Xu hướng mua hàng qua mạng của người dân Thành phố Hồ Chí Minh

ĐẶT VẤN ĐỀ: Xu hướng mua hàng qua mạng của người dân thành phố Hồ Chí Minh. 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. CƠ SỞ LÝ LUẬN: Cơ sở lý luận mà nhóm sử dụng là: 1) Lý thuyết hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler và Gary Amstrong; 2) Mô hình hành vi tiêu dùng của Schiffman và Kanuk; 3) Lý thuyết tiêu dùng và hành vi thị trường của Assael. Thứ nhất, mô thức hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler. Hai ông đã phác họa những đặc tính quan trọng ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng. Các đặc tính này được chia thành hai nhóm. Nhóm đầu tiên là những yếu tố nội tại của người tiêu dùng. Nhóm yếu tố này lại được phân ra thành điều kiện cá nhân như tuổi tác, nghề nghiệp và yếu tố tâm lý như cá tính, niềm tin… Nhóm thứ hai bao gồm điều kiện xã hội như bạn bè, cơ sở hạ tầng xã hội. Thứ hai, mô hình hành vi người tiêu dùng của Schiffman và Kanuk Trong quy trình ra quyết định, thường gồm ba biến: nhận dạng nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá thay thế. Tuy nhiên, ứng với từng loại sản phẩm khác nhau, quá trình mua hàng của mọi cá nhân có thể không đúng như trình tự các bước trong sơ đồ. Sau khi mua hàng online, người tiêu dùng sẽ có kinh nghiệm, nó tác động trực tiếp đến yếu tố tâm lý, mà cụ thể là niềm tin của họ. Điều này tất yếu sẽ tác động đến hành vi mua hàng lặp lại. Thứ ba, theo lý thuyết tiêu dùng và hành vi thị trường của Assael (consumer behavior and marketing action) quy trình ra quyết định mua hàng còn phụ thuộc vào đăc tính của thương hiệu. Assael phân ra bốn dạng hành vi tiêu dùng dựa theo mức độ cân nhắc của người tiêu dùng và nhận thức của khách hàng về mức độ khác biệt của thương hiệu, gồm có: quyết định phức tạp, so sánh thấp, tìm kiếm đa dạng, quán tính. Dựa vào lý thuyết này ta có thể nhận xét: hành vi tìm kiếm ảnh hưởng đến việc mua hàng là khác nhau ở những hàng hóa khác nhau. CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH: 3.1 CHỌN BIẾN: Hành vi mua hàng chịu tác động bởi nhiều yếu tố, để tránh việc bỏ sót biến có ý nghĩa có thể gây thiên lệch trong ước lượng, nhóm tiến hành chọn những biến theo lý thuyết có ảnh hưởng đến hành vi mua. Nhóm thực hiện đề tài kinh tế lượng này theo phương pháp “Từ tổng quát đến đơn giản”Hendry/Lse. Do đó mô hình đầu tiên của nhóm tương đối có nhiều biến, sau đó nhóm thực hiện đơn giản hóa dựa trên dữ liệu bằng kiểm định Wald và kiểm định t. Sau đây là các biến được chọn cho mô hình đầu tiên của nhóm: YẾU TỐ NỘI TẠI: AGE (Độ tuổi ): tuổi càng cao người ta càng ít tiếp cận công nghệ hơn nên ít mua hàng qua mạng hơn. Kỳ vọng âm (-) INC (Thu nhập): Thu nhập càng cao người ta càng có xu hướng mua hàng nhiều hơn. Kỳ vọng ( + ) SEARCH (Tìm kiếm thông tin qua mạng): Tìm kiếm thông tin về hàng hóa trên mạng càng nhiều thì người ta càng có xu hướng mua hàng qua mạng hơn. Kỳ vọng (+) JOB (Nghề nghiệp) Đây là biến Dummy. JOB=1 là những người đang có việc làm, JOB=0 là sinh viên. Hành vi mua hàng có thể khác nhau giữa người đã có việc làm và sinh viên. Và do trào lưu, sinh viên có thể mua hàng qua mạng nhiều hơn. Kỳ vọng âm ( - ) JOB_INC Biến JOB có thể ảnh hưởng đến thu nhập. Vì hiệu ứng thu nhập tác động lên hành vi mua hàng có thể khác nhau ở sinh viên và người đã đi làm. Điều hiển nhiên là sinh viên sẽ chi tiêu hết số tiền