho hệ thống kết cấu hạ tầng giao thông

K IẾN NGHỊ

Trên đà phát triển nền kinh tế bền vững, mọi hành động cho dù là nhỏ nhất đều quan trọng Chúng ta rõ ràng có thể thấy rõ sự đầu tư nghiêm túc và nỗ lực không ngừng nghỉ của các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ xe công nghệ điện trong hoạt động đem lại sự hài lòng cho khách hàng và giá trị xanh cho môi trường xung quanh Tuy nhiên, mọi sự cố gắng có thể còn có thể thu lại giá trị nhanh chóng và hiệu quả hơn nhờ sự hỗ trợ từ phía nhà nước

Sự bắt đầu của nền kinh tế bền vững là khi con người nhận thấy được sự thay đổi từ thiên nhiên - hậu quả của các hoạt động tàn phá môi trường của nhân loại và nhận thức sự cấp thiết trong việc thay đổi vì tương lai tươi sáng hơn Những người dân của một quốc gia nói riêng, công dân toàn cầu nói chung sẽ là những người đóng góp giá trị to lớn nhất trong nền kinh tế bền vững khi họ là người quyết định hành động của mình và hậu quả của hành động đó quyết định tương lai của toàn thế giới sẽ phát triển theo hướng tích cực hay tiêu cực Để tác động vào quyết định của họ, chính phủ nên can thiệp một cách gián tiếp nhằm nâng cao nhận thức người dân và hướng dẫn họ để họ có quy trình ra quyết định có ảnh hưởng tích cực nhất tới tương lai Đối với người dân Việt Nam nói riêng, sự tin tưởng của họ dành cho Chính phủ là khá lớn nên sự tác động của Chính phủ lên họ là không hề nhỏ Chính bởi vậy để thúc đẩy quá trình chuyển đổi của người dân sang sử dụng phương tiện giao thông xanh nên đi từ từ, trước hết cần bắt đầu với việc thay đổi chuẩn mực và hành vi của xã hội, điều này có thể thực hiện thông qua việc xây dựng và phát triển văn hóa thặng dư sinh thái cho cộng đồng người dân và doanh nghiệp, đây được xem là một giải pháp khả thi để hạn chế các vấn đề về môi trường (Nguyen, 2021) Trong đó, người dân là nhân tố tiêu dùng chính, còn

124 doanh nghiệp đóng vai trò cung ứng nền tảng giao tiếp giữa khách hàng và tài xế, họ có thể tạo ra tác động đáng kể đến thị trường Văn hóa thặng dư sinh thái (eco-surplus culture) được hiểu là tập hợp các thái độ, giá trị, niềm tin và hành vi ủng hộ môi trường được chia sẻ bởi một cộng đồng nhằm giảm tác động tiêu cực của con người đối với môi trường giúp bảo tồn và phục hồi thiên nhiên (Nguyen & Jones, 2022) Việc phổ biến và xây dựng văn hóa này trên quy mô dân số lớn hẳn sẽ gặp nhiều khó khăn, để đạt được điều đó, các cơ quan của chính phủ có thể bắt đầu với việc giáo dục ý thức sinh thái, trách nhiệm sinh thái và xây dựng pháp luật sinh thái; nếp sống văn hóa sinh thái toàn dân Cụ thể, các cơ quan quản lý cần xây dựng các chiến dịch giáo dục nhằm nâng cao nhận thức của cộng đồng về lợi ích và giá trị của hành vi chuyển đổi sang các phương tiện vận tải xanh nói chung và xe công nghệ điện nói riêng

