intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Nghiên cứu tác động của việc sử dụng blockchain trong hệ thống SCM cho các doanh nghiệp thương mại điện tử

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST
Báo xấu
7
lượt xem 2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Với mục tiêu nghiên cứu ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng, đặc biệt là trong thương mại điện tử, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình tuyến tính SEM và mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ hợp nhất mở rộng UTAUT2 cùng với thu thập dữ liệu từ 148 doanh nghiệp (người bán) từ sàn thương mại điện tử Shopee.vn để thực hiện.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu tác động của việc sử dụng blockchain trong hệ thống SCM cho các doanh nghiệp thương mại điện tử

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA VIỆC SỬ DỤNG BLOCKCHAIN TRONG HỆ THỐNG SCM CHO CÁC DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Nguyễn Thị Hội, Hoàng Thị Quỳnh Nga, Phùng Mai Linh, Nguyễn Thị Thúy An, Nguyễn Thị Ngọc Khánh Trường Đại học Thương mại Email: hoint@tmu.edu.vn Tóm tắt: Trong môi trường phát triển nhanh chóng của chuỗi cung ứng quốc tế, các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng đã phát triển thành một hệ sinh thái rộng lớn và công nghệ chuỗi khối (Blockchain) đã tác động mạnh mẽ đến hoạt động của các chuỗi cung ứng hiện nay. Với mục tiêu nghiên cứu ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng, đặc biệt là trong thương mại điện tử, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình tuyến tính SEM và mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ hợp nhất mở rộng UTAUT2 cùng với thu thập dữ liệu từ 148 doanh nghiệp (người bán) từ sàn thương mại điện tử Shopee.vn để thực hiện. Dựa trên kết quả nghiên cứu cho thấy rằng kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, điều kiện thuận lợi, ý định hành vi, … đều có tác động tỷ lệ thuận đối với ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng Từ khóa: Chuỗi khối, thương mại điện tử, SCM, UTAUT2, SEM 1. Giới thiệu Quản trị chuỗi cung ứng (SCM) là quá trình quản trị các hoạt động vận hành liên quan đến sản xuất, vận chuyển và phân phối sản phẩm tới nhóm khách hàng cuối hay người dùng cuối của các tổ chức, doanh nghiệp. Theo báo cáo (MarketSandMarkets, 2022), với sự phát triển của công nghệ thông tin, SCM có thể được tối ưu hóa và cải tiến bằng cách áp dụng các công nghệ tiên tiến như công nghệ chuỗi khối (Blockchain), trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (BigData), v.v. Còn theo (Mahtab và cộng sự, 2021; Kuhn và cộng sự, 2019) thì công nghệ chuỗi khối tập trung vào việc tạo ra một hệ thống sổ cái phi tập trung và an toàn, nó có thể giúp tất cả các bên liên quan theo dõi và lưu trữ thông tin về sản phẩm, quy trình sản xuất, vận chuyển, lưu trữ, tính minh bạch cao, tăng niềm tin giữa các bên trong chuỗi cung ứng, đặc biệt trong quản lý và truy xuất nguồn gốc sản phẩm, tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí. Khái niệm công nghệ chuỗi khối theo (Sultan và Lakhani, 2018; Vyas và cộng sự, 2019; Yaga và cộng sự, 2018) cung cấp bốn tính năng chính trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng gồm: (1) tính minh bạch (transparency), (2) tính xác thực (validation), (3) tính tự động hóa (automation) và (4) hỗ trợ mã thông báo (tokenizatio). Công nghệ chuỗi khối có thể ứng dụng trong SCM giúp cho hệ thống có: Khả năng hiển thị (Supply Chain Visibility); Tính toàn vẹn (Supply Chain Integrity); Khả năng điều phối (Supply Chain Orchestration); Khả năng ảo hóa (Supply Chain Virtualization); và hỗ trợ Quản lý tài chính (Supply Chain Finance). Công nghệ Blockchain mang những đặc điểm (Sultan và Lakhani, 2018; Vyas và cộng sự, 2019; Yaga và cộng sự, 2018) như: 634
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 - Không thể làm giả, không thể phá hủy các chuỗi Blockchain: chỉ có máy tính lượng tử mới có thể can thiệp vào và giải mã chuỗi Blockchain và nó chỉ bị phá hủy hoàn toàn khi không có internet trên toàn cầu. - Tính minh bạch: Blockchain cung cấp nhiều bước tiến to lớn trong việc cải tiến tính minh bạch khi so sánh với cách thức ghi chép hồ sơ và sổ cái hiện hành trong các ngành công nghiệp. - Loại bỏ đơn vị trung gian: các hệ thống được xây dựng dựa trên công nghệ Blockchain cho phép loại bỏ các đơn vị trung gian liên quan đến hoạt động lập hồ sơ và chuyển giao tài sản. - Tính bất biến: khi giao dịch hoặc dữ liệu đã được ghi bởi người nắm giữ khóa bí mật, chỉ riêng người khởi tạo Blockchain mới có, dữ liệu đó không thể sửa chữa, nó sẽ lưu lại mãi mãi. - Tính phi tập trung: các hệ thống xây dựng dựa trên công nghệ Blockchain có thể hoạt động trên mạng lưới máy tính phi tập trung, nhằm giảm thiểu rủi ro bị tấn công, thời gian chết máy chủ và thất thoát dữ liệu. - Độ tin cậy: các hệ thống xây dựng dựa trên công nghệ Blockchain gia