thu nhập trong khi những người đã đi làm sẽ tiết kiệm cho con cái, mua nhà cửa, tuổi già. Vì vây kỳ vọng giấu ( - ) TRUST (Niềm tin): được đo theo thang đo tăng dần từ 1 đến 10, càng tin tưởng về chất lượng hàng hóa được bán qua mạng thì người ta mua càng nhiều. Kỳ vọng ( + ). Nhận xét: đáng lẽ ra biến TRUST phải là các biến Dummy vì nếu sử dụng biến TRUST như một biến định lượng là một ràng buộc quá nghiêm ngặt có khả năng gây sai mô hình. ĐIỀU KIỆN XÃ HỘI: FRIEND: (bạn bè) Dummy. Bạn bè có thường hay giới thiệu về những hàng hóa được bán trên mạng hay không. FRIEND = 1 là có, FRIEND = 0 là không. Kỳ vọng ( + ) DIST (Khoảng cách): Khi mà khoảng cách đến nơi mua hàng hóa trực tiếp càng dài thì người ta càng có xu hướng mua hàng qua mạng hơn. Kỳ vọng ( + ) PAY (Hình thức thanh toán): hình thức thanh toán trả tiền trước hay trả tiền sau có thể ảnh hưởng khác nhau đối với việc mua hàng qua mạng. PAY = 1 là trả tiền trước, PAY = 0 là trả tiền sau. Kỳ vọng âm ( - ) DISC: Dummy. Chi phí mua hàng qua mạng là rẻ hơn hay là đắt hơn so với khi mua trực tiếp. DISC =1 là rẻ hơn. DISC = 0 là đắt hơn. Kỳ vọng âm ( + ) TRANS (thời gian giao hàng) thời gian giao hàng càng nhanh thì người ta càng có xu hướng mua hàng qua mạng nhiều hơn. Kỳ vọng âm ( - ). Ngoài ra các loại hàng hóa khác nhau cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi mua hàng khác nhau. BIẾN ĐƯỢC GIẢI THÍCH: TIMES ( số lần mua hàng qua mạng trong năm gần đây nhất) 3.2 ĐIỀU TRA: Nhóm đã tiến hành điều tra 104 người gồm có sinh viên và những người đang đi làm. Đối với sinh viên: Kí túc xá, Khoa Kinh Tế, ĐH Quốc Tế, ĐH KHXHVNV… Đối với người đang đi làm: COOPMART Thủ Đức, BIG C Hoàng Văn Thụ, Nhà ăn đại học quốc gia, Khu công nghệ phần mềm... 3.3 LẬP MÔ HÌNH: Sau khi điều tra xong số liệu, nhóm đã tiến hành đưa thêm 2 biến Dummy: BOOK: BOOK = 1, nếu mặt hàng người đó thương mua là sách. BOOK = 0 nếu là mặt hàng khác CLOTH: CLOTH = 1, nếu mặt hàng người đó thường mua là quần áo, dày dép, túi xách. CLOTH = 0 nếu là mặt hàng khác. MÔ 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 MÔ HÌNH SO SÁNH: Sau đây là kết quả Eview của mô hình đề xuất ban đầu: Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 02:35     Sample: 1 104     Included observations: 104                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 AGE  -0.240131  0.118859  -2.020310  0.0463   BOOK  -0.486097  0.857505  -0.566873  0.5722   CLOTH  1.471030  0.726098  2.025939  0.0457   DISC  0.547865  0.782940  0.699753  0.4859   DIST  0.000548  0.000535  1.023877  0.3086   FRIEND  0.479025  0.671476  0.713391  0.4774   INC  1.188764  0.538436  2.207807  0.0298   PAY  0.588726  0.681892  0.863370  0.3902   SEARCH  0.393145  0.077520  5.071554  0.0000   TRUST  0.764155  0.225875  3.383080  0.0011   TRANS  -0.024334  0.077510  -0.313939  0.7543   JOB_INC  -0.790295  0.555658  -1.422268  0.1584   JOB  1.346170  1.436344  0.937220  0.3512   C  -2.041251  2.929813  -0.696717  0.4878               R-squared  0.557826      Mean dependent var  3.798077   Adjusted R-squared  0.493956      S.D. dependent var  3.981461   S.E. of regression  2.832283      Akaike info criterion  5.044693   Sum squared resid  721.9646      Schwarz criterion  5.400669   Log likelihood  -248.3240      F-statistic  8.733813   Durbin-Watson stat  1.663994      Prob(F-statistic)  0.000000               Việc cùng lúc