Nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI SỬ DỤNG DỊCH VỤ

XE ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ - GRABBIKE

CỦA SINH VIÊN TẠI THÀNH PHỐ HUẾ

FACTORS AFFECTING YOUTH USE OF TECHNOLOGY

APPLICATION TRANSPORTATION SERVICES - GRABBIKE

IN HUE CITY

ThS. Ngô Minh Tâm – ThS. Huỳnh Thị Thanh Tâm - ThS. Ngô Minh Tiến

Trường Đại học Kinh Tế - Đại học Huế

nmtam@hce.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định, đánh giá và phân tích mức độ ảnh hưởng

của các nhân tố đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ Grabbike của sinh viên ở

thành phố Huế. Nghiên cứu đã tiến hành tìm hiểu thực trạng về tình hình sử dụng dịch vụ Grab-

bike và khảo sát 120 sinh viên đã sử dụng dịch vụ này về nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

dịch vụ. Dữ liệu khảo sát được xử lý bằng phương pháp thống kê mô tả, phân tích và xác định

mô hình hồi qui các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên. Kết

quả nghiên cứu cho thấy có 04 nhóm nhân tố ảnh hưởng chính đến hành vi sử dụng dịch vụ Grab-

bike của là Sự hữu ích cảm nhận, Chuẩn mực chủ quan, Tính dễ dàng sử dụng và Giá cả. Đây là

một nghiên cứu mới về dịch vụ vận tải ứng dụng công nghệ - Grabbike tại thành phố Huế, là cơ

sở để phát triển và đẩy mạnh hoạt động kinh doanh của dịch vụ tại thị trường Huế cũng như các

thị trường lân cận.

Từ khóa: dịch vụ Grabbike, Grabbike Huế, vận tải hành khách, xe ôm công nghệ.

Abstract

This research was conducted to identify, analyze and evaluate the factors influence on

youth’s use of technology application transportation services - grabbike in Hue city. The research

investigated the real situation of using Grabbike service and a survey of 120 students who used

this service with a questionnaire about the factors affecting on their using grabike’s behavior.

Survey data is processed by descriptive statistics method, and data analysis with 23 observed

variables as well as data about transportation services based on technology. By testing the re-

search model through SPSS 20 statistics processing software, the research results show that fac-

tors affecting student’s use of Grabbike service are perceived usefulness, subjective standards,

ease of use and value. This is a new research on technology application transportation services

in Hue city, which is the basis for developing and promoting business activities of the service in

Hue market as well as neighboring markets.

Keywords: Grabbike services, Grabbike Hue, passenger transport, motorbike taxi tech-

nology.

973

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

1. Đặt vấn đề

Với sự phát triển vượt bậc của nền kinh tế và đời sống của người dân ngày càng được nâng

cao. Nhu cầu đi lại của con người là một nhu cầu thiết yếu, các phương tiện giao thông cũng

được chú trọng phát triển để đáp ứng nhu cầu của con người. Nắm bắt được điều đó, sự phát triển

mạnh mẽ của mạng Internet và các thiết bị công nghệ thông minh đã cho ra đời các dịch vụ xe

ôm công nghệ, nổi bật là GrabBike. Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt trên đường đua giành

miếng bánh ngọt ở lĩnh vực dịch vụ vận tải hành khách dựa trên nền tảng điện thoại thông minh

hiện nay, để tồn tại và phát triển đòi hỏi sự thấu hiểu khách hàng, nắm bắt nhân tố tác động đến

hành vi sử dụng dịch vụ để từ đó đưa ra chính sách phát triển phù hợp.

Dễ dàng nhận thấy một điều rằng giới trẻ là nhóm dễ dàng tiếp cận và sử dụng những

dịch vụ mang tính hiện đại như Grabbike. Bởi vậy mà việc tìm hiểu và tập trung vào nhóm

khách hàng này sẽ là một điều quan trọng cần làm nếu muốn đẩy mạnh phát triển dịch vụ này

trong tương lai. Nhắc đến thành phố Huế và nhắc đến giới trẻ thì chắc hẳn sinh viên là nhóm

đối tượng không thể bỏ qua, bởi nơi đây là một thành phố có nhiều trường Đại học, Cao Đẳng

tọa lạc. Thành phố Huế sẽ là một thị trường tiềm năng để phát triển những dịch vụ vận tải ứng

dụng công nghệ như Grabbike. Nhưng hiện nay, chưa có nghiên cứu cụ thể nào về nhân tố ảnh

hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ này của giới trẻ. Xuất phát từ thực tiễn đó, nghiên cứu được

thực hiện nhằm xác định, phân tích và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi

sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ là sinh viên trên địa bàn thành phố Huế. Từ đó, đưa ra

các giải pháp góp phần thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ Grabbike tại Huế nói riêng và Việt

Nam nói chung.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Những vấn đề liên quan đến dịch vụ vận tải hành khách dựa trên nền tảng công nghệ

Liên quan đến dịch vụ, theo Kotler.P (2001) “dịch vụ là bất kỳ hoạt động hay lợi ích nào

mà chủ thể này cung cấp cho chủ thể kia, trong đó đối tượng cung cấp nhất thiết phải mang tính

vô hình và không dẫn đến quyền sở hữu một vật nào cả, còn việc sản xuất dịch vụ có thể hoặc

không có thể gắn liền với một sản phẩm vật chất nào”. Trong khi đó, James Fitzsimmons lại cho

rằng “dịch vụ là một trải nghiệm vô hình có tính mau hỏng theo thời gian được đem đến cho

khách hàng”. Tuy nhiên, quan điểm nào cũng đều thể hiện rằng dịch vụ là những hoạt động tạo

ra các sản phẩm không tồn tại dưới hàng hình thái vật thể và thỏa mãn kịp thời các nhu cầu của

con người.

Về dịch vụ vận tải, vận tải được định nghĩa là sự vận chuyển hay chuyển động của người,

động vật và hàng hóa từ nơi này đến nơi khác (Bách khoa toàn thư, Wikipedia). Theo tổ chức

Thương mại thế giới (WTO), vận tải là ngành sản xuất dịch vụ trong số 11 ngành dịch vụ cơ bản

với 9 phân ngành theo các phương thức vận tải (đường biển, đường sông nội địa, đường hàng

không, đường sắt, đường bộ, đường ống, dịch vụ phụ trợ vận tải và các dịch vụ vận tải khác) –

(GS.TS. Hồ Văn Tĩnh, 2009). Như vậy, dịch vụ vận tải hành khách cũng được coi là một phần

của dịch vụ vận tải, đó là một hoạt động làm thay đổi vị trí của con người trong không gian và

thời gian nhất định (dưới góc độ không gian, thời gian).

Xét riêng về dịch vụ vận tải hành khách trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, sự xuất

hiện của các dịch vụ gọi xe dựa trên nền tảng công nghệ, cụ thể là điện thoại thông minh những

974

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

năm gần đây đã tạo nên bước đi mới trong lĩnh vực vận tải. Theo số liệu thống kê của Vnetwork,

vào năm 2019, Việt Nam có 64 triệu người dùng internet, số lượng người dùng truy cập bằng

thiết bị di động là 61.73 triệu người (chiếm 96% số người sử dụng internet). Do đó, sự xuất hiện

của thí điểm mô hình kinh doanh ứng dụng dịch công nghệ kết nối vận tải đã phần nào thay đổi

hành vi sử dụng phương tiện đi lại của nhiều người tại Việt Nam, đặc biệt là giới trẻ. Theo một

cuộc khảo sát của Q&ME (2018) đối với mức độ phổ biến của các ứng dụng gọi xe tại Việt Nam

thì Grab là cái tên đang thống trị thị trường tại Việt Nam. Hơn 60% người dùng nhận biết được

thương hiệu Grab và 8% số đó trở thành người dùng thường xuyên của ứng dụng này. Theo đó,

kết quả nghiên cứu của ABI Research, 6 tháng đầu năm 2019, đã có 200 triệu chuyến xe hoàn

thành thông qua các ứng dụng tại Việt Nam. Qua đó, chúng ta phần nào nhận thấy được sự thay

đổi về hành vi sử dụng các sản phẩm ứng dụng công nghệ hiện nay của người Việt, cụ thể là sử

dụng nhiều hơn các dịch vụ gọi xe dựa trên nền tảng ứng dụng công nghệ.

2.2. Cơ sở xây dựng mô hình nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ

Grabbike của sinh viên tại Thành phố Huế

Về hành vi khách hàng, theo thuyết hành động hợp lí (Theory of Reasoned Action – TRA),

hành vi được quyết định bởi ý định thực hiện hành vi đó, và hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý

định cá nhân là thái độ và chuẩn chủ quan (Fishbein & Ajzen, 1975; 1987). Kế thừa từ lý thuyết

gốc TRA, lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior) được Ajzen (1991) xây dựng

và bổ sung thêm yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi. Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM (Tech-

nology Acceptance Model) được xây dựng dựa trên lý thuyết TRA cho việc thiết lập mối quan

hệ giữa các biến để giải thích hành vi của con người về việc chấp nhận và sử dụng hệ thống thông

tin (Davis và cộng sự, 1989). Theo Legris và cộng sự (2003, trích trong Teo, T., Su Luan, W., &

Sing, C.C.,2008, tr.266), mô hình TAM dự đoán thành công khoảng 40% việc sử dụng một hệ

thống mới.

Liên quan đến nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ vận tải hành khách dựa

trên nền tảng công nghệ, Nguyễn Duy Thanh & cộng sự (2015) thực hiện nghiên cứu về sự chấp

nhận Uber dựa trên mô hình TAM với các giả thiết các yếu tố kiến thức pháp luật, dễ dàng sử

dụng, chuẩn chủ quan, và giá trị giá cả có tác động đến sự chấp nhận Uber; kiến thức pháp luật

và sự chấp nhận Uber có tác động đến việc sử dụng Uber (Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 18,

Số Q4 – 2015). Sau Nguyễn Duy Thanh, Đỗ Đình Nam (2018) đã đề xuất mô hình nghiên cứu

về nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ uber tại Hà Nội dựa trên sự kết hợp của mô

hình TPB, TAM và một số yếu tố khác với mô hình gồm 5 yếu tố: Giá trị Giá cả, Rào cản kỹ

thuật, Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân, Nhận thức sự hữu ích, Chuẩn mực chủ quan. Cùng

với đó, Hafidz & Irham (2018) cũng đã thực hiện nghiên cứu với mô hình gồm 3 yếu tố: giá cả,

dịch vụ và chương trình khuyến mãi đối với quyết định của người tiêu dụng trong việc lựa chọn

Grabbike ở Malang (Luận văn tốt nghiệp, Đại học Hồi giáo Nhà nước Maulana Malik Ibrahim),

bằng cách thực hiện khảo sát và thực hiện kiểm định mô hình, nghiên cứu thừa nhận ba yếu tố

trong mô hình có tác động tích cực và đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ GrabBike ở

Malang.

Từ đó, dựa trên mô hình lý thuyết TRA của Fishbein & Ajzen (1975; 1987), mô hình chấp

nhận công nghệ TAM của Davis và cộng sự (1989), và các công trình nghiên cứu trong nước về

975

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

hành vi sử dụng dịch vụ vận tải ứng dụng công nghệ nêu trên, tác giả đưa ra mô nghiên cứu đề

xuất với 5 nhóm yếu tố ảnh hưởng được thể hiện ở sơ đồ sau đây:

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Sơ đồ 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

2.3. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp chọn mẫu

Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng Chu & Chu Nguyễn Mộng Ngọc-2005 “số quan sát (cỡ

mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 số lần biến trong phân tích nhân tố”. Ngoài ra theo Tabachnick &

Fidell (1991), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích thước mẫu phải thỏa mãn công

thức n >= 8m + 50. Trong đó n là kích thước mẫu vàm là số biến độc lập của mô hình. Như vậy,

từ những phương pháp xác định kích cỡ mẫu nêu trên, nghiên cứu này được thực hiện trên 23

biến quan sát nên số mẫu điều tra theo nghiên cứu này là 5 x 23 = 115 (khách hàng). Để đảm bảo

chất lượng mẫu, hạn chế rủi ro trong quá trình điều tra và loại bỏ các bảng hỏi không hợp lệ thì

mẫu điều tra được tăng lên 120 mẫu.

Đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Điều tra hướng đến các sinh

viên tại địa bàn thành phố Huế đã từng sử dụng dịch vụ dịch vụ Grabbike.

