Nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ Việt Nam

Chia sẻ: Dạ Thiên Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài "Nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ Việt Nam" đánh giá các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng cho ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ Việt Nam. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với phương pháp nghiên cứu định lượng theo mô hình nhân tố khám phá (EFA). Kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 nhân tố có ảnh hưởng tích cực đến mức độ sẵn sàng cho ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ Việt Nam theo thứ tự từ cao đến thấp như sau: Hiệu quả mong đợi (HQMD), Động lực thụ hưởng (DLTH), Quản lý rủi ro (QLRR), Giá trị chi phí (GTCP), Nổ lực mong đợi (NLMD), Điều kiện hỗ trợ (DKHT), Ảnh hưởng xã hội (AHXH). Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ Việt Nam

NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN MỨC ĐỘ SẴN SÀNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ 4.0 CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH BÁN LẺ VIỆT NAM ThS Nguyễn Phúc Khoa1 Tóm tắt: Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng cho ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ Việt Nam. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với phương pháp nghiên cứu định lượng theo mô hình nhân tố khám phá (EFA). Kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 nhân tố có ảnh hưởng tích cực đến mức độ sẵn sàng cho ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ Việt Nam theo thứ tự từ cao đến thấp như sau: Hiệu quả mong đợi (HQMD), Động lực thụ hưởng (DLTH), Quản lý rủi ro (QLRR), Giá trị chi phí (GTCP), Nổ lực mong đợi (NLMD), Điều kiện hỗ trợ (DKHT), Ảnh hưởng xã hội (AHXH). Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất giải pháp phát triển ngành bán lẻ Việt Nam trong thời kỳ cách mạng 4.0. Từ khoá: Công nghệ 4.0, Dịch vụ bán lẻ, Sẵn sàng ứng dụng, UTAUT. RESEARCH ON FACTORS AFFECTING THE READINESS TO APPLY 4.0 TECHNOLOGY OF BUSINESSES IN THE VIETNAMESE RETAIL INDUSTRY Abstract: The research objective of the project is to evaluate factors affecting the level of readiness for 4.0 technology application in the Vietnamese retail industry. The project uses qualitative research methods combined with quantitative research methods according to the exploratory factor model (EFA). Research results show that there are 7 factors that have a positive influence on the level of readiness for 4.0 technology application in the Vietnamese retail industry in order from highest to lowest as follows: Expected effectiveness (HQMD), Beneficiary motivation (DLTH), Risk management (QLRR), Cost value (GTCP), Expected effort (NLMD), Support conditions (DKHT), Social influence (AHXH). On that basis, the author proposes solutions to develop Vietnam’s retail industry during the 4.0 revolution. Keywords: Technology 4.0, Retail services, Application readiness, UTAUT. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, cách mạng công nghiệp 4.0 (CMCN 4.0) đang làm thay đổi mọi mặt của đời sống cũng như các hoạt động kinh tế - xã hội trên toàn thế giới và việc tham gia cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là con đường tất yếu của các quốc gia, trong đó có Việt Nam, nếu muốn phát triển nhanh và bền vững. Ngành bán lẻ Việt Nam có quy mô thị trường 142 tỷ USD, dự báo sẽ tăng lên 350 tỷ USD vào năm 2025, đóng góp 59% vào GDP cả nước, là một trong những ngành quan trọng của nước ta. Việt Nam hiện có hơn 1 triệu cửa hàng tạp hóa. Trong số này, chỉ có các siêu thị và chuỗi cửa hàng tiện lợi đã ứng dụng công nghệ, còn lại các cửa hàng tạp hóa chiếm hơn 90% số lượng điểm bán lẻ vẫn phải dùng sổ sách ghi chép lại, do đó, tiềm năng để ứng dụng CMCN 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ là rất lớn. Đối với ngành dịch vụ bán lẻ, sự cần thiết phải ứng dụng thành tựu cách mạng công nghiệp 4.0 nhằm đáp ứng nhu cầu, thị hiếu của người tiêu dùng và vượt qua thách thức của thị trường thời sáng tạo và công nghệ đang buộc các doanh nghiệp bán lẻ trên khắp thế giới phải thay đổi để 1 Trưởng ngành Kinh doanh thương mại, Khoa Tài chính – Thương mại, Trường Đại học Công nghệ TP HCM (HUTECH), Email: np.khoa@hutech.edu.vn
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 121 tồn tại trong môi trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay. Nếu “chậm chạp” ứng dụng nền tảng công nghiệp 4.0 (như công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), Blockchain, Internet vạn vật, dữ liệu lớn, các nền tảng và dịch vụ điện toán đám mây, …), doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam không thể phát triển, thậm chí có thể bị đào thải khỏi thị trường. Tuy nhiên, nhận thức, hiểu biết và đặc biệt là trải nghiệm, kinh nghiệm thực tế về ứng dụng thành tựu của cách mạng công nghiệp 4.0 của đại đa số các doanh nghiệp trong ngành phân phối – bán lẻ Việt Nam cho đến thời điểm này vẫn còn hết sức hạn chế. Báo cáo thường niên kinh tế Việt Nam 2019 “Trước ngưỡng cửa kinh tế số” của Viện Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR) cho biết tới 85% doanh nghiệp công nghiệp vẫn nằm ngoài cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 và chỉ có 13% ở cấp độ mới bắt đầu. Con số này có thể cao hơn trong ngành dịch vụ bán lẻ theo nhận định của