Ảnh hưởng của nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến tại thị trường Đà Nẵng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:22

Thêm vào BST

Báo xấu

12
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của nhận thức rủi ro bao gồm rủi ro tài chính, rủi ro bảo mật, rủi ro gian lận người bán, rủi ro tâm lý, rủi ro hiệu năng và nhận thức lợi ích bao gồm sự tiện lợi, lợi ích kinh tế, sự thích thú đến ý định mua hàng trực tuyến đối với ngành hàng thời trang.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ảnh hưởng của nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến tại thị trường Đà Nẵng

639 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo ẢNH HƯỞNG CỦA NHẬN THỨC RỦI RO VÀ NHẬN THỨC LỢI ÍCH ĐẾN Ý ĐỊNH MUA HÀNG THỜI TRANG TRỰC TUYẾN TẠI THỊ TRƯỜNG ĐÀ NẴNG Phan Thị Nhung - Nguyễn Văn Thành Nhân Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Tóm tắt Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của nhận thức rủi ro bao gồm rủi ro tài chính, rủi ro bảo mật, rủi ro gian lận người bán, rủi ro tâm lý, rủi ro hiệu năng và nhận thức lợi ích bao gồm sự tiện lợi, lợi ích kinh tế, sự thích thú đến ý định mua hàng trực tuyến đối với ngành hàng thời trang. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra một số khuyến nghị nhằm cải thiện ý định mua sắm hàng thời trang trực tuyến của khách hàng được tối ưu hơn. Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập từ 470 người tiêu dùng đang sinh sống tại Đà Nẵng. Dữ liệu sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm Smart PLS 3.3.3. Kết quả cho thấy ý định mua sắm trực tuyến phụ thuộc vào nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích của người tiêu dùng. Trong đó, nhận thức lợi ích đóng vai trò chủ đạo trong việc hình thành ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng trong bối cảnh dịch bệnh. Nghiên cứu còn góp phần giúp các doanh nghiệp có các chiến lược phù hợp để thu hút, phát triển giải pháp tiếp cận khách hàng được tốt hơn. Từ khóa: Ý định mua sắm trực tuyến, nhận thức rủi ro, nhận thức lợi ích, kinh doanh thời trang. THE EFFECT OF PERCEIVED RISK AND PERCEIVED BENEFIT ON INTENTION TO FASHION SHOPPING ONLINE BY CONSUMERS IN DANANG CITY Abstract This study examines the effects of perceived risk including financial risk, security risk, merchant fraud risk, psychological risk, performance risk, and perceived benefit consisting of convenience. economic benefits, interest to online purchase intention for the fashion industry. On that basis, this study also makes some recommendations to optimize customer's online shopping intention. The data in this study is collected from 470 consumers living in Da Nang. The collected data is processed by Smart PLS 3.3.3 software. The results show that online shopping intention depends on consumers' perceived risks and perceived benefits. In particular, the perception of benefits plays a key role in shaping online fashion purchase intention of Da Nang citizens in the context of the epidemic. The research also helps fashion retailers with appropriate strategies to better attract customers. Keywords: Online shopping intention, perceived risk, perceived benefit, fashion business.
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 640 1. Đặt vấn đề Trong những năm gần đây, mô hình kinh doanh trên toàn cầu tiếp tục thay đổi đáng kể với sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử (TMĐT). Mô hình kinh tế này đã có những đóng góp lớn cho sự tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh thế giới đang bước vào cuộc cách mạng 4.0. Việt Nam được đánh giá là một trong những thị trường TMĐT phát triển nhanh nhất ở Đông Nam Á với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm hơn 25%, được đánh giá là thị trường tiềm năng nhất ở khu vực ASEAN [1]. Thời trang được đánh giá là một ngành chủ đạo của thương mại điện tử tại thị trường Việt Nam[2]. Theo nghiên cứu của Kengo (2019) cho thấy hàng thời trang là nhóm sản phẩm được bán trực tuyến phổ biến nhất, chiếm 39%. Khảo sát này cho thấy người tiêu dùng Việt Nam phần lớn mua sắm trực tuyến cho các sản phẩm thời trang. Bên cạnh đó, trong bối cảnh đại dịch Covid-19 diễn ra, thành phố Đà Nẵng là một trong những địa phương chịu ảnh hưởng nặng nề của dịch bệnh. Chính quyền thành phố đã phải áp dụng biện pháp giãn cách toàn xã hội để phòng chống dịch, việc ra ngoài mua sắm tại các cửa hàng truyền thống là tương đối khó khăn; Nhiều dịch vụ kinh doanh bị hạn chế, chỉ ưu tiên cho những dịch vụ kinh doanh sản phẩm thiết yếu phục vụ nhu cầu tiêu dùng hàng ngày của người dân. Kinh doanh thời trang là một trong những nhóm ngành không được ưu tiên mở cửa trong bối cảnh dịch bệnh covid diễn ra. Khách hàng đẩy mạnh mua sắm mặt hàng này thông qua kênh TMĐT, cách mua sắm tiện lợi này cũng được Chính phủ khuyến khích bởi nó có thể xử lý đa phần các trở ngại trong dịch bệnh, đáp ứng được nhu cầu mua bán cho cả khách hàng và doanh nghiệp. Do vậy, việc nghiên cứu ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng đặc biệt trong giai đoạn dịch bệnh đang diễn ra này sẽ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ các thói quen và hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó sẽ có những chiến lược để nhằm thúc đẩy ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng. Cụ thể, bài viết này nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố về nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích đến ý định mua sắm trực tuyến ngành hàng thời trang trong bối cảnh covid 19 diễn ra của người tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng, qua đó đề xuất một số khuyến nghị đối với các cơ quan quản lý và các tổ chức, cá nhân kinh doanh hàng thời trang trực tuyến tại thị trường Việt Nam nói chung và trên địa bàn thành phố Đà Nẵng nói riêng trong chiến lược dựng xây các hệ thống kinh doanh và chính sách thích hợp. 2. Mô hình lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu Mua sắm trực tuyến là một quá trình mà khách hàng mua trực tiếp hàng hóa hoặc dịch vụ từ một người bán trong một thời gian xác thực thông qua Internet, quá trình này không qua dịch vụ trung gian, đây chính là một dạng của thương mại điện tử. Mua sắm trực tuyến mang lại lợi ích cho cả người mua và người bán về phương diện tìm kiếm khách hàng, thông tin sản phẩm, quá trình tương tác và phân phối sản phẩm. Người bán nhận được thanh toán nhanh chóng từ phía người mua thông qua Internet và không phải tốn chi phí đầu tư hệ thống phân
