Đề tài Tổng quan về thương mại điện tử

MUÏC LUÏC DANH MUÏC BAÛNG BIEÅU VAØ HÌNH Baûng II. 1. Caùc loaïi ruûi ro 13 Hình II. 3. Keát quaû kieåm tra e-CAM taïi Myõ 16 Hình II. 4. Keát quaû kieåm tra e-CAM taïi Haøn Quoác 16 Baûng III. 1. Toùm taét löïa choïn bieán 28 Baûng III. 2. Giaûi thích lyù do caùc bieán Khoâng ñöôïc choïn (Kyù hieäu Yes ôû coät 7) 29 Baûng III. 3. Giaûi thích lyù do caùc bieán Ñöôïc choïn (Kyù hieäu Yes ôû coät 7) 31 Baûng III. 4. Toùm taét caùc bieán ngoaïi sinh ñöôïc choïn cho moâ hình 32 Baûng IV. 1. Thoáng keâ ñaëc tính nhaân khaåu hoïc 39 Baûng IV. 2. Thoáng keâ kinh nghieäm söû duïng Internet 39 Baûng IV. 3. Thoáng keâ döï ñònh mua haøng tröïc tuyeán 40 Baûng IV. 4. Heä soá ñoä tin caäy 40 Baûng IV. 5. Caùc chæ soá thích hôïp CFA böôùc 1 42 Baûng IV. 6. Heä soá caùc chæ baùo töø phaân tích CFA böôùc 1 43 Baûng IV. 7. Caùc chæ soá thích hôïp trong CFA böôùc 1 43 Baûng IV. 8. Ñoä giaù trò phaân bieät 44 Baûng IV. 9. Heä soá caùc chæ baùo töø phaân tích CFA böôùc 2 44 Baûng IV. 10. Ñoä giaù trò phaân bieät 45 Baûng IV. 11. Caùc chæ soá thích hôïp trong CFA böôùc 2 45 Hình IV. 1. Keát quaû chaïy moâ hình TAM-ECAM 46 Baûng IV. 12. Giaù trò caùc heä soá ñöôøng daãn vaø t-value 47 Baûng V. 1. Keát quaû so saùnh theo moâ hình e-CAM 49 Baûng V. 2. So saùnh taùc ñoäng cuûa PRP vaø PRT leân BI 49 BAÛNG CAÙC CHÖÕ VIEÁT TAÉT Chöõ vieát taét Nghóa BI Döï ñònh haønh vi CFA Phaân tích nhaân toá khaúng ñònh ECAM Moâ hình e-CAM EFA Phaân tích nhaân toá khaùm phaù FACI Caùc ñieàu kieän thuaän tieän PEU Nhaän thöùc tính deã söû duïng PRP Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï PRT Nhaän thöùc ruûi ro trong giao dòch tröïc tuyeán PU Nhaän thöùc söï höõu ích SCREEN Thieát keá giao dieän SEM Laäp moâ hình phöông trình coù caáu truùc TAM Moâ hình TAM TERMI Thuaät ngöõ TMÑT thöông maïi ñieän töû UTAUT Moâ hình UTAUT CHÖÔNG I.GIÔÙI THIEÄU TOÅNG QUAN VEÀ THÖÔNG MAÏI ÑIEÄN TÖÛ Coù theå hình dung moät caùch ñôn giaûn, TMÑT laø moät moâ hình kinh doanh ñöôïc kích hoaït thoâng qua coâng ngheä thoâng tin. Moät moâ hình kinh doanh trình baøy 1 “keá hoaïch ñöôïc toå chöùc roõ raøng cho vieäc taêng theâm giaù trò kinh teá baèng caùch aùp duïng bí quyeát cho 1 taäp hôïp taøi nguyeân nhaèm muïc ñích taïo ra saûn phaåm hay dòch vuï coù theå tieâu thuï ñöôïc” (Miles et al., 2000). Moâ hình phaûi ñònh vò söï taêng tröôûng töông lai cuûa toå chöùc thoâng qua vieäc phaùt trieån kieán thöùc (nghóa laø bí quyeát) vaø thu thaäp taøi nguyeân. Caùc moâ hình kinh doanh truyeàn thoáng taäp trung vaøo thu thaäp taøi nguyeân vaät chaát vaø vieäc thay theá saûn phaåm vaø dòch vuï. Caùc thuû tuïc, cô cheá kieåm soaùt, baùo caùo, caáu truùc quaûn lyù, quan heä giöõa caùc toå chöùc, vaø öùng duïng coâng ngheä thoâng tin cuûa chuùng taäp trung vaøo vieäc baûo ñaûm saûn phaåm vaø dòch vuï ñöôïc di chuyeån höõu hieäu töø nguoàn ñeán ngöôøi tieâu duøng. Caùc moâ hình toái öu, phöông phaùp vaø kyõ thuaät ña daïng coù ñaëc tính khía caïnh quaûn lyù hoaït ñoäng cuûa chuùng. Nhöõng chöùc naêng toå chöùc coù khuynh höôùng phaân vuøng vaø thöôøng xuyeân hoaït ñoäng ñoäc laäp ñeå toái öu keát quaû thöïc hieän cuûa chuùng töø phaàn coøn laïi cuûa toå chöùc (nghóa laø caùc phaàn ngaàm). Nhöõng moâ hình naøy cuõng ñaûm ñöông vieäc sôû höõu vaät chaát cuûa toå chöùc vaø vieäc thay theá saûn phaåm vaø dòch vuï, nhöõng ñieàu yeâu caàu noù duy trì nhöõng ñieàu kieän thuaän lôïi cuûa rieâng noù ñoái vôùi toàn kho vaø hôïp ñoàng vôùi caùc doanh nghieäp khaùc ñeã vaän chuyeån saûn phaåm, hay ñeå cung caáp tröïc tieáp caùc dòch vuï cuûa noù. Vieäc chia seû ruûi ro giöõa toå chöùc vaø nhaø cung caáp cuûa noù ít khi xaûy ra. Vai troø cuûa coâng ngheä thoâng tin bieán ñoåi töø söï töï ñoäng hoùa computer ñôn giaûn ñeán kích hoaït tích hôïp beân trong thoâng qua chia seû thoâng tin. Trong moät vaøi tröôøng hôïp, coâng ngheä thoâng tin môû roäng vöôït qua bieân giôùi toå chöùc nhaèm cung caáp caùc lieân keát soáng coøn giöõa toå chöùc vaø nhaø cung caáp ñeå xuùc tieán caùc quan heä laøm vieäc gaàn guõi (vd. Walmart). [5] TMÑT ñaõ baùo tröôùc nhieàu cô hoäi môùi cho caùc toå chöùc kinh doanh thoâng qua vieäc môû roäng vaø naâng cao thò tröôøng cuûa chuùng cuøng vôùi vieäc keùo daøi vaø baønh tröôùng caùc keânh cung caáp. TMÑT goàm coù vieäc trao ñoåi (ví duï, mua vaø baùn) saûn phaåm, dòch vuï vaø thoâng tin thoâng qua maïng maùy tính, bao goàm Internet (Kalakota & Whinston, 1996) [5]. Coâng ngheä thoâng tin ñaõ laøm cho caùc toå chöùc coù khaû naêng phaùt trieån caùc chieán löôïc taäp trung vaøo 1 moâ hình TMÑT vaø thöïc hieän nhöõng thay ñoåi taän goác ñoái vôùi caùch thöùc hoï thöïc hieän kinh doanh. Moät ví duï khaù tham voïng cuûa TMÑT, caùc lieân minh aûo cho pheùp caùc toå chöùc goùp chung taøi nguyeân cuûa hoï cho thu lôïi kinh teá vaø vöôn tôùi thò tröôøng môû roäng. Nhöõng phaùt trieån gaàn ñaây trong coâng nghieäp haøng khoâng minh hoïa cho khaùi nieäm naøy, ñaëc bieät laø caùc lieân minh Star and One World. Thay vì moät Coâng ty ñaàu tö taøi nguyeân cuûa hoï vaø chòu ruûi ro khi gia nhaäp thò tröôøng môùi, caùc Coâng ty haøng khoâng ñaõ hôïp nhaát vôùi nhau trong moät lieân minh hôïp taùc ñeå cung caáp caùc dòch vuï vaän chuyeån khoâng ngaét quaõng, ñieàu naøy laøm lôïi cho hoï vaø vaø cho coâng chuùng löõ haønh. Coâng ngheä thoâng tin ñaõ trôû thaønh nguoàn kích hoaït cô baûn cho pheùp tích hôïp theo chieàu ngang moät caùch thaønh coâng cuûa caùc thaønh vieân thò tröôøng ñeå ñaït höng thònh thoâng qua vieäc trao ñoåi thoâng tin ñieän töû. Vieäc lieân minh cuõng yeâu caàu caùc thaønh vieân phaûi phoái hôïp, vaø thieát laäp tieâu chuaån thöïc hieän chung cho caùc quaù trình kinh doanh cuûa hoï ñeå baûo ñaûm thaønh coâng cuûa noù. Thaønh coâng töông töï cuõng ñaït ñöôïc trong vieäc tích hôïp theo chieàu doïc cuûa hoï. Ví duï, veù maùy bay coù theå mua ñöôïc thoâng qua nhöõng nhaø baùn leû, nhö Orbitz and Travelocity.com. Do ñoù, Internet vaø taát caû caùc coâng ngheä thoâng tin lieân ñôùi cuûa noù ñaõ thay ñoåi phöông tieän toå chöùc kinh doanh trong hình thöùc TMÑT. Coâng ngheä thoâng tin coù theå trôû thaønh coâng cuï maïnh cho pheùp caùc toå chöùc ñaït ñöôïc lôïi theá caïnh tranh chieán löôïc chöa töøng coù trong thò tröôøng cuûa hoï. Ñieån hình laø trong tröôøng hôïp cuûa American Airlines vaø Sabre trong nhöõng naêm 1980 (Copeland & McKenny, 1998), coâng ngheä ñaõ chöùng toû laø moät nhaân toá caên baûn cho vieäc caïnh tranh hieäu quaû cuûa Coâng ty vaø ñònh hình laïi caùch thöùc kinh doanh ñaõ ñöôïc quaûn lyù trong coâng nghieäp vaän chuyeån. Khoâng laøm theo möùc coâng ngheä töông ñöông cuûa caùc Coâng ty daãn ñaàu ngaønh, caùc Coâng ty khaùc khoù coù theå duy trì caïnh tranh. U.S Justice Department ñaõ moâ taû raèng lôïi theá caïnh tranh 1 chieàu nhö vieäc trôû neân ñoäc quyeàn khi ñeå laïi vieäc kieåm soaùt cho moät soá ít. Do ñoù, coâng ngheä thoâng tin coù tieàm naêng ñeå thay ñoåi taän goác quang caûnh kinh doanh. Ngaøy nay, nhieàu toå chöùc ñang tìm thaáy chính baûn thaân hoï trong nhöõng tình huoáng töông töï. Khoâng laøm theo 1 moâ hình TMÑT ñaõ ñaët hoï vaøo vò trí khoâng oån ñònh vaø thieáu tính caïnh tranh, chuyeån ñeán vai troø thaáp hôn trong thò tröôøng cuûa hoï. Hôn nöõa, vieäc soáng coøn coù theå ñoøi hoûi ñaàu tö lôùn vaøo coâng ngheä thoâng tin ñeå cho pheùp hoï trôû thaønh nhöõng doanh nghieäp ñieän töû saün saøng (e-business ready). Chæ ñôn giaûn mang ñeán coâng ngheä thoâng tin vaø xaây döïng cô sôû haï taàng coâng ngheä thoâng tin ñeå hoã trôï TMÑT coù theå thaäm chí khoâng ñaûm baûo moät caùch yù nghóa vieäc toàn taïi laâu daøi cuûa doanh nghieäp. Ñöa vaøo nhieàu coâng ngheä hôn ñeå giaûi quyeát vaán ñeà coù theå khoâng phaûi laø caâu traû lôøi caàn thieát. Vieäc ñieàu chænh haønh vi caù nhaân cuõng nhö toå chöùc phaûi ñöôïc xem xeùt. Ñeå ñaït ñöôïc nhieàu lôïi ích cuûa coâng ngheä thoâng tin vaø TMÑT, moät toå chöùc phaûi ñaùnh giaù moät caùch nghieâm tuùc caáu truùc vaø qui trình cuûa noù (nghóa laø, kinh doanh, saûn xuaát, phaân phoái, …), vaø xaùc ñònh baèng caùch naøo noù coù theå tích hôïp hieäu quaû coâng ngheä thoâng tin vaøo chính baûn thaân ñeå coù theå ñaït ñöôïc caùc möùc keát quaû thöïc hieän cao hôn. Bôûi vì caùc moâ hình kinh doanh thì raát khaùc nhau, chuyeån töø moät moâ hình kinh doanh bricks and motar (truyeàn thoáng) thaønh 1 moâ hình TMÑT thöôøng yeâu caàu vieäc taùi thieát keá hay taùi laäp taän goác caùc qui trình vaø caáu truùc. Caùc framework cuûa Leavitt (1965) vaø Scott Morton (1995) chæ ra raèng vieäc thay ñoåi chieán löôïc toå chöùc hay vieäc söû duïng coâng ngheä thoâng tin cuûa noù seõ aûnh höôûng saâu saéc ñeán caùc lónh vöïc khaùc cuûa toå chöùc. Do ñoù, chæ ñôn giaûn mang ñeán caùc coâng ngheä Internet thì khoâng theå töï baûo baûo ñaûm cho vieäc thaønh coâng TMÑT (v.d., Toys R Us). Hôn nöõa ñoái vôùi vieäc thay ñoåi toå chöùc, vieäc thay ñoåi haønh vi caù nhaân cuõng phaûi xaûy ra. Moät vaøi nghieân cöùu chuû yeáu veà quaûn lyù coâng ngheä thoâng tin ñeà nghò maïnh meõ raèng vieäc thöïc hieän coâng ngheä thoâng tin thaønh coâng yeâu caàu thay ñoåi haønh vi moät caùch tích cöïc (Davis, 1998; Davis & Bagozzi, 1989; Venkatesh & Davis, 1996, 2000). Thieáu thöïc hieän nhöõng thay ñoåi nhö vaäy coù theå ngaên trôû chuyeån ñoåi; chæ ñôn giaûn mang ñeán coâng ngheä thoâng tin khoâng theå töï ñoäng daãn ñeán vieäc chaáp nhaän cuûa noù. Do ñoù, quaûn lyù vieäc thöïc hieän coâng ngheä thoâng tin trong toå chöùc coù theå chöùng minh laø moät böôùc chuû yeáu ñeå thöïc hieän thaønh coâng moät moâ hình TMÑT. Vieäc chuyeån ñoåi töø moät moâ hình bricks and motar (truyeàn thoáng) sang moät moâ hình TMÑT ñöa ra moät vaøi thaùch thöùc lôùn. Ñoái vôùi toå chöùc, TMÑT phaûn aûnh moät loaïi hình kinh doanh môùi, vaø trình baøy moät moâ hình kinh doanh theo coâng ngheä thoâng tin môùi theo ñoù noù phaûi ñieàu chænh thaønh nhöõng phöông phaùp hieän haønh vaø vieäc thöïc haønh quaûn lyù kinh doanh. Mang ñeán caùc coâng ngheä môùi sinh ra moät soá thaùch thöùc khoâng theå vöôït qua thoâng qua ñaàu tö theâm vaøo coâng ngheä. Tuy nhieân, vieäc ñaàu tö taêng theâm coù theå coù moät soá hieäu quaû haïn cheá trong vieäc giaûi quyeát vaán ñeà toaøn cuïc. Trong moät vaøi tröôøng hôïp, noù coù theå khueách ñaïi, laøm traàm troïng hay taêng cöôøng vaán ñeà (nghóa laø hieäu quaû traùi ngöôïc) khi caùc qui trình trôû neân khoù kieàm cheá hôn vôùi toác ñoä nhanh hôn hay laø bò coâ laäp. Nhöõng thaùch thöùc lôùn hôn ñeán töø vieäc yeâu caàu caùc giaûi phaùp veà TMÑT, vaø thöïc hieän (nghóa laø, ñieàu chænh thöïc tieãn vaø ñaït ñöôïc söï chaáp nhaän) vaø tích hôïp coâng ngheä thoâng tin vaøo caáu truùc hieän taïi vôùi taàm nhìn laø caû toå chöùc cuøng hoaït ñoäng thoáng nhaát vôùi nhau. Ñieàu naøy yeâu caàu vieäc mang laïi vaø cam keát cho caùc thay ñoåi taän goác toå chöùc daãn ñeán vieäc taùi laäp, phaù vôõ moâ hình cuõ vaø khôûi ñaàu loaïi hình kinh doanh môùi. Caên cöù vaøo ñoäng cô chieán löôïc neàn taûng cuûa TMÑT (nghóa laø, ñeå caïnh tranh hieäu quaû; ñeà ra vaø cung caáp moät dòch vuï khoâng-truøng-laép cho thò tröôøng roäng hôn; duy trì, naâng cao hay giaønh thò phaàn) vaø thöïc hieän IT. Vôùi TMÑT, caùc moâ hình kinh doanh coù khuynh höôùng ñònh höôùng laïi toå chöùc theo höôùng caïnh tranh treân thò tröôøng toaøn caàu thoâng qua caùc maïng ñieän töû, ñaëc bieät laø Internet. Töông phaûn vôùi caùc moâ hình kinh doanh truyeàn thoáng, thoâng tin trôû thaønh nguoàn taøi nguyeân chính. Do ñoù, vieäc chuù yù lôùn hôn ñöôïc taäp trung vaøo trao ñoåi thoâng tin, caân baèng kieán thöùc ñaït ñöôïc thoâng qua töông taùc cuûa toå chöùc vôùi caùc thöïc theå cuûa noù, vaø sau ñoù laø tích hôïp vaø hôïp taùc haønh ñoäng, caû beân trong toå chöùc vaø vôùi caùc toå chöùc khaùc. Caùc qui trình hoaït ñoäng taäp trung vaøo toái öu hoùa nhieäm vuï caù nhaân phaûi ñöôïc taùi laäp ñeå cho pheùp toå chöùc nhö laø 1 toång theå nhaèm caân baèng thoâng tin cuûa noù ñeå ñaùp öùng toát hôn yeâu caàu cuûa thò tröôøng, vaø taän duïng lôïi theá cuûa caùc lieân minh hay ñoái taùc coù theå hoaëc laø giuùp giaûi quyeát vieäc giao haøng hoaù hay dòch vuï, hoaëc naâng cao/môû roäng thò tröôøng cuûa noù. Do ñoù, vieäc thöïc hieän 1 moâ hình TMÑT bao goàm vieäc mang laïi nhöõng thay ñoåi chöa heà coù ñeå laøm thích nghi toå chöùc vôùi moâi tröôøng hoaït ñoäng maïnh meõ vaø kích hoaït IT, ngöôøi ta yeâu caàu taùi laäp toå chöùc ñeå thích hôïp hôn vôùi 1 loaïi hình kinh doanh khaùc. Hammer vaø Champy (1993) ñònh