Đang tải... (xem toàn văn)
Vào thời điểm cách đây 10 năm, không mấy người dân Sài Thành có thể tưỏng tượng rằng mình có thể mua được mọi thứ ngay cả khi ngồi tại nhà, chẳng phải đi đâu. Thế nhưng, với tốc độ phát triển chóng mặt của internet và công nghệ số hóa trong vài năm ngắn ngủi gần đây, Thương mại điện tử - tức việc mua bán hàng hóa dựa trên internet đã biến giấc mơ trên trở thành hiện thực. Trong nền kinh tế số, thông tin được truyền qua mạng với tốc độ cao. Điều này tạo ra những khả năng làm thay đổi thói quen tiêu dùng và mua bán của con người mà trong đó, người mua và bán có thể giao dịch với đối tác ở bất kỳ đâu trên thế giới mà không cần thông qua trung gian. Việc đó giúp khách hàng dễ dàng hơn trong việc chọn lựa khi mua hàng và giảm chi phí. Hơn nữa, Thương mại điện tử cũng kích thích sự tiếp cận với nền kinh tế tri thức của người dân. Đây là một lợi ích mang tính chiến lược công nghệ có thể giúp nước ta tạo được bước nhảy vọt trong tiến trình CNH-HĐH trong thời gian ngắn hơn. Mặt khác, sự phát triển của hệ thống mạng máy tính, mọi công việc có thể được xử lý và giải quyết tại nhà thông qua internet.Tuy nhiên một trở ngại lớn nhất của Thương mại điện tử là vấn đề bảo vệ người tiêu dùng trước thông tin bất đối xứng khi người mua không thể “thấy tận mặt, bắt tận tay” hàng hóa trước khi mua, cũng như việc thanh toán điện tử chưa phổ biến tại Việt Nam. Hai vấn đề trên chính là trở ngại lớn nhất đối với sự nhân rộng và phát triển của thương mại điện tử, thậm chí ở một thành phố lớn nhất nhì nước như thành phố Hồ Chí Minh. Mặc dù vậy, số lượng người sử dụng e-commerce vẫn ngày càng tăng không những trong giới trẻ mà còn trong một bộ phận người dân khác.Như vậy, lợi ích của thương mại điện tử đã rõ, hiện tượng người dùng tăng lên là thực tế. Nhưng điều gì giải thích cho hành vi mua hàng qua mạng của những tín đồ e-commerce trong người dân thành phố Hồ Chí Minh? Đó là câu hỏi mà nhóm chúng em luôn trăn trở. Và đó là lí do thúc đẩy nhóm thực hiện đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua hàng qua mạng của người dân thành phố Hồ Chí Minh”. Trong đề tài này, nhóm chúng em đã sử dụng ngay những kiến thức Kinh Tế Lượng đang học và tìm hiểu thêm về Thương Mại Điện Tử để thực hiện. Hi vọng, đề tài này sẽ là kinh nghiệm quý giá cho nhóm em và tài liệu tham khảo hữu ích cho những ai muốn thực hiện Thương Mại Điện Tử sau này. Rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của thầy cô và các bạn để đề tài được hoàn thiện hơn.
1 ĐẶT VẤN ĐỀ: Xu hướng mua hàng qua mạng người dân thành phố Hồ Chí Minh Vào thời điểm cách 10 năm, không người dân Sài Thành tưỏng tượng mua thứ ngồi nhà, đâu Thế nhưng, với tốc độ phát triển chóng mặt internet cơng nghệ số hóa vài năm ngắn ngủi gần đây, Thương mại điện tử - tức việc mua bán hàng hóa dựa internet biến giấc mơ trở thành thực Trong kinh tế số, thông tin truyền qua mạng với tốc độ cao Điều tạo khả làm thay đổi thói quen tiêu dùng mua bán người mà đó, người mua bán giao dịch với đối tác đâu giới mà không cần thông qua trung gian Việc giúp khách hàng dễ dàng việc chọn lựa mua hàng giảm chi phí Hơn nữa, Thương mại điện tử kích thích tiếp cận với kinh tế tri thức người dân Đây lợi ích mang tính chiến lược cơng nghệ giúp nước ta tạo bước nhảy vọt tiến trình CNH-HĐH thời gian ngắn Mặt khác, phát triển hệ thống mạng máy tính, cơng việc xử lý giải nhà thông qua internet Tuy nhiên trở ngại lớn Thương mại điện tử vấn đề bảo vệ người tiêu dùng trước thông tin bất đối xứng người mua “thấy tận mặt, bắt tận tay” hàng hóa trước mua, việc toán điện tử chưa phổ biến Việt Nam Hai vấn đề trở ngại lớn nhân rộng phát triển thương mại điện tử, chí thành phố lớn nhì nước thành phố Hồ Chí Minh Mặc dù vậy, số lượng người sử dụng e-commerce ngày tăng giới trẻ mà phận người dân khác Như vậy, lợi ích thương mại điện tử rõ, tượng người dùng tăng lên thực tế Nhưng điều giải thích cho hành vi mua hàng qua mạng tín đồ e-commerce người dân thành phố Hồ Chí Minh? Đó câu hỏi mà nhóm chúng em ln trăn trở Và lí thúc đẩy nhóm thực đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua hàng qua mạng người dân thành phố Hồ Chí Minh” Trong đề tài này, nhóm chúng em sử dụng kiến thức Kinh Tế Lượng học tìm hiểu thêm Thương Mại Điện Tử để thực Hi vọng, đề tài kinh nghiệm quý giá cho nhóm em tài liệu tham khảo hữu ích cho muốn thực Thương Mại Điện Tử sau Rất mong nhận đóng góp ý kiến thầy cô bạn để đề tài hoàn thiện CƠ SỞ LÝ LUẬN: Cơ sở lý luận mà nhóm sử dụng là: 1) Lý thuyết hành vi người tiêu dùng Philip Kotler Gary Amstrong; 2) Mơ hình hành vi tiêu dùng Schiffman Kanuk; 3) Lý thuyết tiêu dùng hành vi thị trường Assael Thứ nhất, mô thức hành vi người tiêu dùng Philip Kotler Hai ông phác họa đặc tính quan trọng ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng Các đặc tính chia thành hai nhóm Nhóm yếu tố nội người tiêu dùng Nhóm yếu tố lại phân thành điều kiện cá nhân tuổi tác, nghề nghiệp yếu tố tâm lý cá tính, niềm tin… Nhóm thứ hai bao gồm điều kiện xã hội bạn bè, sở hạ tầng xã hội Thứ hai, mơ hình hành vi người tiêu dùng Schiffman Kanuk Kích tố marketing Đầu tư Thương hiệu Giá Chiêu thị Phân Phối Kích tố phí marketing Kinh tế Chính trị Văn hóa Xã Q trình định Nhận dạng nhu cầu Q trình Tìm kiếm thơng tin Đánh giá thay Tâm lý Động Kiến thức Nhận thức Nhân cách Thái độ Kinh nghiệm Hành vi hậu định Đầu Mua hàng Thử Lập lại Đánh giá sau mua Trong quy trình định, thường gồm ba biến: nhận dạng nhu cầu, tìm kiếm thơng tin, đánh giá thay Tuy nhiên, ứng với loại sản phẩm khác nhau, trình mua hàng cá nhân khơng trình tự bước sơ đồ Sau mua hàng online, người tiêu dùng có kinh nghiệm, tác động trực tiếp đến yếu tố tâm lý, mà cụ thể niềm tin họ Điều tất yếu tác động đến hành vi mua hàng lặp lại Thứ ba, theo lý thuyết tiêu dùng hành vi thị trường Assael (consumer behavior and marketing action) quy trình định mua hàng cịn phụ thuộc vào đăc tính thương hiệu Assael phân bốn dạng hành vi tiêu dùng dựa theo mức độ cân nhắc người tiêu dùng nhận thức khách hàng mức độ khác biệt thương hiệu, gồm có: định phức tạp, so sánh thấp, tìm kiếm đa dạng, qn tính Dựa vào lý thuyết ta nhận xét: hành vi tìm kiếm ảnh hưởng đến việc mua hàng khác hàng hóa khác CHỌN BIẾN VÀ LẬP MƠ HÌNH: 3.1 CHỌN BIẾN: Hành vi mua hàng chịu tác động nhiều yếu tố, để tránh việc bỏ sót biến có ý nghĩa gây thiên lệch ước lượng, nhóm tiến hành chọn biến theo lý thuyết có ảnh hưởng đến hành vi mua Nhóm thực đề tài kinh tế lượng theo phương pháp “Từ tổng quát đến đơn giản”Hendry/Lse Do mơ hình nhóm tương đối có nhiều biến, sau nhóm thực đơn giản hóa dựa liệu kiểm định Wald kiểm định t Sau biến chọn cho mơ hình nhóm: YẾU TỐ NỘI TẠI: AGE (Độ tuổi ): tuổi cao người ta tiếp cận cơng nghệ nên mua hàng qua mạng Kỳ vọng âm (-) INC (Thu nhập): Thu nhập cao người ta có xu hướng mua hàng nhiều Kỳ vọng ( + ) SEARCH (Tìm kiếm thơng tin qua mạng): Tìm kiếm thơng tin hàng hóa mạng nhiều người ta có xu hướng mua hàng qua mạng Kỳ vọng (+) JOB (Nghề nghiệp) Đây biến Dummy JOB=1 người có việc làm, JOB=0 sinh viên Hành vi mua hàng khác người có việc làm sinh viên Và trào lưu, sinh viên mua hàng qua mạng nhiều Kỳ vọng âm ( - ) JOB_INC Biến JOB ảnh hưởng đến thu nhập Vì hiệu ứng thu nhập tác động lên hành vi mua hàng khác sinh viên người làm Điều hiển nhiên sinh viên chi tiêu hết số tiền thu nhập người làm tiết kiệm cho cái, mua nhà cửa, tuổi già Vì vây kỳ vọng giấu ( - ) TRUST (Niềm tin): đo theo thang đo tăng dần từ đến 10, tin tưởng chất lượng hàng hóa bán qua mạng người ta mua nhiều Kỳ vọng ( + ) Nhận xét: biến TRUST phải biến Dummy sử dụng biến TRUST biến định lượng ràng buộc nghiêm ngặt có khả gây sai mơ hình ĐIỀU KIỆN XÃ HỘI: FRIEND: (bạn bè) Dummy Bạn bè có thường hay giới thiệu hàng hóa bán mạng hay khơng FRIEND = có, FRIEND = không Kỳ vọng ( + ) DIST (Khoảng cách): Khi mà khoảng cách đến nơi mua hàng hóa trực tiếp dài người ta có xu hướng mua hàng qua mạng Kỳ vọng ( + ) PAY (Hình thức tốn): hình thức tốn trả tiền trước hay trả tiền sau ảnh hưởng khác việc mua hàng qua mạng PAY = trả tiền trước, PAY = trả tiền sau Kỳ vọng âm ( - ) DISC: Dummy Chi phí mua hàng qua mạng rẻ đắt so với mua trực tiếp DISC =1 rẻ DISC = đắt Kỳ vọng âm ( + ) TRANS (thời gian giao hàng) thời gian giao hàng nhanh người ta có xu hướng mua hàng qua mạng nhiều Kỳ vọng âm ( - ) Ngoài loại hàng hóa khác ảnh hưởng đến hành vi mua hàng khác BIẾN ĐƯỢC GIẢI THÍCH: TIMES ( số lần mua hàng qua mạng năm gần nhất) 3.2 ĐIỀU TRA: Nhóm tiến hành điều tra 104 người gồm có sinh viên người làm Đối với sinh viên: Kí túc xá, Khoa Kinh Tế, ĐH Quốc Tế, ĐH KHXHVNV… Đối với người làm: COOPMART Thủ Đức, BIG C Hoàng Văn Thụ, Nhà ăn đại học quốc gia, Khu công nghệ phần mềm 3.3 LẬP MƠ HÌNH: Sau điều tra xong