Bên cạnh đó, để đảm bảo công bằng đối với các loại hình giao thông, các báo cáo, tài liệu đánh giá theo các tiêu chuẩn cho trước đối với mọi loại phương tiện cần được công khai rộng rãi Dựa vào sự phân tích tiêu chuẩn ấy, nhà nước sẽ ưu tiên hỗ trợ và đưa ra các chính sách ưu đãi để phát triển loại hình giao thông mang lại nhiều lợi ích nhưng đang còn hạn chế phát triển Nói đến các chính sách cụ thể, đối với các doanh nghiệp các hình thức trợ giá và hỗ trợ từ phía nhà nước là cực kỳ cần thiết Sự giúp đỡ này không chỉ có giá trị về việc giúp doanh nghiệp mở rộng thị phần mà còn đẩy nhanh quá trình tạo giá trị bền vững Đối với người tiêu dùng họ cũng cần được trợ giá để khuyến khích sử dùng thử loại hình giao thông mới và nâng cao nhận thức về trách nhiệm công dân trong bối cảnh kinh tế ảnh hưởng bởi môi trường sâu sắc như hiện tại

Song hành với việc thúc đẩy người tiêu dùng chuyển sang sử dụng xe công nghệ điện, cơ quan quản lý cũng cần phát triển cơ sở hạ tầng sạc điện của thành phố, bởi đây là một trong những rào cản lớn nhất cho việc phát triển xe điện tại Việt Nam Do xe công nghệ điện cũng là một loại hình giao thông mới xuất hiện, các doanh nghiệp cũng cần được sự ủng hộ về nhiều mặt để mở rộng mạng lưới cơ sở hạ tầng (ví dụ: các trạm sạc điện; ) nhờ đó việc vận hành kinh doanh sẽ hiệu quả hơn và mang lại giá trị nhanh chóng, rõ ràng hơn Bài toán phát triển giao thông xanh luôn gặp nhiều thách thức từ tiến bộ công nghệ

125 đến những vấn đề kinh tế và hạ tầng giao thông do đó đòi hỏi sự phối hợp nỗ lực cao từ chính phủ, các doanh nghiệp và cả sự giúp đỡ từ các nước đã phát triển Đồng thời, việc phát triển hình thức này cũng cần sự quản lý chặt chẽ của các cơ quan quản lý nhà nước như thanh tra, kiểm tra, giám sát và xử lý các vi phạm giao thông, tránh dẫn đến sự “biến tướng” của hình thức kinh doanh này Do đó, hệ thống thông tin liên lạc phù hợp, sự phối hợp kiểm soát giữa cơ quan thực thi pháp luật thành phố và các công ty cung cấp dịch vụ gọi xe là điều cần thiết.

H ẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được các mục tiêu đề ra, tuy nhiên nhóm nghiên cứu nhận định vẫn còn tồn tại những hạn chế sau đây:

Thứ nhất, hạn chế về mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu chưa đa dạng ở các nhóm khác nhau, vậy nên khó xác định được sự ảnh hưởng của yếu tố nhân khẩu học đến ý định chuyển đổi

Thứ hai, trong quá trình nghiên cứu tài liệu, nhóm nghiên cứu nhận thấy ý định hành vi cũng như ý định chuyển đổi của người tiêu dùng vô cùng phức tạp và ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau Vậy nên nghiên cứu chưa thể kiểm định và bao quát nhiều yếu tố, trong đó, nghiên cứu mới chỉ tập trung vào các yếu tố có mối quan hệ có tác động tích cực, thúc đẩy hành vi người tiêu dùng mà chưa đề cập đến các yếu tố có thể cản trở ý định chuyển đổi như sự sẵn sàng chi trả, sự hấp dẫn của các phương tiện thay thế …

Thứ ba, các kiến nghị mà nhóm nghiên cứu đưa ra chỉ ở mức định tính, chưa xem xét đến các điều kiện thực tế áp dụng và triển khai

Trên hành trình hướng tới tương lai bền vững, chuyển đổi sang các phương tiện vận tải xanh sẽ là một bước quan trọng Hành trình chuyển đổi xanh này sẽ bắt đầu từ mỗi người, những hành động, dù nhỏ như việc lựa chọn phương tiện di chuyển hàng ngày của mỗi người sẽ đều là tiền đề cho sự phát triển bền vững Trong đó, xe công nghệ điện có tiềm năng trong việc giảm áp lực đến cơ sở hạ tầng và giảm phát thải Do vậy việc nghiên cứu yếu tố tác động đến ý định chuyển đổi sang phương tiện vận tải xanh của người tiêu dùng, cụ thể ở bài nghiên cứu là xe công nghệ điện là vô cùng cần thiết