Phương pháp thu thập số liệu

Đối với dữ liệu thứ cấp: nghiên cứu thực hiện thu thập số liệu của Bộ Giao thông vận tải;

báo cáo tình hình hoạt động dịch vụ Grabbike trên website chính thức của Grab, báo cáo trên các

tạp chí; sách; tài liệu internet.

Đối với số liệu thứ cấp: Số liệu sơ cấp được thu thập qua điều tra khảo sát sinh viên đã sử

dụng dịch vụ Grabbike theo bảng hỏi đã chuẩn bị sẵn. Do giới hạn về nguồn nhân lực, thời gian

và kinh phí, vì vậy đề tài này khảo sát trên mẫu đại diện từ đó suy rộng kết quả cho tổng thể.

Phương pháp xử lý số liệu

Sau khi tiến hành điều tra phỏng vấn bằng bảng hỏi, nghiên cứu tiến hành thu thập bảng

hỏi, nhập, điều chỉnh, mã hóa và làm sạch dữ liệu. Tiếp theo sử dụng phương pháp thống kê mô

976

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

tả, kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá… bằng phần mềm spss 20.0, Excel dựa trên

120 phiếu điều tra với 23 biến quan sát.

3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

3.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu và mô tả hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên

Bảng 1: Thống kê đặc điểm mẫu nghiên cứu

Tiêu chí

Sô

́

lượng (người)

Tỷ lệ ( %)

Giơ

́

Nam

Nư

59

61

49,2

50,8

̃

Sinh viên

Năm 1

Năm 2

Năm 3

Năm 4

47

41

20

12

40

37

29

14

64

45

11

38

82

39,2

34,2

16,7

10,0

33,3

30,8

24,2

11,7

53,3

37,5

9,2

Trường

Kinh Tế

Nông Lâm

Ngoại ngữ

Khác

Dưới 2 triệu

2 – 3 triệu

4 triệu trở lên

Trong tỉnh

Ngoại tỉnh

Thu nhâ

̣

Sinh viên

31,7

68,3

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

Theo kết quả nghiên cứu, hầu hết các đối tượng đều đã biết đến dịch vụ Grabbike và tất cả

đã tham gia sử dụng dịch vụ này ít nhất là một lần. Đây là một điều chứng minh rằng Grabbike

là một phương tiện đi lại khá phổ biến được nhiều đối tượng sinh viên biết đến. Phương tiện giúp

sinh viên biết đến dịch vụ Grabbike nhiều nhất là mạng xã hội, Internet và nhân viên của Grabbike

với lần lượt 95, 66 lượt trả lời, chiếm đến 32,6% và 22,7% trong tổng số lượt trả lời. Ngoài ra,

truyền hình, báo chí và bạn bè, người quen cũng là phương tiện giúp cho sinh viên biết đến dịch

vụ này.

Ngoài ra, khảo sát về tình hình sử dụng dịch vụ này của sinh viên cũng cho thấy có nhiều

sinh viên sử dụng dịch vụ Grabbike từ 2 lần trở lên, với 91 lượt trả lời (chiếm đến 75,9% trong

tổng số 120 đối tượng tham gia trả lời phỏng vấn). Đây là một tín hiệu đán mừng của dịch vụ

Grabbike khi lượng sinh viên quay trở lại dùng dịch vụ có xu hướng tăng. Cụ thể là những sinh

viên đã sử dụng dịch vụ Grabbike 1 lần với 29 sinh viên trả lời (chiếm 24,2%), từ 2 – 3 lần với

53 lượt trả lời (chiếm 44,2%) và cuối cùng là những sinh viên đã sử dụng dịch vụ từ 4 lần trở lên

với 38 lượt trả lời (chiếm 31,7%).

977

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

3.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, đề tài tiến hành thực hiện kiểm định độ tin cậy thang

đo của lần lượt 5 biến độc lập: “Hữu ích cảm nhận”, “Chuẩn mực chủ quan”, “Tính dễ dàng sử

dụng”, “Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân”, “Giá trị giá cả” và biến phụ thuộc. Với số biến

quan sát lần lượt là 5, 3, 4, 4, 4 và 3.

Bảng 2: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo biến độc lập và biến phụ thuộc

Biến độc lập

Sự hữu ích cảm nhận

Hệ số Cronbach’s Alpha

0,822

0,708

0,849

0,729

0,796

Chuẩn mực chủ quan

Tính dễ dàng sử dụng

Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân

Giá trị giá cả

Biến phụ thuộc

Ý định sử dụng dịch vụ

0,805

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

Ta thu được kết quả thỏa mãn các điều kiện kiểm định (có hệ số tương quan biến tổng

Corrected Item Total Correlation lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn 0,6). Tất cả các

hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều tương đối cao từ 0.7 trở lên và có tương quan chặt

chẽ. Các biến trên đều đảm bảo điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy đa biến.

3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá

Nhằm kiểm tra mẫu nghiên cứu có đủ lớn và đủ tiến hành phân tích nhân tố hay không, tác

giả tiến hành kiểm định KMO. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số

KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test. Kết quả kiểm cho kết quả

giá trị KMO bằng 0,784 và nằm trong ngưỡng từ 0,5 đến 1 nên phân tích EFA là phù hợp và mức

ý nghĩa Sig. của kiểm định bartlett’s Test=0,00<0,05 nên các biến quan sát khi được đưa vào mô

hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá EFA

và có thể sử dụng cá kết quả đó.

Bảng 3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lập

KMO and Bartlett’s Test

Trị số KMO

Giá trị Chi bình phương xấp xỉ

0,784

1029,796

190

Đại lượng thống kê

Kiểm định Bartlett

Df

Sig.

0,000

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

978

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh

hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn

Eigenvalue lớn hơn 1 thì đã có 5 nhân tố được tạo ra. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân

tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại vẫn là 20 nhân tố. Không có biến

quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến.

Tổng phương sai trích là 64,808% > 50%, do đó phân tích nhân tố là phù hợp. 5 yếu tố

được xác định trong bảng ma trận xoay nhân tố được mô tả như sau:

Nhóm yếu tố thứ nhất: Sự hữu ích cảm nhận (CN) có đại lượng đại diện cho lượng biến

thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 5,706 > 1. Yếu tố này giải thích được 28,531%

phương sai và là yếu tố có tỷ lệ giải thích biến động lớn nhất.

Nhóm yếu tố thứ hai: Tính dễ dàng sử dụng (SD) có đại lượng đại diện cho lượng biến

thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 2,6 > 1. Yếu tố này giải thích được 13% phương

sai.

Nhóm yếu tố thứ ba: Giá trị giá cả (GC) có đại lượng đại diện cho lượng biến thiên được

giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,843 > 1. Yếu tố này giải thích được 9,215% phương sai.

Nhóm yếu tố thứ tư: Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân (PTCN) có đại lượng đại diện

cho lượng biến thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,563 > 1. Yếu tố này giải thích

được 7,816% phương sai.

Nhóm yếu tố thứ năm: Chuẩn mực chủ quan (CQ) có đại lượng đại diện cho lượng biến

thiên được giải thích bởi giá trị Eigenvalue = 1,249 > 1. Yếu tố này giải thích được 6,246%

phương sai.

Rút trích nhân tố ý định sử dụng

Sau khi phân tích ta nhóm biến nhân tố này thành một nhóm là: “Ý định sử dụng”. Kết quả

cho thấy thang đo có phương sai tích lũy tiến là 73,015% > 50% nên giải thích tốt cho đại lượng

đo lường.

Bảng 4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc

Nhận biết thương hiệu

Hệ số tải

0,875

BPT1

0,862

0,825

Phương sai tích lũy tiến (%)

73,015

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

3.4. Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh

viên trên địa bàn thành phố Huế

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng” (BPT) và các

biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Hữu ích cảm nhận”

(CN), “Chuẩn mực chủ quan” (CQ), “Tính dễ dàng sử dụng” (SD), “Sự hấp dẫn của phương tiện

cá nhân” (PTCN), “Giá trị giá cả” (GC) với các hệ số bê-ta lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.

979

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

BPT= β0 + β1CN+ β2CQ + β3SD + β4PTCN + β5GC +ei

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh

hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu

chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. <

0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên

cứu nhân tố đó.

Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua các bảng sau:

Bảng 5: Hệ số phân tích hồi quy

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

Beta

t

Sig.