tăng độ tin cậy giữa các bên giao dịch nhờ tính minh bạch được cải thiện và mạng lưới phi tập trung. Đồng thời loại bỏ các đơn vị trung gian tại các quốc gia nơi con người khó có lòng tin vào đơn vị trung gian trong giao dịch. Shopee là ứng dụng mua sắm trực tuyến (Shopee Live) và sàn thương mại điện tử có trụ sở tại Singapore, thuộc quyền sở hữu của Sea Ltd., được thành lập năm 2009 bởi Forrest Li. Shopee hiện đã có mặt tại nhiều quốc gia (Jaipong, 2020). Shopee là sàn thương mại điện tử lớn tại Việt Nam, nền tảng này cung cấp các giải pháp mua, bán, giao hàng và thanh toán trực tuyến cho các doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân với hơn 20 triệu người dùng và 50.000 doanh nghiệp. Việt Nam là một quốc gia có gần 100 triệu dân trong đó 50% là dân số trẻ đang trên đà phát triển. Theo Hiệp hội Doanh nghiệp Dịch vụ Logistics Việt Nam, tốc độ phát triển của ngành logistics tại Việt Nam trong những năm gần đây đạt khoảng 14 – 16%, quy mô khoảng 40 – 42 tỷ USD/năm. Vì vậy, nghiên cứu đã lựa chọn sàn Shopee để thực hiện khảo sát nhằm phân tích về ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng. Nghiên cứu sử dụng mô hình Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2) được Venkatesh và cộng sự (2010) đề xuất, đây là mô tổng hợp từ Mô hình động lực (Motivational Model), Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior – TPB (Ajzen, 1991)), Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA (Ajzen & Fishbein, 1975),), Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM (Davis, 1989)), Mô hình sử dụng máy tính cá nhân (Model of Personal Computer Utilization – MPCU (Thompson và cộng sự, 1991)). Dựa trên các yếu tố và lợi ích của công nghệ chuỗi khối, nhóm nghiên cứu thực hiện nghiên cứu nhằm trả lời cho câu hỏi: Những yếu tố nào tác động đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong hệ thống SCM của người bán trên sàn thương mại điện tử. Bài viết gồm các phần: Giới thiệu, cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu, kết quả nghiên cứu, các hàm ý và kết luận. 2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu 635
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Nghiên cứu sử dụng mô hình Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2) được (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) đề xuất. Mô hình lý thuyết này được (Venkatesh và cộng sự, 2003) đề xuất các yếu tố tác động đến ý định sử dụng công nghệ bao gồm: Kỳ vọng về hiệu suất (PE), Kỳ vọng nỗ lực (EE), Điều kiện thuận lợi (FC) và Ảnh hưởng xã hội (SI). Đồng thời (Venkatesh và cộng sự, 2011) đề xuất thêm các yếu tố: Giá trị giá cả (PV), Độ tin cậy (PC) có tác động đến ý định sử dụng công nghệ 2.1. Kỳ vọng hiệu quả (Performance Expectancy - PE) Kỳ vọng hiệu quả là mức độ mà người dùng tin tưởng rằng việc sử dụng một công nghệ hoặc một hệ thống mới có thể giúp họ đạt được lợi ích trong hiệu suất công việc (Venkatesh và cộng sự, 2000, 2003). Theo các nghiên cứu của (Venkatesh và cộng sự, 2012; Khater, 2016) thì kỳ vọng hiệu quả chính là kỳ vọng về sự hữu ích, tăng hiệu quả công việc và sẽ tạo động lực nhận thức cho người dùng. Nếu kỳ vọng hiệu quả tích cực có thể làm tăng khả năng đạt hiệu quả của công việc trong hệ thống, vì vậy, giả thuyết về kỳ vọng hiệu quả được đề xuất như sau: H1: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong hệ thống SCM, Kỳ vọng hiệu quả có tác động tích cực đến ý định hành vi của người dùng. 2.2. Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy - EE) Kỳ vọng nỗ lực là mức độ dễ dàng đạt được liên quan đến khả năng sử dụng của công nghệ hay hệ thống. Theo (Venkatesh và cộng sự, 2003, 2012) thì nhân tố kỳ vọng nỗ lực bắt nguồn từ tính dễ dàng sử dụng của công nghệ hay hệ thống. Theo (Chang, 2012; Khater, 2016; Lu và cộng sự, 2016) thì kỳ vọng nỗ lực có tác động trực tiếp và cùng chiều đến ý định hành vi sử dụng của người dùng. Theo nghiên cứu của (Maulidina và cộng sự, 2020), nhận thức về tính hữu ích và sự dễ dàng sử dụng có tác động đến sự tin tưởng của người dùng rằng một nhiệm vụ hay công việc có thể được thực hiện được mà không cần quá nỗ lực. Vì vậy, giả thuyết về kỳ vọng nỗ lực được đề xuất như sau: H2: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Kỳ vọng nỗ lực có tác động tích cực đến ý định hành vi của người dùng. 2.3. Ảnh hưởng xã hội (Social Influence - SI) Ảnh hưởng xã hội là mức độ mà người dùng cho rằng những người khác tin là họ nên sử dụng công nghệ hoặc hệ thống mới (Venkatesh và cộng sự, 2003). Yếu tố ảnh hưởng xã hội chính là sự can thiệp của nhóm người thân ngang hàng như gia đình, bạn bè, xu hướng xã họi (Thompson và cộng sự, 1991). Trong mô hình TAM mở rộng sử dụng yếu tố để xem xét liên quản đến chuẩn mực chủ quan (Davis, 1993; Venkatesh và cộng sự, 2000, 2003). Vì vậy, yếu tố, ảnh hưởng xã hội được đưa vào giả thuyết nghiên cứu và phát biểu như sau: H3: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định hành vi của người dùng. 2.4. Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions - FC) Điều kiện thuận lợi được hiểu là có sẵn các nền tảng hoặc các hệ thống chuyên biệt hỗ trợ việc sử dụng công nghệ hoặc hệ thống mới, tạo điều kiện thuận lợi và giúp cho việc sử dụng công nghệ hoặc hệ thống mới dễ dàng, thuận tiện hơn. (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) cho rằng điều kiện thuận lợi là thành phần cốt lõi của nhận thức kiểm soát hành vi, trong đó, kiểm soát hành vi nhận thức bao gồm tác động của các điều kiện thuận lợi về công nghệ và nguồn 636
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 lực cũng như năng lực bản thân để giải quyết chúng. Vì vậy, giả thuyết về điều kiện thuận lợi được đề xuất như sau: H4: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Điều kiện thuận lợi có tác động tích đến ý định hành vi của người dùng. 2.5. Giá trị giá cả (Price Value - PV) Giá trị giá cả là một yếu tố khác trong mô hình mở rộng UTAUT mà (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) đề xuất, yếu tố này tạo nên sự khác biệt đáng kể giữa ý định sử dụng công nghệ cũng như việc cài đặt cho người dùng. Theo (Khater, 2016; Lu và cộng sự, 2016; Maulidina và cộng sự, 2020) thì ý định sử dụng thường tỷ lệ thuận với chi phí chấp nhận được của người dùng. Nghiên cứu của (Setiyani và cộng sự, 2023; Sharma và Yashwant, 2023), người dùng có thể coi giá trị giá cả như một lợi ích trong việc khuyến khích người dùng ứng dụng công nghệ hoặc hệ thống mới. Theo đó, giả thuyết về giá trị giá cả được đề xuất như sau: H5: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Giá trị giá cả có tác động tích cực đến ý định hành vi của người dùng 2.6. Độ tin cậy (Perceived Credibility - PC) Trong đề xuất của (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) thì yếu tố độ tin cậy cảm nhận hay sự tin cậy mà công nghệ hoặc hệ thống mới mang lại cho người dùng được cho là có tác động đến ý định sử dụng công nghệ hoặc hệ thống mới. Theo (Khater, 2016; Lu và cộng sự, 2016; Maulidina và cộng sự, 2020) cũng đề cập đến yếu tố này, đặc biệt liên quan đến nhận thức của người dùng về an toàn và bảo mật của công nghệ hoặc hệ thống đó. Công nghệ chuỗi khối tăng khả năng minh bạch và hỗ trợ truy xuất nguồn gốc, nâng cao được chất lượng dịch vụ nên giả thuyết về độ tin cậy được đề xuất trong mô hình nghiên cứu như sau: H6: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Độ tin cậy cảm nhận có tác động tích cực đến ý định hành vi của người dùng. 2.7. Ý định sử dụng tác động đến hành vi quyết định sử dụng (Behaviral Intention) Ngoài ra, trong mô hình đề xuất của (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) ý định sử dụng có tác động đáng kể đến hành vi sử dụng của người dùng. Thêm nữa, (Chang, 2016; Maulidina và cộng sự, 2020; Setiyani và cộng sự, 2023; Sharma và Yashwant, 2023) tin rằng ý định là tiền đề cho hành vi khi chấp nhận hoặc mong muốn sử dụng một công nghệ mới. Ý định được coi là yếu tố dự báo tốt nhất về hành vi của một cá nhân (Taylor và Todd, 1995; Fishbein và Ajzen, 1975; Ajzen, 1991). Theo đó, nghiên cứu đề xuất thêm các giả thuyết sau: H7: Liên quan đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong SCM, Ý định sử dụng có tác động đến hành vi của người dùng. 2.8. Mô hình nghiên cứu đề xuất Dựa trên mô hình Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2) được (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) đề xuất. Mô hình lý thuyết nghiên cứu đề xuất gồm các yếu tố: Kỳ vọng về hiệu suất (PE), Kỳ vọng nỗ lực (EE), Điều kiện thuận lợi (FC) và Ảnh hưởng xã hội (SI); Giá trị giá cả (PV), Độ tin cậy (PC) có tác động đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong hệ thống quản trị chuỗi cung ứng (SCM). Nghiên cứu đề xuất 08 giả thuyết và hy vọng rằng tất cả các giả thuyết này sẽ có tác động trực tiếp hoặc có tác động tích cực đến ý định hành vi sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng. Mô hình nghiên cứu đề xuất được biểu diễn trong Hình 1. 637
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Performance Expectancy (PE) Effort Expectancy (EE) H1 Facilitating Conditions H2 (FC) H4 Social Influence H3 Behavioral Intention H7 User Behavior (SI) (BI) (UB) H6 Perceived Credibility (PC) H5 Price Value (PV) Hình 1: Mô hình lý thuyết nghiên cứu đề xuất Nguồn: (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) Chi tiết về mô hình nghiên cứu đề xuất có thể tóm tắt trong Bảng 1. Bảng 1: Bảng các nhân tố được đề xuất trong mô hình Giả Ký Tên nhân tố Mô hình tham chiếu thuyết hiệu (Venkatesh và cộng sự, 2003, 2012); H1: Kỳ vọng hiệu quả có tác (Davis, 1989a, 1989b); H1 PE động tích cực đến ý định sử dụng của người dùng. (Sharma và Yashwant, 2023); (Giri và Manohar, 2021) H2: Kỳ vọng nỗ lực có tác (Venkatesh và cộng sự, 2003, 2012); H2 EE động tích cực đến ý định sử (Lu và cộng sự, 2016); dụng của người dùng. (Maulidina và cộng sự, 2020), H3: Ảnh hưởng xã hội có tác (Venkatesh và cộng sự, 2003); H3 SI động tích cực đến ý định sử (Maulidina và cộng sự, 2020) dụng của người dùng (Davis, 1993) (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012); H4: Điều kiện thuận lợi có (Khater, 2016); H4 FC tác động tích đến ý định sử dụng của người dùng (Lu và cộng sự, 2016); (Maulidina và cộng sự, 2020); (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012); H5: Giá trị giá cả có tác (Maulidina và cộng sự, 2020); H5 PV động tích cực đến ý định sử dụng của người dùng (Setiyani và cộng sự, 2023); (Sharma và Yashwant, 2023) H6: Độ tin cậy cảm nhận có (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012) H6 PC tác động tích cực đến ý định (Maulidina và cộng sự, 2020); sử dụng của người dùng. (Wu và Chen, 2017); H7: Ý định sử dụng có tác (Venkatesh và cộng sự, 2010, 2012); H7 BI động đến hành vi sử dụng (Maulidina và cộng sự, 2020); của người dùng. (Ajzen, 1991). 638
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 3. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu kết hợp nghiên cứu định tính và định lượng, nghiên cứu định tính thực hiện xây dựng và đề xuất mô hình nghiên cứu lý thuyết dựa trên mô hình UTAUT2. Nghiên cứu thực hiện thu thập, tổng hợp và đánh giá dữ liệu, tham khảo các thang đo và tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu. Mục tiêu của nghiên cứu nhằm phát hiện các nhân tố tác động đến ý định sử dụng công nghệ chuỗi khối trong hệ thống SCM, nên nghiên cứu thực hiện nghiên cứu định lượng bằng việc thu thập dữ liệu để thực nghiệm bao gồm người dùng và cửa hàng trên Shopee.vn đang sử dụng hệ thống SCM ứng dụng công nghệ chuỗi khối. Dựa trên mô hình giả thuyết đề xuất, nghiên cứu đưa ra một bộ 28 câu hỏi được phát triển đã được xây dựng theo các yếu tố trong mô hình UTAUT2 mà Venkatesh và cộng sự (2011, 2012) đề xuất. Nghiên cứu đã thu thập được câu trả lời hợp lệ từ 148 doanh nghiệp (người bán) từ sàn thương mại điện tử Shopee.vn. Sau đó, xử lý bằng các phần mềm như Stata, SPSS, AMOS. Kết hợp phân tích dữ liệu từ thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố CFA và phân tích theo mô hình tuyến tính SEM để đưa ra kết quả và đánh giá các yếu tố trong mô hình đề xuất. 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Thống kê mô tả Nghiên cứu tiến hành phân tích số liệu khảo sát được khảo sát trực tuyến bằng Google Form và một số phỏng vấn trực tiếp một số người đại diện các tổ chức sử dụng hệ thống SCM có ứng dụng công nghệ chuỗi khối. Kết quả thu được 148 quản sát hợp lệ từ doanh nghiệp (người bán). Doanh nghiệp người bán trên sàn TMĐT Shopee bao gồm các doanh nghiệp vừa, nhỏ và siêu nhỏ là những doanh nghiệp có bán hàng, trao đổi hàng hóa và cung cấp hàng hóa thông qua sàn TMĐT Shopee. Nhóm tác giả đã tiến hành khảo sát chính thức các đối tượng trong hệ thống SCM tại Hà Nội trong thời gian 6 tháng từ tháng 10/2022 đến hết tháng 3/2023 tại các shop, doanh nghiệp có sử dụng chuỗi cung ứng. Dưới sự giúp đỡ nhiệt tình từ các nhân viên, quản lý và giám đốc thì nhóm đã thuận lợi thu thập đủ số liệu cần để nghiên cứu. Nghiên cứu dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Bảng câu hỏi được gửi đến các shop, doanh nghiệp cung ứng sản phẩm, dịch vụ bằng email, tin nhắn và khảo sát trực tiếp. Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 180, thu về là 165 với số mẫu hợp lệ là 148, tương ứng với tỷ lệ 89,70% được sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu. Thống kê chi tiết trong Bảng 2 639
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 2: Mô tả mẫu quan sát của doanh nghiệp (người bán) Tiêu chí phân loại Số lượng Tỉ lệ (%) Dịch vụ quản trị chuỗi Kho vận 42 28,38% cung ứng quý công ty Vận tải nội địa 23 15,54% đang sử dụng trong hoạt động sản xuất, kinh Đóng gói 20 13,51% doanh nào? Đóng tách hàng 17 11,49% Cước vận tải 14 9,46% Chứng từ 13 8,78% Khác 19 12,84% Rất quan trọng 63 42,57% Đánh giá vai trò của hệ Khá quan trọng 32 21,62% thống quản trị chuỗi cung ứng trong hoạt động sản Quan trọng 28 18,92% xuất, kinh doanh của quý Bình thường 20 13,51% công ty? Không quan trọng 5 3,38% Rất hiệu quả 20 13,51% Quý công ty đánh giá Khá hiệu quả 47 31,76% quy trình quản trị chuỗi Hiệu quả 33 22,30% cung ứng hiện nay có đạt hiệu như mong đợi? Bình thường 30 20,27% Không hiệu quả 18 12,16% Rất muốn áp dụng 51 34,46% Quý công ty có ý định sử dụng các công nghệ mới Sẽ áp dụng khi hiểu nó 44 29,73% hiện đại nhằm nâng cao Có ý định dùng trong tương lai gần 19 12,84% hiệu quả quản trị chuỗi cung ứng của mình Chưa từng nghĩ tới 12 8,11% không? Sẽ áp dụng khi được tích hợp 22 14,86% Biết rõ và đang sử dụng 30 20,27% Có biết và đang có ý định sử dụng 49 33,11% Quý công ty có biết công nghệ chuỗi khối Từng nghe qua và có ý định tìm 36 24,32% (Blockchain) và có ý hiểu định sử dụng không? Chưa biết nhiều lắm 21 14,19% Không quan tâm các công nghệ 12 8,11% 640