Hiệp hội các nhà bán lẻ Việt Nam. Điều này được lý giải bởi bán lẻ là ngành công nghiệp dịch vụ còn khá non trẻ với tuyệt đại đa số các doanh nghiệp vừa và nhỏ, thậm chí siêu nhỏ và các hộ kinh doanh (hơn hai triệu hộ tại thời điểm năm 2018) và đặc thù của thị trường bán lẻ Việt Nam với hơn 70% là bán lẻ truyền thống (các loại chợ và cửa hàng tạp hóa nhỏ lẻ …), nơi tiếp cận và ứng dụng trong thực tế các công nghệ của Công nghiệp 4.0 không hề đơn giản và dễ dàng do các khó khăn, yếu kém, bất cập … từ nhiều phía, đặc biệt là hạn chế về năng lực, cả năng lực tài chính, năng lực về công nghệ, máy móc, thiết bị và nhất là nguồn nhân lực đáp ứng được yêu cầu cao của Công nghiệp 4.0. Từ những lý do trên, tác giả đã lựa chọn thực hiện nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ Việt Nam”. Đề tài sẽ là một nghiên cứu thiết thực nhằm chủ động đưa ra một trong hai hướng tiếp cận công nghiệp 4.0 đối với ngành bán lẻ(từ phía doanh nghiệp và người tiêu dùng). Từ đó có thể ứng dụng trong việc phát triển ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam và đề xuất giải pháp phát triển ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam trong điều kiện Cách mạng công nghiệp 4.0. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. Khái niệm về bán lẻ và thị trường bán lẻ 2.1.1. Bán lẻ và dịch vụ bán lẻ Bán lẻ là bán với khối lượng nhỏ; bán trực tiếp cho người tiêu dùng; bán lẻ hàng hoá và các dịch vụ có liên quan; người tiêu dùng mua để phục vụ cho nhu cầu của cá nhân và hộ gia đình, không dùng để kinh doanh (bán lại); không bao gồm tiêu dùng cho sản xuất (phân biệt giữa hàng tư liệu tiêu dùng và tư liệu sản xuất); bán lẻ là công đoạn cuối cùng trong khâu lưu thông để sản phẩm đến với người tiêu dùng; bán lẻ tại một địa điểm cố định, hoặc không cố định và thông qua các dịch vụ khác. Đi cùng với đó, thuật ngữ “nhà bán lẻ” thường được áp dụng khi nhà cung cấp dịch vụ xử lý hàng loạt các đơn hàng nhỏ của một số lượng lớn các cá nhân, là người dùng cuối, thay vì đơn đặt hàng lớn của một số lượng nhỏ khách hàng bán buôn, doanh nghiệp hoặc chính phủ. Các nhà bán lẻ đáp ứng nhu cầu được xác định thông qua một chuỗi cung ứng. Dịch vụ bán lẻ được coi là một trong bốn phân ngành của dịch vụ phân phối theo quy định của Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), bao gồm: bán buôn, bán lẻ, đại lý và nhượng quyền thương mại. Cụm từ “dịch vụ bán lẻ” thường được sử dụng để miêu tả hoạt động bán lẻ trong ngữ cảnh phân biệt với sản xuất và cung cấp hàng hóa.
122 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 2.1.2. Thị trường bán lẻ Trong kinh tế học hiện đại, thị trường là tổng thể các quan hệ mua bán hàng hoá, dịch vụ giữa vô số những người bán và người mua có quan hệ cạnh tranh với nhau, bất kể là ở địa điểm nào, thời gian nào. Khái niệm này cũng đúng với thị trường bán lẻ hàng tiêu dùng. Thị trường bán lẻ là thị trường ở đó diễn ra hoạt động bán lẻ, người bán lẻ và người tiêu dùng là hai tác nhân chính của thị trường. Những người bán lẻ (cá nhân, tổ chức) và người tiêu dùng tiến hành hoạt động mua bán hàng hóa trong một khuôn khổ khung pháp lý nhất định. Tuy nhiên, người bán là người bán lẻ, họ không chỉ bán hàng hóa mà còn cung cấp cho người người mua các dịch vụ hỗ trợ, bổ sung có liên quan đến hàng hóa; người mua là người tiêu dùng cuối cùng, họ không chỉ mua hàng hóa mà còn quan tâm đến cả dịch vụ do người bán cung cấp; hàng hóa cũng được xác định cụ thể là những hàng hóa phục vụ cho nhu cầu tiêu dùng của cá nhân và hộ gia đình. 2.1.3. Các loại hình bán lẻ Các loại hình bán lẻ vô cùng phong phú và đa dạng. Dựa trên các tiêu chí khác nhau người ta có thể phân loại ra nhiều loại hình bán lẻ khác nhau. Ví dụ phân loại theo quy mô thì các loại hình bán lẻ có các cơ sở bán lẻ lớn, vừa và nhỏ. Hay phân loại theo các chủ thể tham gia bán lẻ thì các loại hình bán lẻ gồm có doanh nghiệp bán lẻ, hợp tác xã bán lẻ, cá thể hộ gia đình… Tuy nhiên, phổ biến và dễ hiểu nhất thì người ta thường phân loại thị trường theo tiêu thức cách thức bán hàng và hàng hóa kinh doanh. Mạng lưới bán lẻ Việt Nam có sự biến chuyển theo hướng văn minh hiện đại với số lượng siêu thị và trung tâm thương mại tăng gần 2 lần trong hơn 10 năm qua (từ 638 siêu thị và 116 trung tâm thương mại năm 2010 lên 1.163 siêu thị và 250 trung tâm thương mại vào năm 2022) và hầu như không thay đổi đối với hệ thống chợ các loại (năm 2011 là 8.550 và năm 2022 là 8.581). 2.1.4. Ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ Theo Sapo (2019), Harald Dutzler, Benedikt Schmaus và các cộng sự (2022), Greg Kaminsky và nhiều tác giả khác thì các công nghệ hiện đại đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của ngành bán lẻ, chính vì vậy thật không sai khi nói: Ngành bán lẻ đang trải qua một cuộc cách mạng lớn để tạo ra tương lai mới mang tên bán lẻ 4.0. Và sau đây là một số công nghệ được ứng dụng vào ngành bán lẻ của nhiều nước trên thế giới ở nhiều cấp độ khác nhau : --Nền tảng IoT (Internet of Things - Internet vạn vật.) --Dữ liệu lớn (Big Data) --Điện toán đám mây --Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) --Robot --Công nghệ AR --Công nghệ in 3D --Blockchain --Thanh toán điện tử và ví điện tử Từ trước đến nay, hoạt động của ngành bán lẻ tập trung chủ yếu vào quá trình chuyển dịch hàng hoá vật chất đến tay người tiêu dùng. Do đó, rất nhiều doanh nghiệp trong ngành cho rằng không cần ứng dụng công nghệ vẫn có thể thể bán được hàng. Tuy nhiên, trước cơn bão số hoá, suy nghĩ của họ buộc phải thay đổi. Việc ứng dụng công nghệ 4.0 sẽ giúp chuyển đổi từ mô hình
