Tổng quan về luận án
Sự bùng nổ của cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0), kết hợp với quá trình tái định hình chuỗi giá trị du lịch toàn cầu hậu đại dịch COVID-19, đã thúc đẩy sự chuyển dịch mạnh mẽ sang xu hướng tiêu dùng không chạm (contactless tourism) và du lịch thông minh (smart tourism). Tại Việt Nam, bối cảnh kinh tế số chứng kiến tốc độ tăng trưởng thương mại điện tử đạt 18% vào năm 2020 (tương đương 11,7 tỷ USD), cùng với quy mô 61,3 triệu điện thoại thông minh đang được vận hành, đưa Việt Nam vào top 10 quốc gia có số lượng smartphone lớn nhất thế giới (Statista, 2021). Báo cáo của WeAreSocial & Hootsuite (2021) chỉ ra rằng trong tổng số 97,75 triệu dân, có tới 154,4 triệu thiết bị kết nối di động (đạt tỷ lệ 157,9% dân số), trong đó 96,9% sở hữu điện thoại di động và 94,7% thường xuyên truy cập Internet để tìm kiếm thông tin, đặt dịch vụ và giải trí. Đặc biệt, tổng chi tiêu cho các dịch vụ du lịch, đi lại, lưu trú và ẩm thực trực tuyến đạt mốc 4,2 tỷ USD. Trong làn sóng số hóa này, thế hệ Z (những cá nhân sinh từ giữa thập niên 1990 đến đầu thập niên 2010) nổi lên như phân khúc khách hàng tiên phong với lượng khách du lịch trẻ tăng gấp ba lần trong những năm gần đây (VNAT, 2020).
Mặc dù vai trò của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) trong du lịch đã được khẳng định qua nhiều công trình quốc tế (Dorcic et al., 2019; Kennedy-Eden & Gretzel, 2012), một khoảng trống nghiên cứu (research gap) trọng yếu vẫn tồn tại: phần lớn y văn hiện nay tập trung vào thế hệ Millennials/Gen Y (Ketter, 2020; Kowalczyk-Aniol, 2013) hoặc khảo sát ứng dụng di động nói chung (Lu et al., 2015; Morosan & DeFranco, 2016b) mà chưa đi sâu làm rõ các yếu tố tâm lý - hành vi đặc thù điều khiển ý định sử dụng ứng dụng di động du lịch (Tourism Mobile Applications - TMAs) của thế hệ bản địa kỹ thuật số (digital natives) Gen Z tại các thị trường mới nổi như Việt Nam. Đa số các mô hình chấp nhận công nghệ truyền thống đơn thuần nhấn mạnh vào lợi ích nhận thức mà bỏ qua các rào cản tâm lý nội tại cũng như vai trò trung gian của niềm tin và thói quen công nghệ.
Để giải quyết khoảng trống học thuật này, luận án xác định bốn câu hỏi nghiên cứu (Research Questions - RQ) cụ thể:
- RQ1: Sử dụng ứng dụng di động trong du lịch có phải là xu hướng nổi bật nhất trong thị trường khách du lịch thế hệ Z ở Việt Nam?
- RQ2: Những yếu tố nào tác động trực tiếp và gián tiếp đến ý định sử dụng TMAs; trong đó, yếu tố nào đóng vai trò là rào cản tâm lý ảnh hưởng tiêu cực đến sự sẵn sàng và chấp nhận công nghệ của Gen Z?
- RQ3: Mức độ sẵn sàng công nghệ (TR) và chấp nhận công nghệ (TAM) của thế hệ Z Việt Nam đối với TMAs được biểu hiện như thế nào trong thực nghiệm?
- RQ4: Xu hướng sử dụng TMAs của khách du lịch thế hệ Z hàm ý những chiến lược quản trị nào cho các cơ quan quản lý nhà nước, ban quản lý điểm đến và doanh nghiệp lữ hành nhằm xây dựng hệ sinh thái du lịch thông minh đến năm 2030?
Khung lý thuyết của luận án được phát triển dựa trên sự tích hợp toàn diện giữa Mô hình Sẵn sàng và Chấp nhận Công nghệ (TRAM - Technology Readiness and Acceptance Model) do Lin et al. (2007) đề xuất, kết hợp Lý thuyết Hành vi Có kế hoạch (TPB - Ajzen, 1991), Chỉ số Sẵn sàng Công nghệ (TRI - Parasuraman, 2000) và Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989), đồng thời mở rộng bổ sung hai biến quan sát quan trọng: Niềm tin (Perceived Trust) và Thói quen (Habit).
Nghiên cứu mang lại đóng góp đột phá khi giải mã thành công cấu trúc lưỡng cực trong tâm lý công nghệ của Gen Z: sự đan xen giữa mức độ lạc quan, đổi mới vượt trội với cảm giác bất an và lo ngại xâm phạm quyền riêng tư dữ liệu cá nhân. Luận án được thực hiện với cỡ mẫu khảo sát chính thức $N = 532$ đáp viên thế hệ Z trên phạm vi toàn quốc, dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2019–2021 và dữ liệu sơ cấp thu thập năm 2022, cung cấp tầm nhìn chiến lược cho ngành du lịch Việt Nam đến năm 2030.
Literature Review và Positioning
Tổng quan y văn quốc tế và trong nước về hành vi du lịch của thế hệ Z và ứng dụng di động cho thấy ba luồng nghiên cứu chính. Luồng nghiên cứu thứ nhất tập trung vào đặc điểm nhân khẩu học và tâm lý du lịch của Gen Z (Haddouche & Salomone, 2018; Monaco, 2018; McCrindle, 2014; Nguyen Viet Hoang et al., 2021). Nhóm tác giả này chỉ ra rằng Gen Z là thế hệ siêu kết nối (hyper-connected), chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ truyền miệng điện tử (e-WOM) và mạng xã hội (với tỷ lệ sử dụng tại Việt Nam: YouTube 92%, Facebook 91,7%, Zalo 76,5%, Instagram 53,5%, TikTok 47,6%). Tuy nhiên, các nghiên cứu này chủ yếu dừng lại ở mức mô tả hành vi lựa chọn điểm đến hoặc tiêu dùng ẩm thực mà chưa lượng hóa tương tác chuyên sâu với các nền tảng TMAs chuyên biệt.
Luồng nghiên cứu thứ hai phân tích các xu hướng du lịch vĩ mô và tác động của công nghệ số (UNWTO, 2019; Scott & Gössling, 2015; Bowen & Whalen, 2017; OECD, 2020; Ketter, 2020). Ketter (2020) khi khảo sát du khách châu Âu đã xác định bốn xu hướng lớn: du lịch sáng tạo (creative tourism), du lịch tới những nơi hoang sơ nguyên bản (off-the-beaten-track), cơ sở lưu trú thay thế (alternative accommodation) và du lịch kỹ thuật số toàn phần (fully digital tourism). Tại Việt Nam, Phạm Thị Thúy Nguyệt (2016) và Báo cáo thường niên của Hội đồng Tư vấn Du lịch (TAB, 2022) nhấn mạnh sự trỗi dậy của xu hướng du lịch cá nhân hóa (personalized tourism) gắn liền với hệ sinh thái Internet Vạn vật (IoT) và nền kinh tế chia sẻ.
Luồng nghiên cứu thứ ba tập trung vào các mô hình chấp nhận TMAs và đồng tạo giá trị (value co-creation) (Kennedy-Eden & Gretzel, 2012; Gibbs & Gretzel, 2015; Okazaki et al., 2015; Morosan & DeFranco, 2016a; Tussyadiah & Wang, 2016; Dorcic et al., 2019). Phân tích trắc lượng học (bibliometric analysis) bằng VOSviewer trên 57 công trình ISI/Scopus hàng đầu (top 10% ngành Du lịch - Khách sạn giai đoạn 2015–2021) trích xuất từ 723 bài báo liên quan đã phân lập được ba cụm chủ đề chính: cụm lịch sử - chức năng ứng dụng, cụm thái độ - ý định tiêu dùng, và cụm phương pháp kiểm định thực nghiệm.
┌────────────────────────────────────────┐
│ Y VĂN QUỐC TẾ VỀ TMAs VÀ DU KHÁCH GEN Z│
└───────────────────┬────────────────────┘
│
┌────────────────────────────┼────────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ Luồng 1: Đặc điểm│ │ Luồng 2: Xu hướng│ │ Luồng 3: Chấp │
│ Gen Z & Mạng XH │ │ Du lịch số vĩ mô │ │ nhận TMAs & TRAM │
│ (Monaco, 2018; │ │ (UNWTO, 2019; │ │ (Dorcic, 2019; │
│ Haddouche, 2018) │ │ Ketter, 2020) │ │ Lin et al., 2007)│
└────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘
│ │ │
└───────────────────────────┼───────────────────────────┘
│
┌───────────────────▼───────────────────┐
│ TRANH LUẬN HỌC THUẬT VỀ RÀO CẢN TÂM LÝ │
└───────────────────┬───────────────────┘
│
┌───────────────────────┴───────────────────────┐
▼ ▼
┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ Quan điểm Lạc quan │ │ Quan điểm Hoài nghi │
│ (Techno-enthusiasm): │ │ (Techno-resistance): │
│ Gen Z sử dụng công nghệ │ │ Gen Z bất an về bảo mật,│
│ tự nhiên, không rào cản │ │ quyền riêng tư dữ liệu │
│ (Mang, 2016; Tan, 2017) │ │ (Morosan, 2016; Wozniak)│
└────────────┬────────────┘ └────────────┬────────────┘
│ │
└───────────────────────┬───────────────────────┘
│
┌───────────────────▼───────────────────┐
│ VỊ TRÍ ĐỊNH VỊ CỦA LUẬN ÁN HIỆN TẠI: │
│ Tích hợp TRAM mở rộng + Niềm tin + │
│ Thói quen cho Gen Z tại Việt Nam │
└───────────────────────────────────────┘
Điểm cốt lõi trong y văn là sự tồn tại của hai luồng quan điểm tranh luận trái ngược nhau:
- Quan điểm lạc quan công nghệ (Techno-enthusiasm): Các học giả như Mang et al. (2016), Tan et al. (2017), và Kamboj & Joshi (2021) cho rằng thế hệ trẻ với năng lực số bẩm sinh sẽ tiếp nhận TMAs một cách tự nhiên và liên tục; tần suất sử dụng thiết bị tại nhà là động lực tuyệt đối thúc đẩy việc ứng dụng TMAs trong toàn bộ hành trình du lịch.
