Tổng quan về luận án

Công trình khoa học "Xu hướng du lịch của thế hệ Z ở Việt Nam (Nghiên cứu xu hướng sử dụng ứng dụng di động trong du lịch)" do nghiên cứu sinh Nguyễn Việt Hoàng thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Nguyễn Phạm Hùng (Chuyên ngành Du lịch, Mã số: 981010.01, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn – Đại học Quốc gia Hà Nội, 2023) đặt trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và làn sóng chuyển đổi số toàn diện của ngành công nghiệp không khói. Với khoảng 61,3 triệu điện thoại thông minh đang được sử dụng, Việt Nam lọt vào nhóm 10 quốc gia có số lượng smartphone lớn nhất thế giới (Statista, 2021); tổng số thuê bao di động đạt 154,4 triệu trên 97,75 triệu dân (tỷ lệ 157,9%), trong đó 94,7% người dùng khai thác thiết bị thông minh để truy cập internet, tìm kiếm thông tin và đặt dịch vụ (WeAreSocial & Hootsuite, 2021). Nhóm nhân khẩu học thế hệ Z (những cá nhân sinh từ giữa thập niên 1990 đến đầu những năm 2010 – "digital natives" hay "iGen") đang nhanh chóng trở thành lực lượng tiêu dùng chủ lực dẫn dắt thị trường du lịch với mức chi tiêu cho dịch vụ du lịch, lưu trú, vận chuyển và ăn uống đạt 4,2 tỷ USD.

Khoảng trống nghiên cứu then chốt (research gap) nằm ở chỗ: mặc dù các học giả quốc tế đã tiếp cận hành vi du khách trên nền tảng số, các công trình chủ yếu tập trung vào thế hệ Y (Millennials) hoặc chỉ phân tích đơn lẻ nhận thức tiện ích công nghệ (TAM) mà chưa đi sâu vào thị trường thế hệ Z tại các nền kinh tế mới nổi Đông Nam Á. Đặc biệt, cấu trúc tích hợp giữa các đặc điểm tâm lý tính cách công nghệ (Technology Readiness) và mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model) bổ sung các biến nội sinh phù hợp với tâm lý người Việt như "Niềm tin" (Trust) và "Thói quen" (Habit) đối với ứng dụng di động du lịch (Tourism Mobile Applications – TMAs) vẫn chưa được kiểm chứng thực nghiệm đa biến toàn diện.

Luận án giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:

  1. 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?
  2. Những yếu tố nào tác động đến ý định sử dụng TMAs; trong đó, yếu tố nào đóng vai trò rào cản đối với sự sẵn sàng và chấp nhận sử dụng TMAs của thế hệ Z?
  3. Mức độ sẵn sàng công nghệ và chấp nhận sử dụng TMAs của thế hệ Z Việt Nam diễn ra theo cơ chế cấu trúc nào?
  4. Xu hướng sử dụng TMAs của thế hệ Z hàm ý những giải pháp chiến lược nào cho cơ quan quản lý nhà nước, ban quản lý điểm đến và doanh nghiệp lữ hành nhằm kiến tạo hệ sinh thái du lịch thông minh (Smart Tourism)?

Khung lý thuyết nền tảng của nghiên cứu là sự tích hợp mở rộng giữa Thuyết Sẵn sàng Công nghệ (Technology Readiness - TR của Parasuraman, 2000), Thuyết Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM của Davis, 1989), Thuyết Hành vi có Kế hoạch (Theory of Planned Behavior - TPB của Ajzen, 1991) và mô hình TRAM (Lin et al., 2007). Nghiên cứu được triển khai trên quy mô mẫu khảo sát chính thức $N = 532$ đáp viên thế hệ Z trên toàn quốc trong giai đoạn 2019–2022, cung cấp hệ thống luận cứ khoa học có giá trị ứng dụng chiến lược đến năm 2030.

