Giới thiệu dự án

Sự chuyển dịch của nền kinh tế số và thương mại điện tử tại Việt Nam đã thúc đẩy mạnh mẽ quá trình chuyển đổi từ phương thức thanh toán tiền mặt truyền thống sang các giải pháp thanh toán không dùng tiền mặt (TTKDTM). Theo số liệu từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), giao dịch qua kênh điện thoại di động và mã QR Code trong giai đoạn 2020–2021 ghi nhận mức tăng trưởng vượt bậc, lần lượt đạt 86,3% về số lượng (123,1% về giá trị) và 95,7% về số lượng (181,5% về giá trị). Tuy nhiên, tại các địa bàn đặc thù như khu vực Tây Nguyên, tỷ lệ sử dụng tiền mặt trong các giao dịch dân sinh và thương mại xăng dầu vẫn chiếm tỷ trọng chi phối.

Đề tài "Nghiên cứu các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại các cửa hàng xăng dầu Petrolimex Chi nhánh Đăk Nông" do sinh viên Nguyễn Thị Mỹ Linh thực hiện (Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế; GVHD: ThS. Nguyễn Thị Thúy Đạt) tập trung giải quyết bài toán rào cản hành vi tiêu dùng và tối ưu hóa hạ tầng chuyển đổi số tại chuỗi bán lẻ nhiên liệu.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                           BỐI CẢNH THỊ TRƯỜNG                           |
|  - Quyết định 2545/QĐ-TTg: Mục tiêu tiền mặt < 8% tổng phương tiện TT   |
|  - Hệ thống ERP-SAP & SmartPOS đồng bộ tại 21+ CHXD Petrolimex Đăk Nông |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|                        VẤN ĐỀ CỐT LÕI (PAIN POINTS)                     |
|  - Thói quen chi trả tiền mặt cố hữu tại vùng nông thôn/miền núi         |
|  - Tâm lý e ngại rủi ro bảo mật thông tin & nghẽn mạng thiết bị POS     |
|  - Trải nghiệm giao diện ứng dụng Petrolimex ID chưa tối ưu hóa         |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|                         GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT                               |
|  - Khung mô hình tích hợp TAM (Davis) & TPB (Ajzen)                     |
|  - Khảo sát thực chứng N = 110 khách hàng, phân tích EFA & OLS          |
|  - Lộ trình 5 nhóm giải pháp kỹ thuật và tiếp thị số chuyên sâu         |
+-------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi chấp nhận công nghệ tài chính trong ngành bán lẻ xăng dầu.
  2. Xác định và đo lường trọng số của các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại Công ty TNHH Xăng dầu Nam Tây Nguyên – Chi nhánh Đăk Nông.
  3. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) thông qua phần mềm IBM SPSS Statistics 20.0.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp công nghệ và truyền thông marketing nhằm gia tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng từ tiền mặt sang Petrolimex ID, SmartPOS và QR Pay.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Không gian: Hệ thống 21 cửa hàng xăng dầu (CHXD) trực thuộc Petrolimex Đăk Nông, phân bổ dọc tuyến Quốc lộ 14 và các trung tâm huyện/thị xã Gia Nghĩa.
  • Thời gian: Dữ liệu thứ cấp thu thập giai đoạn 2019–2021; dữ liệu sơ cấp thực hiện khảo sát từ tháng 01/2021 đến tháng 04/2022.
  • Cỡ mẫu: $N = 110$ mẫu hợp lệ (trên tổng số 125 phiếu phát ra), đảm bảo nguyên tắc cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát theo chuẩn Hair et al. (1998) với mô hình 22 chỉ báo đo lường.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi tích hợp hệ thống thanh toán điện tử đồng bộ từ tháng 11/2021, hoạt động thanh toán tại các CHXD phụ thuộc hoàn toàn vào tiền mặt, gây ra nhiều điểm nghẽn trong vận hành:

Tiêu chí Phương thức Tiền mặt truyền thống Dịch vụ TTKDTM (Petrolimex ID / SmartPOS)
Thời gian giao dịch 45 – 90 giây/lượt (bao gồm đếm tiền, trả lại tiền thừa) 10 – 20 giây/lượt qua quét mã QR hoặc chạm thẻ Contactless NFC
Độ chính xác kiểm toán Dễ sai lệch số liệu, thất thoát tiền thừa, rủi ro tiền giả Tích hợp trực tiếp ERP-SAP và e-Invoice, sai số 0%
Chi phí quản lý Tốn kém chi phí lưu kho, bảo quản, vận chuyển tiền mặt Tự động đối soát dòng tiền qua tài khoản ngân hàng chỉ định
Trải nghiệm khách hàng Phụ thuộc nhân viên, không tích lũy điểm thưởng Tích điểm thành viên tự động, xuất hóa đơn điện tử tức thì

Phân tích yêu cầu theo mô hình MoSCoW

  • Must Have (Bắt buộc): Module thanh toán thẻ từ/chíp EMV/Contactless qua thiết bị SmartPOS; Cổng quét mã VietQR/VNPAY-QR; Tích hợp xuất hóa đơn điện tử tự động kết nối hệ thống ERP-SAP.
  • Should Have (Nên có): Ứng dụng di động Petrolimex ID tích hợp ví điện tử; Hệ thống thông báo biến động số dư qua SMS/Push Notification.
  • Could Have (Có thể có): Cơ chế thanh toán tự động không dừng qua nhận diện biển số xe (RFID/Camera AI).
  • Won't Have (Chưa ưu tiên): Thanh toán bằng tiền điện tử phi tập trung hoặc séc thương mại nội địa.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc giải pháp thanh toán điện tử tại Petrolimex Đăk Nông được xây dựng trên mô hình tích hợp đa tầng:

[Khách hàng / Phương tiện]
                                                     [Thiết bị SmartPOS tại CHXD]
                                                     (Giao thức bảo mật Tokenization)
                                                     [Payment Gateway / Switch Bank]
                                                     [Core Backend ERP-SAP ECC 6.0]
                                                     [Hệ thống e-Invoice Tổng cục Thuế]

Technology Stack và tiêu chuẩn kỹ thuật

  • Nền tảng phân tích dữ liệu: IBM SPSS Statistics v20.0, Python 3.10 (thư viện pandas, statsmodels, scikit-learn).
  • Phần cứng đầu cuối: Thiết bị SmartPOS chuẩn công nghiệp, chứng nhận chống cháy nổ Zone 1/Zone 2 tại cột bơm xăng dầu, hỗ trợ 4G LTE/Wi-Fi Dual Band.
  • Hệ thống lõi doanh nghiệp: SAP ERP R/3 & ECC 6.0 quản trị đồng bộ doanh thu và tồn kho thời gian thực.
  • Chuẩn bảo mật dữ liệu: Tiêu chuẩn PCI-DSS Level 1, mã hóa đường truyền TLS 1.3, thuật toán mã hóa khóa công khai RSA-2048 và Tokenization số thẻ thanh toán.

Methodology

Nghiên cứu ứng dụng quy trình phân tích thực chứng đa bước kết hợp định tính và định lượng:

Nghiên cứu định tính (Khảo sát sơ bộ, chuyên gia) 

Implementation và kết quả

Development process

Thang đo được vận hành dựa trên 5 biến độc lập kế thừa từ mô hình TAM (Davis, 1989), TPB (Ajzen, 1991) và TRA (Fishbein & Ajzen, 1975):

  1. Tính dễ sử dụng (DSD): 5 biến quan sát (DSD1 – DSD5)
  2. Nhận thức sự hữu ích (HI): 3 biến quan sát (HI1 – HI3)
  3. Chuẩn chủ quan (CCQ): 4 biến quan sát (CCQ1 – CCQ4)
  4. Nhận thức kiểm soát hành vi (KSHV): 3 biến quan sát (KSHV1 – KSHV3)
  5. Niềm tin (NT): 4 biến quan sát (NT1 – NT4)
  6. Quyết định sử dụng (QD - Biến phụ thuộc): 3 biến quan sát (QD1 – QD3)

Phương trình hồi quy tổng quát:

$$QD = \beta_0 + \beta_1 \cdot DSD + \beta_2 \cdot HI + \beta_3 \cdot CCQ + \beta_4 \cdot KSHV + \beta_5 \cdot NT + e_i$$

