Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội

Chia sẻ: Tô Nhiễm | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội" nghiên cứu thu thập dữ liệu sơ cấp từ 254 sinh viên sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM tại Hà Nội nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại Hà Nội. Phần mềm SPSS 20 được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ GỌI XE XANH SM CỦA SINH VIÊN CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TẠI HÀ NỘI Nguyễn Thị Thu Trang*, Phạm Thùy Dương Khoa Quản trị kinh doanh - Trường Đại học Ngoại thương * Tác giả liên hệ: trangntt@ftu.edu.vn TÓM TẮT Bài viết nghiên cứu thu thập dữ liệu sơ cấp từ 254 sinh viên sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM tại Hà Nội nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại Hà Nội. Phần mềm SPSS 20 được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Kết quả nghiên cứu rút ra được các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại Hà Nội bao gồm nhận thức sự hữu ích, chất lượng dịch vụ, mức độ an toàn, chi phí và mức độ quan tâm đến môi trường. Từ việc xác định các nhân tố, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp trong ngành dịch vụ gọi xe công nghệ hướng tới chuyển đổi phương tiện sử dụng năng lượng điện thân thiện với môi trường. Từ khóa: bảo vệ môi trường; chuyển đổi xanh; dịch vụ gọi xe; phương tiện giao thông điện; Xanh SM 1. Tổng quan Tại Việt Nam, mô hình nền kinh tế chia sẻ đã xuất hiện và đang trở thành xu hướng phát triển. Một trong số các loại hình dịch vụ thuộc kinh tế chia sẻ ở Việt Nam hiện nay đang phát triển nổi bật là mô hình dịch vụ vận tải ứng dụng công nghệ (Bộ Công thương, 2022). Kể từ năm 2014, loại hình dịch vụ này đã xuất hiện ở Việt Nam khi Uber - nhà cung cấp dịch vụ gọi xe trực tuyến của Mỹ gia nhập thị trường. Nhận thấy tiềm năng của ngành, nhiều doanh nghiệp cũng đã tham gia vào thị trường này như Grab, Gojek, Be Group, VATO, MyGo hay FastGo. Có thể nhận thấy thị trường dịch vụ gọi xe của Việt Nam rất hấp dẫn các doanh nghiệp tham gia (Hoàng Lan, 2022). Tuy nhiên do đặc thù vận hành phương tiện giao thông dùng xăng, dầu tạo lượng phát thải lớn, dịch vụ này cũng phần nào gây ô nhiễm không khí. Do đó, việc chuyển đổi phương tiện dùng xăng dầu sang phương tiện dùng điện được xác định là một trong ba nhóm nhiệm vụ chính trong Kế hoạch hành động của Bộ Công thương nhằm triển khai cam kết của Việt Nam tại Hội nghị thượng đỉnh về biến đổi khí hậu của Liên hợp quốc năm 2021 (Bộ Công thương, 2022). Nhận thấy xu hướng này, trong năm 2023, dịch vụ gọi xe Xanh SM là dịch vụ gọi xe thuần điện đầu tiên tại Việt Nam ra mắt, vừa giúp nhu cầu di chuyển của người dân được đáp ứng, vừa áp dụng đổi mới sáng tạo khi chuyển đổi sang loại hình phương tiện giao thông chạy bằng điện giúp giảm phát thải ra môi trường. Đây là một cách thức hữu dụng để giới thiệu trải nghiệm sử dụng xe điện tới cộng đồng. Công ty cổ phần Di chuyển Xanh và Thông minh đã nghiên cứu và lựa chọn Hà Nội là thị trường đầu tiên ra mắt dịch vụ Xanh SM. Có thể thấy Hà Nội là thị trường hấp dẫn bởi tốc độ đô thị hóa nhanh chóng, mật độ dân số ngày càng tăng. Theo thống kê của Tổng cục Dân số - Kế hoạch hóa gia đình được thông báo vào tháng 7 năm 2023, Hà Nội là địa phương đông dân thứ hai của cả nước và có mật độ dân số tương đối cao, xếp thứ hai trong 63 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương. Với mật độ dân số là 2.398 người/km2, cao gấp 8,2 lần so với mật độ dân số cả nước (Bộ Y tế, 2023). Cùng với đó, Hà Nội có một mạng lưới giao thông phức tạp, hạ tầng giao thông và bãi đỗ xe đang trong quá trình cải thiện. Vì vậy việc sử dụng dịch vụ gọi xe trở nên hấp dẫn hơn để tránh các vấn đề phát sinh trong việc sở hữu và gửi xe cá nhân trong thành phố. Một trong những lý do Hà Nội có mật độ dân cư lớn bởi đây là nơi tập trung nhiều trường đại học của cả nước. Theo thống kê năm 2020, tại thành phố Hà Nội hiện có 97 trường hệ đại học, học viện và 33 trường cao đẳng, chiếm 1/3 số trường và 40% tổng số sinh viên cả nước, đặc biệt có 26 trường trong đó tập trung ở 4 quận trung tâm. Với hệ thống các trường đại học, cao đẳng này, Hà Nội có khoảng 660.000 sinh viên đến từ nhiều tỉnh, thành trên cả nước (Anh, 2020). Đây là tập khách hàng tiềm năng sẽ sử dụng dịch vụ gọi xe tại Hà Nội do đặc điểm có nhu cầu di chuyển thường xuyên trong khi chưa có đủ điều kiện tài chính để sở hữu phương tiện cá nhân. 92
Từ hơn 10 năm trước, trên thế giới đã xuất hiện dịch vụ gọi xe công nghệ. Trong suốt thời gian lĩnh vực này phát triển, nhiều tác giả đã có quan tâm và tiến hành nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ của người tiêu dùng. Tuy nhiên đến thời điểm tháng 8 năm 2023, chưa có nghiên cứu nào tiến hành nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên tại Hà Nội. Chính vì vậy, nghiên cứu này được tiến hành nhằm xác định và phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên thuộc các trường đại học tại Hà Nội và đưa ra đề xuất để thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. 2. Cơ sở lý luận Theo Jais và Marzuki (2020), “dịch vụ gọi xe công nghệ là dịch vụ vận chuyển hành khách ứng dụng nền tảng công nghệ số để kết nối có sự chia sẻ phương tiện giao thông”. Theo Utami và cộng sự (2021), cách vận hành của dịch vụ gọi xe công nghệ là “vị trí của cả tài xế và hành khách đang tìm kiếm phương tiện di chuyển được xác định bằng hệ thống định vị toàn cầu, sau đó bộ phận điều phối sẽ chỉ định xe có sẵn trong khoảng cách phù hợp với hành khách”. Dịch vụ gọi xe Xanh SM là một dịch vụ gọi xe công nghệ sử dụng phương tiện hoàn toàn bằng điện. Bên cạnh mục tiêu phát triển kinh tế, dịch vụ gọi xe Xanh SM ra đời nhằm phổ cập thói quen dùng xe điện tới cộng đồng, góp phần hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi năng lượng trong ngành giao thông vận tải ở Việt Nam. Các mô hình liên quan đến bài nghiên cứu gồm mô hình thuyết hành động hợp lý – TRA (Ajzen và Fishbein, 1975), thuyết hành vi dự định – TPB (Ajzen, 1991), mô hình chấp nhận công nghệ - TAM (Davis, 1989), lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và lý thuyết khuếch tán sự đổi mới – IDT (Rogers, 2003). 3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu 3.1 Mô hình nghiên cứu Hình 1: Mô hình nghiên cứu Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp Mô hình sử dụng biến độc lập gồm “nhận thức sự hữu ích”, “chuẩn chủ quan” và “nhân khẩu học”. Bên cạnh đó, tác giả bổ sung các nhân tố thuộc đặc điểm của dịch vụ là “chất lượng dịch vụ”, “mức độ an toàn”, “chi phí”, “hình ảnh thương hiệu” và “mối quan tâm đến môi trường”. Các biến độc lập sẽ có mối quan hệ ảnh hưởng tới biến phụ thuộc của mô hình là “quyết định sử dụng dịch vụ”. Nhận thức sự hữu ích (HI): Mức độ mà một người cảm thấy rằng việc sử dụng một hệ thống nhất định sẽ làm tăng hiệu quả công việc của mình được gọi là nhận thức sự hữu ích (Davis, 1989). Theo Danh và cộng sự (2021), nhận thức về sự hữu ích là nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ xe công nghệ của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh. Từ lý thuyết này, nhóm tác giả xem xét quyết định sử dụng một dịch vụ gọi xe Xanh SM có chịu ảnh hưởng bởi nhân tố này. Do đó giả thuyết đặt ra: H1: Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. 93
Chất lượng dịch vụ (DV): Theo Parasuraman và cộng sự (1985), một trong những phẩm chất dịch vụ ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng là chất lượng dịch vụ, sự khác biệt giữa những gì người tiêu dùng nhận được từ việc sử dụng một dịch vụ và những gì họ kỳ vọng là thước đo chất lượng của dịch vụ đó. Đây cũng là nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu của Danh và cộng sự (2021). Do đó giả thuyết đặt ra: H2: Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Mức độ an toàn (AT): Mức độ an toàn cũng được coi là nhân tố thể hiện đặc điểm của dịch vụ gọi xe Xanh SM. Mức độ an toàn của dịch vụ có thể hiểu là khả năng bảo vệ người dùng khỏi thiệt hại, tổn thất hoặc các kết quả không mong muốn khác trong quá trình sử dụng. Theo kết quả nghiên cứu thực nghiệm các nhân tố tác động đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ gọi xe Grab của thế hệ Z (Ubaidillah và cộng sự, 2019), cảm giác tin cậy được kết luận là nhân tố có ảnh hưởng tới ý định hành vi sử dụng dịch vụ. Do đó giả thuyết được đặt ra như sau: H3: Mức độ an toàn có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Chi phí (CP): Chi phí của dịch vụ gọi xe là khoản tiền mà người dùng trả cho nhà cung cấp dịch vụ đó. Giá trị của dịch vụ được xác định bởi chi phí đi kèm với chất lượng. Theo Venkatesh và cộng sự (2012), chi phí được xem là tích cực khi chi phí người sử dụng phải bỏ ra ít hơn lợi ích mà họ nhận được từ việc sử dụng công nghệ. Nhân tố giá cả trong nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ gọi xe Grabbike của sinh viên tại Huế (Tâm và cộng sự, 2020) cũng được kết luận có tác động tới ý định sử dụng dịch vụ. Do đó nhóm tác giả đặt ra giả thuyết: H4: Chi phí có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Hình ảnh thương hiệu (TH): “Tập hợp niềm tin, ý tưởng và ấn tượng của một người về thương hiệu” là định nghĩa về hình ảnh thương hiệu (Philip Kotler, 2010). Điều này hàm ý rằng hình ảnh thương hiệu là cách khách hàng nghĩ về thương hiệu đó. Nghiên cứu của Yi Zhang về tác động của hình ảnh thương hiệu đến hành vi của người tiêu dùng cho rằng hình ảnh thương hiệu có ấn tượng tốt sẽ có ảnh hưởng tích cực tới quyết định lựa chọn sản phẩm và dịch vụ của thương hiệu (Yi Zhang, 2015). Do đó giả thuyết đặt ra: H5: Hình ảnh thương hiệu có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Mức độ quan tâm đến môi trường (MT): Mức độ quan tâm của một người về tình trạng môi trường tự nhiên và nỗ lực bảo vệ nó được gọi là mức độ quan tâm đến môi trường của họ. Trong nghiên cứu về các nhân tố tác động đến ý định sử dụng các phương tiện giao thông bền vững (Trang và cộng sự, 2022) cũng đã sử dụng nhân tố giá trị sinh quyển. Nhóm tác giả cho rằng sự quan tâm và tìm kiếm các giải pháp tiêu dùng thân thiện với môi trường của một người sẽ có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM vì tính đổi mới của dịch vụ nằm ở chỗ sử dụng hoàn toàn xe điện để đạt được mục tiêu phát triển bền vững bằng cách giảm lượng khí thải ra môi trường và thay đổi thói quen sử dụng phương tiện của người dùng. Do đó giả thuyết đặt ra: H6: Mức độ quan tâm đến môi trường có ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Nhân khẩu học: Trong nghiên cứu của Hải (2019), các nhân tố nhân khẩu học về giới tính, độ tuổi và thu nhập được đưa vào nghiên cứu về nhu cầu sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ của người dùng tại Hà Nội. Do đó, nhóm tác giả đưa vào các biến liên quan đến yếu tố nhân khẩu học bên cạnh các nhân tố được cho là có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội, bao gồm: H7.1: Sinh viên thuộc các nhóm giới tính khác nhau có quyết định khác nhau về việc sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. H7.2: Sinh viên thuộc các nhóm độ tuổi khác nhau có quyết định khác nhau về việc sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. H7.3: Sinh viên thuộc các nhóm có thu nhập khác nhau có quyết định khác nhau về việc sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. 3.2 Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng. Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua điều tra xã hội học bằng phỏng vấn, khảo sát đối với sinh viên các trường đại học tại Hà Nội. Thang đo và bảng hỏi khảo sát gồm 26 biến quan sát được xây dựng dựa trên mô hình nghiên cứu chính thức. Bảng khảo sát gồm 4 phần, trong đó phần đầu tiên tìm hiểu kinh nghiệm sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM nhằm sàng lọc đối tượng khảo sát, phần thứ hai tìm hiểu thông tin nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính và mức thu nhập hàng tháng của đáp viên, phần thứ ba nhằm tìm hiểu mức độ 94
hiểu biết và thói quen sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của đối tượng khảo sát và phần cuối cùng sử dụng thang đo Likert theo thang điểm mức độ đồng ý tăng dần từ 1 đến 5 của đáp viên về các biến quan sát đại diện cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Dữ liệu khảo sát thu được sẽ được làm sạch và đưa vào phần mềm SPSS để tính toán các chỉ số độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy để đo lường và đánh giá mức độ các nhân tố tác động tới quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội. Ngoài ra, số liệu thu thập được về nhân khẩu học của đáp viên được đưa vào phân tích kiểm định ANOVA và T-test để đánh giá sự khác biệt nếu có giữa các nhóm người dùng dịch vụ là sinh viên tại các trường đại học trên địa bàn Hà Nội. 4. Kết quả và thảo luận 