Literature Review và Positioning

Tổng quan tài liệu học thuật cho thấy nghiên cứu về xu hướng du lịch và ứng dụng di động trải qua các giai đoạn phát triển rõ rệt từ các phân tích kinh tế vĩ mô của UNWTO (2000–2020), OECD (2018, 2020), Bowen & Whalen (2017) đến các chiều kích vi mô về hành vi du khách số. Trong hệ thống cơ sở dữ liệu Scopus và Web of Science từ năm 2012 đến 2021, tác giả đã tiến hành lọc trích xuất 87 công trình tiêu biểu về du khách thế hệ Z và thực hiện phân tích trắc lượng học (bibliometrics) chuyên sâu trên 57 bài báo thuộc nhóm 10% tạp chí hàng đầu (như Journal of Travel Research, Tourism Management, Annals of Tourism Research). Kỹ thuật phân cụm bằng phần mềm VOSviewer xác lập mạng lưới đồng xuất hiện thuật ngữ với 178 liên kết, chia thành 3 cụm tri thức cốt lõi: (1) Lịch sử nghiên cứu và phân loại hình thái TMAs; (2) Thái độ, động cơ và ý định hành vi của người tiêu dùng du lịch; (3) Phương pháp luận và mô hình lượng hóa thực nghiệm.

Literature review chỉ ra hai cuộc tranh luận học thuật (debates) lớn:

  • Tranh luận 1: Động lực thúc đẩy công nghệ vs. Rào cản tâm lý e ngại bảo mật. Một luồng quan điểm (Chung et al., 2015; Tussyadiah & Wang, 2016; Kamboj & Joshi, 2021) khẳng định sự vượt trội của công nghệ tương tác (AR, VR, NFC, AI) và tính tiện ích tạo ra động lực đồng sáng tạo giá trị du lịch (value co-creation). Ngược lại, luồng quan điểm phản biện (Morosan & DeFranco, 2016; Hwang et al., 2017; Wozniak et al., 2017) nhấn mạnh rằng những lo ngại về xâm phạm quyền riêng tư, rò rỉ dữ liệu cá nhân và cảm giác bất an công nghệ tạo nên sự kháng cự tâm lý mạnh mẽ, làm suy giảm ý định sử dụng hệ thống tự phục vụ.
  • Tranh luận 2: Sự chuyển hóa tự nhiên từ thói quen số hàng ngày sang tiêu dùng du lịch. Nhóm nghiên cứu của Wang et al. (2014) và Gupta et al. (2018) cho rằng việc sử dụng smartphone thường nhật chuyển hóa trực tiếp thành hành vi du lịch. Ngược lại, Meng et al. (2015) và Kirova & Thanh (2019) chứng minh rằng trong bối cảnh du lịch giải trí hoặc nghỉ dưỡng, du khách có xu hướng muốn "ngắt kết nối" kỹ thuật số (digital detox), dẫn đến việc tần suất dùng smartphone ở nhà không đồng biến với việc sử dụng ứng dụng tại điểm đến.

Về mặt định vị khoa học, nghiên cứu so sánh đối chiếu trực tiếp với ít nhất 2 công trình quốc tế tiêu biểu:

  • Nghiên cứu của Monaco (2018) tại Ý về hành vi du lịch của thế hệ Y và Z cho thấy du khách chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi mạng xã hội và đánh giá trực tuyến (e-WOM), nhưng nghiên cứu này chủ yếu dừng lại ở mô tả thống kê đơn biến, thiếu mô hình cấu trúc kiểm định mối liên hệ nhân quả giữa các rào cản công nghệ.
  • Nghiên cứu của Ketter (2020) tại Châu Âu phác họa chân dung "Fully digital tourism" và xu hướng du lịch "Off-the-beaten-track" của giới trẻ, song chưa tích hợp các yếu tố văn hóa Á Đông và chưa lượng hóa được vai trò trung gian của "Niềm tin" trong mối quan hệ giữa tính sẵn sàng công nghệ và hành vi tiêu dùng không chạm.

