Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển nhanh chóng của mạng toàn cầu (World Wide Web) và công nghệ số trong thời đại Cách mạng Công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy phương thức giao dịch mua sắm trực tuyến (MSTT) trở thành một kênh thương mại thiết yếu. Tuy nhiên, hình thức mua sắm này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn so với phương thức truyền thống do người tiêu dùng phải tương tác trong môi trường ảo qua giao diện website hoặc ứng dụng di động, khiến lòng tin và cảm nhận rủi ro trở thành các yếu tố trọng tâm quyết định hành vi giao dịch (Forsythe & Shi, 2003; Pavlou, 2003). Bối cảnh này càng trở nên biến động sâu sắc khi đại dịch COVID-19 bùng phát toàn cầu, làm đứt gãy chuỗi cung ứng, gia tăng tỷ lệ doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSME) mất khả năng thanh toán lên 42,3% trong giai đoạn 2019–2022 (Ding, 2021).

Tại Việt Nam, các biện pháp phòng chống dịch đã làm thay đổi căn bản hành vi tiêu dùng và chiến lược bán lẻ. Dữ liệu từ khảo sát của Nielsen công bố tại Diễn đàn Tiếp thị Trực tuyến 2020 ghi nhận lượng người tiêu dùng MSTT tăng 25%, trong khi người mua sắm tại siêu thị, chợ và tạp hóa chỉ tăng nhẹ hoặc sụt giảm; trong đó 55% người mua sắm trực tuyến nằm trong độ tuổi 18–29, 63% là nữ giới, 65% là nhân viên văn phòng, 70% có thu nhập cao và 55% thao tác qua ứng dụng di động. Tần suất mua sắm trực tuyến tại Việt Nam thời điểm đó đạt khoảng 1,6 lần/tháng, thấp hơn đáng kể so với kênh siêu thị (3 lần/tháng) và kênh truyền thống (7 lần/tháng). Bên cạnh đó, nghiên cứu từ đại diện Google chỉ ra 72% người tiêu dùng tránh mua sắm trực tiếp để giảm nguy cơ lây nhiễm, 83% dành thời gian khảo sát sản phẩm trực tuyến, 63% duy trì đặt hàng tạp hóa online và 67% tiếp tục hành vi mua sắm trực tuyến trong dài hạn.

Trước bối cảnh thực tiễn đó, đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hà Nội trong bối cảnh đại dịch COVID-19" được thực hiện nhằm lượng hóa các động lực và rào cản hành vi của người dân tại một đô thị trọng điểm.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Tìm ra và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định MSTT của người tiêu dùng thành phố Hà Nội trong bối cảnh đại dịch COVID-19.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định MSTT của người tiêu dùng tại Hà Nội trong bối cảnh đại dịch COVID-19.
    2. Ước tính mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến quyết định MSTT của người tiêu dùng tại Hà Nội trong thời kỳ dịch bệnh.
    3. Đề xuất các khuyến nghị, chính sách phù hợp cho doanh nghiệp bán lẻ và cơ quan quản lý nhằm nâng cao năng lực phục vụ và phát triển thị trường thương mại điện tử.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. MSTT là gì, quyết định MSTT là gì, người tiêu dùng và hành vi người tiêu dùng được hiểu như thế nào, và thực trạng MSTT hiện nay ra sao?
  2. Những nhân tố nào tác động đến quyết định MSTT của người tiêu dùng thành phố Hà Nội trong bối cảnh đại dịch COVID-19?
  3. Làm thế nào để đẩy mạnh quyết định MSTT tại khu vực thành thị Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến quyết định MSTT của người tiêu dùng thành phố Hà Nội trong bối cảnh đại dịch COVID-19.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào các khái niệm về thương mại điện tử, hành vi tiêu dùng, quyết định mua sắm trực tuyến và mối quan hệ giữa các biến số tác động.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp được thu thập phục vụ phân tích trong giai đoạn tháng 8 đến tháng 9 năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng hệ thống nền tảng lý luận dựa trên các định nghĩa chuẩn hóa và mô hình hành vi người tiêu dùng kinh điển:

  • Thương mại điện tử (TMĐT): Tiếp cận theo định nghĩa của Bộ Công Thương Việt Nam (hoạt động kinh doanh bằng phương tiện điện tử không cần in ấn ở bất kỳ khâu nào), Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) và Ủy ban Châu Âu (EC).
  • Mua sắm trực tuyến và quyết định mua: Dựa trên nghiên cứu của Shim, Quereshi & Siegel (2000), Brown, Pope & Voges (2001), Li, Kuo & Russell (1999) và phân loại 7 nhóm người mua sắm của Vijayasarathy & Jones (2000) cùng 7 xu hướng sở thích của Gehrt và cộng sự (2007).
  • Hành vi người tiêu dùng và quy trình 5 bước: Kế thừa mô hình của Philip Kotler (2000, 2005) và Comegys và cộng sự (2006) gồm: (1) Nhận biết nhu cầu, (2) Tìm kiếm thông tin, (3) Đánh giá các phương án, (4) Quyết định mua và (5) Đánh giá sau khi mua.
  • Khung mô hình lý thuyết:
    • Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975).
    • Lý thuyết Hành vi Hoạch định (TPB - Ajzen & Fishbein, 1975; Ajzen, 1991).
    • Lý thuyết Nhận thức Rủi ro (TPR - Bauer, 1960; Jacoby & Kaplan, 1972) chia rủi ro thành 5 dạng: tài chính, tâm lý, xã hội, vật lý và thực hiện, kết hợp rủi ro giao dịch trực tuyến PRT (Bhimani, 1996).
    • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989) với 2 nhân tố chính là Nhận thức tính hữu ích (PU) và Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU).
    • Mô hình kết hợp C-TAM-TPB (Taylor & Todd, 1995) tích hợp ưu điểm giải thích của cả TAM và TPB.

Phương pháp nghiên cứu:

  • Thiết kế thang đo: Sử dụng thang đo khoảng Likert 5 mức độ (1: Hoàn toàn không đồng ý; 2: Không đồng ý; 3: Trung lập; 4: Đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý) gồm 21 biến quan sát sơ bộ (18 biến độc lập thuộc 5 nhóm nhân tố và 3 biến phụ thuộc đo lường quyết định MSTT).
  • Chọn mẫu và thu thập dữ liệu: Áp dụng nguyên tắc cỡ mẫu tối thiểu theo Hair và cộng sự (2014) với $n = k \times N = 5 \times 21 = 105$ quan sát. Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện qua bảng hỏi điện tử Google Forms kết hợp khảo sát trực tiếp. Tổng số phiếu thu về là 185 phiếu, sau quá trình làm sạch thu được 174 phiếu hợp lệ.
  • Quy trình xử lý số liệu: Nhập liệu và mã hóa trên phần mềm Microsoft Excel, xử lý thống kê trên phần mềm Stata 13 với các bước phân tích: Thống kê mô tả nhân khẩu học, Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha), Phân tích nhân tố khám phá (EFA với phép xoay Varimax, chuẩn Eigenvalue > 1 và KMO trong khoảng 0,5–1), Phân tích tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính đa biến (OLS), Kiểm định đa cộng tuyến (hệ số VIF), Kiểm định sai biệt Independent Samples T-Test và Phân tích phương sai một nhân tố (One-Way ANOVA).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về thương mại điện tử, quy trình ra quyết định mua hàng 5 giai đoạn, các nhóm yếu tố tác động (văn hóa, xã hội, cá nhân, tâm lý) và so sánh 4 mô hình nền tảng (TRA, TPB, TPR, TAM). Trên cơ sở chỉ ra hạn chế của TAM (thiếu kiểm soát hành vi bên ngoài và ảnh hưởng xã hội), tác giả lựa chọn mô hình tích hợp C-TAM-TPB của Taylor & Todd (1995).

Về tổng quan nghiên cứu thực nghiệm:

  • Nghiên cứu quốc tế: Rong Li và cộng sự (2007) khẳng định vai trò cốt lõi của niềm tin và rủi ro trong TMĐT Trung Quốc; Ma Mengli (2011) tại Bangkok chỉ ra tính dễ sử dụng và tính hữu ích chi phối thái độ MSTT; Liu Xiao (2004) mở rộng TAM với biến nhận thức rủi ro.
  • Nghiên cứu trong nước: Shyh-Hwang Lee & Hoàng Thị Bích Ngọc (2010), Nguyễn Thị Bảo Châu & Lê Nguyễn Xuân Đào (2014), Hà Ngọc Thắng & Nguyễn Thành Đô (2016) chứng minh thái độ, niềm tin và kiểm soát hành vi tác động cùng chiều, trong khi nhận thức rủi ro tác động ngược chiều tới quyết định mua hàng.

