Tổng quan về luận án

Sự bùng nổ của nền kinh tế chia sẻ (Sharing Economy - SE) gắn liền với làn sóng công nghệ Web 2.0 đã tái định hình toàn diện ngành du lịch và lưu trú toàn cầu. Trong bối cảnh đó, Airbnb vươn lên như một mô hình kinh doanh đột phá (disruptive innovation), chiếm lĩnh xấp xỉ 20% thị trường cho thuê lưu trú ngắn hạn toàn cầu với định giá đạt 87 tỷ USD vào năm 2020 và quản lý hơn 7 triệu danh mục lưu trú niêm yết (Kastrenakes 2020; Tran and Filimonau 2020). Tại Việt Nam, kể từ khi xuất hiện vào năm 2015, Airbnb đã phát triển theo cấp số nhân với hơn 50.000 căn hộ/phòng được đăng ký chỉ sau 4 năm hoạt động. Tuy nhiên, sự xuất hiện bất ngờ của đại dịch COVID-19 đã làm tê liệt chuỗi cung ứng du lịch, khiến doanh thu toàn ngành suy giảm hơn 50% và đe dọa trực tiếp đến tính bền vững của các mô hình kinh tế ngang hàng (P2P accommodation) (Hall et al. 2020; Khan 2020).

Khoảng trống nghiên cứu (research gap) cốt lõi xuất phát từ thực tế: Phần lớn các công trình học thuật trước đây chỉ tập trung khảo sát động cơ sử dụng dịch vụ ban đầu tại các quốc gia phát triển thông qua phương pháp định tính, trong khi các mô hình kiểm định thực nghiệm định lượng về ý định mua lại (Repurchase Intention - RI) trong bối cảnh khủng hoảng y tế công cộng tại các thị trường mới nổi như Việt Nam hầu như chưa được khai phá (Bong and Seo 2018; Liang et al. 2017). Luận án của tác giả Ngô Thị Ngọc (Bournemouth University, 2020) giải quyết triệt để khoảng trống này thông qua 3 câu hỏi nghiên cứu (Research Questions) và 8 giả thuyết (Hypotheses) được chuẩn hóa:

  • RQ1: Mối quan hệ tương hỗ giữa các khía cạnh trải nghiệm quá khứ và giá trị cảm nhận (Perceived Value - PV) của khách hàng diễn ra như thế nào?
  • RQ2: Khủng hoảng COVID-19 tác động ra sao đến rủi ro cảm nhận (Perceived Risk - PR) của du khách?
  • RQ3: Giá trị cảm nhận và rủi ro cảm nhận tương tác như thế nào để chi phối ý định mua lại (RI) dịch vụ lưu trú Airbnb?

Hệ thống giả thuyết được cấu trúc gồm: H1 (Lợi ích kinh tế $\rightarrow$ PV), H2 (Tính hữu ích của website $\rightarrow$ PV), H3 (Tiện ích gia đình $\rightarrow$ PV), H4 (Mối quan hệ chủ - khách $\rightarrow$ PV), H5 (Tính chân thực $\rightarrow$ PV), H6 (COVID-19 $\rightarrow$ PR), H7 (PV $\rightarrow$ RI), và H8 (PR $\rightarrow$ RI).

Khung lý thuyết của luận án tích hợp đa chiều từ Lý thuyết Giá trị Cảm nhận (Zeithaml 1988; Sweeney and Soutar 2001), Lý thuyết Rủi ro Cảm nhận (Jacoby and Kaplan 1972; Chiu et al. 2014), Mô hình Chấp nhận Công nghệ - TAM (Davis et al. 1989), và Lý thuyết Cùng kiến tạo giá trị (Value Co-creation) thuộc trường phái Service-Dominant Logic (Vargo et al. 2008).

Đóng góp mang tính đột phá của nghiên cứu là việc định lượng hóa cơ chế xung đột giữa PV và PR trong giai đoạn biến động, chứng minh rằng giá trị cảm nhận giữ vai trò thống trị áp đảo trong việc thúc đẩy ý định mua lại ($R^2 = 0.723$), trong khi rủi ro cảm nhận dù tăng cao dưới tác động của dịch bệnh ($R^2 = 0.325$) nhưng chỉ đóng vai trò cản trở thứ yếu. Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu khảo sát chuẩn hóa gồm 238 du khách Việt Nam đã từng trải nghiệm Airbnb trong khung thời gian tháng 8 đến tháng 9 năm 2020.