641 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo phối. Đối với người mua thì có thể mua hàng ở bất cứ đâu, bất kể thời gian nào, ngay cả khi ở nhà và tiếp cận các nhà cung cấp ở xa (Bùi Thanh Trang, 2013). Ý định là một yếu tố dùng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai (Blackwell, 2011). Theo Ajzen (1991), ý định là một yếu tố tạo động lực, nó thúc đẩy một cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi. Delafrooz và cộng sự (2011) cho rằng “ý định mua sắm trực tuyến là khả năng chắc chắn của người tiêu dùng sẽ thực hiện việc mua sắm qua Internet”. Theo kết quả nghiên cứu của Xiang Yan và Shiliang Dai (2009) đã chỉ ra rằng, ý định mua hàng trực tuyến chịu ảnh hưởng bởi hai nhóm nhân tố đó là lợi ích cảm nhận và rủi ro cảm nhận. Khái niệm rủi ro cảm nhận được Bauer đưa ra nghiên cứu đầu tiên vào năm 1960. Trên nền tảng lý thuyết rủi ro cảm nhận của Bauer (1960), đã có nhiều nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu về rủi ro cảm nhận trên nền tảng mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trong những bối cảnh nghiên cứu khác nhau. Như nghiên cứu của Anjali Dabhade (2008) chỉ ra rằng có 3 thành phần của rủi ro cảm nhận ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến đó là rủi ro cảm nhận về chứ năng, rủi ro tài chính và rủi ro thời gian. Moudi Almousa (2011) thực hiện nghiên cứu về rủi ro cảm nhân ảnh hưởng tới hành vi mua sắm áo quần thời trang trực tuyến tại Ả - rập. Ông đã đưa ra 6 thành phần rủi ro cảm nhận cuả người tiêu dùng tác động đến ý định mua sắm quần áo thời trang trực tuyến bao gồm: Rủi ro hiệu năng của sản phẩm, tài chính, thời gian, chính sách bảo mật, rủi ro tâm lý và rủi ro xã hội. Kết quả nghiên cứu của Moudi Almousa cho thấy các thành phần của rủi ro cảm nhận của người tiêu dùng có tác động tiêu cực đến ý định mua sắm sản phẩm may mặc trên internet của người tiêu dùng. Kết quả nghiên cứu của Mi-Jung-Kim (2008) lại cho thấy ý định mua hàng trực tuyến bị ảnh hưởng tiêu cực bởi yếu tố rủi ro cảm nhận trong đó, rủi ro về hiệu năng, rủi ro về thời gian ảnh hưởng đáng kể, còn rủi ro về tâm lý và tài chính ảnh hưởng không đáng kể. Như vậy hầu các nghiên cứu đều chỉ ra rằng nhận thức rủi ro sẽ kìm hãm ý định mua hàng trực tuyến của KH. Giả thuyết H1 được đề xuất là: H1: Nhận thức rủi ro tác động nghịch chiều đến ý định mua hàng trực tuyến Khái niệm nhận thức lợi ích được Kotler &Keller (2016) đề cập đến xem như là tổng lợi ích nhận thức của khách hàng bao gồm các thành phần như lợi ích kinh tế, lợi ích chức năng và lợi ích tâm lý mà khách hàng mong đợi từ một người bán nhất định dựa trên sản phẩm, dịch vụ, con người và hình ảnh được cung cấp. Nhiều nhà nghiên cứu đã thảo luận về những lợi ích của thương mại điện tử như tính thuận tiện khi mua hàng, sự dễ dàng trong sự chọn lựa sản phẩm, tính dễ dùng trong việc thao tác cũng như quy trình mua hàng trực tuyến hay sự vui thích của khách hàng khi thực hiện giao dịch trực tuyến. Người mua được hưởng lợi từ mua sắm thương mại điện tử như siêu tốc độ, hiệu quả mua sắm, chi phí thấp hơn và phục vụ 24 giờ và hỗ trợ thường xuyên (Law & Hsu, 2006). Li, Browne, và Wetherbe (2006) đã nghiên cứu lại một số quan điểm trước đó, và cuối cùng thừa nhận ba lợi ích lớn liên quan đến hành vi mua hàng trực tuyến: (1) lợi ích về giá; (2) lợi ích thuận tiện; và (3) lợi ích giải trí. Tsai, Cheng, và Chen (2011) thừa nhận rằng nhận thức hữu ích, khả năng cá nhân hóa và tùy chỉnh sản phẩm lợi ích thông qua mua hàng trực tuyến theo nhóm. Sheth (1981) đề xuất
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 642 rằng các yếu tố cá nhân của việc mua sắm truyền thống có thể được hiểu rộng rãi là bị ảnh hưởng bởi các lý do chức năng và phi chức năng. Các động lực chức năng được xác định bởi các yếu tố bao gồm sự thuận tiện, đa dạng sản phẩm và chất lượng hàng hóa và giá cả, trong khi các động lực phi chức năng liên quan đến cảm xúc thích thú, trải nghiệm mua sắm. Trong khi những nghiên cứu về lợi ích chức năng của thương mại điện tử được quan tâm bởi nhiều nhà nghiên cứu, thì lợi ích phi chức năng ít được chú ý và nhắc đến. Cũng theo báo cáo Thương mại điện tử 2017 về các nhân tố được người tiêu dùng chú ý khi mua sắm trực tuyến, có 69% người được khảo sát cho biết họ rất quan tâm đến uy tín của người bán, vấn đề giải trí trong việc mua sắm trực tuyến cũng được 58% người được khảo sát lựa chọn. Ngoài ra chính sách riêng tư có 38% quan tâm, dịch vụ khách hàng 50% lựa chọn, chính sách đổi trả 55% lựa chọn (VECITA, 2017). Từ các kết quả của những nghiên cứu này có thể thấy nhận thức lợi ích sẽ thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng. Giả thuyết H2 được đề xuất là: H2: Nhận thức lợi ích tác động cùng chiều đến ý định mua hàng trực tuyến Từ những nghiên cứu về các thành phần nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích ảnh hưởng tới ý định mua hàng trực tuyến. Có thể thấy, các thành phần của nhận thức rủi ro sẽ kìm hãm ý định mua hàng trực tuyến, còn các thành phần của nhận thức lợi ích lại thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng. Giả thuyết H3 được đề xuất là: H3: Nhận thức rủi ro tác động nghịch chiều đến nhận thức lợi ích Trên cơ sở những kết quả có được từ những mô hình nghiên cứu về rủi ro cảm nhận và lợi ích cảm nhận trong mua sắm trực tuyến đã được thực hiện. Chúng tôi đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 thành phần rủi ro cảm nhận gồm rủi ro tài chính, rủi ro bảo mật, rủi ro gian lận, rủi ro tâm lý và rủi ro hiệu năng, và 3 thành phần lợi ích cảm nhận gồm lợi ích tiện lợi, lợi ích kinh tế và lợi ích thích thú có mối quan hệ với ý định mua sắm hàng thời trang trực tuyến. Rủi ro tài chính: Khả năng có thể bị mất tiền do mua hàng trực tuyến (Horton, 1984) như hiện tượng gian lận thẻ tín dụng và tổn thất tài chính được xem là mối quan tâm hàng đầu của người mua hàng trực tuyến. Ngoài ra, người tiêu dùng còn có thể bị mất tiền nếu sản phẩm mua trực tuyến không đạt yêu cầu về chất lượng, màu sắc, kiểu dáng như mong đợi. Ngoài ra, còn gặp phải những vấn đề khác liên quan đến các chi phí phát sinh như chi phí vận chuyển và giao nhận. Giả thuyết H4 được đề xuất là: H4: Rủi ro cảm nhận về tài chính tác động cùng chiều đến nhận thức rủi ro về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Rủi ro bảo mật: là khả năng thông tin của người tiêu dùng bị mất, bị tiết lộ ra ngoài hay không được bảo mật trong quá trình thực hiện giao dịch (Garbarino & Straihileviz, 2004). Các nghiên cứu gần đây đã tìm thấy rủi ro bị tiết lộ thông tin đã trở thành mối quan tâm ngày càng tăng của người mua hàng trực tuyến (Drennan, 2006). Khi mua hàng trực tuyến, người mua phải cung cấp thông tin cá nhân như số tài khoản ngân hàng, số điện thoại, địa chỉ, email cho bên bán để thực hiện quá trình chuyển giao hàng hóa đến tay người tiêu dùng. Điều này