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Có thấy hiệu quả rất rõ rệt 46 31,08% Theo quý công ty việc ứng dụng công nghệ Có thấy hiệu quả rõ rệt 43 29,05% chuỗi khối trong hệ Có thấy hiệu quả hơn 22 14,87% thống quản trị chuỗi cung ứng có đem lại lợi ích và Có thấy hiệu quả nhưng không 15 10,13% hiệu quả hơn so với trước nhiều không? Chưa đánh giá 12 8,11% Không thấy rõ hiệu quả 10 6,76% 4.2. Các kết quả kiểm định 4.2.1. Kiểm định Cronbach's alpha Nghiên cứu thực hiện kiểm định các thang đo bằng kiểm định Cronbach’s Alpha với Stata 17 nhằm kiểm tra độ tin cậy của thang đo trong mô hình đề xuất. Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha, kết quả được tổng hợp ở Bảng 3 với từng nhóm biến như sau: Bảng 3: Thống kê kết quả tổng hợp kiểm định Cronbach’s Alpha (người bán) STT Giả Nhân tố Ký Biến Biến Cronbach Biến thuyết hiệu ban còn ’s Alpha bị đầu lại loại 1 H1 Kỳ vọng hiệu quả PE 4 4 0,6445 0 2 H2 Kỳ vọng nỗ lực EE 4 4 0,8159 0 3 H3 Ảnh hưởng xã hội SI 4 0 0,5881 4 4 H4 Điều kiện thuận lợi FC 4 3 0,7243 1 5 H5 Giá trị giá cả PV 4 3 0,8027 1 6 H6 Độ tin cậy PC 4 4 0,8368 0 7 H7 Ý định tác động đến hành vi BI 4 4 0,7290 0 Tổng cộng 28 22 6 (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ Stata 17) Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trong Bảng 3 cho thấy 22/28 thang đo (người bán) có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6, đồng thời các hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 (Hair và cộng sự, 2010, 2017). Vì vậy, các thang đo đạt tiêu chuẩn và đảm bảo độ tin cậy này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. 4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Trước tiên nghiên cứu thực hiện kiểm định độ phù hợp để phân tích bằng hệ số KMO and Bartlett’s Test cho cả hai nhóm người bán và người mua. Kết quả như trong Bảng 4 trong Bảng 4, đối với người bán (doanh nghiệp), các chỉ số KMO = 0.803 > 0.5 và Sig. = 0.000 nên được chấp nhận. Các chỉ số của Communalities trong cả hai trường hợp đều lớn hơn 0.5 nên đạt yêu cầu. 641
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 4: Kết quả phân tích EFA cho biến trung gian lần cuối (doanh nghiệp) KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .803 Approx. Chi-Square 201.208 Bartlett's Test of Sphericity df 7 Sig. .000 (Nguồn: Kết quả phân tích phiếu điều tra bằng SPSS) Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance) như sau: Tiêu chuẩn chấp nhận phương sai trích là khi tổng phương sai trích (Total Variance Explained) > 50%. Theo kết quả, tổng phương sai trích tổng Cumulative % có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 68.922% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Nghĩa là có 68.922% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Kiểm tra hệ số tải nhân tố (Factor loading): Đưa 26 biến quan sát của doanh nghiệp đủ độ tin cậy của 8 thang đo vào kiểm tra hệ số tải, kết quả sau khi thực hiện 03 lần thì đưa ra các nhóm cụ thể như Bảng 5, số nhân tố chia thành 7 nhóm. Bảng 5: Bảng kiểm định chất lượng thang đo cho các biến độc lập STT Biến độc lập Biến thỏa mãn sau khi chạy EFA Biến bị loại 1 Độ tin cậy (PC) PC1, PC4, PC3, PC2 2 Kỳ vọng nỗ lực (EE) EE2, EE4, EE1, EE3 3 Ý định sử dụng (BI) BI4, BI2, BI1, BI3 FC4, SI1, SI2, 5 Giá trị giá cả (PV) PV2, PV1, PV3, PV4 SI3, SI4 6 Điều kiện thuận lợi (FC) FC3, FC1, FC2 7 Kỳ vọng hiệu quả (PE) PE4, PE3, PE1, PE2 8 Hành vi sử dụng (UB) UB3, UB1, UB2, UB4 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của nhóm nghiên cứu) 4.2.3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) Phân tích nhân tố khám phá khẳng định CFA phù hợp với dữ liệu mà kiểm định χ2 - có giá trị P lớn hơn 5%, với các chỉ số TLI (Tucker và Lewis, 1973) và chỉ số CFI (Comparative Fit Index) có giá trị từ 0.9 đến 1.0, chỉ số χ2 - điều chỉnh bậc tự do CMIN/df có giá trị nhỏ hơn 2, chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation) có giá trị nhỏ hơn 0.08 (Hair và cộng sự, 2010, 2017, 2019). Ngoài ra, để kiểm định giá trị thang đo của các biến còn có thể đánh giá dựa trên các chỉ số: (1) Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR), (2) Tổng phương sai trích (Variance Extracted - VE), (3) Tính đơn hướng (Unidimensionality), (4) Giá trị hội tụ (Convergent Validity), (5) Giá trị phân biệt (Discriminant Validity) và (6) Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological Validity). Trong đó, các chỉ số từ (1) đến (5) được đánh giá trong mô hình thang 642
