Đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội

PGS. TS. LÊ THỊ THU THỦY - PHẠM THỊ THANH TÂM - PHẠM NGỌC HUYỀN - VŨ NGỌC ANH (Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội)

TÓM TẮT:

Crowd logistics ngày nay đã trở thành nhân tố quan trọng trong việc giải quyết những thách thức giao hàng chặng cuối tại các đô thị lớn trên thế giới, mà vấn đề tiên quyết ảnh hưởng đến sự phát triển của nền tảng chính là ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế công nghệ. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng lý thuyết “Đẩy - Kéo - Neo” - PPM (Push - Pull - Mooring), nhằm đưa đến cái nhìn khách quan về thực trạng crowd logistics cũng như lực lượng tài xế công nghệ tại Hà Nội, từ đó hệ thống hóa mô hình lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu ý định tiếp tục tham gia lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội. Việc nhận định những yếu tố nào có tác động nhiều đến ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế công nghệ sẽ góp phần giúp doanh nghiệp crowd logistics nâng cao động lực làm việc của nhân viên, đồng thời mang đến sự hài lòng và thúc đẩy ý định tiếp tục làm việc của tài xế công nghệ.

Từ khóa: crowd logistics, tài xế công nghệ, kinh tế chia sẻ, ý định tiếp tục tham gia.

1. Đặt vấn đề

Xu hướng phát triển của công nghệ 4.0 kéo theo sự xuất hiện của những loại hình kinh doanh mới ở Việt Nam nói riêng và trên toàn thế giới nói chung, một trong số đó là mô hình “Kinh tế chia sẻ - Sharing economy”. Đây là một mô hình thị trường kết hợp giữa sở hữu và chia sẻ, trong đó đề cập vai trò ngang hàng (peer-to-peer network) dựa trên sự chia sẻ quyền sử dụng hàng hóa và dịch vụ nhằm gia tăng lợi ích cho các bên tham gia. Con người thay vì sở hữu để thỏa mãn nhu cầu của mình thì sẽ tìm những nguồn lực trong cộng đồng có khả năng thỏa mãn nhu cầu của mình mà không cần sở hữu nó (Hải H.N., & Thủy H.T. 2021). Nền kinh tế chia sẻ này chính là khởi nguồn của hoạt động crowd logistics.

Ngày nay, crowd logistics được áp dụng rộng rãi ở các đô thị lớn kéo theo ngày càng nhiều doanh nghiệp phát triển mô hình thuê ngoài qua các nền tảng trực tuyến, từ đó tận dụng được sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử cũng như nhu cầu giao hàng chặng cuối (last-mile delivery), chặng vận chuyển cuối cùng trong đó hàng hoá được vận chuyển từ nơi xuất phát trong thành phố đến địa điểm mà chúng được gói chung với các hàng hóa khác ngoài thành phố (Ivan C. và cộng sự, 2017). Crowd logistics cũng chính là chìa khóa giải quyết những thách thức giao hàng chặng cuối tại các thành phố phát triển trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng.

Tuy nhiên, một thách thức đối với doanh nghiệp ứng dụng mô hình crowd logistics là làm thế nào để có thêm nguồn lực tham gia vào mô hình crowd logistics,  đồng thời duy trì động lực tham gia của những người đang làm việc trong mô hình - tài xế công nghệ. Việc đảm bảo nguồn lực tài xế ổn định và phong phú sẽ góp phần tạo nên sự bền vững của hoạt động crowd logistics, tránh sự đứt gãy trong quá trình vận chuyển hàng hóa. Bởi vậy, bài báo này nghiên cứu, đề xuất mô hình nghiên cứu ý định tiếp tục tham gia lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội, nhằm giúp doanh nghiệp có những giải pháp phù hợp cho vấn đề trên.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp nghiên cứu tại bàn, dữ liệu được thu thập chủ yếu từ các bài nghiên cứu đi trước của học giả nước ngoài, vì đây vẫn còn là một khía cạnh nghiên cứu mới tại Việt Nam. Sau đó, nhóm thực hiện tổng hợp các kết quả nghiên cứu trước, kết hợp với thực tiễn hiện nay tại Hà Nội và đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội.

