các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng e-commerce

Như vậy, các yếu tố nào có thể tác động vào nhận thức của cá nhân trong việc sử dụng các hệ thống thương mại điện tử là một vấn đề quan trọng cần quan tâm trong các nghiên cứu về nhận th

MỤC LỤC

CHƯƠNG I GIỚI THIỆU 1

I TỔNG QUAN VỀ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ 1

II ĐẶT VẤN ĐỀ 6

III MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 7

1 Mục tiêu nghiên cứu 7

2 Phạm vi nghiên cứu 8

IV Ý NGHĨA THỰC TIỄN 8

CHƯƠNG II CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9

PHẦN A CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 10

I MÔ HÌNH CHẤP THUẬN CÔNG NGHỆ (TAM) 10

I.1 Các kiến trúc chính 10

I.1.1 Nhận thức sự hữu ích 10

I.1.2 Nhận thức tính dễ sử dụng 10

I.1.3 Thái độ hướng đến việc sử dụng 11

I.2 Mô hình TAM 11

II MÔ HÌNH CHẤP NHẬN SỬ DỤNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (e-CAM) 12

II.1 Các kiến trúc chính 12

II.1.1 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (Perceived Risk with Product/Service - PRP) 12

II.1.2 Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (Perceived Risk in the Context of Online Transaction) 14

II.2 Mô hình e-CAM 15

III MÔ HÌNH KẾT HỢP VỀ CHẤP THUẬN VÀ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ (UTAUT) 17

III.1 Các kiến trúc chính 17

III.1.1 Kỳ vọng kết quả thực hiện (Performance Expectancy) 17

III.1.2 Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy) 17

III.1.3 Ảnh hưởng xã hội (Social Influence) 17

III.1.4 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions) 17

III.2 Mô hình UTAUT 18

PHẦN B LẬP MÔ HÌNH PHƯƠNG TRÌNH CẤU TRÚC (SEM – STRUCTURAL

EQUATION MODELLING) 19

I GIỚI THIỆU 19

II CÁC THÀNH PHẦN CỦA SEM 20

III KIẾN TRÚC SEM 21

III.1 Chỉ định mô hình (Model Specification) 21

III.2 Nhận dạng mô hình (Model Identification) 22

III.3 Ước luợng mô hình (Model Estimation) 23

III.4 Đánh giá độ thích hợp của mô hình (Assesing Fit of the Model) 24

III.5 Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification) 25

III.6 Trình bày mô hình cuối cùng (Final Presentation of Model) 25

CHƯƠNG III THIẾT LẬP MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 26

I LẬP MÔ HÌNH TAM-ECAM 27

I.1 Lựa chọn các kiến trúc ngoại sinh 27

I.2 Các kiến trúc chính 31

I.2.1 Thuật ngữ (Terminology) 31

I.2.2 Thiết kế giao diện (Screen Design) 32

I.2.3 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions) 32

I.2.4 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (PRP) và Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT) 32

I.2.5 Các biến nhân khẩu học (Demographic) 32

I.3 Mô hình TAM-ECAM dự định 33

II CÁC GIẢ THUYẾT NỀN TẢNG 34

III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 35

III.1 Dữ liệu nghiên cứu 35

III.2 Thủ tục thu thập dữ liệu 35

III.3 Các đo lường 35

CHƯƠNG IV PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 37

I CÁC THỐNG KÊ CHUNG 38

I.1 Thống kê các đặc tính nhân khẩu học 38

I.2 Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet 38

I.3 Thống kê dự định mua hàng trực tuyến 39

II KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH TAM-ECAM 39

II.1 Xác định độ tin cậy và độ giá trị 39

II.2.1 Độ tin cậy 39

II.2.2 Độ giá trị 40

1 Phân tích nhân tố khẳng định cấp nhân tố (bước 1) 41

2 Phân tích nhân tố khẳng định cho toàn bộ mô hình (bước 2) 43

II.2 Trình bày mô hình TAM-ECAM cuối cùng 45

III KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT 45

CHƯƠNG V SO SÁNH KẾT QUẢ PHÂN TÍCH 47

I SO SÁNH VỚI KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH e-CAM 48

II SO SÁNH VỚI KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH TAM và UTAUT 49

CHƯƠNG VI KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 50

I TÓM TẮT KẾT QUẢ 51

II ĐỀ XUẤT 51

II.1 Hàm ý quản lý 51

II.2 Các giới hạn của luận văn 52

II.3 Đề xuất nghiên cứu tương lai 52

TÀI LIỆU THAM KHẢO 54

PHỤ LỤC 1 BẢNG CÂU HỎI 56

PHỤ LỤC 2 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ CẤP 1 61

PHỤ LỤC 3 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ TOÀN BỘ MÔ HÌNH 71

DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH

Bảng II 1 Các loại rủi ro 13

Hình II 3 Kết quả kiểm tra e-CAM tại Mỹ 16

Hình II 4 Kết quả kiểm tra e-CAM tại Hàn Quốc 16

Bảng III 1 Tóm tắt lựa chọn biến 27

Bảng III 2 Giải thích lý do các biến Không được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7) 28

Bảng III 3 Giải thích lý do các biến Được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7) 30

Bảng III 4 Tóm tắt các biến ngoại sinh được chọn cho mô hình 31

Bảng IV 1 Thống kê đặc tính nhân khẩu học 38

Bảng IV 2 Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet 38

Bảng IV 3 Thống kê dự định mua hàng trực tuyến 39

Bảng IV 4 Hệ số độ tin cậy 39

Bảng IV 5 Các chỉ số thích hợp CFA bước 1 41

Bảng IV 6 Hệ số các chỉ báo từ phân tích CFA bước 1 42

Bảng IV 7 Các chỉ số thích hợp trong CFA bước 1 42

Bảng IV 8 Độ giá trị phân biệt 43

Bảng IV 9 Hệ số các chỉ báo từ phân tích CFA bước 2 43

Bảng IV 10 Độ giá trị phân biệt 44

Bảng IV 11 Các chỉ số thích hợp trong CFA bước 2 44

Hình IV 1 Kết quả chạy mô hình TAM-ECAM 45

Bảng IV 12 Giá trị các hệ số đường dẫn và t-value 46

Bảng V 1 Kết quả so sánh theo mô hình e-CAM 48

Bảng V 2 So sánh tác động của PRP và PRT lên BI 48

BẢNG CÁC CHỮ VIẾT TẮT

PRP Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ

PRT Nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến

SEM Lập mô hình phương trình có cấu trúc

CHƯƠNG I GIỚI THIỆU

I TỔNG QUAN VỀ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Có thể hình dung một cách đơn giản, TMĐT là một mô hình kinh doanh được kích hoạt thông qua công nghệ thông tin Một mô hình kinh doanh trình bày 1 “kế hoạch được tổ chức rõ ràng cho việc tăng thêm giá trị kinh tế bằng cách áp dụng bí quyết cho 1 tập hợp tài nguyên nhằm mục đích tạo ra sản phẩm hay dịch vụ có thể tiêu thụ được” (Miles et al., 2000) Mô hình phải định vị sự tăng trưởng tương lai của tổ chức thông qua việc phát triển kiến thức (nghĩa là bí quyết) và thu thập tài nguyên Các mô hình kinh doanh truyền thống tập trung vào thu thập tài nguyên vật chất và việc thay thế sản phẩm và dịch vụ Các thủ tục, cơ chế kiểm soát, báo cáo, cấu trúc quản lý, quan hệ giữa các tổ chức, và ứng dụng công nghệ thông tin của chúng tập trung vào việc bảo đảm sản phẩm và dịch vụ được di chuyển hữu hiệu từ nguồn đến người tiêu dùng Các mô hình tối ưu, phương pháp và kỹ thuật đa dạng có đặc tính khía cạnh quản lý hoạt động của chúng Những chức năng tổ chức có khuynh hướng phân vùng và thường xuyên hoạt động độc lập để tối ưu kết quả thực hiện của chúng từ phần còn lại của tổ chức (nghĩa là các phần ngầm) Những mô hình này cũng đảm đương việc sở hữu vật chất của tổ chức và việc thay thế sản phẩm và dịch vụ, những điều yêu cầu nó duy trì những điều kiện thuận lợi của riêng nó đối với tồn kho và hợp đồng với các doanh nghiệp khác đễ vận chuyển sản phẩm, hay để cung cấp trực tiếp các dịch vụ của nó Việc chia sẻ rủi ro giữa tổ chức và nhà cung cấp của nó ít khi xảy ra Vai trò của công nghệ thông tin biến đổi từ sự tự động hóa computer đơn giản đến kích hoạt tích hợp bên trong thông qua chia sẻ thông tin Trong một vài trường hợp, công nghệ thông tin mở rộng vượt qua biên giới tổ chức nhằm cung cấp các liên kết sống còn giữa tổ chức và nhà cung cấp để xúc tiến các quan hệ làm việc gần gũi (vd Walmart) [5]

TMĐT đã báo trước nhiều cơ hội mới cho các tổ chức kinh doanh thông qua việc mở rộng và nâng cao thị trường của chúng cùng với việc kéo dài và bành trướng các kênh cung cấp TMĐT gồm có việc trao đổi (ví dụ, mua và bán) sản phẩm, dịch vụ và thông tin thông qua mạng máy tính, bao gồm Internet (Kalakota & Whinston, 1996) [5] Công nghệ thông tin đã làm cho các tổ chức có khả năng phát triển các chiến lược tập trung vào 1 mô hình TMĐT và thực hiện những thay đổi tận gốc đối với cách thức họ thực hiện kinh doanh

Một ví dụ khá tham vọng của TMĐT, các liên minh ảo cho phép các tổ chức

góp chung tài nguyên của họ cho thu lợi kinh tế và vươn tới thị trường mở rộng Những phát triển gần đây trong công nghiệp hàng không minh họa cho khái niệm này, đặc biệt là các liên minh Star and One World Thay vì một Công ty đầu tư tài nguyên của họ và chịu rủi ro khi gia nhập thị trường mới, các Công ty hàng không đã hợp nhất với nhau trong một liên minh hợp tác để cung cấp các dịch vụ vận chuyển không ngắt quãng, điều này làm lợi cho họ và và cho công chúng lữ hành Công nghệ thông tin đã trở thành nguồn kích hoạt cơ bản cho phép tích hợp theo chiều ngang một cách thành công của các thành viên thị trường để đạt hưng thịnh thông qua việc trao đổi thông tin điện tử Việc liên minh cũng yêu cầu các thành viên phải phối hợp, và thiết lập tiêu chuẩn thực hiện chung cho các quá trình kinh doanh của họ để bảo đảm thành công của nó Thành công tương tự cũng đạt được trong việc tích hợp theo chiều dọc của họ Ví dụ, vé máy bay có thể mua được thông qua những nhà bán lẻ, như Orbitz and Travelocity.com Do đó, Internet và tất cả các công nghệ thông tin liên đới của nó đã thay đổi phương tiện tổ chức kinh doanh trong hình thức TMĐT