- Quan điểm hoài nghi và lực cản tâm lý (Techno-resistance & Privacy concerns): Ngược lại, Meng et al. (2015) và Kirova & Thanh (2019) chứng minh rằng việc nghiện smartphone trong sinh hoạt thường nhật không tự động chuyển hóa thành ý định sử dụng ứng dụng chuyên biệt tại điểm đến. Đáng chú ý, Morosan & DeFranco (2016), Wozniak et al. (2017) và Hwang et al. (2017) khẳng định các rào cản như tâm lý khó chịu (discomfort), cảm giác bất an (insecurity), và nỗi lo rò rỉ dữ liệu cá nhân tạo ra tác động tiêu cực đáng kể, triệt tiêu ý định giao dịch trên ứng dụng.
Luận án định vị chính xác tại điểm giao thoa của cuộc tranh luận này: tiến hành so sánh đối chiếu với các nghiên cứu quốc tế như công trình của Monaco (2018) tại Ý về thế hệ mới và Ketter (2020) tại châu Âu, từ đó xác lập mô hình tích hợp làm rõ cách thức mà các động lực thúc đẩy (drivers) và rào cản ức chế (inhibitors) cùng tương tác để định hình ý định hành vi của Gen Z tại một nền kinh tế chuyển đổi.
Đóng góp lý thuyết và khung phân tích
Đóng góp cho lý thuyết
Luận án tạo ra bước tiến học thuật quan trọng khi mở rộng và kiểm chứng thực nghiệm mô hình TRAM của Lin, Shih & Sher (2007) trong bối cảnh du lịch thông minh tại một quốc gia đang phát triển. Y văn truyền thống về TAM (Davis, 1989) thường xem xét nhận thức về tính hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU) như các biến ngoại sinh độc lập thuần túy về mặt hệ thống. Luận án đã chứng minh rằng PU và PEOU thực chất bị chi phối mạnh mẽ bởi các đặc tính tâm lý công nghệ cá nhân (Technology Readiness Index - TRI) theo mô hình của Parasuraman (2000).
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MÔ HÌNH TRAM MỞ RỘNG │
├──────────────────────────────┬───────────────────────────────┬──────────────┤
│ SỰ SẴN SÀNG CÔNG NGHỆ │ SỰ CHẤP NHẬN CÔNG NGHỆ │ Ý ĐỊNH │
│ (TR/TRI) │ (TAM) │ HÀNH VI │
├──────────────────────────────┼───────────────────────────────┼──────────────┤
│ Động lực thúc đẩy (Drivers): │ │ │
│ - Sự lạc quan (Optimism)───┼──> Cảm nhận tính hữu ích (PU)─┼─┐ │
│ - Sự đổi mới (Innovation)──┼──> Cảm nhận tính dễ dùng(PEOU)┼─┼─> Ý ĐỊNH │
│ │ │ │ SỬ DỤNG │
│ Rào cản ức chế (Inhibitors): │ Biến mở rộng bổ sung: │ │ TMAs │
│ - Sự khó chịu (Discomfort)─┼──> Niềm tin (Perceived Trust)─┼─┤ (Intention│
│ - Sự bất an (Insecurity)───┼──> Thói quen (Habit)──────────┼─┘ │
└──────────────────────────────┴───────────────────────────────┴──────────────┘
Mô hình lý thuyết cấu trúc được thiết lập thông qua hệ thống các giả thuyết nghiên cứu đa tầng:
- Nhóm giả thuyết động lực (Drivers):
- $H_1, H_2$: Sự lạc quan (Optimism) tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê đến Cảm nhận tính hữu ích (PU) và Cảm nhận tính dễ sử dụng (PEOU).
- $H_3, H_4$: Sự đổi mới (Innovativeness) tác động thuận chiều đến PU và PEOU của TMAs.
- Nhóm giả thuyết rào cản (Inhibitors):
- $H_5, H_6$: Sự khó chịu (Discomfort) tác động nghịch chiều đến PU và PEOU.
- $H_7, H_8$: Sự bất an (Insecurity) tác động nghịch chiều đến PU, PEOU và Niềm tin.
- Nhóm giả thuyết mở rộng và chuyển hóa ý định:
- $H_9$: Cảm nhận tính dễ sử dụng (PEOU) tác động thuận chiều đến Cảm nhận tính hữu ích (PU).
- $H_{10}, H_{11}$: PEOU và PU tác động thuận chiều đến Niềm tin (Perceived Trust).
- $H_{12}, H_{13}$: PU và Niềm tin tác động thuận chiều đến Ý định sử dụng TMAs.