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 đo qua phân tích CFA, chỉ số (6) được đánh giá thông qua phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Hair và cộng sự, 2010, 2017, 2019; Chou và Bentler, 1995). Cũng theo Hair và cộng sự, (2010, 2019), trong phân tích CFA, giá trị hội tụ đạt yêu cầu khi có hệ số tải nhân tố (Factor loadings) lớn hơn 0.5, tốt hơn nữa là 0.7 hoặc cao hơn. Xét ngưỡng chấp nhận chỉ số độ phù hợp của dữ liệu người bán (doanh nghiệp) với mô hình Model Fit theo (Hair và cộng sự, 2010, 2019; Chou và Bentler, 1995), kết quả kiểm định cho các chỉ số của kết quả CFA mô hình tới hạn là CMIN/df = 1.253 (= 0.9 mới là tốt, nhưng (Hair và cộng sự, 2010) cũng cho rằng các ngưỡng chấp nhận chỉ số Model Fit sẽ khác nhau dựa trên cỡ mẫu, số nhóm nhân tố và số biến quan sát, với cỡ mẫu nhỏ hơn 250 như nghiên cứu này, trị số GFI khó đạt mức 0.9. Chính vì vậy, mức giá trị tối thiểu 0.8 vẫn được chấp nhận (Chou và Bentler, 1995). Như vậy, CFA cho các khái niệm đều đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin cậy và giá trị phân biệt. Mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, kết quả ước lượng đạt mức ý nghĩa thống kê. 4.2.4. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu theo dữ liệu cả người bán và người mua đều cho thấy các giá trị CMIN/df, CFI, RMSEA, và chỉ số GFI được chấp nhận (Hair và cộng sự, (2010, 2019); Chou và Bentler, 1995). Đối với dữ liệu người bán (doanh nghiệp) trong Bảng 7a, các chỉ số CMIN = 290.345; df = 231 với P-Value nhỏ hơn 0.05 đều đạt yêu cầu. Từ Bảng 6 có thể thấy phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính là phù hợp, đủ điều kiện để phân tích. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu đề xuất theo mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho dữ liệu cả hai nhóm doanh nghiệp và người dùng cá nhân thì các mối quan hệ còn lại trong mô hình đề xuất hay các giả thuyết còn lại trong mô hình nghiên cứu có giá trị thống kê với P-Value nhỏ hơn 0.05, đạt ý nghĩa cần thiết ở mức tin cậy 95%. Do vậy, nghiên cứu thu được bảng hệ số hồi quy của mô hình nghiên cứu đề xuất như Bảng 6 sau và các giả thuyết này đều được chấp nhận: Bảng 6: Hệ số hồi quy của mô hình nghiên cứu chính thức (doanh nghiệp) Hệ số Xác Hệ số Độ lệch Giá trị Chấp Giả Mối quan chưa suất sai chuẩn chuẩn tới hạn nhận/ Bác thuyết hệ chuẩn lệch hóa (S.E) (C.R) bỏ hóa (P) H1 BI ← PE 0,230 0,258 0,096 2,381 0,017 Chấp nhận H2 BI ← EE 0,287 0,523 0,057 5,044 *** Chấp nhận H4 BI ← FC 0,085 0,175 0,038 2,201 0,028 Chấp nhận H5 BI ← PV 0,102 0,217 0,032 3,154 0,002 Chấp nhận H6 BI ← PC 0,196 0,254 0,089 2,194 0,028 Chấp nhận H7 UB ← BI 0,252 0,234 0,112 2,254 0,024 Chấp nhận (Nguồn: Kết quả phân tích phiếu điều tra bằng AMOS ) 643
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 4.3. Thảo luận kết quả của mô hình nghiên cứu Qua kết quả thu được từ các phần mềm phân tích số liệu Stata 17, SPSS, AMOS cho thấy rằng, việc ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong hệ thống SCM bị tác động bởi các biến: Kỳ vọng hiệu quả (PE), Kỳ vọng nỗ lực (EE), Điều kiện thuận lợi (FC), Giá trị giá cả (PV), Độ tin cậy (PC) và các biến trung gian này có tác động đến biến phụ thuộc là hành vi sử dụng (UB). Cụ thể, đánh giá sơ bộ thang đo của các biến trong mô hình nghiên cứu đề xuất cho thấy các biến PE, EE, FC, PV, PC đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6, thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy. Tuy nhiên, biến ảnh hưởng xã hội (SI) bị loại do hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6. Phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thấy có 7 nhóm nhân tố được đưa vào phân tích CFA. Kết quả CFA cho thấy các khái niệm là đơn hướng, đảm bảo tính hội tụ, đảm bảo độ tin cậy và có các giá trị phân biệt. Nghiên cứu đã tiến hành kiểm định mô hình đề xuất và các giả thuyết bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Dựa trên các chỉ số sau khi được chuẩn hóa, nghiên cứu giữ lại các biến độc lập: Kỳ vọng hiệu quả (PE), Kỳ vọng nỗ lực (EE), Điều kiện thuận lợi (FC), Giá trị giá cả (PV), Độ tin cậy (PC). Các biến này có tác động tổng hợp và giải thích được 66,8% đến quyết định ứng dụng công nghệ chuỗi khối vào trong hệ thống quản trị chuỗi cung ứng. Điều này có thể giúp các tổ chức có thể tăng năng suất và tối ưu hóa thời gian quản lý chuỗi cung ứng của họ mà không cần quá nỗ lực, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của (Cole và cộng sự, 2019; Casado và cộng sự, 2018; Giri và Manohar, 2021). Đặc biệt biến BI với hệ số hồi quy 0,339 cho thấy ý định sử dụng tác động lớn tới hành vi sử dụng, điều này cũng giải thích rằng mô hình nghiên cứu đề xuất đưa ra phù hợp với xu hướng chấp nhận sử dụng công nghệ chuỗi khối trong các hệ thống SCM. Bên cạnh những thuận lợi, thì từ kết quả khảo sát cho thấy, vẫn có một số công ty chưa xác định rõ các ứng dụng của công nghệ chuỗi khối trong các hoạt động của họ, mặc dù các công ty sử dụng dịch vụ quản lý chuỗi cung ứng được khảo sát đều đánh giá công nghệ chuỗi khối có nhiều đặc điểm tích cực hơn là tiêu cực. Tuy nhiên, theo (Kühn và cộng sự, 2019; Miraz và cộng sự, 2019; Maulidina và cộng sự, 2020), cho thấy mức độ sẵn sàng thay đổi hoặc chấp nhận công nghệ mới giữa các công ty có quy mô khác nhau là khác nhau. Các công ty lớn hơn dễ dàng và thuận tiện hơn trong ứng dụng công nghệ chuỗi khối và các hoạt động trong hệ thống