Tổng quan về luận án

Nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng: Nghiên cứu điển hình ứng dụng kết nối vận tải tại thị trường Việt Nam" của nghiên cứu sinh Hoàng Đàm Lương Thuý (2024), chuyên ngành Quản trị Kinh doanh (Mã số: 9340101.01) tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Vũ Trí Dũng và PGS.TS Nguyễn Thu Hà, là một công trình học thuật tiên phong tiếp cận hành vi người tiêu dùng trong kỷ nguyên kinh tế số và kinh tế chia sẻ (Sharing Economy).

Bối cảnh thực tiễn của nghiên cứu xuất phát từ sự bùng nổ của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số mạnh mẽ trong ngành giao thông vận tải. Thị trường dịch vụ kết nối vận tải (Ride-hailing services) tại Việt Nam chứng kiến sự chuyển dịch từ các phương tiện truyền thống sang các nền tảng công nghệ đa quốc gia và nội địa như Grab, Gojek, Be, FastGo, VATO. Theo báo cáo của Bộ Công Thương (2022b), số lượng người sử dụng ứng dụng kết nối vận tải tại Việt Nam năm 2022 đã đạt ngưỡng 25,63 triệu người dùng, đạt tốc độ tăng trưởng bình quân 30% - 35%/năm trong giai đoạn từ 2015 đến nay và dự báo tiếp tục duy trì đà tăng trưởng chạm mốc 45% đến năm 2025. Sự thâm nhập sâu rộng này đặt ra yêu cầu cấp thiết về mặt quản trị: các doanh nghiệp phải giải mã chính xác các tiền đề tâm lý, công nghệ và môi trường quyết định ý định chấp nhận công nghệ (Technology Adoption Intention) của người tiêu dùng.

                  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
                  │                 KHUNG PHÂN TÍCH TPE MỞ RỘNG             │
                  └────────────────────────────┬────────────────────────────┘
                                               │
             ┌─────────────────────────────────┼─────────────────────────────────┐
             │                                 │                                 │
             ▼                                 ▼                                 ▼
┌───────────────────────────┐     ┌───────────────────────────┐     ┌───────────────────────────┐
│     KHÍA CẠNH CÁ NHÂN     │     │    KHÍA CẠNH CÔNG NGHỆ    │     │   KHÍA CẠNH MÔI TRƯỜNG    │
│  - Chánh niệm (MTA)       │     │  - Nhận thức hữu ích (PU) │     │  - Điều kiện thuận lợi    │
│  - Sẵn sàng công nghệ(TR) │     │  - Nhận thức dễ dùng(PEOU)│     │    (FC)                   │
│  - Lối sống (LS), Habit   │     │                           │     │  - Ảnh hưởng xã hội (SI)  │
└─────────────┬─────────────┘     └─────────────┬─────────────┘     └─────────────┬─────────────┘
              │                                 │                                 │
              └─────────────────────────────────┼─────────────────────────────────┘
                                                │
                                                ▼
                               ┌─────────────────────────────────┐
                               │ Ý ĐỊNH CHẤP NHẬN CÔNG NGHỆ (IT) │
                               │  (N = 498; PLS-SEM SmartPLS 4)  │
                               └─────────────────────────────────┘

Về khoảng trống nghiên cứu (Research gaps), tổng quan tài liệu quốc tế và trong nước chỉ ra 03 khoảng trống khoa học then chốt:

  1. Khoảng trống về mặt quy mô và bối cảnh: Dù các công trình quốc tế phát triển mạnh từ năm 2018 (Elnadi & Gheith, 2022; Li et al., 2022), các nghiên cứu tại Việt Nam mới chỉ gia tăng từ sau năm 2021 và còn phân mảnh, chủ yếu tập trung vào các biến số marketing đơn lẻ (giá cước, khuyến mãi, chất lượng dịch vụ cảm nhận).
  2. Khoảng trống về biến số trạng thái cá nhân: Các mô hình kinh điển thường bỏ qua trạng thái tâm lý chiều sâu. Đặc biệt, khái niệm Chánh niệm (Mindfulness) theo học thuyết của Langer (1989, 2020) và Ndubisi (2014) cùng Chỉ số sẵn sàng công nghệ (Technology Readiness Index - TRI) của Parasuraman & Colby (2015) chưa từng được tích hợp đầy đủ để giải thích ý định chấp nhận dịch vụ kết nối vận tải tại một thị trường mới nổi.
  3. Khoảng trống về khung lý thuyết tích hợp đa diện: Thiếu vắng một mô hình đồng thời kiểm định các tác nhân thuộc 03 trụ cột: Cá nhân – Công nghệ – Môi trường trong một cấu trúc phương trình tuyến tính đồng nhất.

Để giải quyết triệt để các khoảng trống trên, luận án đặt ra 04 câu hỏi nghiên cứu (Research Questions - RQ) và hệ thống giả thuyết tương ứng:

  • RQ1: Thực trạng thị trường và ý định của người tiêu dùng đối với ứng dụng kết nối vận tải tại Việt Nam diễn ra như thế nào?
  • RQ2: Những nhân tố nào thuộc 03 khía cạnh Cá nhân – Công nghệ – Môi trường ảnh hưởng đến ý định chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng?
  • RQ3: Mức độ tác động trực tiếp và gián tiếp của từng nhân tố đến ý định chấp nhận công nghệ đối với ứng dụng kết nối vận tải tại Việt Nam được lượng hóa ra sao?
  • RQ4: Những hàm ý quản trị và giải pháp thực tiễn nào có thể thúc đẩy ý định chấp nhận công nghệ của người tiêu dùng tại thị trường Việt Nam?

Khung lý thuyết nền tảng của luận án được xây dựng dựa trên sự giao thoa của Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989), Lý thuyết Hợp nhất Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT2 - Venkatesh et al., 2012), Mô hình Công nghệ – Cá nhân – Môi trường (TPE - Jiang et al., 2010), Mô hình Sẵn sàng Chấp nhận Công nghệ (TRAM - Lin et al., 2007), Thuyết Nhận thức Xã hội (Social Cognitive Theory - Bandura, 1986; Bandura & Hall, 2018) và Lý thuyết Chánh niệm (Mindfulness Theory - Langer, 1989; 2020).

Phạm vi nghiên cứu bao quát dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2014–2023 và dữ liệu sơ cấp điều tra người tiêu dùng tại các đô thị trọng điểm của Việt Nam từ tháng 11/2022 đến tháng 03/2023 với kích thước mẫu chính thức $N = 498$. Luận án mang lại đóng góp đột phá khi định lượng chính xác cơ chế tác động của các nhân tố cá nhân, công nghệ và xã hội, cung cấp bằng chứng thực nghiệm giá trị cao cho giới học thuật và các nhà quản trị doanh nghiệp nền tảng.

Literature Review và Positioning

Nghiên cứu thực hiện tổng quan tài liệu thông qua phương pháp tiếp cận kép kết hợp: Phân tích trắc lượng thư mục khoa học (Bibliometric Analysis) bằng phần mềm VOSviewer và Phân tích nội dung (Content Analysis) chuyên sâu trên hai cơ sở dữ liệu học thuật uy tín toàn cầu là Scopus và Web of Science (WOS).

                      ┌────────────────────────────────────────┐
                      │    TỔNG QUAN TÀI LIỆU TOÀN DIỆN        │
                      └───────────────────┬────────────────────┘
                                          │
                  ┌───────────────────────┴───────────────────────┐
                  │                                               │
                  ▼                                               ▼
   ┌───────────────────────────────┐               ┌───────────────────────────────┐
   │ TRẮC LƯỢNG THƯ MỤC VOSVIEWER  │               │      PHÂN TÍCH NỘI DUNG       │
   │  - Scopus Quốc tế: 408 bài    │               │  - Luồng 1: TAM & Công nghệ   │
   │  - WOS Quốc tế: 60 bài        │               │  - Luồng 2: TPB, UTAUT & Xã hội│
   │  - Scopus Việt Nam: 105 bài   │               │  - Luồng 3: Tâm lý, Chánh niệm│
   │  - WOS Việt Nam: 21 bài       │               │    & Sẵn sàng công nghệ (TRAM)│
   └───────────────────────────────┘               └───────────────────────────────┘

Dữ liệu trắc lượng thư mục ghi nhận:

  • Quy mô nghiên cứu quốc tế: Từ năm 2018 đến tháng 8/2023, có 408 công trình trên Scopus và 60 công trình trên Web of Science liên quan đến từ khóa "Ride-hailing service", "Technology Adoption" và "Consumer". Số lượng công bố tăng trưởng vượt bậc từ 3 bài (2018) lên 145 bài (2022) và 137 bài chỉ trong 8 tháng đầu năm 2023. Các quốc gia dẫn đầu về sản lượng công bố gồm Trung Quốc (106 bài), Mỹ (97 bài), Úc (36 bài), Ấn Độ (34 bài). Việt Nam đứng vị trí thứ 7 toàn cầu trên Scopus với 23 công trình quốc tế, vượt qua nhiều quốc gia trong khu vực như Malaysia (22 bài), Hong Kong (21 bài), Singapore (15 bài).
  • Quy mô nghiên cứu tại Việt Nam: Giai đoạn 2019–2023 ghi nhận 105 bài trên Scopus và 21 bài trên WOS. Các đơn vị nghiên cứu nổi bật gồm Đại học Đà Nẵng (12 bài), Đại học Công nghệ Swinburne (11 bài), Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng (10 bài), Đại học Giao thông Vận tải (9 bài), Đại học Quốc gia TP.HCM (5 bài).
  • Bản đồ mạng lưới từ khóa (Co-occurrence network): Phân tích VOSviewer xác định các cụm từ khóa có tần suất xuất hiện cao nhất: Service quality (20 lần quốc tế, 18 lần tại Việt Nam), Trust (17 lần quốc tế, 6 lần tại Việt Nam), Shared mobility (16 lần), Perceived value (14 lần), Perceived usefulness (6 lần), Satisfaction (11 lần), Sustainability (10 lần).

Tổng quan phân tích nội dung tổng hợp 03 luồng nghiên cứu (Research Streams) chính:

  1. Luồng nghiên cứu dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ truyền thống (TAM, UTAUT): Tập trung vào Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và Nhận thức dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU) (Davis, 1989; Venkatesh et al., 2003; Rehman et al., 2019; Pal & Vanijja, 2020).
  2. Luồng nghiên cứu mở rộng dựa trên hành vi và rủi ro xã hội (TPB, Extended TAM): Đưa thêm các biến số về Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi, Nhận thức rủi ro và Giá cả (Ajzen, 1991; Trần Văn Đạt, 2020; Nguyễn Phước Duy Quý et al., 2022; Đỗ Đình Nam, 2018).
  3. Luồng nghiên cứu tâm lý học hành vi và trạng thái cá nhân thế hệ mới: Nghiên cứu các yếu tố nội tại sâu kín như Chánh niệm và Sự sẵn sàng công nghệ (Ndubisi, 2014; Parasuraman & Colby, 2015; Brunelle & Grossman, 2022; Hirsch & Chen, 2022).

Trong y văn học thuật tồn tại những mâu thuẫn lý thuyết sâu sắc (Theoretical Debates):

  • Mâu thuẫn về vai trò của PEOU: Hosain et al. (2019) và Hoàng Đàm Lương Thuý & Nguyễn Thu Hà (2020) chỉ ra PEOU không có tác động mang ý nghĩa thống kê đến ý định trong các ứng dụng di động quen thuộc, trong khi Rehman et al. (2019), Tripopsakul (2018), và Hà Nam Khánh Giao (2022) khẳng định PEOU là tiền đề cốt lõi.
  • Mâu thuẫn về tác động của Chánh niệm (Mindfulness): Brunelle & Grossman (2022) chứng minh chánh niệm giúp kiểm soát hành vi bốc đồng, tăng cường tính duy lý; Ndubisi (2014) và Flavian et al. (2020) chỉ ra chánh niệm thúc đẩy sự gắn bó và chấp nhận đổi mới. Ngược lại, Hirsch & Chen (2022) phát hiện chánh niệm có thể mang tác động tiêu cực đến ý định sử dụng công nghệ di động do người tiêu dùng có xu hướng hoài nghi, nhận diện mặt trái của công nghệ và giảm thiểu sự phụ thuộc vào thiết bị số.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế tiêu biểu:

  • Tại Ai Cập, Elnadi & Gheith (2022) khảo sát 379 người tiêu dùng bằng PLS-SEM cho thấy sự tương hợp và đổi mới cá nhân chi phối hành vi gọi xe trong bối cảnh dịch bệnh, trong khi Gaber & Elsamadicy (2021) nhấn mạnh kỳ vọng vận hành và lợi ích kinh tế trên 398 mẫu.
  • Tại Trung Quốc, Li et al. (2022) sử dụng mô hình hồi quy đa thức trên 1206 đáp viên, nhấn mạnh chất lượng dịch vụ và tính sẵn có của phương tiện cá nhân.
  • Tại Indonesia, Karmawan et al. (2021) trên 574 mẫu và Ikhsan & Sunaryo (2020) trên 1383 mẫu khẳng định chất lượng dịch vụ, giá cước và rủi ro vật lý là then chốt.

Nghiên cứu của Hoàng Đàm Lương Thuý (2024) định vị chính xác vị trí học thuật bằng việc thiết lập mô hình tích hợp TPE mở rộng, đưa Chánh niệm (Mindfulness) và Sẵn sàng công nghệ (TRI) vào kiểm định đồng thời cùng các yếu tố công nghệ và môi trường tại một thị trường chuyển đổi số đặc thù như Việt Nam.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án tạo ra những bước tiến học thuật đáng kể thông qua việc tích hợp, mở rộng và kiểm chứng các lý thuyết hành vi người tiêu dùng kinh điển trong bối cảnh kinh tế số:

  • Mở rộng Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Davis, 1989) và UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012): Thay vì chỉ xem xét các yếu tố nhận thức chức năng thuần túy (PU, PEOU), nghiên cứu bổ sung trạng thái nhận thức tâm lý cao cấp là Chánh niệm với sự chấp nhận công nghệ (Mindfulness in Technology Acceptance - MTA) (Langer, 1989, 2020) và Sự sẵn sàng công nghệ (Technology Readiness - TR) (Parasuraman & Colby, 2015). Luận án chứng minh người tiêu dùng không chỉ tiếp nhận công nghệ một cách thụ động theo các kích thích giao diện mà trải qua quá trình đánh giá có ý thức, tỉnh thức về giá trị công nghệ mang lại cho đời sống cá nhân.
  • Phát triển Thuyết Nhận thức Xã hội (Bandura, 1986; Bandura & Hall, 2018): Nghiên cứu củng cố nguyên lý tam giác tương tác đa chiều (Triadic Reciprocal Causation) giữa Con người (Trạng thái chánh niệm, thái độ, lối sống) – Môi trường (Điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội) – Hành vi/Công nghệ (Tính hữu ích, dễ sử dụng và ý định chấp nhận).
  • Hòa giải tranh luận về Chánh niệm trong công nghệ số: Bằng chứng thực nghiệm khẳng định trong bối cảnh ứng dụng kết nối vận tải tại Việt Nam: "Ở trạng thái chánh niệm, một người nhận thức rõ ràng về bối cảnh và đánh giá cẩn thận các phẩm chất cụ thể của công nghệ so với các công nghệ thay thế" (trích dẫn luận án, kế thừa Sun et al., 2016). Chánh niệm đóng vai trò tích cực kích hoạt nhận thức hữu ích và định hình thái độ chấp nhận, bác bỏ giả thuyết về sự cản trở công nghệ của chánh niệm trong môi trường dịch vụ di động tiện ích.