643 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo khiến người tiêu dùng cảm thấy lo sợ và e ngại khi cung cấp thông tin cho người bán khi giao dịch trực tuyến xảy ra. Giả thuyết H5 được đề xuất là: H5: Rủi ro cảm nhận về chính sách bảo mật tác động cùng chiều đến nhận thức rủi ro về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Rủi ro gian lận: là sự quan tâm, lo lắng của người tiêu dùng về độ tin cậy của người bán hàng trực tuyến, chẳng hạn như thông tin về sản phẩm có thể không phản ánh thực sự được chất lượng của nó. Khách hàng gặp khó khăn khi có vấn đề phát sinh cần giải quyết cũng như những tranh chấp xảy ra khi mua hàng trực tuyến. Người bán đưa ra những không tin khuyến mãi không trung thực, không thực hiện đúng nghĩa vụ của họ như đã cam kết về dịch vụ sau khi bán hàng (McCorkle, 1990). Không những vậy, đối với mặt hàng thời trang thì nhân tố này có ảnh hưởng rất quan trọng bởi người bán có thể cung cấp hình ảnh, màu sắc, bảng size không đúng với thực tế. Giả thuyết H6 được đề xuất là: H6: Rủi ro cảm nhận về gian lận tác động cùng chiều đến nhận thức rủi ro về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Rủi ro tâm lý: là nhận thức của người tiêu dùng về khả năng lựa chọn sản phẩm không tốt sẽ làm tổn thương cái tôi của bản thân (Jacopy và Kaplan, 1972); (Peter và Ryan 1976). Nhận thức rủi ro tâm lý liên quan đến việc đánh mất hình ảnh và quan niệm của chính bản thân (Murray & Schlacher, 1990). Việc mua sắm hoặc tiêu dùng mặt hàng thời trang có khả năng tiềm ẩn một mức độ rủi ro tâm lý nhất định khi mua hàng trên nền tảng trực tuyến không thể kiểm tra hay thử hàng trực tiếp. Giả thuyết H7 được đề xuất là: H7: Rủi ro cảm nhận về tâm lý tác động cùng chiều đến nhận thức rủi ro về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Rủi ro hiệu năng: là sự mất mát của người tiêu dùng khi các kỳ vọng của họ về sản phẩm hoặc thương hiệu khủng trở thành hiện thực sau khi mua hàng (Horton, 1976). Trên thực tế, rủi ro này thường xảy ra do người tiêu dùng không được trải nghiệm sản phẩm thực tế trước khi mua (Bhatnagar, Mishra & Rao, 2000). Nhận thức rủi ro hiệu năng còn có thể xảy ra khi người tiêu dùng có ít thông tin, ít sự lựa chọn về sản phẩm, khi giá sản phẩm cao hoặc khi người tiêu dùng không tự tin để đánh giá sản phẩm hoặc thương hiệu đó (Horton, 1976; Forsythe et al., 2003). Giả thuyết H8 được đề xuất là: H8: Rủi ro cảm nhận về hiệu năng của sản phẩm tác động cùng chiều đến nhận thức rủi ro về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu. Lợi ích tiện lợi: Mua hàng trực tuyến bao hàm sự tiện lợi về sự lựa chọn sản phẩm và dịch vụ, thông tin phong phú. Phần lớn các nghiên cứu đã chỉ ra sự tiện lợi và tiết kiệm thời gian là những lý do chính mà thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm trực tuyến. Nazir và cộng sự (2012) đã chứng minh sự tìm kiếm sản phẩm và dịch vụ thông qua internet sẽ nhanh chóng và chi phí thấp hơn nhiều. Sử dụng công cụ tìm kiếm trên internet sẽ dễ dàng tìm những sản phẩm và dịch vụ phù hợp, có thể khám phá ra nhiều loại hàng hóa, trong khi mua sắm truyền
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 644 thống gặp nhiều khó khăn như mất nhiều thời gian và chi phí (Moshref Javadi và ctg, 2012). Giả thuyết H9 được đề xuất là: H9: lợi ích cảm nhận về tính tiện lợi có tác động cùng chiều đến nhận thức lợi ích về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Lợi ích kinh tế: là nhận thức của người tiêu dùng về những lợi ích kinh tế có thể nhận được từ việc tiêu dùng sản phẩm, mà cụ thể hơn đó là việc giảm bớt được những khoản chi phí mà khách hàng có thể phải trả nếu không tiêu dùng sản phẩm. Đặc biệt đối với mua hàng trực tuyến, chúng ta có thể nhận được rất nhiều khuyến mãi cũng như giảm giá đến từ người bán. Điều này giúp khách hàng có thể tiết kiệm và có nhiều lợi ích về mặt kinh tế hơn, có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến. Giả thuyết H10 được đề xuất là: H10: lợi ích cảm nhận về tính kinh tế tác động cùng chiều đến nhận thức lợi ích về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Lợi ích thích thú: môi trường trực tuyến tạo ra cơ hội thu hút người mua tìm kiếm thông tin và khám phá những cái mới lạ trên toàn thế giới. Nghiên cứu của Childers và cộng sự (2001) chỉ ra thương mại trực tuyến tạo ra sự lôi cuốn, tiện lợi và hữu ích có tác động mạnh hành vi mua sắm. Những phát hiện từ nghiên cứu của Kim và cộng sự (2008) cũng cho thấy các yếu tố như lợi ích, phong phú và giá trị hữu dụng của thông tin trực tuyến cùng với những trải nghiệm là những nhân tố tạo động cơ thích thú tác động đến ý định tìm kiếm và mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng. Giả thuyết H11 được đề xuất là: H11: Lợi ích cảm nhận về sự tích thú tác động cùng chiều đến nhận thức lợi ích về mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Từ tổng quan nghiên cứu ở trên mô hình nghiên cứu đề xuất được thể hiện như trong Hình 1. Hình 1. Mô hình nghiên cứu Rủi ro tài chính Rủi ro bảo mật Nhận thức rủi ro Rủi ro gian lận Rủi ro tâm lý Rủi ro hiệu năng Ý định mua trực tuyến Lợi ích tiện lợi Lợi ích kinh tế Nhận thức lợi ích Lợi ích thích thú Nguồn: Tác giả đề xuất
645 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 3. Phương pháp nghiên cứu và thu thập dữ liệu Nghiên cứu này được thực hiện qua hai bước là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính thông qua thảo luận tay đôi dạng câu hỏi mở với 5 chuyên gia là giảng viên có kinh nghiệm nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực hành vi người tiêu dùng - thương mại điện tử, các chuyên gia bán hàng trực tuyến và 30 khách hàng thường xuyên mua hàng thời trang trực tuyến. Mục đích của nghiên cứu này nhằm xây dựng và phát triển thang đo của các khái niệm dựa trên quan điểm của khách hàng về nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích đối với mua sắm trực tuyến ngành hàng thời trang. Các thành phần được đo lường bằng thang đo Likerts 5 mức độ (1: hoàn toàn không đồng ý, 5: hoàn toàn đồng ý). Trong nghiên cứu này, thang đo nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích được kế thừa dựa trên cơ sở lý thuyết của các tác