số liệu, nhóm tiến hành đưa thêm biến Dummy: BOOK: BOOK = 1, mặt hàng người thương mua sách BOOK = mặt hàng khác CLOTH: CLOTH = 1, mặt hàng người thường mua quần áo, dày dép, túi xách CLOTH = mặt hàng khác MƠ HÌNH DỰ KIẾN: Times = b1 + b2Age + b3INC + b4Job*Inc + b5Search + b6Job + b7Friend + b8Dist + b9Disc + b10Pay + b11Trans + b12Cloth + b13Book + b14Trust KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MƠ HÌNH SO SÁNH: Sau kết Eview mơ hình đề xuất ban đầu: Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 02:35 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AGE BOOK CLOTH DISC DIST FRIEND INC PAY SEARCH TRUST TRANS JOB_INC JOB C -0.240131 -0.486097 1.471030 0.547865 0.000548 0.479025 1.188764 0.588726 0.393145 0.764155 -0.024334 -0.790295 1.346170 -2.041251 0.118859 0.857505 0.726098 0.782940 0.000535 0.671476 0.538436 0.681892 0.077520 0.225875 0.077510 0.555658 1.436344 2.929813 -2.020310 -0.566873 2.025939 0.699753 1.023877 0.713391 2.207807 0.863370 5.071554 3.383080 -0.313939 -1.422268 0.937220 -0.696717 0.0463 0.5722 0.0457 0.4859 0.3086 0.4774 0.0298 0.3902 0.0000 0.0011 0.7543 0.1584 0.3512 0.4878 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.557826 0.493956 2.832283 721.9646 -248.3240 1.663994 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 3.798077 3.981461 5.044693 5.400669 8.733813 0.000000 Việc lúc loại bỏ vài biến bỏ biến có ý nghĩa quan trọng mặt lý thuyết Do cách làm thận trọng nhạy bén loại bỏ dần biến Biến Trans có dấu âm kỳ vọng, p_value biến trans cao chứng tỏ khơng có ý nghĩa Điều có lẽ giải thích hiệu ứng biến trans thể qua biến loại hàng (book, cloth), thơng thường loại hàng khác có thời gian giao hàng khác Sau kết Eviews sau loại bỏ biến Trans Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 02:37 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AGE BOOK CLOTH DISC DIST FRIEND INC PAY SEARCH TRUST JOB_INC JOB C -0.244486 -0.495523 1.464077 0.556954 0.000478 0.473480 1.155621 0.592774 0.395121 0.778122 -0.752803 1.300255 -2.107901 0.117460 0.852724 0.722156 0.778520 0.000484 0.667911 0.525364 0.678385 0.076880 0.220351 0.539978 1.421783 2.907602 -2.081434 -0.581106 2.027369 0.715401 0.987495 0.708897 2.199659 0.873801 5.139454 3.531282 -1.394135 0.914524 -0.724962 0.0402 0.5626 0.0456 0.4762 0.3260 0.4802 0.0304 0.3845 0.0000 0.0007 0.1667 0.3629 0.4703 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.557341 0.498969 2.818220 722.7552 -248.3810 1.655278 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 3.798077 3.981461 5.026557 5.357106 9.548000 0.000000 Tiếp tục bỏ dần biến có pvalue cao theo thứ tự book, disc, Dist, Friend Ta có mơ hình Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 03:07 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob AGE CLOTH -0.189565 1.603882 0.103508 0.623493 -1.831400 2.572416 0.0702 0.0116 INC JOB JOB_INC PAY SEARCH TRUST