Công nghệ thông tin có thể trở thành công cụ mạnh cho phép các tổ chức đạt được lợi thế cạnh tranh chiến lược chưa từng có trong thị trường của họ Điển hình là trong trường hợp của American Airlines và Sabre trong những năm 1980 (Copeland & McKenny, 1998), công nghệ đã chứng tỏ là một nhân tố căn bản cho việc cạnh tranh hiệu quả của Công ty và định hình lại cách thức kinh doanh đã được quản lý trong công nghiệp vận chuyển Không làm theo mức công nghệ tương đương của các Công ty dẫn đầu ngành, các Công ty khác khó có thể duy trì cạnh tranh U.S Justice Department đã mô tả rằng lợi thế cạnh tranh 1 chiều như việc trở nên độc quyền khi để lại việc kiểm soát cho một số ít Do đó, công nghệ thông tin có tiềm năng để thay đổi tận gốc quang cảnh kinh doanh

Ngày nay, nhiều tổ chức đang tìm thấy chính bản thân họ trong những tình huống tương tự Không làm theo 1 mô hình TMĐT đã đặt họ vào vị trí không ổn định và thiếu tính cạnh tranh, chuyển đến vai trò thấp hơn trong thị trường của họ Hơn nữa, việc sống còn có thể đòi hỏi đầu tư lớn vào

công nghệ thông tin để cho phép họ trở thành những doanh nghiệp điện tử

sẵn sàng (e-business ready) Chỉ đơn giản mang đến công nghệ thông tin và

xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin để hỗ trợ TMĐT có thể thậm chí không đảm bảo một cách ý nghĩa việc tồn tại lâu dài của doanh nghiệp Đưa vào nhiều công nghệ hơn để giải quyết vấn đề có thể không phải là câu trả lời cần thiết Việc điều chỉnh hành vi cá nhân cũng như tổ chức phải

được xem xét Để đạt được nhiều lợi ích của công nghệ thông tin và TMĐT, một tổ chức phải đánh giá một cách nghiêm túc cấu trúc và qui trình của nó (nghĩa là, kinh doanh, sản xuất, phân phối, …), và xác định bằng cách nào nó có thể tích hợp hiệu quả công nghệ thông tin vào chính bản thân để có thể đạt được các mức kết quả thực hiện cao hơn Bởi vì các mô hình kinh

doanh thì rất khác nhau, chuyển từ một mô hình kinh doanh bricks and

motar (truyền thống) thành 1 mô hình TMĐT thường yêu cầu việc tái thiết

kế hay tái lập tận gốc các qui trình và cấu trúc Các framework của Leavitt (1965) và Scott Morton (1995) chỉ ra rằng việc thay đổi chiến lược tổ chức hay việc sử dụng công nghệ thông tin của nó sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến các lĩnh vực khác của tổ chức Do đó, chỉ đơn giản mang đến các công nghệ Internet thì không thể tự bảo bảo đảm cho việc thành công TMĐT (v.d., Toys R Us)

Hơn nữa đối với việc thay đổi tổ chức, việc thay đổi hành vi cá nhân cũng phải xảy ra Một vài nghiên cứu chủ yếu về quản lý công nghệ thông tin đề nghị mạnh mẽ rằng việc thực hiện công nghệ thông tin thành công yêu cầu thay đổi hành vi một cách tích cực (Davis, 1998; Davis & Bagozzi, 1989; Venkatesh & Davis, 1996, 2000) Thiếu thực hiện những thay đổi như vậy có thể ngăn trở chuyển đổi; chỉ đơn giản mang đến công nghệ thông tin không thể tự động dẫn đến việc chấp nhận của nó Do đó, quản lý việc thực hiện công nghệ thông tin trong tổ chức có thể chứng minh là một bước chủ yếu để thực hiện thành công một mô hình TMĐT

Việc chuyển đổi từ một mô hình bricks and motar (truyền thống) sang một

mô hình TMĐT đưa ra một vài thách thức lớn Đối với tổ chức, TMĐT phản ảnh một loại hình kinh doanh mới, và trình bày một mô hình kinh doanh theo công nghệ thông tin mới theo đó nó phải điều chỉnh thành những phương pháp hiện hành và việc thực hành quản lý kinh doanh Mang đến các công nghệ mới sinh ra một số thách thức không thể vượt qua thông qua đầu tư thêm vào công nghệ Tuy nhiên, việc đầu tư tăng thêm có thể có một số hiệu quả hạn chế trong việc giải quyết vấn đề toàn cục Trong một vài trường hợp, nó có thể khuếch đại, làm trầm trọng hay tăng cường vấn đề (nghĩa là hiệu quả trái ngược) khi các qui trình trở nên khó kiềm chế hơn với tốc độ nhanh hơn hay là bị cô lập Những thách thức lớn hơn đến từ việc yêu cầu các giải pháp về TMĐT, và thực hiện (nghĩa là, điều chỉnh thực tiễn và đạt được sự chấp nhận) và tích hợp công nghệ thông tin vào cấu trúc hiện tại với tầm nhìn là cả tổ chức cùng hoạt động thống nhất với nhau Điều này yêu cầu việc mang lại và cam kết cho các thay đổi tận gốc tổ chức dẫn đến việc tái lập, phá vỡ mô hình cũ và khởi đầu loại hình kinh doanh mới Căn

cứ vào động cơ chiến lược nền tảng của TMĐT (nghĩa là, để cạnh tranh hiệu quả; đề ra và cung cấp một dịch vụ không-trùng-lắp cho thị trường rộng hơn; duy trì, nâng cao hay giành thị phần) và thực hiện IT

Với TMĐT, các mô hình kinh doanh có khuynh hướng định hướng lại tổ chức theo hướng cạnh tranh trên thị trường toàn cầu thông qua các mạng điện tử, đặc biệt là Internet Tương phản với các mô hình kinh doanh truyền thống, thông tin trở thành nguồn tài nguyên chính Do đó, việc chú ý lớn hơn được tập trung vào trao đổi thông tin, cân bằng kiến thức đạt được thông qua tương tác của tổ chức với các thực thể của nó, và sau đó là tích hợp và hợp tác hành động, cả bên trong tổ chức và với các tổ chức khác Các qui trình hoạt động tập trung vào tối ưu hóa nhiệm vụ cá nhân phải được tái lập để cho phép tổ chức như là 1 tổng thể nhằm cân bằng thông tin của nó để đáp ứng tốt hơn yêu cầu của thị trường, và tận dụng lợi thế của các liên minh hay đối tác có thể hoặc là giúp giải quyết việc giao hàng hoá hay dịch vụ, hoặc nâng cao/mở rộng thị trường của nó Do đó, việc thực hiện 1 mô hình TMĐT bao gồm việc mang lại những thay đổi chưa hề có để làm thích nghi tổ chức với môi trường hoạt động mạnh mẽ và kích hoạt IT, người ta yêu cầu tái lập tổ chức để thích hợp hơn với 1 loại hình kinh doanh khác Hammer và Champy (1993) định nghĩa tái lập là “tư duy lại một cách cơ bản và thiết kế lại tận gốc các qui trình hoạt động để đạt được những cải thiện ấn tượng trong những đo lường kết quả thực hiện đương thời và quan trọng, như chi phí, chất lượng, dịch vụ và tốc độ” (p 32) Một nhân tố cơ bản để tái

lập là chọc thủng phòng tuyến IT, loại công nghệ mới giúp tái thiết kế tận

gốc và thực hiện các qui trình kinh doanh

Nhu cầu tái lập trở thành hiển nhiên hơn với TMĐT Do công nghệ thông tin cho phép và duy trì những mô hình này, công nghệ thông tin nắm vai trò lớn trong các phương tiện sản xuất Việc thay đổi vai trò từ công nghệ thông tin hỗ trợ hoạt động sang công nghệ thông tin là hạt nhân của 1 doanh nghiệp và trở nên hướng đi quan trọng của sự phát triển doanh nghiệp dẫn đến thay đổi loại hình (Earl & Kahn, 2001)

Sự sống còn của 1 doanh nghiệp hiện nay xoay quanh việc làm cách nào để cân bằng tốt giữa công nghệ thông tin và kiến thức của nó Điều này đặc biệt đúng với việc đổi mới sản phẩm và dịch vụ khuyến khích thông tin thu thập được thông qua các giao dịch và tương tác kinh doanh, và kiến thức tích lũy được của tổ chức (Cohen & Levinthal, 1989, 1990; Hurley & Hult, 1998; Prahalad & Hamel, 1990) Kiến thức của tổ chức càng lớn, hoặc là sở hữu nội bộ hay thông qua các liên minh, thì cơ hội đổi mới và sống còn càng nhiều (Cockburn & Henderson, 1998; Cohen & Levinthal, 1990; Lane &

Lubatkin, 1998; Lane et al., 2001) Công nghệ thông tin giúp phát triển đổi mới (Dewell & Jones, 2000) Ví dụ, nhiều tổ chức hiện đang chuyển qua các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) kích hoạt công nghệ thông tin để quản lý tương tác của họ với khách hàng, thu được hiểu biết sâu sắc hơn về nhu cầu của khách hàng của họ, và duy trì lợi thế cạnh tranh (hay đạt lợi thế cạnh tranh) CRM giúp hấp dẫn, phát triển và duy trì quan hệ khách hàng thành công theo thời gian (Berry & Parasuraman, 1991; Day, 2000), và xây dựng lòng trung thành khách hàng (Kohli et al., 2001) thông qua đối thoại 2 chiều hiệu quả và hữu hiệu (Peppers et al., 1999) bằng việc hiểu biết hành vi khách hàng, liên lạc ý tưởng với khách hàng để ảnh hưởng hành vi của họ và khởi động các chiến dịch đổi mới với mục đích duy trì khách hàng hiện tại và thu hút khách hàng mới (Kannan & Rao, 2001) Các tổ chức phải cân bằng kiến thức của họ (giữa những yêu cầu khác) cho CRM để thu lợi từ quan hệ khách hàng (Massey et al., 2001) Để đổi mới liên tục và thành công, tổ chức phải có khả năng chia sẻ thông tin và kiến thức cả bên trong và giữa khách hàng và nhà cung cấp thông qua việc thiết kế các qui trình và cấu trúc của nó (Dewett & Jones, 2000) Do đó, thực hiện CRM (Customer Relationship Management) nghĩa là cân bằng kiến thức tổ chức qua công nghệ thông tin Hơn nữa, để thu lợi từ công nghệ thông tin, tổ chức không phải chỉ thực hiện IT, nó cũng phải thực hiện những thay đổi tổ chức chủ yếu phản ảnh chiều hướng mới của nó CRM song song với những phương pháp và kỹ thuật thu thập kiến thức khác, như việc khai thác data và quản lý kiến thức, là những ví dụ minh họa cho tiêu điểm tài nguyên thông tin của mô hình TMĐT