Khung phân tích độc đáo

Mô hình nghiên cứu đề xuất được cấu trúc dựa trên sự liên kết chặt chẽ của 04 lý thuyết nền tảng: Mô hình Công nghệ – Cá nhân – Môi trường (TPE - Jiang et al., 2010), TAM (Davis, 1989), TRAM (Lin et al., 2007) và Lý thuyết Chánh niệm (Langer, 2020; Ndubisi, 2014).

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           HỆ THỐNG GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU CHÍNH                            │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ • H1: Chánh niệm (MTA) ────────(+)───────> Nhận thức tính hữu ích (PU)                    │
│ • H2: Chánh niệm (MTA) ────────(+)───────> Nhận thức dễ sử dụng (PEOU)                    │
│ • H3: Sẵn sàng công nghệ (TR) ─(+)───────> Nhận thức tính hữu ích (PU)                    │
│ • H4: Sẵn sàng công nghệ (TR) ─(+)───────> Nhận thức dễ sử dụng (PEOU)                    │
│ • H5: Nhận thức dễ sử dụng ────(+)───────> Nhận thức tính hữu ích (PU)                    │
│ • H6: Nhận thức tính hữu ích ──(+)───────> Thái độ đối với ứng dụng (AT)                  │
│ • H7: Nhận thức dễ sử dụng ────(+)───────> Thái độ đối với ứng dụng (AT)                  │
│ • H8: Thái độ (AT) ────────────(+)───────> Ý định chấp nhận công nghệ (IT)                │
│ • H9: Nhận thức tính hữu ích ──(+)───────> Ý định chấp nhận công nghệ (IT)                │
│ • H10: Điều kiện thuận lợi ────(+)───────> Ý định chấp nhận công nghệ (IT)                │
│ • H11: Ảnh hưởng xã hội (SI) ──(+)───────> Ý định chấp nhận công nghệ (IT)                │
│ • H12: Lối sống (LS) / Habit ──(+)───────> Ý định chấp nhận công nghệ (IT)                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Định nghĩa các cấu trúc khái niệm (Construct Definitions) trong mô hình:

  • Chánh niệm với sự chấp nhận công nghệ (MTA): Trạng thái tâm lý nhận thức tỉnh thức, linh hoạt, cởi mở với thông tin mới và nhận biết rõ ràng về bối cảnh khi tiếp cận dịch vụ đặt xe (Langer, 1989; Sun et al., 2016).
  • Sự sẵn sàng công nghệ (TR): Khuynh hướng tâm lý bao gồm sự lạc quan, tính đổi mới đối lập với sự lo âu, cảm giác không an toàn khi tiếp cận công nghệ mới (Parasuraman & Colby, 2015).
  • Nhận thức tính hữu ích (PU): Mức độ người tiêu dùng tin rằng việc sử dụng ứng dụng kết nối vận tải nâng cao hiệu quả di chuyển, tiết kiệm thời gian và chi phí (Davis, 1989).
  • Nhận thức dễ sử dụng (PEOU): Mức độ người tiêu dùng cảm nhận việc tương tác, đặt xe, định vị và thanh toán trên ứng dụng là dễ dàng, không tốn nhiều nỗ lực (Davis, 1989).
  • Điều kiện thuận lợi (FC): Nhận thức của cá nhân về sự sẵn có của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số (smartphone, 4G/5G, Internet, ví điện tử) hỗ trợ sử dụng ứng dụng (Venkatesh et al., 2012).
  • Ý định chấp nhận công nghệ (IT): Xác suất chủ quan thể hiện sự sẵn sàng và cam kết sử dụng ứng dụng kết nối vận tải trong hiện tại và tương lai (Venkatesh & Davis, 2000).