C 1.176916 1.490703 -0.827479 0.753674 0.392725 0.835927 -3.074116 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.545469 0.507192 2.794997 742.1407 -249.7573 1.665423 0.513628 1.380941 0.521611 0.643235 0.075579 0.211206 2.661819 2.291380 1.079483 -1.586389 1.171693 5.196197 3.957867 -1.154893 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.0242 0.2831 0.1160 0.2443 0.0000 0.0001 0.2510 3.798077 3.981461 4.976102 5.204943 14.25080 0.000000 Để cẩn thận hơn, kiểm định F-test thực để kiểm tra xem biến bị loại bỏ gồm Trans, Disc, Friend, Dist,Book có ý nghĩa liên kết hay không F-Test: H0: Trans = Disc = Friend = Dist = Book=0 H1: Không phải Ho (U):Times=-2.041251-0.240131Age-0.486097Book+1.471030Cloth+ 0.547865Disc +0.000548Dist+0.479025Friend+1.188764Inc+0.588726Pay + 0.393145Search+ 0.764155Trust-0.024334Trans-0.790295Job_Inc+1.346170Job (R):Times=-2.041251-0.240131Age+1.471030Cloth+1.188764Inc+0.588726Pay +0.393145Search+0.764155Trust-0.790295Job_Inc+1.346170Job Fc = 0.5032 < F0.05 (5,90) = 2.315689 => DNRH0 Việc bỏ biến hợp lý Tuy nhiên R2 hiệu chỉnh cịn thấp Điều chứng tỏ bỏ quên biến có ý nghĩa Theo lý thuyết tiêu dùng hành vi thị trường Assael (consumer behavior and marketing action) quy trình định mua hàng cịn phụ thuộc vào đăc tính thương hiệu Assael phân bốn dạng hành vi tiêu dùng dựa theo mức độ cân nhắc người tiêu dùng nhận thức khách hàng mức độ khác biệt thương hiệu, gồm có: định phức tạp, so sánh thấp, tiềm kiếm đa dạng, qn tính.Việc tìm kiếm thông tin mạng sản phẩm (SEARCH) thể Mức độ cân nhắc nhận thức khách hàng sản phẩm Dựa vào lý thuyết ta nhận xét: hành vi tìm kiếm thơng tin sản phẩm ảnh hưởng đến việc mua hàng khác hàng hóa khác ảnh hưởng việc tiềm kiếm thông tin lên hành vi mua hàng khơng tuyến tính Vì nhóm tiến hành đưa vào biến, gồm biến interaction Book*sea, book*sea 2, cloth*sea, cloth*sea2, biến sea2 Sau kết ước lượng Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 03:56 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CLOTH 2.122868 0.759344 2.795663 0.0063 INC 1.300347 0.382204 3.402236 0.0010 JOB 1.910650 1.036524 1.843323 0.0685 JOB_INC -0.898703 0.392755 -2.288201 0.0244 PAY 0.877585 0.490170 1.790367 0.0767 TRUST 0.797775 0.160511 4.970205 0.0000 SEA2 0.014262 0.005369 2.656552 0.0093 AGE -0.197644 0.078799 -2.508208 0.0139 BOOK_SEA 0.105570 0.220636 0.478481 0.6335 BOOK_SEA2 -0.018906 0.013962 -1.354049 0.1791 CLOTH_SEA -0.599437 0.209790 -2.857318 0.0053 CLOTH_SEA2 0.071260 0.013442 5.301326 0.0000 C -1.789762 2.056926 -0.870115 0.3865 R-squared 0.759029 Mean dependent var 3.798077 Adjusted R-squared 0.727252 S.D dependent var 3.981461 S.E of regression 2.079328 Akaike info criterion 4.418436 Sum squared resid 393.4482 Schwarz criterion 4.748984 Log likelihood -216.7586 F-statistic 23.88653 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.745378 Độ giải thích mơ hình cải thiện cách đáng kể Tuy nhiên biến Book*sea Book*sea2 khơng có ý nghĩa mức bé 10 % Ta tiến hành loại bỏ biến Bảng kết Eviews: Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 04:00 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CLOTH INC JOB JOB_INC PAY TRUST SEA2 AGE CLOTH_SEA CLOTH_SEA2 C 2.034212 1.266139 1.878079 -0.802258 1.036724 0.746802 0.006587 -0.223332 -0.606700 0.079620 -0.808936 2.718694 3.286364 1.812295 -2.045621 2.129577 4.671069 1.791323 -2.855042 -2.865181 6.192982 -0.401785 0.0078 0.0014 0.0732 0.0436 0.0358 0.0000 0.0765 0.0053 0.0052 0.0000 0.6888 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.748991 0.722000 2.099252 409.8378 -218.8809 1.760622 0.748231 0.385270 1.036299 0.392183 0.486821 0.159878 0.003677 0.078224 0.211749 0.012857 2.013357 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 3.798077 3.981461 4.420786 4.700481 27.75042 0.000000 Hằng số ý nghĩa Điều hồn tồn chấp nhận Tuy nhiên việc hệ số cloth*sea2 dương cloth*sea âm khơng với thực tế cho Khơng thể có chuyện quần áo (CLOTH), lúc đầu tìm kiếm người ta mua đi, sau ngược lại, tìm kiếm lại mua nhiều Với việc hệ số sea dương cloth*sea2 thể tìm kiếm thơng tin sản phẩm mạng người ta mua hàng nhiều Ngoài dạng hàm số Sea2 Cloth*sea2 gợi ý cho nhóm có khả tác động việc tìm kiếm mua hàng hóa giống tác động x lny dạng hàm lny = b1 + b2 x Do nhóm sửa biến sea thành Esea (e mũ search) cụm biến (cloth*sea + cloth*sea2) thành cloth*Esea (Esea e mũ Search) Sau kết hồi quy Eviews: Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 04:11 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CLOTH INC JOB JOB_INC PAY TRUST E_SEA AGE ECLOTH C 1.229559 1.367404 1.965042 -0.866406 1.400432 0.795095 5.91E-10 -0.242134 4.94E-08 -0.761044 2.670019 3.674133 1.966560 -2.281873 3.001483 5.173354 0.395655 -3.243516 10.95731 -0.394893 0.0089 0.0004 0.0522 0.0248 0.0034 0.0000 0.6933 0.0016 0.0000 0.6938 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.761833 0.739030 2.033938 388.8690 -216.1499 1.895642 0.460506 0.372171 0.999228 0.379690 0.466580 0.153690 1.49E-09 0.074652 4.51E-09 1.927214 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 3.798077 3.981461 4.349036 4.603305 33.40906 0.000000 Biến Esearch khơng có ý nghĩa bị loại khỏi mơ hình Kết hồi quy Eviews: Dependent Variable: TIMES Method: Least Squares Date: 05/29/09 Time: 04:12 Sample: 104 Included observations: 104 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob CLOTH INC JOB JOB_INC PAY TRUST AGE ECLOTH C 1.198511 1.380596 1.977616 -0.876510 1.402768 0.801419 -0.244596 4.99E-08 -0.751221 2.653031 3.741198 1.988995 -2.324064 3.020169 5.266363 -3.302643 11.72373 -0.391571 0.0094 0.0003 0.0496 0.0223 0.0032 0.0000 0.0014 0.0000 0.6963 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.761437 0.741347 2.024889 389.5166 -216.2364 1.894630 0.451751 0.369025 0.994279 0.377145 0.464467 0.152177 0.074061 4.26E-09 1.918480 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 3.798077 3.981461 4.331470 4.560311 37.90214 0.000000 Mơ hình lựa chọn: Times= -0.751221 + 1.198511Cloth + 1.380596Inc + 1.977616Job -0.87651Job_Inc+1.402768Pay+0.801419Trust-0.244596Age+(4.99*10^-8)Ecloth NHẬN XÉT: Nhóm biến Cloth Ecloth: hai biến có tượng đa cộng tuyến, nhiên việc giải thích tác động nhóm biến đến Times (số lần mua hàng qua mạng) khó khăn Hệ số biến Cloth Ecloth dương chứng tỏ người thường hay mua quần áo, dày dép, túi xách qua mạng có số lần mua hàng nhiều người thường mua hàng hóa khác ( sách, hàng điện tử, đồ lưu niệm…) Và người mua Cloth (quần áo, dày dép, túi xách) qua mạng tìm hiểu thơng tin Cloth nhiều mua nhiều 2 Biến Pay: biến Pay trái dấu so với kỳ vọng dấu (+), liệu việc có phải đặc trưng mơ hình sai hay thiếu biến quan trọng Việc thiếu biến quan trọng bị nhóm bác bỏ ban đầu theo lý thuyết, kinh nghiệm hiểu biết nhóm đưa nhiều biến (14 biến sơ khảo cho có ảnh hưởng đến hành vi mua hàng), sau thận trọng hơn, nhóm cịn tạo biến thứ cấp (như trình bày trên) dựa tảng lý thuyết vững Do khó chấp nhận nhóm bỏ sót biến quan trọng Ngồi R hiệu chỉnh nhóm tương đối cao (nghiên cứu liệu chéo) lập luận ủng hộ nhận định Đặc trưng mơ hình sai có lẽ yếu tố cần cân nhắc thận trọng Như trình bày trên, biến TRUST (niềm tin chất lượng hàng hóa theo thang đo 10 điểm) ràng buộc nghiêm ngặt có khả gây sai đặc trưng mơ hình trầm trọng Đáng lẽ phải nhiều biến Dummy Tuy nhiên, hệ số biến TRUST có dấu kỳ vọng, Pvalue(Trust) = 0, R hiệu chỉnh = 0.741347 chứng tỏ đặc trưng mơ hình khơng q sai Nhóm nhận định có chỉnh sửa lại việc sử dụng biến Trust (TRUST sử dụng biến Dummy) làm tăng R hiệu chỉnh không thay đổi dấu PAY Vậy điều lí giải cho việc hệ số biến Pay dương? Nhìn vào lý thuyết: Mơ hình hành vi tiêu dùng Schiffman Kanuk Hai ông cho sau mua hàng người ta có đánh giá sau mua Những đánh giá tạo thành kinh nghiệm người tiêu dùng Kinh nghiệm yếu tố tác động đến Tâm lý (động cơ, kiến thức, nhận thức, nhân cách, thái độ) Và Tâm lý lại tác động đến nhận dạng nhu cầu, tìm kiếm thơng tin đánh giá thay Lý thuyết giải thích điều cho hệ số biến Pay dương Giả định A: Khi mua hàng toán trả tiền trước, người có giao dịch thành cơng đánh giá tốt hình thức (khơng có lừa đảo, đảm bảo đặt cọc trước hàng u thích kẻo người khác mua (lời giải thích Hoa), thuận tiện cho việc mua hàng trang web tiếng 123.mua, vatgia.com…đây trang web yêu cầu phải trả tiền trước qua tài khoản quản lý trang web ngân hàng) Việc đánh giá với kinh nghiệm mua hàng thành công tác động đến tâm lý (nhận thức, thái độ) họ hình thức trả tiền trước trang web 123.com… Cuối điều làm cho mua hàng trang web 123.com thay tốt so với hình thức mua hàng khác Những người bán hàng qua mạng (seller) ưa thích hình thức tốn trả tiền trước Do hàng hóa mạng hầu hết trả tiền trước Ngồi hàng hóa trả tiền trước thường rẻ hàng hóa trả tiền sau Điều làm cho người mua (buyer) tin tưởng hình thức trả tiền trước(PAY=1) có nhiều hàng hóa rẻ nhiều lựa chọn so với người mua khơng tin tưởng hình thức trả tiền trước Do việc số lần mua hàng mạng người mua trả tiền trước nhiều người mua trả tiền sau điều dễ hiểu Giả định B: Giao dịch trả tiền trước thất bại Người mua hàng qua mạng khơng cịn tin tưởng vào hình thức trả tiền trước trở thành người mua hàng trả tiền sau (PAY=0) không mua hàng qua mạng (nhóm người khơng nằm phạm vi nghiên cứu nhóm) Và dĩ nhiên với thức tế hàng hóa trả tiền sau đa dạng mắc làm cho mua hàng người trả tiền trước Biến Pay có hệ số dương phải chấp nhận Biến TRUST: nói việc biến TRUST sử dụng biến định lượng ràng buộc nghiêm ngặt gây sai đặc trưng mơ hình Tuy nhiên kết cuối cho thấy TRUST có ý nghĩa R hiệu chỉnh cao cho thấy mơ hình khơng q sai Việc sử dụng biến TRUST biến Dummy hành động đắn có khả tăng R hiệu chỉnh lên Tuy nhiên sơ sót nhóm biến TRUST có thang điểm 10 sửa biến TRUST thành biến Dummy làm mơ hình q cồng kềnh Do nhóm ưu tiên mơ hình đơn giản gọn nhẹ ( thực mơ hình cuối nhóm có đến biến kể số) Kiến Nghị Theo thống kê Trung tâm Internet Việt Nam (VNNIC), tính đến hết tháng 3/2009, nước có 21,1 triệu người sử dụng Internet, chiếm gần 25% dân số nước, dự báo có khả tăng lên 36% vào năm 2012 Do vậy, nói thương mại điện tử kênh kinh doanh đầy tiềm doanh nghiệp Việt Nam Qua khảo sát, nhóm nhận thấy hình thức trả tiền trước ảnh hưởng lớn đến định mua sản phẩm khách hàng Do đó, việc nâng cao mức độ tin tưởng khách hàng điều cần thiết, doanh nghiệp cần có trang web với mức độ tin tưởng cao amazon.com, ebay.com… Tức cần quan tâm nhiều đến khách hàng, trực tiếp nhanh chóng giải đáp thắc mắc bồi thường thiệt hại cho khách hàng có cố xảy Qua đó, cần đa dạng hố thơng tin tìm kiếm đa dạng hoá danh mục sản phẩm nhằm giảm thiểu chênh lệch thông tin Bởi với nhiều lựa chọn trang web mức độ tin tưởng khách hàng cao Hơn nữa, giải pháp khác doanh nghiệp cần liên kết với nhiều ngân hàng uy tín việc tạo tài khoản cho khách hàng, giả sử trường hợp người mua đặt hàng toán qua ngân hàng người bán khơng giao hàng, ngân hàng phải đứng “phân xử”, chứng minh tài giúp người mua, nhằm làm cho khách hàng yên tâm sử dụng dịch vụ CẢM ƠN THẦY, CÔ ĐÃ XEM BÀI TRÌNH BÀY CỦA NHĨM! ... Dummy Chi phí mua hàng qua mạng rẻ đắt so với mua trực tiếp DISC =1 rẻ DISC = đắt Kỳ vọng âm ( + ) TRANS (thời gian giao hàng) thời gian giao hàng nhanh người ta có xu hướng mua hàng qua mạng nhiều... lần mua hàng qua mạng) khó khăn Hệ số biến Cloth Ecloth dương chứng tỏ người thường hay mua quần áo, dày dép, túi xách qua mạng có số lần mua hàng nhiều người thường mua hàng hóa khác ( sách, hàng. .. trở thành người mua hàng trả tiền sau (PAY=0) không mua hàng qua mạng (nhóm người khơng nằm phạm vi nghiên cứu nhóm) Và dĩ nhiên với thức tế hàng hóa trả tiền sau đa dạng mắc làm cho mua hàng người