Đoạn mã Python triển khai phân tích và kiểm định mô hình thực chứng từ dữ liệu khảo sát:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# 1. Đọc và chuẩn hóa dữ liệu khảo sát (N = 110)
df = pd.read_csv("petrolimex_survey_data.csv")
X_vars = ["DSD", "HI", "CCQ", "KSHV", "NT"]
X = df[X_vars]
y = df["QD"]

# 2. Thêm hằng số (Intercept) vào mô hình OLS
X_with_const = sm.add_constant(X)
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# 3. Xuất kết quả hồi quy
print(ols_model.summary())

# 4. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
print("\n--- Variance Inflation Factor (VIF) ---")
print(vif_data)

Cú pháp lệnh chuẩn (SPSS Syntax) cho phân tích EFA và Hồi quy:

FACTOR
  /VARIABLES DSD1 DSD2 DSD3 DSD4 DSD5 HI1 HI2 HI3 CCQ1 CCQ2 CCQ3 CCQ4 KSHV1 KSHV2 KSHV3 NT1 NT2 NT3 NT4
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS DSD1 DSD2 DSD3 DSD4 DSD5 HI1 HI2 HI3 CCQ1 CCQ2 CCQ3 CCQ4 KSHV1 KSHV2 KSHV3 NT1 NT2 NT3 NT4
  /PRINT INITIAL EXTRACTION ROTATION FSCORE
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PAF
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT QD
  /METHOD=ENTER DSD HI CCQ KSHV NT
  /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID).

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach's Alpha $> 0.70$ và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$, không có biến quan sát nào bị loại:

  • Nhóm Tính dễ sử dụng (DSD): $\alpha = 0.842$
  • Nhóm Nhận thức sự hữu ích (HI): $\alpha = 0.816$
  • Nhóm Chuẩn chủ quan (CCQ): $\alpha = 0.789$
  • Nhóm Nhận thức kiểm soát hành vi (KSHV): $\alpha = 0.765$
  • Nhóm Niềm tin (NT): $\alpha = 0.854$
  • Thang đo Quyết định sử dụng (QD): $\alpha = 0.828$

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập: Chỉ số $KMO = 0.812$ ($0.5 < KMO < 1.0$), kiểm định Bartlett's Test có giá trị $Sig. = 0.000 < 0.05$. Trích xuất 5 nhân tố tại Eigenvalue $> 1.0$ với tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $64.38% > 50%$. Trọng số tải nhân tố (Factor Loading) của tất cả các biến đều lớn hơn $0.55$.
  • Biến phụ thuộc: $KMO = 0.718$, $Sig. = 0.000$, phương sai trích đạt $68.12%$ tại 1 nhân tố duy nhất.

3. Kiểm định các giả định hồi quy

  • Đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai $VIF$ dao động từ $1.182$ đến $1.435$ ($VIF < 2.0$), hệ số dung nạp $Tolerance > 0.69$, chứng minh không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson đạt $d = 1.894$ (nằm trong khoảng tối ưu $1.5 < d < 2.5$).
  • Phân phối chuẩn phần dư: Biểu đồ tần số Histogram thể hiện đường cong chuẩn hóa đối xứng quanh trục 0; đồ thị Normal P-P Plot ghi nhận các điểm quan sát phân bố bám sát đường chéo kỳ vọng.

Kết quả đạt được

Mô hình hồi quy đạt độ tương thích cao với $R^2 = 0.598$ và $R^2 \text{ hiệu chỉnh} = 0.584$, khẳng định 5 biến độc lập giải thích được $58.4%$ sự biến thiên trong quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM của khách hàng tại Petrolimex Đăk Nông:

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$) Sai số chuẩn ($Std. Error$) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị $t$ Mức ý nghĩa ($Sig.$)
(Hằng số) 0.412 0.285 1.446 0.151
Nhận thức sự hữu ích (HI) 0.358 0.072 0.342 4.972 0.000
Niềm tin (NT) 0.291 0.068 0.285 4.279 0.000
Tính dễ sử dụng (DSD) 0.224 0.065 0.218 3.446 0.001
Nhận thức KSHV (KSHV) 0.172 0.061 0.165 2.819 0.006
Chuẩn chủ quan (CCQ) 0.131 0.058 0.124 2.258 0.026
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
QD = 0.342*HI + 0.285*NT + 0.218*DSD + 0.165*KSHV + 0.124*CCQ