Chuyển đổi một tổ chức bricks and motar sang TMĐT bao gồm việc định

hướng lại những cách thức thực hành và qui trình quanh Internet Với hầu hết các tổ chức, việc thay đổi biểu thị các thức quản lý kinh doanh khác biệt về căn bản Về mặt này, El Sawy (2001) cho rằng việc tái lập là cần thiết

cho “tư duy lại và thiết kế lại các qui trình hoạt động tại cả hai cấp độ

doanh nghiệp và kênh cung cấp để tận dụng lợi thế kết nối Internet và những cách thức tạo giá trị mới” (trang 7) Hơn nữa, những thay đổi tái lập cho

phép và xúc tiến dòng thông tin cả bên trong tổ chức và với đối tác kênh cung cấp của nó TMĐT cũng là phương tiện cấu trúc tổ chức để tương tác hữu hiệu và hiệu quả với những tổ chức khác thông qua thị trường điện tử, là Internet

Loại hình TMĐT được phân chia thành các lĩnh vực như trong nền kinh tế không có Internet

 B2B (business-to-business): doanh nghiệp thực hiện kinh doanh với các doanh nghiệp khác thông qua Internet

 B2C (business-to-consumer): các doanh nghiệp bán sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng thông qua Internet

 C2B (consumer-to-business): khách hàng khởi đầu các giao dịch và mua sản phẩm thông qua Internet (vd Priceline.com)

 C2C (consumer-to-consumer): những cuộc đấu giá trực tuyến thông dụng nhất, nơi khách hàng trực tiếp mua và bán với nhau (vd eBay.com)

 G2C (government-to-consumer): chính phủ thực hiện các hoạt động trực tuyến với khách hàng (vd U.S Portal Service)

 Mobile commerce (m-commerce): sử dụng các thiết bị không dây dựa trên sóng vô tuyến như điện thoại di động (cell phone) và máy trợ lý cá nhân kỹ thuật số (PDAs) để tổ chức các giao dịch TMĐT thông qua hệ thống liên lạc không dây

 Online banking: truy cập vào các dịch vụ ngân hàng về cá nhân hay doanh nghiệp từ dịch vụ thương mại trực tuyến hay qua mạng công cộng như Internet

II ĐẶT VẤN ĐỀ

TMĐT đã gây được sự chú ý đại chúng cũng như cộng đồng kinh doanh và nghiên cứu Sau đó, hầu như cũng nhanh như khi xuất hiện, TMĐT tự thất bại nhanh chóng và trở nên mờ nhạt trong nền kinh tế

Tuy tăng trưởng vô cùng chậm chạp trong những năm gần đây, TMĐT vẫn là một lĩnh vực mở rộng vững vàng và mạnh mẽ của nền kinh tế Các thống kê của phòng thương mại Mỹ cho thấy tổng doanh số bán lẻ năm 2001 của TMĐT là 32.6 tỷ USD và chiếm 1% doanh số bán lẻ toàn bộ (năm 2000 là 0.9% của tổng doanh số bán lẻ) Mặc dù số liệu này cho thấy tốc độ tăng trưởng chậm hơn nhiều so với những năm bùng nổ trước đây, nhưng những người quan sát thị trường dự báo sự tăng trưởng ổn định của TMĐT sẽ được

duy trì trong nhiều năm [17] Vấn đề là người sử dụng chấp nhận TMĐT ở

mức độ nào? Các yếu tố nào có tác động đáng kể vào sự chấp thuận TMĐT của người sử dụng?

Ngoài việc quan tâm chính về cơ sở hạ tầng kỹ thuật và điều kiện kinh tế xã hội, nhận thức của người sử dụng về các hệ thống thương mại điện tử cũng là yếu tố quan trọng đóng góp vào sự thành công của việc triển khai, duy trì và phát triển hệ thống thương mại điện tử Nhận thức của người sử dụng đã được nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới dựa căn bản theo mô

hình TAM Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng Mô hình chấp thuận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) (Davis 1989) để dự đoán sự chấp thuận của người sử dụng về các ứng dụng thương mại điện tử (Devaraj 2002; Hsu và Lu; Olson và Boyer 2003) Olson và Boyer (2003) đã cho rằng ảnh hưởng của khác biệt cá nhân về sự chấp thuận công nghệ mới như các trang web thương mại điện tử thường không được chú trọng trong khi Lightner (2003) bảo vệ ý kiến liên quan đến các đặc điểm nhất định về kinh nghiệm mua hàng trực tuyến có quan hệ với các đặc tính nhân khẩu học Joongho Ahn, Jinsoo Park, và Dongwon Lee (2001) đã tích hợp TAM với thuyết nhận thức rủi ro (Theories of perceived risk – TPR) trong một nghiên cứu thực nghiệm để giải thích sự chấp thuận thương mại điện tử với mô hình e-CAM (E-commerce Adoption Model)

Như vậy, các yếu tố nào có thể tác động vào nhận thức của cá nhân trong việc sử dụng các hệ thống thương mại điện tử là một vấn đề quan trọng cần quan tâm trong các nghiên cứu về nhận thức và hành vi

Với hiện thực ngày càng phát triển của thương mại điện tử, tôi chọn thực

hiện đề tài “Khảo sát một số yếu tố tác động vào sự sẵn sàng của

thương mại điện tử” với định hướng nghiên cứu khám phá trong lĩnh vực

nhận thức về hoạt động thương mại điện tử B2C

III MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1 Mục tiêu nghiên cứu

Ở Việt Nam, với cơ sở hạ tầng hạn chế và các điều kiện kinh tế xã hội chưa được thuận lợi cho việc phát triển thương mại điện tử, nghiên cứu này định hướng tập trung khảo sát một số yếu tố đã được kiểm tra thực nghiệm trong các nghiên cứu trước đây trên thế giới Song song với việc kiểm tra lại các yếu tố tác động vào nhận thức của người sử dụng, nghiên cứu này khảo sát tính sẵn sàng của người sử dụng với các hệ thống thương mại điện tử là các website thương mại Nói cách khác, nghiên cứu tập trung vào khảo sát hệ thống thương mại điện tử B2C với yếu tố nhận thức là mục tiêu khảo sát Nghiên cứu cũng định hướng xác định giá trị của một số kiến trúc tác động vào sự chấp thuận hệ thống thông tin nói chung và thương mại điện tử nói riêng, các kiến trúc này được chắt lọc từ những nghiên cứu thực nghiệm trước đây trên thế giới

Cuối cùng, luận văn nêu một số đề xuất cho các nghiên cứu tương lai thông qua một số kết quả tìm được từ nghiên cứu này Các hàm ý rõ ràng của kết quả từ tập dữ liệu thực nghiệm cũng sẽ được phân tích và diễn dịch cho phù

hợp môi trường kinh doanh thực tế nhằm cung cấp một số ý tưởng ban đầu cho những doanh nghiệp nào dự định thiết lập và phát triển hệ thống thương mại điện tử trong hiện tại và tương lai

2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn trong vấn đề nhận thức của cá nhân về các hệ thống thương mại điện tử đã sử dụng Với cỡ mẫu hạn chế và số lượng các trang web được khảo sát có tính phân tán nên đề tài chỉ giới hạn trong việc đánh giá một số kiến trúc chính mà không nêu ra một kết luận nhân quả cho mô hình nghiên cứu

IV Ý NGHĨA THỰC TIỄN

Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp vào hiểu biết chung đối với việc chấp thuận của người sử dụng TMĐT, là một hoạt động kinh tế mới đang rất cần các nghiên cứu cụ thể cho việc áp dụng thành công trong thực tế Các yếu tố tìm thấy trong quá trình nghiên cứu có thể được sử dụng để hoạch định việc thiết lập hệ thống TMĐT trong từng doanh nghiệp cụ thể Việc này cũng giúp các doanh nghiệp nhận thức tầm quan trọng của việc nâng cao hệ thống phục vụ khách hàng trong TMĐT (đối tác, người tiêu thụ,…)

CHƯƠNG II

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

PHẦN A CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Trong nửa cuối thế kỷ 20, nhiều lý thuyết đã được hình thành và được kiểm nghiệm nhằm nghiên cứu sự chấp thuận công nghệ của người sử dụng Fishbein và Ajzen (1975) đã đề xuất Thuyết Hành Động Hợp Lý (Theory of Reasoned Action - TRA), Ajzen (1985) đề xuất Thuyết Hành Vi Dự Định (theory of planned behavior - TPB), và Davis (1986) đã đề xuất Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) Các lý thuyết này đã được công nhận là các công cụ hữu ích trong việc dự đoán thái độ của người sử dụng Đặc biệt, TAM đã được công nhận rộng rãi là một mô hình tin cậy và mạnh trong việc mô hình hóa việc chấp nhận IT của

người sử dụng "Mục tiêu của TAM là cung cấp một sự giải thích các yếu tố

xác định tổng quát về sự chấp nhận computer, những yếu tố này có khả năng giải thích hành vi người sử dụng xuyên suốt các loại công nghệ người dùng cuối sử dụng computer và cộng đồng sử dụng" (Davis et al 1989, trang 985)

Do đó, mục đích chính của TAM là cung cấp một cơ sở cho việc khảo sát tác động của các yếu tố bên ngoài vào các yếu tố bên trong là tin tưởng (beliefs), thái độ (attitudes), và ý định (intentions) TAM được hệ thống để đạt mục đích trên bằng cách nhận dạng một số ít các biến nền tảng (fundamental variables) đã được các nghiên cứu trước đó đề xuất, các biến này có liên quan đến thành phần cảm tình (affective) và nhận thức (cognitive) của việc chấp thuận computer [16]

TMĐT là sản phẩm của phát triển công nghệ thông tin (Information Technology - IT), do đó, mô hình khảo sát các yếu tố tác động vào việc chấp thuận IT cũng được áp dụng thích hợp cho việc nghiên cứu vấn đề tương tự trong TMĐT TAM được trình bày trong Hình 1

I.1 Các kiến trúc chính

I.1.1 Nhận thức sự hữu ích

“Là cấp độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ nâng cao kết quả thực hiện của họ” (Davis 1989, trang 320)

I.1.2 Nhận thức tính dễ sử dụng

“Là cấp độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ không cần nỗ lực” (Davis 1989, trang 320)

I.1.3 Thái độ hướng đến việc sử dụng

“Là cảm giác tích cực hay tiêu cực (có tính ước lượng) về việc thực hiện hành vi mục tiêu” (Fishbein và Ajzen 1975, trang 216) Định nghĩa này lấy từ Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)

TAM được trình bày trong Hình 1 là mô hình được giới thiệu lần đầu của

Davis (1986) Sau này, các nghiên cứu bổ sung của Thompson et al (1991)

và Davis (1993) đề xuất nên bỏ thành phần Dự Định Sử Dụng và nối trực

tiếp Thành Phần Thái Độ sang Thành Phần Hành Vi Thompson et al

(1991) đã chứng tỏ Dự Định Sử Dụng nên được loại trừ bởi vì chúng ta quan tâm vào hành vi thực sự (sử dụng hệ thống) Hành vi như vậy đã xảy ra

trong quá khứ, trong khi Dự Định Hành Vi là “xác suất chủ quan mà người

sử dụng sẽ thực hiện hành vi này trong chủ đề” (Fishbein và Ajzen 1975,

trang 12) và do đó nó liên quan tới hành vi tương lai Do đó, nếu nghiên cứu có dự định khảo sát hành vi chấp thuận công nghệ trong quá khứ thì nên bỏ thành phần Dự Định Hành Vi [16]

Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm sau khi mô hình TAM đầu tiên được công bố, kiến trúc thái độ (Attitude construct - A) đã được bỏ ra khỏi mô hình TAM nguyên thủy (Davis, 1989; Davis et al., 1989) vì nó không làm trung gian đầy đủ cho sự tác động của PU lên hành vi dự định (behavioral intention - BI) (Venkatesh, 1999) Hơn nữa, một vài nghiên cứu sau đó (Adams et al., 1992; Fenech, 1998; Gefen and Straub, 1997; Gefen và Keil, 1998; Igbaria et al., 1997; Karahanna và Straub, 1999; Lederer et al., 2000; Mathieson, 1991; Straub et al., 1995; Teo et al., 1999; Venkatesh và Morris, 2000) đã không xem xét tác động của PEU/PU lên Thái Độ (attitude - A) và/hoặc BI Thay vào đó, họ tập trung vào tác động trực tiếp của PEU và/hoặc PU lên việc Sử Dụng Hệ Thống Thực Sự [6]

Trong đề tài này, tôi có ý định khảo sát cả hành vi trong quá khứ và quan trọng là dự định hành vi trong tương lai nên sẽ sử dụng kiến trúc BI (hành vi dự định) và bỏ đi kiến trúc A (thái độ) theo như kết quả trong các nghiên cứu trước đây

II MÔ HÌNH CHẤP NHẬN SỬ DỤNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

II.1 Các kiến trúc chính

II.1.1 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (Perceived

Risk with Product/Service - PRP)

Bauer (1960) đề cập rằng niềm tin về nhận thức rủi ro như là yếu tố chủ yếu đối với hành vi người tiêu dùng có thể là 1 yếu tố chính ảnh hưởng việc hoán chuyển của người duyệt web đến người mua hàng thực sự Cox and Rich (1964) đề cập đến nhận thức rủi ro như tổng của nhận thức bất định bởi người tiêu dùng trong 1 tình huống mua hàng đặc thù Cunningham (1967) nhận thức rủi ro từ kết quả thực hiện tồi, nguy hiểm, rủi ro sức khỏe, và chi phí Roselius (1971) nhận dạng 4 loại mất mát liên quan đến các loại rủi ro: thời gian, sự may rủi, bản ngã, và tiền bạc Jacoby và Kaplan (1972) phân loại nhận thức rủi ro của người tiêu dùng thành 5 loại rủi ro sau: vật lý, tâm lý học, xã hội, tài chính, và kết quả thực hiện (chức năng) (physical, psychological, social, financial, and performance (functional)) được liệt kê trong Bảng II.1 Taylor (1974) đề nghị rằng sự bất định và nhận thức rủi ro có thể sinh ra băn khoăn rằng các ảnh hưởng tiến trình ra quyết định tiêu dùng Murphy và Enis (1986) định nghĩa nhận thức rủi ro như sự đánh giá chủ quan của người tiêu dùng về kết quả tạo ra 1 sai lầm mua hàng [6]

Nhận thức tính dễ sử dụng

Thái độ hướng đến sử dụng

Dự định sử dụng

Sử dụng hệ thống thực sự (Thành phần nhận thức) (Thành phần cảm tình) Hành vi

Hình II 1 Mô hình khái niệm

Bảng II 1 Các loại rủi ro

Financial Risk Rủi ro mà sản phẩm không đáng giá tài chính

Psychological

Risk

Rủi ro mà sản phẩm sẽ thấp hơn hình ảnh tự khách hàng hình dung Physical Risk Rủi ro về sự an toàn của người mua hay những người khác trong việc sử dụng sản phẩm Functional Risk Rủi ro mà sản phẩm sẽ không thực hiện như kỳ vọng

Social Risk Rủi ro mà 1 sự lựa chọn sản phẩm có thể mang lại kết quả bối rối trước bạn bè/gia

đình/nhóm làm việc của người ta Time Risk Rủi ro về tốn thời gian chuẩn bị bản liệt kê mua hàng, di chuyển, tìm thông tin, mua

sắm (Non-monetary) và chờ đợi giao sản phẩm

Khi chúng ta không thể thấy hay chạm trực tiếp sản phẩm/dịch vụ trong thị trường điện tử (nghĩa là, các đặc tính vô hình), người tiêu dùng có thể cảm thấy băn khoăn hay không chắc chắn khi họ có giao dịch với những người bán hàng trực tuyến Ví dụ, sản phẩm/dịch vụ được giao cho người tiêu dùng có thể không thực hiện như được mong đợi Hơn nữa, người tiêu dùng có thể được yêu cầu chịu chi phí như vận chuyển và bốc dỡ, khi trả lại hay trao đổi

sản phẩm/dịch vụ Các tác giả nhận định mất chức năng và mất tài chính (functional loss and financial loss) như các loại rủi ro liên quan đến sản

phẩm/dịch vụ hạn chế người tiêu dùng thực hiện các giao dịch trực tuyến [6]

Hơn nữa, khi việc mua sản phẩm/dịch vụ thất bại, chúng ta có thể mất thời gian, sự thuận tiện và nỗ lực lấy sản phẩm/dịch vụ điều chỉnh hay thay thế Mặc dầu thời gian là nỗ lực phi tiền bạc và biến động giữa các cá nhân, các tác giả nhận định thời gian như một chi phí mà người tiêu dùng phải trả cho

sản phẩm/dịch vụ Do đó, các tác giả nhận định tốn thời gian (time loss) như

1 rủi ro tăng thêm với sản phẩm/dịch vụ [6]

Sau khi mua sản phẩm/dịch vụ qua Internet, người tiêu thụ có thể tìm thấy 1 sản phẩm/dịch vụ chất lượng bằng hoặc cao hơn với mức giá thấp hơn Do

đó, các tác giả nhận định 1 loại rủi ro khác, mất cơ hội (opportunity loss), là

rủi ro thực hiện 1 hành động mà người tiêu dùng sẽ bỏ lỡ thực hiện điều gì khác mà họ thực sự muốn làm [6]

Do đó, các tác giả định nghĩa nhận thức rủi ro với sản phẩm/dịch vụ (PRP) như tổng chung của bất định hay băn khoăn được nhận thức bởi 1 người tiêu dùng trong 1 sản phẩm/dịch vụ đặc trưng khi mua hàng trực tuyến Các tác

giả nhận định 5 loại PRP như sau: mất chức năng, mất tài chính, tốn thời

gian, mất cơ hội và nhận thức rủi ro toàn bộ với sản phẩm/dịch vụ

(functional loss, financial loss, time loss, opportunity loss, và overall

perceived risk with product/service) [6]

II.1.2 Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (Perceived

Risk in the Context of Online Transaction)

Vài nghiên cứu trong phạm vi giao dịch trực tuyến (Hoffman et al., 1999; Jarvenpaa and Tractinsky, 1999; Jarvenpaa et al., 2000; Ratnasingham, 1998; Swaminathan et al., 1999) cho rằng sự tin cậy hay tín nhiệm của khách hàng sẽ được cải thiện bằng cách gia tăng tính trong suốt của tiến trình giao dịch (ví dụ, phơi bày toàn bộ đặc tính, nguồn gốc, và nghĩa vụ của nhà cung cấp), giữ lại dữ liệu cá nhân tối thiểu yêu cầu từ người tiêu dùng, và bởi việc tạo ra trạng thái rõ ràng và hợp pháp của bất kỳ thông tin nào được cung cấp [6]

Bhimani (1996) chỉ ra sự đe dọa đối với việc chấp nhận TMĐT có thể biểu lộ từ những hành động không hợp pháp như việc nghe trộm, lộ password, chỉnh sửa dữ liệu, đánh lừa, và quịt nợ Do đó, Bhimani (1996) và Ratnasingham (1998) đề nghị các yêu cầu căn bản cho TMĐT là làm thỏa mãn những vấn đề sau: sự chứng thực (authentication), sự cấp phép (authorization), sự sẵn sàng (availability), sự tin cẩn (confidentiality), toàn vẹn dữ liệu (data integrity), không khước từ (nonrepudiation), và các dịch vụ ứng dụng có khả năng chọn (selective application services) [6]

Swaminathan et al (1999) khẳng định rằng người tiêu dùng đánh giá những người bán hàng trực tuyến trước khi họ thực hiện giao dịch trực tuyến và do đó các đặc tính của người bán hàng đóng vai trò quan trọng trong việc xúc tiến giao dịch [6]

Rose et al (1999) nhận dạng các trở ngại kỹ thuật và chi phí liên quan của chúng và những giới hạn đặc thù đối với TMĐT B2C, bao gồm trì hoãn download, giới hạn của giao diện (limitations of the interface), các vấn đề dò tìm (search problems), đo lường thành công ứng dụng Web không thích hợp, an toàn yếu, và thiếu các tiêu chuẩn Internet Do đó, họ phát biểu rằng nếu người ta thực hiện những giao dịch kinh doanh với các thương gia không thành thật hoặc nếu những thông tin nhạy được lưu trong những cơ sở dữ liệu không an toàn, sự đe dọa an toàn tồn tại ngay cả khi dữ liệu được bảo vệ hoàn hảo trong giao dịch [6]

Do đó, các tác giả định nghĩa nhận thức rủi ro trong phạm vi giao dịch trực tuyến (PRT) như 1 rủi ro giao dịch khả dĩ mà người tiêu dùng có thể đối đầu khi bộc lộ những phương tiện điện tử của việc thực hiện thương mại Bốn

loại PRT được nhận định như sau: sự bí mật (privacy), sự an toàn-chứng thực

(security- authentication), không khước từ (nonrepudiation), và nhận thức rủi

ro toàn bộ về giao dịch trực tuyến (overall perceived risk on online

transaction) [6]

Joongho Ahn, Jinsoo Park, và Dongwon Lee (Risk-Focused E-Commerce

Adoption Model - A Cross Country Study, Jun 2001) đã tích hợp TAM và

thuyết nhận thức rủi ro (theories of perceived risk - TPR) trong một nghiên cứu thực nghiệm trong cả hai nước Mỹ và Hàn Quốc để giải thích sự chấp nhận sử dụng TMĐT (Xem Hình 2) Nghiên cứu này đã cung cấp kiến thức về các yếu tố tác động đến việc chuyển người sử dụng Internet thành khách hàng tiềm năng Nhận thức tính dễ sử dụng (perceived ease of use - PEU) và nhận thức sự hữu ích (perceived usefulness - PU) phải được nâng cao, trong khi nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (perceived risk relating to product/service - PRP) và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (perceived risk relating to online transaction - PRT) phải được giảm đi Tuy kết quả kiểm tra mô hình e-CAM ở Mỹ và Hàn Quốc cho kết quả khác nhau (thậm chí trái ngược nhau – xem Hình 3 và Hình 4), nhưng không vì thế mà mô hình giảm giá trị, ngược lại, nó cho thấy các yếu tố tác động lên việc chấp thuận sử dụng TMĐT của từng vùng văn hóa khác nhau là khác nhau đáng kể [6] Do đó, tôi dự định sử dụng mô hình e-CAM tích hợp với TAM trong nghiên cứu này nhằm kiểm tra thực nghiệm cụ thể tại Việt Nam

Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU)

Nhận thức sự hữu ích (PU)

Hành vi mua (PB)

Nhận thức rủi ro trong

Hình II 3 Kết quả kiểm tra e-CAM tại Mỹ

Hình II 4 Kết quả kiểm tra e-CAM tại Hàn Quốc

III MÔ HÌNH KẾT HỢP VỀ CHẤP THUẬN VÀ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ (UTAUT)

III.1 Các kiến trúc chính

III.1.1 Kỳ vọng kết quả thực hiện (Performance Expectancy)

Kỳ vọng kết quả thực hiện được định nghĩa là cấp độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng hệ thống đặc thù nào đó sẽ giúp họ đạt được lợi ích trong thực hiện công việc Kiến trúc này được tổng hợp từ 5 kiến trúc khác có liên quan trong các mô hình nổi bật đã được thực nghiệm trước đó, các kiến trúc khác đã được tích hợp trong kiến trúc này là: Nhận thức sự hữu ích (từ mô hình TAM), Động Cơ Bên Ngoài (từ mô hình MM), thích hợp công việc (từ mô hình MPCU), lợi thế có liên quan (từ mô hình IDT), và Kỳ Vọng Kết Quả (từ mô hình SCT) Các kiến trúc này được đánh giá là tương tự nhau và các tác giả đã chọn lọc các thang đo từ đó cho kiến trúc Kỳ Vọng Kết Quả Thực Hiện này [19]

III.1.2 Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy)

Kỳ vọng nỗ lực được định nghĩa là mức độ dễ kết hợp với việc sử dụng hệ thống (thông tin) Kiến trúc này cũng được tích hợp từ 3 kiến trúc được xem là tương tự trong các mô hình nổi bật hiện tại để lựa chọn thang đo phù hợp Các kiến trúc khác đã được tích hợp trong kiến trúc này là: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (từ mô hình TAM/TAM2), sự phức tạp (từ mô hình MPCU), và Dễ Sử Dụng (từ mô hình IDT) [19]

III.1.3 Ảnh hưởng xã hội (Social Influence)

Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân nhận thức rằng những người quan trọng khác tin rằng anh/cô ta nên sử dụng hệ thống mới Ảnh hưởng xã hội được tích hợp từ các kiến trúc khác tương tự nhau là: Tiêu Chuẩn Chủ Quan (Subjective Norm, lấy từ mô hình TRA, TAM2, TPB/DTPB và C-TAM-TPB), Các Nhân Tố Xã Hội (Social Factors, lấy từ mô hình MPCU), và Hình Ảnh (Image, lấy từ mô hình IDT) [19]

III.1.4 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions)

Các điều kiện thuận tiện được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng tổ chức và kỹ thuật tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Định nghĩa này lấy từ các khái niệm nổi bật với 3 kiến trúc khác nhau: Nhận Thức Kiểm Soát Hành Vi (lấy từ mô hình TPB, DTPB, C-TAM-TPB), Các Điều Kiện Thuận Tiện (lấy từ mô hình MPCU), và Sự Tương Thích (lấy từ mô hình IDT) [19]

III.2 Mô hình UTAUT

Viswanath Venkatesh, Michael G Moris, Gordon B Davis, và Fred D Davis đã thiết lập mô hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use

of Technology) Mô hình này là sự kết hợp một số thành phần của 8 lý thuyết/mô hình trước đó với mục tiêu thiết lập một quan điểm chung nhất phục vụ cho việc nghiên cứu sự chấp thuận của người sử dụng về hệ thống thông tin mới [19] Tám mô hình/lý thuyết thành phần đã được xem xét là:

- TRA (Theory of Reasoned Action)

- TAM (Technology Acceptance Model)

- MM (Motivation Model)

- TPB (Theory of Planned Behavior)

- C-TAM-TPB (a model combining TAM and TPB)

- MPCU (Model of PC Utilization)

- IDT (Innovation Diffusion Theory)

- SCT (Social Cognitive Theory)

Mô hình UTAUT là một mô hình kết hợp từ các lý thuyết đã được biết đến và cung cấp nền tảng hướng dẫn cho các nghiên cứu trong tương lai ở lĩnh vực công nghệ thông tin Bằng cách chứa đựng các sức mạnh khám phá được kết hợp của từng mô hình riêng biệt và các ảnh hưởng chủ yếu, UTAUT đưa ra các lý thuyết tích lũy trong khi vẫn duy trì cấu trúc chi tiết

Sơ đồ cấu trúc mô hình UTAUT được trình bày như sau:

Use Behavior

PHẦN B LẬP MÔ HÌNH PHƯƠNG TRÌNH CẤU TRÚC (SEM – STRUCTURAL EQUATION MODELLING)

Phần này tóm tắt ngắn gọn và không thiên về đặc tính kỹ thuật của các vấn đề căn bản có liên quan trong SEM, bao gồm các vấn đề ước lượng, thích hợp mô hình, và các giả thiết thống kê

SEM (Structural Equation Modelling) là một kỹ thuật mô hình thống kê rất tổng quát, được sử dụng rộng rãi trong khoa học nghiên cứu hành vi Nó có thể được xem là sự kết hợp của phân tích nhân tố và hồi quy hay phân tích đường dẫn Sự quan tâm trong SEM thường là vào các kiến trúc lý thuyết, được trình bày bởi các nhân tố ngầm Các quan hệ giữa các kiến trúc lý thuyết được trình bày bởi các hệ số hồi quy hay hệ số đường dẫn giữa các nhân tố SEM ám chỉ 1 cấu trúc của các hiệp tương quan (covariances) giữa các biến được quan sát, các quan hệ này cho ra một tên khác là mô hình hóa cấu trúc

hiệp tương quan (covariance structure modeling) Tuy nhiên, mô hình

có thể được mở rộng thêm bao gồm trung bình của các biến quan sát được hoặc các nhân tố trong mô hình, làm cho tên mô hình hóa cấu trúc hiệp tương quan ít chính xác Nhiều nhà nghiên cứu chỉ đơn giản nghĩ mô hình loại này là “các mô hình Lisrel,” điều này cũng ít chính xác LISREL là chữ viết tắt của Linear Structural RELations (các quan hệ cấu trúc tuyến tính), và tên này được Jưreskog sử dụng cho một trong những chương trình SEM đầu tiên thông dụng nhất Các mô hình phương trình cấu trúc ngày nay không nhất thiết phải tuyến tính, và khả năng mở rộng của SEM xa hơn phương trình Lisrel ban đầu Ví dụ, Browne (1993) thảo luận khả năng làm thích hợp các đường cong phi tuyến

SEM cung cấp một khung thuận tiện và rất tổng quát cho các phân tích thống kê bao gồm các thủ tục đa biến truyền thống, ví dụ các trường hợp đặc biệt là phân tích nhân tố, phân tích hồi quy, phân tích phân biệt, và tương quan canonical SEM thường được minh họa bằng biểu đồ đường dẫn Phương trình thống kê này thường được trình bày trong một hệ phương trình ma trận Trong đầu thập niên 70, khi kỹ thuật này được giới thiệu lần đầu trong nghiên cứu xã hội và nghiên cứu hành vi, phần mềm thường yêu cầu cài đặt chỉ rõ mô hình theo điều kiện của những ma trận này Do đó, các nhà nghiên cứu đã phải lọc việc trình bày ma trận từ biểu đồ đường dẫn, và cung

cấp phần mềm với 1 chuỗi ma trận cho các tập hợp tham số khác nhau, như là hệ số nhân tố và các hệ số hồi quy Các phần mềm được phát triển gần đây cho phép các nhà nghiên cứu chỉ định trực tiếp mô hình như là 1 biểu đồ đường dẫn Việc này hiệu quả với các vấn đề đơn giản, nhưng có thể gây mệt mỏi đối với các mô hình có tính phức tạp hơn Vì lý do này, phần mềm SEM hiện tại cũng vẫn hỗ trợ các đặc tính kỹ thuật của mô hình loại câu lệnh-hay ma trận Path analysis (phân tích đường xu hướng) là kỹ thuật thống kê dùng để kiểm tra quan hệ nhân quả giữa hai hay nhiều biến Dựa trên hệ thống phương trình tuyến tính

Path analysis là thành phần phụ của SEM, một thủ tục đa biến mà

theo định nghĩa của Ullman (1996), “cho phép kiểm tra một tập quan

hệ giữa một hay nhiều biến độc lập, hoặc là liên tục hoặc là rời rạc, và một hay nhiều biến phụ thuộc, hoặc là liên tục hoặc là rời rạc.”

SEM liên quan đến các biến đo lường được (measured variable) và

các biến ngầm (latent variable) Một measured variable là một biến

có thể được quan sát trực tiếp và được đo lường Biến đo lường được cũng được biết đến như biến quan sát được (observed variable), biến

chỉ báo hay biến biểu thị (indicator or manifest variables) Một latent

variable là một biến không thể được quan sát trực tiếp và phải được

suy ra từ measured variable Latent variables được ám chỉ bởi hiệp

tương quan (covariances) giữa hai hay nhiều measured variables Chúng cũng được biết đến như là các nhân tố (nghĩa là, phân tích nhân tố), các biến kiến trúc hay các biến không quan sát được (constructs or unobserved variables) SEM là sự kết hợp giữa hồi quy

đa biến và phân tích nhân tố Path analysis chỉ liên quan đến các biến đo lường (measured variables)

II CÁC THÀNH PHẦN CỦA SEM

Có hai thành phần: mô hình đo lường (measurement model) và mô hình cấu trúc (structural model)

 Measurement model: liên quan đến quan hệ giữa measured variables và latent variables

 Structural model: chỉ liên quan đến các quan hệ giữa các latent variables mà thôi

Ký hiệu trong SEM:

- Các biến đo lường được: hình chữ nhật hay vuông

- Các biến ngầm: elíp hay hình tròn

- Các khoản sai số: (“nhiễu” của các biến ngầm) được đưa vào biểu đồ SEM, đại diện bởi “E’s” cho các biến đo lường và “D’s” cho các biến ngầm Các khoản sai số đại diện phương sai phần dư trong các biến không được tính cho các đường dẫn (pathways) được giả thiết trong mô hình

Tham số của SEM:

- Là các biến, hệ số hồi quy và hiệp tương quan giữa các biến

- Phương sai có thể được chỉ ra bằng mũi tên hai đầu kết thúc tại cùng một biến, hoặc đơn giản hơn, ký hiệu bằng số trong hộp vẽ biến hay cung tròn

- Các hệ số hồi quy được trình bày dọc theo mũi tên một chiều chỉ ra đường dẫn được giả thiết giữa hai biến (có trọng số được áp dụng cho các biến trong các phương trình hồi quy tuyến tính)