- $H_{14}$: Thói quen sử dụng công nghệ (Habit) đóng vai trò điều tiết và tác động trực tiếp thúc đẩy Ý định sử dụng TMAs.
Nghiên cứu tạo ra sự dịch chuyển nhận thức (paradigm shift): khẳng định rằng đối với du khách thế hệ Z, việc sở hữu trình độ công nghệ cao không đồng nghĩa với việc loại bỏ hoàn toàn các e ngại về an ninh mạng; rào cản "Sự bất an" và "Sự khó chịu" vẫn tồn tại như những yếu tố kìm hãm tiềm ẩn nếu ứng dụng không minh bạch về chính sách dữ liệu.
Khung phân tích độc đáo
Khung phân tích của luận án tích hợp liên ngành ba nền tảng lý thuyết:
- Thuyết Tâm lý Sẵn sàng Công nghệ (TRI) của Parasuraman (2000) nhằm đo lường thiên hướng tâm lý cá nhân qua 4 thành tố (Lạc quan, Đổi mới, Khó chịu, Bất an).
- Thuyết Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1989) nhằm đánh giá nhận thức chức năng thực dụng (PU, PEOU).
- Lý thuyết Hành vi Tiêu dùng Số và Niềm tin Thương mại Điện tử (Kim & Chung, 2013; Gupta et al., 2018) nhằm đưa "Niềm tin" và "Thói quen" vào làm cầu nối trung gian chuyển hóa nhận thức thành ý định hành động cụ thể.
Điều kiện biên (boundary conditions) của khung phân tích được xác định rõ: áp dụng cho người tiêu dùng thuộc thế hệ Z (sinh từ 1995 đến 2010), đang sinh sống, học tập, làm việc tại Việt Nam, sở hữu và sử dụng thiết bị di động thông minh trong việc lập kế hoạch, trải nghiệm hoặc đánh giá chuyến đi du lịch.
Phương pháp nghiên cứu tiên tiến
Thiết kế nghiên cứu
Luận án tuân thủ thế giới quan thực chứng luận (positivism) kết hợp chặt chẽ giữa diễn dịch lý thuyết và kiểm định định lượng quy mô lớn, được củng cố bởi giai đoạn khám phá định tính sơ bộ. Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp tuần tự (sequential mixed-methods design) được triển khai qua hai giai đoạn:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU TOÀN DIỆN │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ GIAI ĐOẠN 1: NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH & KHÁM PHÁ HỌC THUẬT │
│ ├─ Phân tích trắc lượng học (Bibliometric Analysis) qua VOSviewer │
│ │ (723 công trình Scopus ──> Lọc Top 10% ──> 57 bài báo chuyên sâu) │
│ ├─ Phỏng vấn sâu chuyên gia (Expert Interviews) & Thảo luận nhóm tập trung │
│ └─ Hiệu chỉnh bảng hỏi và xây dựng thang đo Likert 5 mức độ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ GIAI ĐOẠN 2: NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHUẨN XÁC │
│ ├─ Khảo sát thử nghiệm (Pilot Test): Đánh giá sơ bộ Cronbach's Alpha │
│ ├─ Khảo sát chính thức đa vùng miền: Thu về N = 532 mẫu hợp lệ │
│ ├─ Kiểm định mô hình đo lường (Measurement Model Evaluation): │
│ │ Factor Loadings > 0.70, Cronbach's Alpha > 0.70, CR > 0.70, AVE > 0.50 │
│ │ Kiểm tra đa cộng tuyến: VIF < 3.3; Giá trị phân biệt: HTMT < 0.85 │
│ └─ Phân tích mô hình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM): │
│ Bootstrap 5.000 mẫu, kiểm định đường dẫn trực tiếp, gián tiếp (p<0.05) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
- Giai đoạn 1 (Định tính & Trắc lượng học): Phân tích 57 bài báo khoa học chuẩn quốc tế ISI/Scopus bằng phần mềm VOSviewer để thiết lập mạng lưới đồng trích dẫn (co-citation network) và biểu đồ đồng xuất hiện thuật ngữ (co-occurrence keywords); thực hiện phỏng vấn sâu 15 chuyên gia du lịch và 3 cuộc phỏng vấn nhóm tập trung (focus groups) với du khách Gen Z nhằm hiệu chỉnh nội dung các biến quan sát cho phù hợp với văn hóa tiêu dùng Việt Nam.
- Giai đoạn 2 (Định lượng chuẩn xác): Khảo sát thử nghiệm ($N=50$) để làm sạch thang đo, sau đó tiến hành điều tra bảng hỏi diện rộng thu về $N = 532$ mẫu hợp lệ đạt tiêu chuẩn phân tích mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM).
Quy trình nghiên cứu rigorous
Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu được thiết kế nghiêm ngặt nhằm triệt tiêu sai lệch phương pháp chung (Common Method Bias - CMB):
- Chiến lược lấy mẫu: Kết hợp phương pháp lấy mẫu thuận tiện có chọn lọc và quả cầu tuyết (snowball sampling) phân bổ theo cấu trúc địa lý ba miền Bắc - Trung - Nam, đảm bảo tính đại diện cho phân khúc Gen Z (học sinh, sinh viên, người mới đi làm).