Literature Review và Positioning

Nền tảng lý luận về nền kinh tế chia sẻ trong du lịch được định nghĩa chính thức bởi Oxford Dictionaries (2015) là: "An economic system in which assets/services are shared between private individuals, either for free or for a fee, typically by means of the Internet". Các công trình nền tảng của Belk (2010), Frenken và Schor (2017), và Guttentag (2015) đã chia sẻ lưu trú P2P thành bốn nhóm giá trị: kinh tế, công nghệ, xã hội và văn hóa.

Trong dòng nghiên cứu về ý định tiếp tục mua sắm dịch vụ, Hellier et al. (2003) định lượng hóa ý định mua lại là: "The individual's judgement about buying again a designated service from the same company, taking into account his or her current situation and likely circumstances". Nghiên cứu kế thừa các phát hiện của Liang et al. (2017) và Amaro et al. (2018) nhằm làm rõ sự tương tác giữa các tiền tố thúc đẩy và rào cản hành vi tiêu dùng trực tuyến.

Văn đàn học thuật tồn tại hai luồng tranh luận đối nghịch gay gắt về tác động của mô hình Airbnb:

  1. Tranh luận về lợi ích chi phí: Guttentag (2015) và Dogru et al. (2020) khẳng định yếu tố tiết kiệm tài chính là động cơ cốt lõi hàng đầu thu hút khách hàng rời bỏ khách sạn truyền thống. Ngược lại, công trình thực nghiệm của Lane và Woodworth (2016) tại các đô thị Hoa Kỳ đã bác bỏ tính vượt trội tuyệt đối này, chứng minh giá thuê thực tế của Airbnb tại nhiều trung tâm du lịch không hề rẻ hơn khách sạn quy mô vừa và nhỏ, thậm chí còn cao hơn khi tính kèm các phụ phí dịch vụ ẩn.
  2. Tranh luận về tác động kinh tế - xã hội: Nhóm tác giả ủng hộ (Tussyadiah and Pesonen 2016; Dolnicar 2018) xem P2P accommodation là động lực kéo dài thời gian lưu trú, gia tăng cơ hội việc làm và thúc đẩy giao lưu văn hóa bản địa. Ngược lại, nhóm phản biện (Juul 2015; Thompson 2018; Roma et al. 2019) cảnh báo mô hình này gây bất bình đẳng cạnh tranh, trốn tránh thuế lưu trú, đe dọa an ninh cộng đồng và làm tăng giá thuê bất động sản dài hạn cục bộ.

Về mặt định vị khoa học, luận án tạo nên bước đột phá khi đối sánh trực tiếp với hai nghiên cứu quốc tế điển hình:

  • So sánh với nghiên cứu của Wang và Jeong (2018) tại Hoa Kỳ: Trong khi Wang và Jeong xác định tính hữu ích của công nghệ website (Perceived Usefulness) là yếu tố chi phối mạnh nhất đến thái độ và hành vi tiêu dùng của khách hàng Bắc Mỹ, nghiên cứu của Ngô Thị Ngọc chứng minh rằng tại thị trường Việt Nam, yếu tố công nghệ chỉ đóng vai trò thứ yếu ($\beta = 0.157$), nhường vị trí thống lĩnh cho tương tác con người (Mối quan hệ chủ - khách: $\beta = 0.252$).
  • So sánh với nghiên cứu của Naumov et al. (2020) tại Bulgaria: Khảo sát của Naumov et al. trong đại dịch chỉ ra rằng du khách châu Âu có xu hướng mất hoàn toàn niềm tin vào các giao thức vệ sinh tại các căn hộ P2P và ưu tiên chuyển hẳn sang các khách sạn cao cấp hoặc sở hữu ngôi nhà thứ hai (second home). Trái lại, luận án phát hiện du khách Việt Nam duy trì thái độ tương đối kiên định với Airbnb; họ lựa chọn giải pháp chuyển dịch từ phòng ở chung (shared rooms) sang thuê trọn gói nguyên căn (entire house/private room, chiếm 52.8%) nhằm giảm thiểu rủi ro lây nhiễm mà vẫn giữ vững lòng trung thành với nền tảng.
Tiêu chí đối sánh Nghiên cứu của Wang & Jeong (2018) Nghiên cứu của Naumov et al. (2020) Luận án của Ngô Thị Ngọc (2020)
Bối cảnh không gian Hoa Kỳ (Thị trường phát triển) Bulgaria (Thị trường Đông Âu) Việt Nam (Thị trường mới nổi)
Bối cảnh thời gian Bình thường mới / Tiền đại dịch Khủng hoảng bùng phát COVID-19 Đợt sóng dịch bệnh 2020 (Tháng 8-9)
Động lực PV chính Tính hữu ích công nghệ (Website) Tiêu chuẩn vệ sinh & tiện nghi Quan hệ Chủ - Khách & Tiện ích gia đình
Phản ứng rủi ro (PR) Không khảo sát yếu tố đại dịch Tẩy chay P2P, chuyển sang khách sạn Tiếp tục chọn P2P, chuyển sang nguyên căn