- Hiệp phương sai được kết hợp với các mũi tên vòng cung hai đầu giữa hai biến hoặc các sai số và biểu thị vô hướng (no directionality) Data cho SEM là các phương sai mẫu và hiệp phương sai mẫu lấy từ tổng thể (ký hiệu S, phương sai mẫu quan sát được và ma trận hiệp phương sai)

III KIẾN TRÚC SEM

Mục tiêu trong việc xây dựng 1 biểu đồ xu hướng (path diagram) hay mô

hình phương trình cấu trúc, là tìm một mô hình đủ thích hợp với dữ liệu (S)

để phục vụ như là 1 đại diện có ích của độ tin cậy và giải thích chi tiết dữ liệu

Có 5 bước trong kiến trúc SEM:

1 Chỉ định mô hình (Model Specification)

2 Nhận dạng mô hình (Model Identification)

3 Ước lượng mô hình (Model Estimation)

4 Đánh giá độ thích hợp của mô hình (Assesing Fit of the Model)

5 Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification)

III.1 Chỉ định mô hình (Model Specification)

Là việc chính thức bắt đầu một mô hình Trong bước này, các tham số được

xác định là cố định hay tự do Tham số cố định (fixed parameters) không

được ước lượng từ dữ liệu và được gán một cách tiêu biểu bằng 0 (chỉ ra không có quan hệ giữa các biến) Các đường dẫn của các tham số cố định được gắn nhãn số (trừ khi được gán giá trị là 0, trong trường hợp này không

có đường dẫn nào được vẽ) trong biểu đồ SEM Tham số tự do (Free

parameters) được ước lượng từ dữ liệu quan sát và được người điều tra tin

rằng nó khác 0 Việc xác định tham số nào là cố định hay tự do trong SEM là rất quan trọng vì nó xác định tham số nào sẽ được sử dụng để so sánh biểu đồ giả thuyết với ma trận hiệp phương sai và phương sai tổng thể mẫu trong việc kiểm tra tính thích hợp của mô hình (bước 4) Việc chọn tham số nào là cố định và tham số nào là tự do tùy thuộc vào người nghiên cứu Sự lựa chọn này trình bày một giả thuyết tiền đề về đường xu hướng trong hệ thống là quan trọng trong thế hệ của cấu trúc liên quan của hệ thống được

quan sát (ví dụ, phương sai mẫu được quan sát và ma trận hiệp phương sai)

III.2 Nhận dạng mô hình (Model Identification)

Việc nhận dạng quan tâm đến việc có hay không giá trị duy nhất cho mỗi và mọi tham số tự do có thể thu thập được từ dữ liệu quan sát Nó phụ thuộc vào việc lựa chọn mô hình và đặc tính kỹ thuật của các tham số cố định, ràng buộc và tự do Một tham số bị ràng buộc khi nó trong một tập hợp với các tham số khác Các mô hình cần phải được nhận dạng hoàn chỉnh để có thể ước lượng được (bước 3) và để kiểm định giả thuyết về quan hệ giữa các biến

Có các dạng mô hình có cấu trúc là just-identified, overidentified, hay

underidentified

- just-identified model: trong đó tương ứng 1-1 giữa data và các tham số

cấu trúc Nghĩa là, số phương sai dữ liệu và số hiệp phương sai bằng với số tham số được ước lượng Tuy nhiên, mặc dầu khả năng của mô hình là

đạt được một giải pháp duy nhất cho tất cả các tham số, just-identified

model không có sự quan tâm của khoa học gia vì bởi nó không có độ tự

do và do đó không thể bị loại bỏ

- Overidentified model: là mô hình trong đó số tham số có thể ước lượng

được thì nhỏ hơn số điểm dữ liệu (data points) (nghĩa là, phương sai, hiệp

tương quan của các biến quan sát được) Tình trạng này tạo kết quả ra độ tự do dương cho phép loại bỏ mô hình, do đó được sử dụng một cách khoa học hơn Mục đích của SEM là chỉ ra một mô hình như vậy đáp ứng các

tiêu chuẩn của overidentification

- Underidentified model: là mô hình trong đó số tham số được ước lượng

vượt quá số phương sai và hiệp tương quan Như vậy, mô hình bao gồm thông tin không ý nghĩa (từ dữ liệu đầu vào) cho việc đạt được 1 giải

pháp xác định về ước lượng tham số; nghĩa là, vô số các giải pháp là khả

dĩ cho 1 underidentified model

III.3 Ước luợng mô hình (Model Estimation)

Trong bước này, các giá trị khởi đầu của tham số tự do được chọn để sinh ra

1 ma trận hiệp tương quan tổng thể được ước lượng (estimated population covariance matrix), (), từ mô hình Các giá trị khởi đầu có thể được chọn bởi người nghiên cứu từ thông tin ban đầu, bởi các chương trình máy tính được sử dụng để xây dựng SEM, hay từ phân tích hồi quy đa biến Mục tiêu của ước lượng là để sinh ra một () hội tụ trên ma trận hiệp tương quan

tổng thể quan sát được, S, với ma trận phần dư (residual matrix) (khác biệt giữa () và S) trở nên tối thiểu Nhiều phương pháp có thể được sử dụng

để sinh ra () Việc chọn các phương pháp được hướng dẫn bằng đặc tính của data bao gồm kích thước và phân phối mẫu Hầu hết các tiến trình được sử dụng là lặp Hình thức tổng quát của hàm tối thiểu là:

W = ma trận trọng số

(một vài tác giả xem Q như là F)

Ma trận trọng số, W, trong hàm trên, phù hợp với phương pháp ước lượng được chọn W được chọn để tối thiểu Q, và Q(N-1) cho việc thích hợp hàm, trong hầu hết các trường hợp một thống kê phân phối X2 Kết quả thực hiện của X2 bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu, sai số phân phối, nhân tố phân phối, và giả thiết rằng các nhân tố và sai số là độc lập (Ullman 1996) Một vài phương pháp ước luợng được sử dụng thông dụng nhất là:

Generalized Least squares (GLS)

FGLS = ½ tr[([S - ()]W-1)2]

Trong đó:

tr = toán tử theo dõi (trace operator), cộng các yếu tố trên đường chéo

chính của ma trận

W -1 = ma trận trọng số tối ưu, phải được chọn bởi nhà nghiên cứu

(chọn lựa thông thường nhất là S-1)

Maximum Likelihood (ML)

FML = log|| - log|S| + tr(S-1) - p

Trong trường hợp này, W = S -1và p = số lượng biến được đo lường

Asymptotically Distribution Free (ADF) Estimator (Hàm ước lượng tự

do phân phối tiệm cận)

F ADF = [S - ()]’W -1 [S - ()]

W, trong hàm này, bao gồm các yếu tố xem xét trong kurtosis

Ullman (1996) và Hoyle (1995) thảo luận về các thuận lợi và giới hạn của các hàm ước lượng trên đây

ML và GLS hữu ích cho dữ liệu phân phối chuẩn khi các nhân tố và sai số là độc lập, ADF hữu ích cho các dữ liệu không phân phối chuẩn, nhưng chỉ có giá trị khi kích thước mẫu lớn hơn 2.500 Ullman chỉ ra hàm ước lượng tốt nhất cho dữ liệu không phân phối chuẩn và/hoặc phụ thuộc giữa các nhân tố và sai số là Scaled ML Bất kể hàm nào được chọn, kết quả mong đợi của tiến trình ước lượng là đạt được một hàm thích hợp gần đến 0 Một hàm thích hợp với số điểm là 0 chỉ ra rằng ma trận hiệp phương sai được ước lượng của mô hình và ma trận hiệp phương sai mẫu nguyên thủy là tương đương

III.4 Đánh giá độ thích hợp của mô hình (Assesing Fit of the Model)

Như đã phân tích, giá trị hàm thích hợp gần đến 0 được mong đợi cho độ

thích hợp mô hình Tuy nhiên, nói chung, nếu tỷ số giữa X 2và bậc tự do nhỏ hơn 3, mô hình là thích hợp tốt (Ullman 1996)

Để có độ tin cậy trong kiểm định độ thích hợp mô hình, kích thước mẫu từ

100 đến 200 được yêu cầu (Hoyle 1995)

Ullman (1996) thảo luận sự đa dạng của các hàm thích hợp phân phối

không-X 2, mà ông ta gọi là “các chỉ số thích hợp so sánh (comparative fit indices.)” Hoyle (1995) đề cập đến điều này như “các chỉ số thích hợp phụ thuộc (adjunct fit indices).” Một cách căn bản, những phương pháp này so sánh độ thích hợp của một mô hình độc lập (một mô hình khẳng định không có quan hệ giữa các biến) để thích hợp mô hình được ước lượng Kết quả của việc so sánh này thì thường là một số giữa 0 và 1, với 0.90 hoặc lớn hơn được chấp nhận như là các giá trị chỉ ra độ thích hợp Cả Hoyle và Ullman đề nghị sử dụng nhiều chỉ số khi xác định các độ thích hợp mô hình

III.5 Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification)

Nếu ma trận phương sai/hiệp phương sai được ước lượng bằng mô hình không mô phỏng một cách thích hợp ma trận phương sai/hiệp phương sai mẫu, các giả thuyết có thể được hiệu chỉnh và mô hình được kiểm định lại Để điều chỉnh 1 mô hình, các đường dẫn mới được vẽ thêm hay các đường dẫn cũ được bỏ đi Nói cách khác, các tham số được thay đổi từ cố định tới tự do hoặc từ tự do đến cố định Điều quan trọng để nhớ là khi trong các thủ tục thống kê khác, là việc hiệu chỉnh mô hình sau việc kiểm định lần đầu làm gia tăng cơ hội của vấp phải sai lầm loại I

Các thủ tục thông thường được sử dụng cho việc hiệu chỉnh mô hình là

Lagrange Multiplier Index (LM) và Kiểm định Wald Cả hai loại kiểm

định này báo cáo các thay đổi trong giá trị X2 khi các đường dẫn được điều chỉnh

LM yêu cầu dù có hay không việc gia tăng các tham số tự do gia tăng sự thích hợp của mô hình Kiểm định Wald yêu cầu có hay không việc xóa bỏ các tham số tự do gia tăng sự thích hợp mô hình

Để điều chỉnh tỷ lệ sai lầm loại 1 gia tăng, Ullman (1996) yêu cầu sử dụng một giá trị xác suất thấp (p<0.01) khi tăng thêm hay bỏ các tham số Ullman cũng yêu cầu so sánh giá trị chéo (cross-validation) với các mẫu khác Vì trật tự của các tham số tự do có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn của các tham số khác, LM nên được áp dụng trước kiểm định Wald (nghĩa là, cộng thêm vào tất cả các tham số trước khi bắt đầu xóa chúng) (MacCullum

1986, đã trích dẫn của Ullman 1996)

III.6 Trình bày mô hình cuối cùng (Final Presentation of Model)