2. Tổng quan về crowd logistics và lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics

Đa số các bài nghiên cứu đi trước của các học giả nước ngoài đều chỉ ra rằng “crowd logistics” được bắt nguồn từ khái niệm rộng hơn là “crowdsourcing” - hiểu đơn giản chính là việc một doanh nghiệp thuê ngoài một lượng lớn các cá nhân trong cộng đồng để thực hiện một số công việc nhất định - được phổ biến lần đầu tiên bởi Howe vào năm 2006 và tiếp tục làm rõ thêm vào năm 2008 (Mehmann J.và cộng sự, 2015; Carbone V. và cộng sự, 2017; Frehe V. và cộng sự, 2017; Buldeo Rai H. và cộng sự, 2017).

Carbone và cộng sự (2017) đã đề xuất 4 loại crowd logistics gồm:

Dịch vụ lưu trữ (crowd storage services);

Dịch vụ giao hàng tại địa phương (crowd local delivery services);

Dịch vụ vận chuyển hàng hóa (crowd freight shipping services);

Dịch vụ giao nhận vận tải (crowd freight forwarding services).

Tại Hà Nội, loại hình dịch vụ crowd logistics thường thấy và đang phát triển mạnh mẽ nhất là dịch vụ giao hàng tại địa phương (crowd local delivery services) theo cách phân loại của Carbone và cộng sự (2017). Nói cách khác, loại dịch vụ mà đám đông đang cung cấp nhiều nhất tại Hà Nội là dịch vụ giao hàng chặng cuối. Các nền tảng công nghệ phổ biến hỗ trợ dịch vụ này ở Hà Nội là Ahamove, Grab, Lalamove, Bee, HeyU, ShipVN, Baemin,…

Dietmann (2020), dựa trên khái niệm về crowd logistics của Buldeo Rai và cộng sự (2017) cũng như của Frehe và cộng sự (2017), đã đưa ra định nghĩa về tài xế trong dịch vụ crowd logistics: “... những tài xế tình nguyện, không thường xuyên và được điều phối bởi một nền tảng kỹ thuật được quản lý bởi nhà kinh doanh dịch vụ vận chuyển sử dụng nguồn lực cộng đồng”.

Hiện nay, lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại các thành phố lớn nói chung và Hà Nội nói riêng có số lượng khá đông đảo. Họ có thể là bất cứ ai, thường thấy nhất là những người có khoảng thời gian tự do và sở hữu phương tiện di chuyển nhàn rỗi như sinh viên, lao động tự do,... Tuy vậy, ngay cả những người có công việc ổn định cũng có thể tham gia cung cấp các dịch vụ giao hàng do hầu hết các nền tảng hỗ trợ đều cho phép họ tự quản lý lịch trình cá nhân và làm việc vào bất kỳ thời gian nào mong muốn.

3. Các mô hình lý thuyết liên quan

- Lý thuyết trao đổi xã hội

Lý thuyết trao đổi xã hội (Social exchange theory - SET) giải thích hành vi của con người trong những mối quan hệ và tương tác xã hội (Blau, 1964) từ quan điểm chi phí - lợi ích (Kankanhalli và cộng sự, 2005). Lý thuyết này chỉ ra rằng các cá nhân có khuynh hướng lựa chọn những mối quan hệ trao đổi giúp tối đa hóa lợi ích thu được và giảm thiểu chi phí (Molm, 1997) và họ chỉ tham gia một cuộc trao đổi khi họ kỳ vọng rằng lợi ích lớn hơn phí phát sinh (Gefen và Ridings, 2002). Theo đó, trao đổi xã hội không dựa trên các quy tắc hoặc thỏa thuận rõ ràng, mà dựa trên niềm tin về lợi ích nhận được trong tương lai. Do đó, trao đổi xã hội giả định sự tồn tại của các mối quan hệ tương đối lâu dài về lợi ích chứ không phải trao đổi một lần (Molm, 1997).

- Lý thuyết thiết kế nhạy cảm với giá trị (Value-sensitive design theory - VSD)

Lý thuyết thiết kế nhạy cảm với giá trị là một "phương pháp tiếp cận có cơ sở về mặt lý thuyết để thiết kế công nghệ tôn trọng giá trị con người một cách có nguyên tắc và toàn diện" (Friedman và cộng sự, 2013). Lý thuyết nghiên cứu các giá trị của con người “the value” (ví dụ như phúc lợi, trách nhiệm giải trình, quyền tự chủ, tự do không thiên vị) có ảnh hưởng như thế nào trong việc thiết kế công nghệ máy tính (Friedman và cộng sự, 2013).