Tổng kết lại, nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đề ra ban đầu Trước hết, nghiên cứu đã hệ thống hóa các cơ sở lý thuyết liên quan đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng, đồng thời nghiên cứu và phát hiện được khoảng trống của các nghiên cứu đi trước để từ đó đề xuất những điểm mới trong hướng nghiên cứu Dựa trên lý thuyết của mô hình Đẩy - Kéo - Neo cùng với việc tổng quan các nghiên cứu trong lĩnh vực, nghiên cứu xác định được 8 yếu tố tác động đến ý định chuyển đổi, cùng với đó nhóm nghiên cứu xây dựng được thang đo và phát triển các giả thuyết nghiên cứu Tiếp theo, nghiên cứu cũng đã hoàn thành được mục tiêu về kiểm định thang đo và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố Kết quả phân tích cho thấy, có 5 nhân tố tác động cùng chiều đến ý định chuyển đổi của người tiêu dùng, đồng thời cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa yếu tố chuẩn chủ quan đến lợi ích cảm nhận trong mối quan hệ điều tiết của yếu tố Neo đến yếu tố Đẩy Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy sự khác biệt về ý định chuyển đổi giữa các nhóm độ tuổi và thu nhập Xét về mặt học thuật, nghiên cứu đã đóng góp trong việc thu hẹp khoảng trống nghiên cứu; xét về mặt thực tiễn, thông qua kết quả nghiên cứu, một số hàm ý về giải pháp và kiến nghị cũng được đề xuất nhằm thúc đẩy ý định chuyển đổi sang sử dụng phương tiện vận tải xanh của người dân Tuy vậy, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế về mẫu nghiên cứu cũng như hạn chế về nội dung Qua đó gợi ý hướng đi cho các nghiên cứu tiếp theo, bao gồm việc cải thiện độ đa dạng của mẫu nghiên cứu; nghiên cứu trên các thành phố khác tại Việt Nam như Thành phố Hồ Chí Minh Các nghiên cứu sau cũng nên nghiên cứu sâu về quá trình từ ý định đến thực tiễn hành vi

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Bộ Tài nguyên và Môi trường (2021) Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia

2 Cục Đăng kiểm Việt Nam (2022) Tổng hợp số liệu phương tiện giao thông trong cả nước Cổng thông tin điện tử Cục Đăng kiểm Việt Nam Truy cập tại http://www.vr.org.vn/thong-ke/Pages/tong-hop-so-lieu-phuong-tien-giao-thong-trong- ca-nuoc.aspx

3 Long, Q (2023) Tài xế Taxi Xanh SM: Không có thời gian ăn vì quá đông khách Tạp chí điện tử Lao động và Công đoàn Truy cập tại https://laodongcongdoan.vn/tai-xe- taxi-xanh-sm-khong-co-thoi-gian-an-vi-qua-dong-khach-98792.html

4 Sở Tài nguyên và Môi trường Thành phố Hồ Chí Minh (2021) Báo cáo hiện trạng môi trường Thành phố Hồ Chí Minh năm 2021

5 Sơn, N N (2016) Chương 3, Một số vấn đề trong phát triển giao thông đô thị vùng

Hà Nội Kenichi Ohno & Nguyễn Văn Thường (Chủ biên), Môi trường và chính sách kinh doanh của Hà Nội, Nhà Xuất bản Lao động Xã hội, 65-105

6 Thanh, P D., & Đạo, N Q (2016) Tổng quan một số công nghệ hiện đại trong giao thông xanh Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 11(108.2) Truy vấn từ https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/1931

7 Thảo, T T., & Linh, T K (2021) Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua xe máy điện Vinfast của người dân trên địa bàn Tp HCM Journal of Science and Technology-IUH, 50(02)

8 Thúy, N T N., & Tuấn, D T M (2019) Thực trạng nhận thức và hành động của sinh viên trường đại học Sư phạm Kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh đối với vấn đề “biến đổi khí hậu” hiện nay Journal of Technical Education Science, (51), 76-83

9 Trường, H T (2023) Các nhân tố tác động đến ý định chuyển đổi từ ô tô truyền thống sang ô tô điện của người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam VNU JOURNAL OF ECONOMICS AND BUSINESS, 3(5), 36-36

10 Tú, V N (2021) Tác động của kinh tế chia sẻ trong lĩnh vực vận tải ở Việt Nam Tạp chí Công Thương Truy cập tại https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/tac-dong-cua- kinh-te-chia-se-trong-linh-vuc-van-tai-o-viet-nam-78513.htm

11 Xanh SM (2023) Xanh SM tự hào đón khách hàng thứ 6 triệu Xanh SM Truy cập tại https://www.xanhsm.com/xanh-sm-tu-hao-don-khach-hang-thu-6-trieu/

1 A’yun, Q., & Firman (2023) The influence of variety seeking, alternative attractiveness, subjective norm, and satisfaction on switching intention Operations Management and Information System Studies, 3(2), 121-134

2 Abdel Wahed Ahmed, M M., & Abd El Monem, N (2020) Sustainable and green transportation for better quality of life case study greater Cairo–Egypt HBRC Journal, 16(1), 17-37

3 Acheampong, R A., Siiba, A., Okyere, D K., & Tuffour, J P (2020) Mobility-on- demand: An empirical study of internet-based ride-hailing adoption factors, travel characteristics and mode substitution effects Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 115, 102638

4 Adhikari, A., Biswas, I., & Avittathur, B (2019) Green retailing: A new paradigm in supply chain management In Handbook of Research on Strategic Supply Chain Management in the Retail Industry (pp 18) IGI Global

5 Ajzen, I (1980) Understanding attitudes and predictiing social behavior Englewood cliffs

6 Ajzen, I (1985) From intentions to actions: A theory of planned behavior In Action control: From cognition to behavior (pp 11-39) Berlin, Heidelberg: Springer Berlin

7 Ajzen, I (1991) The theory of planned behavior Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211

8 Ajzen, I (2002) Perceived behavioral control, self‐efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior Journal of applied social psychology, 32(4), 665-683

9 Ajzen, I., & Fishbein, M (1975) A Bayesian analysis of attribution processes

10 Ajzen, I., & Madden, T J (1986) Prediction of goal-directed behavior: Attitudes, intentions, and perceived behavioral control Journal of experimental social psychology, 22(5), 453-474

11 Anair, D., Jeremy, M., Maria, C P M., & Joshua, G (2020) Ride-Hailing's Climate Risks: Steering a Growing Industry toward a Clean Transporatation Future

Cambridge, MA: Union of Concerned Scientists

12 Bagozzi, R P., & Yi, Y (1988) On the evaluation of structural equation models

Journal of the academy of marketing science, 16, 74-94

13 Bansal, H S., & Taylor, S F (1999) The service provider switching model (spsm) a model of consumer switching behavior in the services industry Journal of service Research, 2(2), 200-218

14 Bansal, H S., Taylor, S F., & St James, Y (2005) “Migrating” to new service providers: Toward a unifying framework of consumers’ switching behaviors Journal of the Academy of Marketing Science, 33(1), 96-115

15 Berman, B (2016) Referral marketing: Harnessing the power of your customers

16 Bhattacherjee, A., Limayem, M., & Cheung, C M (2012) User switching of information technology: A theoretical synthesis and empirical test Information & Management, 49(7-8), 327-333

17 Bjửrklund, M (2011) Influence from the business environment on environmental purchasing—Drivers and hinders of purchasing green transportation services Journal of Purchasing and Supply Management, 17(1), 11-22

18 Bland, J M., & Altman, D G (1997) Statistics notes: Cronbach's alpha Bmj,

19 Bockarjova, M., & Steg, L (2014) Can Protection Motivation Theory predict pro- environmental behavior? Explaining the adoption of electric vehicles in the Netherlands

20 Bradshaw, C (1992) The green transportation hierarchy: A guide for personal and public decisionmaking (1994-09-02)[2015-11-04]

21 Ceccato, R (2020) Switching intentions towards car sharing-Analysis of the relationship with traditional transport modes

22 Chang, I C., Liu, C C., & Chen, K (2014) The push, pull and mooring effects in virtual migration for social networking sites Information Systems Journal, 24(4), 323-

23 Chen, C F., & Chao, W H (2011) Habitual or reasoned? Using the theory of planned behavior, technology acceptance model, and habit to examine switching intentions toward public transit Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 14(2), 128-137

24 Chin, W W (1998) The partial least squares approach to structural equation modeling

Modern methods for business research, 295(2), 295-336

25 Clark, L A., & Watson, D (1995) Constructing validity: Basic issues in objective scale development Psychological Assessment, 7(3), 309–319

26 Cohen, J (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers

27 Cooley, C H (1894) The Theory of Transportation Publications of the American Economic Association, 9(3), 13–148

28 Davis, F D (1985) A technology acceptance model for empirically testing new end- user information systems: Theory and results (Doctoral dissertation, Massachusetts

29 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-

30 Delhomme, P., & Gheorghiu, A (2016) Comparing French carpoolers and non- carpoolers: Which factors contribute the most to carpooling? Transportation Research

31 DeVellis, R F., & Thorpe, C T (2021) Scale development: Theory and applications Sage publications

32 Dutta, B., & Hwang, H G (2021) Consumers purchase intentions of green electric vehicles: The influence of consumers technological and environmental considerations

33 Emekci, S (2019) Green consumption behaviours of consumers within the scope of TPB Journal of Consumer Marketing, 36(3), 410-417

34 Englis, B G., & Phillips, D M (2013) Does innovativeness drive environmentally conscious consumer behavior? Psychology & Marketing, 30(2), 160-172

35 Fan, L., Zhang, X., Rai, L., & Du, Y (2021) Mobile payment: the next frontier of payment systems?-an empirical study based on push-pull-mooring framework Journal of theoretical and applied electronic commerce research, 16(2), 155-169

36 Floyd, D L., Prentice‐Dunn, S., & Rogers, R W (2000) A meta‐analysis of research on protection motivation theory Journal of applied social psychology, 30(2), 407-429

37 Fornell, C., & Larcker, D F (1981) Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error Journal of marketing research, 18(1), 39-50

38 Giang, P T., Trang, P T., & Yen, V T (2017) An examination of factors influencing the intention to adopt ride-sharing applications: A case study in Vietnam Imperial Journal of Interdisciplinary Research, 3(10), 618-623

39 Gliem, J A., & Gliem, R R (2003) Calculating, interpreting, and reporting Cronbach’s alpha reliability coefficient for Likert-type scales Midwest Research-to-Practice Conference in Adult, Continuing, and Community Education

40 Gumilar, A., Oliver, I., Gunawan, J., & Sfenrianto, S (2019) Factors affecting the actual use of ride-hailing services (Gojek/Grab) in Indonesia (Jabodetabek-Region) In

41 Ha, T T., Nguyen, T C., Tu, S S., & Nguyen, M H (2023) Investigation of Influential Factors of Intention to Adopt Electric Vehicles for Motorcyclists in Vietnam

42 Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R and Tatham, R (2006) Multivariate Data Analysis 6th Edition, Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River

43 Hair, J F., Ortinau, D J., & Harrison, D E (2010) Essentials of marketing research (Vol 2) New York, NY: McGraw-Hill/Irwin

44 Hair, J F., Ringle, C M., & Sarstedt, M (2011) PLS-SEM: Indeed a silver bullet Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152

45 Hair, J F., Risher, J J., Sarstedt, M., & Ringle, C M (2019) When to use and how to report the results of PLS-SEM European business review, 31(1), 2-24

46 Hair Jr., J.F., Black, W.C., Babin, B.J and Anderson, R.E (2009) Multivariate Data Analysis 7th Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, 761

47 Hair Jr, J., Hair Jr, J F., Hult, G T M., Ringle, C M., & Sarstedt, M (2021) A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) Sage publications

48 Hartmann, P., Apaolaza, V., D’souza, C., Barrutia, J M., & Echebarria, C (2014) Environmental threat appeals in green advertising: The role of fear arousal and coping efficacy International Journal of Advertising, 33(4), 741-765

49 Hazen, B T., Mollenkopf, D A., & Wang, Y (2017) Remanufacturing for the circular economy: An examination of consumer switching behavior Business Strategy and the

50 He, F., & Shen, Z J M (2015) Modeling taxi services with smartphone-based e- hailing applications Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 58, 93-

51 He, X., Zhan, W., & Hu, Y (2018) Consumer purchase intention of electric vehicles in China: The roles of perception and personality Journal of Cleaner Production, 204, 1060-1069

52 Henao, A., & Marshall, W E (2019) The impact of ride hailing on parking (and vice versa) Journal of Transport and Land Use, 12(1), 127-147

53 Henseler, J., Ringle, C M., & Sarstedt, M (2015) A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling Journal of the academy of marketing science, 43, 115-135

54 Henseler, J., Ringle, C M., & Sinkovics, R R (2009) The use of partial least squares path modeling in international marketing In New challenges to international marketing (Vol 20, pp 277-319) Emerald Group Publishing Limited

55 Henseler, J., & Sarstedt, M (2013) Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling Computational statistics, 28, 565-580

56 Higueras-Castillo, E., Singh, V., Singh, V., & Liébana-Cabanillas, F (2023) Factors affecting adoption intention of electric vehicle: a cross-cultural study Environment, Development and Sustainability, 1-37

57 Hock, M., & Ringle, C M (2010) Local strategic networks in the software industry:

An empirical analysis of the value continuum International Journal of Knowledge Management Studies, 4(2), 132-151

58 Hsieh, J K., Hsieh, Y C., Chiu, H C., & Feng, Y C (2012) Post-adoption switching behavior for online service substitutes: A perspective of the push–pull–mooring framework Computers in Human Behavior, 28(5), 1912-1920

59 Hu, J W., Javaid, A., & Creutzig, F (2021) Leverage points for accelerating adoption of shared electric cars: Perceived benefits and environmental impact of NEVs Energy

60 Huynh, T L D., Vo, A K H., Nguyen, T H H., Le Nguyen, V B., Ho, N N H., &

Do, N B (2020) What makes us use the shared mobility model? Evidence from Vietnam Economic analysis and policy, 66, 1-13

61 Jenn, A (2020) Emissions benefits of electric vehicles in Uber and Lyft ride-hailing services Nature Energy, 5(7), 520-525

62 Jia, H (2018) Green travel behavior in urban China: Influencing factors and their effects Sustainable Development, 26(4), 350-364

63 Jin, S T., Kong, H., Wu, R., & Sui, D Z (2018) Ridesourcing, the sharing economy, and the future of cities Cities, 76, 96-104

64 Jing, P., Zha, Y., Pan, K., & Xue, Y (2023) Investigating Multidimensional Factors Influencing Switching Intention on School Bus among Chinese Parents—A Push–Pull– Mooring Framework Sustainability, 15(10), 7770

65 Jung, J., Han, H., & Oh, M (2017) Travelers' switching behavior in the airline industry from the perspective of the push-pull-mooring framework Tourism Management, 59, 139-153

66 Kamath, N (Ed.) (2016) Handbook of research on strategic supply chain management in the retail industry IGI Global

67 Khavarian-Garmsir, A R., Sharifi, A., & Hajian Hossein Abadi, M (2021) The social, economic, and environmental impacts of ridesourcing services: A literature review

68 Khoo, H L., & Ong, G P (2015) Understanding sustainable transport acceptance behavior: a case study of Klang valley, Malaysia International Journal of Sustainable

69 Kline, R B (2015) Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.) New York: Guilford Press

70 Kostadinova, E (2016) Sustainable consumer behavior: Literature overview

71 KPMG (2019) Self-Driving Cars: Are We Ready? Truy cập tại https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2013/10/self-driving-cars-are-we- ready.pdf

72 Krishnan, G., & Raghuram, J N V (2024) Exploring factors and contextual applications of the Push-Pull Mooring (PPM) framework in switching intention: A systematic literature review Multidisciplinary Reviews, 7(1), 2024003-2024003

73 Kulur, M (2013) How does traffic affect our health? Buzzle Truy cập tại http://www.buzzle.com/articles/how-does-traffic-affect-our-health.html

74 Kuswati, R., Purwanto, B M., & Sutikno, B (2020) Encouraging pro-environmental behavior through consumer innovativeness Advances in Business, Management and Entrepreneurship, 13-19

75 Laosinwattana, W., Thaithatkul, P., & Chalermpong, S (2022) Determinants of Ride- Hailing Applications Adoption: How Travelers’ Characteristics and Attitudes Affect the Adoption of New Online Mobility Platforms in Bangkok? In Recent Advances in Transportation Systems Engineering and Management: Select Proceedings of CTSEM

2021 (pp 805-819) Singapore: Springer Nature Singapore

76 Le, A., Meyer, D., Vu, V., & Steinberg, H (2017) INFORMATION MARKETING: CULTURAL DIFFERENCES BETWEEN THE USA & VIETNAM In Allied Academies International Conference Academy of Management Information and Decision Sciences Proceedings (Vol 21, No 1, p 29) Jordan Whitney Enterprises,

77 Le Vine, S., & Polak, J (2015) Introduction to special issue: new directions in shared- mobility research Transportation, 42, 407-411

78 Lee, E S (1966) A theory of migration Demography, 3, 47-57

79 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

80 Leontitsis, A., & Pagge, J (2007) A simulation approach on Cronbach's alpha statistical significance Mathematics and Computers in Simulation, 73(5), 336-340

81 Li, H R (2016) Study on green transportation system of international metropolises

82 Li, X., Du, M., Zhang, Y., & Yang, J (2022) Identifying the factors influencing the choice of different ride-hailing services in Shenzhen, China Travel Behaviour and Society, 29, 53-64

83 Longino Jr, C F (1992) The forest and the trees: micro-level considerations in the study of geographic mobility in old age In Elderly migration and population redistribution, 23-34

84 Manutworakit, P., & Choocharukul, K (2022) Factors influencing battery electric vehicle adoption in Thailand—Expanding the unified theory of acceptance and use of technology’s variables Sustainability, 14(14), 8482

85 Mohiuddin, M., Al Mamun, A., Syed, F A., Mehedi Masud, M., & Su, Z (2018) Environmental knowledge, awareness, and business school students’ intentions to purchase green vehicles in emerging countries Sustainability, 10(5), 1534

86 Moon, B (1995) Paradigms in migration research: exploring'moorings' as a schema

87 Nanggong, A (2019) Perceived benefit, environmental concern and sustainable customer behavior on technology adoption The Asian Journal of Technology Management, 12(1), 31-47

88 National Highway Traffic Safety Administration (2016) Minimum sound requirements for hybrid and electric vehicles: Final environmental assessment (Document submitted to Docket Number NHTSA-2011-0100 Report No DOT HS 812

89 Nguyen, M H (2021) Building an eco-surplus culture is a possible solution for curbing environmental problems OSF Preprints November, 22

90 Nguyen, M H., & Jones, T E (2022) Building eco-surplus culture among urban residents as a novel strategy to improve finance for conservation in protected areas

Humanities and Social Sciences Communications, 9(1), 1-15

91 Njite, D., Kim, W G., & Kim, L H (2008) Theorizing consumer switching behavior:

A general systems theory approach Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 9(3), 185-218

92 Norman, P., Boer, H., Seydel, E R., & Mullan, B (2015) Protection motivation theory

Predicting and changing health behaviour: Research and practice with social cognition models, 3, 70-106

93 Nunnally, J., & Bernstein, I (1994) Psychometric Theory 3rd edition (MacGraw-Hill, New York)

94 Park, S C., & Ryoo, S Y (2013) An empirical investigation of end-users’ switching toward cloud computing: A two factor theory perspective Computers in Human Behavior, 29(1), 160-170

