Nghiên cứu về xu hướng Kinh tế không chạm trong phạm vi người tiêu dùng trên địa bàn TP. Hà Nội thời kỳ đại dịch COVID-19

THS. ĐẶNG NGỌC BIÊN (Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Quốc dân ) - LƯU THỊ THU CÚC - NGUYỄN THỊ THU HƯƠNG - NGUYỄN MINH NGỌC- HOÀNG THỊ THANH THẢO (Sinh viên Trường Đại học Kinh tế Quốc dân)

TÓM TẮT:

Bài viết đề xuất mô hình nghiên cứu và các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm. Khảo sát đánh giá nhận thức về rủi ro và các vấn đề pháp lý liên quan, mức độ sẵn sàng của người tiêu dùng. Nghiên cứu chỉ ra sự an toàn, phòng ngừa dịch bệnh Covid-19 và sự thay thế kinh tế theo hình thức truyền thống của xu hướng này trước và trong đại dịch. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra một số khuyến nghị nhằm hoàn thiện và phát triển Kinh tế không chạm tại Việt Nam.

Từ khóa: Kinh tế không chạm, thanh toán không dùng tiền mặt, thương mại điện tử, logistics.

1. Đặt vấn đề

Hiện nay, dịch bệnh Covid-19 vẫn diễn biến phức tạp, vì vậy việc trao đổi tiếp xúc trực tiếp giữa nhà sản xuất, các đại lý, người vận chuyển và đặc biệt là người tiêu dùng Việt Nam cần hạn chế tối đa.

Công ty TNHH Deloitte Việt Nam ước tính, hệ thống tiêu thụ tại nhà sẽ tăng hơn 2 lần, lên tới 3.000 tỷ USD vào năm 2025 và gần 20% trong số này là do đại dịch COVID-19 tác động. Ngoài ra, khi đại dịch COVID-19 bùng phát, Chính phủ thực hiện giãn cách xã hội, đây cũng là lúc xu thế Kinh tế không chạm, hạn chế tiếp xúc bắt đầu phát triển. Nhận thấy tầm ảnh hưởng và vị thế của trào lưu trên, việc nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm là điều cần thiết, nhằm đánh giá tầm quan trọng và sự thay thế của xu hướng này so với Kinh tế truyền thống trước và trong đại dịch, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm hoàn thiện và phát triển Kinh tế không chạm tại Việt Nam.

Do đó, nhóm tác giả đưa ra đề tài “Nghiên cứu về xu hướng Kinh tế không chạm trong phạm vi người tiêu dùng tại TP. Hà Nội thời kỳ đại dịch COVID-19”.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)

Theo nghiên cứu của Davis, nhận thức sự hữu ích là yếu tố quyết định việc con người sử dụng máy tính và nhận thức tính dễ sử dụng là yếu tố quyết định đặc thù thứ hai dẫn đến việc con người sử dụng máy tính.

TAM là mô hình đặc trưng để ứng dụng trong nghiên cứu sử dụng một hệ thống vì TAM là mô hình đo lường và dự đoán việc sử dụng hệ thống thông tin (IS). Như vậy, thương mại điện tử cũng là một sản phẩm của phát triển công nghệ thông tin, do đó, mô hình khảo sát các yếu tố tác động vào việc chấp thuận IT cũng được áp dụng thích hợp cho việc nghiên cứu vấn đề tương tự trong thương mại điện tử. (Hình 1)   

TAM được trình bày trong hình trên là mô hình được giới thiệu lần đầu của Davis (1989). TAM thừa nhận 2 yếu tố nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng là nền tảng quyết định sự chấp nhận của người dùng đối với hệ thống. Tầm quan trọng của 2 yếu tố vừa nêu dựa trên phân tích từ nhiều khía cạnh, như: thuyết mong đợi, thuyết quyết định hành vi.

2.2. Thuyết nhận thức rủi ro (Theory of Perceived Risk - TPR)

Trong thuyết nhận thức rủi ro (Theory of Perceived Risk - TPR), Bauer (1960) cho thấy, hành vi sử dụng công nghệ luôn kèm theo rủi ro, bao gồm 2 nhân tố: (1) Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (các dạng nhận thức rủi ro: mất tính năng, mất tài chính, tốn thời gian, mất cơ hội và nhận thức rủi ro toàn bộ với sản phẩm/dịch vụ), (2) Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (các rủi ro có thể xảy ra khi người tiêu dùng thực hiện giao dịch thương mại điện tử trên các phương tiện - thiết bị điện tử liên quan đến: sự bí mật, sự an toàn - chứng thực, không khước từ và nhận thức rủi ro toàn bộ về giao dịch trực tuyến). Lý thuyết rủi ro của Bauer (1960) được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu quyết định hành vi mua hàng trực tuyến, trong đó có 2 nghiên cứu điển hình cho thấy lý thuyết này còn được sử dụng trong nghiên cứu về quyết định mua vé, đặt vé (sự kiện, tàu xe, máy bay, đặt phòng khách sạn) trực tuyến nói chung, và mua vé máy bay trực tuyến nói riêng như nghiên cứu của Kim, Kim & Shin (2009); Kim, Kim & Leung (2005). (Hình 2)

3. Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu thứ cấp: Thu thập, hệ thống hóa và phân tích thông tin thứ cấp từ các tài liệu có sẵn ở trong và ngoài nước về các nội dung liên quan tới đề tài nghiên cứu.

- Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp:

Nghiên cứu định tính với phương pháp phỏng vấn các chuyên gia: thu thập ý kiến của chuyên gia để phát triển mô hình và hoàn thiện thang đo.

Nghiên cứu định lượng với phương pháp điều tra khảo sát: sử dụng phiếu khảo sát để thu thập thông tin về ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến ý định tham gia xu hướng Kinh tế không chạm của người tiêu dùng trên địa bàn TP. Hà Nội.

4. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên các mô hình lý thuyết và các công trình nghiên cứu trước đây, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau: (Hình 3)

Các giả thuyết nghiên cứu:

- Giả thuyết H1: Phạm vi sử dụng có tác động cùng chiều (+) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H2: Sự chấp nhận công nghệ có tác động cùng chiều (+) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H3: Sự đầy đủ thông tin thị trường có tác động cùng chiều (+) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H4: Sự chấp nhận rủi ro có tác động ngược chiều (-) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H5: Nhận thức pháp lý có tác động ngược chiều (-) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H6: Sự sẵn sàng sử dụng có tác động cùng chiều (+) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

- Giả thuyết H7: Sự thay thế Kinh tế truyền thống có tác động cùng chiều (+) lên yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng.

5. Kết quả nghiên cứu

5.1. Mô tả mẫu nghiên cứu

Nhóm nghiên cứu tiến hành phát ra 504 phiếu khảo sát cho người tiêu dùng tại địa bàn TP. Hà Nội theo cách điều tra khảo sát trực tuyến. Kết quả thu về được 463 phiếu hợp lệ và 41 phiếu không hợp lệ (chủ yếu là ở các phiếu online trả lời giống nhau ở các câu hỏi). Vì vậy, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích trên 463 phiếu khảo sát hợp lệ. Kết quả khảo sát mẫu nghiên cứu như sau:

- Đối với nhóm giới tính

Khảo sát thực hiện với 176 người tiêu dùng nam, chiếm tỷ lệ 38% và 287 người tiêu dùng là nữ chiếm tỷ lệ 62%. Kết quả này cho thấy, tỷ lệ nữ giới cao gấp gần 1,63 lần tỷ lệ nam giới được khảo sát.

- Đối với nhóm độ tuổi

Số lượng người tiêu dùng dưới 18 tuổi tuổi là 64 (chiếm 13,8%); nhóm độ tuổi từ 18 - 60 là 377 người (chiếm 81,4%) và nhóm từ 60 tuổi trở lên là 22 người (chiếm 4,8%). Kết quả cho thấy, độ tuổi khảo sát chủ yếu nằm ở độ tuổi từ 18 - 60 tuổi.

- Đối với nhóm trình độ học vấn

Kết quả khảo sát cho thấy, có 6 người có trình độ dưới Trung học phổ thông (chiếm 1,3%); 84 người có trình độ Trung học phổ thông (chiếm 18,1%); 318 người có trình độ Đại học/Cao đẳng (chiếm 68,7%) và 55 người có trình độ Sau đại học (chiếm 11,9%). Kết quả cho thấy, đa số cá nhân khảo sát có trình độ Đại học/Cao đẳng.

- Đối với nhóm tiếp cận khái niệm Kinh tế không chạm

Số lượng người tiêu dùng đã từng tiếp cận là 370 người (chiếm 79,9%) và nhóm chưa từng tiếp cận đến khái niệm của Kinh tế không chạm là 93 (chiếm 20,1%). Kết quả khảo sát cho thấy, đa số người tiêu dùng đã từng tiếp cận đến khái niệm Kinh tế không chạm (gấp gần 4 lần so với nhóm chưa từng tiếp cận).

Tỷ lệ nhóm chưa từng tiếp cận đến khái niệm của Kinh tế không chạm tuy chiếm tỷ lệ nhỏ, nhưng cũng phản ánh các giải pháp của Kinh tế không chạm cần được hoàn thiện hơn để hoàn toàn được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực mà người tiêu dùng sử dụng.

