Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư cùng sự đổi mới của các sản phẩm, dịch vụ công nghệ đã tạo ra những biến chuyển căn bản trong phương thức tương tác xã hội, phân phối hàng hóa, dịch vụ và đặc biệt là lĩnh vực thanh toán trên thiết bị di động. Trong thập kỷ vừa qua, sự bùng nổ của thương mại điện tử đã thúc đẩy mạnh mẽ các hình thức thanh toán điện tử, trong đó có sự xuất hiện của hình thức mua trước trả sau (Buy Now Pay Later - BNPL). Đây là công cụ tài chính hỗ trợ người tiêu dùng gia tăng chi tiêu mà không gây áp lực nợ tức thì, đồng thời cung cấp giải pháp tín dụng trả góp thuận tiện mà không đòi hỏi các thủ tục thẩm định phức tạp từ phía ngân hàng. Hình thức này được áp dụng đa dạng từ các mặt hàng công nghệ, thời trang cho đến các hóa đơn thiết yếu như điện, nước, đồ gia dụng.

Tại thị trường Việt Nam, nghiên cứu trích dẫn số liệu từ ResearchAndMarkets.com cho thấy thanh toán BNPL ước tính tăng trưởng 126% mỗi năm, đạt 1,12 tỷ USD vào năm 2022. Quy mô thị trường bán lẻ qua thương mại điện tử tại Việt Nam năm 2021 đạt 13,7 tỷ USD và ước tăng lên 16,4 tỷ USD vào năm 2022, duy trì mức tăng trưởng bình quân khoảng 20%/năm. Theo đại diện đơn vị cung ứng dịch vụ Fundiin, trong khi tỷ lệ sở hữu thẻ tín dụng tại các quốc gia phát triển đạt từ 50% đến 70%, thì tại Việt Nam con số này chỉ chiếm khoảng trên 5%, mở ra dư địa thị trường rất lớn cho hình thức trả sau từ 30 đến 45 ngày. Khảo sát của Mastercard năm 2022 cũng ghi nhận 95% người dùng trong nước đã biết đến BNPL, 32% người tham gia khảo sát đã sử dụng dịch vụ trong năm 2021, 35% dự kiến sẽ lựa chọn và 49% ưu tiên lựa chọn khi mua sắm sản phẩm điện tử tiêu dùng. Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (2023) dự báo thị trường BNPL trong nước sẽ duy trì mức tăng trưởng 45%/năm trong giai đoạn 2022–2028. Mặc dù tiềm năng phát triển lớn, việc tìm hiểu sâu các yếu tố tác động đến quyết định tiêu dùng tại địa bàn tập trung dân cư đông đúc như Hà Nội vẫn chưa được nghiên cứu toàn diện.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định rõ ràng:

  1. Mục tiêu chung: Xác định và phân tích các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau để mua hàng trên các sàn thương mại điện tử của người dân sinh sống trên địa bàn thành phố Hà Nội, từ đó cung cấp căn cứ thực tiễn cho các nhà quản trị doanh nghiệp công nghệ tài chính (Fintech).
  2. Các mục tiêu cụ thể:
    • Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về dịch vụ mua trước trả sau và các nhân tố chi phối ý định sử dụng của người tiêu dùng.
    • Xác định danh mục các nhân tố cụ thể có khả năng tác động đến ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau.
    • Đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố thông qua việc ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) tại địa bàn thành phố Hà Nội.
    • Đề xuất các kiến nghị và giải pháp phục vụ công tác quản lý, quảng bá và phát triển dịch vụ thanh toán trả sau đối với các bên liên quan.

Các câu hỏi nghiên cứu được tác giả đặt ra gồm:

  1. Những nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau của người dân trên địa bàn thành phố Hà Nội?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau của người dân trên địa bàn thành phố Hà Nội được lượng hóa như thế nào?
  3. Những kiến nghị, giải pháp nào giúp doanh nghiệp quản lý, phát triển và thúc đẩy ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau một cách hiệu quả hơn?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau để mua sắm hàng hóa qua các sàn thương mại điện tử của người dân sinh sống trên địa bàn thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu được khoanh vùng thu thập dữ liệu tại 12 quận nội thành thuộc thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Số liệu sơ cấp và thứ cấp được khảo sát, tổng hợp tại thời điểm năm 2023, từ đó đề xuất định hướng giải pháp phát triển đến năm 2025.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tổng hợp hệ thống các lý thuyết hành vi và tiếp nhận công nghệ kinh điển để xây dựng khung phân tích:

  • Thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior - TPB) của Ajzen (1991): Phân tích hành vi xuất phát từ thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
  • Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Davis và Bagozzi (1989): Nhấn mạnh vai trò của cảm nhận sự hữu ích và cảm nhận tính dễ sử dụng trong việc hình thành thái độ và ý định hành vi.
  • Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003): Xác lập các biến cốt lõi gồm hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi.
  • Lý thuyết sự phù hợp giữa nhiệm vụ và công nghệ (Task-Technology Fit - TTF) của Goodhue và Thompson (1995): Khẳng định hiệu suất sử dụng công nghệ phụ thuộc vào mức độ tương thích giữa đặc điểm nhiệm vụ và tính năng hệ thống.
  • Thuyết sử dụng và thỏa mãn (Uses and Gratification Theory - UGT) của Katz và Blumler (1970): Tiếp cận dưới góc độ động cơ, hành vi sử dụng và sự hài lòng tâm lý - xã hội của người dùng.

Mô hình nghiên cứu đề xuất được phát triển chủ đạo từ mô hình UTAUT, kết hợp chọn lọc các nhân tố phù hợp với đặc thù giao dịch tài chính số tại Việt Nam. Mô hình bao gồm 5 biến độc lập tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc là Ý định sử dụng hình thức thanh toán trả sau (BNPL):

  1. Cảm nhận sự hữu ích (PU - Perceived Usefulness): Đo lường mức độ người tiêu dùng tin rằng dịch vụ BNPL giúp nâng cao hiệu quả thanh toán, tiết kiệm thời gian và tạo điều kiện mua sắm linh hoạt.
  2. Cảm nhận dễ sử dụng (PEU - Perceived Ease of Use): Đánh giá tính thuận tiện, sự rõ ràng trong giao diện, thao tác kích hoạt và các bước hoàn tất giao dịch.
  3. Cảm nhận khi thanh toán (POP - Pain of Paying): Đo lường cảm giác tiếc nuối, hụt hẫng hay mất mát tâm lý khi chi tiền; BNPL tạo độ trễ thanh toán giúp giảm nhẹ cảm giác này.
  4. Ảnh hưởng xã hội (SI - Social Influence): Đo lường mức độ tác động từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và ý kiến cộng đồng đến quyết định sử dụng.
  5. Nhận thức uy tín (PP - Perceived Prestige / Trust / Security): Mức độ tin cậy vào sự an toàn, bảo mật thông tin tài khoản và tính minh bạch của tổ chức cung ứng dịch vụ.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:

  • Nghiên cứu định tính sơ bộ: Lược khảo tài liệu học thuật trong và ngoài nước; dịch thang đo từ tiếng Anh sang tiếng Việt và thực hiện dịch ngược (back-translation) theo quy trình của Hà Nam Khánh Giao và Bùi Nhất Vương (2019). Tác giả tiến hành thảo luận nhóm chuyên sâu với 10 người có hiểu biết và kinh nghiệm sử dụng dịch vụ thanh toán trả sau tại Hà Nội để điều chỉnh từ ngữ, cấu trúc câu hỏi của phiếu khảo sát cho phù hợp với ngữ cảnh thực tế. Thang đo sử dụng dạng Likert 5 mức độ (từ 1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý).
  • Nghiên cứu định lượng chính thức: Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng hỏi phát trực tiếp và trực tuyến tới người dân sinh sống tại 12 quận thuộc thành phố Hà Nội. Dữ liệu sau khi làm sạch được phân tích trên phần mềm SmartPLS thông qua mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM).
  • Quy trình phân tích số liệu: Đánh giá mô hình đo lường (hệ số tải ngoài Outer Loading, độ tin cậy Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability - CR, độ hội tụ Average Variance Extracted - AVE, độ phân biệt theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker); tiếp đó đánh giá mô hình cấu trúc (hệ số phóng đại phương sai Inner VIF để kiểm tra đa cộng tuyến, hệ số xác định $R^2$ và kiểm định các giả thuyết đường dẫn).
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp trích dẫn từ các báo cáo thị trường của Mastercard, ResearchAndMarkets, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam và các công bố khoa học; dữ liệu sơ cấp được tác giả thu thập trực tiếp từ mẫu khảo sát tại Hà Nội.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý thuyết về tác động của hình thức thanh toán trả sau tới ý định mua sắm qua các sàn thương mại điện tử

Chương 1 tổng hợp các công trình nghiên cứu tiêu biểu về dịch vụ thanh toán trả sau và ví điện tử cả trên thế giới và tại Việt Nam. Về phạm vi quốc tế, tác giả phân tích các nghiên cứu của Qurniawati và Nurohman (2023) tại Indonesia về hành vi mua sắm quá mức do thanh toán trả trước; Alexandra Millner và Amanda Persson (2023) tại Thụy Điển về các yếu tố cảm nhận hữu ích, dễ sử dụng, rủi ro và uy tín; Yosy Arisandy và cộng sự (2023) về dữ liệu 159.584 hồ sơ khách hàng trả sau trên Kaggle; Madiha Khan và Shejuti Haque (2020) khảo sát 418 người về mua hàng bốc đồng; Wenlong Bian và cộng sự (2023) phân tích 550.000 giao dịch ví điện tử tại Trung Quốc; Nicholas Dominic và cộng sự (2022) ứng dụng mô phỏng Monte Carlo 10.000 lần để phân tích rủi ro nợ ngắn hạn; Madeline Werthschulte (2023) thử nghiệm 86 ứng viên về mức tiêu thụ vượt hạn mức; cùng các công trình của Tayibnapis (2020), Shan và cộng sự (2021), Kapoor và cộng sự (2022), Shin, Seungjae và Lee (2021) trên 701 sinh viên tại Mỹ và Hàn Quốc, Lee Hoei Min và TaiLit Cheng (2023) trên 200 người tại Malaysia.

Tại Việt Nam, chương này điểm qua các nghiên cứu của Bùi Nhất Vương (2021) tại Cần Thơ (225 mẫu); Tạ Văn Thành (2022) tại TP.HCM (300 mẫu); Hoàng Thị Phương Thảo và Nguyễn Kim Ngọc (2022) với 510 mẫu; Nguyễn Thị Như Quỳnh và Phạm Thị Ngọc Anh (2021) với 201 sinh viên; Nguyễn Văn Sơn và cộng sự (2021); Nguyễn Minh Kha (2020) khảo sát định lượng 334 mẫu; và Nguyễn Thái Hòa (2020) khảo sát 306 khách hàng dùng SEM.

Nhóm nghiên cứu Tác giả tiêu biểu (Năm) Địa bàn nghiên cứu Các yếu tố / Phương pháp chính
Quốc tế Alexandra Millner & Amanda Persson (2023) Thụy Điển Nghiên cứu định tính; cảm nhận dễ sử dụng, hữu ích, rủi ro, uy tín, cảm nhận khi thanh toán, thái độ.
Quốc tế Nicholas Dominic và cộng sự (2022) Indonesia Mô phỏng Monte Carlo (10.000 lần); phân tích lãi suất, thu nhập, nhu cầu tiêu dùng và rủi ro nợ ngắn hạn.
Quốc tế Wenlong Bian và cộng sự (2023) Trung Quốc Phân tích 550.000 giao dịch; thanh toán trả sau kích thích chi tiêu mà không làm tăng dư nợ xấu.
Trong nước Bùi Nhất Vương (2021) Cần Thơ PLS-SEM (225 mẫu); nhận thức uy tín, điều kiện thuận lợi, hiệu quả kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội.
Trong nước Nguyễn Minh Kha (2020) TP. Hồ Chí Minh Khảo sát 334 mẫu; cảm nhận dễ sử dụng, hữu ích, rủi ro và thái độ đối với ví điện tử di động.

Từ việc chỉ ra khoảng trống nghiên cứu—chưa có công trình nào kết hợp đồng thời 5 nhân tố gồm cảm nhận hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng, cảm nhận khi thanh toán, ảnh hưởng xã hội và nhận thức uy tín trên địa bàn Hà Nội—tác giả xây dựng 5 giả thuyết nghiên cứu:

  • Giả thuyết H1: Cảm nhận sự hữu ích (PU) có tác động tích cực đến ý định sử dụng BNPL.
  • Giả thuyết H2: Cảm nhận sự dễ sử dụng (PEU) có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng BNPL.
  • Giả thuyết H3: Cảm nhận khi thanh toán (POP) có tác động tích cực tới ý định sử dụng BNPL.
  • Giả thuyết H4: Ảnh hưởng xã hội (SI) có tác động tích cực tới ý định sử dụng BNPL.
  • Giả thuyết H5: Nhận thức uy tín (PP) tác động tích cực tới ý định sử dụng BNPL.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết quy trình triển khai nghiên cứu hai giai đoạn. Giai đoạn định tính sơ bộ hoàn thiện bảng câu hỏi thông qua lấy ý kiến 10 người dùng thực tế tại Hà Nội, qua đó khẳng định nội dung thang đo rõ ràng, không xuất hiện nhân tố mới ngoài 5 biến đã đề xuất. Thang đo chính thức kế thừa từ các công trình uy tín: thang đo Cảm nhận sự hữu ích (PU1 đến PU4) kế thừa từ Alexandra Millner và Amanda Persson (2023); Cảm nhận sự dễ sử dụng (PEU1 đến PEU4) kế thừa từ Qurniawati và Nurohman (2023) cùng Millner và Persson (2023); Cảm nhận khi thanh toán (POP1...) kế thừa từ Hjorthol và Gretan. Bảng hỏi được thiết kế theo thang đo Likert 5 mức độ.

Giai đoạn định lượng tiến hành thu thập mẫu tại 12 quận nội thành Hà Nội. Quy trình xử lý dữ liệu được thiết lập chặt chẽ: xử lý thống kê mô tả mẫu (tỷ lệ giới tính, độ tuổi, thu nhập trung bình và phân bố địa lý), đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo bằng SmartPLS thông qua hệ số tải ngoài (Outer Loading), hệ số Cronbach's Alpha, hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR) và phương sai trích trung bình (AVE). Độ phân biệt được kiểm chứng bằng ma trận Fornell-Larcker. Tiếp đó, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập được kiểm định qua hệ số Inner VIF, mức độ giải thích của mô hình được xem xét qua $R^2$, và các mối quan hệ tác động được kiểm định thông qua thủ tục Bootstrapping trong mô hình PLS-SEM.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Nội dung Chương 3 tập trung trình bày các phát hiện định lượng thu được từ tập dữ liệu khảo sát tại 12 quận trên địa bàn Hà Nội:

  • Thống kê mô tả mẫu: Báo cáo phân loại chi tiết cơ cấu mẫu theo giới tính, nhóm độ tuổi, mức thu nhập trung bình hàng tháng và tỷ lệ phân bổ người tham gia khảo sát giữa 12 quận nội thành.
  • Đánh giá chất lượng mô hình đo lường: Bảng hệ số tải ngoài (Outer Loading) của mô hình ban đầu được sàng lọc để loại bỏ các biến quan sát không đạt chuẩn kỹ thuật, dẫn đến bảng hệ số tải ngoài của mô hình điều chỉnh. Độ tin cậy nhất quán nội tại được khẳng định qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability (CR). Tính giá trị hội tụ đạt yêu cầu với chỉ số Average Variance Extracted (AVE). Giá trị phân biệt giữa các cấu trúc biến tiềm ẩn được xác nhận thông qua bảng tiêu chuẩn Fornell-Larcker.
  • Đánh giá mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết: Kiểm tra hệ số Inner VIF xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập (PU, PEU, POP, SI, PP). Giá trị $R^2$ (R Square) phản ánh mức độ biến thiên của ý định sử dụng BNPL được giải thích bởi 5 nhân tố trong mô hình. Bảng kết quả kiểm định giả thuyết tổng kết hệ số tác động đường dẫn và mức ý nghĩa thống kê của các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5.

Chương 4: Thảo luận và đề xuất một số kiến nghị, giải pháp nhằm phát triển dịch vụ thanh toán trả sau trên địa bàn thành phố Hà Nội

Chương 4 phân tích, biện luận ý nghĩa kinh tế - xã hội của các hệ số tác động tìm thấy trong Chương 3. Tác giả thảo luận sâu về vai trò của từng nhân tố: sự thuận tiện và tiết kiệm thời gian (cảm nhận sự hữu ích), tính dễ hiểu của giao diện và thủ tục (cảm nhận dễ sử dụng), tác dụng giảm nhẹ áp lực tài chính tức thời (cảm nhận khi thanh toán), cũng như sự bảo mật thông tin và mức độ an toàn (nhận thức uy tín). Bên cạnh đó, tác giả nhận diện các thách thức cụ thể đối với dịch vụ thanh toán trả sau tại Hà Nội giai đoạn 2023–2025, đặc biệt là nguy cơ nợ xấu ở nhóm người trẻ và rủi ro bảo mật dữ liệu.

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất hệ thống giải pháp phân cấp cho ba nhóm chủ thể:

  1. Đối với tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán trả sau:
    • Nâng cao tính dễ sử dụng: Tối ưu hóa giao diện ứng dụng, đơn giản hóa các bước xác thực người dùng, công khai biểu phí và điều khoản lãi suất một cách minh bạch, dễ hiểu.
    • Gia tăng cảm nhận hữu ích: Mở rộng mạng lưới đối tác liên kết từ sàn thương mại điện tử sang các dịch vụ thiết yếu, tích hợp các chương trình ưu đãi, tích điểm và công cụ quản lý ngân sách cá nhân.
  2. Đối với Chính phủ và cơ quan quản lý: Hoàn thiện hành lang pháp lý đối với các mô hình Fintech và dịch vụ BNPL; ban hành các quy định bảo vệ người tiêu dùng số, kiểm soát trần lãi suất, hạn chế tình trạng nợ xấu và giám sát an toàn thông tin cá nhân.
  3. Đối với người dân: Nâng cao hiểu biết tài chính (financial literacy), chủ động quản lý dòng tiền cá nhân, đọc kỹ các điều khoản về lãi suất và phí phạt trước khi kích hoạt dịch vụ để tránh chi tiêu quá mức.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã cung cấp một bức tranh định lượng cụ thể về hành vi tiếp nhận dịch vụ tài chính công nghệ tại thành phố Hà Nội:

  • Kết quả lượng hóa: Khóa luận xác lập cơ sở dữ liệu thực nghiệm về ý định sử dụng BNPL thông qua các chỉ số đo lường PLS-SEM tại 12 quận Hà Nội, kiểm định tính hợp lệ của thang đo qua Outer Loading, Cronbach's Alpha, Composite Reliability, AVE và tiêu chuẩn Fornell-Larcker, cùng mức độ giải thích $R^2$ của mô hình cấu trúc đối với biến phụ thuộc.
  • Giải pháp đề xuất: Hệ thống hóa ba nhóm giải pháp thực thi trực tiếp cho các công ty Fintech (tập trung vào tối ưu hóa trải nghiệm giao diện và đa dạng hóa tiện ích), cơ quan quản lý nhà nước (xây dựng khuôn khổ pháp lý và cơ chế giám sát rủi ro tín dụng tiêu dùng) và người tiêu dùng (kiểm soát hành vi mua sắm bốc đồng).
  • Đóng góp khoa học và thực tiễn: Khóa luận đã bổ sung khoảng trống nghiên cứu thực nghiệm về hình thức mua trước trả sau tại địa bàn thủ đô Hà Nội. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu mở rộng mô hình UTAUT bằng cách tích hợp đồng thời biến Cảm nhận khi thanh toán (POP) và Nhận thức uy tín (PP) bên cạnh các biến chấp nhận công nghệ truyền thống, tạo tiền đề tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo về thanh toán số tại các nền kinh tế đang phát triển.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự nhận diện các hạn chế nhất định xuất phát từ điều kiện thực hiện:

  • Phạm vi địa bàn nghiên cứu: Nghiên cứu mới chỉ tập trung khảo sát người dân tại 12 quận nội thành thành phố Hà Nội do giới hạn về nguồn lực và thời gian, chưa khảo sát khu vực ngoại thành hoặc các tỉnh, thành phố khác, do đó tính đại diện cho người tiêu dùng toàn quốc chưa cao.
  • Hạn chế về phương pháp và mô hình: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào mối quan hệ trực tiếp giữa 5 nhân tố độc lập tới ý định sử dụng, chưa phân tích sâu vai trò của các biến điều tiết (như độ tuổi, giới tính, mức thu nhập) hoặc biến trung gian (như thái độ đối với việc sử dụng) vốn được nhấn mạnh trong mô hình UTAUT gốc.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi khảo sát ra các vùng nông thôn hoặc các đô thị lớn khác tại Việt Nam; gia tăng kích thước mẫu; kiểm tra tác động điều tiết của các yếu tố nhân khẩu học và phân tích sâu hơn các rủi ro tài chính phát sinh từ hành vi thanh toán trả sau.

Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo thiết thực cho:

  • Sinh viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu thuộc các ngành Kinh tế phát triển, Tài chính - Ngân hàng, Quản trị kinh doanh, Thương mại điện tử và Hệ thống thông tin quản lý quan tâm đến mô hình hành vi tiếp nhận công nghệ số.
  • Các nhóm nghiên cứu đang tìm kiếm một quy trình chuẩn về việc áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) kết hợp phần mềm SmartPLS trong phân tích dữ liệu khảo sát xã hội học kinh tế.
  • Các chuyên viên phát triển sản phẩm, nhà quản trị tiếp thị tại các công ty Fintech, ví điện tử và các sàn thương mại điện tử có nhu cầu tham khảo bảng câu hỏi, hệ thống thang đo dịch ngược đã được thẩm định thực tế để cải thiện chính sách chăm sóc khách hàng và phát triển tính năng BNPL.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận kế thừa và phát triển mô hình nghiên cứu từ khung lý thuyết nền tảng nào?
Khóa luận kế thừa nền tảng chính từ Mô hình lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003), kết hợp với Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) của Ajzen (1991) và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989). Mô hình đề xuất đã mở rộng cấu trúc UTAUT bằng việc tích hợp thêm các nhân tố đặc thù gồm Cảm nhận khi thanh toán (POP) và Nhận thức uy tín (PP).

2. Nghiên cứu định tính sơ bộ của khóa luận được tiến hành nhằm mục đích gì và quy mô ra sao?
Nghiên cứu định tính sơ bộ được thực hiện nhằm kiểm tra mức độ rõ ràng, chuẩn hóa câu chữ và thẩm định nội dung thang đo sau khi dịch ngược từ tài liệu quốc tế. Tác giả đã tổ chức thảo luận chuyên sâu với 10 cá nhân có hiểu biết về hình thức thanh toán trả sau sinh sống trên địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả thảo luận xác nhận thang đo phù hợp với thực tế và không có thêm biến số mới ngoài 5 nhân tố đề xuất.

3. Số liệu về mức độ nhận biết và tỷ lệ sở hữu thẻ tín dụng tại Việt Nam được tác giả trích dẫn từ nguồn nào?
Số liệu được trích dẫn từ khảo sát của Mastercard (năm 2022) cho thấy 95% người dùng trong nước đã biết đến dịch vụ BNPL và 32% từng sử dụng vào năm 2021. Đồng thời, nhận định từ ông Nguyễn Ảnh Cường (Đồng sáng lập & CEO Fundiin) cho biết tỷ lệ người dân sở hữu thẻ tín dụng tại Việt Nam chỉ đạt trên 5%, thấp hơn nhiều so với mức 50%–70% trên thế giới.

4. Dữ liệu khảo sát định lượng được thu thập tại những khu vực nào?
Theo danh mục bảng và thiết kế mẫu của nghiên cứu, dữ liệu khảo sát được thu thập từ người dân sinh sống tại 12 quận nội thành thuộc thành phố Hà Nội để bảo đảm tính đa dạng về cơ cấu độ tuổi, giới tính và mức thu nhập.

5. Các nhóm kiến nghị chính được đề xuất trong Chương 4 hướng tới những chủ thể nào?
Chương 4 đề xuất giải pháp đồng bộ hướng tới ba nhóm chủ thể: tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán trả sau (gia tăng tính dễ sử dụng, mở rộng tiện ích hữu ích), cơ quan quản lý nhà nước/Chính phủ (hoàn thiện khung pháp lý giám sát Fintech, bảo vệ người tiêu dùng) và người dân (nâng cao nhận thức tài chính và kiểm soát nợ cá nhân).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngọc Diễm Quỳnh đã giải quyết một vấn đề kinh tế thực tiễn đang nổi lên tại Việt Nam là hành vi tiếp nhận dịch vụ mua trước trả sau (BNPL) của cư dân đô thị. Bằng việc vận dụng mô hình UTAUT mở rộng kết hợp công cụ phân tích PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS, nghiên cứu đã lượng hóa thành công các nhân tố chi phối ý định sử dụng của người dân tại 12 quận thuộc thành phố Hà Nội. Công trình không chỉ cung cấp hệ thống luận cứ khoa học có giá trị cho các nghiên cứu tiếp theo về tài chính tiêu dùng mà còn gợi mở những hàm ý quản trị thiết thực cho các doanh nghiệp Fintech và cơ quan điều hành chính sách trong giai đoạn 2023–2025.