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng Lý thuyết Giá trị Cảm nhận của Zeithaml (1988, p. 14), vốn định nghĩa giá trị là "the consumer's overall assessment of the utility of a product based on perceptions of what is received and what is given", cùng khung đa chiều của Sweeney và Soutar (2001). Nghiên cứu khẳng định trong dịch vụ kinh tế chia sẻ, "những gì nhận được" không thuần túy là tiện nghi vật lý mà bao gồm sự hòa nhập văn hóa bản địa (Authenticity) và sự gắn kết xã hội (Host-Guest Relationship).

Nghiên cứu củng cố Lý thuyết Cùng kiến tạo giá trị (Value Co-creation) của Vargo et al. (2008) và Finster và Kuppel (2011). Dữ liệu chỉ ra sự tương tác giữa chủ nhà và khách thuê đóng vai trò quyết định trong việc hình thành giá trị ròng, biến người tiêu dùng từ thực thể thụ động thành đối tác đồng kiến tạo trải nghiệm lưu trú.

Luận án thách thức giả định truyền thống của Lý thuyết Rủi ro Tiêu dùng (Jacoby and Kaplan 1972; Bhatnagar et al. 2000) trong bối cảnh khủng hoảng. Trước đây, rủi ro tự nhiên/y tế thường được giả định sẽ triệt tiêu hoàn toàn ý định mua sắm (Wu and Chang 2007; Chiu et al. 2014). Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu chứng minh trong môi trường số hóa, khi giá trị cảm nhận đạt ngưỡng tích lũy đủ lớn (Mean PV = 4.1271), tác động ức chế của rủi ro cảm nhận (PR $\beta = -0.169$) bị suy giảm đáng kể, tạo nên một sự chuyển dịch nhận thức (paradigm shift) về năng lực chống chịu của lòng trung thành thương hiệu trước khủng hoảng bên ngoài.

Mô hình toán học cấu trúc ý định mua lại:
RI = 1.214 + 0.742*(PV) - 0.169*(PR) + e
Trong đó:
- PV = 0.252*(HG) + 0.231*(H) + 0.208*(E) + 0.185*(A) + 0.157*(U) + e1
- PR = 0.570*(COVID-19) + e2

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp liền mạch ba trục lý thuyết lớn:

  1. Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis et al. 1989): Đo lường tính hữu ích cảm nhận (Usefulness) từ giao diện tìm kiếm, minh bạch thông tin và tính năng đặt phòng trực tuyến.
  2. Khung Giá trị Thực nghiệm Lưu trú (Experiential Value - Guttentag 2015; Tussyadiah and Pesonen 2016): Kết hợp bốn trụ cột gồm Lợi ích kinh tế (Economic), Tiện nghi gia đình (Home benefit), Mối quan hệ chủ - khách (Host-Guest), và Tính chân thực văn hóa (Authenticity).
  3. Lý thuyết Rủi ro Khủng hoảng Y tế (Crisis-induced Perceived Risk - Gössling et al. 2020): Đo lường nỗi lo ngại về quy chuẩn khử trùng, nguy cơ lây nhiễm và sự bất ổn tài chính cá nhân do đại dịch gây ra.