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 123 chuỗi cung ứng (Supply chain) tập trung vào sản phẩm sang mô hình chuỗi giá trị số (Digital Value Chain) tập trung vào khách hàng. 2.2. Cơ sở lý thuyết nền và các công trình nghiên cứu liên quan 2.2.1 Cơ sở lý thuyết nền Để phân tich các nhân tố tác động đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 của các do- anh nghiệp trong ngành bán lẻ Việt Nam, tác giả lượt khảo các lý thuyết, mô hình sau cho vấn đề nghiên cứu của mình: Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT - Uniﬁed Theory of Acceptance and Use of Technology) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự với mục đích kiểm tra sự chấp nhận công nghệ của tổ chức và cá nhân, sử dụng cách tiếp cận thống nhất hơn các mô hình lý thuyết trước đó. Đây được coi kết hợp của 8 mô hình trước đó dựa trên quan điểm chung nhất là nghiên cứu sự chấp nhận của người sử dụng về một hệ thống thông tin mới bao gồm : • TRA (Theory of Reasoned Action – Thuyết hành động hợp lý) • TAM (Technology Acceptance Model – Mô hình chấp nhận công nghệ) • MM (Motivation Model – Mô hình động cơ) • TPB (Theory of Planned Behavior – Thuyết dự định hành vi) • C-TAM-TPB (A model combining TAM and TPB – mô hình kết hợp TAM và TPB) • MPCU (Model of PC Utilization – mô hình sử dụng máy tính cá nhân) • IDT (Innovation Diffusion Theory - mô hình phổ biến sự đổi mới) • SCT (Social Cognitive Theory- Thuyết nhận thức xã hội) Mô hình UTAUT đưa ra các thành phần chính như sau: Hình 2.1. Mô hình UTAUT gốc (Nguồn: Venkatesh và cộng sự, 2003) Năm 2012, Venkatesh & cộng sự giới thiệu UTAUT-2 mở rộng với ba nhân tố mới được xây dựng, đó là động lực huởng thụ, giá trị chi phí và thói quen đã được đưa vào như các biến chính, trong khi biến điều tiết tình nguyện sử dụng đã được bỏ qua. Hình 2.2 Mô hình UTAUT-2 mở rộng (Nguồn: Venkatesh và cộng sự, 2012)
124 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 2.2.2 Các công trình nghiên cứu liên quan Các công trình nghiên cứu tại một số nước như Trung Quốc, Jordan, Maylasia, Ấn Độ, Iran đã ứng dụng mô hình UTAUT trong nghiên cứu ý định hành vi chấp nhận sử dụng Ngân hàng điện tử(Internet Banking) của khách hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy 04 nhân tố là Hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy), Nỗ lực mong đợi (Eﬀort Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Inﬂuence), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions) ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của người tiêu dùng, phù hợp với Mô hình UTAUT của Venkatesh và cộng sự. Bên cạnh đó, một số nhân tố như Sự tin tưởng (Trust), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions), Nâng cao nhận thức, Thái độ (Attitude), Sự lo ngại (Anxiety) đều có tác động đến ý định chấp nhận sử dụng Internet Banking. Tại Việt Nam, Trần Hữu Ái và Cao Hùng Tấn đã vận dụng lý thuyết UTAUT để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng điện tử của khách hàng, bao gồm: Nhận thức kiểm soát hành vi, khả năng tương thích, hiệu quả mong đợi, hình ảnh ngân hàng và rủi ro giao dịch đều có tác động đến sự chấp nhận e-Banking. Gần đây, Nguyễn Thị Ngọc Phượng và Nguyễn Lê Hoàng Thụy Tố Quyên cho rằng các nhân tố Giá trị chi phí, Điều kiện thuận lợi, Ảnh hưởng xã hội và niềm tin, Động lực hưởng thụ của mô hình UTAUT và nhân tố Nhận thức bảo mật có tác động trực tiếp đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng. Tác giả Hồ Quang Thanh có công trình nghiên cứu “Khảo sát mức độ sẵn sàng ứng dụng dịch vụ công trực tuyến của cộng đồng doanh nghiệp tỉnh Lâm Đồng”. Tác giả Lưu Thị Minh Ngọc và các cộng sự với công trình “Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến chấp nhận sử dụng mạng xã hội của các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam” là những tác giả đã vận dụng lý thuyết UTAUT2 đối với mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ đối với tổ chức. Đối với các dịch vụ về công nghệ cao, ngoài những nhân tố trong lý thuyết TAM, còn có những đặc điểm khác như: Sự rủi ro do quá trình sử dụng công nghệ hay sự thuận tiện trong việc sử dụng công nghệ. Do đó, lý thuyết UTAUT được cho là hữu hiệu hơn trong việc giải thích ý định và hành vi chấp nhận sử dụng công nghệ. Vì vậy, tác giả sử dụng UTAUT của Venkatesh và cộng sự làm lý thuyết nền tảng nghiên cứu với bốn nhân tố mô hình này, bổ sung thêm các nhân tố Giá trị chi phí và Động lực hưởng thụ từ mô hình UTAUT-2 và nhân tố Quản lý rủi ro để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam, với các giả thuyết nghiên cứu các mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0: • Giả thuyết H1: Nhân tố Hiệu quả mong đợi tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. • Giả thuyết H2: Nhân tố Nỗ lực mong đợi tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. • Giả thuyết H3: Nhân tố Ảnh hưởng xã hội tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. • Giả thuyết H4: Nhân tố Điều kiện hỗ trợ tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. • Giả thuyết H5: Nhân tố Động lực hưởng thụ tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam.
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 125 • Giả thuyết H6: Nhân tố Giá trị chi phí tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. • Giả thuyết H7: Nhân tố Quản lý rủi ro tác động cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 3.1. Phương pháp nghiên cứu 3.1.1. Thiết kế nghiên cứu Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp để thực hiện nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính: Nghiên cứu định tính là một dạng của nghiên cứu khám phá. Các dự án nghiên cứu định tính được thực hiện với một nhóm nhỏ các đối tượng nghiên cứu, trong trường hợp này, chọn mẫu được áp dụng theo phương pháp chọn mẫu lý thuyết (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Quy trình chọn mẫu lý thuyết được tiến hành thông qua việc thảo luận với các chuyên gia để thu thập các dữ liệu cần thiết. Nghiên cứu định lượng: Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach Alpha để kiểm định mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để kiểm định các nhân tố ảnh hưởng và nhận diện các yếu tố được cho là phù hợp; đồng thời sử dụng phân tích hồi qui tuyến tính đa biến xác định các nhân tố và mức độ tác động của từng nhân tố đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam. Thông qua lược khảo các tài liệu nghiên cứu và tham vấn chuyên gia, song song với việc sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để xác định có 7 nhân tố với 29 biến quan sát được cho là có tác động đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam. 3.1.2. Phương pháp phân tích dữ liệu Dữ liệu sơ cấp: Tác giả thu thập bằng cách phỏng vấn các chuyên gia trong Hiệp hội các nhà bán lẻ Việt Nam (AVR). Sau khi tổng hợp các ý kiến, đối chiếu với các kết quả nghiên cứu có liên quan và thảo luận với các chuyên gia để đi đến thống nhất cao về việc bổ sung, hiệu chỉnh và giữ lại các biến quan sát cho thang đo và dữ liệu sơ cấp của mô hình nghiên cứu. Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả đã thiết kế ra thang đo sơ bộ ban đầu để phỏng vấn trực tiếp 5 chuyên gia. Sau phỏng vấn chuyên gia nhằm xem xét lại nội dung đã đảm bảo sự phù hợp, đủ ý hoặc còn có những sai sót nào cần chỉnh sửa, câu chữ nào chưa rõ nghĩa để thay đổi hay không. Sau đó, tác giả thiết kế được thang đo sơ bộ làm cơ sở xây dựng bảng câu hỏi khảo sát. Dữ liệu thứ cấp: Tác giả thu thập thông qua phương pháp trả lời bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp các đối tượng tại các doanh nghiệp ngành bán lẻ tại Việt Nam. Nội dung câu hỏi là các biến quan sát được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với đặc điểm thực tế, đo lường mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0. Nội dung các câu hỏi sử dụng thang đo 5 Likert cho toàn bộ bảng câu hỏi: 1 – Hoàn toàn không đồng ý, 2 – Không đồng ý, 3 – Bình thường, 4 – Đồng ý, 5 – Hoàn toàn đồng ý. 3.1.3. Thu thập dữ liệu Dựa theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng phương pháp EFA, kích thước mẫu tối thiểu gấp 5 lần tổng số thang đo (biến quan sát) của các biến độc lập. Nghiên cứu
126 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM này có 7 biến độc lập với tổng cộng 29 biến quan sát, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu là 29x5 = 145. Theo Tabachnick và Fidell (2007) thì cỡ mẫu tối thiểu để phân tích hồi quy đa biến cần đạt được xác định theo công thức là n>=50 + 8k (k: số biến độc lập). Theo đó, nghiên cứu này có 7 biến độc lập, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu là 50 + 8x7 = 106. Nghiên cứu sử dụng cả hai phương pháp EFA và hồi qui tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn theo nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt, do vậy cỡ mẫu tối thiểu phải là 160. Bước kế tiếp tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc khảo sát 350 doanh nghiệp. Tác giả lựa chọn ngẫu nhiên 350 doanh nghiệp có mối quan hệ gắn kết với Hiệp hội các nhà bán lẻ Việt Nam, bao gồm các loại hình kinh doanh khác nhau: • Các doanh nghiệp lớn có hệ thống siêu thị, chuỗi bán lẻ; • Chuỗi cửa hàng thực phẩm; • Chuỗi nhà hàng, quán ăn; • Các nhà thuốc và trung tâm chăm sóc sức khỏe; • Các cửa hàng tiện ích; • Chợ truyền thống và các chủ thể kinh doanh; • Các cơ sở kinh doanh trực tuyến. Sau 1 tháng thu thập dữ liệu (18/11/2022 - 18/12/2022) qua công cụ Google Form và sau khi sàng lọc (từ ngày 19/12 đến 30/12/2022), loại bỏ những phiếu không hợp lệ còn lại 300 phiếu hợp lệ. Như vậy trong nghiên cứu này kích thước mẫu được lựa chọn là 300 quan sát, điều này là hoàn toàn phù hợp với yêu cầu về cỡ mẫu trong nghiên cứu định lượng. 3.1.4. Xử lý và phân tích dữ liệu: Căn cứ số liệu khảo sát, tác giả thực hiện việc xử lý dữ liệu bằng phương pháp thống kê mô tả để xác định trọng số và tầng suất của các biến trong mô hình nghiên cứu. Mặt khác, dữ liệu thu thập qua bước phương pháp định lượng sẽ được xử lý trên phần mềm SPSS 20.0 để phân tích độ tin cậy của các nhân tố cũng như các tiêu chỉ đo lường nhân tố, đồng thời áp dụng phương pháp thống kê để tổng hợp, so sánh nhằm lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam. Cụ thể tác giả thực hiện như sau: Đánh giá độ tin cậy các thang đo; Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp tính hệ số Cronbach Alpha; Phân tích nhân tố khám phá: kiểm định tính thích hợp EFA; kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thang đo đại diện; Phân tích hồi quy đa biến: Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy; mức độ phù hợp của mô hình; hiện tượng phương sai phần dư thay đổi; phân tích hồi quy bội nhằm xác định nhân tố nào tác động mạnh, yếu đến ý định mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam. 3.2. Mô hình nghiên cứu: Sau quá trình thảo luận, phỏng vấn lấy ý kiến của chuyên gia về các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam.. Căn cứ vào lý thuyết nền và các nghiên cứu trước đây, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu lý thuyết “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 trong ngành bán lẻ tại Việt Nam” gồm 7 yếu tố : (1) Hiệu quả mong đợi (HQMD), (2) Nỗ lực mong đợi (NLMD), (3) Ành hưởng xã hội (AHXH), (4) Điều kiện hỗ trợ (DKHT), (5) Động lực thụ hưởng (DLTH), (6) Giá trị chi phí (GTCP) và (7) Quản lý rủi ro (QLRR). Các biến độc lập và phụ thuộc được liệt kê như sau (tham khảo hình 3.1):