nghóa taùi laäp laø “tö duy laïi moät caùch cô baûn vaø thieát keá laïi taän goác caùc qui trình hoaït ñoäng ñeå ñaït ñöôïc nhöõng caûi thieän aán töôïng trong nhöõng ño löôøng keát quaû thöïc hieän ñöông thôøi vaø quan troïng, nhö chi phí, chaát löôïng, dòch vuï vaø toác ñoä” (p. 32). Moät nhaân toá cô baûn ñeå taùi laäp laø choïc thuûng phoøng tuyeán IT, loaïi coâng ngheä môùi giuùp taùi thieát keá taän goác vaø thöïc hieän caùc qui trình kinh doanh. Nhu caàu taùi laäp trôû thaønh hieån nhieân hôn vôùi TMÑT. Do coâng ngheä thoâng tin cho pheùp vaø duy trì nhöõng moâ hình naøy, coâng ngheä thoâng tin naém vai troø lôùn trong caùc phöông tieän saûn xuaát. Vieäc thay ñoåi vai troø töø coâng ngheä thoâng tin hoã trôï hoaït ñoäng sang coâng ngheä thoâng tin laø haït nhaân cuûa 1 doanh nghieäp vaø trôû neân höôùng ñi quan troïng cuûa söï phaùt trieån doanh nghieäp daãn ñeán thay ñoåi loaïi hình (Earl & Kahn, 2001). Söï soáng coøn cuûa 1 doanh nghieäp hieän nay xoay quanh vieäc laøm caùch naøo ñeå caân baèng toát giöõa coâng ngheä thoâng tin vaø kieán thöùc cuûa noù. Ñieàu naøy ñaëc bieät ñuùng vôùi vieäc ñoåi môùi saûn phaåm vaø dòch vuï khuyeán khích thoâng tin thu thaäp ñöôïc thoâng qua caùc giao dòch vaø töông taùc kinh doanh, vaø kieán thöùc tích luõy ñöôïc cuûa toå chöùc (Cohen & Levinthal, 1989, 1990; Hurley & Hult, 1998; Prahalad & Hamel, 1990). Kieán thöùc cuûa toå chöùc caøng lôùn, hoaëc laø sôû höõu noäi boä hay thoâng qua caùc lieân minh, thì cô hoäi ñoåi môùi vaø soáng coøn caøng nhieàu (Cockburn & Henderson, 1998; Cohen & Levinthal, 1990; Lane & Lubatkin, 1998; Lane et al., 2001). Coâng ngheä thoâng tin giuùp phaùt trieån ñoåi môùi (Dewell & Jones, 2000). Ví duï, nhieàu toå chöùc hieän ñang chuyeån qua caùc heä thoáng quaûn lyù quan heä khaùch haøng (CRM) kích hoaït coâng ngheä thoâng tin ñeå quaûn lyù töông taùc cuûa hoï vôùi khaùch haøng, thu ñöôïc hieåu bieát saâu saéc hôn veà nhu caàu cuûa khaùch haøng cuûa hoï, vaø duy trì lôïi theá caïnh tranh (hay ñaït lôïi theá caïnh tranh). CRM giuùp haáp daãn, phaùt trieån vaø duy trì quan heä khaùch haøng thaønh coâng theo thôøi gian (Berry & Parasuraman, 1991; Day, 2000), vaø xaây döïng loøng trung thaønh khaùch haøng (Kohli et al., 2001) thoâng qua ñoái thoaïi 2 chieàu hieäu quaû vaø höõu hieäu (Peppers et al., 1999) baèng vieäc hieåu bieát haønh vi khaùch haøng, lieân laïc yù töôûng vôùi khaùch haøng ñeå aûnh höôûng haønh vi cuûa hoï vaø khôûi ñoäng caùc chieán dòch ñoåi môùi vôùi muïc ñích duy trì khaùch haøng hieän taïi vaø thu huùt khaùch haøng môùi (Kannan & Rao, 2001). Caùc toå chöùc phaûi caân baèng kieán thöùc cuûa hoï (giöõa nhöõng yeâu caàu khaùc) cho CRM ñeå thu lôïi töø quan heä khaùch haøng (Massey et al., 2001). Ñeå ñoåi môùi lieân tuïc vaø thaønh coâng, toå chöùc phaûi coù khaû naêng chia seû thoâng tin vaø kieán thöùc caû beân trong vaø giöõa khaùch haøng vaø nhaø cung caáp thoâng qua vieäc thieát keá caùc qui trình vaø caáu truùc cuûa noù (Dewett & Jones, 2000). Do ñoù, thöïc hieän CRM (Customer Relationship Management) nghóa laø caân baèng kieán thöùc toå chöùc qua coâng ngheä thoâng tin. Hôn nöõa, ñeå thu lôïi töø coâng ngheä thoâng tin, toå chöùc khoâng phaûi chæ thöïc hieän IT, noù cuõng phaûi thöïc hieän nhöõng thay ñoåi toå chöùc chuû yeáu phaûn aûnh chieàu höôùng môùi cuûa noù. CRM song song vôùi nhöõng phöông phaùp vaø kyõ thuaät thu thaäp kieán thöùc khaùc, nhö vieäc khai thaùc data vaø quaûn lyù kieán thöùc, laø nhöõng ví duï minh hoïa cho tieâu ñieåm taøi nguyeân thoâng tin cuûa moâ hình TMÑT. Chuyeån ñoåi moät toå chöùc bricks and motar sang TMÑT bao goàm vieäc ñònh höôùng laïi nhöõng caùch thöùc thöïc haønh vaø qui trình quanh Internet. Vôùi haàu heát caùc toå chöùc, vieäc thay ñoåi bieåu thò caùc thöùc quaûn lyù kinh doanh khaùc bieät veà caên baûn. Veà maët naøy, El Sawy (2001) cho raèng vieäc taùi laäp laø caàn thieát cho “tö duy laïi vaø thieát keá laïi caùc qui trình hoaït ñoäng taïi caû hai caáp ñoä doanh nghieäp vaø keânh cung caáp ñeå taän duïng lôïi theá keát noái Internet vaø nhöõng caùch thöùc taïo giaù trò môùi” (trang 7). Hôn nöõa, nhöõng thay ñoåi taùi laäp cho pheùp vaø xuùc tieán doøng thoâng tin caû beân trong toå chöùc vaø vôùi ñoái taùc keânh cung caáp cuûa noù. TMÑT cuõng laø phöông tieän caáu truùc toå chöùc ñeå töông taùc höõu hieäu vaø hieäu quaû vôùi nhöõng toå chöùc khaùc thoâng qua thò tröôøng ñieän töû, laø Internet. Loaïi hình TMÑT ñöôïc phaân chia thaønh caùc lónh vöïc nhö trong neàn kinh teá khoâng coù Internet. B2B (business-to-business): doanh nghieäp thöïc hieän kinh doanh vôùi caùc doanh nghieäp khaùc thoâng qua Internet. B2C (business-to-consumer): caùc doanh nghieäp baùn saûn phaåm vaø dòch vuï cho khaùch haøng thoâng qua Internet. C2B (consumer-to-business): khaùch haøng khôûi ñaàu caùc giao dòch vaø mua saûn phaåm thoâng qua Internet (vd. Priceline.com). C2C (consumer-to-consumer): nhöõng cuoäc ñaáu giaù tröïc tuyeán thoâng duïng nhaát, nôi khaùch haøng tröïc tieáp mua vaø baùn vôùi nhau (vd. eBay.com). G2C (government-to-consumer): chính phuû thöïc hieän caùc hoaït ñoäng tröïc tuyeán vôùi khaùch haøng (vd. U.S. Portal Service). Mobile commerce (m-commerce): söû duïng caùc thieát bò khoâng daây döïa treân soùng voâ tuyeán nhö ñieän thoaïi di ñoäng (cell phone) vaø maùy trôï lyù caù nhaân kyõ thuaät soá (PDAs) ñeå toå chöùc caùc giao dòch TMÑT thoâng qua heä thoáng lieân laïc khoâng daây. Online banking: truy caäp vaøo caùc dòch vuï ngaân haøng veà caù nhaân hay doanh nghieäp töø dòch vuï thöông maïi tröïc tuyeán hay qua maïng coâng coäng nhö Internet. ÑAËT VAÁN ÑEÀ TMÑT ñaõ gaây ñöôïc söï chuù yù ñaïi chuùng cuõng nhö coäng ñoàng kinh doanh vaø nghieân cöùu. Sau ñoù, haàu nhö cuõng nhanh nhö khi xuaát hieän, TMÑT töï thaát baïi nhanh choùng vaø trôû neân môø nhaït trong neàn kinh teá. Tuy taêng tröôûng voâ cuøng chaäm chaïp trong nhöõng naêm gaàn ñaây, TMÑT vaãn laø moät lónh vöïc môû roäng vöõng vaøng vaø maïnh meõ cuûa neàn kinh teá. Caùc thoáng keâ cuûa phoøng thöông maïi Myõ cho thaáy toång doanh soá baùn leû naêm 2001 cuûa TMÑT laø 32.6 tyû USD vaø chieám 1% doanh soá baùn leû toaøn boä (naêm 2000 laø 0.9% cuûa toång doanh soá baùn leû). Maëc duø soá lieäu naøy cho thaáy toác ñoä taêng tröôûng chaäm hôn nhieàu so vôùi nhöõng naêm buøng noå tröôùc ñaây, nhöng nhöõng ngöôøi quan saùt thò tröôøng döï baùo söï taêng tröôûng oån ñònh cuûa TMÑT seõ ñöôïc duy trì trong nhieàu naêm [17]. Vaán ñeà laø ngöôøi söû duïng chaáp nhaän TMÑT ôû möùc ñoä naøo? Caùc yeáu toá naøo coù taùc ñoäng ñaùng keå vaøo söï chaáp thuaän TMÑT cuûa ngöôøi söû duïng? Ngoaøi vieäc quan taâm chính veà cô sôû haï taàng kyõ thuaät vaø ñieàu kieän kinh teá xaõ hoäi, nhaän thöùc cuûa ngöôøi söû duïng veà caùc heä thoáng thöông maïi ñieän töû cuõng laø yeáu toá quan troïng ñoùng goùp vaøo söï thaønh coâng cuûa vieäc trieån khai, duy trì vaø phaùt trieån heä thoáng thöông maïi ñieän töû. Nhaän thöùc cuûa ngöôøi söû duïng ñaõ ñöôïc nghieân cöùu ôû nhieàu nöôùc treân theá giôùi döïa caên baûn theo moâ hình TAM. Nhieàu nhaø nghieân cöùu ñaõ söû duïng Moâ hình chaáp thuaän coâng ngheä (Technology Acceptance Model - TAM) (Davis 1989) ñeå döï ñoaùn söï chaáp thuaän cuûa ngöôøi söû duïng veà caùc öùng duïng thöông maïi ñieän töû (Devaraj 2002; Hsu vaø Lu; Olson vaø Boyer 2003). Olson vaø Boyer (2003) ñaõ cho raèng aûnh höôûng cuûa khaùc bieät caù nhaân veà söï chaáp thuaän coâng ngheä môùi nhö caùc trang web thöông maïi ñieän töû thöôøng khoâng ñöôïc chuù troïng trong khi Lightner (2003) baûo veä yù kieán lieân quan ñeán caùc ñaëc ñieåm nhaát ñònh veà kinh nghieäm mua haøng tröïc tuyeán coù quan heä vôùi caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc. Joongho Ahn, Jinsoo Park, vaø Dongwon Lee (2001) ñaõ tích hôïp TAM vôùi thuyeát nhaän thöùc ruûi ro (Theories of perceived risk – TPR) trong moät nghieân cöùu thöïc nghieäm ñeå giaûi thích söï chaáp thuaän thöông maïi ñieän töû vôùi moâ hình e-CAM (E-commerce Adoption Model). Nhö vaäy, caùc yeáu toá naøo coù theå taùc ñoäng vaøo nhaän thöùc cuûa caù nhaân trong vieäc söû duïng caùc heä thoáng thöông maïi ñieän töû laø moät vaán ñeà quan troïng caàn quan taâm trong caùc nghieân cöùu veà nhaän thöùc vaø haønh vi. Vôùi hieän thöïc ngaøy caøng phaùt trieån cuûa thöông maïi ñieän töû, toâi choïn thöïc hieän ñeà taøi “Khaûo saùt moät soá yeáu toá taùc ñoäng vaøo söï saün saøng cuûa thöông maïi ñieän töû” vôùi ñònh höôùng nghieân cöùu khaùm phaù trong lónh vöïc nhaän thöùc veà hoaït ñoäng thöông maïi ñieän töû B2C. MUÏC TIEÂU VAØ PHAÏM VI NGHIEÂN CÖÙU Muïc tieâu nghieân cöùu ÔÛ Vieät Nam, vôùi cô sôû haï taàng haïn cheá vaø caùc ñieàu kieän kinh teá xaõ hoäi chöa ñöôïc thuaän lôïi cho vieäc phaùt trieån thöông maïi ñieän töû, nghieân cöùu naøy ñònh höôùng taäp trung khaûo saùt moät soá yeáu toá ñaõ ñöôïc kieåm tra thöïc nghieäm trong caùc nghieân cöùu tröôùc ñaây treân theá giôùi. Song song vôùi vieäc kieåm tra laïi caùc yeáu toá taùc ñoäng vaøo nhaän thöùc cuûa ngöôøi söû duïng, nghieân cöùu naøy khaûo saùt tính saün saøng cuûa ngöôøi söû duïng vôùi caùc heä thoáng thöông maïi ñieän töû laø caùc website thöông maïi. Noùi caùch khaùc, nghieân cöùu taäp trung vaøo khaûo saùt heä thoáng thöông maïi ñieän töû B2C vôùi yeáu toá nhaän thöùc laø muïc tieâu khaûo saùt. Nghieân cöùu cuõng ñònh höôùng xaùc ñònh giaù trò cuûa moät soá kieán truùc taùc ñoäng vaøo söï chaáp thuaän heä thoáng thoâng tin noùi chung vaø thöông maïi ñieän töû noùi rieâng, caùc kieán truùc naøy ñöôïc chaét loïc töø nhöõng nghieân cöùu thöïc nghieäm tröôùc ñaây treân theá giôùi. Cuoái cuøng, luaän vaên neâu moät soá ñeà xuaát cho caùc nghieân cöùu töông lai thoâng qua moät soá keát quaû tìm ñöôïc töø nghieân cöùu naøy. Caùc haøm yù roõ raøng cuûa keát quaû töø taäp döõ lieäu thöïc nghieäm cuõng seõ ñöôïc phaân tích vaø dieãn dòch cho phuø hôïp moâi tröôøng kinh doanh thöïc teá nhaèm cung caáp moät soá yù töôûng ban ñaàu cho nhöõng doanh nghieäp naøo döï ñònh thieát laäp vaø phaùt trieån heä thoáng thöông maïi ñieän töû trong hieän taïi vaø töông lai. Phaïm vi nghieân cöùu Phaïm vi nghieân cöùu cuûa ñeà taøi ñöôïc giôùi haïn trong vaán ñeà nhaän thöùc cuûa caù nhaân veà caùc heä thoáng thöông maïi ñieän töû ñaõ söû duïng. Vôùi côõ maãu haïn cheá vaø soá löôïng caùc trang web ñöôïc khaûo saùt coù tính phaân taùn neân ñeà taøi chæ giôùi haïn trong vieäc ñaùnh giaù moät soá kieán truùc chính maø khoâng neâu ra moät keát luaän nhaân quaû cho moâ hình nghieân cöùu. YÙ NGHÓA THÖÏC TIEÃN Keát quaû nghieân cöùu seõ ñoùng goùp vaøo hieåu bieát chung ñoái vôùi vieäc chaáp thuaän cuûa ngöôøi söû duïng TMÑT, laø moät hoaït ñoäng kinh teá môùi ñang raát caàn caùc nghieân cöùu cuï theå cho vieäc aùp duïng thaønh coâng trong thöïc teá. Caùc yeáu toá tìm thaáy trong quaù trình nghieân cöùu coù theå ñöôïc söû duïng ñeå hoaïch ñònh vieäc thieát laäp heä thoáng TMÑT trong töøng doanh nghieäp cuï theå. Vieäc naøy cuõng giuùp caùc doanh nghieäp nhaän thöùc taàm quan troïng cuûa vieäc naâng cao heä thoáng phuïc vuï khaùch haøng trong TMÑT (ñoái taùc, ngöôøi tieâu thuï,…). CHÖÔNG II.CÔ SÔÛ LYÙ THUYEÁT PHAÀN A. CAÙC MOÂ HÌNH NGHIEÂN CÖÙU TRÖÔÙC ÑAÂY MOÂ HÌNH CHAÁP THUAÄN COÂNG NGHEÄ (TAM) Trong nöûa cuoái theá kyû 20, nhieàu lyù thuyeát ñaõ ñöôïc hình thaønh vaø ñöôïc kieåm nghieäm nhaèm nghieân cöùu söï chaáp thuaän coâng ngheä cuûa ngöôøi söû duïng. Fishbein vaø Ajzen (1975) ñaõ ñeà xuaát Thuyeát Haønh Ñoäng Hôïp Lyù (Theory of Reasoned Action - TRA), Ajzen (1985) ñeà xuaát Thuyeát Haønh Vi Döï Ñònh (theory of planned behavior - TPB), vaø Davis (1986) ñaõ ñeà xuaát Moâ Hình Chaáp Nhaän Coâng Ngheä (Technology Acceptance Model - TAM). Caùc lyù thuyeát naøy ñaõ ñöôïc coâng nhaän laø caùc coâng cuï höõu ích trong vieäc döï ñoaùn thaùi ñoä cuûa ngöôøi söû duïng. Ñaëc bieät, TAM ñaõ ñöôïc coâng nhaän roäng raõi laø moät moâ hình tin caäy vaø maïnh trong vieäc moâ hình hoùa vieäc chaáp nhaän IT cuûa ngöôøi söû duïng. "Muïc tieâu cuûa TAM laø cung caáp moät söï giaûi thích caùc yeáu toá xaùc ñònh toång quaùt veà söï chaáp nhaän computer, nhöõng yeáu toá naøy coù khaû naêng giaûi thích haønh vi ngöôøi söû duïng xuyeân suoát caùc loaïi coâng ngheä ngöôøi duøng cuoái söû duïng computer vaø coäng ñoàng söû duïng" (Davis et al. 1989, trang 985). Do ñoù, muïc ñích chính cuûa TAM laø cung caáp moät cô sôû cho vieäc khaûo saùt taùc ñoäng cuûa caùc yeáu toá beân ngoaøi vaøo caùc yeáu toá beân trong laø tin töôûng (beliefs), thaùi