Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng thương mại điện tử của người tiêu dùng trong cách mạng công nghiệp 4.0

Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
NGHIÊN CU CÁC YU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI SDNG THƯƠNG  
MI ĐIN TCA NGƯỜI TIÊU DÙNG TRONG CÁCH MNG CÔNG NGHIP 4.0  
FACTORS AFFECT TO BEHAVIOR OF E-COMMERCE CUSTOMER IN THE  
FOURTH INDUSTRY REVOLUTION  
ThS. Mai Lưu Huy, ThS. Chu MHnh  
Khoa Kinh tế, Đại hc Văn Hiến  
Email: HuyML@vhu.edu.vn, HanhCM@vhu.edu.vn  
Tóm tt  
Cách mng công nghip ln th4 vi tên gi cuc cách mng số đang tng bước chuyn hóa thế gii  
thc thành thế gii s, sthúc đẩy mnh msphát trin kinh tế s, thương mi đin t. Nghiên cu các yếu tố  
nh hưởng đến hành vi sdng ca người tiêu dùng giúp các doanh nghip kinh doanh da trên nn tng  
thương mi đin tcó nhng gii pháp cthnhm nâng cao tính cnh tranh ca doanh nghip. Tác githc  
hin nghiên cu da trên bng kho sát ttháng 03/2018 đến tháng 06/2018 được thc hin ti Thành phHồ  
Chí Minh và thc hin bng phương pháp hi qui bi. Kết qucho thy các yếu t: Thun tin, nim tin, kinh  
nghim, thiết kế trang web, tiết kim thi gian, bo mt là các yếu ttác động đến hành vi sdng thương mi  
đin tca người tiêu dùng.  
Tkhóa: Thương mi đin t, cách mng 4.0.  
Abstract  
The fourth industrial revolution, called the digital revolution, is gradually transforming the real world  
into a digital world that will boost the digital economy and e-commerce. Research on the factors affecting the  
buying behavior of consumers to help business enterprises based on e-commerce platform have specific  
solutions to improve the competitiveness of enterprises. The authors conducted a survey based on the survey  
from March 2018 to June 2018 conducted in Ho Chi Minh City and performed by multiple regression. Results  
show that the following factors: Convenience, trust, experience, web site design, time savings, security and  
bargaining are factors that affect the use of e-commerce. consumption.  
Key words: E-commerce, The fourth industrial revolution.  
1. Gii thiu  
Sau khi Vit Nam trthành thành viên ca các hip định thương mi (WTO, AFTA…) các  
doanh nghip va và nh(SMEs) Vit Nam phi đi din vi nhiu áp lc cnh tranh. Do vy cn có  
nhng chiến lược bài bn để có thtn ti trong nn kinh tế hi nhp ngày nay. Các SME cn phi  
mnh dn thay đi, đưa ra nhng ý tưởng và nhng hot động mi; tuy nhiên vn đề đặt ra là nhng  
công ty vi rt ít hoc không có kinh phí để thc hin nghiên cu có thể được ngun kiến thc từ đâu.  
Các SMEs cn đưa công nghthông tin, cthlà internet và đin toán đám mây vào các hot đng ca  
doanh nghip để giúp gim thiu tác đng tiêu cc do quy mô và ngun lc hn chế.  
Trong thc tế, internet đang giúp các SMEs đạt được khnăng marketing toàn cu vi chi phí  
rt thp, trong khi các phn mm qun lý tài chính và kế toán giúp nâng cao khnăng qun lý, gim  
được các chi phí khá cao liên quan đến qun lý doanh nghip. Ngoài ra, doanh nghip có thto ra các  
"kho hàng" o để liên kết trc tiếp nhà sn xut và khách hàng cui cùng. Vì vy, vic nghiên cu các  
yếu tố ảnh hưởng đến vic sdng thương mi đin tca người tiêu dùng là tin đề để các doanh  
nghip dùng làm csxây dng gii pháp nhm đáp ng vi cách mng công nghip 4.0 đang din ra.  