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 127 Biến độc lập: Biến Hiệu quả mong đợi (HQMD) có 4 thang đo, biến Nỗ lực mong đợi (NLMD) có 4 thang đo, biến Ành hưởng xã hội (AHXH) có 4 thang đo, biến Điều kiện hỗ trợ (DKHT) có 4 thang đo, biến Động lực thụ hưởng (DLTH) có 5 thang đo, biến Giá trị chi phí (GTCP) có 4 thang đo và biến Quản lý rủi ro (QLRR) có 4 thang đo. Biến phụ thuộc: Biến mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 (SSUD) gồm 3 thang đo. Các thang đo của các biến nghiên cứu được đo bằng thang đo Likert 5 điểm với: 1- Hoàn toàn không đồng ý; 2- Không đồng ý; 3- Bình thường; 4- Đồng ý; 5- Hoàn toàn đồng ý. Hiệu quả mong đợi (HQMD)-4 Nỗ lực mong đợi (NLMD)-4 Ảnh hưởng xã hội (AHXH)-4 Mức độ sẵn sáng ứng dụng công nghệ 4.0 Điều kiện hỗ trợ (DKHT)-4 của các doanh nghiệp bán lẻ VN (SS)-3 Động lực thụ hưởng (DLTH)-5 Giá trị chi phí (GTCP)-4 Quản lý rủi ro (QLRR)-4 Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu (do tác giả đề xuất) 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các thành phần nghiên cứu cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm nghiên cứu đều lớn hơn 0,7. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên có thể kết luận thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho việc kiểm định và phân tích tiếp theo. Các thống kê biến tổng Trung bình nếu Phương sai nếu Hệ số tương Hệ số cronbach’s alpha Biến loại biến loại biến quan biến tổng khi loại biến 1. Hiệu quả mong đợi(HQMD): Cronbach’s Alpha = 0,907 HQMD1 10.64 4.315 0.794 0.879 HQMD2 10.58 4.542 0.766 0.889 HQMD3 10.69 4.313 0.805 0.875 HQMD4 10.63 4.275 0.800 0.877 2. Nỗ lực mong đợi(NLMD): Cronbach’s Alpha = 0,899 NLMD1 10.48 10.666 0.704 0.894 NLMD2 10.54 9.736 0.788 0.864
128 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM Các thống kê biến tổng Trung bình nếu Phương sai nếu Hệ số tương Hệ số cronbach’s alpha Biến loại biến loại biến quan biến tổng khi loại biến 1. Hiệu quả mong đợi(HQMD): Cronbach’s Alpha = 0,907 HQMD1 10.64 4.315 0.794 0.879 HQMD2 10.58 4.542 0.766 0.889 HQMD3 10.69 4.313 0.805 0.875 NLMD3 10.45 10.082 0.776 0.869 NLMD4 10.52 9.749 0.831 0.848 3. Ảnh hưởng xã hội (AHXH): Cronbach’s Alpha = 0,815 AHXH1 10.92 7.446 0.660 0.755 AHXH2 11.13 7.283 0.647 0.761 AHXH3 10.97 7.627 0.613 0.777 AHXH4 11.05 7.542 0.617 0.776 4. Điều kiện hỗ trợ(DKHT): Cronbach’s Alpha = 0,817 DKHT1 11.26 6.200 0.622 0.778 DKHT2 11.46 6.176 0.732 0.730 DKHT3 11.37 6.238 0.569 0.805 DKHT4 11.27 6.350 0.643 0.768 5. Động lực thụ hưởng(DLTH): Cronbach’s Alpha = 0,856 DLTH1 14.70 10.055 0.672 0.826 DLTH2 14.77 10.390 0.619 0.841 DLTH3 14.77 11.422 0.688 0.826 DLTH4 14.79 10.321 0.699 0.818 DLTH5 14.65 10.490 0.701 0.818 6. Giá trị chi phí(GTCP): Cronbach’s Alpha = 0,882 GTCP1 10.34 8.016 0.759 0.844 GTCP2 10.16 7.943 0.675 0.877 GTCP3 10.59 8.336 0.702 0.865 GTCP4 10.34 7.198 0.850 0.805 7. Quản lý rủi ro(QLRR): Cronbach’s Alpha = 0,858 QLRR1 10.09 9.754 0.741 0.804 QLRR2 10.17 9.730 0.714 0.815 QLRR3 10.17 9.752 0.711 0.816 QLRR4 10.22 10.372 0.646 0.842 8. Sẵn sàng ứng dụng(SSUD): Cronbach’s Alpha = 0,806 SSUD1 7.16 3.573 0.663 0.726 SSUD2 7.14 3.528 0.655 0.735 SSUD3 7.21 3.901 0.647 0.744 Bảng 4.1 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha biến độc lập và phụ thuộc (Nguồn: Tổng hợp kết quả xử lý trên mô hình của tác giả) Kiểm định biến phụ thuộc SSUD có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,806, các hệ số tương quan biến tổng của SSUD1, SSUD2 và SSUD3 đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo. 4.2. Phân tích nhân tố khám phá Kết quả phân tích trong 29 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0,5, được gom thành 7 nhân tố và không có sự xáo trộn nhân tố so với giả định ban đầu. Kết quả như sau:
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 129 - Hệ số KMO trong phân tích bằng 0,865 > 0,5, cho thấy rằng kết quả phân tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy. - Kiểm định Bartlett’s Test có hệ số Sig là 0,000 < 0,05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê. - Phương sai trích bằng 70,709 thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 70,709% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức tốt. - Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 7 bằng 1,697 > 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 7, hay kết quả phân tích cho thấy có 7 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát. - Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0,5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối quan hệ với các yếu tố mà các biến này biểu diễn. Ma trận xoay Thành phần Biến 1 2 3 4 5 6 7 DLTH4 0.805 DLTH5 0.798 DLTH3 0.798 DLTH1 0.785 DLTH2 0.731 NLMD4 0.887 NLMD2 0.849 NLMD3 0.849 NLMD1 0.782 HQMD3 0.858 HQMD1 0.845 HQMD4 0.843 HQMD2 0.798 GTCP4 0.907 GTCP1 0.852 GTCP3 0.817 GTCP2 0.793 QLRR2 0.829 QLRR1 0.827 QLRR3 0.822 QLRR4 0.745 DKHT2 0.833 DKHT4 0.808 DKHT1 0.770 DKHT3 0.730 AHXH1 0.808 AHXH2 0.803 AHXH4 0.789 AHXH3 0.761 Bảng 4.2 Phân tích nhân tố với các biến độc lập (lần 1) (Nguồn: Kết quả kiểm định mô hình của tác giả)
130 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM Kết quả phân tích sau khi chạy EFA cho thấy 29 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0,5 và không có biến xấu, được gom thành 7 nhân tố và không có sự xáo trộn nhân tố so với giả định ban đầu. Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc, kết quả : Kết quả phân tích cho ta kết quả chỉ số KMO là 0,825 > 0,5, điều này chứng tỏ tập dữ liệu nghiên cứu để phân tích nhân tố là phù hợp. Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) là 866,883 với sig 0,000 < 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu để phân tích nhân tố là phù hợp. Kết quả phân tích cho thấy có một nhân tố được trích tại Eigenvalue bằng 3,049 > 1. Nhân tố này giải thích được 76,235% biến thiên dữ liệu của 3 biến quan sát tham gia vào EFA. Hệ số tải của mỗi biến quan sát thể hiện trong biến phụ thuộc đều lớn hơn 0,7 cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được sự ảnh hưởng với biến phụ thuộc. 4.3 Phân tích tương quan Pearson và hồi quy Kết quả phân tích tương quan Pearson có hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc khá cao, nằm trong khoảng từ 0,288 đến 0,499, biến thấp nhất là AHXH có hệ số tương quan thấp nhất cũng có giá trị r = 0,288. Giá trị Sig của các yếu tố đều nhỏ hơn 0,05. Điều này chỉ ra rằng các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Vì vậy, các biến đều được đưa vào mô hình để giải thích cho mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam. Theo kết quả kiểm định Model Summary cho chúng ta kết quả R2 (R Square) bằng 0,549 cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 54,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 45,1% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Kết quả bảng này cũng đưa ra giá trị Durbin–Watson để đánh giá hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị DW = 2,079, nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011). Bảng ANOVA cho chúng ta kết quả kiểm định F để đánh giá giả thuyết sự phù hợp của mô hình hồi quy. Giá trị sig kiểm định F bằng 0,000 < 0,05, Vì vậy, mô hình hồi quy là phù hợp. ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 185.672 7 26.525 56.760 .000b Residual 228.048 488 0.467 Total 413.720 495 a. Biến phụ thuộc: SSUD b. Biến độc lập : GTCP, DLTH, AHXH, DKHT, QLRR, NLMD, HQMD Bảng 4.3 Phân tích ANOVA mô hình hồi quy. (Nguồn: Kết quả kiểm định mô hình của tác giả) Căn cứ vào bảng 4.4, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp theo thự tự từ lớn đến nhỏ thông qua phương trình hồi qui chuẩn hóa sau:
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 131 SSUD = 0,235*HQMD + 0,200*DLTH + 0,166*QLRR + 0,142*GTCP + 0,141*NLMD + 0,139*DKHT + 0,118*AHXH Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn từ 0,725 – 0,922 và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Fanlor - VIF) của các biến nhỏ từ 1,085 – 1,379 < 2, như vậy mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số hồi Sự tương Thống kê Mô Hồi quy chưa chuẩn hóa quy chuẩn quan cộng tuyến hình hóa t Sig. Độ chấp Beta Zero-order Partial Part VIF nhận 1 (Constant) -0.840 0.237 -3.543 0.000 HQMD 0.313 0.053 0.235 5.948 0.000 0.499 0.260 0.200 0.725 1.379 NLMD 0.124 0.033 0.141 3.737 0.000 0.394 0.167 0.126 0.788 1.269 AHXH 0.122 0.036 0.118 3.379 0.001 0.288 0.151 0.114 0.922 1.085 DKHT 0.157 0.041 0.139 3.834 0.000 0.341 0.171 0.129 0.856 1.168 DLTH 0.229 0.042 0.200 5.489 0.000 0.397 0.241 0.184 0.853 1.172 QLRR 0.148 0.034 0.166 4.432 0.000 0.414 0.197 0.149 0.801 1.249 GTCP 0.142 0.036 0.142 3.975 0.000 0.323 0.177 0.134 0.883 1.133 a. Biến phụ thuộc: SSUD Bảng 4.4 Kết quả phân tích hồi quy đa biến (Nguồn: Kết quả kiểm định mô hình của tác giả) 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 5.1. Kết luận Thông qua các kiểm định của mô hình nghiên cứu, đề tài đã khẳng định có 7 nhân tố ảnh hưởng cùng chiều đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 cho các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam như sau: Biến độc lập Tên biến Hệ số hồi quy chuẩn hóa Thứ bậc HQMD Hiệu quả mong đợi 0.235 1 NLMD Nỗ lực mong đợi 0.141 5 AHXH Ảnh hưởng xã hội 0.118 7 DKHT Điều kiện hỗ trợ 0.139 6 DLTH Động lực thụ hưởng 0.200 2 GTCP Giá trị chi phí 0.142 4 QLRR Quản lý rủi ro 0.166 3 Bảng 5.1 Thống kê tác động của các nhân tố 5.2. Hàm ý quản trị Thứ nhất, yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có mức độ ảnh hưởng mạnh nhất đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với hệ số β = 0,235, kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá cao/tốt yếu tố “Hiệu quả mong đợi” – Là sự tin tưởng của do-
