Tác động của các nhân tố bảo mật dữ liệu đến ý định mua sắm trên các sàn thương mại điện tử của người tiêu dùng tại thành phố Hà Nội

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

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Tác động của các nhân tố bảo mật dữ liệu đến ý định mua sắm trên các sàn thương mại điện tử của người tiêu dùng tại thành phố Hà Nội" dựa trên lý thuyết hành vi của người tiêu dùng, đánh giá tác động của các biến (i) rủi ro bảo mật dữ liệu, (ii) yêu cầu về thông tin nhạy cảm, (iii) khả năng kiểm soát dữ liệu, (iv) yếu tố khách quan đến sự lo ngại của người tiêu dùng về bảo mật dữ liệu cá nhân. Bên cạnh đó, đánh giá hai yếu tố: lo ngại về bảo mật dữ liệu cá nhân cùng với chính sách bảo mật tác động đến sự tin tưởng về bảo mật dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng, từ đó tác động tới ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử tại Hà Nội. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tác động của các nhân tố bảo mật dữ liệu đến ý định mua sắm trên các sàn thương mại điện tử của người tiêu dùng tại thành phố Hà Nội

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ BẢO MẬT DỮ LIỆU ĐẾN Ý ĐỊNH MUA SẮM TRÊN CÁC SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI Nguyễn Văn Phương1, Phạm Ngọc Hương Quỳnh2* 1 Viện Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội. 2 Khoa Kinh tế chính trị, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội. * Tác giả liên hệ: quynhphamnh@vnu.edu.vn TÓM TẮT Với mục đích đánh giá tác động của các yếu tố an ninh dữ liệu đối với ý định mua sắm của người tiêu dùng trên các nền tảng thương mại điện tử tại Hà Nội, bài viết sử dụng kết quả khảo sát 397 người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử trên địa bàn Hà Nội, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với phần mềm SPSS24 và AMOS 24. Bài viết dựa trên lý thuyết hành vi của người tiêu dùng, đánh giá tác động của các biến (i) rủi ro bảo mật dữ liệu, (ii) yêu cầu về thông tin nhạy cảm, (iii) khả năng kiểm soát dữ liệu, (iv) yếu tố khách quan đến sự lo ngại của người tiêu dùng về bảo mật dữ liệu cá nhân. Bên cạnh đó, đánh giá hai yếu tố: lo ngại về bảo mật dữ liệu cá nhân cùng với chính sách bảo mật tác động đến sự tin tưởng về bảo mật dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng, từ đó tác động tới ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử tại Hà Nội. Từ khóa: Bảo mật dữ liệu, ý định mua sắm trực tuyến, sàn thương mại điện tử. 1. Đặt vấn đề Thương mại điện tử ra đời từ những năm 1990 và ngày càng trở nên phổ biến (Alkhalil and Siddiqui 2018). Hiện tại khi sử dụng thương mại điện tử, vấn đề được quan tâm hàng đầu là vấn đề bảo mật thông tin người dùng khi sử dụng. Tình hình nghiên cứu về mức độ tác động của các yếu tố an ninh dữ liệu trên sàn thương mại điện tử trên toàn cầu đang phát triển mạnh mẽ và đa dạng. Dennis, Yuan et al. (2020) đã nghiên cứu về hành vi mua sắm trực tuyến và nhấn mạnh vào các yếu tố an toàn và an ninh dữ liệu tác động đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng trên nền tảng trực tuyến. (Kim and Peterson 2017) xác định các yếu tố tác động đến sự tin tưởng của người tiêu dùng trong mua sắm trực tuyến, bao gồm cả các yếu tố liên quan đến an toàn và bảo mật dữ liệu. Các tác giả này cho rằng bảo mật thông tin là vô cùng nghiêm trọng khi mang lại những hệ lụy đối với cuộc sống của người