SCM, trong mô hình nghiên cứu chưa xem xét đến yếu tố quy mô của công ty và tác động của yếu tố này đến ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong các hoạt động của nó. 5. Kết luận và một số hàm ý Trong giai đoạn chuyển đổi số, cùng với sự bùng nổ của thương mại điện tử và mạng Internet, đặc biệt sau đại dịch Covid-19, các công nghệ mới được ứng dụng sâu rộng vào nhiều khía cạnh khác nhau của các hoạt động sản xuất kinh doanh, đặc biệt là trên các sàn thương mại điện tử. Cùng với những ưu điểm vượt trội về tính toàn vẹn, sự minh bạch và độ an toàn cao, hành vi sử dụng công nghệ chuỗi khối được coi là xu hướng hiện đại và không thể thiếu trong giai đoạn công nghệ lan tỏa hiện nay (Christopher, 1998; Waseem và cộng sự, 2018; Dursun và cộng sự, 2022; Hamann – Lohmer và Lasch, 2020; Karim và cộng sự, 2018) Dựa trên kết quả nghiên cứu và kiểm định các các hệ số hồi quy chuẩn hóa thu được theo thứ tự và mức độ ảnh hưởng sắp xếp theo thứ tự, bao gồm: Độ tin cậy (PC) → Kỳ vọng nỗ lực (EE) → Ý định sử dụng (BI) → Kỳ vọng hiệu quả (PE) → Điều kiện thuận lợi (FC) → Giá trị giá cả (PV) cho thấy sử dụng công nghệ chuỗi khối trong chuỗi cung ứng mang lại nhiều lợi 644
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 ích cho người dùng (bao gồm cá nhân sửu dụng và doanh nghiệp sử dụng), từ đó có thể đưa ra một số hàm ý dựa trên các kết quả thực nghiệm như sau: Thứ nhất, với độ tin cậy cao (PC) mà công nghệ chuỗi khối mang lại cho người dùng, có thể thấy kết quả nghiên cứu ở Việt Nam cũng phù hợp với các nghiên cứu của (Giri và Manohar, 2021; Waseem và cộng sự, 2018; Hastig và Sodhi, 2020; Pournader, 2019) về độ tin cậy, khả năng xác thực nguồn gốc, hỗ trợ minh bạch các giao dịch và các hợp đồng điện tử. Thứ hai, với kỳ vọng nỗ lực (EE) và ý định sử dụng (BI) cao, có thể thấy rằng việc áp dụng công nghệ chuỗi khối vào trong hệ thống SCM được chấp nhận và dễ dàng thực hiện. Kết quả này trùng với các nghiên cứu (Miraz và cộng sự, 2019; Maulidina và cộng sự, 2020; Leng và cộng sự, 2018; Ghode, 2020; Giri và Manohar, 2021; Chang, 2016) về việc chấp nhận và cảm thấy dễ dàng sử dụng các công nghệ mới trong các hoạt động sản xuất kinh doanh, đặc biệt với sự bùng nổ của thương mại điện tử. Thứ ba, với kỳ vọng hiệu quả (PE), điều kiện thuận lợi (FC), giá trị giá cả (PV) có thể thấy rằng, ứng dụng công nghệ chuỗi khối vào các dịch vụ cung ứng trong các hệ thống SCM đều được mong chờ và phù hợp với tình hình hiện tại. Đồng thời như các nghiên cứu (Korpela và cộng sự, 2017; Ghode, 2020; Giri và Manohar, 2021; Kuhn và cộng sự, 2019; Rejeb và cộng sự, 2019; Treiblmaier, 2018) các doanh nghiệp và các nhà cung ứng các dịch vụ Logistic và SCM có thể nghiên cứu sâu hơn về ứng dụng của công nghệ chuỗi khối. Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, ứng dụng các công nghệ mới và tăng cường cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin là một biện pháp hữu hiệu trong đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số trong các tổ chức, doanh nghiệp. Mặc dầu đã có nhiều cơ chế hỗ trợ cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhưng với sự khủng hoảng kinh tế sau đại dịch Covid-2019, các Cơ quan nhà nước cần xem xét ban hành hành lang pháp lý cho đầu tư, phát triển và ứng dụng các công nghệ mới nhằm thu hút, thúc đẩy các dự án công nghệ trong và ngoài nước. Ưu tiên thúc đẩy và khuyến khích các dự án nghiên cứu những công nghệ mới có tính ứng dụng cao trong các hoạt động sản xuất kinh doanh như công nghệ chuỗi khối, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, học máy, dữ liệu lớn và tăng cường phát triển các hồ dữ liệu (Data Lake) làm cơ sở cho việc ứng dụng vào các hệ thống thông tin trong các tổ chức, doanh nghiệp. Quản trị chuỗi cung ứng (SCM) ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong nhiều hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp, đặc biệt là trên các nền tảng thương mại điện tử. Trong môi trường phát triển nhanh chóng của chuỗi cung ứng quốc tế, mạng lưới các nhà sản xuất và nhà cung cấp truyền thống đã phát triển thành một hệ sinh thái rộng lớn gồm các sản phẩm khác nhau di chuyển qua nhiều bên, đòi hỏi sự hợp tác giữa tất cả các bên liên quan. 645