132 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM anh nghiệp về việc sử dụng mạng xã hội sẽ giúp công việc của họ đạt hiệu quả cao hơn. Vì vậy, các công ty cần tiếp tục tăng cường chất lượng dịch vụ và các lợi ích của công nghệ 4.0 với nhân viên, người tiêu dùng bởi hiệu quả kì vọng có được khi ứng dụng công nghệ 4.0 như tiết kiệm thời gian, tăng hiệu quả công việc và chất lượng phục vụ người tiêu dùng… được chứng minh là có tác động mạnh mẽ đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 của doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. Thứ hai, yếu tố “Động lực thụ hưởng” tác động mạnh thứ hai đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với hệ số β = 0,200, kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá cao yếu tố “Động lực thụ hưởng” – Được xác định như là niềm vui hay sự sung sướng có được từ việc sử dụng công nghệ của các nhân viên, người quản lý trong các doanh nghiệp bán lẻ. Nó có vai trò quan trọng trong việc xác định sự chấp nhận và sử dụng công nghệ của doanh nghiệp. Thứ ba, yếu tố “Quản lý rủi ro” tác động mạnh thứ ba đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với β = 0,166. Kết quả phân tích cho thấy do- anh nghiệp đánh giá cao yếu tố “Quản lý rủi ro” – Bên cạnh những ưu điểm thì công nghệ 4.0 cũng mang lại những rủi ro mới cho các nhà bán lẻ : do bản chất liên kết với nhau của các hoạt động trong ngành bán lẻ và tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số đồng nghĩa với việc các cuộc tấn công và rò rỉ thông tin khách hàng có thể gây ra ảnh hưởng rộng lớn hơn bao giờ hết. Vì vậy các công ty khi đầu tư cần có chiến lược đảm bảo tính an toàn, cảnh giác và linh hoạt, cũng như được tích hợp đầy đủ vào chiến lược tổ chức công nghệ thông tin ngay từ đầu. Đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ số, đảm bảo được khả năng kết nối, lưu trữ dữ liệu, bảo mật thông tin của doanh nghiệp cũng như khách hàng. Tập trung đẩy mạnh áp dụng công nghệ thông tin vào quy trình bán hàng và dịch vụ sau bán của doanh nghiệp; đảm bảo luôn giám sát vấn đề an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu, ứng dụng và trình duyệt nhằm phục vụ vận hành hệ thống và quản lý công nghệ một cách an toàn, hiệu quả. Thứ tư, yếu tố “Giá trị chi phí” có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ tư đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với β = 0,142. Kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá cao yếu tố “Giá trị chi phí” – Theo Venkatesh, giá trị chi phí là tích cực khi những lợi ích của việc sử dụng một công nghệ được xem là lớn hơn chi phí và có tác động tích cực đến ý định hành vi. Điều này có ý nghĩa đến những lợi ích mà doanh nghiệp nhận được từ chi phí đầu tư cho công nghệ. Vì vậy thời gian tới các doanh nghiệp cần sớm thay đổi nhận thức và xây dựng đầu tư công nghệ trong tư duy của ban lãnh đạo doanh nghiệp. Ứng dụng công nghệ số phù hợp cho từng giai đoạn chuyển đổi số và phù hợp với khả năng của doanh nghiệp. Trong mỗi giai đoạn của quá trình chuyển đổi số thì mức độ ứng dụng công nghệ số luôn gắn chặt với từng giai đoạn. Một số công nghệ có thể ứng dụng: sử dụng robot tại các kho hàng, hoạt động bán lẻ, sử dụng chuyển đổi số trong quét mã vạch, thẻ từ RFID, công nghệ nhận dạng…, thu thập dữ liệu định vị khách hàng; sử dụng IOT có thể cung cấp phân tích chuyên sâu cho các doanh nghiệp bán lẻ. Thứ năm, yếu tố “Nỗ lực mong đợi” có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ năm đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với β = 0,157. Kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá cao yếu tố “Nỗ lực mong đợi” – Chỉ ra mức độ dễ dàng kết hợp công việc với việc sử dụng các hệ thống thông tin hay sản phẩm công nghệ mới. Thách thức của thời kỳ CMCN 4.0 đòi hỏi một nguồn nhân lực có chất lượng cao, được đào tạo bài bản về công nghệ thông tin bên cạnh kiến thức về thị trường, kinh doanh bán lẻ. Cần xây dựng các tiêu chí tuyển dụng, kế hoạch phát triển đổi ngũ nhân lực, định hướng từng bộ phận chức năng trong hoạt động nghiệp vụ, như bộ phận tiếp xúc trực tiếp khách hàng, bộ phận dịch vụ, bộ phận giao hàng,… Với mỗi bộ phận chức năng, ngoài việc đào tạo kiến thức chuyên sâu, cần có định hướng áp dụng công nghệ bán lẻ và công nghệ 4.0, các kỹ năng sử dụng thành thạo công nghệ thông tin,…
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 133 Thứ sáu, yếu tố “Điều hiện hỗ trợ” có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ sáu đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với β = 0,139. Kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá rất cao yếu tố “Điều kiện hỗ trợ“ – Mức độ mà doanh nghiệp tin rằng một tổ chức cùng một hạ tầng kỹ thuật tồn tại nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống công nghệ mới. Yếu tố này tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng của người sử dụng công nghệ. Vì vậy, rất cần có những giải pháp, chính sách hỗ trợ phát triển ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam trong thời kỳ CMCN 4.0 từ phía cơ quan QLNN như : • Xây dựng mục tiêu dài hạn, hướng đi cụ thể và có lộ trình gắn liền với xu thế phát triển của TMĐT và ứng dụng hiệu quả thành tựu từ Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0; • Nâng cao công tác bảo vệ môi trường trong hoạt động kinh doanh bán lẻ để phát triển bền vững thị trường bán lẻ trong nước; • Xác định rõ vị trí và vai trò của ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam trong nền kinh tế đất nước và đời sống nhân dân thể hiện qua chính sách - pháp luật của Nhà nước; • Đưa ngành bán lẻ vào Danh sách các lĩnh vực ưu tiên chuyển đổi số trước theo Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025 định hướng đến năm 2030 của Chính phủ. Thứ bảy, yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có mức độ ảnh hưởng mạnh cuối cùng đến mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ 4.0 đối với các doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam với β = 0,118. Kết quả phân tích cho thấy doanh nghiệp đánh giá cao yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” – Mức độ mà cá nhân nhận thức những người