giả Nguyễn Hoàng Minh & cộng sự (2020), rủi ro tài chính của Stone & Gronhaug (1993), Kuhlmeier & Knight (2005), rủi ro bảo mật của J. Drennan (2006), rủi ro về sự gian lận của người bán của McCorkle (1990), rủi ro tâm lý của Jacopy và Kaplan, 1972; Peter và Ryan 1976), rủi ro hiệu năng của Forsythe et al., (2006), lợi ích về sự tiện lợi của McKinney (2004) Li et al. (2006) Forsythe et all, (2006), lợi ích về kinh tế của McKinney (2004), lợi ích về sự thích thú của Forsythe & all, (2006). Kết quả thảo luận của nghiên cứu định tính đã đưa ra được 42 biến quan sát, tương đương với 42 câu hỏi để đo lường cho các nhân tố này. Trong đó, nhân tố nhận thức rủi ro được đo lường bằng 3 biến quan sát, nhận thức lợi ích được đo lường bằng 4 biến quan sát, rủi ro tài chính được đo lường bằng 5 biến quan sát, rủi ro bảo mật được đo lường bằng 3 biến quan sát, rủi ro về sự gian lận của người bán được đo lường bằng 4 biến quan sát, rủi ro tâm lý được đo lường bằng 4 biến quan sát, rủi ro hiệu năng được đo lường bằng 3 biến quan sát, lợi ích tiện lợi được đo lường bằng 5 biến quan sát, lợi ích kinh tế được đo lường bằng 3 biến quan sát, lợi ích thích thú được đo lường bằng 4 biến quan sát và ý định mua hàng trực tuyến được đo lường bằng 4 biến quan sát. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua một cuộc khảo sát chính thức bằng bảng câu hỏi với 470 người tiêu dùng đã từng mua sắm thời trang trực tuyến tại Đà Nẵng, đã được thực hiện theo phương pháp khảo sát trực tuyến, thông qua công cụ google biểu mẫu, được gửi cho đáp ứng viên thông qua các trang mạng xã hội, các nhóm cộng đồng dân cư sinh sống tại thành phố Đà Nẵng. Sau khi loại trừ các bảng câu hỏi không hợp lệ để làm sạch dữ liệu, cuối cùng nhóm thu được 452 bản trả lời hợp lệ. Dữ liệu thu thập được tiến hành mã hóa và nhập liệu vào phần mềm excel. Dữ liệu sau đó được phân tích bằng phần mềm Smartpls 3.3.3. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tiếp cận hồi quy từng phần (Partial Least Square - PLS) để phân tích dữ liệu. Theo tác giả Garson (2012), hiện tại PLS là cách tiếp cận phổ biến và hiệu quả nhất trong việc phân tích các mô hình cấu trúc tuyến tính gồm các biến ẩn (latent variables). Phương pháp tiếp cận phân tích hai bước được sử dụng trong nghiên cứu này theo như đề xuất của Anderson & Gerbing (1988). Cụ thể, đầu tiên các mô hình đo lường được phân tích để đảm bảo độ ổn định và tính chuẩn xác của các cấu trúc, sau đó việc ước tính mô hình cấu trúc được thực hiện nhằm đánh
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 646 giá khả năng giải thích lý thuyết của mô hình, mức ý nghĩa của các giả thuyết nghiên cứu. Cụ thể, dữ liệu được phân tích qua các bước như sau: i) Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu; ii) Đánh giá độ tin cậy của thang đo; iii) Phân tích hồi quy nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Kết quả nghiên cứu 4.1.1. Mô tả mẫu nghiên cứu Tổng cộng có 470 bảng câu hỏi thu thập được thông qua google biểu mẫu, sau khi loại trừ các bảng câu hỏi không hợp lệ để làm sạch dữ liệu, cuối cùng nhóm thu được 452 bản trả lời hợp lệ. Thông tin về mẫu cụ thể được mô tả trong bảng 1. Bảng 1: Thông tin mẫu khảo sát Phân loại Tỷ lệ Giới tính Nam 147 (32.52%) Nữ 303 (67,04%) Khác 2 (0.44%) Tuổi Dưới 18 tuổi 10 (2.21%) Từ 18 – 22 tuổi 314 (69.47%) Từ 22 – 30 tuổi 99 (21.90%) Từ 30 – 45 tuổi 24 (5.31%) Trên 45 tuổi 5 (1.11%) Ngành nghề Nội trợ 7 (1.55%) Công nhân 15(3.32%) Kinh doanh 42(9.29%) Công, viên chức 97 (21.46%) Học sinh, sinh viên 286 (63.27%) Khác 5 (1.11%) Mức thu nhập/1 tháng Dưới 5 triệu 332 (73.45%) Từ 5 – 10 triệu 80 (17.69%) Trên 10 triệu 40 (8.85%) Sử dụng Đã từng 452(96.17%) Chưa bao giờ 18 (3.83%)
647 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Tần suất mua hàng trực Hàng ngày 2 (0.50%) tuyến Hàng tuần 102 (22.57%) Hàng tháng 277 (61.28%) Dưới 6 tháng 1 lần 57 (12.62%) Một năm 1 lần 14 (3.10%) Nguồn: tổng hợp từ điều tra khảo sát của nhóm nghiên cứu Phần lớn người được hỏi trong nghiên cứu này là nữ giới (chiếm 67.04%), chủ yếu nằm trong nhóm tuổi từ 18 - 30 (chiếm 91,37%). Nghề nghiệp của đáp ứng viên chủ yếu là học sinh, sinh viên và công, viên chức (chiếm 84.43%), thu nhập chủ yếu dưới 5 triệu/tháng. Nhóm đáp ứng viên được khảo sát chủ yếu mua hàng với tần suất mỗi tháng một lần chiếm tỷ trọng cao nhất là 61.28%, tiếp đến là hàng tuấn chiếm 22.57%. 4.1.2. Kiểm định thang đo Đánh giá mức độ tin cậy nhất quán nội bộ của thang đo: Theo Hair và các cộng sự (2016), cho rằng độ tin cậy (reliability) của các chỉ báo phải có hệ số tải ngoài từ 0,7 trở lên thì mới đạt yêu cầu về độ tin cậy và hệ số CR (composite reliability) phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 thì đạt độ tin cậy tổng hợp. Tuy nhiên, theo Hulland (1999) cho rằng, độ tin cậy (reliability) của các biến quan sát phải có hệ số outer loading lớn hơn hoặc bằng 0,5 thì đạt yêu cầu về độ tin cậy miễn là nó không làm giảm chính xác về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt và hệ số composite reliability phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 thì đạt độ tin cậy tổng hợp. Do vậy, sau khi chạy hồi quy lần 1 nhóm nghiên cứu đã tiến hành loại bỏ đi chỉ báo có hệ số tải ngoài nhỏ hơn 0.5, cụ thể đó là: RRTC2 (0.327), RRTC4 (0.285). Tiếp tục xem xét giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo, nhóm nghiên cứu tiếp tục loại bỏ các chỉ báo RRTC3 (0.535), LITL1 (0.533) và LITL4 (0.657) vì khi dữ các chỉ báo này nó làm giảm giá trị hội tụ của thang đo (AVE nhỏ hơn 0.5) và làm giảm giá trị hội tụ (CR nhỏ hơn 0,6). Tiếp tục chạy hồi quy lần 2, kết quả chạy hồi quy lần 2 cho thấy tất cả hệ số tải ngoài đều thoả mãn điều kiện từ 0,5 trở lên, giao động từ 0.609 đến 0.971). Kết quả hệ số tải ngoài phân tích lần 2 được thể hiện như trong bảng 2. Như vậy các chỉ báo còn lại đảm bảo độ tinh cậy. Tiếp tục đánh giá độ tin cậy nhất quán nội bộ của các thang đo thông qua chỉ số CR (composite reliability). Trong bảng 2 cho thấy tất các các hệ số CR của các biến tiềm ẩn trong mô hình đều nằm ở ngưỡng 0.7 trở lên, các thang đo đạt được mức độ nhất quán nội bộ (Nunnally và Bernstein, 1978). Đánh giá mức độ chính xác về sự hội tụ của các thang đo: Giá trị phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE) cho mỗi thang đo cũng được hiển thị trong Bảng 2. Giá trị của AVE cho tất cả các cấu trúc trong mô hình này đều lớn hơn 0.5, cho thấy sự phù hợp về tính hội tụ của từng cấu trúc trong mô hình (Fornell và Larcker, 1981).