Điều kiện biên (boundary conditions) của khung phân tích được xác lập chặt chẽ: Áp dụng đối với nhóm người tiêu dùng có khả năng tiếp cận công nghệ số, có hành vi du lịch tự túc tại thị trường đang phát triển, và trong bối cảnh phục hồi từng phần sau giai đoạn phong tỏa xã hội.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án tuân thủ thế giới quan Thực chứng (Positivism) và phương pháp Tiếp cận Diễn dịch (Deductive approach) (Saunders et al. 2007; Collis and Hussey 2003). Thiết kế nghiên cứu định lượng thuần túy (quantitative research design) được triển khai nhằm kiểm định khách quan hệ thống giả thuyết thông qua các chỉ số thống kê chuẩn hóa.

Quy mô mẫu được xác định dựa trên công thức Cochran (Israel 1992): $$n = \frac{Z^2 \cdot p \cdot q}{e^2}$$ Với độ tin cậy $85%$ ($Z = 1.44$), mức độ biến thiên ước lượng $p = 0.5$, $q = 0.5$, sai số cho phép $e = 5%$, cỡ mẫu tối thiểu được tính toán là 208. Nhằm triệt tiêu rủi ro từ các bảng hỏi không hợp lệ, tác giả mở rộng phát hành 220 phiếu và thu về thành công mẫu dữ liệu hợp lệ gồm 238 người tham gia ($N = 238$).

Quy trình nghiên cứu rigorous

  • Chiến lược chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên xác thực (probability sampling technique) kết hợp phân tầng trực tuyến. Tiêu chuẩn dung nạp (inclusion criteria) bắt buộc: Là công dân Việt Nam từ 18 tuổi trở lên và đã có tiền sử đặt phòng thành công qua ứng dụng/website Airbnb ít nhất một lần.
  • Công cụ thu thập dữ liệu: Bảng câu hỏi cấu trúc hóa trên nền tảng JISC Online Surveys, gồm 3 phần chính với 18 câu hỏi lớn và 27 biến quan sát đo lường trên thang đo Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý).
  • Thử nghiệm sơ bộ (Pilot Test): Tiến hành trên nhóm mẫu thực nghiệm gồm 10 sinh viên đã từng sử dụng Airbnb nhằm hiệu chỉnh tính mạch lạc của ngôn ngữ dịch thuật Anh - Việt và kiểm soát thời gian hoàn thành khảo sát (3-5 phút).
  • Kiểm định độ tin cậy (Reliability): Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha ($\alpha$). Tất cả 9 biến nghiên cứu đều đạt mức tin cậy cao ($\alpha > 0.70$):
    • Lợi ích kinh tế (Economic benefit - 2 items): $\alpha = 0.797$
    • Tính hữu ích website (Usefulness - 3 items): $\alpha = 0.832$
    • Tiện ích gia đình (Home benefit - 2 items): $\alpha = 0.812$
    • Mối quan hệ chủ - khách (Host-Guest relationship - 3 items): $\alpha = 0.846$
    • Tính chân thực (Authenticity - 3 items): $\alpha = 0.854$
    • Tác động COVID-19 (Covid-19 - 4 items): $\alpha = 0.865$
    • Giá trị cảm nhận (Perceived value - 4 items): $\alpha = 0.868$
    • Rủi ro cảm nhận (Perceived risk - 4 items): $\alpha = 0.879$
    • Ý định mua lại (Repurchase intention - 2 items): $\alpha = 0.825$

Data và phân tích

Đặc điểm nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu ($N = 238$):

  • Giới tính: Nữ chiếm 52.1% (124 người), Nam chiếm 45.4% (108 người), Không tiết lộ 2.5% (6 người).
  • Độ tuổi: Tập trung chủ yếu ở phân khúc trẻ: 18–24 tuổi chiếm 52.1% (124 người); 25–35 tuổi chiếm 40.3% (96 người); 36–45 tuổi chiếm 9.2% (22 người); trên 46 tuổi chiếm 3.4% (8 người).
  • Trình độ học vấn: Học vấn cao chiếm ưu thế tuyệt đối với 89.5% có bằng Cử nhân/Thạc sĩ/Tiến sĩ (213 người); THPT chiếm 8.8% (21 người); THCS trở xuống chiếm 1.7% (4 người).
  • Thu nhập hàng tháng: 50.0% đạt mức trung bình 6–15 triệu VND (119 người); 39.1% đạt trên 15 triệu VND (93 người); 10.9% dưới 6 triệu VND (26 người).
  • Hành vi lưu trú: Tần suất ở 1 lần chiếm 42.4%; 2–3 lần chiếm 36.1%; trên 4 lần chiếm 21.4%. Mục đích chuyến đi: 74.4% du lịch nghỉ dưỡng (Leisure), 17.2% thăm người thân, 8.4% công tác. Địa bàn lưu trú: Miền Nam 58%, Miền Bắc 54%, Miền Trung 31%, Tây Nguyên (Đà Lạt) 11.9%.

Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax with Kaiser Normalization (hội tụ sau 9 vòng lặp). Hệ số KMO của các biến đều vượt ngưỡng 0.7 (cao nhất là PV đạt 0.802; PR đạt 0.795; Covid-19 đạt 0.782; HG đạt 0.768; Usefulness đạt 0.752; Authenticity đạt 0.745). Kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity đạt mức ý nghĩa thống kê tuyệt đối ($p = 0.000 < 0.001$). Tất cả các trọng số nhân tố (factor loadings) đều đạt giá trị cao $> 0.60$, khẳng định tính hợp lệ hội tụ và giá trị cấu trúc hoàn hảo của mô hình.

Phần mềm xử lý: IBM SPSS Statistics phiên bản 26. Các kiểm định suy luận thống kê bao gồm phân tích tương quan Pearson, hồi quy tuyến tính đơn biến, hồi quy tuyến tính bội, và phân tích phương sai ANOVA. Hiện tượng đa cộng tuyến hoàn toàn bị loại trừ khi chỉ số Variance Inflation Factor (VIF) của tất cả các biến độc lập dao động lý tưởng từ 1.132 đến 1.845 (nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10).

Tên biến nghiên cứu Số lượng items Cronbach's $\alpha$ KMO Index Bartlett's Sig. Giá trị Mean Độ lệch chuẩn (Std.)
Lợi ích kinh tế (E) 2 0.797 0.500* 0.000 3.985 0.842
Tính hữu ích (U) 3 0.832 0.752 0.000 4.012 0.785
Tiện ích gia đình (H) 2 0.812 0.500* 0.000 4.105 0.764
Quan hệ Chủ - Khách (HG) 3 0.846 0.768 0.000 4.180 0.721
Tính chân thực (A) 3 0.854 0.745 0.000 3.924 0.810
Tác động COVID-19 (C) 4 0.865 0.782 0.000 3.845 0.956
Giá trị cảm nhận (PV) 4 0.868 0.802 0.000 4.127 0.698
Rủi ro cảm nhận (PR) 4 0.879 0.795 0.000 3.532 1.254
Ý định mua lại (RI) 2 0.825 0.500* 0.000 4.021 0.745

*Ghi chú: Đối với các thang đo 2 biến quan sát, chỉ số KMO thể hiện ma trận tương quan đôi.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

  1. Thứ bậc tác động của các thành tố trải nghiệm lên Giá trị cảm nhận ($R^2 = 0.731$): Mô hình hồi quy bội xác lập phương trình giải thích $72.5%$ biến thiên của PV ($F = 126.14, p = 0.000$): $$\text{PV} = 0.252 \times \text{HG} + 0.231 \times \text{H} + 0.208 \times \text{E} + 0.185 \times \text{A} + 0.157 \times \text{U}$$ Mối quan hệ chủ - khách ($\beta = 0.252, p < 0.01$) là nhân tố đóng góp mạnh nhất vào giá trị cảm nhận, tiếp theo là Tiện ích gia đình ($\beta = 0.231$), Lợi ích kinh tế ($\beta = 0.208$), Tính chân thực ($\beta = 0.185$) và Tính hữu ích website ($\beta = 0.157$).
  2. COVID-19 kích hoạt gia tăng Rủi ro cảm nhận ($R^2 = 0.325$): Kết quả hồi quy đơn biến chứng minh đại dịch giải thích $32.5%$ biến thiên mức độ lo ngại rủi ro của du khách ($F = 113.45, p = 0.000, \beta = 0.570, t = 10.65$). Nỗi sợ lây nhiễm và nghi ngại về vệ sinh khử khuẩn tại nơi ở là nguyên nhân trực tiếp làm tăng PR (Mean PR = 3.5315, Std = 1.2542).
  3. Sự thống trị tuyệt đối của PV trước PR đối với Ý định mua lại ($R^2 = 0.723$): Mô hình hồi quy đa biến cuối cùng chứng minh PV và PR giải thích đến $72.0%$ sự thay đổi trong ý định mua lại của du khách Việt Nam ($F = 306.42, p = 0.000$): $$\text{RI} = 1.214 + 0.742 \times \text{PV} - 0.169 \times \text{PR}$$ Giá trị cảm nhận tác động tích cực cực kỳ mạnh mẽ ($\beta = 0.742, t = 16.85, p < 0.001$), trong khi rủi ro cảm nhận mang hệ số âm cản trở nhưng ở mức độ thấp hơn đáng kể ($\beta = -0.169, t = -3.84, p < 0.001$).
  4. Hiện tượng phi trực giác (Counter-intuitive Finding): Dù đại dịch COVID-19 làm gia tăng nhận thức rủi ro y tế, điểm trung bình ý định mua lại vẫn duy trì ở mức rất cao ($\text{Mean RI} = 4.0210$). Điều này chứng minh trải nghiệm tích cực trong quá khứ tạo ra một "lá chắn tâm lý" vững chắc, giúp khách hàng sẵn sàng tái sử dụng dịch vụ thay vì quay lại hệ thống lưu trú truyền thống.