quan trọng khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới. Theo Venkatesh (2003), vai trò của ảnh hưởng xã hội trong các quyết định chấp nhận công nghệ là phức tạp và phụ thuộc vào hàng loạt các ảnh hưởng ngẫu nhiên. Vì vậy, các phương tiện truyền thông đại chúng cần đóng vai trò là kênh thông tin hữu hiệu cung cấp kiến thức về CMCN 4.0 giúp doanh nghiệp, mọi tầng lớp xã hội tiếp cận, hiểu về bản chất CMCN 4.0 nói chung và công nghệ 4.0 ứng dụng trong ngành bán lẻ nói riêng, cũng như giúp các nhà quản lý, hoạch định chính sách liên quan thích hợp để phát triển ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam. 5.3. Hạn chế Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu phi xác xuất, kích thước mẫu nhỏ (350 phiếu khảo sát), chỉ khảo sát đại diện tập trung trong 2 khu vực Hà Nội và TP HCM nên kết quả nghiên cứu chưa thể hiện tính đại diện cao. Nếu tăng kích thước mẫu và phát triển thêm tại một số thành phố và khu vực khác thì tính đại diện sẽ tăng lên. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 54,9% có nghĩa là mô hình có thể giải thích được 54,9% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận sử dụng công nghệ của doanh nghiệp. Do đó, còn lại 45,1% do nhiều yếu tố khác chưa được xét tới trong nghiên cứu. Những hạn chế trên cũng là hướng nghiên cứu tiếp theo cho các tác giả nghiên cứu sau này. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Trần Hữu Ái, Cao Hùng Tấn, “Các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng cá nhân khi chấp nhận dịch vụ Mobile Banking tại TP.HCM”. Tạp chí Công thương, 8, 294-299, 2020. 2. Bộ Công Thương (2022), Sách trắng thương mại điện tử Việt Nam 2022, từ https://idea.gov.vn/ file/66d4f658-3e94-4abc-b50f-d9da0e616b82 3. Báo cáo thường niên kinh tế Việt Nam (2019), “Trước ngưỡng cửa kinh tế số”, Viện Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR)
134 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 4. ERPViet (2019), “Cách mạng công nghiệp 4.0 và sự tác động đến ngành bán lẻ Việt Nam” của ERP Việt trên trang https://erpviet.vn/cach-mang-cong- nghiep-4-0-va-su-tac-dong-den-nganh-ban-le-viet-nam/ 5. Klaus Schwab (2020), Sách Cách mạng công nghiệp lần thứ tư - NXB Chính trị – Quốc gia 6. Lê Huy Khôi (2018), “Nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước đối với hoạt động bán lẻ trực tuyến ở Việt Nam đến năm 2025, tầm nhìn đến 2035”, Nhiệm vụ NCKH cấp Bộ, Viện Nghiên cứu Chiến lược, Chính sách Công Thương. 7. Đinh Thị Mỹ Loan và cộng sự (2022), “Nghiên cứu, đề xuất giải pháp phát triển ngành dịch vụ bán lẻ Việt Nam trong điều kiện cách mạng công nghiệp 4.0 (nghiên cứu điển hình tại Hà Nội và TP Hồ Chí Minh)”. Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Công Thương. 8. Loop Smart Pos, “Cách mạng công nghiệp 4.0 trong ngành bán lẻ Việt Nam”, từ https://loop.vn/cach- mang-cong-nghiep-4-0/ 9. Nguyễn Thị Ngọc Phượng và Nguyễn Lê Hoàng Thụy Tố Quyên (2023),“Nghiên cứu ý định sử dụng Ngân hàng điện tử của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí kinh tế, 21, 2023. 10. Square for Retail (2021), Khảo sát “Tương lai của Bán lẻ năm 2022” 11. Hồ Quang Thanh, “Khảo sát mức độ sẵn sàng ứng dụng dịch vụ công trực tuyến của cộng đồng doanh nghiệp tỉnh Lâm Đồng”, Tạp chí khoa học, Đại học Đà Lạt, Tập 8, số 18, 2018, 34 – 54. 12. Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi, “Mô hình cấu trúc cho sự chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam”, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 281, 2014. 13. Dương Thảo, “Digital Retail: Ngành bán lẻ Việt và cơ hội chuyển mình trong kỷ nguyên số” từ https:// digitalworkspace.base.vn/digital-retail-nganh-ban-le-viet-va-co-hoi-chuyen-minh-trong-ky-nguyen-so/ 14. Trịnh Thị Thanh Thủy và cộng sự (2017), “Nghiên cứu định hướng và giải pháp phát triển thương mại bán lẻ của Việt Nam thời kỳ đến năm 2030”, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Viện Nghiên cứu Chiến lược, Chính sách Công Thương. Tiếng Anh 15. Deloitte,“2020 retail industry outlook”, từ https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consumer-business/ articles/retail-distribution-industry-outlook.html 16. Eric Gordon, “How Industry 4.0 is Transforming the Retail Sector”, ngày 02/05/2018 từ https:// retailnext.net/en/blog/how-industry-4-0-is- transforming-the-retail-sector/ 17. Greg Kaminsky,“3 Ways Industry 4.0 Will Impact Retail”, ngày 9/12/2018, từ https://www.ptc.com/ en/blogs/retail/3-ways-industry-4-0-will-impact-retail 18. Kira Deutsch, “The Top Retail Trends in 2022”, ngày 01/03/2022, từ https://squareup.com/us/en/ townsquare/retail-trends 19. Sergey Lypchenko, “Using Big Data for Retail E-Commerce”, ngày 02/1/2019 từ https://tdan.com/using- big-data-for-retail-e-commerce/24259 20. Sunil Munshi,“Retail 4.0: Revolutionising the brick-and-mortar industry through emerging technologies”, ngày 12/12/ 2019 từ https://yourstory.com/2019/12/retail-40-digital-transformation- technologies 21. V. Venkatesh & H. Bala (2008). “Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions”, Decision Science, (2), 273-312. 22. V. Venkatesh & F.D Davis (2000). “A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies”, Management Science, (2), 186-204. 23. V. Venkatesh, M.G Morris, F.D Davis & G.B Davis (2003). “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unifi ed View”, MIS Quarterly, (27), 425-478. 24. Venkatesh V, Morris M, Davis F., “User acceptance of information technology: Toward a unified view”, MIS Quarterly, Vol. 27, No. 3 (Sep, 2003), 425-478, 2003.