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 648 Bảng 2: Kết quả kiểm định tính nhất quán nội tại và giá trị hội tụ của các thang đo Outer Cronbach CR AVE Loading Alpha LIKT1 0.781 0.709 0.837 0.632 LIKT LIKT2 0.810 LIKT3 0.793 LITL2 0.609 0.595 0.768 0.528 LITL LITL3 0.767 LITL5 0.792 LITT1 0.804 LITT2 0.809 0.789 0.857 LITT 0.601 LITT3 0.738 LITT4 0.746 NTLI1 0.860 NTLI2 0.745 NTLI 0.760 0.848 0.583 NTLI3 0.692 NTLI4 0.748 NTRR1 0.971 0.961 0.975 NTRR NTRR2 0.953 0.928 NTRR3 0.966 RRBM1 0.909 RRBM2 0.952 0.882 0.910 0.773 RRBM RRBM3 0.766 RRGL1 0.942 RRGL2 0.768 RRGL 0.918 0.923 0.750 RRGL3 0.889 RRGL4 0.855 RRHN1 0.912 RRHN 0.892 0.932 0.819 RRHN2 0.904
649 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo RRHN3 0.899 RRTC 1 0.823 RRTC 0.583 0.827 0.705 RRTC5 0.856 RRTL1 0.966 RRTL2 0.926 RRTL 0.961 0.972 0.896 RRTL3 0.954 RRTL4 0.940 YD1 0.798 YD2 0.735 0.616 YD 0.794 0.865 YD3 0.819 YD4 0.785 Nguồn: tính toán của nhóm nghiên cứu Đánh giá mức độ chính xác về sự hội tụ của các thang đo: Nghiên cứu này sử dụng 3 công cụ để đánh giá giá trị phân biệt. Thứ nhất, đánh giá giá trị phân biệt thông qua xem xét hệ số tải chéo (cross loading) của các biến quan sát/các chỉ báo. Kết quả phân tích cho thấy, tất cả hệ số tải nhân tố của các biến đo lường trên đường chéo chính đều lớn hơn hệ số tải chéo của các biến nghiên cứu khác (Henseler và cộng sự, 2015). Như vậy các thang đo trong mô hình đều đạt yêu cầu về sự phân biệt (bảng 2). Bảng 3: Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) và hệ số tải chéo (Cross Loading) LIKT LITL LITT NTLI NTRR RRBM RRGL RRHN RRTC RRTL YD LIKT1 0.781 0.273 0.284 0.401 0.236 0.086 0.127 0.467 0.007 0.235 0.325 LIKT2 0.810 0.230 0.325 0.420 0.333 0.073 -0.026 0.505 -0.020 0.306 0.425 LIKT3 0.793 0.356 0.278 0.373 0.217 0.058 0.016 0.548 0.001 0.243 0.425 LITL2 0.119 0.609 0.328 0.062 0.251 0.030 -0.002 0.160 -0.053 0.253 0.029 LITL3 0.235 0.767 0.217 0.089 0.213 0.063 -0.030 0.114 -0.011 0.144 0.154 LITL5 0.353 0.792 0.061 0.136 0.075 0.011 -0.009 0.177 0.003 0.146 0.093 LITT1 0.296 0.168 0.804 0.220 0.715 0.063 -0.036 0.234 -0.068 0.682 0.289 LITT2 0.372 0.171 0.809 0.242 0.480 0.058 -0.005 0.367 0.000 0.436 0.324 LITT3 0.232 0.194 0.738 0.101 0.583 0.054 -0.070 0.292 -0.046 0.588 0.201 LITT4 0.207 0.182 0.746 0.166 0.559 0.100 -0.039 0.266 0.010 0.546 0.217 NTLI1 0.433 0.100 0.212 0.860 0.130 0.037 -0.017 0.379 -0.014 0.176 0.263 NTLI2 0.430 0.131 0.204 0.745 0.196 -0.015 0.041 0.350 -0.033 0.167 0.267 NTLI3 0.308 0.098 0.145 0.692 0.118 -0.062 0.021 0.336 -0.078 0.199 0.234 NTLI4 0.345 0.105 0.206 0.748 0.124 0.012 -0.022 0.374 -0.042 0.171 0.280 NTRR1 0.347 0.206 0.731 0.200 0.971 0.048 -0.054 0.290 -0.049 0.733 0.307 NTRR2 0.321 0.189 0.703 0.185 0.953 0.066 -0.049 0.305 -0.075 0.674 0.314 NTRR3 0.292 0.210 0.717 0.157 0.966 0.065 -0.061 0.264 -0.061 0.719 0.308 RRBM1 0.067 0.055 0.066 0.000 0.048 0.909 -0.102 0.003 0.278 0.031 0.060
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 650 RRBM2 0.099 0.030 0.093 -0.008 0.067 0.952 -0.067 0.025 0.258 0.074 0.059 RRBM3 0.069 0.006 0.059 0.005 0.005 0.766 0.112 0.006 0.317 0.051 0.069 RRGL1 0.030 0.034 -0.044 0.005 -0.059 -0.048 0.942 0.019 0.157 -0.053 -0.006 RRGL2 0.085 0.019 0.035 -0.018 0.011 -0.061 0.768 0.069 0.144 0.053 -0.034 RRGL3 0.041 -0.003 -0.031 0.015 -0.042 -0.097 0.889 0.003 0.044 -0.014 -0.012 RRGL4 0.103 0.013 0.002 -0.015 -0.025 -0.084 0.855 0.070 0.134 0.034 -0.001 RRHN1 0.632 0.203 0.322 0.435 0.264 0.018 0.036 0.912 0.002 0.331 0.379 RRHN2 0.510 0.161 0.406 0.392 0.315 0.008 0.036 0.904 0.065 0.427 0.329 RRHN3 0.607 0.207 0.258 0.470 0.206 0.022 -0.029 0.899 0.034 0.275 0.376 RRTC1 0.006 0.027 -0.047 -0.058 -0.051 0.234 0.146 0.024 0.823 -0.043 0.019 RRTC5 -0.014 -0.004 -0.008 -0.029 -0.056 0.252 0.061 0.041 0.856 0.001 -0.028 RRTL1 0.300 0.208 0.667 0.219 0.737 0.056 -0.017 0.362 -0.027 0.966 0.273 RRTL2 0.319 0.230 0.671 0.209 0.669 0.035 -0.037 0.396 -0.027 0.926 0.287 RRTL3 0.319 0.198 0.665 0.216 0.694 0.073 -0.014 0.365 -0.006 0.954 0.272 RRTL4 0.313 0.225 0.688 0.232 0.684 0.064 -0.059 0.364 -0.029 0.940 0.302 YD1 0.331 0.002 0.346 0.264 0.324 0.043 -0.015 0.344 -0.084 0.301 0.798 YD2 0.317 0.053 0.213 0.273 0.170 0.031 -0.001 0.277 0.074 0.162 0.735 YD3 0.448 0.224 0.286 0.284 0.301 0.080 0.001 0.265 0.011 0.249 0.819 YD4 0.456 0.131 0.222 0.252 0.179 0.042 0.003 0.365 -0.003 0.205 0.785 Nguồn: tính toán của nhóm nghiên cứu Công cụ thứ 2 dùng để đánh giá giá trị phân biệt của các biến tiềm ẩn đó là dựa vào các tiêu chí của Fornell –Larker. Theo kết quả kiểm định vùng điều kiện của Fornell-Lacker ở bảng 4 tất cả các giá trị căn bậc hai của AVE trong từng nhân tố đều có giá trị cao hơn hệ số tương quan của các nhân tố khác trong cùng một cột (bảng 4). Do vậy, các thang đo đều đạt giá trị phân biệt. Bảng 4: Giá trị AVE và tương quan giữa các các biến LIKT LITL LITT NTLI NTRR RRBM RRGL RRHN RRTC RRTL YD LIKT 0.795 LITL 0.357 0.727 LITT 0.373 0.225 0.775 NTLI 0.502 0.142 0.254 0.764 NTRR 0.332 0.209 0.744 0.188 0.963 RRBM 0.092 0.042 0.088 -0.005 0.061 0.879 RRGL 0.049 -0.019 -0.040 0.007 -0.057 -0.079 0.866 RRHN 0.636 0.207 0.375 0.471 0.297 0.017 0.021 0.905 RRTC -0.006 -0.018 -0.032 -0.051 -0.064 0.290 0.121 0.040 0.840 RRTL 0.330 0.227 0.710 0.231 0.736 0.060 -0.033 0.392 -0.024 0.947 YD 0.492 0.132 0.347 0.342 0.321 0.065 -0.004 0.396 -0.007 0.299 0.785 Nguồn: tính toán của nhóm nghiên cứu Những nghiên cứu gần đây đã chỉ trính sự kém hiệu quả của hệ số tải chéo và tiêu chí Fornell –Larker do Fornell và Larker (1981) đề xuất trong đánh giá giá trị phân biệt. Nó không tiếp cận một cách đáng tin cậy các vấn đề về giá trị phân biệt. Đặc biệt, hệ số tải chéo không chứng minh được giá trị phân biệt khi hai biến nghiên cứu tương quan với nhau hoàn hảo. Tương tự, tiêu chí Fornell – Larket thể hiện rất yếu, đặc biệt khi hệ số tải của biến quan sát trong mỗi biến nghiên cứu khác biệt nhau ít (ví dụ như tất cả các biến quan sát có hệ số tải thay đổi giữa 0.6 đến 0.8). Để khác phục vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã đề xuất đánh giá qua tỷ lệ đặc điểm dị biệt hoá – đặc điểm đơn nhất (heterotrait –monotrait – HTMT) của các