2. Tng quan nghiên cu, cơ slý thuyết và phương pháp nghiên cu  
2.1. Tng quan nghiên cu và cơ slý thuyết  
2.1.1. Tng quan vthương mi đin tVit Nam  
“Kinh tế s” là nn kinh tế da trên các công nghkthut s. Thương mi đin t, qung cáo  
105  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
trc tuyến trên các trang mng xã hi… chính là nhng du n ca kinh tế shóa trong đời sng ca  
người dân Vit Nam nhng năm gn đây. Theo nghiên cu ca Trung tâm kinh doanh toàn cu ca  
Đại hc Tufts (M), hin Vit Nam xếp hng 48/60 quc gia có tc độ chuyn đổi kinh tế shóa  
nhanh trên thế gii, đng thi xếp hng 22 vtc độ phát trin shóa. Điu đó chng tVit Nam  
đang trong nn kinh tế shóa và lĩnh vc thương mi đin tcó trin vng tiến xa hơn.  
Vi mt quc gia có đến 53% dân ssdng internet và gn 50 triu thuê bao sdng  
smartphone, thtrường thương mi đin tử ở Vit Nam được dự đoán sbùng ntrong thi gian ti.  
Thc tế thi gian qua cũng cho thy, tim năng tăng trưởng ca lĩnh vc thương mi đin tca Vit  
Nam rt ln. Theo kết qukho sát ca Hip hi Thương mi Đin tVit Nam (VECOM) đưa ra trong  
Báo cáo ChsThương mi đin tVit Nam năm 2018, tc độ tăng trưởng năm 2017 so vi năm trước  
ước tính trên 25%. Nhiu DN cho biết tc độ tăng trưởng năm 2018 sduy trì mc tương t.  
Báo cáo ChsThương mi đin tVit Nam năm 2018 cũng cho thy, tc độ tăng trưởng  
trong mt slĩnh vc cthrt ngon mc. Đối vi lĩnh vc bán ltrc tuyến, thông tin thàng nghìn  
website thương mi đin tcho thy, tltăng trưởng doanh thu năm 2017 tăng 35%. Kho sát gián  
tiếp qua mt sDN chuyn phát hàng đầu cho thy, tc độ tăng trưởng doanh thu tdch vchuyn  
phát t62% đến 200%.  
Đối vi lĩnh vc thanh toán, theo thông tin tCông ty cphn Thanh toán quc gia Vit Nam  
(NAPAS), năm 2017, slượng giao dch trc tuyến thni địa tăng khong 50% so vi 2016, trong  
khi giá trgiao dch tăng trưởng ti 75%. Trong lĩnh vc tiếp thtrc tuyến, mt scông ty tiếp thliên  
kết có tc độ tăng trưởng năm 2017 đạt t100% đến 200%. Tính đến cui năm 2016, quy mô thị  
trường thương mi đin tVit Nam khong 4 tUSD. Dbáo trong 4 năm ti, quy mô thtrường  
thương mi đin tVit Nam được dự đoán có thể đạt ti 10 tUSD.  
Hot đng đầu tư và tim lc tcác tên tui ngoi được cho là sthúc đẩy sphát trin ca  
thương mi đin trt nhanh, đng thi phn nào cho thy sc hp dn ca thtrường Vit Nam.  
Đến năm 2020, dkiến ti Vit Nam có khong 30% dân stham gia mua sm online, đạt 350  
USD/người. Theo đó, thương mi đin ttrên nn tng di động và thương mi đin tử định vstiếp  
tc là xu thế chủ đạo trên thế gii, chiếm khong 25% tng mc bán ltoàn cu. Theo dbáo, năm  
2018 slà thi đim ca thương mi đin tkhi người dân hu như đã rt quen thuc vi mua sm  
trc tuyến.  
Giá c, cht lượng sn phm, dch v… vn slà mt yếu tquan trng thu hút người dùng  
mua hàng trc tuyến. Đồng thi, mt khi càng nhiu người tiêu dùng biết vthương mi đin tthì  
thương hiu, cung cách phc v, nn tng công ngh, các dch vgia tăng như vn chuyn, thanh toán,  
hu mãi, sphi càng hoàn thin hơn.  
2.1.2. Thương mi đin tử  
Khi internet trnên thương mi hóa hơn và người dùng bt đầu tham gia trên toàn thế gii vào đầu  
nhng năm 1990, thut ngThương mi đin t(Electronic Commerce – EC) được đặt ra và các ng dng  
EC mrng nhanh chóng (Turban và cng s, 2002). Mc dù có nhiu công cụ đin tkhác nhau như các  
thiết bị được sdng rng rãi trong EC như chuyn tin đin t(EFT) và dliu đin ttrao đổi (EDI), hu  
hết EC hin đang được thc hin qua internet. Trong quá kh, các doanh nghip ln đã sdng nhiu mng  
ni bộ để thc hin EC, nhưng đối vi các doanh nghip va và nhchi phí cao là rào cn để hcó thtiếp  
cn vi EC. Tuy nhiên, Internet đã thay đổi vn đề này bng cách làm cho mi giao dch ddàng và rhơn.  
Các định nghĩa ca EC rt nhiu và đa dng. Tchc Thương mi Thế gii (WTO) xác định EC là  
quá trình doanh nghip thc hin sn xut, phân phi, tiếp th, bán hàng hoc giao hàng và dch vbng  
phương tin đin t(Baker và McKenzie, 2001). Mt định nghĩa khác, được cung cp bi Nhóm thương mi  
đin tca Liên minh châu Âu, độc quyn gii hn hot động ca EC trên internet và được biết đến rng:  
thương mi đin tlà phương tin đặc bit để mua và bán sn phm hoc dch vqua Internet (Schulze và  
Baumgartner, 2001).  
106  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
Do không có định nghĩa thng nht nên nhóm tác giả đã áp dng mô tả được cung cp bi  
Globerman và cng s(2001) để xác định thương mi da trên internet là: thông qua các phương tin truyn  
thông đin tca Internet, người mua và người bán thc hin bt kgiao dch kinh tế to thành mt tha  
thun hp đồng liên quan đến vic định giá và phân phi hàng hóa và dch v, và hoàn thành giao dch thông  
qua vic cung cp các khon thanh toán hoc dch vtheo hp đồng.  
Vì EC có thbao gm nhiu lĩnh vc ph, trong các hot động chung ca EC có thể được phân loi  
thành ba trường hp sau đây:  
(1) sliên kết ca mt công ty vi các kênh trước và sau ca nó (ví d: các nhà bán l, nhà phân phi  
và nhà cung cp), được gi là EC gia các doanh nghip (B2B);  
(2) các hot động thương mi gia doanh nghip và khách hàng cui cùng (B2C); và  
(3) qun lý trong doanh nghip, tp trung vào vic htrdoanh nghip các hot động và stích hp  
các hot động ca phòng ban (Shaw và cng s, 1997).  
2.1.3. Các mi quan hvà mô hình nghiên cu  
Chiang & Dholakia (2003) trong bài viết ca hkim tra ý định ca người tiêu dùng để mua sm trc  
tuyến thông qua giai đon mua li. Nghiên cu kết hp ba biến quan trng có khnăng nh hưởng đến ý định  
người tiêu dùng gm: a) Đặc đim thun li ca kênh mua sm, b) Đặc tính loi sn phm và Nhn thc giá  
ca sn phm.  
Vijasarathy (2003) đã kim tra mi quan hgia định hướng mua sm, loi sn phm và ý định người  
tiêu dùng trong vic sdng Internet để mua sm. Kết quphân tích hi quy cho thy rng loi sn phm, có  
nh hưởng độc lp đáng kể đến ý định mua sm trc tuyến; tuy nhiên nghiên cu không kim định mi quan  
hgia định hướng trước, trong và sau mua sm.  
Monsuwe, Dellaert và Ruyter (2004) đã đề xut mt khuôn khổ để tăng cường hiu biết vthái độ  
ca người tiêu dùng đối vi mua sm trc tuyến và ý định ca họ đối vi ca hàng trên internet. Khuôn khổ  
sdng các cu trúc ca mô hình chp nhn công ngh(Technology acceptance model – TAM) làm cơ s.  
Tác giả đề xut thái độ ca người tiêu dùng đối vi vic mua sm trên internet đầu tiên phthuc vào các tác  
động trc tiếp ca trc tuyến có liên quan tính năng mua sm. Các tính năng mua sm trc tuyến có thlà  
nhn thc ca người tiêu dùng vchc năng và các chiu kích tin dng như dsdng và stin ích hoc  
nhn thc ca hvcm xúc và tri nghim hay hưởng th.  
Kim và Lee (2004) trong nghiên cu ca htp trung vào nhiu yếu ttình cm ý định tìm kiếm trc  
tuyến, trong đó được tìm thy là mt dự đoán chính vý định mua hàng trc tuyến. Hkết lun rng giá trị  
thc dng tìm kiếm thông tin trên internet, giá trâm thanh ca tìm kiếm thông tin trên internet, li ích nhn  
thc ca internet mua sm, nhn thc ri ro vmua sm qua internet và tri nghim mua sm trên internet  
được dự đoán là ý định tìm kiếm trc tuyến tt.  