VIF

B

Độ lệch chuẩn

0,323

Hằng số

CN

-0,101

0,268

0,460

0,136

0,032

0,192

-0,313

3,663

6,908

2,357

0,526

2,655

0,755

0,000

0,020

0,600

0,009

0,073

0,244

0,462

0,157

0,031

0,177

1,398

1,409

1,404

1,064

1,397

CQ

0,067

SD

0,058

PTCN

GC

0,061

0,072

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình “Hữu ích

cảm nhận”, “Chuẩn mực chủ quan”, “Tính dễ dàng sử dụng” và “Giá cả” đều nhỏ hơn 0,05.

Điều này chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng biến “Phương

tiện cá nhân” có giá trị Sig. là 0,600, giá trị này lớn hơn 0,05 nên nhân tố bị loại khỏi mô hình.

Ngoài ra thì hằng số trong mô hình có giá trị Sig. > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.

Như vậy, ta có phương trình hồi quy được xác định như sau:

BPT= 0,244CN + 0,462CQ + 0,157SD + 0,177GC + ei

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù

hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh

sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp

của mô hình càng cao.

Bảng 2.12: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình

Model

1

R

R Square Adjusted R Square

0,639 0,623

Std. Error of the Durbin - Watson

Estimate

0,799

0,31839

1,847

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20)

980

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là

0.639 tức là: độ phù hợp của mô hình là 63,9%. Hay nói cách khác, 63,9% độ biến thiên của biến

phụ thuộc “Ý định sử dụng” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Ngoài ra, mối

quan hệ giữa biến độc lập và phụ thuộc là khá chặt chẽ.

Xem xét sự tương quan, đa cộng tuyến, phân phối chuẩn

Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy:

iGiá trị Durbin – Watson là 1,847 thuộc trong khoảng chấp nhận (1.6 đến 2.6). Vậy có

thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

iGiá trị VIF của mô hình nhỏ (dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi

quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

iPhần dư tuân theo phân phối chuẩn.

4. Kết luận và giải pháp

Nghiên cứu ban đầu tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành

vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ (sinh viên) gồm 5 biến độc lập với 20 biến quan sát: sự

hữu ích cảm nhận, chuẩn mực chủ quan, tính dễ dàng sử dụng, sự hấp dẫn của phương tiện cá

nhân và giá trị giá cả. Sau khi nghiên cứu đã tiến hành phân tích và kiểm định, đã có biến bị loại

khỏi mô hình do không đáp ứng đủ các điều kiện kiểm định. Cuối cùng, nghiên cứu đã xách định

được 4 yếu tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ là: Sự hữu ích cảm nhận, chuẩn mực chủ

quan, tính dễ dàng sử dụng và giá trị giá cả. So với thực tế, các yếu tố trên có sự phù hợp với thị

trường và thể hiện mức độ tin cậy cao của từng yếu tố trong mô hình. Đề tài cũng đã xác định

được chiều hướng ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên đối với hành vi sử dụng

dịch vụ Grabbike của giới trẻ. Cụ thể, cả 4 biến đều tác động thuận chiều đến hành vi sử dụng

dịch vụ. Và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau: chuẩn

mực chủ quan, sự hữu ích cảm nhận, giá trị giá cả và tính dễ dàng sử dụng. Đồng thời, nghiên

cứu cũng cho thấy rằng đánh giá của những sinh viên đối với các yếu tố trên đều giao động ở

mức độ đồng ý. Nghiên cứu cũng đã phần nào đóng góp về mặt lý luận mô hình các biến đo

lường tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ để làm cơ sở cho các hướng

nghiên cứu sau này.

Từ kết quả nghiên cứu, để thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ Grabbike của giới trẻ trên địa

bàn thành phố Huế theo hướng tích cực, nhóm tác giả xin đề xuất những giải pháp như sau:

Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Sự hữu ích cảm nhận”: Chú trọng vào chăm sóc khách

hàng, tạo cho họ niềm tin về dịch vụ. Bên cạnh đó cần tối ưu hơn nữa hệ thống và vùng phân bố

của dịch vụ, giúp cho khách hàng đặt xe dễ hơn, thuận tiện hơn; Có thể để khách hàng chủ động

trong việc trải nghiệm dịch vụ bằng cách cho khách hàng có thể lựa chọn loại xe muốn đi (xe tay

ga, xe số,...) hay có thể chủ động lựa chọn giới tính của tài xế và nắm bắt thông tin về họ giúp

khách hàng có thể an tâm hơn khi đi cùng; Cần giúp khách hàng có thể chọn xe phù hợp về

khoảng cách, thời gian đón; qua đó sẽ nâng cao tính tự chủ của khách hàng về thời gian, cũng

như giúp họ tiết kiệm thời gian chờ đợi.

Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Chuẩn mực chủ quan”: thực tế cho thấy Marketing truyền

miệng luôn rất hiệu quả ở Việt Nam bởi tiếng nói từ gia đình, lời khuyên từ bạn bè luôn là một

981

INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020

ICYREB 2020

tham chiếu quan trọng đối với ý định và hành vi tiêu dùng của khách hàng. Vì vậy, để giúp Grab-

bike được các thành viên trong gia đình, đồng nghiệp giới thiệu nhiều hơn đến người thân, bạn

bè, thì cần phải tiếp tục duy trì và thúc đẩy các chương trình liên quan đến mã giảm giá khi giới

thiệu người dùng, khi chia sẻ thông tin.

Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Tính dễ dàng sử dụng”: Đối với Grab, khách hàng sử

dụng dịch vụ Grabbike thông qua ứng dụng gọi xe trên điện thoại với kết nối mạng 3G/4G hoặc

wifi. Điều này giúp cho khách hàng có thể dễ dàng sử dụng không chỉ dịch vụ Grabbike mà còn

các dịch vụ khác của Grab. Tuy nhiên nếu không có mạng dữ liệu di động hay wifi thì việc gọi

xe hay sử dụng các dịch vụ khác trở nên bất khả thi. Vì vậy, ngoài việc thiết kế cho người dùng

sử dụng ứng dụng trên điện thoại, Grab nên phát triển kênh tổng đài riêng hỗ trợ điện thoại để đa

dạng hoá phương tiện tiếp cận dịch vụ của khách hàng.

Giải pháp dựa trên nhóm yếu tố “Giá trị giá cả”: Grab cần hoạch định các chiến lược,

chương trình rõ ràng nhằm duy trì hướng tiếp cận hiện nay về giá dịch vụ, tuy nhiên cần phải cập

nhật thường xuyên thông tin thị trường để có những bước đi hợp lý trong việc cạnh tranh với các

đối thủ triển khai dịch vụ tương tự hay các dịch vụ taxi truyền thống. Doanh nghiệp cũng nên

tăng cường các biện pháp khuyến mãi nhằm kích cầu như ra mắt các gói ưu đãi cho khách hàng

mới hay giảm giá cước cho khách hàng trung thành và sử dụng thường xuyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ajzen & Fishbein, (1975), The Theory of Reasoned Action – TRA.

2. Ajzen, (1985), Theory of Planned Behavior – TPB.

3. Davis & ctg, (1989), The Technology Acceptance Model – TAM.

4. Hafidz, Irham (2018), “Pengaruh harga, kualitas pelayanan dan promosi terhadap kepu-

tusan konsumen dalam memilih Grab Bike di Kota Malang”. Undergraduate thesis, Universitas

Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim

5. Nguyễn Duy Thanh (Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM ), Huỳnh Thị Minh Châu,

Nguyễn Mạnh Tuân (Trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-HCM), Chấp nhận và sử dụng công

nghệ: một nghiên cứu về dịch vụ taxi uber, Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 18, Số Q4 – 2015

6. Đỗ Hữu Nam, (2018), “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ

uber tại Hà Nội” Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Việt Nam.

7. Nguyễn Khánh Duy. 2007. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)

bằng SPSS. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright.

8. Trần Đình Thám, (2010), Bài giảng Kinh tế lượng, Trường Đại Học Kinh Tế - Đại Học

Huế.

9. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

tập 1 - 2, Trường Đại Học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh, NXB Hồng Đức.

10. Kotler, P. (2001), Quản trị marketing, Nhà xuất bản Thống kê.

11. GS.TS. Hồ Văn Tĩnh (2009), Thương mại dịch vụ - Một số vấn đề lý luận và thực tiễn,

Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh

982

Nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ xe ứng dụng công nghệ - Grabbike của sinh viên tại thành phố Huế