loại bỏ một vài biến có thể bỏ mất những biến có ý nghĩa quan trọng về mặt lý thuyết. Do đó cách làm thận trọng và nhạy bén hơn là loại bỏ dần từng biến. Biến Trans có dấu âm đúng như kỳ vọng, như p_value của biến trans là cao nhất chứng tỏ nó không có ý nghĩa. Điều này có lẽ được giải thích vì hiệu ứng của biến trans có thể đã được thể hiện qua biến loại hàng (book, cloth), vì thông thường những loại hàng khác nhau sẽ có thời gian giao hàng khác nhau. Sau đây là kết quả Eviews sau khi loại bỏ biến Trans Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 02:37     Sample: 1 104     Included observations: 104                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 AGE  -0.244486  0.117460  -2.081434  0.0402   BOOK  -0.495523  0.852724  -0.581106  0.5626   CLOTH  1.464077  0.722156  2.027369  0.0456   DISC  0.556954  0.778520  0.715401  0.4762   DIST  0.000478  0.000484  0.987495  0.3260   FRIEND  0.473480  0.667911  0.708897  0.4802   INC  1.155621  0.525364  2.199659  0.0304   PAY  0.592774  0.678385  0.873801  0.3845   SEARCH  0.395121  0.076880  5.139454  0.0000   TRUST  0.778122  0.220351  3.531282  0.0007   JOB_INC  -0.752803  0.539978  -1.394135  0.1667   JOB  1.300255  1.421783  0.914524  0.3629   C  -2.107901  2.907602  -0.724962  0.4703               R-squared  0.557341      Mean dependent var  3.798077   Adjusted R-squared  0.498969      S.D. dependent var  3.981461   S.E. of regression  2.818220      Akaike info criterion  5.026557   Sum squared resid  722.7552      Schwarz criterion  5.357106   Log likelihood  -248.3810      F-statistic  9.548000   Durbin-Watson stat  1.655278      Prob(F-statistic)  0.000000               Tiếp tục bỏ dần những biến có pvalue cao theo thứ tự là book, disc, Dist, Friend. Ta có mô hình Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 03:07     Sample: 1 104     Included observations: 104                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 AGE  -0.189565  0.103508  -1.831400  0.0702   CLOTH  1.603882  0.623493  2.572416  0.0116   INC  1.176916  0.513628  2.291380  0.0242   JOB  1.490703  1.380941  1.079483  0.2831   JOB_INC  -0.827479  0.521611  -1.586389  0.1160   PAY  0.753674  0.643235  1.171693  0.2443   SEARCH  0.392725  0.075579  5.196197  0.0000   TRUST  0.835927  0.211206  3.957867  0.0001   C  -3.074116  2.661819  -1.154893  0.2510               R-squared  0.545469      Mean dependent var  3.798077   Adjusted R-squared  0.507192      S.D. dependent var  3.981461   S.E. of regression  2.794997      Akaike info criterion  4.976102   Sum squared resid  742.1407      Schwarz criterion  5.204943   Log likelihood  -249.7573      F-statistic  14.25080   Durbin-Watson stat  1.665423      Prob(F-statistic)  0.000000               Để cẩn thận hơn, một kiểm định F-test được thực hiện để kiểm tra xem các 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 DNRH0 Việc bỏ đi những biến này là hợp lý. Tuy nhiên R2 hiệu chỉnh vẫn còn thấp. Điều đó chứng tỏ có thể đã bỏ quên đi những biến có ý nghĩa. Theo lý thuyết tiêu dùng và hành vi của thị trường của Assael (consumer behavior and marketing action) quy trình ra quyết định mua hàng còn phụ thuộc vào đăc tính của thương hiệu. Assael phân ra bốn dạng hành vi tiêu dùng dựa theo mức độ cân nhắc của người tiêu dùng và nhận thức của khách hàng về mức độ khác biệt của thương hiệu, gồm có: quyết định