4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Khảo sát được gửi tới sinh viên các trường đại học tại Hà Nội và nhóm nghiên cứu thu về 300 phiếu qua hình thức trực tuyến. Để loại trừ những cá nhân chưa bao giờ dùng dịch vụ gọi xe Xanh SM và loại bỏ một số mẫu khảo sát không phù hợp từ những người trả lời không hợp tác, số liệu được sàng lọc và thu được 254 câu trả lời có ý nghĩa (tương đương với 84,7% tổng số phiếu thu về ) để đưa vào phân tích. Bảng 1: Bảng thống kê mô tả đối tượng khảo sát Tiêu chí Nội dung Số lượng Tỉ lệ Nam 118 46,5% Giới tính Nữ 136 53,5% 18 - 19 84 33,1% 20 - 21 89 35,0% Độ tuổi 22 - 23 54 21,3% >23 27 10,6% 0,5. Chỉ số KMO đánh giá mức độ phù hợp của việc phân tích nhân tố với tập dữ liệu 21 biến quan sát đưa vào thỏa mãn điều kiện nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 khi đạt giá trị là 0,846 và giá trị Sig đạt 0,000 đạt điều kiện nhỏ hơn 0,05. Do đó việc phân tích nhân tố khám phá lần đầu tiên với tập dữ liệu đưa vào phân tích đạt yêu cầu phù hợp. Có 6 nhân tố có chỉ số Eigenvalues đạt 1,280 > 1 được giữ lại trong mô hình. Tổng phương sai của 6 nhân tố được trích là 65,014% > 50%, điều này thể hiện hơn một nửa mức độ biến đổi của dữ liệu đối với các biến quan sát được kiểm tra. Sáu nhân tố được giữ lại gồm: Nhận thức sự hữu ích (HI); Chất lượng dịch vụ (CL); Mức độ an toàn (AT); Chi phí (CP); Hình ảnh thương hiệu (TH); Mức độ quan tâm đến môi trường (MT). Biến phụ thuộc của mô hình là quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM (QD) cũng đạt điều kiện hệ số tải >0,5; chỉ số KMO đạt 0,708 đáp ứng yêu cầu nằm trong đoạn từ 0,5 đến 1 và giá trị 0,000 Sig của nó cũng đáp ứng yêu cầu dưới 0,05; chỉ số Eigenvalues đạt 2,118 > 1, tổng phương sai trích là 70,591% > 50%. Bảng 2: Hệ số KMO và kiểm định Barlett Hệ số KMO 0,846 Chi bình phương 1828,51 Kiểm định Barlett Bậc tự do 210 Sig. (Giá trị P-value) 0,000 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả 95
Bảng 3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và EFA Cronb Tương ach's Cronb Tham quan Alpha Trọng Ký hiệu/tóm tắt quan sát ach's khảo biến nếu số EFA Alpha tổng loại biến Danh và HI1: Dịch vụ gọi xe Xanh SM đáp ứng được nhu cầu đi lại 0,577 0,716 0,761 cộng sự HI2: Dịch vụ gọi xe Xanh SM giúp việc đi lại thuận tiện hơn 0,768 0,599 0,629 0,763 (2021) HI3: Dịch vụ gọi xe Xanh SM tiết kiệm thời gian di chuyển 0,630 0,656 0,794 Parasura CL1: Tài xế của Xanh SM giao tiếp rất lịch sự 0,589 0,812 0,738 man và CL2: Tài xế của Xanh SM rất sẵn sàng hỗ trợ hành khách 0,563 0,819 0,757 cộng sự CL3: Tài xế của Xanh SM không tự ý hủy chuyến đi 0,657 0,793 0,727 (1985); 0,833 Danh và cộng sự CL4: Tôi không phải chờ đợi lâu khi đặt xe của Xanh SM 0,648 0,795 0,701 (2021) Ubaidilla AT1: Tài xế chuẩn bị mũ bảo hiểm cho hành khách 0,570 0,813 0,738 h và AT2: Phương tiện đủ điều kiện an toàn 0,637 0,784 0,789 0,824 cộng sự AT3: Tài xế của Xanh SM có thể nhận diện 0,659 0,774 0,794 (2019) Venkates CP1: Giá cước phù hợp với khả năng chi trả 0,591 0,708 0,761 h và CP2: Giá cước tương xứng với chất lượng dịch vụ 0,541 0,735 0,712 cộng sự CP3: Giá cước được công khai rõ ràng, minh bạch 0,578 0,715 0,731 (2012); 0,772 Tâm và cộng sự CP4: Dịch vụ gọi xe Xanh SM giúp tiết kiệm chi phí 0,585 0,711 0,745 (2020) TH1: Xanh SM là một thương hiệu uy tín 0,638 0,698 0,797 Yi Zhang TH2: Xanh SM có trách nhiệm với nhân viên và đối tác tài xế 0,787 0,590 0,749 0,748 (2015) TH3: Thương hiệu của Việt Nam 0,651 0,684 0,792 MT1: Có quan tâm đến vấn đề bảo vệ môi trường 0,578 0,761 0,734 Trang và cộng sự MT2: Cho rằng việc sử dụng xe điện là bảo vệ môi trường 0,797 0,619 0,741 0,762 (2022) MT3: Ưu tiên lựa chọn dịch vụ gọi xe sử dụng xe điện 0,633 0,733 0,767 MT4: Ủng hộ việc trích doanh thu vào quỹ bảo vệ môi trường 0,601 0,750 0,708 QD1: Lựa chọn sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM 0,639 0,708 0,845 Hải QD2: Trở thành khách hàng thường xuyên 0,791 0,635 0,715 0,842 (2019) QD3: Giới thiệu cho người quen sử dụng 0,624 0,725 0,834 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả 4.3 Kết quả phân tích hồi quy Không có biến nào trong mô hình nghiên cứu bị loại bỏ sau khi kiểm tra mối tương quan giữa các biến. Bước tiếp theo, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội để kiểm định giả thuyết nghiên cứu của mô hình. Trong Bảng 4, R² hiệu chỉnh đạt giá trị là 0,650. Điều này cho thấy rằng 65%, tức hơn một nửa sự biến động của biến phụ thuộc chịu ảnh hưởng do các biến độc lập gây ra. Bảng 4: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy 96