Luận án này đã tiến xa hơn bằng cách định vị thế hệ Z tại một thị trường chuyển đổi số nhanh (Việt Nam), giải quyết triệt để sự tương tác giữa cả 4 chiều kích tính cách công nghệ (Lạc quan, Đổi mới, Khó chịu, Bất an) với cấu trúc nhận thức và ý định hành vi.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Nghiên cứu mang lại những đột phá lý thuyết quan trọng thông qua việc mở rộng và kiểm chứng mô hình TRAM của Lin, Shih & Sher (2007) trong bối cảnh du lịch số:

  1. Mở rộng ranh giới lý thuyết Sẵn sàng Công nghệ (TR - Parasuraman, 2000): Chứng minh rằng tính sẵn sàng công nghệ không chỉ là tiền đề tác động trực tiếp đến sự chấp nhận, mà 4 thành tố của nó phân hóa rõ rệt thành hai nhóm lực đẩy và lực cản. Sự lạc quan (Optimism) và Sự đổi mới (Innovativeness) đóng vai trò chất xúc tác thúc đẩy nhận thức; trong khi Sự khó chịu (Discomfort) và Sự bất an (Insecurity) kích hoạt cơ chế phòng vệ tâm lý của Gen Z.
  2. Tích hợp hai cấu trúc mới "Niềm tin" (Trust) và "Thói quen" (Habit) vào mô hình TAM (Davis, 1989): Khắc phục hạn chế mang tính định chuẩn duy lý của TAM gốc. Luận án chứng minh rằng đối với thế hệ "bản địa kỹ thuật số", hành vi sử dụng TMAs không chỉ dựa trên tính toán lý trí về tiện ích (Perceived Usefulness - PU) hay tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU), mà chịu sự chi phối mạnh mẽ bởi Thói quen số hóa ăn sâu trong nếp sống và Niềm tin vào tính bảo mật của nền tảng (Antunes & Amaro, 2016; Morosan & DeFranco, 2016).
  3. Hệ thống hóa các giả thuyết nghiên cứu đa biến: Xây dựng hệ thống các giả thuyết ($H_1$ đến $H_{10}$) kiểm định đường dẫn tác động trực tiếp và gián tiếp:
    • $H_1, H_2$: Sự lạc quan tác động thuận chiều đến Cảm nhận tính hữu ích và Cảm nhận tính dễ sử dụng của TMAs.
    • $H_3, H_4$: Sự đổi mới tác động thuận chiều đến Cảm nhận tính hữu ích và Cảm nhận tính dễ sử dụng.
    • $H_5, H_6$: Sự khó chịu và Sự bất an tác động ngược chiều đến Cảm nhận tính dễ sử dụng, Niềm tin và Ý định sử dụng.
    • $H_7, H_8$: Cảm nhận tính dễ sử dụng tác động thuận chiều đến Cảm nhận tính hữu ích và Niềm tin.
    • $H_9, H_{10}$: Cảm nhận tính hữu ích, Niềm tin và Thói quen tác động trực tiếp, tích cực đến Ý định sử dụng TMAs.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đa chiều 4 lý thuyết cốt lõi (TR, TAM, TPB và Habit Theory) kết hợp với cấu trúc phân loại chức năng TMAs thành 6 nhóm: (1) Định vị - theo dõi hành trình (Navigation); (2) Mạng xã hội (Social); (3) Tiếp thị di động (Mobile Marketing); (4) Thương mại điện tử & OTA (E-commerce); (5) Hỗ trợ khẩn cấp, an ninh & thông tin; (6) Giải trí & AR/VR (Kennedy-Eden & Gretzel, 2012; Okazaki et al., 2015; Douglas, 2019).

Khung phân tích này liên kết chặt chẽ với quy trình trải nghiệm 3 giai đoạn của chuyến đi:

  • Giai đoạn trước chuyến đi (Pre-trip): Tìm kiếm thông tin, so sánh giá, lập lịch trình, đặt chỗ/vé máy bay/phòng khách sạn;
  • Giai đoạn trong chuyến đi (On-trip): Dẫn đường vệ tinh GPS, thuyết minh tự động (audio guide), thanh toán không tiếp xúc qua ví điện tử/NFC, dịch ngôn ngữ tức thời, đồng tạo giá trị trải nghiệm;
  • Giai đoạn sau chuyến đi (Post-trip): Đánh giá, chấm điểm dịch vụ, phản hồi e-WOM, chia sẻ khoảnh khắc trên nền tảng mạng xã hội đa phương tiện.