651 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo mối tương quan. Chỉ số HTMT do Henselen và các cộng sự (2015) đề xuất. Chỉ số HTMT hiện nay đã được nhiều nhà nghiên cứu khuyến nghị sử dụng thay thế cho chỉ số căn bậc hai của AVE ở trên. Kết quả nghiên cứu từ bảng 5 cho thấy không có giá trị HMTM nào thấp hơn hay cao hơn khoảng tin cậy (các chỉ số HTMT đều nằm ở ngưỡng 0.85 trở xuống). Để kiểm tra mức ý nghĩa của các hệ số HTM này kỹ thuật Bootstrapping (N = 5000) được áp dụng, với khoảng tin cậy Bootrap 95% sẽ được áp dụng để thực hiện kiểm định. Kết quả cho thấy tất cả các giá trị HTMT của 5000 mẫu Bootstrap trong khoảng tin cây 95% đều nhỏ hơn 1. Từ kết quả này cho thấy các thang đo cho nghiên cứu này đều đạt giá trị phân biệt. Như vậy, các cấu trúc trong nghiên cứu này đều đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Bảng 5: Giá trị HTMT của các biến trong mô hình nghiên cứu LIKT LITL LITT NTLI NTRR RRBM RRGL RRHN RRTC RRTL YD LIKT LITL 0.491 LITT 0.471 0.405 NTLI 0.676 0.208 0.299 NTRR 0.398 0.319 0.857 0.218 RRBM 0.110 0.06 0.100 0.041 0.049 RRGL 0.112 0.038 0.051 0.039 0.041 0.117 RRHN 0.810 0.280 0.427 0.580 0.312 0.024 0.059 RRTC 0.046 0.060 0.093 0.083 0.085 0.441 0.185 0.051 RRTL 0.399 0.323 0.827 0.274 0.764 0.063 0.046 0.411 0.042 YD 0.659 0.231 0.408 0.44 0.355 0.083 0.031 0.477 0.103 0.335 Nguồn: tính toán của nhóm nghiên cứu 4.1.3. Kiểm định giả thuyết Đầu tiên, hệ số phóng đại phương sai (VIF) được kiểm định để đánh giá xem liệu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập có thể ảnh hưởng đến việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu hay không. Kết quả cho thấy giá trị VIF của các cấu trúc khái niệm trong nghiên cứu này nằm trong khoảng cho phép (VIF
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 652 RRGL 1.031 RRHN 1.187 RRTC 1.122 RRTL 1.192 YD Nguồn: tính toán của nhóm nghiên cứu Để kiểm tra các tác động trực tiếp giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. T-test với kỹ thuật Bootstrapping (N = 5000) được áp dụng. Kết quả phân tích hệ số đường dẫn cho thấy chỉ có 5 trong 11 giả thuyết có hệ số đường dẫn đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Trong đó 6 giả thuyết H3 (mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích), H4 (mối quan hệ giữa rủi ro tài chính và nhận thức rủi ro), H5(mối quan hệ giữa rủi ro bảo mật và nhận thức rủi ro), H6 (mối quan hệ giữa rủi ro gian lận và nhận thức rủi ro), H8 (mối quan hệ giữa rủi ro hiệu năng và nhận thức rủi ro), H9 (mối quan hệ giữa lợi ích tiện lợi và nhận thức lợi ích) lại không được ủng hộ về mặt dữ liệu. Các kết quả phân tích được thể hiện trong hình 2. Hình 2: Kết quả phân tích đường dẫn Rủi ro tài H4: -0.053 chính H5: -0.031 R2=0.545 Rủi ro bảo mật H6: -0.024 Nhận thức Rủi ro gian rủi ro lận H7:0.726*** H1:- 0.267*** Rủi ro tâm R2=0.186 lý H8: 0.015 H3: -0.058 Ý định mua trực Rủi ro hiệu tuyến năng H2: 0.292*** Lợi ích tiện H9: -0.050 lợi Nhận thức lợi Lợi ích ích H10:0.493*** kinh tế *p
653 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo =0.125) tác động tích cực đến nhận thức lợi ích. Trong đó, lợi ích kinh tế (β =0.493) có tác động mạnh hơn lên nhận thức lợi ích khi mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng. Đồng thời, cả nhận thức rủi ro (β =-0.267) tác động ngược chiều và nhận thức lợi ích (β =0.292) tác đồng cùng chiều đến ý định mua hàng thời trạng trực tuyến của người dân thành phố Đà Nẵng. Kết quả kiểm định các giả thuyết được thể hiện trong bảng 7. Bảng 7: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Mô hình nghiên cứu Kết luận Hệ số đường dẫn (β) Độ lệch chuẩn P - Values VIF H1 -0.267 0.043 0.000 1.036 Chấp nhận H2 0.292 0.087 0.001 1.036 Chấp nhận H3 -0.058 0.049 0.232 2.264 Bác bỏ H4 -0.053 0.041 0.199 1.112 Bác bỏ H5 0.031 0.047 0.507 1.113 Bác bỏ H6 -0.024 0.004 0.541 1.031 Bác bỏ H7 0.726 0.045 0.000 1.192 Chấp nhận H8 0.015 0.045 0.748 1.187 Bác bỏ H9 -0.050 0.060 0.408 1.161 Bác bỏ H10 0.493 0.074 0.000 1.285 Chấp nhận H11 0.125 0.053 0.019 2.341 Chấp nhận Nghiên cứu còn sử dụng giá trị R-square để kiểm tra khả năng dự đoán của các cấu trúc nội sinh-phản ánh giá trị các mối quan hệ trong mô hình. Kết quả cho thấy giá trị của nhận thức rủi ro (R2=0.545), nhận thức lợi ích (R2=0.261), và ý định mua sắm trực tuyến ngành hàng thời trang (R2=0.186) được đánh giá là có khả năng dự đoán ở mức cao (Cohen, 2013). Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng hệ số f2 để đánh giá mức tác động mạnh yếu của các biến số độc lập lên biến số phụ thuộc. Kết quả cho thấy mức độ giải thích của lợi ích kinh tế đến nhận thức lợi ích ở mứctrung bình (f2=0.256), mức độ giải thích của rủi ro tâm lý đến nhận thức rủi ro là ở mức cao (f2=0,973) và mức độ giải thích của nhận thức lợi ích đến ý định mua hàng chỉ ở mức tương đối (f2=0.084) (Cohen, 1988). Ngoài ra, tác giả đã sử dụng hệ số Q2 (cross-validated redundancy) để đánh giá mức độ phù hợp mô hình. Dựa trên kỹ thuật Blindfolding, giá trị Q2 về nhận thức rủi ro, nhận thức lợi ích và ý định mua sắm trực tuyến hàng thời trang lần lượt là 0.496, 0.141 và 0.105 cho thấy mô hình nghiên cứu có khả năng dự đoán ở mức vừa và phù hợp để dự đoán ý định mua sắm trực tuyến ngành hàng thời trang của người tiêu dùng thành phố Đà Nẵng (Chin, 2010). Cuối cùng, nghiên cứu cũng quan tâm và xác nhận vai trò trung gian của biến số nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích trong mối quan hệ đối ứng của mô hình nghiên cứu. . Các đề xuất của Peacher & Hayes (2008) đã được thực hiện với kết quả được trình bày trong bảng 8. Kết quả cho thấy, 0 không xuất hiện trong các kết quả của khoảng tin cậy Bootstrap. Tuy nhiên khi kiểm tra trị số P-value chỉ có các tác động gián tiếp của RRTL đến YD thông qua NTRR, LIKT đến YD thông qua nhận NTLI có ý nghĩa thông kê (Zhao & cộng sự, 2010).
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 654 Bảng 8: Kết quả kiểm tra các ảnh hưởng trung gian Mối quan hệ Ảnh hưởng gián 95% khoảng tin cậy của P tiếp ảnh hưởng gián tiếp RRBM → NTRR → NTLI -0.002 [-0.011;0.007] 0.657 RRTL → NTRR → YD 0.194 [0.128;0.261] 0.000 LITL → NTLI → YD -0.015 [-0.055;0.021] 0.446 RRTL → NTRR → NTLI -0.012 [-0.037;0.007] 0.257 → YD RRTC → NTRR → NTLI 0.003 [-0.004;0.014] 0.475 NTRR → NTLI → YD -0.017 [-0.051;0.010] 0.254 RRHN → NTRR → NTLI -0.001 [-0.009;0.007] 0.824 RRGL → NTRR → YD -0.006 [-0.029;0.014] 0.550 RRGL → NTRR → NTLI 0.001 [-0.004;0.011] 0.691 LIKT → NTLI → YD 0.144 [0.049;0.255] 0.007 RRGL → NTRR → NTLI 0.000 [-0.001;0.003] 0.690 → YD RRTC → NTRR → YD -0.014 [-0.036;0.010] 0.214 RRTC→ NTRR → NTLI 0.001 [-0.001;0.004] 0.480 → YD RRTL → NTRR → NTLI -0.042 [-0.120;0.022] 0.233 LITT → NTLI → YD 0.036 [0.006;0.085] 0.079 RRHN → NTRR → NTLI 0.000 [-0.003;0.002] 0.823 → YD RRBM→ NTRR → NTLI -0.001 [-0.003;0.002] 0.660 → YD RRBM → NTRR → YD 0.008 [-0.022;0.028] 0.513 RRHN → NTRR → YD 0.004 [-0.020;0.029] 0.754 4.2. Thảo luận Nghiên cứu này làm sáng tỏ các tiền đề thúc đẩy ý định mua hàng thời trang trực tuyến thông qua vai trò trung gian của nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích khi mua hàng thời trang trực tuyến trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 của người dân thành phố Đà Nẵng. Từ các kết quả thực nghiệm được trình bày ở trên, một số điểm cần được bàn luận như sau:
655 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Thứ nhất, nghiên cứu xác nhận cả hai yếu tố nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích đều ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người dân thành phố Đà Nẵng. Nhìn chung, kết quả khảo sát thực nghiệm cho thấy sự phù hợp với nền tảng lý thuyết và và các nghiên cứu gần đây trên nền tảng trực tuyến như của Moudi Almousa (2011) Mi-Jung- Kim (2008), Tsai, Cheng, và Chen (2011). Trong đó, yếu tố nhận thức lợi ích có hệ số (β =0.292) được xem là có tác động mạnh nhất đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người dân thành phố Đà Nẵng. Điều này được lý giải bởi vì ý định lựa chọn mua hàng thời trang trực tuyến bị chi phối bởi những lợi ích kinh tế và lợi ích tinh thânhf từ mua hàng trực tuyến mang lại như tiết kiệm được thời gian công sức đi lại, dễ dàng so sánh giá cả, sự thuận tiện trong mua sắm ở mọi lúc mọi nơi, sự dễ dàng trong lựa chọn dòng sản phẩm phù hợp, sự nhanh chóng trong thao tác mua hàng chỉ với một quy trình các bước mua hàng online đơn giản. Cùng với sự phát triển của cách mạng công nghiệp 4.0, việc tối ưu hoá cho quá trình trải nghiệm khi mua sắm trực tuyến của khách hàng ngày càng được cải thiện hơn. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cũng cho thấy nhận thức của người tiêu dùng về những rủi ro khi mua hàng thời trang trực tuyến đặt biệt là rủi ro liên quan đến yếu tố tâm lý (β = 0.726), là yếu tố tạo ra rào cản lớn đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Đà Nẵng, phù hợp với nghiên cứu của Moudi Almousa (2011) và Mi- Jung-Kim (2008). Đây cũng được xem là đặc trưng riêng của nghiên cứu này. Bởi vì sản phẩm thời trang ở Việt Nam được xem như là một trong những nhu yếu phẩm của người dân, được sử dụng và mua sắm thường xuyên trên thị trường. Mặt hàng này có thể giúp người mua thể hiện tính cách thật, cái tôi của bản thân và đôi khi cũng sẽ khiến họ không thoải mái khi tiêu dùng sản phẩm không phù hợp với sở thích và bối cảnh sinh hoạt trong cuộc sống. Chính vì thế, khi đưa ra quyết định mua mặt hàng này người tiêu dùng sẽ rất cẩn trọng trong lựa chọn và tham khảo ý kiến của người khác. Đặc biệt, khi mặt hàng này được mua online thì tâm lý sợ rủi ro về hiệu năng sản phẩm càng tăng cao, bởi vì khách hàng không thể quan sát hay thử trực tiếp như khi mua hàng trực tiếp. Ngoài ra, hai yếu tố lợi ích kinh tế và lợi ích thích thú cũng có tác động tích cực đến nhận thức lợi ích khi mua hàng thời trang trực tuyến của người dân Đà Nẵng với hệ số tác động lần lượt là β =0.493 và β =0.125. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm này phù hợp với nghiên cứu của (Law & Hsu, 2006), Li, Browne, và Wetherbe (2006), Sheth (1981) và Nguyễn M. Hà, Bùi T. Khoa (2020). Từ kết quả này có thể nhận thấy, ý định mua hàng thời trang qua mạng của người dân thành phố Đà Nẵng nói riêng và của người dân Việt Nam nói chung bị chi phối mạnh bởi yếu tố về kinh tế, với những lợi ích kinh tế có thể nhận được như giá rẻ, khuyến mãi, cùng với những chương trình ưu đãi hấp dẫn dành cho khách hàng online là động lực lớn để người tiêu dùng trực tuyến đưa ra quyết định mua mặt hàng thời trang này. Ngoài ra, đôi khi hành vi mua hàng cũng có thể đến vì cảm xúc thích thú ngẫu hứng nhờ một chương trình truyền thông hấp dẫn nào đó của người bán. Thứ hai, kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy vai trò trung gian của hai biến số nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích khi mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 656 Đà Nẵng trong các mối quan hệ đối ứng giữa rủi ro tâm lý với ý định mua hàng thông qua biến nhận thức rủi ro và lợi ích kinh tế với ý định mua hàng thông qua biến nhận thức lợi ích. Đây có thể xem là điểm khác biệt của nghiên cứu này nhằm lý giải cho hành vi mua hàng thời trang trực tuyến thực sự của người dân thành phố Đà Nẵng được chi phối phần lớn bởi yếu tố nhận thức về lợi ích, tuy nhiên nhận thức rủi ro cũng được họ cẩn thận suy xét để đưa ra ý định nên mua hay không mua hàng thời trang trực tuyến. Mà trong hầu hết các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung nghiên cứu vào một trong hai yếu tố này, đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh thời trang hầu như chưa có nghiên cứu nào thực hiện cho cả hai biến số này. Thứ ba, các giả thuyết H3 (nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều với nhận thức lợi ích), H4 (rủi ro tài chính có tác động cùng chiều với nhận thức rủi ro), H5 (rủi ro bảo mật có tác động cùng chiều với nhận thức rủi ro), H6 (rủi ro gian lận có tác động cùng chiều với nhận thức rủi ro), H8 (rủi ro hiệu năng có tác động cùng chiều với nhận thức rủi ro), H9 (lợi ích tiện lợi có tác động cùng chiều với nhận thức lợi ích) bị bác bỏ. Đây cũng là điểm khác biệt của nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước. Điều này được lý giải bởi đặc trưng của ngành hàng thời trang với văn hoá chi tiêu của người Việt Nam. Người mua có thể đưa ra quyết định mua hàng khi được cung cấp nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn bất chấp những rủi ro có thể gặp phải. Chính tâm lý chi tiêu này của người Việt đã tạo động cơ cho nhiều tổ chức, cá nhân kinh doanh hàng giả, hàng kém chất lượng giá rẻ tung hàng ra thị trường để cạnh tranh với hàng chính hãng. Đặc biệt trong lĩnh vực ngành hàng thời trang điều này diễn ra một cách phổ biến ở hầu hết tất cả các mặt hàng thời trang. Nét đặc trưng thứ hai trong văn hoá tiêu dùng của