Hệ số tương quan - R R² R² hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng 0,812a 0,659 0,650 0,47988 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Bảng 5: Kết quả phân tích hồi quy Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Sig. VIF Hằng số -0,848 0,000 HI 0,319 0,288 0,000 1,358 CL 0,275 0,236 0,000 1,359 AT 0,236 0,219 0,000 1,240 CP 0,244 0,225 0,000 1,306 TH 0,037 0,037 0,399 1,397 MT 0,197 0,189 0,000 1,385 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Trong Bảng 5, các giá trị của chỉ số VIF tại các biến đều đạt giá trị dưới 2, vì vậy trong phân tích hồi quy của mô hình này hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra. Theo đó, Sig. của kiểm định t đạt giá trị bằng 0,000 < 0,05 tại các biến độc lập HI, CL, AT, CP và MT. Do đó biến phụ thuộc của mô hình chịu tác động bởi các biến độc lập này và các giả thuyết liên quan được chấp nhận. Tuy nhiên, biến TH có Sig. của kiểm định t đạt giá trị là 0,399 > 0,05, vì vậy biến phụ thuộc của mô hình không chịu ảnh hưởng bởi biến TH và giả thuyết về nhân tố thương hiệu bị bác bỏ. Khi viết phương trình hồi quy tác giả loại bỏ biến TH. Bảng 6: Phân tích phương sai Tổng bình Trung bình bình Mô hình Bậc tự do F Sig. phương phương Phần hồi quy 109,726 6 18,288 79,411 0,000b 1 Phần dư 56,881 247 0,230 Tổng 166,607 253 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Trong Bảng 6, giá trị Sig. của kiểm định F. là 0,000 < 0,05, cho thấy mô hình hồi quy này có thể sử dụng được bởi nó phù hợp với tập dữ liệu. Phương trình hồi quy được rút ra sau khi phân tích hồi quy: QD = 0,319*HI + 0,275*CL + 0,236*AT + 0,244*CP + 0,197*MT - 0,848 Từ 6 nhân tố đề xuất ban đầu, mô hình thu được 5 nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội sau khi phân tích hồi quy. Các hệ số hồi quy đều mang dấu dương, do đó các biến độc lập có tác động thuận chiều đối với biến phụ thuộc của mô hình. 4.4 Đánh giá sự khác biệt về đặc điểm nhân khẩu học đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học ở Hà Nội Bảng 7: Kết quả phân tích cho giới tính Levene's test t-test F Sig. t Sig. QD Phương sai bằng nhau 0,679 0,411 -1,575 0,116 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Kết quả phân tích về giới tính của người trả lời được thể hiện trong Bảng 7. Phương sai giữa các giá trị là đồng nhất, được biểu thị bằng giá trị Sig. của kiểm định Levene là 0,411 > 0,05. Bên cạnh đó, giá trị Sig của t-test. là 0,116, thỏa mãn lớn hơn 0,05. Vì vậy, giữa sinh viên nam và nữ tại các trường đại học trên địa bàn Hà Nội không có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe của Xanh SM. Giả thuyết H7.1 bị bác bỏ. Bảng 8: Kết quả phân tích cho độ tuổi 97
Levene's test ANOVA Sig. F Sig. QD Phương sai bằng nhau 0,891 0,936 0,424 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Kết quả phân tích về độ tuổi của người trả lời được thể hiện trong Bảng 8. Phương sai giữa các giá trị là đồng nhất, được biểu thị bằng giá trị Sig. của kiểm định Levene là 0,891 > 0,05. Bên cạnh đó, giá trị Sig của t-test. là 0,424, thỏa mãn lớn hơn 0,05. Vì vậy, sinh viên có độ tuổi khác nhau tại các trường đại học trên địa bàn Hà Nội không có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe của Xanh SM. Giả thuyết H7.2 bị bác bỏ. Bảng 9: Kết quả phân tích cho thu nhập Levene's test ANOVA Sig. F Sig. QD Phương sai bằng nhau 0,435 4,124 0,007 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Kết quả phân tích về thu nhập của các đáp viên được thể hiện trong Bảng 9. Phương sai giữa các giá trị là đồng nhất, được biểu thị bằng giá trị Sig. của kiểm định Levene là 0,435 > 0,05. Ngoài ra, giá trị Sig. của kiểm định ANOVA đạt 0,007 < 0,05. Vì vậy, sinh viên có mức thu nhập khác nhau tại các trường đại học trên địa bàn Hà Nội có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe của Xanh SM. Giả thuyết H7.3 được chấp nhận. Bảng 10: Bảng thống kê mô tả thu nhập Thu nhập hàng tháng N Mean Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Dưới 