CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ GIAO HÀNG TỰ ĐỘNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG: TIẾP CẬN MÔ HÌNH TAM MỞ RỘNG SỬ DỤNG PLS-SEM

Phạm Thị Yến1, , Nguyễn Thị Lê Hằng1, Nguyễn Thị Hương Giang1
1 Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ giao hàng tự động trong bối cảnh thương mại điện tử phát triển nhanh chóng. Dựa trên mô hình TAM mở rộng với 6 biến: nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, chi phí cảm nhận, bảo mật–an toàn, chất lượng dịch vụ và điều kiện hỗ trợ, nghiên cứu sử dụng PLS-SEM để phân tích dữ liệu từ 216 người tiêu dùng tại Hải Phòng. Kết quả cho thấy chất lượng dịch vụ, bảo mật, nhận thức hữu ích, dễ sử dụng và điều kiện hỗ trợ tác động tích cực đến ý định sử dụng, trong khi chi phí có tác động tiêu cực. Mô hình giải thích 65,3% ý định sử dụng dịch vụ giao hàng và cung cấp hàm ý cho doanh nghiệp logistics. Nghiên cứu góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho cách tiếp cận TAM mở rộng trong bối cảnh công nghệ giao hàng tại Việt Nam.

Abstract

The study investigates the factors influencing consumers’ intention to use autonomous delivery services in the context of rapidly growing e-commerce. Based on an extended TAM model with six variables-perceived usefulness, perceived ease of use, perceived cost, security–safety, service quality, and facilitating conditions, the research employs PLS-SEM to analyze data from 216 consumers in Hai Phong. The findings show that service quality, security, perceived usefulness, ease of use, and facilitating conditions positively affect usage intention, whereas perceived cost has a negative impact. The model explains 65.3% of the variance in behavioral intention and provides practical implications for logistics enterprises. The study contributes additional empirical evidence supporting the extended TAM approach in the context of autonomous delivery technologies in Vietnam.

Keywords: Autonomous delivery; TAM; PLS-SEM; Service quality.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