- Quy trình đo lường và thang đo: Toàn bộ các khái niệm nghiên cứu được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý), kế thừa từ các thang đo chuẩn quốc tế đã được thẩm định: TRI (Parasuraman, 2000), TAM (Davis, 1989), Niềm tin và Thói quen (Kim & Chung, 2013; Gupta et al., 2018).
- Tam giác hóa (Triangulation): Thực hiện tam giác hóa phương pháp (trắc lượng học + phỏng vấn chuyên gia + điều tra bảng hỏi) và tam giác hóa dữ liệu (kết hợp dữ liệu thứ cấp từ UNWTO, VNAT, WeAreSocial với tập dữ liệu sơ cấp thực chứng).
- Kiểm định độ tin cậy và giá trị: Thang đo đạt chuẩn khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha $> 0,70$; Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) $> 0,70$; Giá trị hội tụ thể hiện qua Phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted - AVE) $> 0,50$; và Giá trị phân biệt được chứng thực qua tiêu chuẩn Fornell-Larcker và tỷ số Heterotrait-Monotrait (HTMT $< 0,85$).
Data và phân tích
Đặc điểm nhân khẩu học và hành vi của mẫu nghiên cứu ($N = 532$) phản ánh chân thực bức tranh tiêu dùng của Gen Z Việt Nam:
- Cơ cấu thiết bị và kết nối: 100% đáp viên sở hữu smartphone; tỷ lệ sử dụng máy tính bảng đạt 31,9%; tần suất kết nối mạng Internet trung bình từ 4-8 giờ/ngày.
- Mục đích sử dụng TMAs: 72,4% sử dụng ứng dụng chỉ đường/bản đồ (Google Maps); 83,4% dùng ứng dụng tìm kiếm điểm đến và giải trí; 94,5% tương tác qua mạng xã hội; 49,5% thường xuyên sử dụng các ứng dụng OTA (Traveloka, Booking.com, Agoda) và ví điện tử (Momo, ZaloPay, VNPay) để đặt vé máy bay, phòng khách sạn và thanh toán không tiền mặt.
- Kỹ thuật phân tích dữ liệu: Dữ liệu được mã hóa và xử lý trên phần mềm SPSS 26.0 và SmartPLS 3.3/AMOS. Mô hình đo lường và mô hình cấu trúc được đánh giá thông qua hệ số tải nhân tố (Factor Loadings $> 0,70$), hệ số phóng đại phương sai (VIF $< 3,3$, loại bỏ hoàn toàn nguy cơ đa cộng tuyến), và kỹ thuật lặp mẫu Bootstrap (5.000 lần) để xác định độ tin cậy của các giá trị $p$-value, hệ số tác động $\beta$, và mức giải thích phương sai $R^2$.
Phát hiện đột phá và implications
Những phát hiện then chốt
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc SEM đã chứng minh 14 giả thuyết nghiên cứu với các phát hiện cụ thể:
| Mối quan hệ cấu trúc (Giả thuyết) |
Hệ số tác động ($\beta$) |
Mức ý nghĩa ($p$-value) |
Kết luận thực nghiệm |
| Sự lạc quan $\rightarrow$ Cảm nhận hữu ích (PU) ($H_1$) |
$+0,342$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Tác động dương mạnh nhất) |
| Sự đổi mới $\rightarrow$ Cảm nhận dễ dùng (PEOU) ($H_4$) |
$+0,285$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Kích hoạt trải nghiệm sớm) |
| Sự khó chịu $\rightarrow$ Cảm nhận dễ dùng (PEOU) ($H_6$) |
$-0,198$ |
$p < 0,01$ |
Chấp nhận (Rào cản giao diện phức tạp) |
| Sự bất an $\rightarrow$ Niềm tin (Trust) ($H_8$) |
$-0,246$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Rào cản an toàn thông tin) |
| Cảm nhận dễ dùng (PEOU) $\rightarrow$ Hữu ích (PU) ($H_9$) |
$+0,312$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Dễ dùng làm tăng độ hữu ích) |
| Cảm nhận hữu ích (PU) $\rightarrow$ Ý định sử dụng ($H_{12}$) |
$+0,368$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Động lực thực dụng then chốt) |
| Niềm tin $\rightarrow$ Ý định sử dụng TMAs ($H_{13}$) |
$+0,295$ |
$p < 0,001$ |
Chấp nhận (Cầu nối chuyển hóa quyết định) |
| Thói quen $\rightarrow$ Ý định sử dụng TMAs ($H_{14}$) |
$+0,224$ |
$p < 0,01$ |
Chấp nhận (Cơ chế hành vi tự động hóa) |
Bốn phát hiện nổi bật mang tính đột phá bao gồm:
- TMAs là xu hướng hành vi cốt lõi không thể đảo ngược: Kết quả khẳng định việc sử dụng ứng dụng di động trong du lịch là phương thức chủ đạo của Gen Z Việt Nam trong toàn bộ chu trình 3 giai đoạn: Trước chuyến đi (lập kế hoạch, săn vé, đặt dịch vụ), Trong chuyến đi (định vị GPS, thuyết minh thực tế ảo AR, thanh toán không chạm), và Sau chuyến đi (chia sẻ trải nghiệm e-WOM, đánh giá chất lượng dịch vụ trên mạng xã hội).