Điều kiện biên (boundary conditions) của mô hình được xác lập rõ ràng: áp dụng đối với phân khúc khách du lịch thuộc thế hệ Z tại thị trường đang phát triển, sở hữu thiết bị thông minh kết nối internet và hoạt động trong môi trường du lịch thích ứng linh hoạt sau đại dịch COVID-19.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu đứng vững trên lập trường triết học thực chứng (Positivism) với quan điểm nhận thức luận khách quan (Objectivist Epistemology), khẳng định các quy luật hành vi tiêu dùng và cấu trúc tâm lý công nghệ có thể đo lường, lượng hóa và kiểm định thông qua các mô hình toán học thống kê.

Thiết kế nghiên cứu kết hợp phương pháp hỗn hợp (Mixed-methods design) theo trình tự chặt chẽ:

  1. Nghiên cứu định tính & trắc lượng thư mục: Ứng dụng công cụ VOSviewer để phân tích cấu trúc mạng lưới đồng trích dẫn từ 57 bài báo Scopus/ISI quốc tế; thực hiện phương pháp chuyên gia và phỏng vấn sâu cá nhân/nhóm tập trung đối với các chuyên gia du lịch, nhà phát triển phần mềm và đại diện du khách Gen Z nhằm hiệu chỉnh, bản địa hóa thang đo sang bối cảnh Việt Nam.
  2. Nghiên cứu định lượng chuẩn hóa: Sử dụng bảng hỏi khảo sát đóng với thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý), bao quát 9 cấu trúc biến tiềm ẩn (Latent Constructs) với các biến quan sát đo lường cụ thể cho từng khái niệm.

Quy trình nghiên cứu rigorous

  • Chiến lược chọn mẫu: Áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất kết hợp phân tầng thuận tiện và quả cầu tuyết (snowball sampling), đảm bảo tính đại diện về cơ cấu giới tính, độ tuổi sinh viên/người đi làm, và phân bổ địa bàn trải rộng trên cả ba miền Bắc – Trung – Nam của Việt Nam.
  • Khảo sát thử nghiệm (Pilot study): Thực hiện trên mẫu sơ bộ $N = 65$ đáp viên để đánh giá sơ bộ độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha (tất cả các thang đo đều đạt $\alpha > 0.70$), loại bỏ các câu hỏi gây nhiễu ngữ nghĩa trước khi tiến hành điều tra diện rộng.
  • Triangulation (Tam giác đạc): Kết hợp đa góc độ giữa tam giác đạc lý thuyết (kết hợp TR + TAM + TPB + Habit), tam giác đạc phương pháp (Bibliometrics + In-depth Interview + PLS-SEM) và tam giác đạc dữ liệu (dữ liệu thứ cấp từ UNWTO, VNAT, Statista kết hợp dữ liệu sơ cấp thực chứng).

Data và phân tích

  • Đặc tính mẫu chính thức ($N = 532$): Cơ cấu nhân khẩu học phản ánh đúng bức tranh Gen Z tại Việt Nam: Nữ giới chiếm 61,7%, Nam giới chiếm 38,3%; nhóm tuổi 18–22 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất (gắn liền với sinh viên đại học/cao đẳng); tần suất đi du lịch trung bình từ 2–3 chuyến/năm; 96,9% sử dụng điện thoại thông minh kết nối internet thường xuyên để phục vụ hoạt động xê dịch.
  • Kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao: Sử dụng phương pháp Mô hình Phương trình Cấu trúc Bình phương Bé nhất Từng phần (PLS-SEM) trên phần mềm SmartPLS chuyên dụng, phù hợp tối ưu cho các mô hình nghiên cứu mang tính khám phá và mở rộng lý thuyết phức tạp.
  • Kiểm định mô hình đo lường (Measurement Model Evaluation):
    • Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): Tất cả các biến quan sát đều có hệ số Outer Loading đạt chuẩn $> 0.708$, chứng minh độ hội tụ mạnh của thang đo.
    • Độ tin cậy nhất quán nội tại: Hệ số Cronbach's Alpha dao động từ $0.785$ đến $0.912$; Chỉ số Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) đều vượt ngưỡng $0.80$, khẳng định độ tin cậy vượt trội.
    • Giá trị hội tụ (Convergent Validity): Phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted - AVE) của tất cả các khái niệm đều vượt ngưỡng $0.50$ (dao động từ $0.562$ đến $0.745$).
    • Giá trị phân biệt (Discriminant Validity): Đạt chuẩn tuyệt đối theo cả hai tiêu chí khắt khe: Tiêu chuẩn Fornell & Larcker (căn bậc hai của AVE của mỗi khái niệm lớn hơn hệ số tương quan giữa nó với các khái niệm khác) và Tiêu chuẩn tỷ số Heterotrait-Monotrait (HTMT $< 0.85$).
    • Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity): Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của tất cả các biến chỉ báo đều nằm trong khoảng $1.240 - 2.850$, thấp hơn nhiều so với ngưỡng khắt khe $3.33$, loại trừ hoàn toàn hiện tượng đa cộng tuyến.
    • Kiểm định mô hình cấu trúc (Structural Model): Kỹ thuật phân tích phi tham số Bootstrap với $5.000$ mẫu lặp lại được thực hiện để xác định giá trị $t$-statistics, $p$-values và khoảng tin cậy $95%$ CI cho các hệ số đường dẫn ($\beta$).

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

  1. Xác lập TMAs là xu hướng cốt lõi vượt trội: $94,7%$ Gen Z Việt Nam sử dụng smartphone để tra cứu thông tin du lịch; $49,5%$ người dùng ứng dụng để đặt và thanh toán trực tuyến các dịch vụ vui chơi giải trí (tăng gần $5%$ so với giai đoạn trước), và $72,4%$ sử dụng ứng dụng bản đồ, định vị hành trình trong suốt chuyến đi.
  2. Lực đẩy công nghệ vượt trội: Sự lạc quan ($\beta = 0.382, p < 0.001$) và Sự đổi mới ($\beta = 0.245, p < 0.001$) có tác động tích cực mang ý nghĩa thống kê cao đến Cảm nhận tính hữu ích (PU) và Cảm nhận tính dễ sử dụng (PEOU), giải thích hơn $54%$ phương sai của nhận thức công nghệ.
  3. Phát hiện nghịch lý (Counter-intuitive Result) về rào cản tâm lý: Mặc dù được coi là thế hệ "bản địa kỹ thuật số" thành thạo công nghệ, Gen Z Việt Nam lại bộc lộ mức độ nhạy cảm rất cao trước Sự bất an (Insecurity) và Sự khó chịu (Discomfort) liên quan đến nguy cơ rò rỉ dữ liệu cá nhân, lừa đảo trực tuyến và sự phiền toái từ quảng cáo rác. Sự bất an tác động tiêu cực trực tiếp đến Niềm tin ($\beta = -0.218, p < 0.01$), qua đó gián tiếp kiềm hãm Ý định sử dụng TMAs.
  4. Vai trò quyết định của "Thói quen" và "Niềm tin": Thói quen sử dụng công nghệ số trong đời sống hàng ngày là yếu tố dự báo mạnh nhất tác động trực tiếp đến Ý định sử dụng TMAs ($\beta = 0.412, p < 0.001$), vượt qua cả cảm nhận về tính dễ sử dụng đơn thuần. Đồng thời, Niềm tin đóng vai trò là biến trung gian bắc cầu then chốt ($\beta = 0.286, p < 0.001$) củng cố ý định thực hiện giao dịch du lịch trên app.
  5. Chuyển dịch sang xu hướng du lịch cá nhân hóa (Personalized Travel) và tiêu dùng không chạm: Gen Z từ chối các tour du lịch đóng gói truyền thống rập khuôn, chuyển hướng sang tự tổ chức hành trình "off the beaten track", khám phá văn hóa bản địa, đề cao trách nhiệm môi trường và đồng sáng tạo trải nghiệm thông qua tương tác trên TMAs.

Implications đa chiều

  • Hàm ý lý thuyết: Bổ sung và kiểm chứng thành công mô hình TRAM mở rộng trong không gian nghiên cứu hành vi du khách thế hệ Z Á Đông; làm rõ cơ chế tác động trung gian của Niềm tin và Thói quen, bổ khuyết vào khoảng trống của mô hình TAM truyền thống.
  • Hàm ý phương pháp luận: Cung cấp một khung quy trình kết hợp chuẩn mực giữa trắc lượng thư mục (VOSviewer) và mô hình cấu trúc PLS-SEM cho các nghiên cứu tiếp theo về chuyển đổi số trong khoa học xã hội và dịch vụ.
  • Hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp du lịch & OTA:
    • Tối ưu hóa UI/UX: Giao diện ứng dụng cần tinh gọn, tối giản thao tác, tích hợp thanh toán thông minh một chạm (Apple Pay, Google Wallet, quét mã QR, công nghệ NFC).
    • Cá nhân hóa trải nghiệm nhờ Big Data và AI: Ứng dụng thuật toán gợi ý điểm đến theo thời gian thực (Real-time Context-aware Recommendations), tích hợp thuyết minh tự động đa ngôn ngữ và công nghệ thực tế tăng cường (AR) tại điểm tham quan.
    • Xây dựng hệ thống bảo mật đa tầng: Minh bạch hóa chính sách quyền riêng tư dữ liệu để củng cố "Niềm tin" – biến số trung gian sống còn của Gen Z.
  • Khuyến nghị chính sách cho Cơ quan Quản lý Nhà nước (Tổng cục Du lịch - VNAT):
    • Tăng tốc xây dựng nền tảng dữ liệu số du lịch quốc gia dùng chung, kết nối mở API cho các doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo du lịch.
    • Hoàn thiện khung khổ pháp lý bảo vệ dữ liệu cá nhân du khách trên không gian mạng và phát triển hạ tầng số du lịch thông minh (hệ thống Wi-Fi công cộng an toàn, mã hóa số hóa di sản) tại các điểm đến trọng điểm quốc gia.

Limitations và Future Research

Nghiên cứu thẳng thắn thừa nhận 4 giới hạn khoa học cụ thể:

  1. Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện và trực tuyến) dù đạt quy mô lớn ($N = 532$) nhưng vẫn có thể tồn tại sai số tự chọn (self-selection bias), chưa bao phủ trọn vẹn nhóm Gen Z ở các vùng nông thôn hẻo lánh.
  2. Thiết kế nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional Design): Dữ liệu được thu thập tại một thời điểm nhất định vào đầu năm 2022, do đó chưa đo lường được sự biến đổi theo chuỗi thời gian dọc (Longitudinal analysis) về sự thay đổi thói quen công nghệ của Gen Z khi họ bước vào các giai đoạn vòng đời tiếp theo.
  3. Phạm vi đối tượng nghiên cứu: Tập trung duy nhất vào thế hệ Z tại Việt Nam, chưa thực hiện phân tích so sánh đa nhóm (Multi-group Analysis - MGA) giữa Gen Z với Gen Y (Millennials) hoặc Gen X để làm nổi bật hơn nữa sự phân hóa thế hệ.
  4. Khoảng cách giữa ý định và hành vi thực tế: Mô hình dừng lại ở việc đo lường "Ý định sử dụng" (Behavioral Intention) mà chưa đo lường trực tiếp "Hành vi sử dụng thực tế" (Actual Usage Behavior) và tần suất chi tiêu thực tế qua ứng dụng.

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

  • Triển khai nghiên cứu chuỗi thời gian (Longitudinal studies) để theo dõi độ bền vững của Thói quen sử dụng TMAs.
  • Mở rộng nghiên cứu so sánh xuyên văn hóa (Cross-cultural analysis) giữa thế hệ Z Việt Nam với thế hệ Z các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á (như Thái Lan, Singapore, Indonesia).
  • Tích hợp các biến số điều tiết mới như Trí tuệ Nhân tạo Sinh tạo (Generative AI - ChatGPT, AI Trip Planner) và Vũ trụ Ảo (Metaverse) vào hệ sinh thái ứng dụng du lịch.

Tác động và ảnh hưởng

  • Academic Impact: Công trình thiết lập một tài liệu tham khảo học thuật nền tảng về du lịch số và thế hệ Z tại Việt Nam, với tiềm năng trích dẫn cao trong các tạp chí chuyên ngành du lịch và quản trị dịch vụ thuộc danh mục Scopus (Q1/Q2) và ISI.
  • Industry Transformation: Cung cấp luận cứ thực chứng trực tiếp định hình lại chiến lược R&D và thiết kế sản phẩm số cho các nền tảng OTA hàng đầu tại Việt Nam (Traveloka, Booking.com, Agoda, Klook, MoMo Travel, Vntrip), thúc đẩy quá trình chuyển đổi số từ mô hình kinh doanh truyền thống sang hệ sinh thái du lịch thông minh đa kênh.
  • Policy Influence: Đóng góp trực tiếp vào việc hiện thực hóa Đề án "Ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0 để phát triển du lịch thông minh, thúc đẩy du lịch trở thành ngành kinh tế mũi nhọn" của Chính phủ Việt Nam và Chiến lược phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2030 của Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch.
  • Societal Benefits: Nâng cao chất lượng trải nghiệm du lịch số cho thế hệ trẻ, thúc đẩy văn hóa tiêu dùng văn minh, không tiền mặt, phát triển du lịch có trách nhiệm và góp phần bảo tồn, phát huy giá trị di sản văn hóa qua nền tảng công nghệ số.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh và Học viên cao học: Khai thác cơ sở dữ liệu trắc lượng thư mục, khung phân tích lý thuyết TRAM mở rộng và quy trình phân tích PLS-SEM chuẩn mực để phát triển các đề tài luận án/luận văn chuyên sâu về kinh tế số, marketing du lịch và hành vi người tiêu dùng.
  • Các Học giả và Giảng viên Đại học: Sử dụng kết quả nghiên cứu làm học liệu giảng dạy tiên tiến trong các học phần Du lịch thông minh, Hệ thống thông tin quản lý du lịch, và Hành vi du khách.
  • Khối Doanh nghiệp Lữ hành, Khách sạn và Startup Công nghệ: Nắm bắt chính xác các thuộc tính tâm lý (Lực đẩy vs. Lực cản) của Gen Z để thiết kế tính năng ứng dụng di động tối ưu, giảm thiểu tỷ lệ gỡ bỏ ứng dụng (churn rate) và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi giao dịch thương mại điện tử.
  • Cơ quan Quản lý Nhà nước và Ban Quản lý Điểm đến: Ứng dụng các khuyến nghị chính sách để quy hoạch không gian điểm đến thông minh, tích hợp hệ thống bản đồ số và thuyết minh ảo phục vụ khách du lịch trẻ.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và đã mở rộng lý thuyết nào? Đóng góp độc đáo nhất là việc tái cấu trúc và mở rộng thành công mô hình TRAM (Lin et al., 2007) bằng cách tích hợp đồng thời hai biến ngoại sinh "Niềm tin" (Trust) và "Thói quen" (Habit) vào cấu trúc liên kết giữa Thuyết Sẵn sàng Công nghệ (TR - Parasuraman, 2000) và Thuyết Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989). Nghiên cứu đã chứng minh rằng đối với thế hệ số Gen Z, các rào cản tâm lý (Sự bất an, Sự khó chịu) có cơ chế triệt tiêu trực tiếp Niềm tin, trong khi Thói quen số hóa đóng vai trò là động lực định hình ý định hành vi mạnh nhất.

2. Đột phá phương pháp luận của luận án khi so sánh với các nghiên cứu trước đây? So với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam vốn chủ yếu sử dụng phân tích EFA/CFA và hồi quy đa biến truyền thống trên SPSS, luận án đã tạo bước đột phá phương pháp luận khi kết hợp phân tích trắc lượng thư mục bằng VOSviewer (trên 57 bài báo quốc tế top 10% Scopus) với kỹ thuật mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) trên SmartPLS. Quy trình kiểm định giá trị phân biệt được thực hiện nghiêm ngặt qua tiêu chí HTMT ($< 0.85$) và phân tích Bootstrap $5.000$ mẫu, đảm bảo tính chuẩn xác và độ tin cậy vượt trội so với các công trình cùng thời kỳ.

3. Phát hiện nào gây bất ngờ nhất và được chứng minh bằng dữ liệu thực nghiệm ra sao? Phát hiện bất ngờ nhất là: Mặc dù Gen Z được định danh là "Digital Natives" lớn lên cùng internet và thiết bị thông minh, họ không chấp nhận công nghệ một cách mù quáng mà thể hiện mức độ e ngại rủi ro rất cao trước Sự bất an công nghệ (Insecurity). Dữ liệu thực nghiệm chứng minh Sự bất an tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê đến Niềm tin ($\beta = -0.218, p < 0.01$), cho thấy Gen Z sẵn sàng từ bỏ các ứng dụng du lịch nếu phát hiện nguy cơ xâm phạm dữ liệu riêng tư hoặc giao dịch thiếu minh bạch.

4. Luận án có cung cấp quy trình sao chép nghiên cứu (Replication Protocol) hoàn chỉnh không? Có. Luận án công bố chi tiết bảng hỏi khảo sát chuẩn hóa với hệ thống thang đo 9 biến tiềm ẩn, danh mục biến quan sát rõ ràng, quy trình chọn mẫu phân tầng, các tham số đo lường (Outer loadings, Cronbach's Alpha, CR, AVE, Fornell-Larcker, HTMT, VIF) và kết quả chạy thuật toán PLS Algorithm, cho phép các nhà nghiên cứu độc lập có thể sao chép, kiểm chứng và mở rộng mô hình trên các tập mẫu khác.

5. Lộ trình nghiên cứu 10 năm (10-year research agenda) được phác thảo như thế nào? Lộ trình 10 năm hướng tới: (1) Theo dõi dọc hành vi tiêu dùng số của Gen Z khi bước vào độ tuổi trưởng thành và có thu nhập cao; (2) Đo lường sự chuyển dịch từ Gen Z sang thế hệ tiếp nối - Gen Alpha; (3) Khảo sát tác động tương hỗ giữa du khách và các trợ lý ảo du lịch AI thế hệ mới (Agentic AI) trong trải nghiệm đồng tạo giá trị du lịch cá nhân hóa.

Kết luận

  1. Khẳng định vững chắc việc sử dụng ứng dụng di động trong du lịch (TMAs) là xu hướng hành vi cốt lõi, tất yếu và nổi bật nhất của phân khúc khách du lịch thế hệ Z tại Việt Nam.
  2. Thiết lập và kiểm định thành công mô hình cấu trúc TRAM mở rộng, chứng minh vai trò động lực vượt trội của "Sự lạc quan", "Thói quen" và "Niềm tin", đồng thời chỉ rõ "Sự bất an" là rào cản tâm lý chủ đạo ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ của Gen Z.
  3. Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm quy mô lớn ($N = 532$) với độ tin cậy và giá trị hội tụ cao, thiết lập chuẩn mực phương pháp luận kết hợp giữa Trắc lượng thư mục (Bibliometrics qua VOSviewer) và PLS-SEM trong nghiên cứu du lịch tại Việt Nam.
  4. Mở ra 3 luồng nghiên cứu học thuật mới: (1) Nghiên cứu rào cản bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của thế hệ số trong du lịch; (2) Hành vi tiêu dùng du lịch không chạm và đồng tạo giá trị trên nền tảng di động; (3) Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ thực tế ảo trong quản trị trải nghiệm điểm đến thông minh.
  5. Cung cấp hệ thống giải pháp và khuyến nghị quản trị toàn diện, mang tính khả thi cao cho các cơ quan quản lý nhà nước, các nhà phát triển công nghệ và các doanh nghiệp lữ hành, đóng góp thiết thực vào chiến lược phát triển du lịch thông minh của Việt Nam với tầm nhìn dài hạn đến năm 2030.