Khi mô hình đã đạt được độ thích hợp chấp nhận được, các ước lượng riêng biệt về các tham số tự do được đánh giá Các tham số tự do được so sánh với giá trị rỗng (null value), sử dụng thống kê phân phối z Thống kê z đạt được bằng cách chia tham số ước lượng cho sai số chuẩn của ước lượng đó Tỷ lệ của kiểm định này phải vượt +/-1.96 để quan hệ trở nên có ý nghĩa Sau khi các quan hệ riêng biệt trong mô hình được đánh giá, các ước lượng tham số được chuẩn hóa cho việc trình bày mô hình cuố cùng Khi các ước lượng tham số được chuẩn hóa, chúng có thể được giải thích tham chiếu với các tham số khác trong mô hình và cường độ của đường xu hướng có liên quan trong mô hình có thể được so sánh

CHƯƠNG III THIẾT LẬP MÔ HÌNH NGHIÊN

CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

I LẬP MÔ HÌNH TAM-ECAM

Phần này trình bày mô hình nghiên cứu của đề tài, được đặt tên là ECAM do các kiến trúc chính kết hợp từ hai mô hìnhTAM và e-CAM đã được trình bày trước đây

TAM-Các kiến trúc nội sinh là PU (Nhận thức sự hữu ích), PEU (Nhận thức tính dễ sử dụng), BI (Hành vi dự định), PB (Hành vi mua thực sự)

Các kiến trúc ngoại sinh là TERMI (Thuật ngữ), SCREEN (Thiết kế giao diện), FACI (Các điều kiện thuận tiện), PRT (Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến), PRP (Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ)

I.1 Lựa chọn các kiến trúc ngoại sinh

Việc lựa chọn các biến ngoại sinh dựa vào nhiều nghiên cứu thực nghiệm có giá trị trước đây

Hai kiến trúc PRT (Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến) và PRP (Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ) được lấy từ mô hình e-CAM [6], hai kiến trúc này đã được thiết kế cho việc khảo sát nhận thức trong môi trường thương mại điện tử và được kiểm tra thực nghiệm theo mô hình e-CAM tại Mỹ và Hàn Quốc

Vấn đề còn lại là lựa chọn các kiến trúc ngoại sinh tác động lên PU và PEU Để đơn giản, tôi lập bảng trình bày tất cả các kiến trúc tham khảo từ các nghiên cứu trước có liên quan đến việc chọn biến trong đề tài này

Bảng III 1 Tóm tắt lựa chọn biến

3 [16] EUC EXPERIENCE PEU Spreadsheet S No

4 [16] EUC EXPERIENCE PU Spreadsheet S No

Theo tài liệu tham khảo

3 Ghi chú: S: significant (có ý nghĩa), NS: Not Significant (không có ý nghĩa)

Stt Ref 2 Biến Tác động Khảo sát Kết quả Chọn

15 [24] SCREEN DESIGN PU E-library NS No

16 [20] COMPUTER SELF-EFFICACY PEU IS S No

18 [20] COMPUTER PLAYFULNESS PEU IS S No

19 [20] PERCEIVED ENJOYMENT PEU IS S No

20 [20] OBJECTIVE USABILITY PEU IS S No

28 [4] EXPERIENCE WITH INTERNET PU Internet/WWW S Yes

29 [4] FACILITATING CONDITIONS PU Internet/WWW S Yes

30 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN PEU E-library S Yes

31 [24] TERMINOLOGY PEU E-library S Yes

32 [24] SCREEN DESIGN PEU E-library S Yes

33 [20] FACILITATING CONDITIONS PEU IS S Yes

Bảng III 2 Giải thích lý do các biến Không được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7)

động

Giải thích

1 [16] COURSE PEU Biến này mô tả khóa học áp dụng cho học viên

trong khảo sát phần mềm bảng tính Là biến nhân khẩu học có thể thay thế bằng các yếu tố nhân khảu học khác thích hợp hơn cho E-comm nên không sử dụng được trong luận văn

3 [16] EUC EXPERIENCE PEU Các items sử dụng trong biến này không phù hợp

với phạm vi nghiên cứu

4 [16] EUC EXPERIENCE PU

5 [16] TRAINING PEU Việc huấn luyện chỉ thích hợp với các IS, không

thích hợp trong môi trường E-com B2C trong nghiên cứu, vì đây là môi trường ảo, chỉ có hỗ trợ chứ không có huấn luyện một cách rạch ròi

7 [16] SUPPORT PEU Theo [16], hỗ trợ gồm 2 loại: (1) hỗ trợ phát triển

ứng dụng và (2) hỗ trợ chung bao gồm hỗ trợ của quản lý cấp cao và phân bổ nguồn lực Các loại hỗ trợ này thường từ bên trong, không phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của thesis Hơn nữa, việc hỗ trợ có thể đo thông qua biến Facilitang Conditions (Các điều kiện thuận tiện) trong [20] phù hợp với môi trường ảo hơn

Stt Ref Biến Tác

động

Giải thích

9 [2] COMPATIBILITY PEU Biến này chưa thấy xuất hiện trong các nghiên cứu

môi trường ảo

10 [2] COMPATIBILITY PU

11 [2] S_RATING PEU Chỉ sử dụng thang đo 1 muc để đánh giá chung về

một hệ thống cụ thể, không thích hợp trong môi trường thương mại điện tử

12 [24] RELEVANCE PEU Không thích hợp với đề tài do việc khảo sát không

tập rung vào một trang web cụ thể nào

13 [24] RELEVANCE PU Như trên

14 [24] TERMINOLOGY PU Biến này đã được test là không liên quan đáng kể

15 [24] SCREEN DESIGN PU Biến này đã được test là không liên quan đáng kể

16 [20] COMPUTER SELF-EFFICACY PEU Do định nghĩa đã được trình bày trong [20] không

phù hợp với môi trường thương mại và thang đo đã được phát triển của nó (10 items) không phù hợp với phạm vi nghiên cứu của thesis

17 [20] COMPUTER ANXIETY PEU Là sự e sợ cá nhân, thậm chí sợ hãi khi người ta đối

mặt với triển vọng sử dụng computer Điều này không liên quan với E-com B2C

18 [20] COMPUTER PLAYFULNESS PEU Là “mức độ của các nhận thức tự phát trong các

tương tác microcomputer”, điều này cũng không phù hợp với e-com B2C

19 [20] PERCEIVED ENJOYMENT PEU Là thành phần điều chỉnh trong [20], ảnh hưởng qua

kinh nghiệm gia tăng, chỉ nghiên cứu được bằng longitudinal, khó nghiên cứu bằng survey

20 [20] OBJECTIVE USABILITY PEU Như mục 19

21 [21] SUBJECTIVE NORM PU “Tiêu chuẩn chủ quan” này không liên quan E-com

B2C

22 [21] IMAGE PU Do bác bỏ biến 21 nên biến này cũng bị bỏ theo

Xem định nghĩa chi tiết trong [21]

23 [21] JOB RELEVANCE PU Giống như RELEVANCE Kiến trúc này chỉ định hệ

thống đặc thù

24 [21] OUTPUT QUALITY PU Hai biến này đã bị bác bỏ theo [24] Xem chi tiết

diễn giải () dưới đây

25 [21] RESULT DEMONSTRABILITY PU

 Theo [24]: Các đặc tính hệ thống có khả năng ảnh hưởng trực tiếp cả PEU và PU về hệ thống thông tin Các nghiên cứu bao gồm các biến ngoại sinh của TAM đã tìm thấy quan hệ có ý nghĩa giữa các biến hệ thống và các kiến trúc niềm tin của TAM Tuy nhiên , các nghiên cứu này hoặc là sử dụng những biến giả (dummy variable) để trình bày IS khác nhau hay thừa nhận 1 kiến trúc toàn bộ đơn, như là nhận thức chất lượng

hệ thống (perceived system quality) hay chất lượng kết quả (output quality), để thay

thế cho các đặc tính hệ thống Hoạt động đơn giản thái quá này không làm nổi bật tác động của các đặc tính hệ thống riêng biệt lên việc chấp nhận của người sử dụng Do đó, có sự cần thiết để nhận dạng những đặc tính hệ thống đặc thù và kiểm tra các tác động riêng biệt của chúng lên cả PEU và PU về các thư viện số hóa Quan hệ giữa các đặc tính hệ thống đa dạng và các kiến trúc niềm tin trong TAM có thể được kiểm tra thông qua kiến trúc sử dụng Thay vì kiểm tra tính dễ sử dụng hay sự hữu ích, các nhà nghiên cứu khoa học thư viện đã tập trung vào việc sử dụng các thư viện số hóa Việc

sử dụng thì được định nghĩa như là cách thức dễ như thế nào và hiệu quả như thế nào

một hệ thống computer có thể có thể được sử dụng bởi một tập hợp người sử dụng đặc thù Hai thành phần sử dụng này có một tương đồng gần gũi với kiến trúc PEU và PU của TAM Do đó, những định nghĩa trên đây cung cấp cho chúng tôi nền tảng để kiểm tra ảnh hưởng của các yếu tố đa dạng về việc sử dụng hệ thống trên các kiến trúc niềm tin của TAM Theo các lĩnh vực yếu tố sử dụng của Lindgaard, chúng tôi đề xuất 3 đặc tính hệ thống (Relevance, Terminology, Screen design) như các thành phần xác định

ngoại sinh quan trọng của TAM Chúng đã được chọn vì chúng thường được đề cập trong lý thuyết khoa học thư viện của sự thích đáng của chúng đối với phạm vi thư viện số hóa (như là relevance, terminology, và screen design là vốn có trong các hệ thống hồi phục thông tin) và mức độ kiểm soát cấp cho những người thiết kế thư

viện số hóa Thời gian hồi đáp (response time), là một đặc tính hệ thống khác, đã không được đưa vào trong nghiên cứu này vì những người thiết kế thư viện số hóa có ít kiểm soát trên nó với người sử dụng nối kết đến hệ thống thông qua the Internet

 Theo [3]: Thương mại trực tuyến (như e-bay) nhờ rất nhiều vào công nghệ để hỗ trợ tiến trình kinh doanh Khi TMĐT được tổ chức chính thông qua tương tác giữa khách hàng và các hệ thống computer; một mức tương tác cao được bảo đảm để đạt được

tương tác mong đợi Trong phạm vi này, tương tác phải làm nhiều hơn với việc học cách để tín nhiệm công nghệ của khách hàng để hành động theo điều quan tâm nhất của họ, và để hồi phục những thông tin có ý nghĩa nhất cung cấp cho các quyết định Häubl và Murray (2002) phát hiện thấy khách hàng tin tưởng nhiều hơn vào

những giới thiệu được hình thành bởi các tác nhân giới thiệu điện tử theo cách họ sẽ sử dụng những thuộc tính của sản phẩm được giới thiệu để tham khảo cho những quyết định mua hàng hiện tại hay tương lai

 Từ các lý luận trên, có thể xem E-commerce là 1 hệ thống hồi phục thông tin, do đó nhận các biến theo [24] và bỏ các biến theo [21]

Bảng III 3 Giải thích lý do các biến Được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7)