dùng. Tại Việt Nam, những nghiên cứu về việc đảm bảo sự an toàn và bảo mật trong môi trường thương mại điện tử cũng ngày càng phát triển. (Nguyen and Do 2019) nghiên cứu mức độ tin tưởng của người tiêu dùng đối với thương mại điện tử tại Việt Nam, đánh giá tác động của các yếu tố bảo mật dữ liệu lên sự tin tưởng của người tiêu dùng. Hoang, Vu et al. (2023) thực hiện một cuộc kiểm tra về bảo mật dữ liệu trên các trang web thương mại điện tử tại Việt Nam, đánh giá cách mà các trang web xử lý và bảo vệ dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng. Tran and Nguyen (2022) nghiên cứu tác động của sự tin tưởng vào ý định mua sắm trực tuyến tại Việt Nam và tác động của lo ngại về bảo mật dữ liệu như một biến can thiệp. Nguyen and Do (2020) tổng quan về tình hình an toàn bảo mật trong thương mại điện tử tại Việt Nam và đưa ra các giải pháp để giải quyết các thách thức liên quan đến bảo mật dữ liệu. Có thể thấy, bảo mật dữ liệu khá phức tạp và có ảnh hưởng nhiều đến cả doanh nghiệp và người tiêu dùng. Các nghiên cứu về lĩnh vực này rất đa dạng, tuy nhiên chưa nói đến ảnh hưởng ngược chiều của chính sách bảo mật cá nhân lên hiệu suất kinh doanh, mà mới chỉ tập trung vào mô tả chính sách bảo mật cá nhân của doanh nghiệp, đặc biệt là ý định mua hàng của khách hàng. Bài viết này đánh giá tác động của những nhân tố bảo mật dữ liệu trên sàn thương mại điện tử. Sử dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn để đánh giá và đề xuất phương án khắc phục những ảnh hưởng của những yếu tố an ninh dữ liệu trên sàn thương mại điện tử cho người tiêu dùng trên địa bàn Hà Nội nói riêng và Việt Nam nói riêng. 2. Cơ sở lý luận 2.1. Lý thuyết nghiên cứu hành vi tiêu dùng 547
Các lý thuyết nền về hành vi tiêu dùng bao gồm lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi có kế hoạch định (TPB) là những lý thuyết nền tảng để nghiên cứu về niềm tin tác động đến ý định mua hàng trực tuyến và tạo ra một doanh nghiệp bền vững và phát triển hơn bằng cách công khai thông tin trên các nền tảng trực tuyển. Cụ thể, mô hình TRA bao gồm các biến về thái độ, chuẩn chủ quan, ý định hành vi, còn ô hình TPB đánh giá tác động của những yếu tố như thái độ, mức độ kiểm soát và các tiêu chuẩn mang tính chủ quan tác động đến ý định mua sắm của người tiêu dùng (Nguyen and Do 2020), ((Dang-Van and Pham 2018). Ngoài ra, các lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT 1) và thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT 2) cũng là lý thuyết nền tảng để nghiên cứu hành vi của người tiêu dùng trên các nền tảng trực tuyến. Trong đó, mô hình UTAUT đưa ra các thành phần chính bao gồm: (1) Kỳ vọng hiệu quả, (2) Kỳ vọng nỗ lực, (3) Ảnh hưởng xã hội và (4) Điều kiện thuận lợi; còn UTAUT2 với sự kết hợp thêm ba yếu tố vào UTAUT bao gồm (1) Động lực hưởng thụ, (2) giá trị và (3) Thói quen đến ý định sử dụng và chấp nhận công nghệ (Nguyễn 2018). 2.2. Lý thuyết về tác động của các yếu tố bảo mật và niềm tin đến hành vi mua sắm trong thương mại điện tử Nhiều tác giả đã chỉ ra các yếu tố tác động đến bảo mật dữ liệu như: tiếp thị, quyền truy cập, quyền lựa chọn, an ninh mạng (Nguyen and Do 2020). Trong đó, các tác giả cho rằng bảo mật dữ liệu có ảnh hưởng trực tiếp đến sự tin tưởng của người mua mà cụ thể ở đây chính là mức độ niềm tin (Kim and Peterson 2017, Xu, Wang et al. 2019). Dữ liệu cá nhân được bảo mật chính là cơ sở để tạo nên sự tin tưởng giữa khách hàng và doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực thương mại điện tử bởi lẽ điều đầu tiên mà khách hàng mong muốn khi tham gia giao dịch với một đối tượng khác chính là phương thức giao dịch phải nhất quán với sự kỳ vọng của họ. 2.3. Lý thuyết về tác động của của yếu tố bảo mật và an toàn dữ liệu cá nhân đến niềm tin của khách hàng Mô hình nghiên cứu của Neama, Alaskar et al. (2016) cho rằng trong quá trình thực hiện giao dịch mua bán trực tuyến hiện nay, những ưu điểm được đề cập trước đó đối với khách hàng hoàn toàn bị loại bỏ hoặc ít nhất là bị hạn chế đáng kể. Thêm vào đó, khách hàng buộc phải chia sẻ các thông tin cá nhân như tên, địa chỉ, và số tài khoản với một đối tác mà họ chưa chắc có thể tin tưởng, đặc biệt khi giao dịch lần đầu. Tất cả những điều này tạo ra sự nghi ngờ về mức độ rủi ro liên quan đến việc thực hiện giao dịch trực tuyến này, đồng thời khích lệ sự hình thành của khái niệm "cảm nhận rủi ro". Theo định nghĩa của Neama, cảm nhận rủi ro là sự không chắc chắn của khách hàng đối với kết quả của một hành vi cụ thể, trong trường hợp này là việc thực hiện mua sắm trực tuyến và cung cấp thông tin cá nhân. 2.4. Lý thuyết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc cung cấp thông tin cá nhân của người tiêu dùng trên sàn thương mại điện tử So với hai mô hình đã được đề cập trước đó của Liu và Neama, mô hình của Xu, Wang et al. (2019) đặt ra một mục tiêu khác biệt, tập trung vào hành vi cung cấp thông tin cá nhân từ phía khách hàng. Xu đề cập đến hai biến là quan tâm đến bảo mật và lợi ích cảm nhận. Ông chỉ ra rằng lợi ích cảm nhận thậm chí còn ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến hành vi cung cấp thông tin cá nhân của khách hàng so với mối quan ngại về bảo mật. Kết hợp với lý thuyết về tiêu chuẩn chủ quan, tác giả khẳng định rằng các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể triển khai chiến lược tạo ra các hoạt động trực tuyến hấp dẫn để thu hút khách hàng tham gia và tương tác với người khác. 2.5. Lý thuyết nghiên cứu mối quan hệ của mối lo ngại bảo mật và hành vi người tiêu dùng Mô hình của (Alkhalil and Siddiqui 2018) cho rằng biến ý định cung cấp thông tin cá nhân là biến chịu ảnh hưởng bởi ý định mua hàng trực tuyến thay vì đóng vai trò là biến tác động bởi theo lô-gíc thông thường thì khách hàng phải cung cấp thông tin cá nhân của mình trước rồi mới đưa ra quyết định mua hàng trực tuyến hay không. Tương tự, (Hoang, Vu et al. 2023) chỉ ra rằng việc trao đổi giao dịch hàng hóa thông qua trang mạng điện tử, khách hàng và người bán luôn phải thực hiện hai thương vụ trao đổi đó là trao đổi hàng hóa và thương vụ thứ hai chính là trao đổi thông tin cá nhân. 2.6. Mô hình nghiên cứu đề xuất Các mô hình lý thuyết đã được phân tích trước đó đều có điểm chung là dự đoán và giải thích các yếu tố liên quan đến vấn đề bảo mật thông tin trong môi trường mua sắm trực tuyến, ảnh hưởng đến ý định mua sắm trên các trang thương mại điện tử và ý định cung cấp thông tin cá nhân trên các nền tảng mạng. Bài viết này tiếp tục xây dựng trên cơ sở lý thuyết đã có để tạo ra một mô hình chính thức. Ngoài ra, mô hình nghiên cứu trong bài viết còn mở rộng bằng cách tập trung vào phân tích tương tác lẫn nhau giữa các biến trong mô hình. Hơn nữa, việc đặt ra yếu tố chính sách bảo mật của 548
các trang mua sắm là một phương pháp hợp lý và có tính ứng dụng thực tế, đặc biệt là trên thị trường Việt Nam hiện nay. Cụ thể bài viết đề xuất các giả thuyết nghiên cứu sau: Rủi ro về an toàn dữ liệu thường làm người tiêu dùng lo ngại về bảo mật dữ liệu nhiều hơn. Khi họ nhận thấy rằng dữ liệu cá nhân của họ có nguy cơ bị tiết lộ hoặc lạm dụng, họ thường sẽ lo ngại về bảo mật dữ liệu nhiều hơn và đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật được thực hiện (Castañeda, Ríos et al. 2007). Vì vậy, giả thuyết H1 được đề xuất H1: Rủi ro về bảo mật dữ liệu có quan hệ cùng chiều với mức độ lo ngại về vấn đề bảo mật dữ liệu. Yêu cầu thông tin nhạy cảm như thông tin tài khoản ngân hàng hoặc số thẻ tín dụng có thể làm người tiêu dùng tăng sự lo lắng về an toàn dữ liệu. Họ cảm thấy rằng việc chia sẻ thông tin nhạy cảm có thể tạo ra rủi ro cho dữ liệu cá nhân của họ Xu, Hsu et al. (2023). Ta có giả thuyết H2: Việc yêu cầu thông tin nhạy cảm có quan hệ cùng chiều với mức độ lo ngại về vấn đề bảo mật dữ liệu. Khả năng kiểm soát dữ liệu, tức là khả năng quản lý và cài đặt các cài đặt bảo mật, có thể làm giảm sự lo lắng về an toàn dữ liệu. Khi khách hàng cảm thấy họ có quyền kiểm soát thông tin cá nhân của mình, họ có thể có sự tin tưởng cao hơn vào hệ thống Gulfraz, Sufyan et al. (2022). Giả thuyết H3: Khả năng kiểm soát dữ liệu có quan hệ ngược chiều với mức độ lo ngại về bảo mật dữ liệu. Những nhân tố khách quan như lịch sử của sàn thương mại điện tử, danh tiếng của các doanh nghiệp, và thông tin về các biện pháp bảo mật có thể tạo ra sự tin tưởng trong người tiêu dùng và làm giảm lo ngại về bảo mật dữ liệu Bulsara and Vaghela (2023). Vậy, giả thuyết H4 được đề xuất như sau: Những nhân tố khách quan có quan hệ thuận chiều với mức độ lo ngại về bảo mật dữ liệu. Khi khách hàng lo ngại cao về an toàn dữ liệu, họ có thể có sự tin tưởng thấp hơn vào hệ thống. Họ có thể ngần ngại chia sẻ thông tin cá nhân và cảm thấy không an tâm khi mua sắm trực tuyến Nguyen and Do (2020). Vậy ta có giả thuyết H5: Lo ngại về bảo mật dữ liệu có quan hệ ngược chiều đến với mức độ tin tưởng về bảo mật dữ liệu của khách hàng. Chính sách an toàn dữ liệu rõ ràng và cụ thể có thể làm tăng sự tin tưởng của người tiêu dùng. Khi họ cảm thấy rằng doanh nghiệp hoặc sàn thương mại điện tử tuân thủ các chính sách bảo mật nghiêm ngặt, họ có thể có sự tin tưởng cao hơn vào hệ thống Neama, Alaskar et al. (2016). Giả thuyết được đề xuất H6: Chính sách bảo mật có quan hệ cùng chiều với mức độ tin tưởng về bảo mật dữ liệu của khách hàng. Sự tin tưởng về an toàn dữ liệu có thể tạo ra sự an tâm cho người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến. Khi họ tin tưởng vào bảo mật của hệ thống, họ có thể có ý định mua sắm trực tuyến cao hơn Hoang, Vu et al. (2023). Giả thuyết được đề xuất H7: Mức độ tin tưởng về bảo mật dữ liệu có quan hệ cùng chiều với ý định mua sắm trên nền tảng trực tuyến của khách hàng. Hình 1: Mô hình đánh giá tác động của các nhân tố bảo mật dữ liệu tới ý định mua sắm của người tiêu dùng trên sàn thương mại điện tử tại Hà Nội Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2023 3. Phương pháp nghiên cứu Việc xây dựng thang đo cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu các yếu tố gây mất an toàn trong bảo mật dữ liệu khi mua sắm trực tuyến trên sàn thương mại điện tử tại Hà Nội được tham khảo, kế thừa từ mô hình TRA và TPB. 549
Nghiên cứu đã phân tích, tìm hiểu các đặc tính của từng nhân tố nhằm đưa ra được những biến quan sát phù hợp phục vụ cho quá trình xây dựng thang đo sơ bộ của nghiên cứu. Cụ thể trong nghiên cứu có sử dụng 8 khái niệm: rủi ro bảo mật dữ liệu, yêu cầu cung cấp thông tin nhạy cảm, cảm nhận mức độ kiểm soát, mức độ lo ngại, sự tin tưởng, chính sách bảo mật dữ liệu, ý định mua sắm trực tuyến và các yếu tố khách quan. Thang đo này được áp dụng là cơ sở để xây dựng thang đo chính thức để thực hiện nghiên cứu định lượng. Bảng 1: Mô hình đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố bảo mật dữ liệu tới hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên sàng thương mại điện tử Kí Nguồn tham Biến đo lường hiệu khảo Rủi ro bảo mật dữ liệu (RR) RR1 Cảm thấy gặp rủi ro khi cung cấp thông tin cá nhân (Xu, Wang et al. RR2 Khả năng mất quyền riêng tư bởi sự kiểm soát thông tin cá nhân 2019), (Gulfraz, RR3 Dữ liệu cá nhân của khách hàng có thể bị lạm dụng Sufyan et al. RR4 Có thể xảy ra những vấn đề không mong muốn 2022) RR5 Có thể bị tổn thương, thiệt hại Yêu cầu cung cấp thông tin nhạy cảm trên sàn thương mại điện tử (YC) YC1 Yêu cầu đưa ra nhiều thông tin nhạy cảm (Kim and YC2 Yêu cầu đưa ra thông tin liên quan đến gia đình Peterson 2017), YC3 Yêu cầu đưa ra thông tin về lối sống (Bulsara and YC4 Yêu cầu đưa ra thông tin về thói quen mua sắm Vaghela 2023) Khả năng kiểm soát dữ liệu (KN) KN1 Tin rằng mình có thể kiểm soát được người truy cập vào dữ liệu bản thân KN2 Có khả năng kiểm soát những thông tin đã cung cấp (Dang-Van and KN3 Có khả năng kiểm soát người khác sử dụng thông tin cá nhân đã cung cấp Pham 2018) KN4 Có thể kiểm soát được thông tin cá nhân bị lộ lọt, phát tán ra bên ngoài Yếu tố khách quan (KQ) KQ1 Những người có ảnh hưởng KQ2 Bạn bè (Dennis, Yuan et KQ3 Những người quan trọng al. 2020), (Tran KQ4 Các chuyên gia and Nguyen KQ5 Cơ quan truyền thông nhà nước 2022) KQ6 Mạng truyền thông xã hội Lo ngại về bảo mật dữ liệu (LN) LN1 Tôi cảm thấy phiền LN2 Lo ngại khi bị thu thập quá nhiều thông tin cá nhân (Xu, Wang et al. LN3 Lo ngại những người khác có thể truy cập trái phép thông tin cá nhân của tôi 2019) LN4 Lo ngại thông tin cá nhân bị giữ cho mục đích không chính đáng LN5 Lo ngại về việc cung cấp thông tin của mình Chính sách bảo mật dữ liệu (CS) TT1 Các sàn TMĐT có cam kết đầy đủ về an toàn dữ liệu cá nhân TT2 Dữ liệu cá nhân sẽ được bảo vệ an toàn như trang TMĐT đã công bố Việc đưa ra chính sách bảo vệ thông tin cá nhân là cách để đảm bảo hiệu quả thực hiện TT3 (Xu, Wang et al. cam kết 2019), (Tran and Thông tin cá nhân của bạn sẽ được bảo vệ khi chính sách bảo vệ thông tin quy định TT4 Nguyen 2022) càng rõ ràng, cụ thể, chi tiết Thông tin cá nhân được bảo vệ nếu chính sách an toàn thông tin cá nhân có cơ chế tiếp TT5 nhận báo cáo khi bị vi phạm 550
Sự tin tưởng về bảo mật dữ liệu (TT) TT1 Tôi cảm thấy thông tin cá nhân của tôi được bảo vệ TT2 Tôi tin rằng không có ai sử dụng thông tin cá nhân của tôi cho mục đích khác (Xu, Wang et al. TT3 Tin rằng trang thương mại điện tử thực hiện đúng cam kết 2019), (Dennis, TT4 Tin rằng được đảm bảo an toàn Yuan et al. 2020) TT5 Hoàn toàn tin tưởng Ý định mua sắm trên sàn thương mại điện tử (YD) YD1 Có khả năng sẽ mua hàng trên sàn thương mại điện tử trong tương lai YD2 Cần mua hàng hàng trên sàn thương mại điện tử trong tương lai (Alkhalil and YD3 Chắc chắn sẽ mua hàng hàng trên sàn thương mại điện tử trong tương lai Siddiqui 2018) YD4 Luôn ưu tiên lựa chọn mua sắm trên sàn thương mại điện tử Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2023 Để thuận tiện hơn trong việc lấy mẫu, tác giả đã lựa chọn phương pháp chọn mẫu phi xác suất cụ thể ở đây là phương pháp chọn mẫu thuận tiện, đồng nghĩa là tác giả chọn các đối tượng có thể lấy mẫu khảo sát được. Đối tượng tham gia khảo sát là những người đã từng sử dụng dịch vụ mua sắm trên trang mạng điện tử tại Hà Nội nên bảng khảo sát được gửi đến cho những cá nhân đang sinh sống, học tập và làm việc tại Hà Nội bằng việc khảo sát trực tuyến qua công cụ Google Form và được gửi thông qua email, mạng xã hội Facebook và zalo trong khoảng thời gian trong tháng 7/2023. Kết quả thu về là 397 phiếu hợp lệ. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Trong lĩnh vực nghiên cứu này, có sự đồng thuận rằng việc áp dụng phương pháp này đòi hỏi một kích thước mẫu đủ lớn do nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn. Mặc dù chưa có sự đồng thuận về kích thước mẫu cụ thể được xem là lớn, nhưng trong nghiên cứu này, tác giả đã quyết định áp dụng nguyên tắc từ nghiên cứu về kích thước mẫu dự kiến của Hair và đồng nghiệp (2019) để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Theo nguyên tắc này, kích thước mẫu nên ít nhất là gấp 05 lần số biến quan sát được phân tích. Trong quá trình xây dựng thang đo, tác giả đã xác định tổng số biến quan sát trong nghiên cứu là 32 biến, do đó kích thước mẫu được xác định là ít nhất là 160 mẫu. Vì vậy với kết quả là 397 phiếu hợp lệ đủ điều kiện để thực hiện các phân tích tiếp theo. 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Số phiếu trả lời khảo sát tổng cộng là 402, tuy nhiên, có 5 phiếu đã bị loại bỏ do sự trùng lặp giữa các đáp viên. Dữ liệu cho nghiên cứu chính thức được xác định từ 397 phiếu hợp lệ. Bảng 2: Đặc điểm mẫu nghiên cứu Đặc điểm Lựa chọn Tần suất (người) Tỷ lệ (%) Nam 104 26,2 Giới tính Nữ 293 73,8 Dưới 18 10 2,5 Từ 19 đến 25 tuổi 266 67,0 Độ tuổi Từ 26 đến 35 tuổi 91 22,9 Từ 36 đến 45 tuổi 24 6,0 Từ 46 tuổi trở lên 6 1,5 Dưới 3 triệu 85 21,4 3 triệu – 5 triệu 174 43,8 Thu nhập 6 triệu – 10 triệu 77 19,4 11 triệu – 15 triệu 44 11,1 16 triệu – 20 triệu 17 4,3 Nguồn: Kết quả từ khảo sát, 2023 Đầu tiên, tác giả thực hiện tính toán về hệ số tương quan biến tổng và chỉ số alpha Cronbach cho mỗi nhóm thang đo. Kết quả được mô tả trong Bảng 3, trong đó, các phát biểu cho mỗi khái niệm lý thuyết trong từng nhóm đều thể hiện 551
sự liên kết mạnh mẽ, được chứng minh bởi việc hệ số tương quan biến tổng đa số đạt giá trị trên 0,3) (Nunnally và Bernstein, 1994). Bảng 3: Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm thang đo Biến quan sát Ký thiệu Cronbach’s Alpha Rủi ro bảo mật dữ liệu RR 0,853 Yêu cầu thông tin nhạy cảm YC 0,848 Khả năng kiểm soát dữ liệu KN 0,828 Yếu tố khách quan KQ 0,871 Lo ngại về bảo mật dữ liệu LN 0,882 Chính sách bảo mật CS 0,883 Sự tin tưởng về bảo mật TT 0,876 Ý định mua hàng trên sàn thương mại điện tử YD 0,879 Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2023 Các giá trị Cronbach's alpha cho mỗi khái niệm đều vượt qua mức 0,7, chứng tỏ sự bền vững của thang đo đối với bốn khái niệm. Tuy nhiên, không có thang đo nào có giá trị vượt quá 0,95, điều này cho thấy không có sự trùng lặp nội dung đo lường giữa các phát biểu (Hair và cộng sự, 2010). Khi thực hiện lần kiểm định hệ số Cronbach's alpha, biến KQ1 đã được loại bỏ do có hệ số thấp (
Nhân tố Mã hóa thang đo 1 2 3 4 5 6 7 8 YD3 0,779 LN1 0,802 LN3 0,756 LN2 0,716 LN5 0,688 LN4 0,676 YC3 0,808 YC1 0,730 YC2 0,727 YC4 0,696 KN3 0,772 KN2 0,737 KN1 0,726 KN4 0,638 Eigenvalues khởi tạo 11,506 3,991 2,441 1,958 1,651 1,456 1,269 1,109 Phương sai trích (%) 30,031 9,716 5,505 4,305 3,355 2,819 2,374 1,889 Tổng phương sai 59.993 trích (%) Sig 0.000 KMO 0.909 Nguồn: Kết quả từ chạy mô hình nghiên cứu, 2023 Kết quả của việc xoay Bảng 4 chỉ ra rằng 37 biến quan sát được được phân chia thành 08 nhân tố trong mô hình nghiên cứu, và tất cả các biến quan sát có trọng số tải nhân Factor Loading > 0.5, điều này chỉ ra mối quan hệ mạnh mẽ giữa chúng và nhân tố tương ứng. Giá trị KMO cho trường hợp này là khá lớn, đạt 0.909, và Sig = 0.000, cho thấy 37 biến này có sự tương quan và thích hợp cho việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá. Hình 2: Kết quả CFA cho mô hình tới hạn chuẩn hóa Nguồn: Kết quả từ phân tích dữ liệu nghiên cứu, 2023 553
Dữ liệu phân tích EFA (Hình 2) cho thấy các thang đo lường của các yếu tố tương ứng hình thành mô hình đo lường của 08 nhân tố, và sau đó được sử dụng trong quá trình phân tích CFA để kiểm tra tính phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất với dữ liệu thực tế từ cuộc khảo sát. Kết quả như sau: Kích thước của mẫu nghiên cứu chính thức là 397. Đánh giá kết quả phân tích CFA cho từng nhân tố trong mô hình nghiên cứu cho thấy các chỉ số như Chi-square/df = 2.094 (< 3), TLI và CFI đều vượt qua 0.9. Ngoài ra, chỉ số GFI đạt 0.859 (> 0.8), RMSEA là 0.053 (< 0.08), và giá trị Sig. của mô hình là 0.000 (< 0.05). Do đó, có thể kết luận rằng ở mức độ tin cậy 95%, mô hình này phù hợp với phân tích CFA. Các thang đo lường sử dụng cho các nhân tố trong mô hình đều tương thích với dữ liệu khảo sát thực tế, và không có sự tương quan giữa các sai số đo lường, từ đó đảm bảo tính đơn nguyên của mô hình. Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định giả thuyết nghiên cứu và đo lường sự tác động của các yếu tố lên biến phụ thuộc. Nguyên tắc đánh giá mức độ phù hợp của mô hình trong phân tích SEM, theo Nguyễn Đình Thọ (2011), tương tự như khi phân tích CFA. Các chỉ số như CMIN/df (0.8), RMSEA (0.8), RMSEA=0.054 (
Bảng 5: Kết quả kiểm định cấu trúc tuyến tính SEM Hệ số hồi quy chuẩn Hệ số hồi quy chưa Mối quan hệ S.E. C.R. P hóa chuẩn hóa LN  RR 0,270 0,199 0,044 4,554 0,000 LN  YC 0,194 0,098 0,031 3,171 0,002 LN  KN -0,321 -0,259 0,049 -5,256 0,000 LN  KQ 0,242 0,157 0,034 4,557 0,000 TT  CS 0,482 0,402 0,042 9,475 0,000 TT  LN -0,442 -0,474 0,054 -8,779 0,000 YD  TT 0,625 0,788 0,071 11,122 0,000 Nguồn: Kết quả từ chạy mô hình nghiên cứu, 2023 5. Kết luận Kết quả của phân tích và kiểm định cấu trúc tuyến tính SEM đã xác nhận rằng những lo ngại về bảo mật dữ liệu trong quá trình mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử tại Hà Nội chịu ảnh hưởng từ bốn yếu tố chính: (i) Rủi ro bảo mật dữ liệu, (ii) Yêu cầu thông tin nhạy cảm, (iii) Khả năng kiểm soát dữ liệu, và (iv) Yếu tố khách quan. Trong số này, chỉ có yếu tố khả năng kiểm soát dữ liệu tác động ngược chiều, trong khi các yếu tố còn lại đều ảnh hưởng theo chiều tích cực đến những lo ngại về bảo mật dữ liệu khi mua sắm trực tuyến tại Hà Nội. Đặc biệt, nhận thức về khả năng kiểm soát dữ liệu có ảnh hưởng lớn nhất đến những lo ngại về bảo mật dữ liệu. Đồng thời, sự lo ngại này và các chính sách bảo mật cũng đồng loạt tác động đến niềm tin về bảo mật của người tiêu dùng. Kết quả nghiên cứu còn chứng minh rằng niềm tin về bảo mật cũng có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trên các sàn thương mại điện tử tại Hà Nội. Vì vậy, các doanh nghiệp cần thực hiện tốt và khai thác hiệu quả chính sách bảo mật thông tin trong trao đổi giao dịch. Trong nội dung chính sách cần phải có cam kết thực hiện chi tiết và công khai, tránh gây hiểu nhầm cho người sử dụng. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần xây dựng lại hệ thống thu thập thông tin cá nhân một cách hợp lý, chỉ nên thu thập những thông tin thực sự cần thiết cho công cuộc tiến hành giao dịch hay một số lượng thông tin hạn chế dành cho việc nghiên cứu hành vi và nhu cầu của khách hàng. Bên cạnh đó, Chính phủ cần xây dựng lại các quy chuẩn và khung pháp lí về bảo mật sao cho phù hợp với tình hình cũng như môi trường kinh doanh tại Việt Nam. Cần quy định rõ trách nhiệm, nghĩa vụ của bên cung cấp dịch vụ mua sắm trực tuyến, chủ doanh nghiệp thương mại điện tử cũng như các bên có liên quan nhằm xác định đối tượng quản lí để thúc đấy an ninh mạng, bảo mật dữ liệu ở Việt Nam hiện nay. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Alkhalil, B. and M. Siddiqui (2018). "Factors Affecting Saudi Consumer Trust in E-commerce: A Quantitative Analysis." International Journal of Computer Applications 182: 41-45. 2. Bulsara, H. and P. Vaghela (2023). "Trust and online purchase intention: a systematic literature review through meta-analysis." 18: 145-162. 3. Dang-Van, T. and T. Pham (2018). "An empirical investigation of consumer perceptions of online shopping in an emerging economy: Adoption theory perspective." Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics 30. 4. Dennis, A., et al. (2020). "Digital Nudging: Numeric and Semantic Priming in E-Commerce." Journal of Management Information Systems 37: 39-65. 5. Gulfraz, M. B., et al. (2022). "Understanding the impact of online customers’ shopping experience on online impulsive buying: A study on two leading E-commerce platforms." Journal of Retailing and Consumer Services 68: 103000. 6. Hoang, T., et al. (2023). "the impact of data security on the intention of vietnamese consumers to use e-wallets." Dalat University Journal of Science: 3-29. 7. Kim, Y. and R. Peterson (2017). "A Meta-analysis of Online Trust Relationships in E-commerce." Journal of Interactive Marketing 38. 8. Neama, G., et al. (2016). Privacy, security, risk, and trust concerns in e-commerce. 555
9. Nguyen, C. and T. Do (2019). "factors affecting the decision to shop online via e- commerce platforms in vietnam." Journal of Science and Technology - IUH 37. 10. Nguyen, C. Q. and T. T. T. Do (2020). Factors Affecting the Decision to Shop Online Via E-Commerce Platforms in Vietnam. 11. Tran, V.-D. and T. Nguyen (2022). "The impact of security, individuality, reputation, and consumer attitudes on purchase intention of online shopping: The evidence in Vietnam." Cogent Psychology 9. 12. Xu, F., et al. (2023). "The antecedents of employees’ proactive information security behavior: The perspective of proactive motivation." Information Systems Journal. 13. Xu, F., et al. (2019). "The Differential Effects of Interpersonal Justice and Injustice on Computer Abuse: A Regulatory Focus Theory Perspective." Journal of Database Management 30: 1-17. 556