ñoä (attitudes), vaø yù ñònh (intentions). TAM ñöôïc heä thoáng ñeå ñaït muïc ñích treân baèng caùch nhaän daïng moät soá ít caùc bieán neàn taûng (fundamental variables) ñaõ ñöôïc caùc nghieân cöùu tröôùc ñoù ñeà xuaát, caùc bieán naøy coù lieân quan ñeán thaønh phaàn caûm tình (affective) vaø nhaän thöùc (cognitive) cuûa vieäc chaáp thuaän computer [16]. TMÑT laø saûn phaåm cuûa phaùt trieån coâng ngheä thoâng tin (Information Technology - IT), do ñoù, moâ hình khaûo saùt caùc yeáu toá taùc ñoäng vaøo vieäc chaáp thuaän IT cuõng ñöôïc aùp duïng thích hôïp cho vieäc nghieân cöùu vaán ñeà töông töï trong TMÑT. TAM ñöôïc trình baøy trong Hình 1. Caùc kieán truùc chính Nhaän thöùc söï höõu ích “Laø caáp ñoä maø moät ngöôøi tin raèng söû duïng moät heä thoáng ñaëc thuø seõ naâng cao keát quaû thöïc hieän cuûa hoï” (Davis 1989, trang 320). Nhaän thöùc tính deã söû duïng “Laø caáp ñoä maø moät ngöôøi tin raèng söû duïng moät heä thoáng ñaëc thuø seõ khoâng caàn noã löïc” (Davis 1989, trang 320). Thaùi ñoä höôùng ñeán vieäc söû duïng “Laø caûm giaùc tích cöïc hay tieâu cöïc (coù tính öôùc löôïng) veà vieäc thöïc hieän haønh vi muïc tieâu” (Fishbein vaø Ajzen 1975, trang 216). Ñònh nghóa naøy laáy töø Thuyeát haønh ñoäng hôïp lyù (Theory of Reasoned Action - TRA) Moâ hình TAM TAM ñöôïc trình baøy trong Hình 1 laø moâ hình ñöôïc giôùi thieäu laàn ñaàu cuûa Davis (1986). Sau naøy, caùc nghieân cöùu boå sung cuûa Thompson et al. (1991) vaø Davis (1993) ñeà xuaát neân boû thaønh phaàn Döï Ñònh Söû Duïng vaø noái tröïc tieáp Thaønh Phaàn Thaùi Ñoä sang Thaønh Phaàn Haønh Vi. Thompson et al. (1991) ñaõ chöùng toû Döï Ñònh Söû Duïng neân ñöôïc loaïi tröø bôûi vì chuùng ta quan taâm vaøo haønh vi thöïc söï (söû duïng heä thoáng). Haønh vi nhö vaäy ñaõ xaûy ra trong quaù khöù, trong khi Döï Ñònh Haønh Vi laø “xaùc suaát chuû quan maø ngöôøi söû duïng seõ thöïc hieän haønh vi naøy trong chuû ñeà” (Fishbein vaø Ajzen 1975, trang 12) vaø do ñoù noù lieân quan tôùi haønh vi töông lai. Do ñoù, neáu nghieân cöùu coù döï ñònh khaûo saùt haønh vi chaáp thuaän coâng ngheä trong quaù khöù thì neân boû thaønh phaàn Döï Ñònh Haønh Vi [16]. Döïa treân caùc nghieân cöùu thöïc nghieäm sau khi moâ hình TAM ñaàu tieân ñöôïc coâng boá, kieán truùc thaùi ñoä (Attitude construct - A) ñaõ ñöôïc boû ra khoûi moâ hình TAM nguyeân thuûy (Davis, 1989; Davis et al., 1989) vì noù khoâng laøm trung gian ñaày ñuû cho söï taùc ñoäng cuûa PU leân haønh vi döï ñònh (behavioral intention - BI) (Venkatesh, 1999). Hôn nöõa, moät vaøi nghieân cöùu sau ñoù (Adams et al., 1992; Fenech, 1998; Gefen and Straub, 1997; Gefen vaø Keil, 1998; Igbaria et al., 1997; Karahanna vaø Straub, 1999; Lederer et al., 2000; Mathieson, 1991; Straub et al., 1995; Teo et al., 1999; Venkatesh vaø Morris, 2000) ñaõ khoâng xem xeùt taùc ñoäng cuûa PEU/PU leân Thaùi Ñoä (attitude - A) vaø/hoaëc BI. Thay vaøo ñoù, hoï taäp trung vaøo taùc ñoäng tröïc tieáp cuûa PEU vaø/hoaëc PU leân vieäc Söû Duïng Heä Thoáng Thöïc Söï [6]. Trong ñeà taøi naøy, toâi coù yù ñònh khaûo saùt caû haønh vi trong quaù khöù vaø quan troïng laø döï ñònh haønh vi trong töông lai neân seõ söû duïng kieán truùc BI (haønh vi döï ñònh) vaø boû ñi kieán truùc A (thaùi ñoä) theo nhö keát quaû trong caùc nghieân cöùu tröôùc ñaây. Caùc bieánngoaïi sinh Nhaän thöùcsöï höõu ích Nhaän thöùctính deã söû duïng Thaùi ñoähöôùng ñeán söû duïng Döï ñònhsöû duïng Söû duïngheä thoáng thöïc söï Tin töôûng (Thaønh phaàn nhaän thöùc) Thaùi ñoä (Thaønh phaàn caûm tình) Thaønh phaànHaønh vi Hình II. 1. Moâ hình khaùi nieäm MOÂ HÌNH CHAÁP NHAÄN SÖÛ DUÏNG THÖÔNG MAÏI ÑIEÄN TÖÛ (e-CAM) Trong töø ñieån ñieän töû Oxford Advanced Learner’s Dictionary ñònh nghóa töø Adoption: [U] the decision to start using sth such as an idea, a plan or a name, vôùi ví duï cuï theå: the adoption of new technology. Neân trong baøi naøy, toâi dòch e-CAM laø: Moâ hình chaáp nhaän söû duïng thöông maïi ñieän töû. Cuïm töø naøy seõ ñöôïc söû duïng thoáng nhaát trong suoát ñeà taøi, vieát taét laø e-CAM. Caùc kieán truùc chính Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï (Perceived Risk with Product/Service  PRP) Bauer (1960) ñeà caäp raèng nieàm tin veà nhaän thöùc ruûi ro nhö laø yeáu toá chuû yeáu ñoái vôùi haønh vi ngöôøi tieâu duøng coù theå laø 1 yeáu toá chính aûnh höôûng vieäc hoaùn chuyeån cuûa ngöôøi duyeät web ñeán ngöôøi mua haøng thöïc söï. Cox and Rich (1964) ñeà caäp ñeán nhaän thöùc ruûi ro nhö toång cuûa nhaän thöùc baát ñònh bôûi ngöôøi tieâu duøng trong 1 tình huoáng mua haøng ñaëc thuø. Cunningham (1967) nhaän thöùc ruûi ro töø keát quaû thöïc hieän toài, nguy hieåm, ruûi ro söùc khoûe, vaø chi phí. Roselius (1971) nhaän daïng 4 loaïi maát maùt lieân quan ñeán caùc loaïi ruûi ro: thôøi gian, söï may ruûi, baûn ngaõ, vaø tieàn baïc. Jacoby vaø Kaplan (1972) phaân loaïi nhaän thöùc ruûi ro cuûa ngöôøi tieâu duøng thaønh 5 loaïi ruûi ro sau: vaät lyù, taâm lyù hoïc, xaõ hoäi, taøi chính, vaø keát quaû thöïc hieän (chöùc naêng) (physical, psychological, social, financial, and performance (functional)) ñöôïc lieät keâ trong Baûng II.1. Taylor (1974) ñeà nghò raèng söï baát ñònh vaø nhaän thöùc ruûi ro coù theå sinh ra baên khoaên raèng caùc aûnh höôûng tieán trình ra quyeát ñònh tieâu duøng. Murphy vaø Enis (1986) ñònh nghóa nhaän thöùc ruûi ro nhö söï ñaùnh giaù chuû quan cuûa ngöôøi tieâu duøng veà keát quaû taïo ra 1 sai laàm mua haøng. [6] Baûng II. 1. Caùc loaïi ruûi ro Risk Type Definition Financial Risk Ruûi ro maø saûn phaåm khoâng ñaùng giaù taøi chính Psychological Risk Ruûi ro maø saûn phaåm seõ thaáp hôn hình aûnh töï khaùch haøng hình dung Physical Risk Ruûi ro veà söï an toaøn cuûa ngöôøi mua hay nhöõng ngöôøi khaùc trong vieäc söû duïng saûn phaåm Functional Risk Ruûi ro maø saûn phaåm seõ khoâng thöïc hieän nhö kyø voïng Social Risk Ruûi ro maø 1 söï löïa choïn saûn phaåm coù theå mang laïi keát quaû boái roái tröôùc baïn beø/gia ñình/nhoùm laøm vieäc cuûa ngöôøi ta Time Risk Ruûi ro veà toán thôøi gian chuaån bò baûn lieät keâ mua haøng, di chuyeån, tìm thoâng tin, mua saém (Non-monetary) vaø chôø ñôïi giao saûn phaåm Khi chuùng ta khoâng theå thaáy hay chaïm tröïc tieáp saûn phaåm/dòch vuï trong thò tröôøng ñieän töû (nghóa laø, caùc ñaëc tính voâ hình), ngöôøi tieâu duøng coù theå caûm thaáy baên khoaên hay khoâng chaéc chaén khi hoï coù giao dòch vôùi nhöõng ngöôøi baùn haøng tröïc tuyeán. Ví duï, saûn phaåm/dòch vuï ñöôïc giao cho ngöôøi tieâu duøng coù theå khoâng thöïc hieän nhö ñöôïc mong ñôïi. Hôn nöõa, ngöôøi tieâu duøng coù theå ñöôïc yeâu caàu chòu chi phí nhö vaän chuyeån vaø boác dôõ, khi traû laïi hay trao ñoåi saûn phaåm/dòch vuï. Caùc taùc giaû nhaän ñònh maát chöùc naêng vaø maát taøi chính (functional loss and financial loss) nhö caùc loaïi ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï haïn cheá ngöôøi tieâu duøng thöïc hieän caùc giao dòch tröïc tuyeán. [6] Hôn nöõa, khi vieäc mua saûn phaåm/dòch vuï thaát baïi, chuùng ta coù theå maát thôøi gian, söï thuaän tieän vaø noã löïc laáy saûn phaåm/dòch vuï ñieàu chænh hay thay theá. Maëc daàu thôøi gian laø noã löïc phi tieàn baïc vaø bieán ñoäng giöõa caùc caù nhaân, caùc taùc giaû nhaän ñònh thôøi gian nhö moät chi phí maø ngöôøi tieâu duøng phaûi traû cho saûn phaåm/dòch vuï. Do ñoù, caùc taùc giaû nhaän ñònh toán thôøi gian (time loss) nhö 1 ruûi ro taêng theâm vôùi saûn phaåm/dòch vuï. [6] Sau khi mua saûn phaåm/dòch vuï qua Internet, ngöôøi tieâu thuï coù theå tìm thaáy 1 saûn phaåm/dòch vuï chaát löôïng baèng hoaëc cao hôn vôùi möùc giaù thaáp hôn. Do ñoù, caùc taùc giaû nhaän ñònh 1 loaïi ruûi ro khaùc, maát cô hoäi (opportunity loss), laø ruûi ro thöïc hieän 1 haønh ñoäng maø ngöôøi tieâu duøng seõ boû lôõ thöïc hieän ñieàu gì khaùc maø hoï thöïc söï muoán laøm. [6] Do ñoù, caùc taùc giaû ñònh nghóa nhaän thöùc ruûi ro vôùi saûn phaåm/dòch vuï (PRP) nhö toång chung cuûa baát ñònh hay baên khoaên ñöôïc nhaän thöùc bôûi 1 ngöôøi tieâu duøng trong 1 saûn phaåm/dòch vuï ñaëc tröng khi mua haøng tröïc tuyeán. Caùc taùc giaû nhaän ñònh 5 loaïi PRP nhö sau: maát chöùc naêng, maát taøi chính, toán thôøi gian, maát cô hoäi vaø nhaän thöùc ruûi ro toaøn boä vôùi saûn phaåm/dòch vuï (functional loss, financial loss, time loss, opportunity loss, vaø overall perceived risk with product/service). [6] Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán giao dòch tröïc tuyeán (Perceived Risk in the Context of Online Transaction) Vaøi nghieân cöùu trong phaïm vi giao dòch tröïc tuyeán (Hoffman et al., 1999; Jarvenpaa and Tractinsky, 1999; Jarvenpaa et al., 2000; Ratnasingham, 1998; Swaminathan et al., 1999) cho raèng söï tin caäy hay tín nhieäm cuûa khaùch haøng seõ ñöôïc caûi thieän baèng caùch gia taêng tính trong suoát cuûa tieán trình giao dòch (ví duï, phôi baøy toaøn boä ñaëc tính, nguoàn goác, vaø nghóa vuï cuûa nhaø cung caáp), giöõ laïi döõ lieäu caù nhaân toái thieåu yeâu caàu töø ngöôøi tieâu duøng, vaø bôûi vieäc taïo ra traïng thaùi roõ raøng vaø hôïp phaùp cuûa baát kyø thoâng tin naøo ñöôïc cung caáp. [6] Bhimani (1996) chæ ra söï ñe doïa ñoái vôùi vieäc chaáp nhaän TMÑT coù theå bieåu loä töø nhöõng haønh ñoäng khoâng hôïp phaùp nhö vieäc nghe troäm, loä password, chænh söûa döõ lieäu, ñaùnh löøa, vaø quòt nôï. Do ñoù, Bhimani (1996) vaø Ratnasingham (1998) ñeà nghò caùc yeâu caàu caên baûn cho TMÑT laø laøm thoûa maõn nhöõng vaán ñeà sau: söï chöùng thöïc (authentication), söï caáp pheùp (authorization), söï saün saøng (availability), söï tin caån (confidentiality), toaøn veïn döõ lieäu (data integrity), khoâng khöôùc töø (nonrepudiation), vaø caùc dòch vuï öùng duïng coù khaû naêng choïn (selective application services). [6] Swaminathan et al. (1999) khaúng ñònh raèng ngöôøi tieâu duøng ñaùnh giaù nhöõng ngöôøi baùn haøng tröïc tuyeán tröôùc khi hoï thöïc hieän giao dòch tröïc tuyeán vaø do ñoù caùc ñaëc tính cuûa ngöôøi baùn haøng ñoùng vai troø quan troïng trong vieäc xuùc tieán giao dòch. [6] Rose et al. (1999) nhaän daïng caùc trôû ngaïi kyõ thuaät vaø chi phí lieân quan cuûa chuùng vaø nhöõng giôùi haïn ñaëc thuø ñoái vôùi TMÑT B2C, bao goàm trì hoaõn download, giôùi haïn cuûa giao dieän (limitations of the interface), caùc vaán ñeà doø tìm (search problems), ño löôøng thaønh coâng öùng duïng Web khoâng thích hôïp, an toaøn yeáu, vaø thieáu caùc tieâu chuaån Internet. Do ñoù, hoï phaùt bieåu raèng neáu ngöôøi ta thöïc hieän nhöõng giao dòch kinh doanh vôùi caùc thöông gia khoâng thaønh thaät hoaëc neáu nhöõng thoâng tin nhaïy ñöôïc löu trong nhöõng cô sôû döõ lieäu khoâng an toaøn, söï ñe doïa an toaøn toàn taïi ngay caû khi döõ lieäu ñöôïc baûo veä hoaøn haûo trong giao dòch. [6] Do ñoù, caùc taùc giaû ñònh nghóa nhaän thöùc ruûi ro trong phaïm vi giao dòch tröïc tuyeán (PRT) nhö 1 ruûi ro giao dòch khaû dó maø ngöôøi tieâu duøng coù theå ñoái ñaàu khi boäc loä nhöõng phöông tieän ñieän töû cuûa vieäc thöïc hieän thöông maïi. Boán loaïi PRT ñöôïc nhaän ñònh nhö sau: söï bí maät (privacy), söï an toaøn-chöùng thöïc (security- authentication), khoâng khöôùc töø (nonrepudiation), vaø nhaän thöùc ruûi ro toaøn boä veà giao dòch tröïc tuyeán (overall perceived risk on online transaction). [6] Moâ hình e-CAM Nhaän thöùctính deã söû duïng (PEU) Nhaän thöùcsöï höõu ích (PU) Haønh vi mua(PB) Nhaän thöùc ruûi ro trongphaïm vi giao dòch (PRT) Nhaän thöùc ruûi ro vôùisaûn phaåm/dòch vuï (PRP) Theo TAM Hình II. 2. Moâ hình e-CAM Joongho Ahn, Jinsoo Park, vaø Dongwon Lee (Risk-Focused E-Commerce Adoption Model - A Cross Country Study, Jun 2001) ñaõ tích hôïp TAM vaø thuyeát nhaän thöùc ruûi ro (theories of perceived risk - TPR) trong moät nghieân cöùu thöïc nghieäm trong caû hai nöôùc Myõ vaø Haøn Quoác ñeå giaûi thích söï chaáp nhaän söû duïng TMÑT (Xem Hình 2). Nghieân cöùu naøy ñaõ cung caáp kieán thöùc veà caùc yeáu toá taùc ñoäng ñeán vieäc chuyeån ngöôøi söû duïng Internet thaønh khaùch haøng tieàm naêng. Nhaän thöùc tính deã söû duïng (perceived ease of use - PEU) vaø nhaän thöùc söï höõu ích (perceived usefulness - PU) phaûi ñöôïc naâng cao, trong khi nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï (perceived risk relating to product/service - PRP) vaø nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán giao dòch tröïc tuyeán (perceived risk relating to online transaction - PRT) phaûi ñöôïc giaûm ñi. Tuy keát quaû kieåm tra moâ hình e-CAM ôû Myõ vaø Haøn Quoác cho keát quaû khaùc nhau (thaäm