1.000.000 42 3,619 0,87287 0,13469 1.000.000 - dưới 2.000.000 54 3,6137 0,8428 0,11469 2.000.000 - dưới 3.000.000 73 4,0274 0,78911 0,09236 Từ 3.000.000 trở lên 85 3,9216 0,73219 0,07942 Tổng 254 3,8337 0,8115 0,05092 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS của nhóm tác giả Trong Bảng 10 thống kê mô tả thu nhập của các đáp viên, giá trị trung bình của nhóm sinh viên có thu nhập từ 2.000.000 đồng - dưới 3.000.000 đồng và nhóm sinh viên có thu nhập từ 3.000.000 đồng trở lên là lớn nhất, lần lượt đạt giá trị là 4,0274 và 3,9216. Kết quả thể hiện nhóm sinh viên các trường đại học tại Hà Nội có thu nhập hàng tháng từ 2.000.000 đồng trở lên có quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe nhiều nhất trong các nhóm sinh viên. 4.5 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh Sau khi phân tích số liệu và kiểm định giả thuyết, mô hình nghiên cứu ban đầu được hiệu chỉnh lại như Hình 2 dưới đây. Hình 2: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp Nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu từ 254 sinh viên các trường đại học tại Hà Nội đã sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. Kết quả phân tích đưa tới kết luận 5 nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM 98
của sinh viên tại Hà Nội lần lượt theo thứ tự mức độ ảnh hưởng giảm dần là: Nhận thức sự hữu ích (0,288); Chất lượng dịch vụ (0,236); Chi phí (0,225); Mức độ an toàn (0,219) và Mức độ quan tâm đến môi trường (0,189). “Nhận thức về sự hữu ích” và “Chất lượng dịch vụ” có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ xe công nghệ của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh (Danh và cộng sự, 2021). Dịch vụ gọi xe Xanh SM phải tìm hiểu để nắm bắt những nhu cầu hiện hữu và cả những nhu cầu tiềm ẩn của sinh viên để đáp ứng những nhu cầu đó. Giữa thị trường dịch vụ gọi xe công nghệ đã được định hình bởi những doanh nghiệp nước ngoài, Xanh SM cần nhiều nỗ lực để tạo được lợi thế cạnh tranh về chất lượng của dịch vụ, thể hiện qua chất lượng của nguồn lực và quá trình phục vụ như phương tiện và quy trình phục vụ của tài xế. “Mức độ an toàn” có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Ubaidillah và cộng sự (2019) về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Grab tại Malaysia. Việc tăng cường các yếu tố như độ an toàn của việc điều khiển phương tiện và sự minh bạch thông tin tài xế sẽ thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. “Chi phí của dịch vụ” hiện cũng là một nhân tố ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ của sinh viên các trường đại học ở Hà Nội. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Tâm và cộng sự (2020) khi nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ gọi xe Grabbike của sinh viên tại Huế. Chi phí càng được thể hiện minh bạch, rõ ràng trong giao dịch và tương xứng với chất lượng dịch vụ mang lại cho khách hàng, họ sẽ sẵn sàng chi trả để sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM. “Mức độ quan tâm đến môi trường” là nhân tố ảnh hưởng tích cực tới quyết định sử dụng dịch vụ của sinh viên các trường đại học ở Hà Nội. Nhân tố này chưa được sử dụng trực tiếp trong các nghiên cứu về dịch vụ gọi xe công nghệ, tuy nhiên sau khi phân tích dữ liệu, giả thuyết liên quan đến yếu tố này đã được chấp nhận. Điều này chứng tỏ sinh viên tại Hà Nội nhận thức rõ ràng về trách nhiệm hành vi của mình có ảnh hưởng tới môi trường cũng như tình trạng chất lượng không khí của thủ đô và có xu hướng sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM nhiều hơn nếu có mức độ quan tâm cao hơn đến việc bảo vệ môi trường. Nhân tố “Hình ảnh thương hiệu” không đạt điều kiện trong phân tích hồi quy và bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Cahya và cộng sự (2022) về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ gọi xe thuần điện tại Indonesia. Có thể thấy rằng với bản chất là một sản phẩm dịch vụ đáp ứng cho nhu cầu của người sử dụng, dịch vụ gọi xe Xanh SM trước tiên cần ưu tiên giải quyết các nhu cầu di chuyển của khách hàng. Sau khi được đáp ứng nhu cầu, khách hàng sẽ tiếp tục đánh giá tới chất lượng, chi phí và mức độ an toàn của dịch vụ. Mức độ quan tâm đến môi trường cũng có ảnh hưởng đến việc sinh viên các trường đại học tại Hà Nội quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM như là một hành động có trách nhiệm và đóng góp cho môi trường. 