Nghiên cứu đề xuất mô hình để kiểm định sự tác động của ba tiền tố không chắc chắn là sự bất đối xứng thông tin cảm nhận, lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp và quan ngại về tính riê
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CÁC LÝ THUYẾT VÀ KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU
2.1.1 Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận (Perceived Information Asymmetry)
Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận là một khái niệm trong chuyên ngành kinh tế học, trong đó những người tham gia tương tác trên thị trường nắm được những thông tin khác nhau về giá trị hoặc chất lượng của một tài sản hay dịch vụ đang được giao dịch trên thị trường đó (Mishra và cộng sự 1998)
Trong trường hợp giao dịch diễn ra giữa người mua và người bán, việc bất đối xứng thông tin xảy ra khi người bán biết rõ về sản phẩm hay dịch vụ mình bán, trong khi người mua lại không có hoặc có rất ít thông tin Thông tin bất đối xứng sẽ dẫn đến nhiều hậu quả như lừa đảo, không đánh giá hết mức độ rủi ro trong giao dịch, giao dịch không thể diễn ra, thị trường không phát triển…
Theo Ye và cộng sự (2023), hoạt động mua bán mặc nhiên đã là một giao dịch bất đối xứng thông tin Tuy nhiên, mức độ bất đối xứng thông tin sẽ phụ thuộc vào từng hàng hóa cụ thể Và cách thức mà người bán và người mua giải quyết vấn đề này cũng hoàn toàn khác nhau Đặc biệt, trong lĩnh vực thương mại điện tử, nơi mà người bán và người mua đều không biết người mình tao đổi giao dịch là ai, thông tin không đồng nhất sẽ dẫn tới mất niềm tin cả hai phía
2.1.2 Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp (Fears of Service provider opportunism)
Trong thương mại điện tử cho phép người bán và người mua có sự trao đổi hàng hóa, dịch vụ, sản phẩm, thông tin và tiền tệ một cách dễ dàng thông qua internet hoặc các phương tiện điện tử khác có kết nối mạng Do đó, hành vi của người bán không thể được đảm bảo hoặc kiểm tra rõ ràng, họ có thể hành động cơ hội để theo đuổi lợi ích riêng Điều đó khiến người mua sẽ lo ngại rằng người bán có thể hành động cơ hội như giả mạo chất lượng , giả mạo danh tính , mặc định hợp đồng hoặc không thừa nhận bảo hành sản phẩm (Mishra và cộng sự, 1998)
Sự lo lắng Chủ nghĩa cơ hội của người bán càng ngày được phổ biến và trở thành một nỗi sợ khi người mua giao dịch thương mại điện tử
2.1.3 Quan ngại về tính riêng tư và an toàn thông tin (Information Privcacy and Security Concerns)
Người tiêu dùng khi mua hàng trực tuyến luôn xem Internet là mối lo lắng của bản thân vì họ lo sợ thông tin cá nhân có thể bị đánh cắp; phương tiện truyền thông đã có những cảnh báo rộng rãi và cụ thể vấn đề tiêu cực khi sử dụng internet ví dụ như tiết lộ quyền riêng tư, bảo mật kém; tạo cơ hội cho các hành vi lừa đảo tạo sự cản trở, khó khăn cho người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến ( Bandara và cộng sự, 2020)
An toàn thông tin được định nghĩa là sự bảo vệ bởi các mối đe dọa tạo ra một tình huống, điều kiện hoặc sự kiện có khả năng hư hỏng đối với dữ liệu hoặc tài nguyên mạng, tiết lộ, sửa đổi dữ liệu, từ chối dịch vụ hoặc gian lận, lãng phí và lạm dụng (Kalakota và Whinston, 1997) Trong hoàn cảnh phát triển của thương mại điện tử tại các website, khách hàng sẽ sử dụng các tài khoản cá nhân nhằm đăng nhập và thanh toán, mỗi tài khoản này đều được thiết lập mật khẩu hay phương thức cá nhân chỉ được cung cấp cho riêng cá nhân đó để tăng tính bảo mật hạn chế việc rò rỉ thông tin và tổn hại về tài chính cho cá nhân Vì vậy không áp dụng các biện pháp an ninh đầy đủ để đảm bảo bảo mật dữ liệu khách hàng là rào cản lớn trước sự phát triển của thương mại điện tử, theo Ryan và Deci (2002) Mặt khác, trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, mức độ an toàn thông tin được nhận biết phụ thuộc vào độ tin cậy của phương thức thanh toán cũng như truyền và lưu trữ dữ liệu An toàn thông tin được xem là nhận thức khách hàng về chất lượng của các công cụ và quy trình được sử dụng để truyền tải và lưu trữ thông tin cá nhân, theo Flavián và cộng sự (2006); Trung và cộng sự (2018)
Các mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật được cho là một rào cản chính đối với mua sắm trên mạng internet (UDO, 2001) Quyền riêng tư được công nhận là một trong những trở ngại chính cho việc áp dụng giao dịch điện tử (Aladwani, 2001) và cũng là những rào cản quan trọng đối với việc sử dụng trực tuyến dịch vụ (Westin và Maurici, 1998) Có thể nói mức độ gia tăng sử dụng giao dịch Internet không thay đổi trong một vài năm bởi vì nỗi lo sợ người tiêu dùng về an ninh (White và Nteli, 2004) Đối với việc áp dụng Internet-banking, quyền riêng tư và bảo mật được xem là những trở ngại đáng kể (Sathye, 1999) Do đó, có thể cho rằng sự riêng tư và mối quan tâm về bảo mật ảnh hưởng lớn đến các giao dịch trong thương mại điện tử
2.1.4 Rủi ro cảm nhận (Risk)
Rủi ro nhận thức là một rào cản quan trọng đối với người tiêu dùng trực tuyến đang xem xét có nên thực hiện một giao dịch trong thương mại điên tử Trong nghiên cứu này, Rủi ro nhận thức xảy ra khi người tiêu dùng có sự không chắc chắn từ giao dịch trực tuyến (Jacoby và Kaplan, 1972) đã xác định bảy loại rủi ro: tài chính, hiệu suất, thể chất, tâm lý, xã hội, thời gian và rủi ro chi phí cơ hội Trong trường hợp mua sắm trực tuyến, ba loại rủi ro được cho là chiếm ưu thế (Bhatnagar và cộng sự 2000): rủi ro tài chính, rủi ro sản phẩm và rủi ro thông tin (bảo mật và quyền riêng tư) Rủi ro sản phẩm có liên quan đến chính sản phẩm như sản phẩm có thể bị lỗi Rủi ro tài chính, bao gồm chi phí cơ hội, ví dụ như giao dịch trực tuyến có thể là trùng lặp vì lỗi công nghệ hoặc ngoài ý muốn bấm đúp vào nút mua hàng Rủi ro thông tin là khi liên kết với bảo mật và quyền riêng tư giao dịch với bên trung gian, ví dụ, website yêu cầu người tiêu dùng gửi thông tin tín dụng, điều này có thể gợi lên sự e ngại do khả năng gian lận thẻ tín dụng(Fram và
Grady, 1997) Trong trường hợp cửa hàng bán lẻ (ví dụ như Wal-Mart), người tiêu dùng có thể đi bộ vào cửa hàng và thường chạm, cảm nhận và thậm chí thử sản phẩm trước quyết định có mua nó không Điều này ngay lập tức giảm lượng rủi ro nhận thức, và tăng cường ý kiến tích cực của khách hàng về các cửa hàng truyền thống Ngược lại, khi mua từ một trang thương mại điện tử, khách hàng phải cung cấp đáng kể thông tin cá nhân, bao gồm địa chỉ, số điện thoại, và thậm chí thông tin thẻ tín dụng của mình Sau khi cung cấp thông tin cần thiết, người mua hàng thường đợi một vài ngày, để sản phẩm được giao đến tay mình Do đó, người mua sẽ có xu hướng nhận thức rũi ro khi giao dịch trên các kênh thương mại điện tử
Sự tin tưởng được xem là sự thành công trong một giao dịch trực tuyến, trong khi việc thiếu sự tin tưởng sẽ dẫn đến giao dịch thất bại(Hoffman và cộng sự, 1999) Hơn nữa, (Bryce và Fraser, 2014) cũng làm nổi bật sự liên quan của niềm tin trong các giao dịch trực tuyến, sự thiếu tin tưởng và nâng cao rủi ro nhận thức của những người liên quan dẫn đến việc từ bỏ giao dịch (Lin và Chan, 2008) Với kỷ nguyên công nghệ càng ngày phát triền, sự gia tăng các công nghệ xã hội và kết nối mọi người trên Internet thì sự tin tưởng sẽ cho phép hai bên: người bán và người mua giảm nhận thức của họ về rủi ro trong giao dịch trên mạng xã hội (Hajli và cộng sự 2014) Nhiều công ty thương mại điện tử gặp khó khăn đáng kể để có được sự tin tưởng của khách hàng Thuật ngữ “ tin tưởng trực tuyến” được sử dụng để chỉ sự tin cậy trong kinh doanh trực tuyến (Corritore và cộng sự, 2003) định nghĩa niềm tin trực tuyến là sự đảm bảo và kỳ vọng của người tiêu dùng với các công ty kinh doanh trực tuyến Các nghiên cứu khác đã cung cấp những phát hiện tương tự, ngụ ý rằng sự tin tưởng trực tuyến đóng một vai trò quan trọng trong quyết định mua hàng của người tiêu dùng (Kim và cộng sự 2008) Do đó, sự tin tưởng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc hình thành và ra quyết định của người tiêu dùng trong thương mại điện tử
2.1.6 Hữu ích cảm nhận (Perceived Usefulness)
Sự tăng trưởng của mạng Internet đã trải qua trong hàng thập kỷ cùng với những tiến bộ trong công nghệ thông tin tạo ra các nền tảng xã hội cho phép người tiêu dùng tiếp cận với tìm kiếm, đánh giá thông tin, lịch sử mua hàng các sản phẩm và dịch vụ một cách nhanh chóng (Gibreel và cộng sự, 2018)
Không giống như dịch vụ truyền thống, dịch vụ trực tuyến được tìm thấy là động lực lớn cho người tiêu dùng (Jarvenpaa và cộng sự, 1997) bởi đặc trưng riêng biệt của nó là sự hữu ích mang tính công nghệ mới Tương tự như vậy, Burke (1998) đã tiến hành sáu nhóm tập trung ở các vùng khác nhau của Hoa Kỳ và thấy rằng sự tiện lợi là nguyên nhân thường xuyên được trích dẫn cho người tiêu dùng tham gia vào dịch vụ trực tuyến Burke cho rằng, người mua hàng đánh giá cao khả năng truy cập vào các cửa hàng ảo tại bất cứ thời điểm nào thuận tiện và họ có thể thực hiện các hoạt động khác như tập thể dục, nấu ăn và chăm sóc trẻ em trong lúc giao dịch mua sắm Họ có thể sử dụng ngay cả khi không có phương tiện đi lại và tránh bãi đỗ xe đông đúc hoặc thời tiết xấu Các dịch vụ trực tuyến loại bỏ thời gian lái xe và thời gian kiểm tra và người mua sắm có thể truy cập vào các cửa hàng ở xa
Với sự gia tăng của mua hàng trực tuyến và phương tiện truyền thông xã hội, người tiêu dùng đã bắt đầu chia sẻ ý kiến của họ về các sản phẩm thông qua các mục đánh giá trực tuyến (Phua và cộng sự, 2017) Đánh giá trực tuyến được coi là tổng hợp các trải nghiệm, thái độ và ý kiến thể hiện bởi người mua (Floh và cộng sự 2013) cho phép hình thành sự tương tác với người tiêu dùng mới với người tiêu dùng đã mua sản phẩm thdịch vụ trực tuyến(Wang and Hajli 2014) Theo Ventre và cộng sự (2020), ý kiến và các đánh giá trực tuyến là một trong những yếu tố hàng đầu xem xét khi người tiêu dùng mua sắm trực tuyến ở Mexico Bất kỳ ý kiến tích cực hoặc tiêu cực nào được thể hiện bởi “người tiêu dùng cũ” về một sản phẩm cụ thể được cung cấp cho nhiều người và các tổ chức thông qua Internet được gọi là tiếp thị truyền miệng (EWOM) (Hennig và Thurau, 2004) Người tiêu dùng được phân loại thành 2 loại: những người tích cực năng động và những người thụ động Người tiêu dùng tích cực tạo và chia sẻ kinh nghiệm của họ bằng cách chia sẽ ý kiến và xếp hạng trên các nền tảng xã hội khác nhau (Huang và Benyoucef, 2013) Người tiêu dùng thụ động xem xét thông tin và dành phần lớn thời gian để đọc nhận xét và kinh nghiệm được chia sẻ bởi các khách hàng khác thông qua phương tiện truyền thông xã hội (Wang và Fesenmaier, 2004) Đánh giá trực tuyến là được xác định bởi ba yếu tố: số lượng, chất lượng và độ tin cậy (Bataineh và cộng sự, 2015) Số lượng bình luận được thực hiện trong các nền tảng điện tử đề cập đến số lượng các bài đăng phổ biến thông qua một trang web (Sicilia và Ruiz, 2010) Số lượng đánh giá trực tuyến có thể được nhận thấy tốt hay xấu, tùy thuộc vào kinh nghiệm trước đó của khách hàng (Bataineh và cộng sự, 2015) Theo (Lee và cộng sự, 2008), số lượng ý kiến được công bố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của khách hàng tiềm năng Bhattacherjee và Sanford,
2006 đề cập rằng chất lượng của các bình luận trực tuyến ảnh hưởng trực tiếp đến sự chắc chắn và của niềm tin mua hàng của người tiêu dùng Khi áp dụng các đánh giá trực tuyến, khách hàng sẽ ra quyết định mua hàng dựa trên bình luận khách quan (Cheung và Thadani, 2010)
CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.2.1 Mô hình nghiên cứu của Kim và các cộng sự (2016)
Trong mô hình của Kim, ba tiền đề không chắc chắn của việc sử dụng điện toán đám mây bao gồm: Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận, Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp và Quan ngại về tính riêng tư và an toàn thông tin Ba tiền tố này được thể hiện dưới dạng thông tin ẩn và hành động ẩn, vì thế ảnh hưởng trực tiếp đến sự không chắc chắn nhận thức và khiến nó trở thành một trở ngại cho việc áp dụng Điện toán đám mây di động Nghiên cứu cũng xác định rằng Tin tưởng, Sự tiện lợi và hiện diện xã hội là những hành vi thúc đẩy ý định sử dụng, Nhận thức sự không chắc chắn là biến trung gian khi áp dụng các dịch vụ điện toán đám mây di động Đồng thời các giá trị nhân khẩu học đóng vai trò biến kiểm soát
Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu của Kim và các cộng sự (2016)
2.2.2 Mô hình nghiên cứu của Kim và các cộng sự (2008)
Kết quả nghiên cứu cho thấy người tiêu dùng Internet tin tưởng và nhận thấy rủi ro có tác động mạnh mẽ đến quyết định mua hàng của họ Các yếu tố tin tưởng, danh tiếng, riêng tư, bảo mật, chất lượng thông tin của trang web và uy tín của công ty, có tác động mạnh mẽ đến người tiêu dùng Internet Sự hiện diện của một con dấu của bên thứ ba đã không ảnh hưởng mạnh mẽ đến niềm tin của người tiêu dùng
Hiện diên bên thứ ba
Nhận thức bảo vệ quyền riêng tư
Nhận thức đảm bảo an ninh
Sự thân quen Ý định mua Hành vi mua
Hình 1.2 Mô hình nghiên cứu của Kim và các cộng sự (2008)
2.2.3 Mô hình nghiên cứu của Ivan Ventre và Diana Kolbe (2020)
Nghiên cứu này xác định các yếu tố tác động của ý định mua hàng thông qua sự hữu ích nhận thức của các đánh giá trực tuyến, niềm tin và rủi ro nhận thức Kết quả thu được dựa trên một cuộc khảo sát trực tuyến được trả lời bởi 380 người mua hàng trực tuyến ở Thành phố Mexico Nghiên cứu chỉ ra rằng sự tin tưởng có mối quan hệ nghịch đảo với rủi ro nhận thức và ảnh hưởng trực tiếp đến nhận thức hữu ích trong ý định mua hàng trực tuyến Kết quả cho thấy các công ty nên tìm cách nâng cao nhận thức khách hàng để chia sẻ ý kiến trực tuyến tích cực của họ giúp cải thiện niềm tin và khuyến khích mua hàng trực tuyến
Rủi ro cảm nhận Ý định mua hàng
Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu của Ivan Ventre và Diana Kolbe (2020)
2.2.4 Mô hình nghiên cứu của Hansen và cộng sự (2017)
Niềm tin của người mua hàng trên thương mại điện tử dường như là dấu chấm hỏi trong một môi trường thương mại điện tử đáng phát triển một cách mạnh mẽ Do đó, bài nghiên cứu đưa ra một mô hình về niềm tin của người mua vào thương mại điện tử trả lời làm thế nào, người bán có thể ảnh hưởng đến sự tin tưởng người mua ? Các yếu tố được đề cập đến đó là Nhận thức chất lượng trang web, Sự lo lắng chủ nghĩa cơ hôi người bán, Bất đối xứng thông tin và an toàn không gian mạng Từ đó, người bán có thể hiểu rõ được các yếu tố để tăng hiệu quả trong các giao dịch của mình Hơn nữa, sự hiểu biết về người mua có thể giúp mở rộng kỳ vọng về hệ thống thông tin và giúp thu hút người mua tiếp theo thông qua các tính năng trang web bổ sung
Nhận thức tính dễ sự dụng
Hành vi kiểm soát Ý định sử dụng
Sự chấp nhận rủi ro
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Hansen và cộng sự (2017)
2.2.5 Mô hình nghiên cứu của Kiku Jones và cộng sự (2014)
Niềm tin của người mua hàng trên thương mại điện tử dường như là dấu chấm hỏi trong một môi trường thương mại điện tử đáng phát triển một cách mạnh mẽ Do đó, bài nghiên cứu đưa ra một mô hình về niềm tin của người mua vào thương mại điện tử trả lời làm thế nào, người bán có thể ảnh hưởng đến sự tin tưởng người mua ? Các yếu tố được đề cập đến đó là Nhận thức chất lượng trang web, Sự lo lắng chủ nghĩa cơ hôi người bán, Bất đối xứng thông tin và an toàn không gian mạng Từ đó, người bán có thể hiểu rõ được các yếu tố để tăng hiệu quả trong các giao dịch của mình Hơn nữa, sự hiểu biết về người mua có thể giúp mở rộng kỳ vọng về hệ thống thông tin và giúp thu hút người mua tiếp theo thông qua các tính năng trang web bổ sung
Nhận thức chất lượng trang web
Nhận diện bên thứ ba
Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp
Sự tin tưởng người bán
Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận
Huấn luyện về an toàn thông tin mạng Độ tuổi của người sử dụng máy tính
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Kiku Jones và cộng sự (2014)
2.2.6 Mô hình nghiên cứu của Paul A Pavlou và cộng sự (2007)
Bài báo đề cập đến những yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng đến quá trình mua bán trên thương mại điện tử Đó là: sự bất đối xứng thông tin, nỗi sợ chủ nghĩa cơ hội người bán và các yếu tố bảo mất Nghiên cứu chỉ gia rằng khi cải thiện các yếu tố không chắc chắn này, nhận thức của người mua- người bán sẽ thay đổi, tạo tiền đề cho các quyết định mua hàng trên nền tảng thương mại điện tử
Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận
Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp
Quan ngại về an toán thông tin
Nhận thức không chắc chắn
Sự thiếu hụt thông tin về website
Quan ngại về quyền riêng tư cá nhân Ý định mua hàng Hành vi mua
Hữu ích cảm nhận Tính dễ sử dụng Kinh nghiệm mua hàng
Biến nhân khẩu học ( Tuổi & Giới tính)
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Paul A Pavlou và cộng sự (2007)
PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu chia làm ba giai đoạn: xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ, nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Trong nghiên cứu sơ bộ chia làm hai phần là nghiên cứu định tính sơ bộ và nghiên cứu định lượng sơ bộ Hình 7 thể hiện quy trình nghiên cứu chi tiết
Xây dựng thang đo sơ bộ
Xây dựng thang đo sơ bộ của bài nghiên cứu này được dựa trên cơ sở lý thuyết, các khái niệm trong mô hình nghiên cứu và thang đo gốc của các bài nghiên cứu trước liên quan
Nghiên cứu định tính sơ bộ là bước dùng để bổ sung và điều chỉnh các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu Vì các thang đo được lấy từ các bài nghiên cứu nước ngoài, do đó để phù hợp với văn hóa, ngữ cảnh nghiên cứu tại Việt Nam, ở bước này sẽ được thực hiện thông qua cách thức phỏng vấn sâu dựa trên các thang đo sơ bộ có sẵn Với số lượng tham gia phỏng vấn là 8 người là những thành viên thường xuyên sử dụng nền tảng thương mại điện tử như Thegioididong, Fpt, Hoanghamobile, CellphoneS,… để mua các thiết bị điện tử như đồng hồ thông minh, điện thoại, máy tính bảng,… tại TPHCM trong vòng 6 tháng trở lại đây Nội dung phỏng vấn sau khi sàng lọc sẽ được giữ nguyên các ý kiến đồng thuận, với các biến còn gây khó hiểu, sai ý nghĩa, sẽ được loại bỏ hoặc sửa đổi giúp hạn chế các sai sót về ngữ cảnh, cũng như từ ngữ phù hợp với người khảo sát
Nghiên cứu định lượng sơ bộ: sau nghiên cứu định tính sơ bộ, nghiên cứu có được thang đo nháp và thang đo này sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng sơ bộ với một mẫu dự kiến có kích thước từ 80 mẫu Thang đo nháp được kiểm định độ tin cậy nhất quán nội tại (độ tin cậy tổng hợp CR), độ giá trị hội tụ (phương sai trích trung bình AVE, hệ số tải), độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell Larcker) Tại đây, nghiên cứu thực hiện loại bỏ các biến quan sát không đủ tiêu chuẩn cho đến khi thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nhất quán nội tại, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt Sau bước định lượng sơ bộ, nghiên cứu sẽ có được thang đo chính thức dùng cho bước nghiên cứu định lượng chính thức
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo được thực hiện, sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện thông qua việc khảo sát trực tiếp và gửi bảng câu hỏi trực tuyến để nghiên cứu định lượng, kết quả thu về 306 mẫu hợp lệ
Tiếp theo, sử dụng PLS-SEM với sự hỗ trợ của phần mềm Smartpls (4.0.9.2) để phân tích đánh giá mô hình và giả thuyết nghiên cứu Đánh giá mô hình đo lường thông qua: độ tin cậy tổng hợp (CR), độ giá trị hội tụ (AVE), độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell Lacrker) của thang đo Sau đó sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định và xem xét mối quan hệ giữa các khái niệm: đánh giá tính đa cộng tuyến (VIF), hệ số đường dẫn (β), hệ số xác định (R 2 ) và mức ảnh hưởng f 2
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu (Thọ, 2014)
THANG ĐO SƠ BỘ
Các thang đo dùng trong nghiên cứu này đều được kế thừa thông qua các bài nghiên cứu trước Trong đó:
• Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận được kế thừa từ Kim và các cộng sự (2016)
• Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp được thiết kế từ Kim và các cộng sự (2016)
• Quan ngại về tính riêng tư và an toàn thông tin được thiết kế từ Kim và các cộng sự (2016)
• Tin tưởng được thiết kế từ Jared M Hansen và các cộng sự (2017)
• Rủi ro cảm nhận được thiết kế từ Jared M Hansen và các cộng sự (2017)
• Hữu ích cảm nhận được thiết kế từ Robert Cutshall và các cộng sự (2022)
• Và cuối cùng, ý định tiếp tục mua được kế thừa từ thang đo của Kim, 2008 và Kim và Park, 2013
Thang đo đã được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt Thang đo gốc được thể hiện trong phụ lục 1 Thang đo được sử dụng là thang đo Liker 5 điểm với 5 lựa chọn cụ thể:
- Lựa chọn “1” tương ứng với mức “Hoàn toàn không đồng ý”
- Lựa chọn “2” tương ứng với mức “Không đồng ý”
- Lựa chọn “3” tương ứng với mức “Không có ý kiến”
- Lựa chọn “4” tương ứng với mức “Đồng ý”
Bảng 3.1 Thang đo sơ bộ
Thang đo dự kiến Nguồn
Sự bất đối xứng thông tin cảm nhận (Perceived Information Asymmetry)
Trang web X có nhiều thông tin về chất lượng của sản phẩm bày bán trên đó hơn là khách hàng như tôi chẳng hạn
Kim và các cộng sự (2016)
Trang web X có tất cả thông tin về sản phẩm bày bán trong khi tôi khó biết tất cả các thông tin này
Trang web X có nhiều thông tin chi tiết về sản phẩm bày bán hơn là khách hàng như tôi chẳng hạn
Lo lắng về tính cơ hội của nhà cung cấp (Fears of Service provider opportunism) Đôi khi, trang web X sẽ cung cấp dịch vụ chất lượng kém để có được nhiều lợi nhuận hơn hoặc cắt giảm tổn thất
Kim và các cộng sự (2016) Đôi khi, trang web X sẽ không cung cấp dịch vụ đã hứa hoặc dừng hoàn toàn để có được nhiều lợi nhuận hơn hoặc cắt giảm tổn thất Đôi khi, trang web X sẽ hạn chế việc sử dụng dịch vụ bình thường để có được nhiều lợi nhuận hơn hoặc cắt lỗ
Quan ngại về tính riêng tư và an toàn thông tin (Information Privcacy và Security Concerns)
Tôi sợ tiết lộ thông tin cá nhân nếu trang web X yêu cầu thông tin cá nhân của tôi
Kim và các cộng sự (2016)
Tôi nghi ngờ về việc bảo vệ quyền riêng tư của tôi trong hệ thống của trang web X
Tôi sợ rằng dữ liệu riêng tư của tôi sẽ bị rò rỉ khi tôi sử dụng trang web X
Tôi vô cùng lo lắng rằng quá nhiều thông tin cá nhân của tôi được thu thập khi tôi đăng ký dịch vụ với trang web X
Thông tin cá nhân của tôi có thể bị lạm dụng khi sử dụng trang web X
Theo tôi, trang web X là đáng tin cậy Hansen và cộng sự
Trang web X muốn được biết đến như một dịch vụ giữ lời hứa và cam kết
Tôi tin rằng Trang web X luôn giữ cho hình ảnh tốt nhất của tôi trong tâm trí
Tôi nghĩ rằng Trang web X có đủ năng lực kỹ thuật để đảm bảo rằng không có tổ chức nào khác sẽ thay thế danh tính của nó trên Internet
Tôi nghĩ rằng Trang web X có đủ năng lực kỹ thuật để đảm bảo rằng dữ liệu tôi gửi sẽ không bị các tin tặc (hacker) chặn lại
Tôi nghĩ rằng Trang web X có đủ năng lực kỹ thuật để đảm bảo rằng dữ liệu tôi gửi không thể được sửa đổi bởi bên thứ ba
Nói chung, sẽ rất rủi ro khi cung cấp thông tin cho trang web X Jared M Hansen và các cộng sự (2017)
Sẽ có khả năng mất mát cao liên quan đến việc cung cấp thông tin cho trang web X
Sẽ có quá nhiều sự không chắc chắn liên quan đến việc cung cấp thông tin cho trang web X
Tìm kiếm sản phẩm cần mua trong trang web X rất hữu ích cho tôi
Mua hàng trên trang web X giúp cuộc sống của tôi dễ dàng hơn
Trang web X cho phép tôi chọn mua sản phẩm nhanh hơn Ý định tiếp tục mua
Trong tương lai gần, tôi sẽ tiếp tục giao dịch với trang thương mại điện tử X này
Kim, 2008 và Kim và Park, 2013 Trang trang web X này sẽ là lựa chọn đầu tiên của tôi khi cần mua sắm trực tuyến
Tôi dự kiến sẽ mua thêm các hàng hóa/dịch vụ khác nữa nếu chúng có mặt trên trang thương mại điện tử X này
Khi có nhu cầu, tôi sẽ mua hàng hóa/dịch vụ trên trang trang web X này
Mô hình nghiên cứu hiện tại có 7 thang đo các khái niệm với 27 biến quan sát.
MẪU NGHIÊN CỨU
+ Cỡ mẫu: Phương pháp PLS – SEM không yêu cầu nghiêm ngặt về kích thước mẫu (Hair & cộng sự, 2016) Thông thường việc định cỡ mẫu của phương pháp PLS – SEM theo gợi ý là kích thước mẫu nên bằng hay lớn hơn 10 lần số đường dẫn trong mô hình cấu trúc (Hair & cộng sự, 2016) Số lượng khảo sát cần thu thập trong đề tài này sẽ dựa trên gợi ý của Hair và cộng sự (2016) như vừa được phát biểu
+ Phương pháp PLS – SEM không yêu cầu nghiêm ngặt về kích thước mẫu (Hair và cộng sự, 2016) Thông thường việc định cỡ mẫu của phương pháp PLS – SEM theo gợi ý là kích thước mẫu nên bằng hay lớn hơn 10 lần số đường dẫn trong mô hình cấu trúc (Hair và cộng sự, 2016) Tuy yêu cầu kích thước mẫu không nghiêm ngặt, PLS – SEM vẫn là một phương pháp thống kê, do vậy vẫn phải xem xét kích thước mẫu so với nền tảng mô hình và đặc tính dữ liệu (Hair và cộng sự, 2016) PLS – SEM cũng là một nhánh thuộc họ phương pháp SEM, và cũng như các phương pháp thống kê khác thì kích thước mẫu lớn sẽ cho kết quả ổn định và tin cậy hơn (Hair và cộng sự, 2010)
Phương pháp được chọn là phương pháp lấy mẫu thuận tiện Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện, nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử mẫu nào mà họ tiếp cận được Hiện nay, số lượng người sử dụng trang thương mại điện tử mua sắm các mặt hàng điện tử là rất lớn Các nền tảng thương mại tiêu biểu có thể kể đến là Thegioididong,
CellphoneS, Dienmayxanh, … Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là các khách hàng đã từng sử dụng một trong các nền tảng thương mại điện tử để mua sắm các mặt hàng điện tử trong vòng 6 tháng trở lại đây
Trang thương mại điện tử sẽ tiến hành khảo sát là 7 trang thương mại điện tử bán các mặt hàng điện tử lớn nhất ở Việt Nam hiện nay, gồm: Cellphones.com.vn, Didongviet.vn, Fptshop.com.vn, hoanghamobile.com, nguyenkim.com, shopdunk.com và thegioididong.com
Bảng 1.2: Các nền tảng thương mại điện tử
STT Cửa hàng điện tử Website
1 CellphoneS https://cellphones.com.vn/
2 Di động việt https://didongviet.vn/
3 Hoàng Hà Mobile https://hoanghamobile.com/
4 Fptshop https://fptshop.com.vn/
5 Nguyenkim https://www.nguyenkim.com/
6 Thegioididong https://www.thegioididong.com/
Các hình thức để lấy mẫu nghiên cứu bao gồm:
+ Thu thập dữ liệu trực tiếp:
Tác giả gửi các bảng khảo sát đến các bạn bè, đồng nghiệp và người thân khi gặp gỡ họ ngoài đời Số lượng bạn bè thân thiết hiện tại thường xuyên gặp gỡ và giao lưu với tác giả ước tính khoảng 40 người Đồng nghiệp tại nhà máy chi nhánh Hồ Chí Minh và Vũng Tàu ước tính 100 người Người thân ước tính 20 người Đối vời nguồn này, tác giả ước tính có thể thu thập được 90 – 120 mẫu khảo sát
+ Thu thập dữ liệu online: Đầu tiên, tác giả gửi bảng câu hỏi trực tuyến vào trang cá nhân của mình trên các mạng xã hội như Facebook, Zalo, Hiện nay, các mối liên kết trên mạng xã hội của tác giả đạt gần 200 người là có mối liên hệ tốt Bảng câu hỏi sẽ được gửi tới những bạn bè của tác giả với những ai đã từng mua sắm các mặt hàng điện tử trên các nền tảng thương mại điện tử Tác giả cũng gửi trực tiếp đường link làm khảo sát này đến các bạn bè, người thân,… trên Facebook ( https://www.facebook.com/thanh.phuongvo.948), Zalo nhằm tăng số lượng tiếp cận được người làm khảo sát Sau khi gửi lời mời khảo sát và nhận được phản hồi, tác giả sẽ xin sự hỗ trợ từ các đáp viên chia sẻ bảng khảo sát đến các mối liên hệ của đáp viên để nhận được nhiều phản hồi hơn
Thứ hai, tác giả thực hiện gửi bảng khảo sát cho các thành viên trong các nhóm học MBA tại trường Đại học Bách Khoa cùng niên khóa (ví dụ nhóm Cao học 2020 ở Zalo, nhóm Cao học 2021 ở Zalo, ) Ngoài ra, vì là cựu sinh viên trường ( Lớp DT15, khoa Điện - Điện tử) nên tác giả có nhiều mối quan hệ là bạn học cũ tại trường, tác giả cũng sẽ gửi bảng khảo sát vào các nhóm này
Thứ ba, tác giả gửi bảng khảo sát online cho các đồng nghiệp tại các chi nhánh văn phòng (Thành phố Hồ Chí Minh và Vũng tàu) thông qua gửi tin nhắn trực tiếp, gửi vào các nhóm trò chuyện để thu thập dữ liệu Ngoài ra, tác giả cũng có tham gia các nhóm Zalo ( nhóm NPI SVII và nhóm Production Sonion) dành cho nhân viên công ty với hơn 100 nhân viên hoạt động sôi nổi Tác giả cũng sẽ gửi bảng khảo sát vào nhóm này
Cuối cùng, tác giả sẽ gửi bảng khảo sát cho các trang fanpage của các sàn thương mại điện tử tại Facebook/Instagram Đối với nguồn này, số lượng mẫu thu thập dữ kiến không nhiều do tác giả không có mối quan hệ với các người quản lý trang Tuy nhiên, tác giả cũng sẽ gửi thông tin nhờ các người quản lý trang hỗ trợ đăng bài kêu gọi khảo sát Ngoài ra, tác giả có thể để lại bình luận nhờ các thành viên theo dõi trang thực hiện khảo sát Bảng 3.2: Danh sách cộng đồng mua bán thiết bị điện tử
STT Tên nhóm Fanpage Số lượng thành viên
1 Khoa Quản lý công nghiệp - Đại học Bách Khoa https://www.facebo ok.com/groups/109
2 HCMUT K15 https://www.facebo ok.com/groups/854
3 Cộng đồng review sách https://www.facebo ok.com/groups/153
4 CellphoneS Group | Chia sẻ và thảo luận công nghệ https://www.facebook.com/gro ups/cellphonesgroups 56.1 nghìn thành viên
5 ĐIỆN MÁY XANH https://www.facebook.com/gro ups/977764763047051 62.1 nghìn thành viên
6 Thế Giới Di Động https://www.facebook.com/gro ups/135786917139944 94.1 nghìn thành viên
7 Xóm Săn Sale https://www.facebook.com/gro ups/xomsansale.bgg 215.3 nghìn thành viên
8 THẾ GIỚI DI ĐỘNG - thegioididong.com https://www.facebook.com/gro ups/1202853790225557 11.3 nghìn thành viên
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
4.1.1 Nghiên cứu sơ bộ định tính
Nghiên cứu định tính sơ bộ nhằm khám phá, điều chỉnh, bổ sung hoặc lược bỏ các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu Nghiên cứu này thực hiện nghiên cứu định tính với 8 người đang là khách hàng thường xuyên mua sắm các mặt hàng điện tử trên các website trong vòng 6 tháng trở lại đây và hiện đang sinh sống, làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh Trong số 8 người, có 3 người thường xuyên sử dụng Thegioididong.com để mua sắm mặt hàng điện tử, 3 người có sử dụng CellphoneS.com và có 2 người sử dụng NguyenKim.com Các người tham gia phỏng vấn này đều là các đồng nghiệp và bạn bè thân thiết của tác giả Việc phỏng vấn được thực hiện trực tiếp một đối một tại công ty sau giờ ăn trưa từ 12h30 đến 1 giờ chiều Tác giả đặt 1 phòng họp để có thể vấn đáp các đáp viên dễ dàng hơn, qua đó bổ sung sửa chữa trực tiếp Phương pháp phỏng vấn là phỏng vấn từng người, phỏng vấn sâu bằng cách trao đổi, thảo luận dựa trên bảng thang đo nháp được kế thừa từ các nghiên cứu trước
Kết quả phỏng vấn đạt được như sau: một số biến quan sát có sự điều chỉnh về mặt từ ngữ, câu từ cho dễ hiểu Tổng cộng thang đo có 27 biến quan sát Kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính được trình bày chi tiết ở Phụ lục 4
4.1.2 Kết quả nghiên cứu sơ bộ định lượng
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện Tổng số lượng mẫu thu thập được cho giai đoạn này là 63 mẫu Tập hợp các mẫu khảo sát này được lấy thông qua sự giúp đỡ của các bạn bè, người thân và đồng nghiệp của tác giả Trong đó, đồng nghiệp tác giả chiếm chủ yếu, tiếp đến là bạn bè đang học cùng khóa tại trường, và cuối cùng là người thân Cách thức lấy mẫu chủ yếu thông qua 2 kênh: (1) thực hiện lấy mẫu trực tiếp đối với các đồng nghiệp tại nhà máy trong thời gian nghỉ, người thân tại nhà và (2) lấy mẫu online với các bạn bè, bạn học của tác giả bằng cách gửi phiếu khảo sát vào các nhóm môn học, nhóm bạn, hoặc gửi trực tiếp từng người thông qua Zalo, Facebook Nghiên cứu này sử dụng phương pháp PLS –SEM để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại, giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của thang đo (Hair và cộng sự, 2016) Đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại
Với độ tin cậy nhất quán nội tại, Hair và cộng sự (2016) sử dụng hai chỉ số là độ tin cậy tổng hợp (CR) và Cronbach’s Alpha (α) với ngưỡng đạt yêu cầu của hai chỉ số này là đều phải lớn hơn 0.6 hoặc tốt nhất là mức trên 0.7 Kết quả tại Bảng 5 cho thấy, tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy nhất quán nội tại Trong đó, các thang đo có giá trị Cronbach’s alpha dao động từ 0.816 đến 0.882 (lớn hơn 0.7) Giá trị độ tin cậy tổng hợp CR của các thang đo dao động từ 0.888 đến 0.927 (lớn hơn 0.7)
Bảng 4.1 Kết quả độ tin cậy nhất quán nội tại và độ giá trị hội tụ sơ bộ định lượng
STT Thang đo Cronbach's alpha CR AVE
7 TR 0.848 0.888 0.570 Đánh giá độ giá trị hội tụ Đánh giá độ giá trị hội tụ của các thang đo cần phải đánh giá thông qua phương sai trích trung bình (AVE) và hệ số tải ngoài của các biến quan sát Kết quả đánh giá cho thấy:
- Phương sai trích trung bình (AVE) của tất cả các thang đo đều thỏa mãn Giá trị phương sai trích trung bình (AVE) của các thang đo dao động từ 0.570 đến 0.810 (lớn hơn 0.5)
- Hệ số tải ngoài của các biến quan sát: tất cả đều lớn hơn 0.6 (phụ lục 7) Đánh giá độ giá trị phân biệt: Đánh giá độ giá trị phân biệt thông qua tiêu chuẩn Fornell Larcker và hệ số tải chéo Tiêu chuẩn Fornell Larcker thỏa mãn khi căn bậc hai của AVE lớn hơn tất cả giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa nó với các nhân tố khác
Kết quả đánh giá cho thấy: các AVE của từng khái niệm đều lớn hơn hệ số tương quan bình phương giữa khái niệm đố với khái niệm còn lại (Bảng 6) Vì vậy, các thang đo thỏa mãn về độ giá trị phân biệt
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định độ giá trị phân biệt của Fornell Larcker sơ bộ định lượng
FSPO IPSC ITR PIA PU RI TR
(Ghi chú: giá trị trên đường chéo là căn bậc hai giá trị của AVE, còn lại là giá trị tương quan giữa các cặp biến)
Từ các kết quả đánh giá về độ nhất quán nội tại (Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp CR), độ giá trị hội tụ (phương sai trích trung bình AVE), độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell Larcker) có thể kết luận rằng thang đo sơ bộ này đủ điều kiện để dùng làm thang đo chính thức trong nghiên cứu định lượng chính thức
Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính sơ bộ và nghiên cứu định lượng sơ bộ, thang đo hiện tại cơ bản sẽ không cần thay đổi và giữ nguyên 27 biến quan sát sẽ được đưa vào thực hiện nghiên cứu định lượng chính thức.
NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
4.2.1 Kết quả thu thập dữ liệu
Bộ dữ liệu thu thập được theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện và thời gian lấy mẫu từ tháng 3/2023 đến tháng 8/2023 Tổng số mẫu thu thập được gồm 320 mẫu Trong đó, có
14 mẫu bị loại khỏi dữ liệu chính thức trong quá trình làm sạch dữ liệu, loại bỏ các bảng khảo sát thiếu thông tin, trả lời giống nhau cho toàn bộ câu hỏi,… Cuối cùng, dữ liệu chính thức bao gồm 306 mẫu khảo sát được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức Kích thước mẫu này cũng lớn hơn mức cần thiết trong phân tích SEM để có thể đạt được những ước lượng đáng tin cậy với độ mạnh thống kê ở mức chấp nhận được (Chin và Newsted, 1999)
4.2.2 Kết quả thống kê mô tả
Th ố ng kê mô t ả bi ến đị nh tính
Phân loại dữ liệu theo các trang thương mại điện tử phổ biến tại Việt Nam bao gồm các trang web: cellphones.com.vn, didongviet.vn, fptshop.com.vn, hoanghamobile.com, nguyenkim.com, shopdunk.com, thegioididong.com Số liệu thống kê từ 306 mẫu khảo sát cho thấy đa số các người được khảo sát sử dụng thegioididong.com (45.1%), tiếp đến là cellphones.com.vn (21.6%), fptshop.com.vn (16.7%), hoanghamobile.com (8.5%), nguyenkim.com (4.6%), shopdunk.com (2.9%), didongviet.vn (0.7%) và cũng không có khách hàng lựa chọn “khác” (0%)
Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến định tính
Website mua bán mặt hàng điện tử Tần số Phần trăm cellphones.com.vn 66 21.6 didongviet.vn 2 7 fptshop.com.vn 51 16.7 hoanghamobile.com 26 8.5 nguyenkim.com 14 4.6 shopdunk.com 9 2.9 thegioididong.com 138 45.1
Theo số liệu thống kê từ 306 bảng khảo sát thu thập, các thống kê mô tả về giới tính, nhóm tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn và thu nhập bình quân được cho kết quả như sau (Bảng 8):
- Về giới tính: số lượng người khảo sát là nam là 228 người (chiếm 74.5%), nữ là
- Về nhóm tuổi: số lượng người dưới 25 tuổi là 78 người (25.5%), từ 25 – 35 tuổi là 201 người (65.7%), từ 36 – 45 tuổi là 24 người (7.8%) và có 3 người từ 46 tuổi trở lên (1%)
- Về tình trạng hôn nhân: có 263 người tham gia khảo sát là độc thân (chiếm
85.9%), còn lại là 43 người đã lập gia đình (chiếm 14.1%)
- Về trình độ học vấn: nhóm người có trình độ học vấn trung học/THPT là 33 người (chiếm 10.7%), cao đẳng/đại học là 231 người (75%) và sau đại học là 42 người (chiếm 10.82%) Có thể thấy, người có trình độ cao đẳng/đại học chiếm đa số trong số người tham gia khảo sát
- Về thu nhập bình quân hàng tháng: nhóm thu nhập dưới 15 triệu là 154 người
(chiếm 50%), từ 15 triệu đến dưới 25 triệu là 117 người (chiếm 38%), từ 25 đến dưới 35 triệu là 28 người (chiếm 9.1%), và trên 35 triệu là 7 người (chiếm 2.3%) Bảng 4.4 Thống kê mô tả các biến định tính
Biến Giá trị Tần số Phần trăm (%)
Tình trạng hôn nhân Độc thân 263 85.9 Đã có gia đình 43 14.1
Th ố ng kê mô t ả bi ến định lượ ng
Thống kê mô tả các biến định lượng của các khái niệm được trình bày chi tiết tại Phụ lục
8 Tiêu chuẩn đánh giá phân phối chuẩn dữ liệu: giá trị Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng (-1, 1) Theo bảng kết quả thống kê mô tả thì hầu hết các biến đều thỏa điều kiện
4.2.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu
4.2.3.1 Mô hình đo lườ ng
Nghiên cứu sử dụng tiêu chí đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo khái niệm để đánh giá mô hình đo lường (Hair & cộng sự, 2016)
Với sự hỗ trợ của phần mềm Smart PLS (Version 4.0.9.2), 306 mẫu dữ liệu chính thức dùng để đánh giá mô hình đo lường thông qua kiểm định độ nhất quán nội tại (Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp CR), độ giá trị hội tụ (phương sai trích trung bình AVE), độ giá trị phân biệt (tiêu chuẩn Fornell Larcker) Để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại cần đánh giá độ tin cậy tổng hợp CR và
Cronbach’s alpha Hair và cộng sự (2016) sử dụng hai chỉ số là độ tin cậy tổng hợp (CR) và Cronbach’s Alpha (α) với ngưỡng đạt yêu cầu của hai chỉ số này là đều phải lớn hơn 0.6 hoặc tốt nhất là mức trên 0.7 Để đánh giá độ giá trị hội tụ, cần đánh giá phương sai trích trung bình (AVE) cũng như hệ số tải ngoài của các biến quan sát Fornell và Larcker (1981) cho rằng để nhân tố đạt giá trị hội tụ thì AVE đạt từ khoảng 0.5 trở lên Hệ số tải ngoài (chuẩn hóa) phải từ 0.708 trở lên bởi hệ số chuẩn hóa có liên quan tới phương sai
Kết quả phân tích độ tin cậy nhất quán nội cho thấy tất cả các thang đo đều thỏa mãn độ tin cậy nhất quán nội tại Giá trị Cronbach’s Alpha (α) dao động từ 0.805 đến 0.852 (lớn hơn 0.6) và giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) dao động từ 0.872 đến 0.910 (lớn hơn 0.7) Kết quả phân tích độ giá trị hội tụ cho thấy tất cả thang đo đều thõa mãn Giá trị AVE dao động từ 0.585 đến 0.739 (lớn hơn 0.5) (Bảng 9)
Bảng 4.5 Kết quả độ tin cậy nhất quán nội tại và độ giá trị hội tụ
Theo Hair và cộng sự khuyến nghị hệ số tải ngoài để biến quan sát có ý nghĩa tốt là từ 0.7 trở lên Tuy nhiên khi đánh giá hệ số tải ngoài, 2 giá trị IPSC5 (0.487) và TR2 ( 0.537) đều thậm chí nhỏ hơn 0.6 (phụ lục 9)
Khi tiến hành loại bỏ hẳn các biến quan sát có outer loading dưới 0.7, IPSC5 và TR2, thì các giá trị Cronbach’s alpha, CR và AVE đều được cải thiện Cụ thể, biến TPSC giá trị Cronbach’s alpha tăng lên đạt 0.843, CR tăng lên đạt 0.895, và AVE tăng lên đạt 0.680 (bảng 8) Biến RI giá trị Cronbach’s alpha tăng lên đạt
0.852, CR tăng lên đạt 0.910, và AVE tăng lên đạt 0.772 Vì vậy, biến quan sát IPSC5 và TR2 sẽ bị loại bỏ nhằm tăng chất lượng thang đo
Bảng 4.6 Kết quả đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại & độ giá trị hội tụ sau khi loại biến
Sau khi thực hiện loại bỏ các biến quan sát IPSC5 và TR2, tác giả thực hiện lại đánh giá độ tin cậy nội tại nhất quán và độ giá trị hội tụ thì kết quả cho thấy các tiêu chuẩn đều đã thỏa mãn (Bảng 5) Về độ tin cậy nhất quán nội tại, các thang đo có giá trị Cronbach’s alpha dao động từ 0.805 đến 0.852 (lớn hơn 0.6), giá trị độ tin cậy tổng hợp CR dao động từ 0.886 đến 0.910 (lớn hơn 0.6) Độ giá trị hội tụ giá trị AVE của các thang đo dao động từ 0.680 đến 0.739 (lớn hơn 0.5) và hệ số tải ngoài đều thỏa mãn (phụ lục 10) Vì vậy, các thang đo đã đạt yêu cầu về độ tin cậy nhất quán nội tại và độ giá trị hội tụ Để đánh giá độ giá trị phân biệt, cần đánh giá tiêu chuẩn Fornell Larcker Kết quả bảng bên dưới cho thấy tiêu chuẩn Fornell Larcker đã thỏa mô hình nghiên cứu Độ giá trị phân biệt của các thang đo đạt yêu cầu khi căn bậc hai phương sai trích trung bình (AVE) của một khái niệm đều lớn hơn hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm còn lại (Hair & cộng sự, 2016)
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định độ giá trị phân biệt của Fornell Larcker
FSPO IPSC ITR PIA PU RI TR
(Ghi chú: giá trị trên đường chéo là căn bậc hai giá trị của AVE, còn lại là giá trị tương quan giữa các cặp biến)
4.2.3.2 Đánh giá mô hình cấ u trúc Đánh giá tính đa cộ ng tuy ế n
Theo Hair & cộng sự (2016), vấn đề đa cộng tuyến cần được xem xét khi đánh giá mô hình cấu trúc, nếu chỉ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng lớn hơn 0.2 và nhỏ hơn 5 thì mô hình không vi phạm vấn đề cộng tuyến Ở nghiên cứu này, tất cả các biến độc lập đều có chỉ số VIF < 5 (VIF nằm trong khoảng từ 1.182 đến 2.331 < 5), do đó có thể kết luận có thể không có hiện tượng đa cộng tuyến diễn ra (kết quả chi tiết xem Bảng 12)
Bảng 4.8 Tính cộng đa tuyến
FSPO IPSC ITR PIA PU RI TR
M ức độ gi ả i thích c ủa biến độ c l ập cho biế n ph ụ thu ộ c (R 2 )