5.2. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo: Phạm vi sử dụng (0,755), Sự chấp nhận công nghệ (0,633), Sự đầy đủ thông tin thị trường (0,693), Sự chấp nhận rủi ro (0,742), Nhận thức pháp lý (0,603), Sự sẵn sàng sử dụng (0,604), Sự thay thế Kinh tế truyền thống (0,827) và Quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm (0,601) đều lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong từng thang đo đều lớn hơn 0,3. Do vậy, chấp nhận 39 biến quan sát của 7 thang đo và đưa vào phân tích EFA.

5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

5.3.1. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập (Bảng 1)

Kết quả Bảng 1 cho thấy: Hệ số KMO có giá trị là 0,887, đủ điều kiện phân tích, việc phân tích nhân tố thích hợp với các dữ liệu; Kết quả kiểm định Bartlett cho hệ số Sig = 0,000 < 0.05. Như vậy, các biến quan sát trong phân tích nhân tố EFA có tương quan với nhau trong tổng thể. Do vậy, giả thuyết H0 bị bác bỏ, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả phương sai trích lần thứ nhất cho thấy các yếu tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Giá trị tổng phương sai trích trong lần phân tích EFA này là 55,567% > 50%, đạt yêu cầu đặt ra. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 7 yếu tố được rút trích ra từ 39 biến quan sát. Hệ số Factor Loading các biến quan sát lớn hơn 0,3. Điều này có nghĩa là 7 yếu tố được rút trích giải thích được 55,567% sự biến thiên của dữ liệu, các thang đo được trích ra được chấp nhận.

5.3.2. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc (Bảng 2)

Bảng 2 cho thấy, Hệ số KMO = 0,628, đủ điều kiện phân tích, việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett: Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số tải Factor loading các biến quan sát > 0,3. Điểm dừng khi trích các yếu tố ở yếu tố thứ 1 có giá trị Eigenvalues > 1. Giá trị tổng phương sai trích là 55,983% > 50%, đạt yêu cầu đặt ra.

Sau khi phân tích EFA, các thang đo của các yếu tố đạt giá trị hội tụ và các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Các biến quan sát đạt yêu cầu còn lại sau khi phân tích được nhóm lại, thực hiện tính nhân số đại diện cho các yếu tố (lấy giá trị trung bình) để tiến hành bước phân tích sau.

5.4. Phân tích hồi quy

Mô hình hồi quy có dạng như sau:

QD = β0 + β1 PV + β2 CN + β3 IF + β4 RR + β5 PL + β6 SS + β7 TT

(Trong đó: β0: hằng số hồi quy, βi: trọng số hồi quy)

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị Sig (F) rất nhỏ và nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05. Do đó, giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, sự kết hợp giữa các biến độc lập có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. (Bảng 3)

Bảng 3 cho thấy, mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0,637. Như vậy, 63,7% sự biến thiên của quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng được giải thích bởi các yếu tố, như: Phạm vi sử dụng, Sự chấp nhận công nghệ, Sự đầy đủ thông tin thị trường, Sự chấp nhận rủi ro, Nhận thức pháp lý, Sự sẵn sàng sử dụng và Sự thay thế Kinh tế truyền thống. Hệ số Durbin-Watson là 1,780 nằm trong mức quy định. Do đó, không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.

Trong Bảng 4, hệ số Beta của các biến độc lập đều có giá trị Sig. < 0,05. Do đó, các biến độc lập có hệ số hồi quy riêng từng phần có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa là 0,05 (mức ý nghĩa 5%). Các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều có giá trị nhỏ hơn 2, do vậy kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.

Bảng 4 cũng cho thấy quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng tại TP. Hà Nội bị ảnh hưởng bởi 7 yếu tố, đó là: Phạm vi sử dụng (β1 = 0,184), Sự chấp nhận công nghệ (β2 = 0,113), Sự đầy đủ thông tin thị trường (β3 = 0,110), Sự chấp nhận rủi ro (β4 = -0,057), Nhận thức pháp lý (β5 = -0,252), Sự sẵn sàng sử dụng (β6 = 0,181) và Sự thay thế Kinh tế truyền thống (β7 = 0,406). Do vậy, phương pháp hồi quy tuyến tính bội được viết theo hệ số Beta chuẩn hóa như sau:

QD = 0,406*TT + (-0,252)*PL + 0,184*PV + 0,181*SS + 0,113*CN + 0,110*IF + (-0,057)*RR

5.5. Kiểm định các giả thuyết

Hệ số hồi quy chuẩn hóa của các giả thuyết đều lớn hơn 0 và có hệ số Sig đều bằng 0,000 < 0,05 nên tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận.