- Lý thuyết “Đẩy - kéo - neo” (Push-Pull-Mooring, PPM)

Mô hình “Đẩy - kéo - neo” bắt nguồn từ lĩnh vực nhân khẩu học, được sử dụng để lập mô hình di cư dân số bằng cách nắm bắt các yếu tố ảnh hưởng và động lực thúc đẩy con người di chuyển từ nơi này đến nơi khác trong một khoảng thời gian (Lee, 1966). Mô hình bao gồm 3 yếu tố như sau:

(1) Các yếu tố đẩy: các yếu tố bắt nguồn từ nơi đi và thường mang ý nghĩa tiêu cực, như giao thông không thuận tiện, hạn hán, giáo dục lạc hậu và chiến tranh;

(2) Các yếu tố kéo: các yếu tố có từ điểm đến và thường mang ý nghĩa tích cực như khí hậu dễ chịu, giao thông thuận tiện, kinh tế phát triển, giáo dục tiên tiến, nguồn nước ngọt dồi dào;

(3) Các yếu tố neo: Các ràng buộc hoặc các yếu tố tạo thuận lợi của cá nhân và xã hội, như kinh nghiệm di cư trước đây, chi phí di cư và an ninh di cư.

4. Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

4.1. Các giả thuyết nghiên cứu

Nhóm tác giả ứng dụng mô hình “Đẩy - Kéo - Neo” vào việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế công nghệ bởi lý thuyết này giải thích một cách rõ ràng các quá trình chuyển đổi từ môi trường kém sang một môi trường tốt hơn, từ đó giúp tìm câu trả lời cho việc làm thế nào để duy trì động lực tham gia của tài xế công nghệ.

4.1.1. Mức độ linh hoạt trong công việc trước đó

Dawkins và Simpson, (1994) chỉ ra rằng tính linh hoạt trong công việc mang lại cho người lao động sự cân bằng và thư giãn, do đó làm tăng hiệu quả công việc của họ. Do đó, ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng họ có thể đạt được tăng trưởng bền vững thông qua lịch trình làm việc linh hoạt, đặc biệt trong bối cảnh thị trường lao động thiếu nhân lực, lực lượng lao động già hóa và sự phụ thuộc quá nhiều vào yếu tố con người (Westerman A., 2010). Từ đó, nhóm đề xuất giả thuyết sau:

H1: Các công việc trước đây có mức độ linh hoạt càng thấp thì ý định tiếp tục tham gia của tài xế công nghệ càng mạnh mẽ.

4.1.2. Mức độ hứng thú với công việc trước đó

Khi công việc có độ khó phù hợp với khả năng, các cá nhân phục vụ trong crowd logistics có thể hoàn thành công việc đó một cách tự tin và vui vẻ (Nakamura và Csikzentmihalyi, 2003). Trái lại, các công việc khác có độ khó vượt quá khả năng của các cá nhân tham gia, từ đó có thể gây ra lo lắng và căng thẳng, thậm chí kiệt sức cho họ, khiến họ rời bỏ công việc đó (Liang và cộng sự, 2017). Do đó, nhóm đề xuất giả thuyết sau:

H2: Mức độ hứng thú với các công việc trước đây của người tài xế công nghệ càng thấp thì ý định tiếp tục tham gia của họ càng mạnh mẽ.

4.1.3. Chi phí tham gia

Khi các tài xế tham gia phục vụ trong lĩnh vực crowd logistics, chắc chắn sẽ phát sinh một số chi phí nhất định (Afuah và Tucci, 2012). Những chi phí này bao gồm tiền bạc, thời gian và nỗ lực tinh thần (Burnham và cộng sự, 2003). Theo đó, khi tham gia phục vụ trong crowd logistics, họ cần tìm hiểu phương pháp hoạt động của nền tảng công nghệ crowd logistics và phải dành thời gian và sức lực để học hỏi và thực hành. Ngoài ra, những rủi ro tiềm ẩn cũng có thể gián tiếp làm tăng chi phí cho việc tiếp tục tham gia (Mladenow và cộng sự, 2016). Dựa vào những nghiên cứu trên, nhóm nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:

H3: Chi phí tham gia càng cao, ý định tiếp tục tham gia vào hậu cần đám đông của tài xế công nghệ càng thấp.