[1] Industry research, “Autonomous Last Mile Delivery Market Size, Share, Growth, and Industry Analysis, By Type (Aerial Delivery Drones,Ground Delivery Vehicles,Others), By Application (E-commerce,Industry,Others), Regional Insights and Forecast to 2034.” Accessed: Mar. 20, 2026. [Online]. Available: https://www.industryresearch.biz/market-reports/autonomous-last-mile-delivery-market-114062
[2] Sở Khoa học và Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh, “TP.HCM thử nghiệm giao hàng bằng thiết bị bay không người lái.” Accessed: Feb. 20, 2026. [Online]. Available: https://dost.hochiminhcity.gov.vn/hoat-dong-so-khcn/tphcm-thu-nghiem-giao-hang-bang-thiet-bi-bay-khong-nguoi-lai/
[3] Thu Hà, “Ly cà phê không đi đường bộ mà bay đến tay người dùng: Drone giao hàng sớm phổ biến?” Accessed: Feb. 20, 2026. [Online]. Available: https://plo.vn/ly-ca-phe-khong-di-duong-bo-ma-bay-den-tay-nguoi-dung-drone-giao-hang-som-pho-bien-post891962.html
[4] J. F. Hair Jr, M. Sarstedt, L. Hopkins, and V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM),” European Business Review, vol. 26, no. 2, pp. 106–121, Mar. 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[5] T. T. Trung and N. T. Nga, “So sánh phương pháp phân tích CB-SEM và PLS-SEM trong kiểm định mô hình đánh giá hiệu quả của hình thức bồi dưỡng giáo viên trực tuyến,” Tạp chí Khoa học, vol. 19, no. 2, p. 213, Feb. 2022, doi: 10.54607/hcmue.js.19.2.3306(2022).
[6] G. Campuzano, E. Lalla-Ruiz, and M. Mes, “Optimizing autonomous multimodal last-mile delivery systems with time windows: Analyzing trade-offs between drones, robots, and trucks,” Transp. Res. E Logist. Transp. Rev., vol. 204, p. 104427, Dec. 2025, doi: 10.1016/j.tre.2025.104427.
[7] J. Wu, Z. Chen, Z. Zhang, and M. Cen, “Examining the acceptance of drone delivery services among Chinese consumers: A perspective from urban and rural areas,” PLoS One, vol. 20, no. 9, p. e0333422, Sep. 2025, doi: 10.1371/journal.pone.0333422.
[8] S. Schmidt and A. Saraceni, “Consumer acceptance of drone-based technology for last mile delivery,” Research in Transportation Economics, vol. 103, p. 101404, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.retrec.2023.101404.
[9] F. D. Davis, “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology,” MIS Quarterly, vol. 13, no. 3, pp. 319–340, Sep. 1989, doi: 10.2307/249008.
[10] S. Kapser and M. Abdelrahman, “Acceptance of autonomous delivery vehicles for last-mile delivery in Germany – Extending UTAUT2 with risk perceptions,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol., vol. 111, pp. 210–225, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.trc.2019.12.016.
[11] J. chunhua, H. zhirong, and W. Shuo, “Understanding consumers’ intention to use autonomous delivery vehicles during the COVID-19 pandemic: The stimulus-organism-response approach,” Mar. 20, 2023. doi: 10.21203/rs.3.rs-2679976/v1.
[12] Nguyen Thi Khanh Chi and Vu Hoang Nam, “The Impact of Drone Delivery Innovation on Customer Intention: An Empirical Study in Vietnam,” VNU University of Economics and Business, vol. 3, no. 2, p. 102, Apr. 2023, doi: 10.57110/vnujeb.v3i2.153.
[13] K. Nayal, R. D. Raut, B. E. Narkhede, P. Priyadarshinee, G. B. Panchal, and V. V. Gedam, “Antecedents for blockchain technology-enabled sustainable agriculture supply chain,” Ann. Oper. Res., vol. 327, no. 1, pp. 293–337, Aug. 2023, doi: 10.1007/s10479-021-04423-3.
[14] K. F. Yuen, L. Cai, Y. G. Lim, and X. Wang, “Consumer acceptance of autonomous delivery robots for last-mile delivery: Technological and health perspectives,” Front. Psychol., vol. 13, Sep. 2022, doi: 10.3389/fpsyg.2022.953370.
[15] M. K. Leong and K. Y. Koay, “Towards a unified model of consumers’ intentions to use drone food delivery services,” Int. J. Hosp. Manag., vol. 113, p. 103539, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.ijhm.2023.103539.
[16] J. Hwang and J. J. Kim, “Expected benefits with using drone food delivery services: its impacts on attitude and behavioral intentions,” Journal of Hospitality and Tourism Technology, vol. 12, no. 3, pp. 593–606, Aug. 2021, doi: 10.1108/JHTT-05-2020-0123.
[17] N. Kock and P. Hadaya, “Minimum sample size estimation in PLS‐SEM: The inverse square root and gamma‐exponential methods,” Information Systems Journal, vol. 28, no. 1, pp. 227–261, Jan. 2018, doi: 10.1111/isj.12131.
[18] O. Robertson and M. Scott Evans, “Just how reliable is your internal reliability? An overview of Cronbach’s alpha (α),” PsyPag Quarterly, vol. 1, no. 115, pp. 23–27, Jun. 2020, doi: 10.53841/bpspag.2020.1.115.23.
[19] J. F. . Hair, G. T. M. . Hult, C. M. . Ringle, and Marko. Sarstedt, A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage, 2017.
[20] J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, M. Sarstedt, N. P. Danks, and S. Ray, “Evaluation of Reflective Measurement Models,” 2021, pp. 75–90. doi: 10.1007/978-3-030-80519-7_4.
Applied Psychology, 88(5), 879–903

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả