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

Nghiên cứu xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” của giới trẻ thành phố Hồ Chí Minh thông qua mua sắm trực tuyến và phương hướng phát triển

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST
Báo xấu
10
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Nghiên cứu xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” của giới trẻ thành phố Hồ Chí Minh thông qua mua sắm trực tuyến và phương hướng phát triển trình bày khái quát hành vi người tiêu dùng trực tuyến.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” của giới trẻ thành phố Hồ Chí Minh thông qua mua sắm trực tuyến và phương hướng phát triển

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 NGHIÊN CỨU XU HƯỚNG “GIẢI CỨU NÔNG SẢN VIỆT” CỦA GIỚI TRẺ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÔNG QUA MUA SẮM TRỰC TUYẾN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đặng Bảo Uyên Nhi, Nguyễn Ngọc Phương Uyên, Đặng Thị Nhật Lệ, Lương Hoàng Thái, Phạm Ngọc Phương Trinh, Nguyễn Quang Hưng Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia TP.HCM Email: nhidbu21411ca@st.uel.edu.vn, uyennnp21411@st.uel.edu.vn, ledtn22411@st.uel.edu.vn, thailh23411@st.uel.edu.vn, trinhpnp23406@st.uel.edu.vn, hungnq@uel.edu.vn Tóm tắt: Tình trạng thu hẹp thị trường xuất khẩu sau Covid-19 và sự giảm sút tiêu thụ đã gia tăng áp lực cho các địa phương sản xuất nông nghiệp trong quy hoạch và kiểm soát sản lượng hàng tồn. Tuy vậy, song song với sự phát triển của thương mại điện tử trong giai đoạn chuyển đổi số, xu hướng “Giải cứu nông sản Việt" gần đây không những được truyền thông rộng rãi mà còn được đánh giá với tiềm năng thúc đẩy nông nghiệp địa phương, tác động tích cực lên kinh tế, và xã hội Việt Nam. Mục đích phân tích toàn diện tác động, kỳ vọng, đánh giá hiệu quả, và đề xuất giải pháp phát triển bền vững, bài nghiên cứu triển khai quy trình khảo sát định lượng trên phần mềm SmartPLS 4 với mẫu dữ liệu trên 190 đối tượng được thu thập thông qua khảo sát giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh. Thông qua mô hình TAM, TOE, thiết kế quy trình nghiên cứu, ứng dụng kiểm định hệ số tin cậy, kết hợp phân tích hồi quy được xác định rõ qua các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi, thang đo nhận thức, và các yếu tố ảnh hưởng đến rào cản. Từ kết quả nghiên cứu, các giả thuyết bối cảnh công nghệ, bối cảnh môi trường, tính dễ sử dụng và thái độ mua hàng đều tạo ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến sự do dự trong tham gia xu hướng. Do đó, nỗ lực xây dựng nền tảng mua sắm trực tuyến thân thiện và đáng tin cậy là cốt lõi, không chỉ thúc đẩy việc trao đổi nông sản truyền thống mà còn tạo ra cơ hội kinh doanh bền vững mới. Từ khóa: giới trẻ Hồ Chí Minh, hành vi mua hàng, mua sắm trực tuyến, giải cứu nông sản Việt, nông sản trực tuyến. 1. Giới thiệu Đại dịch Covid-19 từ năm 2020 đã gây ra những chuyển biến rõ rệt trong phong cách sống và tiêu dùng của người dân Việt Nam. Với thói quen mua sắm trực tiếp tại các cửa hàng, chợ truyền thống, đã dần bị thay thế bằng trào lưu mua sắm trực tuyến thông qua các sàn thương mại điện tử do cách ly xã hội (Bùi Phương Đình & Dương Thị Thúy Hà, 2022). Trong Hội thảo Internet Day 2023, Thứ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông Đức Long đã thông báo rằng Việt Nam là một trong những quốc gia có tỷ lệ người dùng mua sắm hàng hoá trực tuyến hàng tuần cao hơn mức trung bình toàn cầu (VNExpress, 2023). Điều này cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của thị trường mua sắm trực tuyến sẽ là tiềm năng lớn trong tương lai. Trong số đó, Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM) là địa phương có thị trường TMĐT dẫn đầu cả nước về chỉ số giao dịch giữa doanh nghiệp và nhà tiêu dùng (Mỹ Phương, 2020). Đặc biệt, giới trẻ ngày 291
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 nay đã trở thành những nguồn lực quan trọng trong việc quan tâm, đóng góp các vấn đề xã hội và môi trường. Việt Nam đang trên đà phát triển hội nhập với xu hướng toàn cầu là tăng trưởng đa dạng trên mọi lĩnh vực đặc biệt là công nghiệp. Tuy nhiên, thực tế là nông nghiệp vẫn đang là thế mạnh và chiếm tỷ trọng cao trong GDP nền kinh tế (Đồng Văn Tuấn & cộng sự, 2020). Trong 6 tháng đầu năm 2023, kim ngạch xuất khẩu hàng hóa ước tính đạt 164,45 tỷ USD, giảm 12,1% so với cùng kỳ năm 2022. Bên cạnh đó, giá cả hàng hóa tăng cao dưới ảnh hưởng của lạm phát trong khi thu nhập của người dân không được gia tăng, tỷ lệ thất nghiệp tăng cao tác động đến nhu cầu của người tiêu dùng. Với những số liệu phản ánh tình hình kinh tế hiện nay, xuất khẩu giảm khiến cho lượng sản phẩm dư thừa gia tăng ảnh hưởng đến cuộc sống người nông dân và nền kinh tế của đất nước. Tuy nhiên, trong bối cảnh chuyển đổi số người tiêu dùng đã dần thay đổi hành vi và tiếp cận với hình thức trao đổi nông sản thông qua các kênh trực tuyến. Người tiêu dùng xem các trang mạng xã hội là kênh mua sắm chủ đạo, mang lại lợi ích về giá cả và chất lượng sản phẩm (Nguyễn Thị Ngọc Ánh & cộng sự, 2022). Bên cạnh những khó khăn về mặt xuất khẩu nông sản, phần lớn nông dân còn đối mặt với trở ngại biến đổi khí hậu với thời tiết cực đoan, dịch bệnh, tác động mạnh mẽ đến chất lượng sản xuất và chế biến nông sản. Nhiều tiểu thương rơi vào tình cảnh bế tắc, không còn niềm tin cho việc đầu tư vào nông nghiệp (Trịnh Thị Hồng Thái & Trần Thị Thanh Huyền, 2022). Cụ thể, cam sành tỉnh Hậu Giang được sản xuất và tiêu thụ còn nhiều mặt hạn chế. Một trong các chiến lược được đề xuất nhằm khắc phục tình trạng này là thực hiện liên kết với các trang mạng xã hội để mở rộng thị trường tiêu thụ sản phẩm này (Nguyễn Phú Son & cộng sự, 2019). Vì thế, xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” đã được phổ biến rộng rãi, đặc biệt trên các trang mạng xã hội. Với sự lan truyền của giới trẻ, các mặt hàng nông sản đã được tiếp cận nhiều hơn đến tay người tiêu dùng, thành công giúp đỡ nhiều địa phương thoát khỏi gánh nặng bài toán tiêu thụ. Dưới bối cảnh thực trạng thách thức, mô hình mua sắm trực tuyến của giới trẻ đã nổi lên như một đáp ứng sáng tạo và tích cực, không chỉ đặt ra câu hỏi về xu hướng chuyển đổi thói quen mua sắm và tiêu dùng, mà còn mở ra những triển vọng mới cho nông sản địa phương và kinh tế xã hội. Vậy nên, đề tài triển khai tập trung phân tích hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ tại TP.HCM trong việc “Giải cứu nông sản Việt”, nhằm phân tích tác động đóng góp từ giới trẻ lên quy trình cung ứng, và giá trị nông sản địa phương. Đồng thời, việc đo lường và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng nhằm hỗ trợ xây dựng phương hướng phát triển bền vững cho ngành nông nghiệp và thị trường mua sắm trực tuyến trong tương lai. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Khái quát hành vi người tiêu dùng trực tuyến Hành vi của người tiêu dùng là nghiên cứu về quá trình lựa chọn, mua, sử dụng hoặc loại bỏ các sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn (Solomon & cộng sự, 2014). Với sự phát triển mạnh mẽ của Internet, thông qua mạng xã hội hay các sàn thương mại điện tử, người tiêu dùng chuyển sang mua trực tuyến thay cho các kênh truyền thống (Wenyi, 2020). Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), thương mại điện tử bao gồm việc bán hàng và phân phối sản phẩm được thực hiện trên mạng Internet. Với sàn thuần Việt “Postmart”, người tiêu dùng có thể mua sắm nhanh chóng, tiện lợi với những nông sản đạt chuẩn OCOP (One Commune One Product), VietGap (Vietnamese Good Agricultural Practices) được Chính phủ chỉ định. Điều này giúp tạo niềm tin với người tiêu dùng, khuyến 292
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 khích gia tăng lượng tiếp cận với nông sản trực tuyến. Bên cạnh đó, mua nông sản trên mạng xã hội cũng là một lựa chọn thông minh của người tiêu dùng. Mạng xã hội là hệ thống thông tin cung cấp các dịch vụ tìm kiếm, chia sẻ, trao đổi thông tin với nhau. Đơn cử như “Chợ phiên OCOP” do Tiktok Việt Nam phối hợp với trung tâm xúc tiến nông nghiệp, nâng cao trải nghiệm, nhận diện hay phân biệt các loại nông sản của người tiêu dùng. 2.2. Xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” Theo báo điện tử Đảng cộng sản Việt Nam (2021), các công cuộc “Giải cứu nông sản” diễn ra hàng loạt từ khi đối mặt với dịch Covid-19. Giải cứu nông sản là giải pháp nhất thời trong việc hỗ trợ các nhà sản xuất và kinh doanh trong lĩnh vực nông nghiệp tại Việt Nam và nó có thể dẫn đến hiệu ứng ngược, làm giảm giá thành hay giá trị khiến nhiều nơi bị ép giá mạnh hơn. Một số nguyên nhân dẫn đến hiện tượng này là tình trạng thị trường tiêu thụ nông sản thiếu ổn định và các loại nông sản thường xuyên "được mùa mất giá” (Đài truyền hình Việt Nam, 2021). 2.3. Các mô hình lý thuyết 2.3.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) TAM là mô hình lý thuyết bắt nguồn từ Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein & Ajzen (1975) minh họa cách người dùng chấp nhận và áp dụng công nghệ. Nguồn gốc của cấu trúc TAM bao gồm nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU) và nhận thức tính hữu ích (PU), góp phần xác định ý định để sử dụng hành vi và sử dụng thực tế. Nghiên cứu sử dụng mô hình TAM để tìm hiểu thị trường nông sản trực tuyến (Jingjing & cộng sự, 2024), chỉ ra rằng nhận thức hữu ích (PU) nâng cao ý định mua sắm nông sản của khách hàng Trung Quốc. Tương ứng, Vũ Hoàng Linh & cộng sự (2022) đã nghiên cứu và cho thấy “Nhận thức về tính hữu ích” (PU), “Nhận thức về tính dễ sử dụng” (PEOU) là các yếu tố tác động đến ý định áp dụng thương mại điện tử để bán lẻ sản phẩm tươi sống của nông dân Việt. 2.3.2. Mô hình công nghệ - tổ chức - môi trường (TOE) Mô hình công nghệ - tổ chức - môi trường (TOE) của Tornatzky & Fleischer đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin (Aboelmaged, 2014). Theo TOE, tất cả các yếu tố ảnh hưởng có thể được chia thành ba loại: bối cảnh công nghệ (TC), bối cảnh tổ chức bối cảnh (OC) và bối cảnh môi trường (EC). Nghiên cứu áp dụng khung TOE như một đóng góp mới cho sự hiểu biết ý định áp dụng thương mại điện tử và mạng xã hội trong việc mua bán nông sản. Một số nghiên cứu đã sử dụng TOE để kiểm tra việc ứng dụng công nghệ thông tin để đạt được hiệu quả kinh doanh hiệu quả (Gangwar & cộng sự, 2015). 3. Các nghiên cứu liên quan Nghiên cứu của Jianxin & cộng sự (2022) cho rằng dịch bệnh Covid-19 đã thúc đẩy quá trình phát triển của thị trường nông sản trên các sàn thương mại điện tử tại Trung Quốc. Sàn thương mại điện tử cung cấp đơn đặt hàng nông sản tăng trưởng 46% và góp phần đẩy mạnh doanh số bán hàng trực tuyến trong bối cảnh đại dịch. Kết quả này hỗ trợ mạnh mẽ cho các chính sách của ngành thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số của chuỗi cung ứng thực phẩm nông nghiệp nhằm tăng tính linh hoạt trong cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng. Nghiên cứu của Banerjee & cộng sự (2019) cho rằng áp dụng thương mại điện tử trong nông nghiệp cắt giảm chi phí trung gian từ chuỗi cung ứng và có thể xây dựng mối quan hệ thân thiết giữa nông dân và người tiêu dùng tại Ấn Độ. Nghiên cứu của Qianchun Dai & Kequn Cheng (2022) đã sử 293
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 dụng mô hình chấp nhận công nghệ nhằm giải thích được hành vi của người nông dân trong việc áp dụng công nghệ sản xuất nông nghiệp. Từ đó, nhận thấy rủi ro bên cạnh tính hữu ích và tính dễ sử dụng nhằm tác động đến quyết định của người nông dân. Qua mô hình TOE - TAM, kết quả đã cho thấy rằng tỉ lệ giới trẻ mua sắm trên nền tảng thương mại điện tử rất phổ biến (79,8%) nhằm thúc đẩy doanh số bán hàng cho nhà nông trong bối cảnh nền kinh tế đang gặp khó khăn. Bên cạnh đó, người nông dân cần tích cực hơn trong việc tham gia nền tảng thương mại điện tử nhằm quảng bá sản phẩm đến người tiêu dùng (Vũ Hoàng Linh & cộng sự, 2022). Bên cạnh đó thông qua nghiên cứu của Dang Thi Huong & cộng sự (2020) đã phân tích mô hình TAM và TOE trong việc kinh doanh trên nền tảng mạng xã hội và đưa ra đóng góp trong việc xây dựng 4 thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến việc ứng dụng môi trường mạng xã hội trong kinh doanh đối với doanh nghiệp và những cá nhân buôn bán nhỏ lẻ bao gồm: bối cảnh công nghệ, bối cảnh cá nhân, bối cảnh môi trường về nhận thức người sử dụng. Thông qua nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của việc hiểu rõ từng yếu tố của bối cảnh đến quản lý kinh doanh trên môi trường mạng xã hội ở Việt Nam. Qua các nghiên cứu trên có thể thấy tác động của thương mại điện tử trong việc mua sắm hàng hóa trên các trang mạng xã hội. Những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng là một trong những vấn đề được đề gặp trong bài nghiên cứu. Đa phần các nghiên cứu chưa làm rõ tình hình kinh tế hiện nay ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng trong nền nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ. Qua đó cho thấy được khi công nghệ số phát triển thì tác động mạnh mẽ đến xu hướng của người tiêu dùng trong việc mua sắm trực tuyến. 4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu Bối cảnh công nghệ (TC) TC quan tâm đến các yếu tố bên trong và bên ngoài có liên quan đến công nghệ (Oliveira & Martins, 2011). Chúng tác động gián tiếp thông qua các biến nhận thức của PEOU và PU. PEOU và PU là trung gian trong mối quan hệ giữa TC và việc áp dụng mạng xã hội của các nhà bán lẻ cá nhân và hộ gia đình (Huong & cộng sự, 2020). Bối cảnh công nghệ càng thuận lợi thì càng dễ dàng trong việc áp dụng mạng xã hội và thương mại điện tử trong việc mua bán nông sản trực tuyến. Dựa vào đó, nhóm nghiên cứu đề xuất hai giả thuyết sau: H1. Bối cảnh công nghệ tác động tích cực đến cảm nhận hữu ích của người dùng. H2. Bối cảnh công nghệ ảnh hưởng trực tiếp đến tính dễ sử dụng của người dùng Tính dễ sử dụng (PEOU) Tính dễ sử dụng là sự nhận thức của một cá nhân trong việc tin rằng sử dụng dịch vụ công nghệ một cách thoải mái và không cần nhiều nỗ lực (Davis, 1989). Nghiên cứu của Pisit (2023) đã chỉ ra tác động tích cực của tính dễ sử dụng đối với cảm nhận hữu ích trong hành vi mua nông sản trực tuyến. Bên cạnh đó, thái độ mua hàng có mối tương quan tích cực với nhận thức về tính dễ sử dụng trong việc mua sắm trực tuyến trên thị trường điện tử (Adhi & Ahsan, 2021). Do đó, nhóm nghiên cứu đưa ra hai giả thuyết sau: H3. Tính dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận hữu ích H4. Tính dễ sử dụng có tác động liên quan đến thái độ mua hàng trực tuyến Cảm nhận hữu ích (PU) 294
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Nhận thức về tính hữu dụng cũng ảnh hưởng đến ý định của người tiêu dùng. Sự hữu ích được cảm nhận là mức độ mà người dùng nghĩ rằng việc sử dụng một hệ thống nhất định sẽ cải thiện hiệu suất (Davis, 1989). Theo Adhi & Ahsan (2021), sự tin tưởng và cảm nhận hữu ích là những yếu tố ảnh hưởng đến mọi người mua sản phẩm thông qua thị trường điện tử. Theo đó, giả thuyết sau đã được nhóm đề xuất: H5. Tính hữu ích cảm nhận ảnh hưởng đến thái độ mua hàng Thái độ mua hàng (AT) Thái độ được định nghĩa là đánh giá của một cá nhân về kết quả thu được từ việc thực hiện một hành động và ý định bị ảnh hưởng trực tiếp bởi “thái độ”, “chuẩn chủ quan” và “nhận thức kiểm soát hành vi” (Ajzen, 1991). Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, thái độ của khách hàng đã được chứng minh là có tác động tích cực đến ý định mua hàng. Do đó, nhóm nghiên cứu đã đề xuất một giả thuyết sau: H6. Thái độ ảnh hưởng tích cực tới ý định mua hàng trực tuyến Rủi ro (RI) Theo Chiu & cộng sự (2014), rủi ro cảm nhận của người tiêu dùng có tác động tiêu cực đối với ý định mua hàng. Khi mức độ rủi ro cảm nhận càng cao, ý định mua hàng của người tiêu dùng càng ít, đặc biệt trong thương mại điện tử. Hơn thế nữa, rủi ro cảm nhận có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua nông sản sạch của người tiêu dùng tại Trung Quốc (Wang & Zang, 2020). Nói cách khác, rủi ro cảm nhận vẫn là một yếu tố tác động tiêu cực đến ý định mua hàng. Theo đó, giả thuyết bên dưới được nhóm nghiên cứu đề xuất: H7. Rủi ro cảm nhận tác động nghịch biến đối với ý định mua hàng trực tuyến Bối cảnh môi trường (EC) EC bao gồm vai trò của các chính sách của chính phủ, đối thủ cạnh tranh, đối tác thương mại và khách hàng trong việc tác động đến việc ra quyết định hành vi (Kamath & Liker, 1994). Tornatzky & Fleischer (1990) cho rằng xu hướng đổi mới của tổ chức được hình thành bởi cơ hội và mối đe dọa từ môi trường. Có mối tương quan chặt chẽ giữa quyết định sử dụng nền tảng thương mại điện tử của các hộ kinh doanh như áp lực ngang hàng, tốc độ chuyển đổi kỹ thuật, biến động thị trường và áp lực khách hàng. Từ đó tác động đến sự sẵn sàng mua nông sản trực tuyến của người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử và mạng xã hội. Từ tác động đó, nhóm đưa ra giả thuyết như sau: H8. Bối cảnh môi trường có ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Nhận thức uy tín (NT) Doney & Cannon (1997) định nghĩa danh tiếng được cảm nhận là nhận thức của người tiêu dùng về việc liệu một cửa hàng bán lẻ có trung thực, quan tâm đến khách hàng hay không. Do đó, danh tiếng thường được coi là yếu tố quan trọng tạo nên niềm tin của khách hàng và mối quan hệ khách hàng lâu dài (Suryadi & cộng sự, 2018). Điều này cho thấy rằng khi danh tiếng càng có uy tín thì ý định mua hàng trực tuyến sẽ tăng. Từ đó, nhóm nghiên cứu đã đưa ra giải thuyết như sau: H9. Nhận thức uy tín có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến Ý định mua hàng (YĐ) Theo Solomon & cộng sự (2014), ý định là nhân tố thể hiện khả năng thực hiện hành vi 295
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 trong tương lai của một cá nhân. Ý định mua hàng trực tuyến được định nghĩa là dự tính của khách hàng sẽ dùng các kênh trực tuyến như website, mạng xã hội để mua hàng hóa, dịch vụ. Ý định mua nông sản trực tuyến bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tính dễ sử dụng, nhận thức uy tín, tính cảm nhận hữu ích, tương đồng với nghiên cứu của Gangewatta & cộng sự (2023). Từ các giả thuyết trên, nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình như sau: Hình 1. Mô hình nghiên cứu 4.2. Xây dựng thang đo Tham khảo từ các nghiên cứu trước đó, nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình cùng với các biến liên quan để xác định các yếu tố ảnh hưởng hành vi mua sắm ủng hộ xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” của giới trẻ. Nhóm đề xuất 8 thang đo bao gồm: TC, EC, PU, NT, RI, AT, PEOU, YĐ. Khảo sát gồm 3 phần chính. Phần 1 bao gồm thông tin về nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, có sinh sống tại TP.HCM không, có tham gia mua hàng trực tuyến không. Phần 2 gồm những câu hỏi mang tính chất trung gian để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến với nhau. Phần 3, các câu hỏi được thiết kế phục vụ để đánh giá độ tin cậy của các biến với đề tài. Từ mô hình TOE, có 2 thang đo (TC và EC) với 8 biến quan sát được chỉnh sửa dựa theo kết quả và thang đo của nhóm tác giả tác giả Vũ Hoàng Linh & cộng sự (2022). Từ mô hình TAM, có 5 biến quan sát cụ thể như sau: Với 4 biến của thang đo PU và 4 biến của thang đo PEOU được nhóm phát triển và chỉnh sửa dựa trên kết quả và thang đo của Nguyễn Duy Thanh & Cao Hào Thi (2011). Trong khi đó 4 biến của thang đo NT và 4 biến của thang đo AT, được phát triển dựa trên bộ câu hỏi của tác giả Bùi Nhất Vương (2021). Bên cạnh đó, 4 biến của thang đo RR và thang đo YĐ với 4 biến quan sát được chỉnh sửa dựa theo nhóm tác giả Vũ Hoàng Linh & cộng sự (2022). 4.3. Mẫu nghiên cứu Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu theo xác suất. Mẫu nghiên cứu là nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng phương pháp gửi khảo sát trực tuyến thông qua Google Forms. Bảng khảo sát được xây dựng từ các cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước đó, từ đó tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được từ các câu trả để đưa ra kết quả chính xác nhất về hành vi mua nông sản trực tuyến của giới trẻ để “Giải cứu nông sản Việt”. Đối tượng khảo sát chủ yếu thuộc độ tuổi từ 18 đến 29 tuổi. Tổng cộng có 207 câu trả lời được thu thập từ những người đang sinh sống tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, trong đó có 190 câu trả lời được cho là phù hợp để phân tích thêm và số còn lại bị loại bỏ do người được hỏi không phải là đối tượng của nghiên cứu hoặc không đầy đủ thông tin. Bảng 1 thể hiện các yếu tố nhân khẩu học của những người tham gia khảo sát và bảng 2 là thống kê các thang đo. 296
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 1. Thống kê nhân khẩu học Số lượng Phần Nhân khẩu học phản hồi trăm Nam 72 34.8% Giới tính Nữ 133 64.3% Không muốn nêu 2 1% 29 3 1.4% Bạn đã bao giờ nghe đến xu hướng "Giải Có 190 91.8% cứu cam sành Vĩnh Long", "Giải cứu dưa hấu Long An"... chưa? Chưa 17 8.2% Mạng xã hội: Facebook, 126 60.9% Tiktok… Nếu đã tham gia mua nông sản trực tuyến, Sàn thương mại điện tử: thì bạn tham gia qua nền tảng nào? 108 52.2% Shopee, Lazada. Tiki… Khác 38 18.8% Bảng 2: Bảng thống kê nguồn của biến quan sát TT Mã hóa Thang đo Nguồn BỐI CẢNH CÔNG NGHỆ (TC) Mua hàng nông sản trực tuyến thông qua mạng xã hội Vu Hoang Linh & 1 TC1 dễ dàng và linh hoạt, đã giúp "giải cứu" nông sản cộng sự (2022) Mua nông sản trực tuyến không chỉ tiết kiệm thời gian Vu Hoang Linh & 2 TC2 và chi phí di chuyển mà còn có ý nghĩa trong việc "giải cộng sự (2022) cứu" nông sản Mua nông sản trực tuyến tôi có thể áp mã giảm giá giúp Vu Hoang Linh & 3 TC3 số tiền bỏ ra ít hơn cộng sự (2022) Tôi chọn "giải cứu" nông sản trực tuyến vì thấy nó có Vu Hoang Linh & 4 TC4 mặt trên mạng xã hội cộng sự (2022) Tôi chọn "giải cứu" nông sản trực tuyến vì thấy nó có Vu Hoang Linh & 5 TC5 mặt trên sàn thương mại điện tử cộng sự (2022) BỐI CẢNH MÔI TRƯỜNG (EC) Tôi thấy nhiều người cùng nhau "giải cứu" mặt hàng Vu Hoang Linh & 1 EC1 nông sản nên tôi cũng quyết định ủng hộ theo cộng sự (2022) 2 EC2 Tôi được truyền cảm hứng tăng cường tiêu thụ nông sản Vu Hoang Linh & 297
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Việt từ các bạn influencer trên mạng xã hội, giúp người cộng sự (2022) Việt mua và ủng hộ nông sản Việt Tôi hưởng ứng xu hướng mới "Giải cứu nông sản Việt" Vu Hoang Linh & 3 EC3 mỗi khi nông sản mất mùa cộng sự (2022) Tôi được bạn bè người thân giới thiệu mua nông sản Vu Hoang Linh & 4 EC4 Việt trực tuyến để ủng hộ nông sản Việt đang gặp khó cộng sự (2022) khăn CẢM NHẬN HỮU ÍCH (PU) Tôi cảm thấy "giải cứu" nông sản thông qua mạng xã Nguyễn Duy 1 PU1 hội và các sàn thương mại điện tử là một cách thức mua Thanh & Cao Hào hàng rất thuận tiện Thi (2011) Nguyễn Duy Ủng hộ nông sản Việt qua mạng xã hội và các sàn 2 PU2 Thanh & Cao Hào thương mại điện tử giúp tôi tiết kiệm được thời gian Thi (2011) Nguyễn Duy Tôi cảm thấy quá trình mua nông sản thông qua xu 3 PU3 Thanh & Cao Hào hướng "giải cứu" nông sản trực tuyến rất nhanh chóng Thi (2011) Nguyễn Duy Tôi thấy mua nông sản trực tuyến tiện lợi trong việc 4 PU4 Thanh & Cao Hào thanh toán trực tuyến, không cần trữ trước tiền mặt Thi (2011) NHẬN THỨC UY TÍN (NT) Tôi tin tưởng các nhà cung cấp và bán lẻ khi mua nông Bùi Nhất Vương 1 NT1 sản Việt trực tuyến trong bối cảnh "giải cứu" (2021) Các nhà cung cấp sẽ có chính sách để bảo vệ khách Bùi Nhất Vương 2 NT2 hàng khi mua nông sản mà không hài lòng (2021) Tôi tin vào khả năng chăm sóc khách hàng của nhà cung Bùi Nhất Vương 3 NT3 cấp khi "giải cứu" nông sản trực tuyến (2021) Tôi tin và chất lượng và dịch vụ của các nhà cung cấp Bùi Nhất Vương 4 NT4 khi mua nông sản trực tuyến (2021) CẢM NHẬN RỦI RO (RI) "Giải cứu" nông sản trực tuyến có thể không nhận được Vu Hoang Linh & 1 RI1 hàng cộng sự (2022) Thời gian nhận hàng có thể chậm trễ ảnh hưởng đến Vu Hoang Linh & 2 RI2 chất lượng sản phẩm cộng sự (2022) Chất lượng sản phẩm có thể sẽ không giống như mô tả Vu Hoang Linh & 3 RI3 của nhà cung cấp cộng sự (2022) 4 RI4 Tôi lo ngại về gian lận trực tuyến khi tôi thực hiện các Vu Hoang Linh & 298
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 giao dịch trực tuyến cộng sự (2022) THÁI ĐỘ (AT) "Giải cứu nông sản" trực tuyến là một ý kiến tốt giúp hỗ Bùi Nhất Vương 1 AT1 trợ bà con nông dân (2021) Mua nông sản trực tuyến là một quyết định sáng suốt Bùi Nhất Vương 2 AT2 giúp tránh tình trạng phải "giải cứu" (2021) Tôi cảm thấy hài lòng với các sản phẩm khi quyết định Bùi Nhất Vương 3 AT3 ủng hộ bà con qua chiến dịch "giải cứu nông sản" (2021) Tôi cảm thấy hài lòng với dịch vụ chăm sóc khách hàng Bùi Nhất Vương 4 AT4 sau khi mua (2021) Tôi tin giới trẻ sẽ nhiệt tình tham gia ủng hộ để "giải Bùi Nhất Vương 5 AT5 cứu nông sản" (2021) TÍNH DỄ SỬ DỤNG (PEOU) Tôi cảm thấy dễ dàng khi tìm kiếm thông tin về nông Nguyễn Duy 1 PEOU1 sản như đánh giá, số lượng hàng còn lại, giá cả khi mua Thanh & Cao Hào trực tuyến Thi (2011) Nguyễn Duy 2 PEOU2 Tôi cảm thấy dễ dàng trong việc mua hàng và thanh toán Thanh & Cao Hào Thi (2011) Nguyễn Duy Tôi có thể sử dụng mạng xã hội hay các sàn thương mại 3 PEOU3 Thanh & Cao Hào điện tử để mua hàng trực tuyến một cách dễ dàng Thi (2011) "Giải cứu nông sản" bằng hình thức mua hàng trực Nguyễn Duy 4 PEOU4 tuyến có thể giúp tôi thực hiện giao dịch một cách dễ Thanh & Cao Hào dàng Thi (2011) Ý ĐỊNH MUA HÀNG (YĐ) Nông sản đưa ra phù hợp với nhu cầu của tôi khiến tôi Vu Hoang Linh & 1 YĐ1 đưa ra ý định mua hàng cộng sự (2022) Tôi có ý định mua hàng vì muốn ủng hộ nông sản Việt Vu Hoang Linh & 2 YĐ2 tránh khỏi tình trạng "giải cứu" cộng sự (2022) Tôi sẵn lòng giới thiệu cho người thân quen mua nông Vu Hoang Linh & 3 YĐ3 sản để "giải cứu" người dân trong bối cảnh hiện tại nếu cộng sự (2022) nó có chất lượng tốt Tôi có xu hướng mua những nông sản có chất lượng Vu Hoang Linh & 4 YĐ4 trung bình tốt thay vì giá thấp nhất. cộng sự (2022) 299
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 5. Kết quả và thảo luận 5.1. Đánh giá mô hình đo lường Với mục đích kiểm định độ tin cậy và độ giá trị cấu trúc, các thang đo nhất quán nội tại, độ giá trị hội tụ và giá trị phân biệt đã được đưa nghiên cứu thuật toán để đưa ra kết quả mô hình đo lường. Theo Kamis & cộng sự (2020), đối với các biến quan sát, hệ số tải ngoài (Outer loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 để biến quan sát có ý nghĩa và dưới 0,4 để loại bỏ khỏi mô hình. Về tính nhất quán nội tại (Cronbach’s alpha) phải lớn hơn 0,7, độ tin cậy tổng hợp (CR - Composite Reliability) nên lớn hơn 0,8 còn 0,6 - 0,7 biểu thị có thể chấp nhận được trong nghiên cứu thăm dò (Nagapan, 2014). Hơn nữa, hệ số phương sai được trích xuất trung bình (AVE - Average Variance Extracted) đóng vai trò đánh giá giá trị hội tụ và phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 (Mohamad & cộng sự, 2015). Thông qua phân tích mô hình đo lường được tiến hành, kết quả phân tích hệ số outer loading, các chỉ báo đều có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc. Tuy vậy, xét biến quan sát TC3 có giá trị dưới 0,7, tức không đủ yêu cầu và cần được loại bỏ khỏi mô hình chung. Những biến còn lại đều có giá trị trên 0,7 nên sẽ được tiếp tục tiến hành nghiên cứu. Giá trị hệ số Cronbach's alpha cho tám thang đo nằm trong khoảng từ 0,824 đến 0,910, thể hiện tính nhất quán nội tại tốt và độ tin cậy cao của từng khía cạnh. Về độ tin cậy đồng nhất nội bộ được đo lường bằng chỉ số Composite reliability, tất cả biến đều trả về chỉ số lớn hơn giá trị khuyến nghị là 0,8, trong đó biến NT đạt chỉ số cao nhất với 0,936. Bên cạnh đó, độ chuẩn xác của mô hình đã được kiểm định nâng cao qua phân tích hội tụ và trả về kết quả hội tụ mạnh mẽ. Cụ thể, giá trị tính toán AVE của toàn bộ biến đều lớn hơn 0,5 cho thấy các biến đều có giá trị hội tụ được chấp thuận và hợp lệ. Mặc dù biến có độ hội tụ thấp nhất là EC với giá trị 0,659 nhưng vẫn lớn hơn 0,5 nên toàn bộ biến đều có đủ điều kiện để tiếp tục phân tích ở các yếu tố sau. 5.2. Đánh giá mô hình nghiên cứu Để đánh giá vấn đề đa cộng tuyến của mô hình với các thang đo kết quả, hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng với mục đích đo lường tương tác giữa các biến độc lập và mức độ mạnh yếu của mối quan hệ này. Theo Nguyễn Ngọc Duy Phương & cộng sự (2020), việc đo lường các hệ số đường dẫn sẽ bị sai lệch nếu có sự gia tăng mức độ cộng tuyến giữa các yếu tố dự đoán. Vấn đề đa cộng tuyến sẽ xảy ra khi hệ số VIF có giá trị lớn hơn 5 (Hair & cộng sự, 2019). Kết quả kiểm định các biến của mô hình đều có giá trị VIF nhỏ hơn 5, do đó có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến. Kết quả phân tích cho thấy TC có tác động tích cực đến PU (β1 = 0,461; ρ1 = 0,000), và cũng gây ảnh hưởng đến PEOU (β1 = 0,583; ρ1 = 0,000), nghĩa là giả thuyết H1 và H2 đều loại bỏ giả thuyết H0. Bên cạnh đó, giả thuyết H3 và H4 cũng bác bỏ giả thuyết H0 vì PEOU có tác động đáng kể đến PU (β1 = 0,458; ρ1 = 0,000) và AT (β1 = 0,379; ρ1 = 0,000), điều này tương đồng với nghiên cứu của Pisit (2023) về hành vi mua nông sản trực tuyến. Đồng thời PU cũng tạo tác động tích cực đến AT (β1 = 0,497; ρ1 = 0,000) từ đó tạo ảnh hướng đến YĐ (β1 = 0,614; ρ1 = 0,000), chứng minh giả thuyết H5 và H6. Ngoài ra, yếu tố RI được xác nhận là có tác động tiêu cực đến YĐ (β1 = -0.121; ρ1 = 0,027). Giả thuyết H8 và H9 đều được kỳ vọng sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp đến YĐ nhưng kết quả cho thấy mối quan hệ của YĐ với 2 biến RI và NT không mang ý nghĩa thống kê. Như vậy, giả thuyết H8 và H9 không loại bỏ giả thuyết H0. Kết quả đánh giá của mô hình được thể hiện ở Hình 2. 300
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Hình 2. Mô hình cấu trúc tuyến tính Một yếu tố khác được sử dụng để đánh giá mô hình cấu trúc là hệ số xác định, được áp dụng để xem mức độ các biến độc lập giải thích được biến phụ thuộc nó. Phép đo được xác định bằng giá trị R2, nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Kết quả đánh giá mô hình cho thấy hệ số R2 của các biến AT (0,666), PU (0,669) và YĐ (0,632) ở mức khá cao và của biến PEOU (0,340) ở mức thấp. Có thể thấy rằng, các biến độc lập tác động vào AT gồm PU và PEOU giải thích được 66,6% phương sai của AT. Các biến TC và PEOU chiếm 66,9% trong tổng phương sai PU. Bên cạnh đó, biến độc lập là TC cũng giải thích được 34% phương sai của PEOU. Hơn nữa, mô hình đã mô tả được 63,2% phương sai trong ý định mua sản phẩm nông sản trực tuyến của người tiêu dùng. Kết quả R2 cho thấy mô hình cấu trúc được giải thích mạnh. Để đánh giá độ phù hợp của cả mô hình trong PLS, Tenenhaus & cộng sự (2004) đã đề xuất sử dụng chỉ số GoF (Goodness of Fit). Phép đo được xác định bằng giá trị GoF, nằm trong khoảng từ 0 đến 1, càng gần 1 thì mô hình càng phù hợp. Mức độ mạnh yếu của giá trị GoF được đánh giá dựa trên cơ sở nghiên cứu của Wetzels & cộng sự (2009), theo đó giá trị GoF lớn hơn hoặc bằng 0,36 thì mô hình được đánh giá là phù hợp. Sau khi tính toán và kiểm nghiệm, giá trị GoF của mô hình nghiên cứu bằng 0,633. Vì vậy có thể kết luận rằng mô hình PLS phù hợp rất tốt với dữ liệu. 5.3. Thảo luận Xu hướng “Giải cứu nông sản Việt” của giới trẻ đang ngày càng phổ biến khắp các nền tảng mua sắm trực tuyến, nguyên nhân phần lớn do lượng lớn nông sản không thể xuất khẩu, gây khó khăn cho nông dân. Tuy nhiên, hiện chưa có nghiên cứu về các yếu tố hay đặc trưng tác động đến ý định mua sản phẩm nông sản thông qua xu hướng “Giải cứu nông sản Việt”. Vì thế nhóm nghiên cứu đã phát triển mô hình kết hợp TAM và TOE để giải quyết khoảng trống nghiên cứu này. Kết quả thử nghiệm thống kê cho thấy rằng tất cả các yếu tố từ mô hình TOE đều có tác động đáng kể, tuy nhiên không phải tất cả yếu tố từ khung lý thuyết TAM đều mang ý nghĩa thống kê. Nghiên cứu chỉ ra rằng, bối cảnh công nghệ TC có tác động đến các biến PEOU và PU, phù hợp với nghiên cứu trước đây của Vũ Hoàng Linh & cộng sự (2022). Ý định mua nông sản trực tuyến được tác động trực tiếp bởi hai biến là AT và PEOU, với tác động mạnh nhất là từ biến AT (β = 0,614), tiếp đó là tác động nghịch biến của RI (β = -0,121). Còn lại các yếu tố về nhận thức uy tín và bối cảnh môi trường không gây ảnh hưởng đến ý định mua nông sản trực tuyến theo xu hướng giải cứu của giới trẻ. Phần lớn những người tham gia khảo sát có độ tuổi từ 18 đến 29 tuổi, đây là độ tuổi có nhận thức cao về công nghệ cũng như biết cách tìm hiểu về các nguồn thông tin trên mạng xã hội. Ngoài ra hành động mua nông sản trực 301
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 tiếp chủ yếu đến từ mong muốn giúp đỡ người khó khăn của giới trẻ và ít bị ảnh hưởng bởi những người xung quanh, họ nhận thức được những người nông dân đó gặp khó khăn thật sự và đưa ra quyết định mua nông sản để giúp các nhà nông. Bên cạnh đó, dựa vào kết quả nghiên cứu, một số khuyến nghị được đưa ra nhằm nâng cao hiệu quả phân tích như mở rộng phạm vi đối tượng, xem xét các yếu tố khác như yếu tố văn hoá, xã hội. Các khía cạnh ảnh hưởng chiến lược kinh doanh trực tuyến cũng là một mảng quan trọng cần được khai phá. Bởi sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất và nhà bán lẻ trực tuyến, chiến lược giá cả và quảng cáo, cũng như mức độ minh bạch và cam kết của doanh nghiệp có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý thức và hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Tổng quan, việc đánh giá sâu hơn các yếu tố này sẽ giúp cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về cách mà xu hướng "Giải cứu nông sản Việt" đang tác động và được tạo thành trong cộng đồng mua sắm trực tuyến, từ đó cung cấp cơ sở cho các chiến lược cải thiện hiệu quả của ngành nông sản trực tuyến trong tương lai. 6. Đề xuất phương hướng phát triển Dựa trên kết quả khảo sát, nhóm nghiên cứu nhận thấy xu hướng “Giải cứu nông sản’’ chưa phù hợp để trở thành giải pháp bền vững cho việc tiêu thụ nông sản. Do vậy, nhóm đề xuất những phương hướng phát triển để góp phần mở rộng kiến thức và hiểu biết về xu hướng “Giải cứu nông sản Việt’’ nói riêng và giảm bớt nỗi lo kinh tế của các địa phương nói chung. Trên khía cạnh giải pháp công nghệ, nhằm tối ưu hoá sản lượng, cải thiện dự đoán mùa màng, việc phát triển hệ thống quản lý chung cho hợp tác xã được đánh giá trong cung cấp góc nhìn đa chiều và cải thiện chất lượng kinh tế. Theo Uyên Đặng (2022), công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT) và máy học trong phân tích dữ liệu đến khí hậu, đất đai, và các yếu tố khác hoàn toàn có thể dự đoán chính xác về mùa màng, giảm thiểu tổn thất, mất mùa cho nông dân. Ngoài ra, tích hợp cảm biến thông minh trong ruộng giúp nông dân theo dõi môi trường và quan sát tình hình thực tế, cung cấp thông tin cần thiết để dự đoán và ứng phó với biến động, tối ưu hoá sản lượng. Hơn nữa, hệ thống quản lý chung có thể được triển khai trên nền tảng ứng dụng di động hoặc web, hỗ trợ phân vùng sản lượng hợp lý, giảm thiểu hàng tồn. Bên cạnh đó, với khía cạnh tối ưu hoá thương mại điện tử, các chiến lược trên mạng xã hội như thành lập cộng đồng trực tuyến, và đào tạo chiến lược quảng bá, cũng là then chốt trong hỗ trợ nông dân tiếp cận lượng lớn người tiêu dùng. Bằng cách chia sẻ hình ảnh, video về quá trình sản xuất, các sản phẩm không chỉ được tăng cường tầm nhìn mà còn kích thích sự quan tâm và tương tác từ phía khách hàng. Ngoài ra, việc thành lập các diễn đàn trực tuyến trên các nền tảng giúp nông dân chia sẻ kinh nghiệm, thông tin hữu ích và hỗ trợ kỹ thuật. Sự tương tác này không chỉ xây dựng một cộng đồng mạnh mẽ mà còn tạo ra cơ hội cho nông dân học hỏi và cải thiện quy trình sản xuất. 7. Kết luận 7.1. Hàm ý nghiên cứu Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học góp phần làm tiền đề cho những nghiên cứu khoa học ở khía cạnh liên quan đến vấn đề nông sản và thị trường 4.0, ngoài ra nghiên cứu đã đưa ra những dữ liệu thực quan tác động đến nhu cầu mua sắm nông sản của người tiêu dùng thông qua bảng hỏi với đầy đủ yếu tố, nhằm góp phần thúc đẩy quá trình phát triển bền vững của thị trường nông sản trên nền tảng trực tuyến nói chung và xu hướng "Giải cứu nông sản" nói riêng. 302
  13. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Đồng thời, các công ty, doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử có thể ứng dụng kết quả này cho quá trình thúc đẩy sự phát triển thị trường nông sản trên nền tảng hiện có. Ngoài ra, bằng cách vượt qua các hạn chế và rào cản trong quá trình mua bán nông sản trực tuyến, không chỉ thúc đẩy phát triển kinh tế quốc gia mà còn hỗ trợ nông nghiệp địa phương phát triển. 7.2. Giới hạn nghiên cứu Do nguồn lực và thời gian hạn chế, nên kết quả nghiên cứu không tránh khỏi một số thiếu sót nhất định. Thứ nhất, về mặt số lượng, không gian và mức độ hoàn thành với những câu hỏi trong bộ mẫu sẽ có những điểm chênh lệch nhất định giữa thực hiện khảo sát trực tiếp và gửi các biểu mẫu trực tuyến. Vì thế, mặc dù tất cả các khu vực và đối tượng tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh đều được khảo sát nhưng chất lượng của khảo sát không đồng đều giữa các khu vực và các nhóm đối tượng được nghiên cứu. Thứ hai, nghiên cứu chỉ tập trung vào các tác động giữa các thang đo mà chưa có sự kết hợp với các đặc điểm nhân khẩu học giới tính, thu nhập, trình độ, và nghề nghiệp. Cuối cùng, những giải pháp được nhóm đề xuất vẫn nằm trên cơ sở lý thuyết thông qua số liệu thu được, vì vậy những giải pháp đó có thể chưa tối ưu đối với bối cảnh thị trường phức tạp như hiện nay. 7.3. Phương hướng mở rộng cho nghiên cứu Trong tương lai có thể tập trung vào nghiên cứu những yếu tố tác động đến hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh xã hội diễn biến phức tạp kết hợp phân tích các biến nhân khẩu học. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu sẽ xây dựng mô hình chi tiết và cụ thể hơn, thu thập và nghiên cứu thêm các yếu tố có thể gây tác động khác đến hành vi mua nông sản trong xu hướng “Giải cứu nông sản Việt”. Mở rộng quy mô thực hiện nghiên cứu không chỉ là giới trẻ ở Thành phố Hồ Chí Minh mà bao gồm các nhóm tuổi khác trên toàn quốc. Ngoài ra, nhóm cũng hướng đến nghiên cứu thị trường thương mại điện tử với nhiều mô hình, các chuỗi cung ứng khi có sự hỗ trợ từ số hóa và công nghệ. Nghiên cứu hiện tại có thể là tiền đề cho những nghiên cứu sau này về ảnh hưởng của các yếu tố tác động lên hành vi mua nông sản thông qua kết quả với độ chính xác cao. Từ đó, có thể mở rộng hướng nghiên cứu nhằm đánh giá rõ hơn về hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm nông sản trực tuyến. 303
  14. 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 PlannedBehavior’, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 179 - 211. [2]. Adhi, P. & Ahsan, S. (2021), ‘An Analysis of Online Shoppers' Acceptance and Trust toward Electronic Marketplace using TAM Model’, Journal of Physics: Conference Series, 1823(012008). [3]. Bùi Phương Đình và Dương Thị Thúy Hà, (2022), ‘Phát huy vai trò của thương mại điện tử ở Việt Nam trong bối cảnh đại dịch COVID-19’, Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương. [4]. Báo VNExpress. (2023). Hạ tầng Internet Việt Nam còn hạn chế. [5]. Banerjee, T., Mishra, M., Debnath, N.C., & Choudhury, P. (2019), ‘Implementing E- Commerce model for Agricultural Produce: A Research Roadmap’, Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 7(1). [6]. Bùi Thành Khoa, (2018), ‘Ảnh hưởng của rủi ro cảm nhận đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh’, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 34. [7]. Bùi Nhất Vương, (2021), ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của người dân tại thành phố Cần Thơ: Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM’, Can Tho University Journal of Science, 57(5). [8]. Báo điện tử chính phủ. 2024. Triển khai các giải pháp hỗ trợ nông dân, phát triển nông nghiệp. [9]. Chiu, C. M., Wang, E. T., Fang, Y. H. & Huang,H. Y. (2014), ‘Understanding