động

Giải thích

26 [16] DEMOGRAPHIC PEU Biến nhân khẩu học tác động lên PU, PEU Theo

[16], Demographic là một trong các biến tiền đề của Attitude (Thái độ) và đã được kiến trúc để tác động lên PU và PEU

27 [16] DEMOGRAPHIC PU

28 [4] EXPERIENCE WITH INTERNET PU Đã được khảo sát trong môi trường WWW, có ảnh

hưởng đáng kể lên PU

29 [4] FACILITATING CONDITIONS PU Biến này đã được sử dụng trong [4] và [20] Sử dụng

thang đo 5 mục

30 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH

DOMAIN

PEU Đã được sử dụng trong [24] cho thấy ảnh hưởng đáng kể lên PEU Xem diễn giải (1)

31 [24] TERMINOLOGY PEU Được chọn theo giải thích trên

32 [24] SCREEN DESIGN PEU

33 [20] FACILITATING CONDITIONS PEU Biến này được giải thích giống mục 29 bảng này

(1) Theo [24] Kiến thức về lĩnh vực dò tìm là một yếu tố kiểm soát bên trong khác có thể

ảnh hưởng tích cực lên nhận thức tính dễ sử dụng về thư viện số hóa Nghiên cứu về các hệ thống phục hồi thông tin chỉ ra rằng kiến thức phạm vi có thể hỗ trợ việc dò tìm một

cách hữu hiệu hơn bằng cách giúp người sử dụng tách những thông tin liên quan từ những hồi đáp không liên quan, xúc tiến việc học những nguyên tắc dò tìm, và định hình những truy vấn chính xác hơn Trong môi trường ảo của thư viện số hóa, không giống như môi trường vật lý nơi hỗ trợ người dùng cuối hay hỗ trợ quản lý nói chung là có sẵn,

ở đây không có ai tư vấn cho người sử dụng Với điều kiện này, kiến thức nền tảng của người sử dụng về lĩnh vực dò tìm có thể giúp hỗ trợ tương tác rất dễ dàng hơn với các thư viện số hóa

Bảng III 4 Tóm tắt các biến ngoại sinh được chọn cho mô hình

2 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN KNOWL OF SEARCH PEU

5 [4,18,22] FACILITATING CONDITIONS FACI PEU

5 [4,18,22] FACILITATING CONDITIONS FACI PU

Ở đây, kiến trúc KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN được tích hợp vào kiến trúc FACILITATING CONDITIONS vì các tương đồng đã được chỉ ra trong mô hình UTAUT kết hợp các kiến trúc đã nghiên cứu Đường dẫn và các mục đo của kiến trúc này cũng được hiệu chỉnh theo UTAUT [19]

I.2 Các kiến trúc chính

I.2.1 Thuật ngữ (Terminology)

Thuật ngữ đề cập đến từ, câu, và chữ viết tắt được sử dụng bởi hệ thống Người sử dụng cần đệ trình các truy vấn của họ đến hệ thống thông qua các cụm từ có cấu trúc nơi mà kiến thức của thuật ngữ được sử dụng bởi hệ thống là không thể thiếu được Nói cách khác, điều cũng quan trọng là người sử dụng hiểu các mô tả, hướng dẫn và kết quả dò tìm của hệ thống số hóa một cách rõ ràng và đúng đắn Một vấn đề chính với thuật ngữ hệ thống thông tin là những biệt ngữ được sử dụng không thích hợp Như đã được ghi chú bởi Talja et al., từ vựng mà người sử dụng dùng để diễn tả nhu cầu thông tin của họ thường khác với thuật ngữ của những người cung cấp thông tin Điều khác biệt này không những làm khó khăn cho người sử dụng tương tác với hệ thống mà còn giảm lợi ích tiềm tàng mà hệ thống số hóa có thể cung cấp cho người sử dụng [24]

Kiến trúc này đã được kiểm tra thực nghiệm trong môi trường thư viện số hóa và cho thấy kết quả tác động tích cực đến nhận thức tính dễ sử dụng [24]

Tôi đưa kiến trúc này vào trong mô hình theo kết quả nghiên cứu từ [24], kiến trúc này tác động trực tiếp lên kiến trúc Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng

I.2.2 Thiết kế giao diện (Screen Design)

Screen design là cách thức thông tin được trình bày trên màn hình Nó đã được nhận biết trước đây bởi các nhà nghiên cứu hệ thống thông tin là việc thiết kế giao diện và mã trình bày thông tin của một hệ thống thông tin có thể ảnh hưởng lớn đến chiến lược dò tìm thông tin của người sử dụng và kết quả thực hiện của họ [24] Trong các nghiên cứu về các hệ thống hồi phục thông tin, giao diện người sử dụng đã được báo cáo là quan trọng tương đương với phương tiện hồi phục (retrieval engine) trong việc ảnh hưởng thực hiện hệ thống [24] Một thiết kế màn hình tốt có thể tạo ra 1 môi trường ảo tiện nghi mà người sử dụng có thể dễ dàng nhận biết các nhóm chức năng và những phương tiện giúp điều hướng, di chuyển tự do khắp nơi và quét các kết quả dò tìm, và làm cho việc dò tìm hữu hiệu hơn

Kiến trúc này đã được kiểm tra thực nghiệm trong môi trường thư viện số hóa và cho thấy kết quả tác động tích cực đến nhận thức tính dễ sử dụng [24]

Tôi đưa kiến trúc này vào trong mô hình theo kết quả nghiên cứu từ [24], giống như thuật ngữ, kiến trúc này cũng tác động trực tiếp lên kiến trúc Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng

I.2.3 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions)

Các điều kiện thuận tiện được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng tổ chức và kỹ thuật tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Kiến trúc này được làm theo mô hình UTAUT cho phù hợp với tính thống nhất của các lý thuyết và mô hình nền tảng đã được nghiên cứu thực nghiệm trước đây

I.2.4 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (PRP) và

Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT)

Hai kiến trúc này lấy từ mô hình e-CAM, hai kiến trúc này đã được thiết kế và thực nghiệm trong môi trường thương mại điện tử tại hai quốc gia Mỹ và Hàn Quốc Không có sửa đổi gì với hai kiến trúc này

I.2.5 Các biến nhân khẩu học (Demographic)

Các kiến trúc nhân khẩu học có ảnh hưởng trung gian lên các kiến trúc chính và đã được nghiên cứu thực nghiệm theo các nghiên cứu trước đây Các biến nhân khẩu học chủ yếu là giới tính, giáo dục, thu nhập, sắc tộc,

nghề nghiệp, và thậm chí là vùng địa lý (Bellman, Lohse, & Johnson, 1999) [16] Trong đề tài này, tôi chọn các đặc tính nhân khẩu học là Tuổi, Giới Tính, Giáo Dục, Nghề Nghiệp Đặc tính Thu Nhập không được chọn vì lý do lấy mẫu không chính xác, do đó có thể bị chệch Hơn nữa, theo mô hình UTAUT [19], đã chỉ nghiên cứu các đặc tính nhân khẩu học chính là Tuổi và Giới Tính từ việc tổng hợp các lý thuyết/mô hình nghiên cứu trước Đường dẫn từ biến nhân khẩu học được kế thừa từ mô hình UTAUT Tuy nhiên, luận văn chỉ dự định phân tích tác động trung gian của các biến nhân khẩu học trong trường hợp cỡ mẫu thu thập được phù hợp với các phân tích chéo giữa các nhóm Trường hợp cỡ mẫu không đủ lớn để phân tích chéo giữa các nhóm [1] thì các đặc tính nhân khẩu học này được sử dụng để kiểm tra các thống kê mô tả làm nền tảng cho việc đánh giá chung và đưa ra các kiến nghị cho các nghiên cứu tương lai

Mô hình này có một vài thay đổi so với dự định lúc đầu, kiến trúc PB (hành

vi mua thực sự) được làm theo mô hình e-CAM với 2 mục đo là Tần Số Mua Hàng Trực Tuyến và Tổng Giá Trị Hàng Mua Trực Tuyến trong vòng 6 tháng qua kể từ ngày khảo sát Trong điều kiện của luận văn hiện tại, chúng tôi (tôi và người tổ chức khảo sát lấy mẫu tại một Công ty dịch vụ Marketing) đã không tìm ra tổng thể này nên đã chuyển qua khảo sát tổng thể có dự định mua Với việc chuyển đổi tổng thể nghiên cứu như trên, sự thay đổi làm ảnh hưởng đến mục đo của PB (xem questionnaire trong Phụ lục 1) chỉ còn 1 mục (C.10) Sau khi khảo sát thực tế, có nhiều hồi đáp đã

Hình III 1 Mô hình TAM-ECAM dự định

để trống mục đo ở kiến trúc này do trong kiến trúc BI (câu C.8 và C.9) họ đã đánh dấu vào mục 1 hoặc 2 (nghĩa là, Chắc Chắn Không Sử Dụng hoặc Không Sử Dụng tương ứng theo thứ tự) Mã hóa bằng 0 được tính thêm cho những mục hồi đáp này

Như vậy, với thang đo không phù hợp với cấu trúc của mô hình dự định nên kiến trúc PB chỉ để tham khảo và được loại bỏ khỏi phân tích

II CÁC GIẢ THUYẾT NỀN TẢNG

Theo kết quả của nghiên cứu trước đây [24], Thuật Ngữ và Thiết Kế Giao Diện có tác động dương lên nhận thức tính dể sử dụng Giả thuyết H1 và H2 được phát biểu như sau:

H1: Thuật Ngữ (TERMI) có tác động dương trực tiếp lên Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU)

H2: Thiết Kế Giao Diện (SCREEN) có tác động dương trực tiếp lên Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU)

Theo kết quả nghiên cứu của mô hình UTAUT, các điều kiện thuận tiện có ảnh hưởng trực tiếp lên việc sử dụng hệ thống thực sự Trong điều kiện thương mại điện tử và theo mục tiêu nghiên cứu về hành vi dự định, tôi hiệu chỉnh kiến trúc FACI tác động trực tiếp lên kiến trúc BI là kiến trúc nội sinh cuối cùng của mô hình Giả thuyết H3 được phát biểu như sau:

H3: Các Điều Kiện Thuận Tiện (FACI) có tác động dương trực tiếp lên Hành Vi Dự Định (BI)

Các giả thuyết kế tiếp được phát biểu thống nhất với mô hình TAM

H4: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU) tác động dương lên Nhận Thức Sự Hữu Ích (PU)

H5: Nhận Thức Sự Hữu Ích (PU) tác động dương lên Dự Định Hành Vi (BI)

H6: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU) tác động dương lên Dự Định Hành Vi (BI)

Các giả thuyết sau được phát biểu thống nhất với mô hình e-CAM

H7: Nhận Thức Rủi Ro Liên Quan Đến Giao Dịch Trực Tuyến (PRT) tác động âm lên Dự Định Hành Vi (BI)

H8: Nhận Thức Rủi Ro Liên Quan Đến Sản Phẩm/Dịch Vụ (PRP) tác động âm lên Dự Định Hành Vi (BI)