5. Kết luận 5.1 Những đóng góp của đề tài Bài nghiên cứu đã có đóng góp về lý thuyết qua việc thống kê và nghiên cứu nội dung các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến hành vi khách hàng trong việc sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ. Từ đó, xác định được phạm vi, đối tượng và các vấn đề cần giải quyết trong chủ đề nghiên cứu. Các công trình nghiên cứu trước đã góp phần củng cố các nội dung lý luận và xây dựng các luận cứ mới trong bài nghiên cứu để phù hợp với thực tiễn. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả đã xây dựng được mô hình nghiên cứu cho đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên tại Hà Nội”. Bên cạnh đó, đề tài cũng có những đóng góp thực tiễn cho nhà quản trị nhằm thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội, cụ thể: Thứ nhất, Xanh SM cần đầu tư và mở rộng mật độ phủ sóng của tài xế trên các địa bàn tại Hà Nội, đặc biệt là tập trung phân bố rộng ở những khu dân cư đông như khu đô thị, chung cư, các địa điểm công cộng để sinh viên có thể tiếp cận và sử dụng dịch vụ một cách dễ dàng trong thời gian tối ưu. Bên cạnh đó, tài xế của Xanh SM cũng cần được đào tạo để thông thạo việc di chuyển trên các con đường ở Hà Nội, giúp tối ưu thời gian di chuyển của hành khách. 99
Thứ hai, Xanh SM cần duy trì chất lượng phương tiện bằng cách bảo hành, bảo dưỡng theo định kỳ thường xuyên, vệ sinh sạch sẽ phương tiện sau mỗi chuyến đi để đảm bảo an toàn sức khỏe và trải nghiệm dịch vụ tốt nhất cho hành khách tiếp theo. Thứ ba, Xanh SM cũng cần duy trì việc đầu tư vào con người, tức đội ngũ tài xế và đội ngũ chăm sóc, tư vấn khách hàng qua tổng đài. Đây là những người đại diện cho thương hiệu để trực tiếp đưa dịch vụ tới khách hàng. Do đó, nhân viên của Xanh SM cần được duy trì các khóa đào tạo chuyên môn, kiểm tra quy trình phục vụ hành khách trên xe, kỹ năng xử lý tình huống phát sinh trong và sau chuyến xe. Cuối cùng, Xanh SM cần đẩy mạnh việc truyền thông qua các chiến dịch quảng cáo trên các nền tảng trực tuyến được sinh viên sử dụng nhiều như mạng xã hội, các ứng dụng, trang web có nhắm đến đối tượng khách hàng mục tiêu là sinh viên tại Hà Nội. Chính sách khách hàng trung thành của dịch vụ có thể ghi nhận và tạo hạng thẻ cho khách hàng theo dõi theo những đóng góp cho quỹ “Vì tương lai xanh” của doanh nghiệp qua mỗi chuyến đi. Điều này giúp khách hàng thấy được ý nghĩa của việc sử dụng dịch vụ bên cạnh sự hữu ích trong việc đáp ứng nhu cầu đi lại của mình. 5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo Mặc dù đã lựa chọn cỡ mẫu có thể chấp nhận được nhưng 254 mẫu số liệu đủ điều kiện đưa vào nghiên cứu vẫn còn là con số nhỏ khi so sánh với một nghiên cứu định lượng sử dụng sinh viên làm đối tượng khảo sát và phạm vi toàn thành phố. Vì vậy, kết quả nghiên cứu có thể chưa được toàn diện và chưa hệ thống hóa được tất cả các biến số ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội. Để phản ánh chính xác những đặc điểm và thuộc tính của đối tượng khảo sát, nhóm tác giả đề xuất các nghiên cứu trong tương lai về lĩnh vực này chọn mẫu khảo sát lớn hơn và tiến hành các nghiên cứu dài hạn hơn. Nhóm tác giả cho rằng các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ gọi xe Xanh SM của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội luôn biến đổi không ngừng theo nhu cầu, mong muốn và tình hình kinh tế - xã hội đương thời. Vì vậy nhóm tác giả đề xuất các nghiên cứu tiếp theo về lĩnh vực này có thể vận dụng thêm các mô hình lý thuyết khác để có được mô hình nghiên cứu đầy đủ và toàn diện hơn. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt 1. Anh, T. (2020). Vì sao các trường đại học, cao đẳng vẫn ở nội đô?. [online] Báo Kinh tế & Đô thị. Truy cập ngày 20/9/2023 tại https://kinhtedothi.vn/vi-sao-cac-truong-dai-hoc-cao-dang-van-o-noi-do.html 2. Bộ Công thương (2022). Kinh tế chia sẻ và vấn đề ứng dụng ở Việt Nam. [online] Truy cập ngày 10/9/2023 tại: https://vioit.org.vn/vn/chien-luoc-chinh-sach/kinh-te-chia-se-va-van-de-ung-dung-o-viet-nam-4648.4050.html 3. Bộ Công thương (2022). Giảm dần việc sử dụng năng lượng hóa thạch sang các nguồn năng lượng xanh: Xu hướng phát triển bền vững cho tương lai. [online] Truy cập ngày 10/9/2023 tại: https://moit.gov.vn/tin-tuc/phat-trien- nang-luong/cam-ket-manh-me-tai-cop26-va-ke-hoach-hanh-dong-cua-nganh-cong-thuong.html 4. Cổng thông tin điện tử Bộ Y tế (2023). Dân số Hà Nội đông đúc, cao gấp 8,2 lần mật độ dân số cả nước. [online] Truy cập ngày 29/9/2023 tại: https://moh.gov.vn/home?p_p_id=101&p_p_lifecycle=0&p_p_state=maximized&p_p_mode=view&_101_struts_action =%2Fasset_publisher%2Fview_content&_101_type=content&_101_urlTitle=dan-so-ha-noi-ong-uc-cao-gap-8-2-lan- mat-o-dan-so-ca-nuoc 5. Danh, L.C., Loan, T.N.P., & Linh, L.M. (2021). Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ xe công nghệ của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh. [online] Tạp chí Công thương. Truy cập ngày 23/10/2023 tại: https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/cac-yeu-to-anh-huong-den-quyet-dinh-su-dung-dich-vu-xe-cong-nghe-cua-sinh- vien-cac-truong-dai-hoc-tai-thanh-pho-ho-chi-minh-83598.htm 6. Đạo, T. M. (2013). Giáo trình Marketing căn bản 7. Trang, Đ.H., Phúc, N.T., Hà, B.L.N., Uyên, T.T., & Ngọc, L.B. (2022). Nghiên cứu những nhân tố tác động đến ý định sử dụng các phương tiện giao thông bền vững. [online] Tạp chí Công thương. Truy cập ngày 15/11/2023 tại https://amp.tapchicongthuong.vn/bai-viet/nghien-cuu-nhung-nhan-to-tac-dong-den-y-dinh-su-dung-cac-phuong-tien- giao-thong-ben-vung-100925.htm 100
8. Hải, N.H.H. (2019). Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng tại Hà Nội. Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội. 9. Lan, H. (2022). Thị trường gọi xe công nghệ: “Miếng bánh” ngon hấp dẫn các nhà đầu tư. [online] Báo Công thương. Truy cập ngày 3/10/2023 tại: https://congthuong.vn/thi-truong-goi-xe-cong-nghe-mieng-banh-ngon-hap-dan- cac-nha-dau-tu- 175021.html#:~:text=V%E1%BB%9Bi%20doanh%20thu%20kho%E1%BA%A3ng%202,t%C6%B0%20trong%20v% C3%A0%20ngo%C3%A0i%20n%C6%B0%E1%BB%9Bc. 10. Tâm, N.M., Tâm, H.T.T., & Tiến, N.M. (2020). Nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ - Grabbike của sinh viên tại thành phố Huế. Trường Đại học Kinh Tế - Đại học Huế. 11. Tổ chức nghiên cứu Love Frankie, Công ty Indochina Research, (2020). Báo cáo Nghiên cứu Thế hệ trẻ Việt Nam. Chuỗi Nghiên cứu Thế hệ trẻ. Hội đồng Anh 12. Thọ, N.Đ. (2010). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài Chính Tài liệu tiếng Anh 13. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211 14. Cahya, H. N., & Sukresna, I. M. (2022, December). Factors Affecting Intention to Use Fully Electric Bike Transport of Ride-Hailing Applications: The Utaut Approach. In International Conference On Research And Development (ICORAD) (Vol. 1, No. 2, pp. 241-255) 15. Davis, F. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13, 319-340. 16. Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975) Belief, Attitude, Intention and Behaviour: An Introduction to Theory and Research. Addison-Wesley Publishing Co, Inc., Boston. 17. Jais, A. S., & Marzuki, A. (2020). E-hailing services in Malaysia: Cur rent practices and future outlook. Planning Malaysia, 18 18. Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of marketing. Pearson education 19. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A conceptual model of service quality and its implications for future research. Journal of marketing, 49(4), 41-50 20. Rogers, E.M. (2003) Diffusion of Innovations. Free Press, New York 21. Ubaidillah, N. Z., Yi, C. Y., Hassan, M. K. H., Ali, S. S. S., & Hwang, J. Y. T. (2019). The determinants of Generation Z intention to use the Grab e-hailing services. Internafional Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 9(11), 483-495 22. Utami, I. W., Kumar, S., Kannu, A., Sofyan, A., & Fernando, F. Z. (2021, April). User behavior intention towards e-hailing applications. In Proceeding of International Conference on Science, Health, And Technology (pp. 274-278). 23. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) [Database record]. APA PsycTests 24. Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS quarterly, 157-178 25. Zhang, Y. (2015). The impact of brand image on consumer behavior: A literature review. Open journal of business and management, 3(01), 58 101