Schimmel (2005) đã tiến hành mt cuc kho sát ca người tiêu dùng để kim tra phương pháp thông  
đip truyn thông nào tác động đến vic mua sm trc tuyến ca người tiêu dùng. Nhng nlc truyn  
ming và quan hcông chúng là nhng động lc quan trng nht, trong khi truyn thông trc tuyến li cho  
hiu qudn đầu.  
Rajamma và Neeley (2005) đã xem xét nh hưởng ca định hướng xã hi ca khách hàng. Nghiên  
cu chng minh rng người mua sm trc tuyến có nhiu khnăng là người mua sm thc tế hơn và có khả  
năng thu được nhiu shưởng thhơn tmua sm. Định hướng xã hi ca người mua sm không nh hưởng  
đến sthích mua sm trc tuyến ca h. Ngoài ra đàn ông thích mua sm trc tuyến nhiu hơn phn.  
Jajawardhena và cng s(2007) đã xem xét ý định mua ca người tiêu dùng bán ltrc tuyến, được  
phân đon theo hướng mua hàng ca h. Các tác gikết lun rng định hướng mua hàng ca người tiêu dùng  
không nh hưởng đáng kể đến xu hướng ca họ đến ca hàng trc tuyến. Có mi quan hgia ý định mua  
hàng và gii tính.  
107  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
Prasad và Aryasree (2009) đã khám phá các yếu tquyết định hành vi ca người mua sm như stin  
li, dch vkhách hàng, tin cy, môi trường ca hàng web và hưởng thmua sm trên web. Các nhà khoa  
hc kết lun rng tin li, ca hàng trc tuyến, mua sm trc tuyến và dch vca khách hàng, thay vì tin  
tưởng, đã có tác động đáng kể đến ssn lòng mua tca hàng bán ltrc tuyến. Mong đợi stin tưởng và  
dch vca khách hàng, tt ccác khác các yếu tcó ý nghĩa vi tham chiếu đến sbo trca các ca hàng  
bán ltrc tuyến.  
Rao và Mehdi (2010) trong nghiên cu đã khám phá hành vi ca người dùng internet. Hkết lun  
rng an ninh là yếu tquan trng nht tyếu ttrc tuyến tngười mua trc tuyến, sau đó là yếu tố độ tin  
cy.  
Bannergy, Dutta và Das Gupta (2010) đã tiến hành mt nghiên cu vthái độ ca khách hàng đối vi  
mua sm trc tuyến. Các nghiên cu cho thy trong s202 người trli đã mua hàng trc tuyến, 89,1% hơi  
hài lòng và 96,1% khách hàng hài lòng cũng có ý định tưởng thc mua sm trc tuyến trong tương lai. Nhà  
nghiên cu cũng tiết lrng có mi liên hệ đáng kgia mua sm trc tuyến và thu nhp gia đình hàng  
tháng, tn sut internet mc sdng và thi gian mi phiên sdng Internet.  
Bài viết ca Pallavi Kumari (2012) cho thy rng thtrường n Độ nh hưởng ca người ni tiếng,  
mua sm trc tuyến, khuyến mi và sphbiến ca các sn phm thân thin vi môi trường. Nhà bán lcn  
cp nht thông tin vi công dân vì hchủ động hơn và có thtiếp cn tt hơn vi thông tin và hlà nhng  
tiêu chun mi được to ra thêm gi.  
Thun tin  
Nim tin  
Kinh nghim  
Hành vi sdng  
Thiết kế web  
Tiết kim thi gian  
Bo mt  
Smc cả  
Hình 1: Mô hình nghiên cu hành vi sdng EC (ngun tác giả đề xut)  
2.2. Phương pháp nghiên cu  
Nghiên cu thc hin thông qua hai bước là nghiên cu sơ bvà nghiên cu chính thc. Nghiên cu  
sơ bộ được thc hin bng phương pháp nghiên cu định tính thông qua vic thu thp thông tin tcác nghiên  
cu định tính trước đó, nhm khám phá, điu chnh và bsung thang đo vcác thành phn có nh hưởng đến  
xu hướng sdng thương mi đin t. Nghiên cu chính thc được thc hin bng phương pháp định lượng,  
dùng phương pháp điu tra thu thp thông tin thông qua các bng câu hi. Vi phương pháp ly mu thun  
tin được la chn cho nghiên cu chính thc, nhóm nghiên cu đã xây dng bng câu hi và thc hin vi  
người tiêu sdng dch vthương mi đin ttrong thi gian ttháng 03 năm 2018 đến tháng 06 năm 2018.  
Dliu thu thp được bng hình thc phng vn trong 12 tun. Sbng câu hi được phát ra là 350. Các  
bng kho sát sau khi thu thp được rà soát và loi bcác bng không đạt yêu cu. Nghiên cu sdng phn  
108  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
mm phân tích dliu SPSS 23.0: Các thng kê mô tả độ tin cy (Cronbach’s Alpha), phân tích yếu tkhám  
phá (EFA), phân tích hi quy bi.  
3. Kết quả  
Nghiên cu chính thc được chn theo phương pháp ly mu thun tin vi 350 bng câu hi đã  
được phát ra để phng vn trc tiếp, sau thi gian 12 tun phng vn người tiêu dùng ti Thành phHChí  
Minh đã thu về được 310 bng trli, có 13 bng câu hi bloi sau khi làm sch dliu. Vi cmu là 297  
được đưa vào phân tích và xlý.  
Trước khi đi vào phân tích yếu tkhám phá, tác gikim định độ tin cy ca thang đo bng công cụ  
Cronbach α. Độ tin cy ca thang đo được đánh giá bng hstin cy Cronbach Alpha (Nguyn Đình Th,  
2011).  
Sau khi tiến hành kim định độ tin cy Cronbach Alpha, kết quthu được đều tha điu kin, phù  
hp để tiến hành phân tích yếu tkhám phá theo tng nhóm biến.  
Phân tích yếu tkhám phá (EFA) để kim định giá trhi tvà giá trphân bit ca thang đo. Phương  
pháp rút trích được la chn là Principal Component vi phép xoay Varimax để phân tích yếu t. Trong đề  
tài này, tác gitiến hành phân tích EFA cho các biến độc lp cùng lúc. Riêng biến phthuc (tng quan về  
giá trthương hiu) được phân tích riêng. Thang đo đạt yêu cu trong phân tích yếu tkhám phá cn phi đáp  
ng được tiêu các chí sau: KMO t0,5 đến 1; Kim định Bartlett có ý nghĩa vi sig < 0,05; Tiêu chí  
Eigenvalue > 1; Tng phương sai trích 50%; Hsti yếu t(factor loading) 0,3.  
Kết quphân tích yếu t(EFA) cho thy các biến độc lp và biến phthuc trong mô hình sau khi đã  
nhóm biến đều đạt giá trhi tvà giá trphân bit có thchp nhn được. Do đó, phân tích EFA là thích hp  
vi dliu nghiên cu.  
Sau khi được kim định độ tin cy và đánh giá giá trca các thang đo trong mô hình đề xut, nghiên  
cu tiếp tc thc hin kim định mc độ ý nghĩa trong mô hình lý thuyết thông qua phân tích hi quy để biết  
được cthtrng sca tng thành phn tác động lên Hành vi ca người tiêu dùng trong vic sdng EC.  
Sau khi mã hóa các biến đo lường và phân tích tương quan gia các biến, tác gitiến hành phân  
tích hi qui vi phương pháp Enter. Theo phương pháp này 07 biến độc lp (Thun tin, Nim tin,  
Kinh nghim, thiết kế web, Tiết kim thi gian, Bo mt và Smc c) và mt biến phthuc (Hành  
vi) sẽ được đưa vào mô hình cùng mt lúc và cho kết qunhư sau:  
Bng 1. Độ tin cy và giá trị  
Tên biến độc lp và viết tt  
Thun tin (TT)  
Sbiến quan sát  
Giá trCronbach Alpha  
4
4
5
4
3
5
4
0.862  
0.788  
0.868  
0.799  
0.840  
0.881  
0.853  
Nim tin (NT)  
Kinh nghim (KN)  
Thiết kế web (TK)  
Tiết kim thi gian (TG)  
Bo mt (BM)  
Smc c(MC)  
(Ngun: Kết quphân tích dliu kho sát phc vtrong nghiên cu này)  
Bng 2. Tóm tt mô hình hi qui  
R
R bình phương  
hiu chnh  
Sai schun  
ước tính  
Mô  
hình  
Durbin-  
Watson  
R
bình phương  
1
.824  
.678  
.670  
.30309  
1.988  
(Ngun: Kết quphân tích dliu kho sát phc vtrong nghiên cu này)  
109  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
Kết quhi qui tuyến tính bi cho thy mô hình có hsxác định R2 (coefficient of determination) là  
0,678 và R2 điu chnh (adjusted R square) là 0,670.  