customers' repeat purchase intentions in B2C e‐commerce: the roles of utilitarian value, hedonic value and perceived risk’, Information Systems Journal, 24, 85-114. [10]. Dang Thi Huong, Luu Thi Minh Ngoc và Nguyen Phuong Mai, (2020), ‘Integrating TAM and TOE Models in Researching Social Media Adoption in Businesses in Vietnam’, VNU Journal of Science: Economics and Business, 36 (1), 86–95. [11]. Davis, F. D. (1993), ‘User acceptance of information technology: system characteristics, user perceptions and behavioral impacts’, International journal of man-machine studies, 38(3), 476-478. [12]. Doney, P. M., & Cannon, J. P. (1997). ‘An Examination of the Nature of Trust in Buyer– Seller Relationships’ Journal of Marketing, 61(2), 35-51. [13]. Dai, Q., & Cheng, K. (2022). ‘What drives the adoption of agricultural green production technologies? An extension of TAM in agriculture.’ Sustainability, 14(21), 14457. [14]. Đặng Uyên, (2022), ‘Chuyển đổi số nông nghiệp: Tạo dựng nền tảng công nghệ, cam kết chất lượng sản phẩm’, Tài chính Doanh nghiệp. [15]. Guo, J., Jin, S., Zhao, J., Wang, H., & Zhao, F. (2022). ‘Has COVID-19 accelerated the E-commerce of agricultural products? Evidence from sales data of E-stores in China’, Food policy, 112, (102377). [16]. Gangewatta, Kuruppu, Wijeratne, D.U.S. (2023), ‘Factors Affecting Urban Consumer Intention towards Online Purchasing of Agricultural Commodities in Sri Lanka’, Journal of Management, Social Sciences and Humanities, 01(1). [17]. Hasan, H., Harun, A., & H.Rashid, Z. S. M. (2015), ‘Factors That Influence Online 304
  15. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Purchase Intention Of Online Brand’, Conference Paper. [18]. 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). [19]. Kamath, R. R. & Liker, J. K. (1994), ‘A second look at Japanese product development’, Journal of Product Innovation Management, 72(6), 154–170. [20]. Kamis, A., Saibon, R. A., Yunus, F., Rahim, M. B., Herrera, L. M., & Montenegro, P. (2020), ‘The SmartPLS analyzes approach in validity and reliability of graduate marketability instrument’, Social Psychology of Education, 57(8), 987-1001. [21]. Mohamad, M. M., Sulaiman, N. L., Sern, L. C., & Salleh, K. M. (2015), ‘Measuring the validity and reliability of research instruments’, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 204, 164-171. [22]. Nguyễn Thị Nhung, Phạm Thị Khánh Ninh và Đồng Văn Tuấn, (2020), ‘Hoạt động đầu tư vào nông nghiệp Việt Nam trong chiến lược hội nhập kinh tế quốc tế’, Tạp chí Kinh tế và Quản trị kinh doanh (Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh - Đại học Thái Nguyên), 13. [23]. Nagapan, S. (2014), ‘Structural Modelling of Cause and Effect Factors of Construction Waste Generation in Malaysian Construction Industry’, Doctoral dissertation, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia. [24]. Nguyen Ngoc Duy Phuong, Ly Thien Luan, Vu Van Dong và Nguyen Le Nhat Khanh (2020), ‘Examining Customers’ Continuance Intentions towards E-wallet Usage: The Emergence of Mobile Payment Acceptance in Vietnam’, The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(9), 505–516. [25]. Oliveira, T., & Martins, M. F. (2011), ‘Literature Review of Information Technology Adoption Models at Firm Level’, The Electronic Journal Information Systems Evaluation, 14(1), 110-121. [26]. Pơ Loong, T., Nguyễn Thị Ngọc Ánh., Trần Hữu Tuấn, Nguyễn Văn Chung, Trương Thị Hằng và Trần Cao Uý, (2023), ‘Nhu Cầu Tiêu Dùng và Khả Năng Tiếp Cận Nông sản trực Tuyến Của Người Tiêu Dùng Thành phố Huế’, Tạp Chí Khoa Học và Công Nghệ Nông Nghiệp Trường Đại Học Nông Lâm Huế, 7(1), 3487–3499. [27]. Pisit, P. (2023), ‘Determinants Influencing Consumers' Intent to Purchase Agricultural Products Online in Thailand’, International Journal of Membrane Science and Technology, 10(3). [28]. Suryadi, N., Suryana, Y., Komaladewi, R., & Sari, D. (2018), ‘Consumer, customer and perceived value: Past and present’, Academy of Strategic Management Journal, 17(4). [29]. Solomon, M. R., Dahl, D. W., White, K., Zaichkowsky, J. L. và Polegato, R. (2014), Consumer behavior: Buying, having, and being, Pearson. [30]. Trịnh Thị Hồng Thái và Trần Thị Thanh Huyền, (2022), ‘Phát triển logistics phục vụ hàng nông sản ở Việt Nam hiện nay’, Tạp chí Tài chính - Quản trị kinh doanh, 25. [31]. Tornatzky, L. G. & Fleischer, M. (1990), The Processes of Technological Innovation, Lexington Books, Lexington. [32]. Tenenhaus, M., Amato, S. & Vinzi, V. E. (2004), ‘A global goodness-of-fit ind1ex for PLS structural equation modelling’, The XLII SIS Scientific Meeting 305
  16. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 [33]. Vu Hoang Linh, Phan Duc Hieu, Nguyen Ngoc Minh Chau, Nguyen Duc Thang và Trinh Quynh Anh (2022), ‘‘Determinants of Vietnamese Farmers’ Intention to Adopt Ecommerce Platforms for Fresh Produce Retail: An Integrated TOE-TAM Framework’’. International Journal of Social Science And Human Research, 05(03), 838-839. [34]. Wenyi, H.(2020), ‘Research on Online Buying Behavior of Agricultural Products’, Information Systems and Economics, 1, 19-20. [35]. Wang, X., Zhang, J. (2020), ‘Factors Influencing Chinese Online Shopping Distributions of Fresh Agricultural Products’, Journal of Distribution Science, 18(10). [36]. Wetzels, M., Odekerken-Schröder, G., & Van Oppen, C. (2009), ‘Using PLS path modeling for assessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustration’, MIS Quarterly: Management Information Systems, 33(1). 306
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

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
8=>2