phức tạp, so sánh thấp, tiềm kiếm đa dạng, quán tính.Việc tìm kiếm thông tin trên mạng về sản phẩm (SEARCH) thể hiện Mức độ cân nhắc và nhận thức của khách hàng về sản phẩm. Dựa vào lý thuyết này ta có thể nhận xét: hành vi tìm kiếm thông tin sản phẩm ảnh hưởng đến việc mua hàng là khác nhau ở những hàng hóa khác nhau và ảnh hưởng của việc tiềm kiếm thông tin lên hành vi mua hàng có thể là không tuyến tính. Vì vậy nhóm tiến hành đưa vào 5 biến, gồm 4 biến interaction Book*sea, book*sea2, cloth*sea, cloth*sea2, và biến sea2. Sau đây là kết quả ước lượng Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 03:56     Sample: 1 104     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   Durbin-Watson stat  1.745378      Prob(F-statistic)  0.000000                Độ giải thích của mô hình được cải thiện một cách đáng kể. Tuy nhiên 2 biến Book*sea và Book*sea2 không có ý nghĩa ở mức bé hơn 10 %. Ta tiến hành loại bỏ 2 biến này. Bảng kết quả Eviews: Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 04:00     Sample: 1 104     Included observations: 104                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 CLOTH  2.034212  0.748231  2.718694  0.0078   INC  1.266139  0.385270  3.286364  0.0014   JOB  1.878079  1.036299  1.812295  0.0732   JOB_INC  -0.802258  0.392183  -2.045621  0.0436   PAY  1.036724  0.486821  2.129577  0.0358   TRUST  0.746802  0.159878  4.671069  0.0000   SEA2  0.006587  0.003677  1.791323  0.0765   AGE  -0.223332  0.078224  -2.855042  0.0053   CLOTH_SEA  -0.606700  0.211749  -2.865181  0.0052   CLOTH_SEA2  0.079620  0.012857  6.192982  0.0000   C  -0.808936  2.013357  -0.401785  0.6888               R-squared  0.748991      Mean dependent var  3.798077   Adjusted R-squared  0.722000      S.D. dependent var  3.981461   S.E. of regression  2.099252      Akaike info criterion  4.420786   Sum squared resid  409.8378      Schwarz criterion  4.700481   Log likelihood  -218.8809      F-statistic  27.75042   Durbin-Watson stat  1.760622      Prob(F-statistic)  0.000000                Hằng số không có ý nghĩa. Điều này hoàn toàn có thể chấp nhận được. Tuy nhiên việc hệ số cloth*sea2 là dương và cloth*sea là âm có vẻ không đúng với thực tế cho lắm. Không thể nào có chuyện đối với quần áo (CLOTH), lúc đầu càng tìm kiếm người ta càng mua ít đi, sau đó thì ngược lại, càng tìm kiếm lại càng mua nhiều hơn. Với việc hệ số của sea2 dương và cloth*sea2 thể hiện rằng càng tìm kiếm thông tin về sản phẩm trên mạng người ta mua hàng càng nhiều. Ngoài ra dạng hàm số của Sea2 và Cloth*sea2 gợi ý cho nhóm có khả năng tác động của việc tìm kiếm đối với mua hàng hóa giống như tác động của x đối với lny trong dạng hàm lny = b1 + b2 x. Do đó nhóm sửa biến sea2 thành Esea (e mũ search) và cụm biến (cloth*sea + cloth*sea2) thành cloth*Esea (Esea là e mũ Search). Sau đây là kết quả hồi quy trên Eviews: Dependent Variable: TIMES     Method: Least Squares     Date: 05/29/09 Time: 04:11     Sample: 1 104     Included observations: 104                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 CLOTH  1.229559  0.460506  2.670019  0.0089   INC  1.367404  0.372171  3.674133  0.0004   JOB  1.965042  0.999228  1.966560  0.0522   JOB_INC  -0.866406  0.379690  -2.281873  0.0248   PAY  1.400432  0.466580  3.001483  0.0034   TRUST  0.795095  0.153690  5.173354  0.0000   E_SEA  5.91E-10  1.49E-09  0.395655  0.6933   AGE