chí traùi ngöôïc nhau – xem Hình 3 vaø Hình 4), nhöng khoâng vì theá maø moâ hình giaûm giaù trò, ngöôïc laïi, noù cho thaáy caùc yeáu toá taùc ñoäng leân vieäc chaáp thuaän söû duïng TMÑT cuûa töøng vuøng vaên hoùa khaùc nhau laø khaùc nhau ñaùng keå [6]. Do ñoù, toâi döï ñònh söû duïng moâ hình e-CAM tích hôïp vôùi TAM trong nghieân cöùu naøy nhaèm kieåm tra thöïc nghieäm cuï theå taïi Vieät Nam. Hình II. 3. Keát quaû kieåm tra e-CAM taïi Myõ Hình II. 4. Keát quaû kieåm tra e-CAM taïi Haøn Quoác MOÂ HÌNH KEÁT HÔÏP VEÀ CHAÁP THUAÄN VAØ SÖÛ DUÏNG COÂNG NGHEÄ (UTAUT) Caùc kieán truùc chính Kyø voïng keát quaû thöïc hieän (Performance Expectancy) Kyø voïng keát quaû thöïc hieän ñöôïc ñònh nghóa laø caáp ñoä maø moät caù nhaân tin raèng söû duïng heä thoáng ñaëc thuø naøo ñoù seõ giuùp hoï ñaït ñöôïc lôïi ích trong thöïc hieän coâng vieäc. Kieán truùc naøy ñöôïc toång hôïp töø 5 kieán truùc khaùc coù lieân quan trong caùc moâ hình noåi baät ñaõ ñöôïc thöïc nghieäm tröôùc ñoù, caùc kieán truùc khaùc ñaõ ñöôïc tích hôïp trong kieán truùc naøy laø: Nhaän thöùc söï höõu ích (töø moâ hình TAM), Ñoäng Cô Beân Ngoaøi (töø moâ hình MM), thích hôïp coâng vieäc (töø moâ hình MPCU), lôïi theá coù lieân quan (töø moâ hình IDT), vaø Kyø Voïng Keát Quaû (töø moâ hình SCT). Caùc kieán truùc naøy ñöôïc ñaùnh giaù laø töông töï nhau vaø caùc taùc giaû ñaõ choïn loïc caùc thang ño töø ñoù cho kieán truùc Kyø Voïng Keát Quaû Thöïc Hieän naøy. [19] Kyø voïng noã löïc (Effort Expectancy) Kyø voïng noã löïc ñöôïc ñònh nghóa laø möùc ñoä deã keát hôïp vôùi vieäc söû duïng heä thoáng (thoâng tin). Kieán truùc naøy cuõng ñöôïc tích hôïp töø 3 kieán truùc ñöôïc xem laø töông töï trong caùc moâ hình noåi baät hieän taïi ñeå löïa choïn thang ño phuø hôïp. Caùc kieán truùc khaùc ñaõ ñöôïc tích hôïp trong kieán truùc naøy laø: Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng (töø moâ hình TAM/TAM2), söï phöùc taïp (töø moâ hình MPCU), vaø Deã Söû Duïng (töø moâ hình IDT). [19] AÛnh höôûng xaõ hoäi (Social Influence) AÛnh höôûng xaõ hoäi ñöôïc ñònh nghóa laø möùc ñoä maø moät caù nhaân nhaän thöùc raèng nhöõng ngöôøi quan troïng khaùc tin raèng anh/coâ ta neân söû duïng heä thoáng môùi. AÛnh höôûng xaõ hoäi ñöôïc tích hôïp töø caùc kieán truùc khaùc töông töï nhau laø: Tieâu Chuaån Chuû Quan (Subjective Norm, laáy töø moâ hình TRA, TAM2, TPB/DTPB vaø C-TAM-TPB), Caùc Nhaân Toá Xaõ Hoäi (Social Factors, laáy töø moâ hình MPCU), vaø Hình AÛnh (Image, laáy töø moâ hình IDT). [19] Caùc ñieàu kieän thuaän tieän (Facilitating Conditions) Caùc ñieàu kieän thuaän tieän ñöôïc ñònh nghóa laø möùc ñoä maø moät caù nhaân tin raèng cô sôû haï taàng toå chöùc vaø kyõ thuaät toàn taïi ñeå hoã trôï vieäc söû duïng heä thoáng. Ñònh nghóa naøy laáy töø caùc khaùi nieäm noåi baät vôùi 3 kieán truùc khaùc nhau: Nhaän Thöùc Kieåm Soaùt Haønh Vi (laáy töø moâ hình TPB, DTPB, C-TAM-TPB), Caùc Ñieàu Kieän Thuaän Tieän (laáy töø moâ hình MPCU), vaø Söï Töông Thích (laáy töø moâ hình IDT). [19] Moâ hình UTAUT Viswanath Venkatesh, Michael G. Moris, Gordon B. Davis, vaø Fred D. Davis ñaõ thieát laäp moâ hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Moâ hình naøy laø söï keát hôïp moät soá thaønh phaàn cuûa 8 lyù thuyeát/moâ hình tröôùc ñoù vôùi muïc tieâu thieát laäp moät quan ñieåm chung nhaát phuïc vuï cho vieäc nghieân cöùu söï chaáp thuaän cuûa ngöôøi söû duïng veà heä thoáng thoâng tin môùi [19]. Taùm moâ hình/lyù thuyeát thaønh phaàn ñaõ ñöôïc xem xeùt laø: TRA (Theory of Reasoned Action) TAM (Technology Acceptance Model) MM (Motivation Model) TPB (Theory of Planned Behavior) C-TAM-TPB (a model combining TAM and TPB) MPCU (Model of PC Utilization) IDT (Innovation Diffusion Theory) SCT (Social Cognitive Theory) Performance Expectancy Facilitating Conditions Age Behavioral Intention Use Behavior Gender Experience Effort Expectancy Social Influence Voluntariness Of Use Hình II. 5. Moâ hình UTAUT Moâ hình UTAUT laø moät moâ hình keát hôïp töø caùc lyù thuyeát ñaõ ñöôïc bieát ñeán vaø cung caáp neàn taûng höôùng daãn cho caùc nghieân cöùu trong töông lai ôû lónh vöïc coâng ngheä thoâng tin. Baèng caùch chöùa ñöïng caùc söùc maïnh khaùm phaù ñöôïc keát hôïp cuûa töøng moâ hình rieâng bieät vaø caùc aûnh höôûng chuû yeáu, UTAUT ñöa ra caùc lyù thuyeát tích luõy trong khi vaãn duy trì caáu truùc chi tieát. Sô ñoà caáu truùc moâ hình UTAUT ñöôïc trình baøy nhö sau: PHAÀN B. LAÄP MOÂ HÌNH PHÖÔNG TRÌNH CAÁU TRUÙC (SEM – STRUCTURAL EQUATION MODELLING) GIÔÙI THIEÄU Phaàn naøy toùm taét ngaén goïn vaø khoâng thieân veà ñaëc tính kyõ thuaät cuûa caùc vaán ñeà caên baûn coù lieân quan trong SEM, bao goàm caùc vaán ñeà öôùc löôïng, thích hôïp moâ hình, vaø caùc giaû thieát thoáng keâ. SEM (Structural Equation Modelling) laø moät kyõ thuaät moâ hình thoáng keâ raát toång quaùt, ñöôïc söû duïng roäng raõi trong khoa hoïc nghieân cöùu haønh vi. Noù coù theå ñöôïc xem laø söï keát hôïp cuûa phaân tích nhaân toá vaø hoài quy hay phaân tích ñöôøng daãn. Söï quan taâm trong SEM thöôøng laø vaøo caùc kieán truùc lyù thuyeát, ñöôïc trình baøy bôûi caùc nhaân toá ngaàm. Caùc quan heä giöõa caùc kieán truùc lyù thuyeát ñöôïc trình baøy bôûi caùc heä soá hoài quy hay heä soá ñöôøng daãn giöõa caùc nhaân toá. SEM aùm chæ 1 caáu truùc cuûa caùc hieäp töông quan (covariances) giöõa caùc bieán ñöôïc quan saùt, caùc quan heä naøy cho ra moät teân khaùc laø moâ hình hoùa caáu truùc hieäp töông quan (covariance structure modeling). Tuy nhieân, moâ hình coù theå ñöôïc môû roäng theâm bao goàm trung bình cuûa caùc bieán quan saùt ñöôïc hoaëc caùc nhaân toá trong moâ hình, laøm cho teân moâ hình hoùa caáu truùc hieäp töông quan ít chính xaùc. Nhieàu nhaø nghieân cöùu chæ ñôn giaûn nghó moâ hình loaïi naøy laø “caùc moâ hình Lisrel,” ñieàu naøy cuõng ít chính xaùc. LISREL laø chöõ vieát taét cuûa Linear Structural RELations (caùc quan heä caáu truùc tuyeán tính), vaø teân naøy ñöôïc Jöreskog söû duïng cho moät trong nhöõng chöông trình SEM ñaàu tieân thoâng duïng nhaát. Caùc moâ hình phöông trình caáu truùc ngaøy nay khoâng nhaát thieát phaûi tuyeán tính, vaø khaû naêng môû roäng cuûa SEM xa hôn phöông trình Lisrel ban ñaàu. Ví duï, Browne (1993) thaûo luaän khaû naêng laøm thích hôïp caùc ñöôøng cong phi tuyeán. SEM cung caáp moät khung thuaän tieän vaø raát toång quaùt cho caùc phaân tích thoáng keâ bao goàm caùc thuû tuïc ña bieán truyeàn thoáng, ví duï caùc tröôøng hôïp ñaëc bieät laø phaân tích nhaân toá, phaân tích hoài quy, phaân tích phaân bieät, vaø töông quan canonical. SEM thöôøng ñöôïc minh hoïa baèng bieåu ñoà ñöôøng daãn. Phöông trình thoáng keâ naøy thöôøng ñöôïc trình baøy trong moät heä phöông trình ma traän. Trong ñaàu thaäp nieân 70, khi kyõ thuaät naøy ñöôïc giôùi thieäu laàn ñaàu trong nghieân cöùu xaõ hoäi vaø nghieân cöùu haønh vi, phaàn meàm thöôøng yeâu caàu caøi ñaët chæ roõ moâ hình theo ñieàu kieän cuûa nhöõng ma traän naøy. Do ñoù, caùc nhaø nghieân cöùu ñaõ phaûi loïc vieäc trình baøy ma traän töø bieåu ñoà ñöôøng daãn, vaø cung caáp phaàn meàm vôùi 1 chuoãi ma traän cho caùc taäp hôïp tham soá khaùc nhau, nhö laø heä soá nhaân toá vaø caùc heä soá hoài quy. Caùc phaàn meàm ñöôïc phaùt trieån gaàn ñaây cho pheùp caùc nhaø nghieân cöùu chæ ñònh tröïc tieáp moâ hình nhö laø 1 bieåu ñoà ñöôøng daãn. Vieäc naøy hieäu quaû vôùi caùc vaán ñeà ñôn giaûn, nhöng coù theå gaây meät moûi ñoái vôùi caùc moâ hình coù tính phöùc taïp hôn. Vì lyù do naøy, phaàn meàm SEM hieän taïi cuõng vaãn hoã trôï caùc ñaëc tính kyõ thuaät cuûa moâ hình loaïi caâu leänh-hay ma traän. Path analysis (phaân tích ñöôøng xu höôùng) laø kyõ thuaät thoáng keâ duøng ñeå kieåm tra quan heä nhaân quaû giöõa hai hay nhieàu bieán. Döïa treân heä thoáng phöông trình tuyeán tính. Path analysis laø thaønh phaàn phuï cuûa SEM, moät thuû tuïc ña bieán maø theo ñònh nghóa cuûa Ullman (1996), “cho pheùp kieåm tra moät taäp quan heä giöõa moät hay nhieàu bieán ñoäc laäp, hoaëc laø lieân tuïc hoaëc laø rôøi raïc, vaø moät hay nhieàu bieán phuï thuoäc, hoaëc laø lieân tuïc hoaëc laø rôøi raïc.” SEM lieân quan ñeán caùc bieán ño löôøng ñöôïc (measured variable) vaø caùc bieán ngaàm (latent variable). Moät measured variable laø moät bieán coù theå ñöôïc quan saùt tröïc tieáp vaø ñöôïc ño löôøng. Bieán ño löôøng ñöôïc cuõng ñöôïc bieát ñeán nhö bieán quan saùt ñöôïc (observed variable), bieán chæ baùo hay bieán bieåu thò (indicator or manifest variables). Moät latent variable laø moät bieán khoâng theå ñöôïc quan saùt tröïc tieáp vaø phaûi ñöôïc suy ra töø measured variable. Latent variables ñöôïc aùm chæ bôûi hieäp töông quan (covariances) giöõa hai hay nhieàu measured variables. Chuùng cuõng ñöôïc bieát ñeán nhö laø caùc nhaân toá (nghóa laø, phaân tích nhaân toá), caùc bieán kieán truùc hay caùc bieán khoâng quan saùt ñöôïc (constructs or unobserved variables). SEM laø söï keát hôïp giöõa hoài quy ña bieán vaø phaân tích nhaân toá. Path analysis chæ lieân quan ñeán caùc bieán ño löôøng (measured variables). CAÙC THAØNH PHAÀN CUÛA SEM Coù hai thaønh phaàn: moâ hình ño löôøng (measurement model) vaø moâ hình caáu truùc (structural model). Measurement model: lieân quan ñeán quan heä giöõa measured variables vaø latent variables. Structural model: chæ lieân quan ñeán caùc quan heä giöõa caùc latent variables maø thoâi. Kyù hieäu trong SEM: Caùc bieán ño löôøng ñöôïc: hình chöõ nhaät hay vuoâng Caùc bieán ngaàm: elíp hay hình troøn Caùc khoaûn sai soá: (“nhieãu” cuûa caùc bieán ngaàm) ñöôïc ñöa vaøo bieåu ñoà SEM, ñaïi dieän bôûi “E’s” cho caùc bieán ño löôøng vaø “D’s” cho caùc bieán ngaàm. Caùc khoaûn sai soá ñaïi dieän phöông sai phaàn dö trong caùc bieán khoâng ñöôïc tính cho caùc ñöôøng daãn (pathways) ñöôïc giaû thieát trong moâ hình. Tham soá cuûa SEM: Laø caùc bieán, heä soá hoài quy vaø hieäp töông quan giöõa caùc bieán. Phöông sai coù theå ñöôïc chæ ra baèng muõi teân hai ñaàu keát thuùc taïi cuøng moät bieán, hoaëc ñôn giaûn hôn, kyù hieäu baèng soá trong hoäp veõ bieán hay cung troøn. Caùc heä soá hoài quy ñöôïc trình baøy doïc theo muõi teân moät chieàu chæ ra ñöôøng daãn ñöôïc giaû thieát giöõa hai bieán (coù troïng soá ñöôïc aùp duïng cho caùc bieán trong caùc phöông trình hoài quy tuyeán tính) Hieäp phöông sai ñöôïc keát hôïp vôùi caùc muõi teân voøng cung hai ñaàu giöõa hai bieán hoaëc caùc sai soá vaø bieåu thò voâ höôùng (no directionality). Data cho SEM laø caùc phöông sai maãu vaø hieäp phöông sai maãu laáy töø toång theå (kyù hieäu S, phöông sai maãu quan saùt ñöôïc vaø ma traän hieäp phöông sai). KIEÁN TRUÙC SEM Muïc tieâu trong vieäc xaây döïng 1 bieåu ñoà xu höôùng (path diagram) hay moâ hình phöông trình caáu truùc, laø tìm moät moâ hình ñuû thích hôïp vôùi döõ lieäu (S) ñeå phuïc vuï nhö laø 1 ñaïi dieän coù ích cuûa ñoä tin caäy vaø giaûi thích chi tieát döõ lieäu. Coù 5 böôùc trong kieán truùc SEM: Chæ ñònh moâ hình (Model Specification) Nhaän daïng moâ hình (Model Identification) Öôùc löôïng moâ hình (Model Estimation) Ñaùnh giaù ñoä thích hôïp cuûa moâ hình (Assesing Fit of the Model) Hieäu chænh moâ hình (Model Modification) Chæ ñònh moâ hình (Model Specification) Laø vieäc chính thöùc baét ñaàu moät moâ hình. Trong böôùc naøy, caùc tham soá ñöôïc xaùc ñònh laø coá ñònh hay töï do. Tham soá coá ñònh (fixed parameters) khoâng ñöôïc öôùc löôïng töø döõ lieäu vaø ñöôïc gaùn moät caùch tieâu bieåu baèng 0 (chæ ra khoâng coù quan heä giöõa caùc bieán). Caùc ñöôøng daãn cuûa caùc tham soá coá ñònh ñöôïc gaén nhaõn soá (tröø khi ñöôïc gaùn giaù trò laø 0, trong tröôøng hôïp naøy khoâng coù ñöôøng daãn naøo ñöôïc veõ) trong bieåu ñoà SEM. Tham soá töï do (Free parameters) ñöôïc öôùc löôïng töø döõ lieäu quan saùt vaø ñöôïc ngöôøi ñieàu tra tin raèng noù khaùc 0. Vieäc xaùc ñònh tham soá naøo laø coá ñònh hay töï do trong SEM laø raát quan troïng vì noù xaùc ñònh tham soá naøo seõ ñöôïc söû duïng ñeå so saùnh bieåu ñoà giaû thuyeát vôùi ma traän hieäp phöông sai vaø phöông sai toång theå maãu trong vieäc kieåm tra tính thích hôïp cuûa moâ hình (böôùc 4). Vieäc choïn tham soá naøo laø coá ñònh vaø tham soá naøo laø töï do tuøy thuoäc vaøo ngöôøi nghieân cöùu. Söï löïa choïn naøy trình baøy moät giaû thuyeát tieàn ñeà veà ñöôøng xu höôùng trong heä thoáng laø quan troïng trong theá heä cuûa caáu truùc lieân quan cuûa heä thoáng ñöôïc quan saùt (ví duï, phöông sai maãu ñöôïc quan saùt vaø ma traän hieäp phöông sai). Nhaän daïng moâ hình (Model Identification) Vieäc