4.1.4. Sự tin tưởng

Sự tin tưởng giữa tài xế công nghệ và nền tảng trực tuyến có thể đạt được khi người thuê ngoài đám đông (crowdsourcer) đánh giá năng lực làm việc của nhân viên đám đông và khen thưởng công việc của họ một cách công bằng (Ye H. và cộng sự, 2017), từ đó tạo nền móng để hợp tác hiệu quả và lâu dài. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng niềm tin là một trong những yếu tố quan trọng có thể ảnh hưởng đến sự tham gia của nhân viên đám đông vào nguồn cung ứng cộng đồng (Ye H. và cộng sự, 2017; Feller J. và cộng sự, 2012). Niềm tin giữa người lái xe công nghệ và nền tảng trực tuyến sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi và quá trình ra quyết định của họ. Do đó, nhóm đề xuất giả thuyết sau:

H4: Sự tin tưởng giữa tài xế công nghệ và nền tảng trực tuyến càng cao, thì ý định tiếp tục tham gia của họ càng mạnh mẽ.

4.1.5. Tiền thù lao

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng đối với hậu cần đám đông, các động lực bên ngoài đóng vai trò là yếu tố thúc đẩy quan trọng để người lao động tiếp tục tham gia (Mladenow A. và cộng sự, 2016). Chỉ khi các nền tảng crowdsourcing cung cấp giải pháp trả tiền thù lao phù hợp nhất, hấp dẫn nhất cho những người tài xế công nghệ thì mới có thể khuyến khích sự tiếp tục tham gia của họ với nền tảng này (Archetti C. và cộng sự, 2016). Do đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H5: Tiền thù lao có mối tương quan thuận với ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế.

4.1.6. Rào cản gia nhập

Những người lao động trong crowd logistics có thể là lao động tự do, làm nghề tự do, hoặc thậm chí thất nghiệp (Punel A. và cộng sự, 2018; Mladenow A. và cộng sự, 2016). Trong crowd logistics, miễn là tài xế công nghệ quen với việc vận hành điện thoại thông minh và sẵn sàng dành một lượng thời gian nhất định, họ có thể tham gia vào việc giao hàng. Các cá nhân có thể tham gia phục vụ trong crowd logistics mà không cần phải trải qua các cuộc phỏng vấn, điều này sẽ mang lại cho họ sự tự do và linh hoạt trong công việc và trong cuộc sống (Ye H. và cộng sự, 2017). Theo đó, nhóm đề xuất giả thuyết như sau:

H6: Rào cản gia nhập đối với công việc có tương quan tiêu cực với việc tài xế công nghệ tiếp tục tham gia vào hậu cần đám đông.

4.1.7. Đại dịch

Đại dịch Covid-19 đã ảnh hưởng nặng nề đến nhiều ngành nghề, lĩnh vực do khả năng di chuyển của con người bị hạn chế và các hạn chế đi lại do nhiều quốc gia áp đặt (WHO, 2020). Jung và cộng sự, 2021 đã tìm ra rằng sự nhận thức về sự mất an toàn trong công việc trong đại dịch Covid-19 đã có những tác động tiêu cực đến ý định tiếp tục làm việc của các nhân viên khách sạn. Yáñez và cộng sự, 2020 cũng chỉ ra đại dịch Covid-19 tác động đến ý định nghỉ việc của các nhân viên y tế tại Peru. Từ những nghiên cứu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đến nguồn nhân lực trong các ngành nghề, nhóm nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:

H7: Đại dịch Covid-19 có tác động tiêu cực đến ý định tiếp tục làm việc của tài xế công nghệ trong crowd logistics.

4.2. Đề xuất mô hình nghiên cứu

Từ những giả thuyết nghiên cứu trên, nhóm tác giả đề xuất xây dựng mô hình các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia của lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội như mô tả tại Sơ đồ 1.

5. Kết luận

Bằng cách phân tích thực trạng crowd logistics tại Hà Nội cũng như làm rõ thực trạng của lực lượng tài xế công nghệ tại đây, từ đó hệ thống hóa mô hình lý thuyết về ý định tham gia của nguồn lực này, nhóm tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia lực lượng tài xế công nghệ trong dịch vụ crowd logistics tại Hà Nội. Tuy nhiên, để có cái nhìn rõ hơn về vấn đề trên, việc tiến hành điều tra, khảo sát và phân tích định lượng để tìm ra mức độ ảnh hưởng của yếu tố đến ý định tham gia của lực lượng tài xế công nghệ tại thành phố Hà Nội là điều vô cùng cần thiết. Trên cơ sở mô hình nghiên cứu đề xuất, chúng tôi hy vọng sẽ có ngày càng nhiều nghiên cứu sát sao hơn về chủ đề nguồn nhân lực của crowd logistics Việt Nam, từ đó đưa ra được những giải pháp khai thác hiệu quả nguồn lực sẵn có, đồng thời đảm bảo sự ổn định của nguồn nhân lực trong hoạt động của doanh nghiệp crowd logistics.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. Hoàng Ngọc Hải, Hồ Thanh Thủy. (2021). Quan hệ sở hữu trong xu thế phát triển kinh tế chia sẻ ở Việt Nam. Tạp chí Cộng sản. https://www.tapchicongsan.org.vn/web/guest/kinh-te/-/2018/823958/quan-he-so-huu-trong-xu-the-phat-trien-kinh-te-chia-se-o-viet-nam.aspx
  2. Cardenas, I., Borbon-Galvez, Y., Verlinden, T., Van de Voorde, E., Vanelslander, T., & Dewulf, W. (2017). City logistics, urban goods distribution and last mile delivery and collection. Competition and Regulation in Network Industries, 18(1–2), 22–43. https://doi.org/10.1177/1783591717736505
  3. Mehmann, J., Frehe, V., & Teuteberg, F. (2015). Crowd logistics− a literature review and maturity model. In Innovations and Strategies for Logistics and Supply Chains: Technologies, Business Models and Risk Management. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL), Vol. 20 (pp. 117-145). Berlin: epubli GmbH. https://www.econstor.eu/handle/10419/209253
  4. Carbone, V., Rouquet, A., & Roussat, C. (2017). The rise of crowd logistics: a new way to co‐create logistics value. Journal of Business Logistics, 38(4), 238-252. https://doi.org/10.1111/jbl.12164
  5. Frehe, V., Mehmann, J., & Teuteberg, F. (2017). Understanding and assessing crowd logistics business models–using everyday people for last mile delivery. Journal of Business & Industrial Marketing. https://doi.org/10.1108/JBIM-10-2015-0182
  6. Buldeo Rai, H., Verlinde, S., Merckx, J., & Macharis, C. (2017). Crowd logistics: an opportunity for more sustainable urban freight transport?. European Transport Research Review, 9(3), 1-13. https://doi.org/10.1007/s12544-017-0256-6
  7. Dietmann, K. (2020). Crowdshipping the last-mile delivery-an empirical investigation into the crowd's willingness to participate as crowdshipping drivers. http://hdl.handle.net/2268.2/8913
  8. Blau, P.M. (1986). Exchange and Power in Social Life (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203792643
  9. Kankanhalli, A., Tan, B. C. Y., & Wei, K.-K. (2005). Contributing Knowledge to Electronic Knowledge Repositories: An Empirical Investigation. MIS Quarterly, 29(1), 113-143. https://doi.org/10.2307/25148670
  10. Molm, L. D. (1997). Coercive power in social exchange. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511570919
  11. David Gefen, C. M. R. (2002). Implementation team responsiveness and user evaluation of customer relationship management: A quasi-experimental design study of social exchange theory. Journal of management information systems, 19(1), 47-69. https://doi.org/10.1080/07421222.2002.11045717
  12. Friedman, B., Kahn, P. H., Borning, A., & Huldtgren, A. (2013). Value sensitive design and information systems. In Early engagement and new technologies: Opening up the laboratory (pp. 55-95). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-007-7844-3_4
  13. Lee, E. S. (1966). A theory of migration. Demography, 3(1), 47-57. https://doi.org/10.2307/2060063
  14. Dawkins, P., Simpson, M. (1994). Work, Leisure and the Competitiveness of Australian Industry. International Journal of Manpower, Vol. 15 No. 9, pp. 38-76. https://doi.org/10.1108/01437729410074209
  15. Westerman, A. (2001). The Relation Between Corporate Training and Development Expenditures and the Use of Temporary Employees. Ethics & Behavior, 11:1, 67-86. https://doi.org/10.1207/S15327019EB1101_6