95 Pei, Y., Wang, S., Fan, J., & Zhang, M (2015) An empirical study on the impact of perceived benefit, risk and trust on e-payment adoption: Comparing quick pay and union pay in China In 2015 7th international conference on intelligent human-machine systems and cybernetics (Vol 2, pp 198-202) IEEE

96 Perttula, W (2013) How internet marketing has changed over the years and what the future will bring Holistic Marketing Management Journal, 3(1), 08-12

97 Quoquab, F., Mohammad, J., Yasin, N M., & Abdullah, N L (2018) Antecedents of switching intention in the mobile telecommunications industry: a partial least square approach Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 30(4), 1087-1111

98 Rashid, R M., Rashid, Q U A., & Pitafi, A H (2020) Examining the role of social factors and mooring effects as moderators on consumers’ shopping intentions in social commerce environments SAGE Open, 10(3), 2158244020952073

99 Rogers, R W (1975) A protection motivation theory of fear appeals and attitude change The journal of psychology, 91(1), 93-114

100 Rogers, R W (1983) Cognitive and physiological processes in fear appeals and attitude change: A revised theory of protection motivation Social psychology: A source book, 153-176

101 Sajjad, A., Asmi, F., Chu, J., & Anwar, M A (2020a) Environmental concerns and switching toward electric vehicles: geographic and institutional perspectives

Environmental Science and Pollution Research, 27, 39774-39785

102 Sajjad, A., Chu, J., Anwar, M A., & Asmi, F (2020b) Between Green and Gray: Smog risk and rationale behind vehicle switching Journal of Cleaner Production, 244,

103 Satriadi, S., Anggraini, N., Alhempi, R R., & Risnawati, R (2022) Redefining The Concept of Consumer Switch Intention: A Literature Review Majalah Ilmiah Bijak, 19(1), 67-73

104 Schlüter, J., & Weyer, J (2019) Car sharing as a means to raise acceptance of electric vehicles: An empirical study on regime change in automobility Transportation

Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 60, 185-201

105 Sheeran, P (2002) Intention—behavior relations: a conceptual and empirical review European review of social psychology, 12(1), 1-36

106 Sheeran, P., & Webb, T L (2016) The intention–behavior gap Social and personality psychology compass, 10(9), 503-518

107 Steg, L., Dreijerink, L., & Abrahamse, W (2005) Factors influencing the acceptability of energy policies: A test of VBN theory Journal of environmental psychology, 25(4), 415-425

108 Sun, Y., Liu, D., Chen, S., Wu, X., Shen, X L., & Zhang, X (2017) Understanding users' switching behavior of mobile instant messaging applications: An empirical study from the perspective of push-pull-mooring framework Computers in Human Behavior,

109 Tang, B J., Li, X Y., Yu, B., & Wei, Y M (2020) How app-based ride-hailing services influence travel behavior: An empirical study from China International Journal of Sustainable Transportation, 14(7), 554-568

110 Testa, F., Pretner, G., Iovino, R., Bianchi, G., Tessitore, S., & Iraldo, F (2021) Drivers to green consumption: A systematic review Environment, development and sustainability, 23, 4826-4880

111 Wang, S., Wang, J., & Yang, F (2020) From willingness to action: Do push-pull- mooring factors matter for shifting to green transportation? Transportation Research Part D: Transport and Environment, 79, 102242

112 Wang, Y., Wang, S., Wang, J., Wei, J., & Wang, C (2020) An empirical study of consumers’ intention to use ride-sharing services: using an extended technology acceptance model Transportation, 47, 397-415

113 Yoon, C., & Lim, D (2021) Customers’ intentions to switch to internet-only banks: Perspective of the Push-Pull-Mooring model Sustainability, 13(14), 8062

114 Zheng, S., Liu, H., Guan, W., Yang, Y., Li, J., Fahad, S., & Li, B (2022) Identifying Intention-Based Factors Influencing Consumers’ Willingness to Pay for Electric Vehicles: A Sustainable Consumption Paradigm Sustainability, 14(24), 16831

PHIẾU KHẢO SÁT NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI SANG PHƯƠNG TIỆN VẬN TẢI XANH CỦA