Chương này rút ra khoảng trống nghiên cứu: phần lớn công trình trước chưa đánh giá toàn diện hành vi người tiêu dùng tại đô thị Hà Nội dưới bối cảnh gián đoạn đặc thù của đại dịch COVID-19.

Chương 2: Số liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 thiết lập khung nghiên cứu ban đầu gồm 5 giả thuyết: H1 (Nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực [+]), H2 (Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động tích cực [+]), H3 (Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực [+]), H4 (Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động tích cực [+]) và H5 (Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực [-]) tới Quyết định MSTT.

Nhóm nhân tố ban đầu Mã hóa Nội dung biến quan sát sơ bộ
Nhận thức sự hữu ích hi1 – hi4 Hữu ích trong tìm kiếm thông tin; Tiết kiệm thời gian; Tiết kiệm chi phí; Thuận lợi về thời gian và địa điểm
Nhận thức tính dễ sử dụng sd1 – sd4 Dễ tìm kiếm thông tin sản phẩm; Giao diện dễ thao tác; Dễ đặt đơn hàng; Dễ thanh toán
Nhận thức rủi ro rr1 – rr4 Lộ thông tin cá nhân; An toàn trong thanh toán; Thất lạc đơn hàng; Sản phẩm không đạt yêu cầu
Ảnh hưởng xã hội ah1 – ah3 Gia đình/bạn bè khuyên dùng; Được mời/giới thiệu sử dụng; Sử dụng theo số đông truyền thông
Nhận thức kiểm soát hành vi ks1 – ks3 Đủ thiết bị kết nối Internet; Đủ thời gian và tiền bạc; Đủ kiến thức và kỹ năng thực hiện
Quyết định MSTT qd1 – qd3 Sẽ tham khảo thông tin MSTT; Sẽ MSTT; Luôn luôn MSTT

Thống kê mô tả từ 174 quan sát hợp lệ phản ánh cơ cấu nhân khẩu học của mẫu:

Tiêu chí nhân khẩu học Phân loại Tần suất ($N=174$) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 89 51,15
Nữ 85 48,85
Độ tuổi Dưới 22 tuổi 75 43,10
Từ 23 – 27 tuổi 53 30,46
Trên 27 tuổi 46 26,44
Thu nhập hàng tháng Dưới 10 triệu đồng 83 47,70
Từ 10 – 20 triệu đồng 48 27,59
Từ 20 – 30 triệu đồng 23 13,22
Trên 30 triệu đồng 20 11,49
Trình độ học vấn Tốt nghiệp THPT 62 35,63
Tốt nghiệp Đại học 84 48,28
Tốt nghiệp Trung cấp / Cao đẳng 16 9,19
Sau Đại học 10 5,75
Khác 2 1,15

Chương 3: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Chương 3 trình bày các bước kiểm định dữ liệu trên phần mềm Stata 13:

1. Đánh giá độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha sơ bộ):

  • Nhận thức sự hữu ích: $\alpha = 0,7810$ (các biến hi2, hi3, hi4 có tương quan biến - tổng từ 0,794 đến 0,828).
  • Nhận thức tính dễ sử dụng: $\alpha = 0,8528$ (các biến sd1 đến sd4 có tương quan biến - tổng từ 0,767 đến 0,858).
  • Nhận thức rủi ro: $\alpha = 0,8581$ (các biến rr1 đến rr4 có tương quan biến - tổng từ 0,814 đến 0,865).
  • Ảnh hưởng xã hội: $\alpha = 0,6908$ (các biến ah1 đến ah3 có tương quan biến - tổng từ 0,742 đến 0,833).
  • Nhận thức kiểm soát hành vi: $\alpha = 0,7248$ (các biến ks1 đến ks3 có tương quan biến - tổng từ 0,753 đến 0,822). Tất cả các thang đo sơ bộ đều đạt độ tin cậy ($\alpha > 0,6$ và tương quan biến - tổng $> 0,3$).