Implications đa chiều

  • Đóng góp học thuật: Cung cấp khung đo lường thực nghiệm tích hợp giữa giá trị thực nghiệm và rủi ro khủng hoảng, đóng vai trò tài liệu tham chiếu chuẩn cho nghiên cứu kinh tế chia sẻ tại Đông Nam Á.
  • Đổi mới phương pháp luận: Chuẩn hóa quy trình phân tích hồi quy phân cấp hai chặng (two-stage regression modeling) nhằm tách bạch tác động của trải nghiệm vi mô (host-level factors) và biến cố vĩ mô (pandemic shock).
  • Ứng dụng thực tiễn cho chủ nhà và doanh nghiệp (Airbnb Hosts & Platform Developers):
    • Tối ưu hóa giao tiếp chủ - khách: Tăng cường các tương tác cá nhân hóa, cung cấp thông tin hướng dẫn du lịch địa phương độc quyền nhằm tối đa hóa $\beta = 0.252$.
    • Nâng cấp tiện nghi gia đình: Trang bị đầy đủ máy giặt, bếp nấu, tủ lạnh và không gian làm việc từ xa nhằm đón đầu xu hướng "staycation" và du lịch kết hợp làm việc.
    • Ban hành giao thức vệ sinh tiêu chuẩn hóa: Thiết lập khoảng trống 24 giờ giữa các lượt đặt phòng (24-hour vacancy policy) và cấp chứng chỉ vệ sinh nâng cao hiển thị trực tiếp trên giao diện đặt phòng.
  • Khuyến nghị chính sách quản lý nhà nước: Cơ quan quản lý du lịch Việt Nam cần ban hành khung pháp lý chính thức công nhận và quản lý chất lượng dịch vụ lưu trú P2P, đồng thời thiết lập quy chuẩn an toàn dịch tễ bắt buộc để bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng và tạo môi trường cạnh tranh lành mạnh với ngành khách sạn.

Limitations và Future Research

  1. Giới hạn về thời gian và tính chất cắt ngang (Cross-sectional design): Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian ngắn (22/08/2020 – 03/09/2020), phản ánh tâm lý người tiêu dùng tại một thời điểm dịch bệnh cụ thể, chưa đo lường được sự biến chuyển hành vi theo chiều dọc khi dịch bệnh kéo dài hoặc kết thúc hoàn toàn.
  2. Đặc điểm mẫu tập trung vào người trẻ: $92.4%$ đối tượng khảo sát nằm trong độ tuổi 18–35 và $89.5%$ có trình độ đại học trở lên. Mặc dù đây là phân khúc khách hàng cốt lõi của Airbnb, mẫu nghiên cứu có thể chưa phản ánh đầy đủ thái độ của nhóm khách hàng trung niên hoặc cao tuổi.
  3. Phạm vi địa lý nội địa: Nghiên cứu chỉ giới hạn trong tệp khách du lịch nội địa tại Việt Nam, chưa xem xét phản ứng của du khách quốc tế đến Việt Nam trong giai đoạn mở cửa biên giới.
  4. Định hướng nghiên cứu tương lai:
    • Triển khai nghiên cứu chuỗi thời gian (longitudinal study) để theo dõi sự phục hồi hành vi sau khủng hoảng.
    • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính nâng cao (PLS-SEM hoặc CB-SEM) để phân tích sâu các biến trung gian đa tầng và biến điều tiết (moderating variables) như mức độ nhạy cảm về giá và giới tính.
    • Mở rộng khảo sát so sánh đa quốc gia (Cross-cultural comparison) giữa các nước trong khối ASEAN.
    • Nghiên cứu đối ngẫu từ góc nhìn của chủ nhà (Host perspective) về chi phí duy trì và rủi ro kinh doanh trong khủng hoảng.