Điều này có nghĩa là khi các yếu tố Phạm vi sử dụng, Sự chấp nhận công nghệ, Sự đầy đủ thông tin thị trường, Sự chấp nhận rủi ro, Nhận thức pháp lý, Sự sẵn sàng sử dụng và Sự thay thế Kinh tế truyền thống tăng hay giảm thì sẽ làm cho Quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng tại TP. Hà Nội thay đổi.

6. Kết luận

6.1. Kết luận

Kết quả phân tích thống kê mô tả từ mẫu khảo sát cho thấy, số lượng nữ nhiều hơn nam. Độ tuổi của mẫu khảo sát tập trung trong khoảng từ 18 - 60 tuổi nhiều nhất và trình độ học vấn chủ yếu là Đại học/Cao đẳng. Sau khi thực hiện phân tích thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phương pháp trích hệ số với phép quay Varimax cho kết quả mô hình nghiên cứu gồm 7 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc với 39 biến quan sát.

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy tất cả 5 yếu tố tác động tích cực và 2 yếu tố tác động tiêu cực đến Quyết định sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm của người tiêu dùng tại TP. Hà Nội. Các đối tượng có trình độ học vấn khác nhau cũng ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sử dụng các giải pháp Kinh tế không chạm. Ngoài ra, sự an toàn về phòng ngừa dịch bệnh của xu hướng này được phần lớn người tiêu dùng công nhận (chiếm 92,8%). Chính vì sự hữu ích và an toàn mà các giải pháp của Kinh tế không chạm mang lại, có tới 91,6% người tiêu dùng cho biết xu hướng Kinh tế không chạm có thể thay thế được Kinh tế truyền thống.

6.2. Khuyến nghị đề xuất

- Nâng cao nhận thức về an ninh mạng và kỹ năng sử dụng mạng Internet an toàn của người tiêu dùng Việt Nam.

- Gia tăng mức phạt hành chính đối với hành vi xâm phạm quyền được bảo vệ đối với dữ liệu cá nhân.

- Bổ sung quy định về trách nhiệm hình sự đối với hành vi xâm phạm quyền được bảo vệ đối với dữ liệu cá nhân trong Bộ luật Hình sự.

- Nâng cao ý thức cảnh giác và nhận thức của người dân trong môi trường số.

- Xây dựng văn bản quy phạm pháp luật để quy định cụ thể các nội dung liên quan về định danh và xác thực điện tử.

- Nâng cao nhận thức và trách nhiệm khi mua hàng của người tiêu dùng.

- Tăng cường phối hợp, thanh tra, kiểm tra và xử lý vi phạm, nâng cao năng lực thực thi pháp luật về thương mại điện tử; đẩy mạnh tuyên truyền, phổ biến chính sách pháp luật đến các doanh nghiệp và người tiêu dùng.

- Chủ động giảm các loại thuế, phí để kìm hãm đà tăng của xăng, quản lý chặt chẽ hệ thống phân phối xăng dầu.

- Triển khai, mở rộng dự án sử dụng xe điện giao hàng.

- Cải tạo và phát triển hạ tầng logistics.

- Cơ quan quản lý nhà nước cần tiến hành các hoạt động điều tra, khảo sát tiến tới có thống kê tin cậy về dịch vụ logistics và chuyển phát.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

  1. Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. Proceedings of the 43rd National Conference of the American Marketing Assocation, June 15, 16, 17, Chicago, Illinois, American Marketing Association.
  2. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003.
  3. Deloitte. (2020). Contactless Economy - Are you prepared. London, United Kingdom: Deloitte.
  4. D. V. Sáng (2021), Xu thế phát triển "Kinh tế không tiếp xúc” tại Việt Nam, Tạp chí Tài chính , số kỳ 2, tháng 8.
  5. Hoàng, T. and N. M. N. Chu (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 1, Nhà xuất bản Hồng Đức.
  6. Ignasi Sayol. (2020).Entering the Contactless Economy: Strategies and Drivers. 24 Mar. 2021, https://ignasisayol.com/en/entering-the-contactless-economy-strategies-and-drivers/.

A study on the Low Touch Economy among consumers in Hanoi during the COVID-19 pandemic

Master. Dang Ngoc Bien1

Luu Thi Thu Cuc2

Nguyen Thi Thu Huong2

Nguyen Minh Ngoc2

Hoang Thi Thanh Thao2

1Lecturer, National Economics University

2Student, National Economics University

ABSTRACT:

This study proposes a research model and factors affecting the decision to use Low Touch Economy solutions. The study evaluates the risk perception, related legal issues and consumer readiness. The study’s results indicates that the safety, prevention of the COVID-19 pandemic and the replacement of the economy in the traditional form before and during the pandemic. Based on the study’s results, some recommendations are made to improve and develop the Low Touch Economy in Vietnam.

Keyword: low touch economy, cashless payment, e-commerce, logistics.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 5, tháng 3 năm 2022]