  13. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Ajzen, I., (1991). The Theory of Planned Behavior. Organization Behavior and Human Decision Process, 50(2), 179–211. [2]. Altaf, A. (2022). A Survey of Blockchain Technology: Architecture, Applied Domains, Platforms, and Security Threats. Social Science Computer Review. 089443932211101. 10.1177/08944393221110148 [3]. Cole R, Steveson M, Aitken J, (2019). Blockchain technology: implications for operations and supply chain management. Supply Chain Management. 2019;24(4):469–483. https://doi.org/10.1108/SCM-09-2018-0309. [4]. CSCMP., (2018). Supply Chain Management Terms and Glossary. Available at http://cscmp.org/CSCMP/Educate/SCM Definitions and Glossary of Terms/CSCMP/Educate/SCM Definitions and Glossary of Terms.aspx, Retrieved 06/15/2018, 2018. [5]. Chou, C. P. and Bentler, P. M., (1995). Estimates and tests in Structural Equation Modeling. In Structural Equation Modeling: Concepts, issues, and applications, R. H. Hoyle (editor). Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc [6]. Davis, F. D. (1993). User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions and behavioral impacts. International Journal of Man-machine Studies, 38(3), 475-487. [7]. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. [8]. Davis, J.H., Schoorman, D.L. and Donaldson, L. (1997) The Distinctiveness of Agency Theory and Stewardship Theory. Academy of Management Review, 22, 611-613. [9]. Dursun, Taner & Birinci, Fatih & Alptekin, Büşra & Sertkaya, Isa & Hasekioglu, Orkun & Tunaboylu, Bahadir & Zaim, Selim. (2022). Blockchain Technology for Supply Chain Management. 10.1007/978-3-030-76724-2_16. [10]. Fishbein, M., and Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley. [11]. Fred D., (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, Vol. 13, No. 3 (Sep., 1989), pp. 319-340 (22 pages). Published By: Management Information Systems Research Center, University of Minnesota [12]. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. [13]. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E., & Tatham, R.L. (2010). Multivariate Data Analysis. Prentice Hall. [14]. Hastig, G. M., and Sodhi, M. S., (2020). Blockchain for Supply Chain Traceability: Business Requirements and Critical Success Factors. Production and Operations Management, 29(4), 935–954. https://doi.org/10.1111/poms.13147 [15]. Jaipong, P., (2022). Business Expansion: A Case Study of Shopee Company in Thailand. 1. 1-18. 646
  14. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 [16]. Karim Sultan, Umar Ruhi, Rubina Lakhani, (2018). Conceptualizing Blockchains: Characteristics & Applications. Computers and Society. Doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1806.03693 [17]. Korpela, Kari & Hallikas, Jukka & Dahlberg, Tomi. (2017). Digital Supply Chain Transformation toward Blockchain Integration. 10.24251/HICSS.2017.506. [18]. Kühn, Oliver & Jacob, Axel & Schüller, Michael, 2019. "Blockchain adoption at German logistics service providers,". Proceedings of the Hamburg Int, volume 27, pages 387-411, Hamburg University of Technology (TUHH), Institute of Business Logistics and General Management [19]. Mahtab Kouhizadeh, Sara Saberi, Joseph Sarkis, (2021). Blockchain technology and the sustainable supply chain: Theoretically exploring adoption barriers, International Journal of Production Economics, Volume 231, 2021, 107831, ISSN 0925-5273, https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107831. [20]. MarketSandMarkets, (2022). https://www.asdreports.com/market-research- marketsandmarkets. Access on December, 2022. [21]. Maulidina, P. R., Sarno, R., Sungkono, K. R., & Giranita, T. A. (2020). Using extended UTAUT2 Model to Determine Factors Influencing the Use of Shopee E-commerce. In Proceedings - 2020 International Seminar on Application for Technology of Information and Communication. Inc. https://doi.org/10.1109/iSemantic50169.2020.9234255 [22]. Pournader, Mehrdokht. (2019). Blockchain applications in supply chains, transport and logistics: a systematic review of the literature. International Journal of Production Research. 58. 10.1080/00207543.2019.1650976. [23]. Rejeb, A., Keogh, J. G., & Treiblmaier, H. (2019). Leveraging the internet of things and blockchain technology in supply chain management. Future Internet, 11(7), 161. [24]. Sharma, D., & Yashwant Kumar Vaid. (2023). Factors affecting m-payment adoption in millenials – testing extended utaut2 model. Thailand and The World Economy, 41(2), 40– 61. Retrieved from https://so05.tci-thaijo.org/index.php/TER/article/view/265366 [25]. Sultan, K., and Lakhani, R. (2018). Conceptualizing Blockchains: Characteristics & Applications. DOI: arXiv.org. [26]. Swan, M., (2017). Anticipating the Economic Benefits of Blockchain. Technology Innovation Management Review, 7(10), 6-13. https://doi.org/10.22215/timreview/1109 [27]. Treiblmaier, H. (2018). The impact of the blockchain on the supply chain: a theory- based research framework and a call for action. Supply chain management: an international journal, 23(6), 545-559. [28]. Venkatesh, V., & Zhang, X. (2010). Unified theory of acceptance and use of technology: US vs. China. Journal of Global Information Technology Management, 13(1), 5-27. [29]. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. [30]. 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, 36(1), 157-178. 647
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

CEO.29: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quản Trị Doanh Nghiệp
628 tài liệu
856 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2