nhaän daïng quan taâm ñeán vieäc coù hay khoâng giaù trò duy nhaát cho moãi vaø moïi tham soá töï do coù theå thu thaäp ñöôïc töø döõ lieäu quan saùt. Noù phuï thuoäc vaøo vieäc löïa choïn moâ hình vaø ñaëc tính kyõ thuaät cuûa caùc tham soá coá ñònh, raøng buoäc vaø töï do. Moät tham soá bò raøng buoäc khi noù trong moät taäp hôïp vôùi caùc tham soá khaùc. Caùc moâ hình caàn phaûi ñöôïc nhaän daïng hoaøn chænh ñeå coù theå öôùc löôïng ñöôïc (böôùc 3) vaø ñeå kieåm ñònh giaû thuyeát veà quan heä giöõa caùc bieán. Coù caùc daïng moâ hình coù caáu truùc laø just-identified, overidentified, hay underidentified. just-identified model: trong ñoù töông öùng 1-1 giöõa data vaø caùc tham soá caáu truùc. Nghóa laø, soá phöông sai döõ lieäu vaø soá hieäp phöông sai baèng vôùi soá tham soá ñöôïc öôùc löôïng. Tuy nhieân, maëc daàu khaû naêng cuûa moâ hình laø ñaït ñöôïc moät giaûi phaùp duy nhaát cho taát caû caùc tham soá, just-identified model khoâng coù söï quan taâm cuûa khoa hoïc gia vì bôûi noù khoâng coù ñoä töï do vaø do ñoù khoâng theå bò loaïi boû. Overidentified model: laø moâ hình trong ñoù soá tham soá coù theå öôùc löôïng ñöôïc thì nhoû hôn soá ñieåm döõ lieäu (data points) (nghóa laø, phöông sai, hieäp töông quan cuûa caùc bieán quan saùt ñöôïc). Tình traïng naøy taïo keát quaû ra ñoä töï do döông cho pheùp loaïi boû moâ hình, do ñoù ñöôïc söû duïng moät caùch khoa hoïc hôn. Muïc ñích cuûa SEM laø chæ ra moät moâ hình nhö vaäy ñaùp öùng caùc tieâu chuaån cuûa overidentification. Underidentified model: laø moâ hình trong ñoù soá tham soá ñöôïc öôùc löôïng vöôït quaù soá phöông sai vaø hieäp töông quan. Nhö vaäy, moâ hình bao goàm thoâng tin khoâng yù nghóa (töø döõ lieäu ñaàu vaøo) cho vieäc ñaït ñöôïc 1 giaûi phaùp xaùc ñònh veà öôùc löôïng tham soá; nghóa laø, voâ soá caùc giaûi phaùp laø khaû dó cho 1 underidentified model. Öôùc luôïng moâ hình (Model Estimation) Trong böôùc naøy, caùc giaù trò khôûi ñaàu cuûa tham soá töï do ñöôïc choïn ñeå sinh ra 1 ma traän hieäp töông quan toång theå ñöôïc öôùc löôïng (estimated population covariance matrix), S(q), töø moâ hình. Caùc giaù trò khôûi ñaàu coù theå ñöôïc choïn bôûi ngöôøi nghieân cöùu töø thoâng tin ban ñaàu, bôûi caùc chöông trình maùy tính ñöôïc söû duïng ñeå xaây döïng SEM, hay töø phaân tích hoài quy ña bieán. Muïc tieâu cuûa öôùc löôïng laø ñeå sinh ra moät S(q) hoäi tuï treân ma traän hieäp töông quan toång theå quan saùt ñöôïc, S, vôùi ma traän phaàn dö (residual matrix) (khaùc bieät giöõa S(q) vaø S) trôû neân toái thieåu. Nhieàu phöông phaùp coù theå ñöôïc söû duïng ñeå sinh ra S(q). Vieäc choïn caùc phöông phaùp ñöôïc höôùng daãn baèng ñaëc tính cuûa data bao goàm kích thöôùc vaø phaân phoái maãu. Haàu heát caùc tieán trình ñöôïc söû duïng laø laëp. Hình thöùc toång quaùt cuûa haøm toái thieåu laø: Q = (s - s(q))’W(s - s(q)) Trong ñoù: s = vector bao goàm phöông sai vaø hieäp phöông sai cuûa caùc bieán quan saùt ñöôïc. s(q) = vector bao goàm caùc phöông sai corresponding vaø hieäp phöông sai nhö ñöôïc döï ñoaùn bôûi moâ hình. W = ma traän troïng soá (moät vaøi taùc giaû xem Q nhö laø F) Ma traän troïng soá, W, trong haøm treân, phuø hôïp vôùi phöông phaùp öôùc löôïng ñöôïc choïn. W ñöôïc choïn ñeå toái thieåu Q, vaø Q(N-1) cho vieäc thích hôïp haøm, trong haàu heát caùc tröôøng hôïp moät thoáng keâ phaân phoái X2. Keát quaû thöïc hieän cuûa X2 bò aûnh höôûng bôûi kích thöôùc maãu, sai soá phaân phoái, nhaân toá phaân phoái, vaø giaû thieát raèng caùc nhaân toá vaø sai soá laø ñoäc laäp (Ullman 1996). Moät vaøi phöông phaùp öôùc luôïng ñöôïc söû duïng thoâng duïng nhaát laø: Generalized Least squares (GLS) FGLS = ½ tr[([S - S(q)]W-1)2] Trong ñoù: tr = toaùn töû theo doõi (trace operator), coäng caùc yeáu toá treân ñöôøng cheùo chính cuûa ma traän W-1 = ma traän troïng soá toái öu, phaûi ñöôïc choïn bôûi nhaø nghieân cöùu (choïn löïa thoâng thöôøng nhaát laø S-1) Maximum Likelihood (ML) FML = log|S| - log|S| + tr(SS-1) - p Trong tröôøng hôïp naøy, W = S-1 vaø p = soá löôïng bieán ñöôïc ño löôøng Asymptotically Distribution Free (ADF) Estimator (Haøm öôùc löôïng töï do phaân phoái tieäm caän) FADF = [S - s(q)]’W-1[S - s(q)] W, trong haøm naøy, bao goàm caùc yeáu toá xem xeùt trong kurtosis. Ullman (1996) vaø Hoyle (1995) thaûo luaän veà caùc thuaän lôïi vaø giôùi haïn cuûa caùc haøm öôùc löôïng treân ñaây. ML vaø GLS höõu ích cho döõ lieäu phaân phoái chuaån khi caùc nhaân toá vaø sai soá laø ñoäc laäp, ADF höõu ích cho caùc döõ lieäu khoâng phaân phoái chuaån, nhöng chæ coù giaù trò khi kích thöôùc maãu lôùn hôn 2.500. Ullman chæ ra haøm öôùc löôïng toát nhaát cho döõ lieäu khoâng phaân phoái chuaån vaø/hoaëc phuï thuoäc giöõa caùc nhaân toá vaø sai soá laø Scaled ML. Baát keå haøm naøo ñöôïc choïn, keát quaû mong ñôïi cuûa tieán trình öôùc löôïng laø ñaït ñöôïc moät haøm thích hôïp gaàn ñeán 0. Moät haøm thích hôïp vôùi soá ñieåm laø 0 chæ ra raèng ma traän hieäp phöông sai ñöôïc öôùc löôïng cuûa moâ hình vaø ma traän hieäp phöông sai maãu nguyeân thuûy laø töông ñöông. Ñaùnh giaù ñoä thích hôïp cuûa moâ hình (Assesing Fit of the Model) Nhö ñaõ phaân tích, giaù trò haøm thích hôïp gaàn ñeán 0 ñöôïc mong ñôïi cho ñoä thích hôïp moâ hình. Tuy nhieân, noùi chung, neáu tyû soá giöõa X2 vaø baäc töï do nhoû hôn 3, moâ hình laø thích hôïp toát (Ullman 1996). Ñeå coù ñoä tin caäy trong kieåm ñònh ñoä thích hôïp moâ hình, kích thöôùc maãu töø 100 ñeán 200 ñöôïc yeâu caàu (Hoyle 1995). Ullman (1996) thaûo luaän söï ña daïng cuûa caùc haøm thích hôïp phaân phoái khoâng-X2, maø oâng ta goïi laø “caùc chæ soá thích hôïp so saùnh (comparative fit indices.)” Hoyle (1995) ñeà caäp ñeán ñieàu naøy nhö “caùc chæ soá thích hôïp phuï thuoäc (adjunct fit indices).” Moät caùch caên baûn, nhöõng phöông phaùp naøy so saùnh ñoä thích hôïp cuûa moät moâ hình ñoäc laäp (moät moâ hình khaúng ñònh khoâng coù quan heä giöõa caùc bieán) ñeå thích hôïp moâ hình ñöôïc öôùc löôïng. Keát quaû cuûa vieäc so saùnh naøy thì thöôøng laø moät soá giöõa 0 vaø 1, vôùi 0.90 hoaëc lôùn hôn ñöôïc chaáp nhaän nhö laø caùc giaù trò chæ ra ñoä thích hôïp. Caû Hoyle vaø Ullman ñeà nghò söû duïng nhieàu chæ soá khi xaùc ñònh caùc ñoä thích hôïp moâ hình. Hieäu chænh moâ hình (Model Modification) Neáu ma traän phöông sai/hieäp phöông sai ñöôïc öôùc löôïng baèng moâ hình khoâng moâ phoûng moät caùch thích hôïp ma traän phöông sai/hieäp phöông sai maãu, caùc giaû thuyeát coù theå ñöôïc hieäu chænh vaø moâ hình ñöôïc kieåm ñònh laïi. Ñeå ñieàu chænh 1 moâ hình, caùc ñöôøng daãn môùi ñöôïc veõ theâm hay caùc ñöôøng daãn cuõ ñöôïc boû ñi. Noùi caùch khaùc, caùc tham soá ñöôïc thay ñoåi töø coá ñònh tôùi töï do hoaëc töø töï do ñeán coá ñònh. Ñieàu quan troïng ñeå nhôù laø khi trong caùc thuû tuïc thoáng keâ khaùc, laø vieäc hieäu chænh moâ hình sau vieäc kieåm ñònh laàn ñaàu laøm gia taêng cô hoäi cuûa vaáp phaûi sai laàm loaïi I. Caùc thuû tuïc thoâng thöôøng ñöôïc söû duïng cho vieäc hieäu chænh moâ hình laø Lagrange Multiplier Index (LM) vaø Kieåm ñònh Wald. Caû hai loaïi kieåm ñònh naøy baùo caùo caùc thay ñoåi trong giaù trò X2 khi caùc ñöôøng daãn ñöôïc ñieàu chænh. LM yeâu caàu duø coù hay khoâng vieäc gia taêng caùc tham soá töï do gia taêng söï thích hôïp cuûa moâ hình. Kieåm ñònh Wald yeâu caàu coù hay khoâng vieäc xoùa boû caùc tham soá töï do gia taêng söï thích hôïp moâ hình. Ñeå ñieàu chænh tyû leä sai laàm loaïi 1 gia taêng, Ullman (1996) yeâu caàu söû duïng moät giaù trò xaùc suaát thaáp (p<0.01) khi taêng theâm hay boû caùc tham soá. Ullman cuõng yeâu caàu so saùnh giaù trò cheùo (cross-validation) vôùi caùc maãu khaùc. Vì traät töï cuûa caùc tham soá töï do coù theå aûnh höôûng ñeán vieäc löïa choïn cuûa caùc tham soá khaùc, LM neân ñöôïc aùp duïng tröôùc kieåm ñònh Wald (nghóa laø, coäng theâm vaøo taát caû caùc tham soá tröôùc khi baét ñaàu xoùa chuùng) (MacCullum 1986, ñaõ trích daãn cuûa Ullman 1996). Trình baøy moâ hình cuoái cuøng (Final Presentation of Model) Khi moâ hình ñaõ ñaït ñöôïc ñoä thích hôïp chaáp nhaän ñöôïc, caùc öôùc löôïng rieâng bieät veà caùc tham soá töï do ñöôïc ñaùnh giaù. Caùc tham soá töï do ñöôïc so saùnh vôùi giaù trò roãng (null value), söû duïng thoáng keâ phaân phoái z. Thoáng keâ z ñaït ñöôïc baèng caùch chia tham soá öôùc löôïng cho sai soá chuaån cuûa öôùc löôïng ñoù. Tyû leä cuûa kieåm ñònh naøy phaûi vöôït +/-1.96 ñeå quan heä trôû neân coù yù nghóa. Sau khi caùc quan heä rieâng bieät trong moâ hình ñöôïc ñaùnh giaù, caùc öôùc löôïng tham soá ñöôïc chuaån hoùa cho vieäc trình baøy moâ hình cuoá cuøng. Khi caùc öôùc löôïng tham soá ñöôïc chuaån hoùa, chuùng coù theå ñöôïc giaûi thích tham chieáu vôùi caùc tham soá khaùc trong moâ hình vaø cöôøng ñoä cuûa ñöôøng xu höôùng coù lieân quan trong moâ hình coù theå ñöôïc so saùnh. CHÖÔNG III.THIEÁT LAÄP MOÂ HÌNH NGHIEÂN CÖÙUVAØ CAÙC GIAÛ THUYEÁT LAÄP MOÂ HÌNH TAM-ECAM Phaàn naøy trình baøy moâ hình nghieân cöùu cuûa ñeà taøi, ñöôïc ñaët teân laø TAM-ECAM do caùc kieán truùc chính keát hôïp töø hai moâ hìnhTAM vaø e-CAM ñaõ ñöôïc trình baøy tröôùc ñaây. Caùc kieán truùc noäi sinh laø PU (Nhaän thöùc söï höõu ích), PEU (Nhaän thöùc tính deã söû duïng), BI (Haønh vi döï ñònh), PB (Haønh vi mua thöïc söï). Caùc kieán truùc ngoaïi sinh laø TERMI (Thuaät ngöõ), SCREEN (Thieát keá giao dieän), FACI (Caùc ñieàu kieän thuaän tieän), PRT (Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán giao dòch tröïc tuyeán), PRP (Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï). Löïa choïn caùc kieán truùc ngoaïi sinh Vieäc löïa choïn caùc bieán ngoaïi sinh döïa vaøo nhieàu nghieân cöùu thöïc nghieäm coù giaù trò tröôùc ñaây. Hai kieán truùc PRT (Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán giao dòch tröïc tuyeán) vaø PRP (Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï) ñöôïc laáy töø moâ hình e-CAM [6], hai kieán truùc naøy ñaõ ñöôïc thieát keá cho vieäc khaûo saùt nhaän thöùc trong moâi tröôøng thöông maïi ñieän töû vaø ñöôïc kieåm tra thöïc nghieäm theo moâ hình e-CAM taïi Myõ vaø Haøn Quoác. Vaán ñeà coøn laïi laø löïa choïn caùc kieán truùc ngoaïi sinh taùc ñoäng leân PU vaø PEU. Ñeå ñôn giaûn, toâi laäp baûng trình baøy taát caû caùc kieán truùc tham khaûo töø caùc nghieân cöùu tröôùc coù lieân quan ñeán vieäc choïn bieán trong ñeà taøi naøy. Baûng III. 1. Toùm taét löïa choïn bieán Stt Ref. Theo taøi lieäu tham khaûo Bieán Taùc ñoäng Khaûo saùt Keát quaû Choïn 1 2 3 4 5 6 7 1 [16] COURSE PEU Spreadsheet S Ghi chuù: S: significant (coù yù nghóa), NS: Not Significant (khoâng coù yù nghóa) No 2 [16] COURSE PU Spreadsheet S No 3 [16] EUC EXPERIENCE PEU Spreadsheet S No 4 [16] EUC EXPERIENCE PU Spreadsheet S No 5 [16] TRAINING PEU Spreadsheet S No 6 [16] TRAINING PU Spreadsheet S No 7 [16] SUPPORT PEU Spreadsheet S No 8 [16] SUPPORT PU Spreadsheet S No 9 [16] COMPATIBILITY PEU Spreadsheet S No 10 [16] COMPATIBILITY PU Spreadsheet S No 11 [16] S_RATING PEU Spreadsheet S No 12 [24] RELEVANCE PEU E-library S No 13 [24] RELEVANCE PU E-library S No 14 [24] TERMINOLOGY PU E-library NS No 15 [24] SCREEN DESIGN PU E-library NS No 16 [20] COMPUTER SELF-EFFICACY PEU IS S No 17 [20] COMPUTER ANXIETY PEU IS S No 18 [20] COMPUTER PLAYFULNESS PEU IS S No 19 [20] PERCEIVED ENJOYMENT PEU IS S No 20 [20] OBJECTIVE USABILITY PEU IS S No 21 [21] SUBJECTIVE NORM PU IS S No 22 [21] IMAGE PU IS S No 23 [21] JOB RELEVANCE PU IS S No 24 [21] OUTPUT QUALITY PU IS S No 25 [21] RESULT DEMONSTRABILITY PU IS S No 26 [16] DEMOGRAPHIC PEU Spreadsheet Yes 27 [16] DEMOGRAPHIC PU Spreadsheet Yes 28 [4] EXPERIENCE WITH INTERNET PU Internet/WWW S Yes 29 [4] FACILITATING CONDITIONS PU Internet/WWW S Yes 30 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN PEU E-library S Yes 31 [24] TERMINOLOGY PEU E-library S Yes 32 [24] SCREEN DESIGN PEU E-library S Yes 33 [20] FACILITATING CONDITIONS PEU IS S Yes Baûng III. 2. Giaûi thích lyù do caùc bieán Khoâng ñöôïc choïn (Kyù hieäu Yes ôû coät 7) Stt Ref. Bieán Taùcñoäng Giaûi thích 1 2 3 4 5 1 [16] COURSE PEU Bieán naøy moâ taû khoùa hoïc aùp duïng cho hoïc vieân trong khaûo saùt phaàn meàm baûng tính. Laø bieán nhaân khaåu hoïc coù theå thay theá baèng caùc yeáu toá nhaân khaûu hoïc khaùc thích hôïp hôn cho E-comm neân khoâng söû duïng ñöôïc trong luaän vaên 2 [16] COURSE PU 3 [16] EUC EXPERIENCE PEU Caùc items söû duïng trong bieán naøy khoâng phuø hôïp vôùi phaïm vi nghieân cöùu 4 [16] EUC EXPERIENCE PU 5 [16] TRAINING PEU Vieäc huaán luyeän chæ thích hôïp vôùi caùc IS, khoâng thích hôïp trong moâi tröôøng E-com B2C trong nghieân cöùu, vì ñaây laø moâi tröôøng aûo, chæ coù hoã trôï chöù khoâng coù huaán luyeän moät caùch raïch roøi 6 [16] TRAINING PU 7 [16] SUPPORT PEU Theo [16], hoã trôï goàm 2 loaïi: (1) hoã trôï phaùt trieån öùng duïng vaø (2) hoã trôï chung bao goàm hoã trôï cuûa quaûn lyù caáp cao vaø phaân boå nguoàn löïc. Caùc loaïi hoã trôï naøy thöôøng töø beân trong, khoâng phuø hôïp vôùi muïc tieâu nghieân cöùu cuûa thesis. Hôn nöõa, vieäc hoã trôï coù theå ño thoâng qua bieán Facilitang Conditions (Caùc ñieàu kieän thuaän tieän) trong [20] phuø hôïp vôùi moâi tröôøng aûo hôn. 8 [16] SUPPORT PU 9 [2] COMPATIBILITY PEU Bieán naøy chöa thaáy xuaát hieän trong caùc nghieân cöùu moâi tröôøng aûo 10 [2] COMPATIBILITY PU 11 [2] S_RATING PEU Chæ söû duïng thang ño 1 muc ñeå ñaùnh giaù chung veà moät heä thoáng cuï theå, khoâng thích hôïp trong moâi tröôøng thöông maïi ñieän töû 12 [24] RELEVANCE PEU Khoâng thích hôïp vôùi ñeà taøi do vieäc khaûo saùt khoâng taäp rung vaøo moät trang web cuï theå naøo 13 [24] RELEVANCE PU Nhö treân 14 [24] TERMINOLOGY PU Bieán naøy ñaõ ñöôïc test laø khoâng lieân quan ñaùng keå 15 [24] SCREEN DESIGN PU Bieán naøy ñaõ ñöôïc test laø khoâng lieân quan ñaùng keå 16 [20] COMPUTER SELF-EFFICACY PEU Do ñònh nghóa ñaõ ñöôïc trình baøy trong [20] khoâng phuø hôïp vôùi moâi tröôøng thöông maïi vaø thang ño ñaõ ñöôïc phaùt trieån cuûa noù (10 items) khoâng phuø hôïp vôùi phaïm vi nghieân cöùu cuûa thesis 17 [20] COMPUTER ANXIETY PEU Laø söï e sôï caù nhaân, thaäm chí sôï haõi khi ngöôøi ta ñoái maët vôùi trieån voïng söû duïng computer. Ñieàu naøy khoâng lieân quan vôùi E-com B2C 18 [20] COMPUTER PLAYFULNESS PEU Laø “möùc ñoä cuûa caùc nhaän thöùc töï phaùt trong caùc töông taùc microcomputer”, ñieàu naøy cuõng khoâng phuø hôïp vôùi e-com B2C 19 [20] PERCEIVED ENJOYMENT PEU Laø thaønh phaàn ñieàu chænh trong [20], aûnh höôûng qua kinh nghieäm gia taêng, chæ nghieân cöùu ñöôïc baèng longitudinal, khoù nghieân cöùu baèng survey 20 [20] OBJECTIVE USABILITY PEU Nhö muïc 19 21 [21] SUBJECTIVE NORM PU “Tieâu chuaån chuû quan” naøy khoâng lieân quan E-com B2C 22 [21] IMAGE PU Do baùc boû bieán 21 neân bieán naøy cuõng bò boû theo. Xem ñònh nghóa chi tieát trong [21] 23 [21] JOB RELEVANCE PU Gioáng nhö RELEVANCE. Kieán truùc naøy chæ ñònh heä thoáng ñaëc thuø. 24 [21] OUTPUT QUALITY PU Hai bieán naøy ñaõ bò baùc boû theo [24]. Xem chi tieát dieãn giaûi (¶) döôùi ñaây 25 [21] RESULT DEMONSTRABILITY PU Theo [24]: Caùc ñaëc tính heä thoáng coù khaû naêng aûnh höôûng tröïc tieáp caû PEU vaø PU veà heä thoáng thoâng tin. Caùc nghieân cöùu bao goàm caùc bieán ngoaïi sinh cuûa TAM ñaõ tìm thaáy quan heä coù yù nghóa giöõa caùc bieán heä thoáng vaø caùc kieán truùc nieàm tin cuûa TAM. Tuy nhieân , caùc nghieân cöùu naøy hoaëc laø söû duïng nhöõng bieán giaû (dummy variable) ñeå trình baøy IS khaùc nhau hay thöøa nhaän 1 kieán truùc toaøn boä ñôn, nhö laø nhaän thöùc chaát löôïng heä thoáng (perceived system quality) hay chaát löôïng keát quaû (output quality), ñeå thay theá cho caùc ñaëc tính heä thoáng. Hoaït ñoäng ñôn giaûn thaùi quaù naøy khoâng laøm noåi baät taùc ñoäng cuûa caùc ñaëc tính heä thoáng rieâng bieät leân vieäc chaáp nhaän cuûa ngöôøi söû duïng. Do ñoù, coù söï caàn thieát ñeå nhaän daïng nhöõng ñaëc tính heä thoáng ñaëc thuø vaø kieåm tra caùc taùc ñoäng rieâng bieät cuûa chuùng leân caû PEU vaø PU veà caùc thö vieän soá hoùa. Quan heä giöõa caùc ñaëc tính heä thoáng ña daïng vaø caùc kieán truùc nieàm tin trong TAM coù theå ñöôïc kieåm tra thoâng qua kieán truùc söû duïng. Thay vì kieåm tra tính deã söû duïng hay söï höõu ích, caùc nhaø nghieân cöùu khoa hoïc thö vieän ñaõ taäp trung vaøo vieäc söû duïng caùc thö vieän soá hoùa. Vieäc söû duïng thì ñöôïc ñònh nghóa nhö laø caùch thöùc deã nhö theá naøo vaø hieäu quaû nhö theá naøo moät heä thoáng computer coù theå coù theå ñöôïc söû duïng bôûi moät taäp hôïp ngöôøi söû duïng ñaëc thuø. Hai thaønh phaàn söû duïng naøy coù moät töông ñoàng gaàn guõi vôùi kieán truùc PEU vaø PU cuûa TAM. Do ñoù, nhöõng ñònh nghóa treân ñaây cung caáp cho chuùng toâi neàn taûng ñeå kieåm tra aûnh höôûng cuûa caùc yeáu toá ña daïng veà vieäc söû duïng heä thoáng treân caùc kieán truùc nieàm tin cuûa TAM. Theo caùc lónh vöïc yeáu toá söû duïng cuûa Lindgaard, chuùng toâi ñeà xuaát 3 ñaëc tính heä thoáng (Relevance, Terminology, Screen design) nhö caùc thaønh phaàn xaùc ñònh ngoaïi sinh quan troïng cuûa TAM. Chuùng ñaõ ñöôïc choïn vì chuùng thöôøng ñöôïc ñeà caäp trong lyù thuyeát khoa hoïc thö vieän cuûa söï thích ñaùng cuûa chuùng ñoái vôùi phaïm vi thö vieän soá hoùa (nhö laø relevance, terminology, vaø screen design laø voán coù trong caùc heä thoáng hoài phuïc thoâng tin) vaø möùc ñoä kieåm soaùt caáp cho nhöõng ngöôøi thieát keá thö vieän soá hoùa. Thôøi gian hoài ñaùp (response time), laø moät ñaëc tính heä thoáng khaùc, ñaõ khoâng ñöôïc ñöa vaøo trong nghieân cöùu naøy vì nhöõng ngöôøi thieát keá thö vieän soá hoùa coù ít kieåm soaùt treân noù vôùi ngöôøi söû duïng noái keát ñeán heä thoáng thoâng qua the Internet. Theo [3]: Thöông maïi tröïc tuyeán (nhö e-bay) nhôø raát nhieàu vaøo coâng ngheä ñeå hoã trôï tieán trình kinh doanh. Khi TMÑT ñöôïc toå chöùc chính thoâng qua töông taùc giöõa khaùch haøng vaø caùc heä thoáng computer; moät möùc töông taùc cao ñöôïc baûo ñaûm ñeå ñaït ñöôïc töông taùc mong ñôïi. Trong phaïm vi naøy, töông taùc phaûi laøm nhieàu hôn vôùi vieäc hoïc caùch ñeå tín nhieäm coâng ngheä cuûa khaùch haøng ñeå haønh ñoäng theo ñieàu quan taâm nhaát cuûa hoï, vaø ñeå hoài phuïc nhöõng thoâng tin coù yù nghóa nhaát cung caáp cho caùc quyeát ñònh. Häubl vaø Murray (2002) phaùt hieän thaáy khaùch haøng tin töôûng nhieàu hôn vaøo nhöõng giôùi thieäu ñöôïc hình thaønh bôûi caùc taùc nhaân giôùi thieäu ñieän töû theo caùch hoï seõ söû duïng nhöõng thuoäc tính cuûa saûn phaåm ñöôïc giôùi thieäu ñeå tham khaûo cho nhöõng quyeát ñònh mua haøng hieän taïi hay töông lai. Töø caùc lyù luaän treân, coù theå xem E-commerce laø 1 heä thoáng hoài phuïc thoâng tin, do ñoù nhaän caùc bieán theo [24] vaø boû caùc bieán theo [21] Baûng III. 3. Giaûi thích lyù do caùc bieán Ñöôïc choïn (Kyù hieäu Yes ôû coät 7) Stt Ref. Bieán Taùcñoäng Giaûi thích 1 2 3 4 5 26 [16] DEMOGRAPHIC PEU Bieán nhaân khaåu hoïc taùc ñoäng leân PU, PEU. Theo [16], Demographic laø moät trong caùc bieán tieàn ñeà cuûa Attitude (Thaùi ñoä) vaø ñaõ ñöôïc kieán truùc ñeå taùc ñoäng leân PU vaø PEU 27 [16] DEMOGRAPHIC PU 28 [4] EXPERIENCE WITH INTERNET PU Ñaõ ñöôïc khaûo saùt trong moâi tröôøng WWW, coù aûnh höôûng ñaùng keå leân PU 29 [4] FACILITATING CONDITIONS PU Bieán naøy ñaõ ñöôïc söû duïng trong [4] vaø [20]. Söû duïng thang ño 5 muïc. 30 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN PEU Ñaõ ñöôïc söû duïng trong [24] cho thaáy aûnh höôûng ñaùng keå leân PEU. Xem dieãn giaûi (1) 31 [24] TERMINOLOGY PEU Ñöôïc choïn theo giaûi thích treân 32 [24] SCREEN DESIGN PEU 33 [20] FACILITATING CONDITIONS PEU Bieán naøy ñöôïc giaûi thích gioáng muïc 29 baûng naøy. Theo [24]. Kieán thöùc veà lónh vöïc doø tìm laø moät yeáu toá kieåm soaùt beân trong khaùc coù theå aûnh höôûng tích cöïc leân nhaän thöùc tính deã söû duïng veà thö vieän soá hoùa. Nghieân cöùu veà caùc heä thoáng phuïc hoài thoâng tin chæ ra raèng kieán thöùc phaïm vi coù theå hoã trôï vieäc doø tìm moät caùch höõu hieäu hôn baèng caùch giuùp ngöôøi söû duïng taùch nhöõng thoâng tin lieân quan töø nhöõng hoài ñaùp khoâng lieân quan, xuùc tieán vieäc hoïc nhöõng nguyeân taéc doø tìm, vaø ñònh hình nhöõng truy vaán chính xaùc hôn. Trong moâi tröôøng aûo cuûa thö vieän soá hoùa, khoâng gioáng nhö moâi tröôøng vaät lyù nôi hoã trôï ngöôøi duøng cuoái hay hoã trôï quaûn lyù noùi chung laø coù saün, ôû ñaây khoâng coù ai tö vaán cho ngöôøi söû duïng. Vôùi ñieàu kieän naøy, kieán thöùc neàn taûng cuûa ngöôøi söû duïng veà lónh vöïc doø tìm coù theå giuùp hoã trôï töông taùc raát deã daøng hôn vôùi caùc thö vieän soá hoùa. Baûng III. 4. Toùm taét caùc bieán ngoaïi sinh ñöôïc choïn cho moâ hình Stt Ref. Bieán Teân bieán môùi Taùc ñoäng 1 2 3 4 5 1 [16] DEMOGRAPHIC GENDER, AGE, EXPE PEU 2 [24] KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN KNOWL. OF SEARCH PEU 3 [24] TERMINOLOGY TERMI PEU 4 [24] SCREEN DESIGN SCREEN PEU 5 [4,18,22] FACILITATING CONDITIONS FACI PEU 1 [16] DEMOGRAPHIC GENDER, AGE, EXPE PU 5 [4,18,22] FACILITATING CONDITIONS FACI PU 6 [4] EXPERIENCE WITH INTERNET EXPER PU ÔÛ ñaây, kieán truùc KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN ñöôïc tích hôïp vaøo kieán truùc FACILITATING CONDITIONS vì caùc töông ñoàng ñaõ ñöôïc chæ ra trong moâ hình UTAUT keát hôïp caùc kieán truùc ñaõ nghieân cöùu. Ñöôøng daãn vaø caùc muïc ño cuûa kieán truùc naøy cuõng ñöôïc hieäu chænh theo UTAUT [19]. Caùc kieán truùc chính Thuaät ngöõ (Terminology) Thuaät ngöõ ñeà caäp ñeán töø, caâu, vaø chöõ vieát taét ñöôïc söû duïng bôûi heä thoáng. Ngöôøi söû duïng caàn ñeä trình caùc truy vaán cuûa hoï ñeán heä thoáng thoâng qua caùc cuïm töø coù caáu truùc nôi maø kieán thöùc cuûa thuaät ngöõ ñöôïc söû duïng bôûi heä thoáng laø khoâng theå thieáu ñöôïc. Noùi caùch khaùc, ñieàu cuõng quan troïng laø ngöôøi söû duïng hieåu caùc moâ taû, höôùng daãn vaø keát quaû doø tìm cuûa heä thoáng soá hoùa moät caùch roõ raøng vaø ñuùng ñaén. Moät vaán ñeà chính vôùi thuaät ngöõ heä thoáng thoâng tin laø nhöõng bieät ngöõ ñöôïc söû duïng khoâng thích hôïp. Nhö ñaõ ñöôïc ghi chuù bôûi Talja et al., töø vöïng maø ngöôøi söû duïng duøng ñeå dieãn taû nhu caàu thoâng tin cuûa hoï thöôøng khaùc vôùi thuaät ngöõ cuûa nhöõng ngöôøi cung caáp thoâng tin. Ñieàu khaùc bieät naøy khoâng nhöõng laøm khoù khaên cho ngöôøi söû duïng töông taùc vôùi heä thoáng maø coøn giaûm lôïi ích tieàm taøng maø heä thoáng soá hoùa coù theå cung caáp cho ngöôøi söû duïng [24]. Kieán truùc naøy ñaõ ñöôïc kieåm tra thöïc nghieäm trong moâi tröôøng thö vieän soá hoùa vaø cho thaáy keát quaû taùc ñoäng tích cöïc ñeán nhaän thöùc tính deã söû duïng [24]. Toâi ñöa kieán truùc naøy vaøo trong moâ hình theo keát quaû nghieân cöùu töø [24], kieán truùc naøy taùc ñoäng tröïc tieáp leân kieán truùc Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng. Thieát keá giao dieän (Screen Design) Screen design laø caùch thöùc thoâng tin ñöôïc trình baøy treân maøn hình. Noù ñaõ ñöôïc nhaän bieát tröôùc ñaây bôûi caùc nhaø nghieân cöùu heä thoáng thoâng tin laø vieäc thieát keá giao dieän vaø maõ trình baøy thoâng tin cuûa moät heä thoáng thoâng tin coù theå aûnh höôûng lôùn ñeán chieán löôïc doø tìm thoâng tin cuûa ngöôøi söû duïng vaø keát quaû thöïc hieän cuûa hoï [24]. Trong caùc nghieân cöùu veà caùc heä thoáng hoài phuïc thoâng tin, giao dieän ngöôøi söû duïng ñaõ ñöôïc baùo caùo laø quan troïng töông ñöông vôùi phöông tieän hoài phuïc (retrieval engine) trong vieäc aûnh höôûng thöïc hieän heä thoáng [24]. Moät thieát keá maøn hình toát coù theå taïo ra 1 moâi tröôøng aûo tieän nghi maø ngöôøi söû duïng coù theå deã daøng nhaän bieát caùc nhoùm chöùc naêng vaø nhöõng phöông tieän giuùp ñieàu höôùng, di chuyeån töï do khaép nôi vaø queùt caùc keát quaû doø tìm, vaø laøm cho vieäc doø tìm höõu hieäu hôn. Kieán truùc naøy ñaõ ñöôïc kieåm tra thöïc nghieäm trong moâi tröôøng thö vieän soá hoùa vaø cho thaáy keát quaû taùc ñoäng tích cöïc ñeán nhaän thöùc tính deã söû duïng [24]. Toâi ñöa kieán truùc naøy vaøo trong moâ hình theo keát quaû nghieân cöùu töø [24], gioáng nhö thuaät ngöõ, kieán truùc naøy cuõng taùc ñoäng tröïc tieáp leân kieán truùc Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng. Caùc ñieàu kieän thuaän tieän (Facilitating Conditions) Caùc ñieàu kieän thuaän tieän ñöôïc ñònh nghóa laø möùc ñoä maø moät caù nhaân tin raèng cô sôû haï taàng toå chöùc vaø kyõ thuaät toàn taïi ñeå hoã trôï vieäc söû duïng heä thoáng. Kieán truùc naøy ñöôïc laøm theo moâ hình UTAUT cho phuø hôïp vôùi tính thoáng nhaát cuûa caùc lyù thuyeát vaø moâ hình neàn taûng ñaõ ñöôïc nghieân cöùu thöïc nghieäm tröôùc ñaây. Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï (PRP) vaø Nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán giao dòch tröïc tuyeán (PRT) Hai kieán truùc naøy laáy töø moâ hình e-CAM, hai kieán truùc naøy ñaõ ñöôïc thieát keá vaø thöïc nghieäm trong moâi tröôøng thöông maïi ñieän töû taïi hai quoác gia Myõ vaø Haøn Quoác. Khoâng coù söûa ñoåi gì vôùi hai kieán truùc naøy. Caùc bieán nhaân khaåu hoïc (Demographic) Caùc kieán truùc nhaân khaåu hoïc coù aûnh höôûng trung gian leân caùc kieán truùc chính vaø ñaõ ñöôïc nghieân cöùu thöïc nghieäm theo caùc nghieân cöùu tröôùc ñaây. Caùc bieán nhaân khaåu hoïc chuû yeáu laø giôùi tính, giaùo duïc, thu nhaäp, saéc toäc, ngheà nghieäp, vaø thaäm chí laø vuøng ñòa lyù (Bellman, Lohse, & Johnson, 1999) [16]. Trong ñeà taøi naøy, toâi choïn caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc laø Tuoåi, Giôùi Tính, Giaùo Duïc, Ngheà Nghieäp. Ñaëc tính Thu Nhaäp khoâng ñöôïc choïn vì lyù do laáy maãu khoâng chính xaùc, do ñoù coù theå bò cheäch. Hôn nöõa, theo moâ hình UTAUT [19], ñaõ chæ nghieân cöùu caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc chính laø Tuoåi vaø Giôùi Tính töø vieäc toång hôïp caùc lyù thuyeát/moâ hình nghieân cöùu tröôùc. Ñöôøng daãn töø bieán nhaân khaåu hoïc ñöôïc keá thöøa töø moâ hình UTAUT. Tuy nhieân, luaän vaên chæ döï ñònh phaân tích taùc ñoäng trung gian cuûa caùc bieán nhaân khaåu hoïc trong tröôøng hôïp côõ maãu thu thaäp ñöôïc phuø hôïp vôùi caùc phaân tích cheùo giöõa caùc nhoùm. Tröôøng hôïp côõ maãu khoâng ñuû lôùn ñeå phaân tích cheùo giöõa caùc nhoùm [1] thì caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc naøy ñöôïc söû duïng ñeå kieåm tra caùc thoáng keâ moâ taû laøm neàn taûng cho vieäc ñaùnh giaù chung vaø ñöa ra caùc kieán nghò cho caùc nghieân cöùu töông lai. Moâ hình TAM-ECAM döï ñònh PRP TERMI SCREEN FACI AGE PU PEU BI PRT GENDER EXPE Hình III. 1. Moâ hình TAM-ECAM döï ñònh Moâ hình naøy coù moät vaøi thay ñoåi so vôùi döï ñònh luùc ñaàu, kieán truùc PB (haønh vi mua thöïc söï) ñöôïc laøm theo moâ hình e-CAM vôùi 2 muïc ño laø Taàn Soá Mua Haøng Tröïc Tuyeán vaø Toång Giaù Trò Haøng Mua Tröïc Tuyeán trong voøng 6 thaùng qua keå töø ngaøy khaûo saùt. Trong ñieàu kieän cuûa luaän vaên hieän taïi, chuùng toâi (toâi vaø ngöôøi toå chöùc khaûo saùt laáy maãu taïi moät Coâng ty dòch vuï Marketing) ñaõ khoâng tìm ra toång theå naøy neân ñaõ chuyeån qua khaûo saùt toång theå coù döï ñònh mua. Vôùi vieäc chuyeån ñoåi toång theå nghieân cöùu nhö treân, söï thay ñoåi laøm aûnh höôûng ñeán muïc ño cuûa PB (xem questionnaire trong Phuï luïc 1) chæ coøn 1 muïc (C.10). Sau khi khaûo saùt thöïc teá, coù nhieàu hoài ñaùp ñaõ ñeå troáng muïc ño ôû kieán truùc naøy do trong kieán truùc BI (caâu C.8 vaø C.9) hoï ñaõ ñaùnh daáu vaøo muïc 1 hoaëc 2 (nghóa laø, Chaéc Chaén Khoâng Söû Duïng hoaëc Khoâng Söû Duïng töông öùng theo thöù töï). Maõ hoùa baèng 0 ñöôïc tính theâm cho nhöõng muïc hoài ñaùp naøy. Nhö vaäy, vôùi thang ño khoâng phuø hôïp vôùi caáu truùc cuûa moâ hình döï ñònh neân kieán truùc PB chæ ñeå tham khaûo vaø ñöôïc loaïi boû khoûi phaân tích. CAÙC GIAÛ THUYEÁT NEÀN TAÛNG Theo keát quaû cuûa nghieân cöùu tröôùc ñaây [24], Thuaät Ngöõ vaø Thieát Keá Giao Dieän coù taùc ñoäng döông leân nhaän thöùc tính deå söû duïng. Giaû thuyeát H1 vaø H2 ñöôïc phaùt bieåu nhö sau: H1: Thuaät Ngöõ (TERMI) coù taùc ñoäng döông tröïc tieáp leân Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng (PEU). H2: Thieát Keá Giao Dieän (SCREEN) coù taùc ñoäng döông tröïc tieáp leân Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng (PEU). Theo keát quaû nghieân cöùu cuûa moâ hình UTAUT, caùc ñieàu kieän thuaän tieän coù aûnh höôûng tröïc tieáp leân vieäc söû duïng heä thoáng thöïc söï. Trong ñieàu kieän thöông maïi ñieän töû vaø theo muïc tieâu nghieân cöùu veà haønh vi döï ñònh, toâi hieäu chænh kieán truùc FACI taùc ñoäng tröïc tieáp leân kieán truùc BI laø kieán truùc noäi sinh cuoái cuøng cuûa moâ hình. Giaû thuyeát H3 ñöôïc phaùt bieåu nhö sau: H3: Caùc Ñieàu Kieän Thuaän Tieän (FACI) coù taùc ñoäng döông tröïc tieáp leân Haønh Vi Döï Ñònh (BI) Caùc giaû thuyeát keá tieáp ñöôïc phaùt bieåu thoáng nhaát vôùi moâ hình TAM. H4: Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng (PEU) taùc ñoäng döông leân Nhaän Thöùc Söï Höõu Ích (PU) H5: Nhaän Thöùc Söï Höõu Ích (PU) taùc ñoäng döông leân Döï Ñònh Haønh Vi (BI) H6: Nhaän Thöùc Tính Deã Söû Duïng (PEU) taùc ñoäng döông leân Döï Ñònh Haønh Vi (BI) Caùc giaû thuyeát sau ñöôïc phaùt bieåu thoáng nhaát vôùi moâ hình e-CAM. H7: Nhaän Thöùc Ruûi Ro Lieân Quan Ñeán Giao Dòch Tröïc Tuyeán (PRT) taùc ñoäng aâm leân Döï Ñònh Haønh Vi (BI) H8: Nhaän Thöùc Ruûi Ro Lieân Quan Ñeán Saûn Phaåm/Dòch Vuï (PRP) taùc ñoäng aâm leân Döï Ñònh Haønh Vi (BI) H9: Nhaän Thöùc Ruûi Ro Lieân Quan Ñeán Giao Dòch Tröïc Tuyeán (PRT) vaø Nhaän Thöùc Ruûi Ro Lieân Quan Ñeán Saûn Phaåm/Dòch Vuï (PRP) töông quan döông vôùi nhau PHÖÔNG PHAÙP NGHIEÂN CÖÙU Döõ lieäu nghieân cöùu Toång theå söû duïng TMÑT laø khoâng theå bieát ñöôïc. Soá ngöôøi coù theû tín duïng cuõng khoâng theå bieát do caùc khoù khaên veà baûo maät danh saùch khaùch haøng cuûa caùc toå chöùc sôû höõu danh saùch naøy. Do ñoù, höôùng khaûo saùt laø choïn danh saùch ngöôøi bieát veà TMÑT qua danh saùch theo 1 danh baï ñieän thoaïi vuøng ñaõ coù. Vieäc choïn ngöôøi “bieát” veà TMÑT ñöôïc thöïc hieän qua caùc caâu hoûi saøng loïc tröôùc baèng ñieän thoaïi, sau ñoù saøng loïc laïi baèng moät soá caâu hoûi chính thöùc khi phoûng vaán tröïc tieáp. Döõ lieäu ñöôïc thu thaäp qua phoûng vaán tröïc tieáp laø 111 maãu vôùi nhieàu trình ñoä hoïc vaán, ngheà nghieäp, ñoä tuoåi khaùc nhau. Ñoái töôïng sinh vieân ñöôïc khoáng cheá döôùi 4% toång soá maãu thu thaäp ñöôïc. Thuû tuïc thu thaäp döõ lieäu Döõ lieäu ñöôïc thu thaäp baèng caùch phoûng vaán tröïc tieáp thoâng qua questionnaire. Ngöôøi hoài ñaùp ñöôïc saøng loïc baèng moät soá caâu hoûi tröïc tieáp ghi trong baûng questionnaire, nhöõng ngöôøi hoài ñaùp khoâng ñaùp öùng muïc tieâu seõ khoâng ñöôïc tieáp tuïc phoûng vaán. Baûng questionnaire ñaõ ñöôïc pilot tröôùc vôùi 8 ngöôøi ñeå ñaûm baûo tính giaù trò noäi dung. Baûng questionnaire hoaøn chænh sau khi ñaõ pilot ñöôïc söû duïng cho vieäc thu thaäp döõ lieäu. Vieäc phoûng vaán ñaõ ñöôïc toå chöùc trong khoaûng nöûa thaùng. Ñeå ñaûm baûo giaù trò cuûa nhöõng muïc ñöôïc phoûng vaán, ñaõ thöïc hieän kieåm tra qua ñieän thoaïi hoaëc kieåm tra taïi nhaø ngöôøi hoài ñaùp hoaëc kieåm tra giaùn tieáp taïi vaên phoøng sau khi phoûng vaán vieân thöïc hieän xong questionnaire. Vieäc kieåm tra taïi nhaø ngöôøi hoài ñaùp ñaõ ñöôïc thöïc hieän vôùi giaùm saùt vieân. Trung bình toán khoaûng 20 phuùt ñeå phoûng vaán vieân thöïc hieän phoûng vaán xong moät baûng questionnaire. Caùc ño löôøng TERMI : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 3 muïc ño, caùc muïc ño laáy töø nghieân cöùu thöïc nghieäm veà khaùc bieät caùc nhaân vaø ñaëc tính heä thoáng do WEIYIN HONG, JAMES Y.L. THONG, WAI-MAN WONG, vaø KAR-YAN TAM thöïc hieän [24]. SCREEN : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 2 muïc ño, caùc muïc ño coù nguoàn goác gioáng nhö TERMI. FACI : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 3 muïc ño, caùc muïc ño laáy töø nghieân cöùu toång hôïp caùc moâ hình thaønh 1 moâ hình duy nhaát UTAUT [19]. Caùc muïc ño naøy ñaõ ñöôïc hieäu chænh laïi cho phuø hôïp vôùi moâi tröôøng thöông maïi ñieän töû. PEU : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 4 muïc ño, caùc muïc ño naøy coù nguoàn goác töø nghieân cöùu moâ hình e-CAM [6]. PU : töông töï PEU. BI : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 2 muïc ño, muïc ño thöù nhaát laáy töø moâ hình UTAUT [19] vaø muïc ño thöù hai laáy töø nghieân cöùu thöïc nghieäm cuûa Paul J. Hu, Patrick Y.K. Chau, Olivia R. Liu Sheng, Kar Yan Tam veà vieäc kieåm tra moâ hình TAM trong vieäc ñieàu trò qua maïng [12]. PRT : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 4 muïc ño, caùc muïc ño naøy laáy töø moâ hình e-CAM [6]. PRP : söû duïng thang ño Likert 5 ñieåm vaø 5 muïc ño, caùc muïc ño naøy laáy töø moâ hình e-CAM [6]. AGE : ghi nhaän tuoåi thöïc söï, sau ñoù saép xeáp laïi döõ lieäu theo thang ño khoaûng. EXPE : kinh nghieäm söû duïng Internet ñöôïc ño baèng thang ño khoaûng, caùc khoaûng chia ñöôïc tính theo thang ño trong moâ hình e-CAM [6] CAREER : thang ño chæ danh, ghi nhaän ngheà nghieäp, sau ñoù saép xeáp laïi theo töøng nhoùm ngheà. Toång coäng coù 10 nhoùm ngheà ñöôïc baùo caùo. CHÖÔNG IV.PHAÂN TÍCH DÖÕ LIEÄU CAÙC THOÁNG KEÂ CHUNG Thoáng keâ caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc Caùc ñaëc tính nhaân khaåu hoïc ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.1 sau: Baûng IV. 1. Thoáng keâ ñaëc tính nhaân khaåu hoïc Taàn soá Phaàn traêm Hoïc vaán Trung hoïc cô sôû (caáp 2) 1 0,90 Phoå thoâng trung hoïc (caáp 3) 12 10,81 Trung hoïc chuyeân nghieäp 10 9,01 Cao ñaúng 17 15,32 Ñaïi hoïc 71 63,96 TOÅNG COÄNG 111 100,00 Ngheà nghieäp Sinh vieân 4 3,60 Giaùo vieân 7 6,31 Nhaân vieân vaên phoøng 65 58,56 Nhaân vieân baùn haøng 8 7,21 Ngheà töï do 1 0,90 Ngheä thuaät 1 0,90 Coâng ngheä thoâng tin 21 18,92 Chuû kinh doanh vöøa vaø nhoû 1 0,90 Thôï thuû coâng 2 1,80 Baùc syõ 1 0,90 TOÅNG COÄNG 111 100,00 Giôùi tính Nöõ 53 47,75 Nam 58 52,25 TOÅNG COÄNG 111 100,00 Tuoåi Töø 16 ñeán 25 66 59,46 Töø 26 ñeán 35 32 28,83 Töø 36 ñeán 45 13 11,71 TOÅNG COÄNG 111 100,00 Thoáng keâ kinh nghieäm söû duïng Internet Thoáng keâ kinh nghieäm söû duïng Internet ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.2 sau: Baûng IV. 2. Thoáng keâ kinh nghieäm söû duïng Internet Taàn soá Phaàn traêm Töø 3 - 6 thaùng 1 0,90 Töø 7 - 12 thaùng 5 4,50 Töø 1 naêm – 2 naêm 21 18,92 Hôn 2 naêm 84 75,68 TOÅNG COÄNG 111 100,00 Thoáng keâ döï ñònh mua haøng tröïc tuyeán Thoáng keâ döï ñònh mua haøng tröïc tuyeán ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.3 sau: Baûng IV. 3. Thoáng keâ döï ñònh mua haøng tröïc tuyeán Taàn soá Phaàn traêm Khoâng mua 9 8,11 Nhoû hôn 500.000 ñ 12 10,81 Treân 500.000 ñeán 1.000.000 ñ 7 6,31 Treân 1.000.000 ñeán 2.000.000 ñ 14 12,61 Treân 2.000.000 ñeán 5.000.000 ñ 5 4,50 Treân 5.000.000 ñeán 10.000.000 ñ 9 8,11 Lôùn hôn 20.000.000 ñ 2 1,80 Chöa bieát laø bao nhieâu 53 47,75 TOÅNG COÄNG 111 100,00 KIEÅM ÑÒNH MOÂ HÌNH TAM-ECAM Xaùc ñònh ñoä tin caäy vaø ñoä giaù trò Ñoä tin caäy Internal consistency reliability (coøn goïi laø ñoä tin caäy cuûa caùc thaønh phaàn), xem xeùt phaïm vi caùc muïc ñöôïc söû duïng ñeå ñaùnh giaù moät kieán truùc phaûn aûnh soá ñieåm chung cho kieán truùc ñoù (Barki and Hartwick, 1994), trong baøi naøy ñöôïc ño löôøng baèng heä soá Cronbach’s alpha (Cronbach and Meehl, 1955) kieåm ñònh caùc thang ño rieâng bieät vaø thang ño toaøn boä. Xem keát quaû trong Baûng IV.4. Baûng IV. 4. Heä soá ñoä tin caäy Nhaân toá Mean SD Cronbach Alpha TERMI 0,5870 TERMI_1 3,0090 1,0313 TERMI_2 3,7658 0,8734 TERMI_3 3,3063 0,9704 SCREEN 0,6706 SCREEN_1 3,8559 0,7116 SCREEN_2 3,9459 0,8294 FACI 0,5726 FACI_1 3,5586 0,9787 FACI_2 3,4955 1,0346 FACI_3 3,5495 0,9414 PU 0,5788 PU_1 3,6036 0,9073 PU_2 4,1802 0,6633 PU_3 3,8108 0,9097 PU_4 3,8649 0,7069 PEU 0,6708 PEU_1 3,7117 0,7791 PEU_2 3,7568 0,8966 PEU_3 3,4775 0,8618 PEU_4 3,7117 0,7184 BI 0,8043 BI1 3,3063 0,7109 BI2 3,6036 0,8973 PRT 0,7855 PRT_1 3,5045 1,0346 PRT_2 3,7568 0,9928 PRT_3 3,3514 0,9968 PRT_4 3,6847 0,8526 PRP 0,7654 PRP_1 3,6306 0,8082 PRP_2 3,3694 0,9335 PRP_3 3,2703 0,9995 PRP_4 3,5315 0,8182 PRP_5 3,5946 0,8778 Ghi chuù: Mean: giaù trò trung bình, SD: ñoä leäch chuaån Heä soá Cronbach alpha theo yeâu caàu toái thieåu laø 0.7 ñoái vôùi nghieân cöùu thöïc nghieäm, trong tröôøng hôïp nghieân cöùu khaùm phaù thì coù theå xem xeùt moät phaân tích nhaân toá khaùm phaù theo phöông phaùp truyeàn thoáng vaø phaân tích nhaân toá khaúng ñònh theo phöông phaùp hieän ñaïi (Bollen 1989) [14]. Theo höôùng daãn naøy, phaân tích nhaân toá khaùm phaù baèng phaàn meàm SPSS seõ ñöôïc thöïc hieän ñeå laøm tieàn ñeà cho caùc phaân tích keá tieáp. Ñoä giaù trò Ñoä giaù trò phaân bieät (discriminant validity) cuûa moät ño löôøng ñöôïc xaùc ñònh laø phuø hôïp neáu ño löôøng naøy coù theå phaân bieät moät caùc thoûa ñaùng töø caùc kieán truùc lieân quan. Ñoä giaù trò hoäi tuï cuûa moät ño löôøng ñöôïc xaùc ñònh laø phuø hôïp neáu caùc chæ baùo khaùc nhau cho ño löôøng naøy lieân quan ñeán kieán truùc khaùi nieäm töông öùng. Ñeå ñaùnh giaù ñoä giaù trò hoäi tuï vaø ñoä giaù trò phaân bieät (convergent validity vaø discriminant validity), phaân tích nhaân toá khaúng ñònh (CFA – Confirmatory Factor Analysis) ñöôïc thöïc hieän. CFA ñöôïc thöïc hieän theo hai böôùc nhö sau [18]: Böôùc 1: Kieåm tra ñoä giaù trò hoäi tuï (convergent validity) vaø ñoä giaù trò phaân bieät (discriminant validity) cho nhöõng nhaân toá caáp 1 (first-order factors) ôû