người Việt Nam đó là tâm lý sợ rủi ro về chất lượng hàng không như mong đợi, sự bị lừa đảo nếu thanh toán trước, sợ bị rủi ro tài chính nếu thanh toán online. Nên để giảm thiểu những rủi ro này người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến đều chọn hình thức mua trước, kiểm tra hàng xong mới trả tiền sau. Điều đặc biệt là chính sách nhận hàng, kiểm tra hàng, rồi trả tiền cũng được hầu hết các doanh nghiệp, cá nhân kinh doanh thời trang áp dụng để tạo lòng tin và thu hút khách hàng. Chính vì vậy các giả thuyết H3, H4, H5, H6, H8 bị bác bỏ hoàn toàn phù hợp với bối cảnh được khảo sát tại thị trường Việt Nam nói chung và người tiêu dùng thành phố Đà Nẵng nói riêng. Về yếu tố lợi ích tiện lợi trong mua hàng thời trang trực tuyến cũng không được người tiêu dùng đánh giá cao để đưa ra ý định mua hàng thời trang trực tuyến. Điều này được lý giải bởi mặt hàng thời trang rất đa dạng về mẫu mã và chủng loại. Mỗi loại phù hợp với mỗi đối tượng khách hàng khác nhau. Do vậy, việc mua mặt hàng này trong bối cảnh không thể tiếp cận trực tiếp để xem xét lựa chọn cái phù hợp nhất mà chỉ xem online thì không thể nói là thuận lợi được. Cho nên giả thuyết H9 bị bác bỏ cũng hoàn toàn phù hợp với bối cảnh nghiên cứu trong ngành hàng này. 5. Hàm ý nghiên cứu Về mặt học thuật, nghiên cứu giúp hệ thống hoá lý thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần của nhận thức rủi ro và các thành phần của nhận thức lợi ích tới ý định mua hàng thời trang trực tuyến. Thông qua kiểm chứng thực nghiệm, nghiên cứu góp phần làm phong
657 ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo phú thêm tài liệu liên quan đến hành vi tiêu dùng trực tuyến ngành hàng thời trang của người dân Việt Nam, bằng việc làm sáng tỏ các tiền đề thúc đẩy và những tiền đề kìm hãm ý định mua sắm hàng thời trang trực tuyến. Đặc biệt dựa trên nền tảng lý thuyết về rủi ro cảm nhận của Bauer (1960) và nhận thức lợi ích của Kotler &Keller (2016), nghiên cứu nãy đã đi sâu kiểm chứng vai trò của các thành phần về nhận thức rủi ro và nhận thức lợi ích tác động tới ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam. Đối tượng nghiên cứu chủ yếu là nữ giới, nằm trong nhóm tuổi từ 18 đến 30. Đây được xem là nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng nhiều nhất nhất của ngành hàng thời trang hiện nay, cũng là nhóm đối tượng khó tạo dựng lòng trung thành với một nhà cung cấp nhất định, có sự cởi mở với những trải nghiệm mới và nhu cầu tìm kiếm thông tin hỗ trợ ra quyết định mua là khá cao (Lachman & Brett, 2013). Cho nên, việc có được cái nhìn sâu hơn về các cơ chế hành vi của nhóm đối tượng này mang lại một ý nghĩa đặc biệt đối với các nhà nghiên cứu vì họ là khách hàng chiếm đa số trong xu hướng bán lẻ hiện đại dưới sự hỗ trợ của công nghệ. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu này cho thấy vai trò quan trọng của việc hiểu những kỳ vọng của khách hàng khi mua sắm hàng thời trang trực tuyến để thiết những chiến lược bán hàng và chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn. Cụ thể, các cá nhân, tổ chức kinh doanh thời trang cần chú trọng hơn đến việc giảm thiểu rủi ro nhận thức của người tiêu dùng bằng cách tăng cường tính nhất quán minh bạch về nội dung, quy trình và dịch vụ cung ứng cho khách hàng; tăng tính cá nhân hoá thông qua việc cung cấp cho khách hàng các đề xuất giá trị liên quan đến giá, sản phẩm, ưu đãi, thông tin dựa trên hồ sơ và lịch sử mua hàng của họ. Những hành động này sẽ giúp cho khách hàng không còn tâm lý bất an khi mua hàng trực tuyến nữa. Đồng thời, các nhà quản lý bán hàng thời trang online cũng cần nhận thức rõ ràng về tầm quan trọng của việc thúc đẩy cảm nhận lợi ích đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng. Về khía cạnh này, điều cần thiết là phải tăng cường các chương trình khuyến mãi, giảm giá khi khách hàng mua trực tuyến và tạo ra một trải nghiệm thích thú cho khách hàng trong quá trình tìm kiếm thông tin và lựa chọn hàng hoá trên môi trường trực tuyến. Cuối cùng, sẽ là một gợi ý quan trọng cho các nhà bán lẻ nói chung và các nhà bán lẻ mặt hàng thời trang nói riêng nếu tận dụng được các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người dùng như là một công cụ để thấu hiểu khách hàng và khởi tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và quy trình cung ứng dịch vụ đa kênh, để khách hàng có được quy trình trải nghiệm chân thực ngay cả khi trong môi trường trực tuyến, để khách hàng cảm thấy sự minh bạch về thông tin, uy tín của thương hiệu qua đó doanh nghiệp có thể thu hút thêm các khách hàng tiềm năng trong tương lai.
ICYREB 2021 | Chủ đề 2: Quản trị kinh doanh và Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo 658 Tài liệu tham khảo Thế Hải (2019). Thương mại điện tử Việt Nam tiềm năng nhất khu vực ASEAN IPrice Group và SimilarWeb (2020), Tổng kết Thương mại điện tử Việt Nam năm 2020 hướng đến 2021 Kengo, K. (2019), Tổng quan thị trường thương mại điện tử Việt Nam 2018, Brandsvietnam. Bùi Thanh Tráng (2013), nhận thức rủi ro tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng. Tạp chí Phát triển kinh tế 278, 26-38. Nguyễn Hoàng Minh & cộng sự (2020), Nhận thức lợi ích – rủi ro và ý định tiếp tục sử dụng Fintech của người dùng tại Hồ Chí Minh. Tạp chí phát triển khoa học và công nghệ - Kinh tế, luật và quản lý 4(4): 974-996. Ajzen, I., “The theory of planned behavior”, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50 (1991) 2, 179-211. Anderson, A. R. and Jack, S. L., 2002. The articulation of social capital in entrepreneurial networks: a glue or a lubricant? Entrepreneurship & Regional Development, 14(3), 193-210. Anjalin Dabhade (2008), “Antededents of older consumers’ internet shopping for apparel products: Perceived risk and benefits and shopping orientation” Bhatnagar, A., & Rao, S. M. (2000). On Risk, Convenience, and Internet Shopping Behavior. Communications of the ACM, 98-105. Blackwell, R. D., Miniard, P. W. & Engel, J. F., Consumer Behavior, 9th edition, Dryden, New York, 2001. Childers, T.L., Carr, C.L., Peck, J. and Carson, S., (2001). Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior. Journal of Retailing, 77(4), 511-535 Cohen, J., 2013. Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Routledge Delafrooz, N., Paim, L., & Khatibi, A. (2011). A Research Modeling to Understand Online Shopping Intention. Australian Journal of Basic & Applied Sciences, pp. 70-77. Fan Lan (2007), “The University of Sheffield, The Influence of perceived risk on customer behaviour in purchasing high-price product online” Forsythe and Shi, Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping, journal of Business research, vol. 56, pp. 867-875, 2003 Fornell, C. and Larcker, D. F., 1981. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50 Garbarino, E., & Strahilevitz, M. (2004). Gender differences in the perceived risk of buying online and the effects of receiving a site recommendation, Journal of Business Research