Tất cả các giả thuyết $H_1, H_2, H_3, H_4, H_5$ đều được chấp nhận với mức ý nghĩa $p < 0.05$. Trong đó, Nhận thức sự hữu ích ($\beta = 0.342$) và Niềm tin ($\beta = 0.285$) là hai nhân tố có tác động mạnh mẽ nhất đến hành vi người tiêu dùng.


Đổi mới và đóng góp

  • Tích hợp khung lý thuyết liên ngành: Đề tài kết hợp thành công các biến tâm lý học hành vi (TPB, TRA) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) vào môi trường đặc thù của thị trường bán lẻ năng lượng tại địa bàn miền núi, chứng minh tính linh hoạt của các mô hình kinh tế lượng hiện đại.
  • Số hóa quy trình vận hành CHXD: Nghiên cứu cung cấp dữ liệu định lượng chứng minh việc triển khai SmartPOS và Petrolimex ID giúp giảm thời gian giao dịch tại cột bơm trung bình $42%$, giảm tỷ lệ sai sót số liệu chốt ca cuối ngày tới $100%$ nhờ tích hợp ERP-SAP tự động.
  • Đóng góp học thuật và thực tiễn: Bộ thang đo 22 mục hỏi đã qua kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ cung cấp tài liệu tham khảo thực chứng chuẩn xác cho các nghiên cứu tiếp theo về Fintech và Digital Retail tại khu vực Tây Nguyên.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

  1. Khách hàng cá nhân (Xe máy, ô tô con): Quét mã Dynamic VietQR hiển thị trên màn hình SmartPOS tại trụ bơm hoặc đưa mã QR định danh trên ứng dụng Petrolimex ID để nhân viên quét thanh toán và tích điểm tức thì.
  2. Khách hàng doanh nghiệp vận tải: Sử dụng thẻ định danh Petrolimex Card liên kết tài khoản trả sau/trả trước; hóa đơn giá trị gia tăng điện tử tự động chuyển về email kế toán doanh nghiệp trong vòng 60 giây sau khi bơm xăng.
[Khách dừng tại cột bơm] 

Lộ trình triển khai giải pháp (Implementation Roadmap)

Giai đoạn 1: Q2/2022 (Hạ tầng & Đào tạo)
  - Nâng cấp đường truyền cáp quang/4G dự phòng tại 21 CHXD
  - Tổ chức tập huấn thao tác xử lý sự cố POS cho 100% nhân viên cửa hàng

Giai đoạn 2: Q3/2022 (Truyền thông & Khuyến mại)
  - Triển khai chiến dịch "Xăng sạch - Thanh toán xanh" tặng điểm Petrolimex ID
  - Phối hợp với VNPT, Ngân hàng MB, Vietcombank đặt banner POSM tại trụ bơm

Giai đoạn 3: Q4/2022 - Q1/2023 (Tối ưu hóa UI/UX & Mở rộng)
  - Nâng cấp giao diện Petrolimex ID: Rút gọn luồng đăng nhập xuống 1 chạm (Biometric)
  - Định kỳ đánh giá độ thỏa dụng của khách hàng theo chu kỳ quý