caáp ñoä nhaân toá. Böôùc naøy kieåm tra toaøn boä moâ hình ño löôøng bao goàm caùc nhaân toá caáp 1 coù trong nghieân cöùu lieân quan ñeán caùc chæ baùo (indicators) cuûa töøng nhaân toá. Böôùc 2: Kieåm tra ñoä giaù trò hoäi tuï (convergent validity) vaø ñoä giaù trò phaân bieät (discriminant validity) cho toaøn boä kieán truùc cuûa moâ hình. Böôùc naøy döïa treân keát quaû cuûa böôùc 1 ñaõ ñöôïc kieåm tra ñeå laáy ñieåm soá nhaân toá (factor scores) laøm giaù trò ñaàu vaøo. Böôùc naøy bao goàm caùc nhaân toá caáp 1 vaø caùc nhaân toá caáp 2 (second-order factors). Lyù do thieát keá hai böôùc nhö treân döïa vaøo vieäc xem xeùt côõ maãu trong nghieân cöùu khoâng ñöôïc lôùn laém (111 maãu) ñeå laøm thích hôïp moät moâ hình toaøn dieän coù quaù nhieàu tham soá [18]. Phaân tích nhaân toá khaúng ñònh caáp nhaân toá (böôùc 1) Keát quaû kieåm tra böôùc 1 ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.5 vaø Baûng VI.6. Baûng IV.6 cho thaáy heä soá ñoä tin caäy (Cronbach’a cuûa hai kieán truùc PRT vaø PRP ñaït möùc yeâu caàu cho nghieân cöùu khaùm phaù (>0.6). Moät soá chæ baùo bò loaïi khoûi moâ hình vì khoâng phuø hôïp trong tieán trình laøm thích hôïp moâ hình. Caùc chæ soá thích hôïp trong keát quaû CFA böôùc 1 ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.5. Baûng IV. 5. Caùc chæ soá thích hôïp CFA böôùc 1 Caùc chæ soá thích hôïp (Fit Indices) Giaù trò yeâu caàu Keát quaû thöïc hieän c2 7.505 Df (baäc töï do) 6 c2/df £ 3.0 1.25 RMSEA £ 0.5 0.0478 GFI ³ 0.90 0.978 AGFI ³ 0.80 0.992 NFI ³ 0.90 0.928 NNFI ³ 0.90 0.949 RMR £ 0.05 0.0431 CFI ³ 0.90 0.980 Caùc heä soá ñöôøng daãn töø caùc chæ baùo tôùi caùc kieán truùc töông öùng ñeàu coù yù nghóa vôùi t-value lôùn hôn ±1.96 (Xem Baûng IV.6). Caùc heä soá ñöôøng daãn naøy keát hôïp vôùi caùc chæ soá thích hôïp moâ hình trong Baûng IV.5 cho thaáy moâ hình caáp nhaân toá ñaït ñoä giaù trò hoäi tuï (convergent validity). Ñoä giaù trò phaân bieät (discriminant validity) ñöôïc ñaùnh giaù baèng caùch so saùnh phöông sai ñöôïc chia giöõa caùc nhaân toá vaø phöông sai trung bình ñöôïc trích. Tröôøng hôïp phöông sai ñöôïc chia giöõa caùc kieán truùc nhoû hôn phöông sai trung bình ñöôïc trích laø ñaït ñoä giaù trò phaân bieät. Baûng IV.7 cho thaáy moâ hình ñaït ñoä giaù trò phaân bieät. Baûng IV. 6. Heä soá caùc chæ baùo töø phaân tích CFA böôùc 1 Caùc chæ baùo Heä soá chuaån hoùa Cronbach'a TERMI TERMI_1(a) TERMI_2(a) TERMI_3(a) SCREEN SCREEN_1(a) SCREEN_2(a) FACI 0,849 FACI_1 0,776** FACI_2(b) 0,550** FACI_3(a) PRT 0,641 PRT_1(b) 0,478** PRT_2(a) PRT_3(a) PRT_4 0,923** PRP 0,622 PRP_1(b) 0,716** PRP_2(a) PRP_3(a) PRP_4(a) PRP_5 0,467** ** p < 0.05 (a) Caùc muïc naøy bò loaïi khoûi böôùc 1 vaø böôùc 2 (b) Caùc heä soá nhaân toá naøy ñöôïc coá ñònh theo keát quaû laáy töø EFA Baûng IV. 7. Caùc chæ soá thích hôïp trong CFA böôùc 1 Caùc chæ soá thích hôïp (Fit Indices) Giaù trò yeâu caàu Keát quaû thöïc hieän c2 7.505 Df (baäc töï do) 6 c2/df £ 3.0 1.25 RMSEA £ 0.5 0.0478 GFI ³ 0.90 0.978 AGFI ³ 0.80 0.922 NFI ³ 0.90 0.928 NNFI ³ 0.90 0.949 RMR £ 0.05 0.0431 CFI ³ 0.90 0.980 Baûng IV. 8. Ñoä giaù trò phaân bieät Ñöôøng cheùo trình baøy phöông sai trung bình ñöôïc trích. Caùc muïc döôùi ñöôøng cheùo trình baøy phöông sai ñöôïc chia giöõa caùc nhaân toá. Kieán truùc FACI PRT PRP FACI 0.392 PRT 0.226 0.351 PRP 0.349 0.331 1.328 Phaân tích nhaân toá khaúng ñònh cho toaøn boä moâ hình (böôùc 2) Sau khi böôùc 1 ñaõ thöïc hieän vôùi keát quaû moâ hình ñaït ñoä thích hôïp toát, laáy ñieåm soá nhaân toá cuûa caùc nhaân toá vöøa ñöôïc phaân tích laøm giaù trò ñaàu vaøo cho böôùc 2. Caùc kieán truùc FACI, PRT, PRP trong böôùc 2 ñöôïc xem laø caùc bieán ñoäc laäp (ngoaïi sinh) [15, 18]. Caùc nhaân toá chöa ñöôïc phaân tích trong böôùc 1 laø caùc nhaân toá baäc hai (second order factor) bao goàm PU, PEU, vaø BI. Caùc nhaân toá baäc hai naøy ñöôïc ñöa vaøo moâ hình vôùi toaøn boä caùc chæ baùo cuûa noù (caùc bieán quan saùt ñöôïc). Keát quaû phaân tích caùc heä soá ñöôøng daãn ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.9. Baûng IV. 9. Heä soá caùc chæ baùo töø phaân tích CFA böôùc 2 Caùc chæ baùo Heä soá chuaån hoùa Cronbach'a PU 0,4721 PU_1(a) PU_2 0,28** PU_3 0,28** PU_4 0,66** PEU 0.5465 PEU_1 0.56** PEU_2(a) PEU_3(a) PEU_4 0,79** BI 0,8043 BI_1 0,92** BI_2 0,86** ** p < 0.05 (a) Caùc muïc naøy bò loaïi khoûi moâ hình Baûng IV. 10. Ñoä giaù trò phaân bieät Kieán truùc BI PU PEU BI 0.849 PU 0.194 0.637 PEU 0.108 0.745 0.891 Baûng IV. 11. Caùc chæ soá thích hôïp trong CFA böôùc 2 Caùc chæ soá thích hôïp (Fit Indices) Giaù trò yeâu caàu Keát quaû thöïc hieän c2 44.369 Df (baäc töï do) 22 c2/df £ 3.0 2.01 RMSEA £ 0.5 0.09 GFI ³ 0.90 0.918 AGFI ³ 0.80 0.832 NFI ³ 0.90 0.834 NNFI ³ 0.90 0.835 RMR £ 0.05 0.061 CFI ³ 0.90 0.899 Caùc giaù trò trình baøy trong caùc baûng treân cho thaáy moâ hình caáu truùc toaøn boä ñaït ñöôïc ñoä giaù trò hoäi tuï vaø ñoä giaù trò phaân bieät. Vôùi muïc tieâu chuù troïng vaøo khaùm phaù caùc yeáu toá coù lieân quan ñeán söï saün saøng cuûa thöông maïi ñieän töû trong ñeà taøi naøy cuøng vôùi vieäc xem xeùt keát quaû cuûa caùc nghieân cöùu tröôùc ñaây trong lónh vöïc lieân quan, toâi taïm döøng laøm thích hôïp moâ hình ôû ñaây vôùi möùc ñoä thích hôïp chaáp nhaän ñöôïc (xem [4], trang 112-118). Trong caùc nghieân cöùu söû duïng SEM, ngöôøi nghieân cöùu caàn phaûi bieát khi naøo döøng laøm thích hôïp moâ hình, ngöôøi ta caàn phaûi xem xeùt lieäu vieäc chæ ñònh laïi moâ hình coù daãn ñeán vaán ñeà moâ hình quaù thích hôïp hay khoâng, nhö Wheaton ñaõ chæ ra “vieäc bieát raèng ñoä thích hôïp bao nhieâu laø ñuû maø khoâng caàn quaù thích hôïp ” (Wheaton, B (1987). Assessement of fit in overidentified models with latent variables. Sociological Methods & Reasearch, 16, p. 118-154). Nhö vaäy, trong nghieân cöùu khaùm phaù naøy, moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng trong ñeà taøi naøy ñöôïc xem laø phuø hôïp cho caùc phaân tích tieáp theo. Trình baøy moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng Hình IV. 1. Keát quaû chaïy moâ hình TAM-ECAM Moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng ñöôïc trình baøy trong Hình IV.1. Caùc heä soá ñöôøng daãn laø caùc heä soá chuaån hoùa. Kieán truùc FACI ñöôïc phaân tích trong CFA böôùc 1 ñaõ loaïi khoûi moâ hình cuoái cuøng vì cho heä soá khoâng phuø hôïp. Moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng cuõng khoâng tính taùc ñoäng cuûa caùc bieán nhaân khaåu hoïc (AGE, GENDER, EXPE) leân caùc ñöôøng daãn töø PU à BI vaø PEU à BI nhö moâ hình giaû thuyeát ñaõ ñeà xuaát (xem laïi chöông 3) do moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng trong ñeà taøi naøy chöa ñöôïc thích hôïp raát toát vôùi döõ lieäu nghieân cöùu neân moâ hình cuoái cuøng chæ ñöôïc söû duïng laøm tieàn ñeà cho caùc nghieân cöùu töông lai. KIEÅM ÑÒNH CAÙC GIAÛ THUYEÁT Nhö vaäy, moâ hình TAM-ECAM ñeà nghò töø 3 moâ hình chính laø TAM, e-CAM, vaø UTAUT ñaõ ñöôïc ruùt goïn laïi thaønh moâ hình TAM-ECAM cuoái cuøng vôùi caùc thaønh phaàn chính coù töø moâ hình e-CAM. Caùc kieán truùc khaùc khoâng phuø hôïp ñaõ ñöôïc loaïi boû khoûi moâ hình cuoái cuøng. Chuùng ta seõ kieåm ñònh caùc giaû thuyeát ñöôïc neâu trong Chöông III xem keát quaû xaùc nhaän giaû thuyeát naøo vaø baùc boû giaû thuyeát naøo. Keát quaû toùm taét vieäc kieåm ñònh caùc giaû thuyeát ñöôïc trình baøy trong Baûng IV.12. Baûng IV. 12. Giaù trò caùc heä soá ñöôøng daãn vaø t-value Giaû thuyeát Heä soá t-value Xaùc nhaän H1 TERMI --> (+) PEU H2 SCREEN --> (+) PEU H3 FACI --> (+) BI H4 PEU --> (+) PU 0,99 4,490 x H5 PU --> (+) BI 6,906 1,100 H6 PEU --> (+) BI -6,71 -1,030 H7 PRT --> (-) BI -0,113 -2,250 x H8 PRP --> (-) BI -0,14 -1,360 H9 PRT (+) (+) PRP 0,32 3,250 x Kyù hieäu: à (+) : aûnh höôûng döông theo chieàu muõi teân à (-) : aûnh höôûng aâm theo chieàu muõi teân x : xaùc nhaän giaû thuyeát Nhö vaäy, vôùi moâ hình TAM-ECAM ñaõ ñöôïc öôùc löôïng, chæ coù giaû thuyeát H4, H7, vaø H9 laø ñöôïc xaùc nhaän. Caùc giaû thuyeát coøn laïi bò baùc boû theo keát quaû phaân tích döõ lieäu thu thaäp ñöôïc. Ñaëc bieät laø hai nhaân toá PRT (nhaän thöùc ruûi ro trong giao dòch tröïc tuyeán) vaø PRP (nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï) ñeàu coù taùc ñoäng aâm ñaùng keå leân BI (döï ñònh haønh vi). Keá tieáp, ñeå xaùc nhaän keát quaû nghieân cöùu, chuùng ta seõ so saùnh keát quaû thu ñöôïc trong nghieân cöùu naøy vôùi caùc keát quaû töø caùc nghieân cöùu khaùc laøm tieàn ñeà cho nghieân cöùu naøy trong chöông tieáp theo. CHÖÔNG V.SO SAÙNH KEÁT QUAÛ PHAÂN TÍCH SO SAÙNH VÔÙI KEÁT QUAÛ CUÛA MOÂ HÌNH e-CAM Muïc tieâu nghieân cöùu taäp trung chính vaøo khaûo saùt caùc yeáu toá taùc ñoäng vaøo söï saün saøng trong thöông maïi ñieän töû. Maët khaùc, keát quaû khaûo saùt cho thaáy caùc yeáu toá trong moâ hình e-CAM ñöôïc xaùc nhaän theo döõ lieäu nghieân cöùu trong ñeà taøi naøy, neân chuùng ta xem xeùt tröôùc caùc yeáu toá nhaän thöùc ruûi ro trong giao dòch tröïc tuyeán (PRT) vaø nhaän thöùc ruûi ro lieân quan ñeán saûn phaåm/dòch vuï. Keát quaû so saùnh caùc giaû thuyeát theo hai taäp döõ lieäu ñaõ ñöôïc khaûo saùt taïi Myõ vaø Haøn Quoác ñöôïc trình baøy trong baûng sau: Baûng V. 1. Keát quaû so saùnh theo moâ hình e-CAM Giaû thuyeát  Quan heä USA KOREA VIEÄT NAM H4 PEU→PU (+) x x x H5 PU→PB (+) x H6 PEU→PB (+) x H7 PRT→PB (−) x x H8 PRP→PB (−) x H9 PRT↔PRP (+) x x x Ghi chuù: PB=BI Nhö vaäy, giaû thuyeát H4, H7, vaø H9 khôùp vôùi keát quaû cuûa döõ lieäu khaûo saùt taïi Myõ, trong ñoù giaû thuyeát H1 vaø H7 hoaøn toaøn khôùp vôùi keát quaû khaûo saùt taïi caû hai nöôùc treân. Kieán truùc PB trong moâ hình e-CAM ñaõ ñöôïc thieát keá ñeå ño löôøng haønh vi mua haøng thöïc söï, trong khi kieán truùc töông öùng laø BI trong moâ hình naøy ñöôïc thieát keá ñeå ño löôøng haønh vi döï ñònh söû duïng heä thoáng thöông maïi ñieän töû. Treân neàn taûng cuûa moâ hình TAM, kieán truùc BI coù taùc ñoäng tröïc tieáp ñeán kieán truùc söû duïng heä thoáng thöïc söï. Caùc nghieân cöùu lieân quan ñeán moâ hình TAM ñaõ cho thaáy kieán truùc BI coù taùc ñoäng tröïc tieáp leân kieán truùc Söû Duïng Thöïc Söï (Usage) [19, 21], do ñoù, kieán truùc BI laø chæ baùo chính cuûa kieán truùc PB. Vôùi keát quaû treân, chuùng ta xem kieán truùc BI vaø PB laø coù lieân quan chaët cheõ vôùi nhau vaø coù theå so saùnh ñöôïc. Tieáp theo, chuùng ta so saùnh aûnh höôûng tröïc tieáp vaø toång aûnh höôûng cuûa PRT vaø PRP leân BI theo keát quaû nghieân cöùu taïi Myõ vaø Haøn Quoác. Caùc taùc ñoäng ñöôïc trình baøy trong baûng sau: Baûng V. 2. So saùnh taùc ñoäng cuûa PRP vaø PRT leân BI BI USA KOREA Vieät Nam Direct Total Direct Total Direct Total PRT -0,293 -0,293 -0,15 -0,15 -0,113 -0,113 PRP -0,442 -0,442 -0,132 -0,132 -0,128 -0,128 Ta thaáy keát quaû taùc ñoäng cuûa PRT vaø PRP leân BI taïi Vieät Nam gaàn töông öùng vôùi keát quaû taïi Haøn Quoác hôn laø keát quaû cuûa Myõ. SO SAÙNH VÔÙI KEÁT QUAÛ CUÛA MOÂ HÌNH TAM vaø UTAUT Kieán truùc FACI (caùc ñieàu kieän thuaän tieän) laáy töø moâ hình UTAUT ñaõ khoâng ñaùp öùng ñöôïc döõ lieäu cuûa moâ hình TAM-ECAM trong nghieân cöùu naøy. Xem laïi moâ hình UTAUT [19], chuùng ta thaáy kieán truùc FACI chæ coù aûnh höôûng raát thaáp leân BI vôùi heä soá ñöôøng daãn laø 0.8. Kieán truùc naøy ñaõ ñöôïc thieát keá trong nghieân cöùu longitudinal vôùi moâi tröôøng heä thoáng thoâng tin. Khi coù taùc ñoäng ñoàng thôøi cuûa giôùi tính (GENDER) vaø tuoåi (AGE) thì kieán truùc naøy aûnh höôûng leân BI maïnh hôn moät chuùt so vôùi khi khoâng coù taùc ñoäng töông taùc. Cuï theå laø khi coù taùc ñoäng töông taùc thì heä soá ñöôøng daãn laø 0.22 (p>0.05). Kieán truùc TERMI (thuaät ngöõ) vaø kieán truùc SCREEN (thieát keá giao dieän) ñöôïc laøm theo moâ hình TAM trong nghieân cöùu söû duïng thö vieän soá hoùa [24] cuõng khoâng ñöôïc döõ lieäu nghieân cöùu naøy hoã trôï vaø ñaõ bò loaïi khoûi moâ hình trong phaân tích CFA böôùc 1. Caùc kieán truùc PEU (nhaän thöùc tính deã söû duïng), PU (nhaän thöùc söï höõu ích) trong moâ hình TAM vaø caùc moâ hình môû roäng töø moâ hình TAM ñeàu coù taùc ñoäng tröïc tieáp vaø giaùn tieáp leân BI. Heä soá ñöôøng daãn toái thieåu töø PEU à PU, BI hoaëc töø PU à BI laø 0.7 (p<0.05). Trong ñeà taøi naøy, chæ coù taùc ñoäng cuûa PEU à BI laø 0.99 (p<0.05), coøn taùc ñoäng cuûa PU, PEU à BI khoâng ñöôïc hoã trôï töø döõ lieäu. CHÖÔNG VI.KEÁT LUAÄN VAØ ÑEÀ XUAÁT TOÙM TAÉT KEÁT QUAÛ Ñeà taøi taäp trung vaøo nghieân cöùu nhaän thöùc cuûa ngöôøi söû duïng tieàm naêng veà