- Cơ chế điều khiển lưỡng cực của Sự sẵn sàng công nghệ (TR): "Sự lạc quan" ($\beta = 0,342$) và "Sự đổi mới" ($\beta = 0,285$) là hai động lực thúc đẩy mạnh mẽ nhất cảm nhận về tính hữu ích và tính dễ sử dụng của TMAs. Ngược lại, "Sự bất an" ($\beta = -0,246$) và "Sự khó chịu" ($\beta = -0,198$) đóng vai trò là những lực cản tâm lý đáng kể, làm suy giảm nghiêm trọng niềm tin của du khách.
- Vai trò trung gian quyết định của Niềm tin và Thói quen: Niềm tin về tính bảo mật giao dịch và thói quen sử dụng thiết bị thông minh hằng ngày giải thích tới hơn 58% biến thiên ($R^2 = 0,584$) của Ý định sử dụng TMAs. Điều này giải thích hiện tượng nghịch lý: Gen Z dù thành thạo công nghệ nhưng vẫn sẵn sàng từ bỏ các ứng dụng yêu cầu quá nhiều quyền truy cập riêng tư hoặc có hệ thống thanh toán thiếu an toàn.
- Sự dịch chuyển từ sở hữu sang trải nghiệm đồng tạo giá trị: Gen Z không chỉ là người tiêu dùng thụ động mà thông qua các tính năng check-in, đánh giá, phát video trực tiếp, họ trở thành chủ thể đồng sáng tạo nội dung du lịch (co-creators), trực tiếp định hình danh tiếng điểm đến.
Implications đa chiều
- Hàm ý lý thuyết: Luận án làm phong phú y văn quản trị du lịch và hành vi tổ chức bằng cách chứng minh tính tương thích cao của mô hình TRAM mở rộng đối với phân khúc khách hàng thế hệ Z tại các nền kinh tế đang nổi. Nghiên cứu xác lập rằng Niềm tin và Thói quen là hai thành tố không thể tách rời khi phân tích hành vi tiêu dùng số của thế hệ trẻ.
- Hàm ý phương pháp luận: Quy trình kết hợp phân tích trắc lượng học VOSviewer với mô hình phương trình cấu trúc SEM cung cấp một tiêu chuẩn nghiên cứu mẫu mực, có thể chuyển giao và áp dụng cho các nghiên cứu tiếp theo về chuyển đổi số trong dịch vụ khách sạn và quản lý điểm đến.
- Hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp lữ hành và nhà phát triển ứng dụng:
- Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UI/UX): Thiết kế giao diện tối giản, trực quan, loại bỏ các bước thao tác rườm rà nhằm triệt tiêu "Sự khó chịu".
- Tăng cường bảo mật và xây dựng niềm tin: Minh bạch hóa chính sách thu thập dữ liệu cá nhân, tích hợp các cổng thanh toán bảo mật tiêu chuẩn quốc tế (PCI DSS, 3D-Secure) và ứng dụng công nghệ giao tiếp trường gần (NFC).
- Tích hợp công nghệ nhập vai (Immersive Technologies): Phát triển các tính năng công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) cho phép du khách "trải nghiệm trước chuyến đi" (try-before-you-buy) tại các di tích lịch sử và danh lam thắng cảnh.
- Hàm ý chính sách và quản trị điểm đến (DMOs): Các cơ quan quản lý nhà nước như Cục Du lịch Quốc gia Việt Nam cần hoàn thiện khung pháp lý về bảo vệ dữ liệu du khách số, đồng thời đầu tư đồng bộ hạ tầng viễn thông (phủ sóng Wi-Fi miễn phí tốc độ cao, mạng 5G tại các khu du lịch trọng điểm) nhằm tạo nền tảng vững chắc cho hệ sinh thái du lịch thông minh quốc gia đến năm 2030.
Limitations và Future Research
Mặc dù đạt được những kết quả có giá trị học thuật và thực tiễn cao, luận án ghi nhận một số hạn chế nhất định:
- Hạn chế về phương pháp chọn mẫu: Do điều kiện nguồn lực, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện kết hợp quả cầu tuyết), tập trung chủ yếu vào nhóm Gen Z sinh sống tại các đô thị lớn và sinh viên các trường đại học, cao đẳng, điều này có thể tạo ra độ lệch nhất định so với nhóm thanh niên Gen Z ở khu vực nông thôn.
- Hạn chế về thiết kế cắt ngang (Cross-sectional design): Dữ liệu được thu thập tại một thời điểm nhất định (đầu năm 2022 - giai đoạn phục hồi sau đại dịch), do đó chưa phản ánh được sự biến đổi liên tục trong tâm lý tiêu dùng theo chu kỳ thời gian dài hạn.
- Phạm vi công nghệ: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các ứng dụng cài đặt trên smartphone (TMAs) mà chưa bao quát hết các công nghệ thế hệ mới như trợ lý ảo AI đàm thoại độc lập (Generative AI) hay các thiết bị đeo thông minh (wearable smart devices).
Chương trình nghiên cứu tiếp theo (Future Research Agenda) mở ra 5 định hướng cụ thể:
- Định hướng 1: Thực hiện nghiên cứu theo chiều dọc (Longitudinal study) để theo dõi sự chuyển dịch hành vi của Gen Z khi họ hoàn toàn tự chủ về tài chính và bước vào giai đoạn trưởng thành.
- Định hướng 2: Mở rộng nghiên cứu so sánh xuyên văn hóa (Cross-cultural comparison) giữa du khách Gen Z Việt Nam và các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á (Thái Lan, Indonesia, Singapore).
- Định hướng 3: Khảo sát sâu về vai trò của Trí tuệ Nhân tạo tạo sinh (GenAI) và Metaverse trong việc định hình trải nghiệm du lịch cá nhân hóa.
- Định hướng 4: Phân tích đa nhóm (Multi-group Analysis - MGA) để đánh giá sự khác biệt về giới tính, mức thu nhập và tần suất du lịch trong mô hình TRAM.
- Định hướng 5: Tích hợp các yếu tố về du lịch bền vững và hành vi tiêu dùng xanh vào mô hình chấp nhận TMAs.
Tác động và ảnh hưởng
- Tác động học thuật (Academic Impact): Luận án tạo lập một cơ sở dữ liệu thực chứng và khung lý thuyết chuẩn xác cho các nghiên cứu sinh, học viên cao học chuyên ngành Du lịch, Quản trị Kinh doanh và Hệ thống Thông tin Quản lý. Kết quả nghiên cứu có khả năng trích dẫn cao trên các tạp chí quốc tế chuyên ngành như Information Technology & Tourism, Journal of Travel Research, và Tourism Management.
- Chuyển đổi ngành công nghiệp (Industry Transformation): Đóng vai trò là cẩm nang chiến lược giúp các tập đoàn du lịch, đại lý du lịch trực tuyến (OTAs), và doanh nghiệp công nghệ số hóa chính xác các điểm chạm (touchpoints) trong hành trình khách hàng Gen Z, từ đó tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng và gia tăng lòng trung thành thương hiệu.
- Tác động chính sách và xã hội (Policy & Societal Benefits): Đóng góp luận cứ khoa học thực tiễn phục vụ việc triển khai "Đề án tổng thể ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực du lịch giai đoạn 2020-2025, định hướng đến năm 2030" của Thủ tướng Chính phủ, thúc đẩy nền kinh tế không tiền mặt và hỗ trợ phát triển kinh tế địa phương thông qua nền kinh tế chia sẻ.
Đối tượng hưởng lợi
- Nghiên cứu sinh và Giới học giả: Tiếp cận một mô hình tích hợp TRAM chuẩn hóa, hệ thống thang đo đã qua kiểm định độ tin cậy nghiêm ngặt, cùng nguồn tài liệu tổng quan y văn trắc lượng học phong phú.
- Nhà quản trị doanh nghiệp Lữ hành và Khách sạn: Nắm bắt chính xác insight và rào cản tâm lý của phân khúc khách hàng thế hệ mới, từ đó thiết kế các chiến dịch tiếp thị số (digital marketing), e-WOM và dịch vụ cá nhân hóa đạt hiệu suất cao.
- Doanh nghiệp Phát triển Phần mềm Du lịch (Tech Startups & IT Vendors): Có cơ sở định lượng để ưu tiên các tính năng kỹ thuật: tăng cường bảo mật thông tin, đơn giản hóa giao diện người dùng, tích hợp công nghệ bản đồ, định vị và AR.
- Nhà hoạch định chính sách và Quản lý Điểm đến (DMOs): Định hình chiến lược đầu tư hạ tầng du lịch thông minh, chuẩn hóa dữ liệu mở du lịch số, và xây dựng chính sách bảo vệ quyền lợi du khách trên môi trường trực tuyến.
Câu hỏi chuyên sâu
1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì?
Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc tích hợp thành công mô hình Chỉ số Sẵn sàng Công nghệ (TRI của Parasuraman) với Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM của Davis) và bổ sung hai biến ngoại sinh "Niềm tin" và "Thói quen" để hình thành mô hình TRAM mở rộng đặc thù cho khách du lịch Gen Z tại thị trường mới nổi. Luận án đã làm sáng tỏ cơ chế tác động hai chiều: trong khi tính Lạc quan và Đổi mới thúc đẩy nhận thức hữu ích và dễ dùng, thì sự Bất an và Khó chịu đóng vai trò như những chất ức chế tâm lý làm suy giảm niềm tin giao dịch.
2. Điểm đổi mới trong phương pháp nghiên cứu so với các công trình trước đây là gì?
So với nghiên cứu của Monaco (2018) chỉ dừng lại ở thống kê mô tả hoặc Tan et al. (2017) áp dụng khảo sát đơn lẻ, luận án này sử dụng quy trình phương pháp luận hỗn hợp tam giác hóa đa tầng: kết hợp phân tích trắc lượng học bằng phần mềm VOSviewer trên 57 bài báo ISI/Scopus hàng đầu để định vị khoảng trống, kết hợp phỏng vấn sâu chuyên gia định tính, và kiểm định mô hình phương trình cấu trúc SEM trên tập mẫu $N = 532$ đáp viên toàn quốc với các chỉ số kiểm định khắt khe (HTMT, Fornell-Larcker, Bootstrap 5.000 mẫu).
3. Phát hiện thực nghiệm nào mang tính bất ngờ nhất trong nghiên cứu?
Phát hiện bất ngờ nhất là mức độ nhạy cảm và sự bất an về quyền riêng tư (Privacy Insecurity) của Gen Z cao hơn đáng kể so với giả định thông thường của y văn phương Tây. Dù là thế hệ sinh ra trong thời đại số (với 96,9% sở hữu smartphone và 94,7% trực tuyến thường xuyên), Gen Z Việt Nam thể hiện sự thận trọng cao độ: nếu một ứng dụng du lịch yêu cầu cấp quyền truy cập dữ liệu cá nhân không rõ ràng hoặc có dấu hiệu thiếu minh bạch trong thanh toán trực tuyến, họ sẵn sàng từ bỏ ứng dụng ngay lập tức bất chấp tính hữu ích của nó.
4. Luận án có cung cấp quy trình tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) không?
Có. Toàn bộ thang đo chi tiết (bao gồm các biến quan sát cho Lạc quan, Đổi mới, Khó chịu, Bất an, PU, PEOU, Niềm tin, Thói quen, Ý định sử dụng), bảng câu hỏi điều tra khảo sát, ma trận tương quan, hệ số tải nhân tố, các giá trị kiểm định Cronbach’s Alpha, AVE, CR và quy trình phân tích PLS-SEM đều được công khai minh bạch trong cấu trúc luận án và phụ lục, cho phép các nhà nghiên cứu độc lập thực hiện tái lập hoàn toàn trên các tập mẫu hoặc bối cảnh không gian khác.
5. Luận án đã phác thảo chương trình nghiên cứu 10 năm tới như thế nào?
Chương trình nghiên cứu 10 năm định hướng tới năm 2030 tập trung vào ba trục chính: (1) Theo dõi dọc sự chuyển dịch hành vi của Gen Z khi trở thành lực lượng lao động và tiêu dùng chính yếu trong xã hội; (2) Đánh giá tác động tương tác giữa du khách thế hệ Alpha, Gen Z với các công nghệ tương lai (Trí tuệ nhân tạo GenAI, Metaverse, Internet of Behaviors - IoB); (3) Xây dựng mô hình du lịch thông minh bền vững tích hợp trách nhiệm xã hội và tiêu dùng xanh trên nền tảng ứng dụng di động.
Kết luận
- Hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về hành vi du lịch số của Gen Z: Luận án đã phân tích sâu sắc các đặc tính nhân khẩu học - tâm lý của thế hệ Z Việt Nam, định danh họ là phân khúc khách hàng tiên phong, đòi hỏi tính cá nhân hóa cao và luôn gắn liền với các công nghệ kết nối không dây.
- Mở rộng và kiểm chứng thành công Mô hình TRAM: Việc bổ sung "Niềm tin" và "Thói quen" vào cấu trúc kết hợp giữa TRI và TAM đã tạo ra một mô hình lý thuyết có năng lực giải thích vượt trội ($R^2 > 58%$) đối với ý định sử dụng ứng dụng di động trong du lịch.
- Lượng hóa chính xác các lực đẩy và lực cản tâm lý: Luận án chỉ rõ "Sự lạc quan" ($\beta = 0,342$) là động lực thúc đẩy mạnh nhất, trong khi "Sự bất an" ($\beta = -0,246$) là rào cản tâm lý lớn nhất kìm hãm sự sẵn sàng công nghệ của Gen Z.
- Thiết lập tiêu chuẩn phương pháp luận tiên tiến: Ứng dụng thành công chu trình nghiên cứu kết hợp giữa phân tích trắc lượng học VOSviewer trên 57 công trình ISI/Scopus, phỏng vấn sâu chuyên gia và kiểm định mô hình cấu trúc SEM trên tập mẫu thực chứng $N = 532$.
- Mở ra ba dòng nghiên cứu học thuật mới: Khởi xướng các hướng nghiên cứu chuyên sâu về (i) An ninh dữ liệu và niềm tin trong thương mại du lịch di động, (ii) Đồng sáng tạo giá trị du lịch qua công nghệ tương tác thực tế AR/VR, và (iii) Hành vi tiêu dùng thông minh của thế hệ kế cận (Gen Alpha).
- Cung cấp hệ thống hàm ý quản trị chiến lược có tính ứng dụng cao: Đề xuất các giải pháp khả thi cho doanh nghiệp lữ hành, nhà phát triển phần mềm và cơ quan quản lý nhà nước nhằm hiện thực hóa mục tiêu phát triển hệ sinh thái du lịch thông minh của Việt Nam với tầm nhìn dài hạn đến năm 2030.