  16. Nakamura, J., & Csikzentmihalyi, M. (2003). The construction of meaning through vital engagement. In C. L. M. Keyes & J. Haidt (Eds.), Flourishing: Positive psychology and the life well-lived (pp. 83–104). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/10594-004
  17. Liang, X.B., Huang, L.X., Jiang, J. (2017). Research on Antecedent Factors of Solvers’ Continued Participation in Crowdsourcing Logistics. Bus. Econ, 5–15.
  18. Afuah, A., & Tucci, C. L. (2012). Crowdsourcing as a solution to distant search. Academy of Management review, 37(3), 355-375. https://doi.org/10.5465/amr.2010.0146
  19. Burnham, T. A., Frels, J. K., & Mahajan, V. (2003). Consumer Switching Costs: A Typology, Antecedents, and Consequences. Journal of the Academy of Marketing Science, 31(2), 109–126. https://doi.org/10.1177/0092070302250897
  20. Mladenow, A., Bauer, C., & Strauss, C. (2016). “Crowd logistics”: the contribution of social crowds in logistics activities. International Journal of Web Information Systems. https://doi.org/10.1108/IJWIS-04-2016-0020
  21. Ye, H. J., & Kankanhalli, A. (2017). Solvers’ participation in crowdsourcing platforms: Examining the impacts of trust, and benefit and cost factors. The Journal of Strategic Information Systems, 26(2), 101-117. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2017.02.001
  22. Feller, J., Finnegan, P., Hayes, J., & O’Reilly, P. (2012). ‘Orchestrating’sustainable crowdsourcing: A characterisation of solver brokerages. The Journal of Strategic Information Systems, 21(3), 216-232. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2012.03.002
  23. Archetti, C., Savelsbergh, M., Speranza, M.G. (2016). The Vehicle Routing Problem with Occasional Drivers. European Journal of Operational Research, 254(2), pp. 472-480. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.03.049
  24. Punel, A., Ermagun, A., & Stathopoulos, A. (2018). Studying determinants of crowd-shipping use. Travel Behaviour and Society, 12, 30-40. https://doi.org/10.1016/j.tbs.2018.03.005
  25. World Health Organization (WHO). Coronavirus Disease (COVID-2019) Situation Reports - 72.
  26. Jung, H. S., Jung, Y. S., & Yoon, H. H. (2021). COVID-19: The effects of job insecurity on the job engagement and turnover intent of deluxe hotel employees and the moderating role of generational characteristics. International Journal of Hospitality Management, 92, 102703. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.102703
  27. Yáñez, J. A., Jahanshahi, A. A., Alvarez-Risco, A., Li, J., & Zhang, S. X. (2020). Anxiety, distress, and turnover intention of healthcare workers in Peru by their distance to the epicenter during the COVID-19 crisis. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 103(4), 1614. https://doi.org/10.4269/ajtmh.20-0800.

A research model of factors affecting the intention of technology drivers to continue participating in crowd logistics services in Hanoi

Assoc.Prof.Ph.D Le Thi Thu Thuy1

Pham Thi Thanh Tam1

Pham Ngoc Huyen1

Vu Ngoc Anh1

1Foreign Trade University

Abstract:

Crowd logistics has become a key factor in solving last-mile delivery challenges in metropolitan areas around the world. The primary issue influencing this platform's growth is the intention of technology drivers to keep participate into the platform. In this study, the theory of "Push-Pull-Mooring" (PPM) was used to provide an objective view of the current situation of crowd logistics and the technology driver force in Hanoi. Then, a theoretical model was systematized and a research model was proposed to examine the intention of technology drivers to keep participate into crowd logistics services in Hanoi. The determination of the factors affecting the technology drivers’ participation intention will help crowd logistics businesses improve their employees’ work motivation, enhance their customer satisfaction, and promote the intention of their technology driver to keep working.

Keywords: crowd logistics, technology drivers, sharing economy, intention to continue participating.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 7, tháng 4 năm 2022]