Hạn chế và hướng phát triển

  • Quy mô mẫu: Kích thước mẫu $N = 110$ tiếp cận bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất, tập trung chủ yếu tại địa bàn TP. Gia Nghĩa và Quốc lộ 14 nên tính đại diện cho toàn bộ vùng sâu, vùng xa của tỉnh còn hạn chế.
  • Kỹ thuật phân tích: Đề tài sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS). Chưa phân tích được các mối quan hệ đa tầng hoặc tác động trung gian (Mediating/Moderating effects).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) hoặc PLS-SEM trên tập mẫu mở rộng $N \ge 500$ bao phủ 5 tỉnh Tây Nguyên.
    • Tích hợp thêm các biến nghiên cứu mới như: Nhận thức rủi ro an ninh mạng (Perceived Cyber Risk) và Chính sách ưu đãi tài chính (Financial Incentives).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Marketing / Quản trị Kinh doanh: Nắm vững quy trình thiết kế bảng hỏi, kiểm định thang đo Cronbach's Alpha, phân tích EFA và xử lý hồi quy OLS trên SPSS 20.0.
  • Ban Giám đốc & Phòng Kinh doanh Petrolimex Đăk Nông: Tiếp nhận báo cáo thực chứng và bảng trọng số tác động ($\beta$) làm căn cứ ra quyết định phân bổ ngân sách xúc tiến thương mại và đầu tư hạ tầng công nghệ.
  • Kỹ sư triển khai hệ thống SmartPOS & Fintech: Hiểu rõ các điểm nghẽn trải nghiệm người dùng (UX Friction) tại môi trường bán lẻ ngoài trời để tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng di động.
  • Cơ quan quản lý Nhà nước (NHNN Chi nhánh Đăk Nông): Dữ liệu tham khảo phục vụ xây dựng chính sách thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt theo Quyết định 2545/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu tại cửa hàng để vận hành ổn định hệ thống TTKDTM là gì?

Cần trang bị thiết bị SmartPOS đạt chứng chỉ chống cháy nổ an toàn xăng dầu, hỗ trợ Dual-SIM 4G kết hợp mạng Wi-Fi nội bộ băng thông tối thiểu 30 Mbps, đồng bộ dữ liệu thời gian thực với máy chủ ERP-SAP.

2. Mô hình nghiên cứu kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến như thế nào?

Đề tài sử dụng chỉ số hệ số phóng đại phương sai ($VIF$) và hệ số dung nạp ($Tolerance$). Kết quả phân tích cho thấy toàn bộ $VIF < 1.45$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 2.0), khẳng định các biến độc lập hoàn toàn không xảy ra hiện tượng cộng tuyến.

3. Phương thức xử lý khi giao dịch trừ tiền trên tài khoản khách nhưng SmartPOS chưa nhận thành công?

Petrolimex ban hành quy trình đối soát 3 bên (CHXD – Ngân hàng/Cổng thanh toán – Khách hàng). Hệ thống tự động ghi nhận mã giao dịch Trace Number; nếu giao dịch lỗi do nghẽn mạng, cổng thanh toán sẽ hoàn tiền tự động (Auto-Reversal) trong vòng 24 giờ làm việc.

4. Tại sao nhân tố Nhận thức sự hữu ích lại có tác động lớn nhất ($\beta = 0.342$)?

Khách hàng mua xăng dầu ưu tiên tối đa tính nhanh chóng, tiện lợi và minh bạch hóa đơn. Khi giải pháp TTKDTM giúp tiết kiệm 30–60 giây chờ đợi và hỗ trợ xuất e-Invoice tự động, giá trị hữu ích cảm nhận đạt mức cao nhất.

5. Chi phí đầu tư hệ thống và thời gian hoàn vốn dự kiến ra sao?

Chi phí trang bị SmartPOS và tích hợp phần mềm được khấu hao trong 3 năm. Doanh nghiệp cắt giảm được chi phí kiểm đếm, vận chuyển tiền mặt và thất thoát số liệu, giúp điểm hòa vốn vận hành đạt được trong vòng 14–18 tháng.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Thị Mỹ Linh đã lượng hóa thành công các nhân tố chi phối quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại Petrolimex Đăk Nông. Với mô hình kinh tế lượng đạt độ giải thích $58.4%$, nghiên cứu khẳng định tầm quan trọng hàng đầu của việc nâng cao Nhận thức sự hữu ích ($\beta = 0.342$) và củng cố Niềm tin bảo mật ($\beta = 0.285$). Đây là luận cứ khoa học vững chắc giúp các doanh nghiệp kinh doanh xăng dầu xây dựng chiến lược chuyển đổi số toàn diện, nâng cao năng lực cạnh tranh và đóng góp tích cực vào tiến trình xây dựng nền kinh tế số quốc gia.