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):

  • Phân tích EFA biến độc lập: Hệ số KMO đạt $0,892$ ($0,5 < \text{KMO} < 1$), kiểm định Bartlett có giá trị $\text{Sig.} = 0,000 < 0,05$, Giá trị Eigenvalue $= 1,365 > 1$, Tổng phương sai trích đạt $60,64% > 50%$. Ma trận xoay nhân tố hội tụ 18 biến quan sát độc lập thành 3 nhóm nhân tố mới:
    • Nhân tố 1 (F1 - Lợi ích): Gồm 8 biến quan sát (li1 đến li8), kết hợp toàn bộ thang đo của biến Nhận thức sự hữu ích và Nhận thức tính dễ sử dụng do tính chất đồng nhất về trải nghiệm tiện ích công nghệ của người dùng.
    • Nhân tố 2 (F2 - Rủi ro): Gồm 5 biến quan sát (rr1 đến rr5), kết hợp 4 biến của thang đo Nhận thức rủi ro cùng biến ah3 (mua sắm theo số đông/truyền thông) do tâm lý đám đông trong bối cảnh dịch bệnh gắn liền với cảm giác mạo hiểm, bất an.
    • Nhân tố 3 (F3 - Hành vi): Gồm 5 biến quan sát (hv1 đến hv5), kết hợp 3 biến của thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi cùng biến ah1, ah2 (sự khuyên dùng, giới thiệu từ người thân, đồng nghiệp) do khuyến nghị từ mối quan hệ tin cậy củng cố trực tiếp niềm tin và khả năng thực hiện hành vi.
Nhân tố mới Mã biến mới Nội dung chi tiết chỉ tiêu
F1: Lợi ích li1 Lợi ích trong tìm kiếm và cập nhật thông tin cần thiết
li2 Tiết kiệm thời gian hơn so với hình thức mua bán truyền thống
li3 Tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức mua bán truyền thống
li4 MSTT tiện lợi tại bất kỳ địa điểm và thời gian
li5 Dễ tìm kiếm thông tin sản phẩm
li6 Giao diện dễ thao tác
li7 Quy trình đặt hàng đơn giản
li8 Việc thanh toán diễn ra dễ dàng
F2: Rủi ro rr1 E ngại bị lộ thông tin cá nhân trong quá trình mua hàng
rr2 Rủi ro mất tiền trong quá trình thanh toán
rr3 Rủi ro thất lạc sản phẩm
rr4 Sản phẩm không đạt yêu cầu về chất lượng so với cam kết
rr5 MSTT dựa trên số đông chứ không phải kinh nghiệm thực tế
F3: Hành vi hv1 Gia đình và bạn bè nghĩ tôi nên sử dụng dịch vụ MSTT
hv2 Bạn bè, đồng nghiệp, khách hàng sử dụng và mời tôi sử dụng
hv3 Có đủ thiết bị kết nối Internet trong thời kỳ dịch COVID-19
hv4 Có đủ thời gian và tiền bạc để đặt hàng trong thời kỳ dịch
hv5 Có đủ kiến thức và khả năng cần thiết để mua hàng qua mạng
  • Phân tích EFA biến phụ thuộc: KMO đạt $0,542$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} = 0,000$, Tổng phương sai trích đạt $61,75%$, Eigenvalue $= 1,853 > 1$, hội tụ thành 1 nhân tố duy nhất (Quyết định MSTT).

3. Điều chỉnh mô hình và các kiểm định tiếp theo: Sau khi tái cấu trúc EFA, tác giả điều chỉnh mô hình hồi quy gồm 3 nhân tố độc lập (Lợi ích, Rủi ro, Hành vi) tác động lên biến phụ thuộc Quyết định MSTT. Chương 3 thực hiện phân tích tương quan Pearson, hồi quy OLS, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (chỉ số VIF $< 10$) và kiểm định sự khác biệt qua Independent Samples T-Test (theo giới tính) cùng One-Way ANOVA (theo độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn).

Chương 4: Kết luận và hàm ý chính sách

Chương 4 tổng hợp các phát hiện nghiên cứu, đưa ra các hàm ý quản trị và chính sách:

  • Đối với nhà bán lẻ trực tuyến và doanh nghiệp TMĐT: Tối ưu hóa giao diện mua hàng, đơn giản hóa quy trình thanh toán nhằm gia tăng nhận thức lợi ích; thiết lập các cam kết bảo mật thông tin và chính sách đổi trả minh bạch để giải tỏa áp lực rủi ro; tận dụng kênh tiếp thị truyền miệng (Word-of-Mouth) từ gia đình, bạn bè để củng cố nhận thức kiểm soát hành vi của khách hàng.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Hoàn thiện hành lang pháp lý về thương mại điện tử, tăng cường kiểm tra chống gian lận thương mại và bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng trên không gian mạng.
  • Hạn chế của nghiên cứu: Nhận diện các điểm giới hạn về phạm vi mẫu và phương pháp chọn mẫu.

Kết quả và đóng góp

  • Kết quả thực nghiệm nổi bật:
    • Nghiên cứu đã lượng hóa hành vi của 174 người tiêu dùng tại Hà Nội thông qua việc kiểm định mô hình tích hợp C-TAM-TPB trên phần mềm Stata 13.
    • Các thang đo ban đầu đạt độ tin cậy nội tại cao với Cronbach's Alpha từ $0,6908$ đến $0,8581$.
    • Phân tích nhân tố khám phá EFA làm sáng tỏ hiện tượng hội tụ dữ liệu thực tế tại Hà Nội: 18 biến quan sát độc lập tái cấu trúc thành 3 nhóm nhân tố mang tính đại diện cao (Tổng phương sai trích đạt $60,64%$, Eigenvalue $= 1,365$).
    • EFA biến phụ thuộc giải thích được $61,75%$ phương sai của quyết định mua sắm trực tuyến với Eigenvalue $= 1,853$.
  • Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn:
    • Chứng minh sự tích hợp phù hợp giữa mô hình TAM và TPB trong bối cảnh thị trường đang phát triển và chịu tác động bởi đại dịch.
    • Phát hiện đóng góp mới trong phân nhóm nhân tố: Nhận thức sự hữu ích và tính dễ sử dụng hội tụ thành nhân tố Lợi ích; ảnh hưởng xã hội dạng thụ động/số đông kết hợp vào nhóm Rủi ro, trong khi ảnh hưởng xã hội dạng chủ động/người quen gắn chặt với nhóm Kiểm soát hành vi.
    • Cung cấp hệ thống giải pháp phân tầng cho cả khối doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến và các nhà hoạch định chính sách quản lý thị trường số.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Mẫu nghiên cứu ($N=174$) được thu thập theo phương pháp thuận tiện, tỷ lệ đối tượng khảo sát tập trung phần lớn vào nhóm trẻ dưới 22 tuổi ($43,10%$) và nhóm có thu nhập dưới 10 triệu đồng ($47,70%$), chưa bao quát đồng đều các tầng lớp dân cư.
    • Phạm vi không gian chỉ giới hạn tại khu vực thành phố Hà Nội và phạm vi thời gian thu thập dữ liệu hẹp (tháng 8 – 9/2022).
    • Tác giả tự nhận định trình độ lý luận và kinh nghiệm thực tiễn còn hạn chế nên chưa khai thác sâu toàn bộ các biến số tâm lý phức tạp phát sinh ngoài dịch bệnh.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu điều tra với phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng nhằm nâng cao tính đại diện.
    • Mở rộng phạm vi địa lý sang các tỉnh, thành phố khác hoặc so sánh giữa đô thị loại 1 và khu vực nông thôn.
    • Nghiên cứu theo dõi dọc (longitudinal study) để đánh giá mức độ duy trì thói quen mua sắm trực tuyến trong giai đoạn phục hồi hậu đại dịch bình thường mới.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng:
    • Sinh viên, học viên ngành Kinh tế học, Quản trị Kinh doanh, Thương mại điện tử, Marketing đang thực hiện khóa luận tốt nghiệp hoặc nghiên cứu hành vi người tiêu dùng.
    • Các nhà quản lý doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến, sàn TMĐT và các đơn vị nghiên cứu thị trường số.
  • Nội dung giá trị:
    • Cung cấp khung tham chiếu chi tiết về cách kết hợp hai mô hình TAM và TPB (C-TAM-TPB) cùng lý thuyết nhận thức rủi ro TPR.
    • Cung cấp bảng hỏi chuẩn hóa gồm 21 biến quan sát thang đo Likert 5 điểm bám sát bối cảnh thị trường Việt Nam.
    • Cung cấp quy trình xử lý dữ liệu định lượng chuẩn mực trên Stata 13: từ kiểm định Cronbach's Alpha, phân tích EFA hai lần để tái cấu trúc nhân tố, cho đến hồi quy OLS và kiểm định sai biệt nhân khẩu học (T-Test, ANOVA).

Câu hỏi thường gặp

1. Tác giả đã sử dụng mô hình lý thuyết nền tảng nào để nghiên cứu quyết định MSTT?
Tác giả sử dụng mô hình kết hợp giữa Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1989) và Lý thuyết Hành vi Hoạch định (TPB) của Ajzen & Fishbein (1975), được gọi là mô hình C-TAM-TPB theo đề xuất của Taylor & Todd (1995), đồng thời tích hợp thêm các yếu tố từ Lý thuyết Nhận thức Rủi ro (TPR) của Bauer (1960).

2. Cơ cấu nhân khẩu học của 174 phiếu khảo sát hợp lệ có đặc điểm gì nổi bật?
Mẫu khảo sát có tỷ lệ giới tính khá cân bằng (Nam $51,15%$, Nữ $48,85%$). Về độ tuổi, nhóm dưới 22 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với $43,10%$. Về thu nhập, nhóm dưới 10 triệu đồng/tháng chiếm $47,70%$. Về học vấn, nhóm tốt nghiệp Đại học chiếm tỷ lệ lớn nhất với $48,28%$, tiếp theo là tốt nghiệp THPT với $35,63%$.

3. Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha sơ bộ của các nhóm thang đo đạt bao nhiêu?
Cả 5 nhóm thang đo ban đầu đều đạt độ tin cậy tốt: Nhận thức sự hữu ích ($\alpha = 0,7810$), Nhận thức tính dễ sử dụng ($\alpha = 0,8528$), Nhận thức rủi ro ($\alpha = 0,8581$), Ảnh hưởng xã hội ($\alpha = 0,6908$) và Nhận thức kiểm soát hành vi ($\alpha = 0,7248$). Không có biến quan sát nào bị loại bỏ ở bước này.

4. Sau phân tích EFA biến độc lập, 18 biến quan sát ban đầu được tái cấu trúc thành các nhân tố nào?
Qua phân tích EFA với KMO $= 0,892$, tổng phương sai trích $= 60,64%$, 18 biến độc lập đã hội tụ vào 3 nhân tố mới: Nhân tố 1 (Lợi ích - 8 biến, kết hợp tính hữu ích và tính dễ sử dụng), Nhân tố 2 (Rủi ro - 5 biến, kết hợp rủi ro nhận thức và biến ảnh hưởng theo số đông), và Nhân tố 3 (Hành vi - 5 biến, kết hợp kiểm soát hành vi và biến ảnh hưởng từ gia đình, bạn bè).

5. Công cụ phần mềm và phương pháp thống kê nào được sử dụng để xử lý dữ liệu trong khóa luận?
Khóa luận sử dụng phần mềm Stata 13 để thực hiện các phương pháp phân tích: thống kê mô tả, kiểm định Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (phép xoay Varimax), phân tích tương quan Pearson, hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất (OLS), kiểm định đa cộng tuyến VIF, kiểm định Independent Samples T-Test và phân tích phương sai One-Way ANOVA.

Kết luận

Chuyên đề tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Quỳnh Mai đã hoàn thành hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hành vi mua sắm trực tuyến thông qua mô hình tích hợp C-TAM-TPB và TPR. Dựa trên dữ liệu khảo sát thực nghiệm 174 người tiêu dùng tại thành phố Hà Nội trong giai đoạn đại dịch COVID-19, nghiên cứu đã kiểm định độ tin cậy thang đo và tái cấu trúc thành công các biến quan sát thành 3 nhóm nhân tố chính gồm Lợi ích, Rủi ro và Hành vi. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở thực nghiệm vững chắc để đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả bán lẻ trực tuyến cho doanh nghiệp và định hướng chính sách quản lý thị trường số cho cơ quan nhà nước.