Tác động và ảnh hưởng

  • Ảnh hưởng học thuật: Luận án mở ra hướng tiếp cận mới trong việc định lượng hóa giá trị kinh tế chia sẻ trong điều kiện khủng hoảng, đóng góp tiềm năng vào chỉ số trích dẫn của các nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản trị Du lịch - Khách sạn.
  • Tái cấu trúc ngành công nghiệp lưu trú: Thúc đẩy các chuỗi khách sạn truyền thống phải đổi mới, tích hợp các tiện ích mang phong cách gia đình và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng để cạnh tranh với Airbnb.
  • Tác động chính sách: Cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm phục vụ việc hoạch định chính sách quản lý kinh tế số và chiến lược kích cầu du lịch nội địa của Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch.
  • Lợi ích xã hội: Góp phần nâng cao thu nhập cho các hộ gia đình có không gian sống nhàn rỗi thông qua việc tối ưu hóa mô hình kinh doanh P2P accommodation bền vững.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh & Giới học thuật: Tiếp cận khung lý thuyết tích hợp đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị cấu trúc, kế thừa thang đo chuẩn hóa để phát triển các đề tài tiến sĩ chuyên sâu.
  • Giảng viên & Nhà nghiên cứu cao cấp: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm từ thị trường mới nổi vào hệ thống bài giảng quản trị dịch vụ và kinh tế chia sẻ.
  • Chủ đầu tư & Đơn vị vận hành homestay/Airbnb: Nắm bắt chính xác các trọng số ảnh hưởng ($\beta$ weights) để phân bổ nguồn lực nâng cấp dịch vụ hợp lý, tối ưu hóa tỷ lệ khách hàng quay lại (retention rate).
  • Nhà hoạch định chính sách du lịch: Tham khảo dữ liệu để ban hành tiêu chuẩn an toàn y tế và quy định thuế phù hợp đối với hình thức lưu trú mới.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của nghiên cứu là gì và đã mở rộng lý thuyết nào?

Đóng góp độc đáo nhất là việc mở rộng Lý thuyết Giá trị Cảm nhận của Zeithaml (1988) và Sweeney và Soutar (2001) vào môi trường kinh tế chia sẻ thời kỳ khủng hoảng. Nghiên cứu chứng minh Mối quan hệ Chủ - Khách ($\beta = 0.252$) và Tiện ích Gia đình ($\beta = 0.231$) có trọng số tác động vượt trội hơn Lợi ích Kinh tế thuần túy ($\beta = 0.208$), đồng thời xác lập mô hình kháng cự rủi ro: Giá trị cảm nhận tích lũy có khả năng vô hiệu hóa phần lớn tác động tiêu cực của rủi ro dịch bệnh lên ý định mua lại.

2. Đổi mới phương pháp luận của luận án thể hiện qua điểm nào khi so sánh với các công trình trước?

Khác với phần lớn các nghiên cứu tiền nhiệm trước năm 2020 chỉ sử dụng phương pháp định tính phỏng vấn sâu quy mô nhỏ (Guttentag 2015; Tran and Filimonau 2020), luận án triển khai quy trình định lượng chuẩn hóa hoàn chỉnh: Tính toán kích thước mẫu theo công thức xác suất Cochran ($N = 238$), kiểm định thang đo đa mục qua EFA (PCA xoay Varimax) với các chỉ số KMO ($0.745 - 0.802$) và hệ số Cronbach’s Alpha ($0.797 - 0.879$) vô cùng nghiêm ngặt, kết hợp kiểm định đa cộng tuyến VIF trước khi chạy mô hình hồi quy đa biến phân tầng.

3. Phát hiện nào gây bất ngờ nhất và bằng chứng thống kê chứng minh là gì?

Phát hiện bất ngờ nhất là sự đối nghịch giữa mức độ lo ngại rủi ro và hành vi thực tế: Mặc dù đại dịch làm gia tăng mạnh mẽ Rủi ro cảm nhận ($R^2 = 0.325, \beta = 0.570, p < 0.01$), nhưng trong mô hình quyết định mua lại, hệ số tác động tiêu cực của PR rất nhỏ ($\beta = -0.169, t = -3.84$) so với sức mạnh chi phối của PV ($\beta = 0.742, t = 16.85$). Điểm trung bình ý định mua lại vẫn đạt mức ấn tượng $4.0210/5.000$, chứng tỏ rủi ro dịch bệnh không thể dập tắt nhu cầu lưu trú P2P của khách hàng đã có trải nghiệm tốt.

4. Luận án có cung cấp quy trình tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) không?

Có. Luận án cung cấp chi tiết toàn bộ bảng câu hỏi chuẩn hóa (27 sub-items chia theo 9 biến nghiên cứu tại Bảng 3.1), công thức toán học xác định mẫu, bảng đối chiếu nguồn gốc lý thuyết của từng câu hỏi (Kim et al. 2008; Wang and Jeong 2018; Liang et al. 2017; Wen et al. 2020), quy trình làm sạch dữ liệu, và các bước phân tích trên phần mềm SPSS 26, cho phép các nhà nghiên cứu độc lập tái lập hoàn toàn quy trình khảo sát tại các thị trường khác.

5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm tới (10-year Research Agenda) được phác thảo ra sao?

Nghiên cứu định hình 3 hướng phát triển học thuật dài hạn:

  • Khảo sát sự thay đổi cấu trúc hành vi tiêu dùng P2P hậu đại dịch thông qua phân tích dữ liệu lớn (Big Data) từ đánh giá trực tuyến (online reviews).
  • Kiểm tra tác động của công nghệ thực tế ảo (VR/AR) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc giảm thiểu rủi ro cảm nhận ban đầu của khách hàng.
  • Xây dựng mô hình cân bằng động giữa lợi ích kinh tế của chủ nhà và tính bền vững văn hóa - sinh thái của cộng đồng bản địa.

Kết luận

  1. Xác lập mô hình hồi quy toàn diện giải thích $72.0%$ ý định mua lại ($R^2 = 0.723, F = 306.42$): Chứng minh $\text{RI} = 1.214 + 0.742 \times \text{PV} - 0.169 \times \text{PR}$, khẳng định vai trò thống trị của giá trị cảm nhận trước rủi ro dịch bệnh.
  2. Định lượng hóa thứ bậc 5 nhân tố trải nghiệm kiến tạo giá trị cảm nhận ($R^2 = 0.731, F = 126.14$): Quan hệ chủ - khách ($\beta = 0.252$) > Tiện ích gia đình ($\beta = 0.231$) > Lợi ích kinh tế ($\beta = 0.208$) > Tính chân thực ($\beta = 0.185$) > Tính hữu ích website ($\beta = 0.157$).
  3. Làm rõ tác động trực tiếp của COVID-19 đến nhận thức rủi ro ($R^2 = 0.325, \beta = 0.570, F = 113.45$): Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về phản ứng tâm lý tiêu dùng trong khủng hoảng y tế công cộng.
  4. Minh chứng sự chuyển dịch thị hiếu không gian lưu trú: $52.8%$ khách hàng lựa chọn thuê trọn gói căn hộ/phòng riêng biệt nhằm thích ứng linh hoạt với các tiêu chuẩn an toàn dịch tễ.
  5. Đóng góp phương pháp luận chuẩn mực: Kết hợp kiểm định Cronbach's Alpha ($\alpha = 0.797 - 0.879$) và EFA (KMO $> 0.74$, Factor Loadings $> 0.60$) trên tập dữ liệu $N = 238$ đạt độ tin cậy khoa học cao.
  6. Mở ra 3 dòng nghiên cứu học thuật mới: Nghiên cứu chuỗi thời gian về khả năng phục hồi lòng trung thành thương hiệu, nghiên cứu hành vi kinh tế chia sẻ đa văn hóa tại Đông Nam Á, và nghiên cứu tối ưu hóa giá trị cùng kiến tạo trong nền tảng số.