Kim định F (bng 2) có mc ý nghĩa p = 0,000< 0,05. Như vy mô hình hi qui này là phù hp vi  
tp dliu (Hoàng Trng và Chu Nguyn Mng Ngc, 2008). Hay nói cách khác 7 yếu tthành phn ca mô  
hình nghiên cu gii thích được 67% phương sai ca hành vi sdng EC. Tlnày khá cao tuy nhiên vn  
còn mt schưa đề cp bên ngoài mô hình có tác động đến Hành vi ca người tiêu dùng vi EC.  
Bng 3. Kết quphân tích Anova trong hi qui  
Tng bình  
phương  
Bình phương  
trung bình  
Mô hình  
Df  
F
Sig.  
Hi qui  
Phn dư  
Tng  
55.962  
26.549  
82.511  
7
7.995  
0,092  
1
87.027  
0,000  
(Ngun: Kết quphân tích dliu kho sát phc vtrong nghiên cu này)  
Bng 4. Trng shi qui  
Hshi quy  
chưa chun hóa  
Độ lch chun  
Hshi quy  
chun hóa  
Thng kê đa cng tuyến  
Mô hình  
Hng số  
T
Sig.  
B
Beta  
Tolerance  
VIF  
-.836  
.100  
.143  
.304  
.185  
.107  
.177  
-.043  
.154  
.026  
.032  
.026  
.026  
.036  
.034  
.019  
-5.420 .000  
3.924 .000  
4.509 .000  
11.831 .000  
7.028 .000  
2.972 .003  
5.153 .000  
-2.241 .026  
TT  
NT  
KN  
TK  
TG  
BM  
MC  
.154  
.171  
.506  
.272  
.131  
.215  
-.087  
.723  
.778  
.610  
.741  
.573  
.637  
.747  
1.384  
1.286  
1.640  
1.349  
1.744  
1.571  
1.338  
1
Biến phthuc: HV  
(Ngun: Kết quphân tích dliu kho sát phc vtrong nghiên cu này)  
Các biến đều có hsphóng đại phương sai VIF < 2, điu này chng tkhông có hin tượng  
đa cng tuyến trong mô hình.  
Trong bng trng strên ta thy thành phn TT, NT, KN, TK, TG và BM có tác đng cùng  
chiu vào biến phthuc HV tuy nhiên biến smc c(MC) li có tác động ngược chiu vi hành vi  
ca người tiêu dùng. Vì trng shi quy ca 7 thành phn này có ý nghĩa thng kê (p<0,05). Nếu so  
sánh tác đng ca 7 biến này vào biến phthuc HV ta thy hsBeta ca KN cao nht (.506) và rt  
rõ rt so vi TK và BM ln lượt là .272 và .215; các yếu ttác đng kế tiếp ln lượt là NT, TT và MC.  
Trong đó, yếu tMC có tác đng ngược chiu điu này có ththy rng vic mc ctrên internet là  
yếu tố ảnh hưởng ngược chiu vi hành vi người sdng EC.  
Tkết quphân tích hi qui trong bng 3, ta có phương trình hi quy da trên hsBeta như  
sau:  
HV = 0,154*TT + 0,171*NT + 0,506*KN + 0,272*TK+0,131*TG+0,215*BM – 0,087*MC  
Trng shi qui ca các biến Thun tin, Nim tin, Kinh nghim, Thiết kế web, Tiết kim thi  
gian và Bo mt (sig. < 0.05) có giá trdương và biến Smc c(sig. <0.05) có giá trâm.  
110  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
4. Kết lun  
Nm trong khu vc được đánh giá là phát trin năng đng nht vthương mi đin ttrên thế  
gii, Vit Nam có nhiu thun li và thách thc. Các xu hướng phát trin ca thương mi đin tVit  
Nam thi gian ti skhông nm ngoài xu hướng chung ca thế gii, cthnhư: Các công nghệ đặc  
trưng ca Cách mng công nghip 4.0 (dliu ln, internet ca vn vt...) skhi ngun nhng hình  
thái ng dng thương mi đin tmi trong thi gian ti; Các mô hình kinh tế chia sphát trin mnh;  
Phương thc bán hàng đa kênh được ng dng rng rãi trong DN; Thương mi đin txuyên biên  
gii, phát trin nhanh; Thương mi đin ttrên di đng và thanh toán di đng trnên phbiến. Do  
vy, trong thi gian ti, cn chú trng mt svn đề sau:  
Thnht, nâng cao các nhn thc ca người tiêu dùng vvic sdng thương mi đin t, từ  
đó nâng cao kinh nghim ca bn thân người tiêu dùng nhm ti đa hóa hành vi ca hvvic sdng  
thương mi đin t.  
Thhai, hoàn thin môi trường pháp lý. Để thương mi đin tphát trin cn phi hoàn thin  
môi trường pháp lý, thông qua vic ban hành và thc thi các đạo lut và các văn kin dưới lut điu  
chnh các hot đng thương mi, thích ng vi pháp lý và tp quán quc tế vgiao dch thương mi  
đin ttừ đó đáp ng các yêu cu vbo mt trong giao dch đin t.  
Cn tiếp tc rà soát, sa đi, bsung, ban hành mi chính sách, khuôn khpháp lý và cơ chế  
chính sách cho phát trin thanh toán đin tnhm tăng cường lòng tin ca người sdng và gii DN  
vào hthng thanh toán đin t. Tăng cường điu phi, hp tác chính sách phát trin dch vthanh  
toán đin ttrong nước và quc tế, liên quc gia, liên ngành.  
Bên cnh đó, Hip hi Thương mi đin tVit Nam và DN hot đng trong lĩnh vc thương  
mi đin tcn nghiên cu, đề xut sa đi các chính sách quy định không còn phù hp vi sphát  
trin thương mi đin t…  
Thba, Nhà nước cn đầu tư trc tiếp và có chính sách tiếp tc khuyến khích và thu hút đầu tư  
ca xã hi, đầu tư tư nhân nhm phát trin htng kthut cho thanh toán đin t. Đồng thi, đẩy  
mnh phát trin các dch vcông phc vcho thương mi đin t. Các cơ quan nhà nước phi ng  
dng thương mi đin ttrong mua sm công, đấu thu; gn vi ci cách hành chính, minh bch hóa,  
nâng cao hiu lc nn hành chính quc gia, và xây dng chính phủ đin t.  
Ngân hàng Nhà nước cn tích cc trin khai đề án thanh toán không dùng tin mt và tiếp tc  
hoàn thin cơ spháp lý liên quan đến thanh toán đin t; Đẩy mnh cung cp các dch vcông như  
hi quan đin t; kê khai thuế và np thuế, làm các thtc xut, nhp khu đin t…  
Thtư, đảm bo an toàn cho các giao dch thương mi đin t. Thương mi đin tcó nhiu tác  
động tích cc nhưng cũng dbtin tc phát tán virus, tn công vào các website; Phát tán thư đin t, tin  
nhn rác; đánh cp tin tcác thATM… Mt khác, qua internet cũng xut hin nhng giao dch xu  
như: ma túy, buôn lu, bán hàng gi… do vy, cn có cơ chế kim soát các hot động vi phm.  
Trong đó, cn yêu cu các sàn giao dch thương mi đin ttăng cường quy trình kim soát  
cht lượng sn phm, có bin pháp ngăn chn, xpht vi các DN bán hàng gi, hàng nhái… Đối vi  
các DN và các sàn thương mi đin t, cn tăng cường an ninh mng, bo mt, an toàn thông tin thanh  
toán đin t. Nếu có nn tng công nghchc chn và n định, người dùng dtiếp cn hơn thì chc  
chn ro cn cho thương mi đin tsẽ được thu hp.  
Thnăm, cn nâng cao khnăng qun trDN thông qua hp tác và tăng sc cnh tranh. Các  
DN cn nghĩ đến phương án xây dng mi quan hcng sinh cho riêng mình, hp tác để đáp ng tng  
phn trong quy trình thương mi đin t, tránh ttrói chính mình trong si dây áp lc “tthc hin”.  
Ngoài ra, Chính phvà các DN cn kết hp vi người tiêu dùng đẩy mnh hot đng truyn  
thông và giáo dc, tăng cường qung bá, tuyên truyn, phbiến hướng dn trong toàn xã hi để thanh  
toán đin ttrthành phương tin thanh toán quen thuc.  
111  
Kyếu Hi tho quc tế “Thương mi và phân phi” ln 1 năm 2018  
Thsáu, chủ động hp tác vthương mi đin tvi các quc gia và các tchc quc tế thúc  
đẩy thương mi đin txuyên biên gii và thương mi phi giy t. Hi nghliên Btrưởng Ngoi giao  
- Kinh tế APEC 2017 ngày 8 tháng 11 năm 2017 đã thông qua mt trong nhng văn kin quan trng  
bt ngun tsáng kiến ca Vit Nam, đó là Khung thun li hóa thương mi đin txuyên biên gii  
trong APEC.  
TÀI LIU THAM KHO  
1. Banerjee, N., Dutta, A., & Dasgupta, T., (2010). “A Study on Customers' Attitude Towards Online Shopping  
- An Indian Perspective”. Indian Journal of Marketing, 40 (11), 43- 52.  
2. Chiang, K. - P., & Dholakia, R. R. (2003). “Factors Driving Consumer Intention to Shop Online: An  
Empirical Investigation”. Journal of Consumer Psychology, 13 (1- 2), 177-183.  
3. Jayawardhena, C., Wright, L.T., & Dennis, C., (2007). “Consumers Online: Intentions, Orientations and  
Segmentation”. International Journal of Retail & Distribution Management, 35 (6), 515-526.  
4. Kim, J.I., Lee, H. C., & Kim, H. J., (2004). “Factors Affecting Online Search Intention and Online Purchase  
Intention”. Seoul Journal of Business, 10 (2), 28-29.  
5. Monsuwe, T.P.Y, Dellaert, B.G.C., & Ruyter, K.D., (2004). “What Drives Consumers to Shop Online? A  
Literature Review”. International Journal of Service Industry Management, 15 (1), 102-121.  
6. Prasad, J.S., & Aryasri, A.R., (2009). “Determinants of Shopper Behavior in E-Tailing: An Empirical  
Analysis”. Paradigm, 13(1), 73.  
7. Rajamma, R.K., & Neeley, C.R., (2005). “Antecedents to Shopping Online: A Shopping Preference  
Perspective”. Journal of Internet Commerce, 4 (1), 63-78.  
8. Rao, S.A., & Mehdi, M. M., (2010). “Online User Behaviour in Delhi A Factor Analysis”. Indian Journal of  
Marketing, 40 (7), 21-29.  
9. Schimmel, K., (2005). “Media Mix Elements that Motivate online shopping”. Journal of Website Promotion,  
1 (1), 53-63.  
10. Sin, L., & Tse, A. (2002). “Profiling Internet Shoppers in Hong Kong”. Journal of International Consumer  
Marketing,15 (1),7-15.  
11. Vijayasarathy, L.R. (2003). “Shopping Orientations, Product Types and Internet Shopping Intentions”.  
Electronics Markets, 13 (1), 67-79.  
12. Ashok Kumar Chandra & Devendra Kumar Sinha (2013). “Factors Affecting The Online Shopping  
Behaviour: A Study with Reference To Bhilai Durg”. International Journal of Advanced Research in  
Management and Social Sciences, 2(5), 160-177.  
13. Ankur Kumar Rastogi (2010). “A Study of Indian Online Consumers & Their Buying Behaviour”.  
International Research Journal, 1(10), 80 – 82  
14. Namita Bhandari & Preethi Kaushal (2013). “Online Consumer Behaviour: An Exploratory Study”. Global  
Journal Of Commerce & Management Perspective, 2(4), 98-107.  
15. Shalini .S., & Kamalaveni .D., (2013). “Online Buying Behaviour of Netizens ,A Study with Reference to  
Coimbatore, Tamil Nadu”. Indian Journal of marketing, 10(3) ,35 – 45.  
16. Mrs.Pallavi kumara (2012). “Changing Purchase Behaviour Of Indian Customers”. A Journal of economics  
and management, 1(8), 69-73.  
17. Hip hi Thương mi Đin tVit Nam (2018), Báo cáo ChsThương mi đin tVit Nam năm 2018;  
18. Trung tâm Thông tin và Dbáo Kinh tế - xã hi Quc gia (2015),” Thương mi đin tử ở Vit Nam và mt  
sgii pháp điu hành”  
19. Công Lý (2017), “Thương mi đin tVit Nam: Tim năng và thách thc”, Báo Din đàn Doanh nghip;  
112  
pdf 8 trang baolam 14/05/2022 6160
Bạn đang xem tài liệu "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng thương mại điện tử của người tiêu dùng trong cách mạng công nghiệp 4.0", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfnghien_cuu_cac_yeu_to_anh_huong_den_hanh_vi_su_dung_thuong_m.pdf