Điều kiện biên (Boundary conditions): Khung phân tích được xác lập trong bối cảnh người tiêu dùng tại các đô thị đang trong tiến trình chuyển đổi số tại Việt Nam, nơi có sự phát triển song song giữa phương thức giao thông truyền thống và nền tảng kinh tế chia sẻ.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án tuân thủ thế giới quan thực chứng (Positivism Paradigm) và lập trường nhận thức luận diễn dịch (Deductive Epistemological Stance), đi từ hệ thống lý thuyết chuẩn tắc đến việc xây dựng giả thuyết và kiểm định thực nghiệm thông qua phương pháp định lượng nghiêm ngặt.

Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp tuần tự (Sequential Mixed-Methods Research Design) được triển khai qua 03 giai đoạn chuẩn mực:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 3 GIAI ĐOẠN                        │
├────────────────────────────┬────────────────────────────┬───────────────────────────────┤
│    GIAI ĐOẠN 1: TẠI BÀN    │   GIAI ĐOẠN 2: ĐỊNH TÍNH   │    GIAI ĐOẠN 3: ĐỊNH LƯỢNG    │
│  - Trắc lượng thư mục      │  - Phỏng vấn sâu chuyên gia│  - Nghiên cứu sơ bộ           │
│    (Scopus, WOS, VOSviewer)│  - Đánh giá nội dung       │  - Khảo sát diện rộng (n=600) │
│  - Phân tích nội dung      │    & ngôn từ               │  - Mẫu sạch chính thức: N=498 │
│  - Xây dựng thang đo nháp  │  - Hiệu chỉnh thang đo     │  - SmartPLS 4.0 (PLS-SEM)     │
└────────────────────────────┴────────────────────────────┴───────────────────────────────┘

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu chi tiết được chuẩn hóa như sau:

  1. Nghiên cứu tại bàn (Desk Research): Tổng quan 408 tài liệu Scopus, 60 tài liệu WOS quốc tế và 126 tài liệu Việt Nam; phát triển bảng hỏi nháp kế thừa các thang đo quốc tế đã chuẩn hóa.
  2. Nghiên cứu định tính (Qualitative Research): Tiến hành phỏng vấn sâu các chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực giao thông vận tải, quản trị kinh doanh, marketing số và đại diện người tiêu dùng. Kết quả phỏng vấn định tính giúp điều chỉnh ngữ nghĩa, bổ sung các biến quan sát đặc thù phản ánh chính xác thị trường Việt Nam (tính năng chọn xe máy/ô tô, chương trình tích điểm, phương thức thanh toán tiền mặt/ví điện tử).
  3. Nghiên cứu định lượng (Quantitative Research):
    • Quy trình lấy mẫu: Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua biểu mẫu khảo sát trực tuyến Google Forms từ tháng 11/2022 đến tháng 03/2023.
    • Sàng lọc mẫu: Tổng số 600 bảng hỏi được phát đi; sau khi loại bỏ các phiếu không hợp lệ (thiếu thông tin, trả lời bẫy không đạt, trùng lặp pattern), kích thước mẫu chính thức đạt $N = 498$ (tỷ lệ hữu dụng đạt 83%).
    • Triệt tiêu sai lệch phương pháp chung (Common Method Bias - CMB): Áp dụng kỹ thuật phân bổ ngẫu nhiên câu hỏi, cam kết bảo mật danh tính đáp viên và kiểm tra đa cộng tuyến toàn diện qua hệ số VIF toàn phần.

Data và phân tích

Dữ liệu định lượng $N = 498$ được xử lý trên phần mềm SmartPLS 4.0 và SPSS thông qua kỹ thuật Mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) – một công cụ mạnh mẽ thích hợp cho các mô hình phức tạp chứa nhiều cấu trúc tiềm ẩn và biến trung gian:

                  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
                  │          QUY TRÌNH PHÂN TÍCH PLS-SEM TRÊN SMARTPLS 4    │
                  └────────────────────────────┬────────────────────────────┘
                                               │
             ┌─────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┐
             │                                                                   │
             ▼                                                                   ▼
┌───────────────────────────┐                                       ┌───────────────────────────┐
│     MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG      │                                       │     MÔ HÌNH CẤU TRÚC      │
│  - Outer Loadings > 0.708 │                                       │  - Hệ số VIF < 3.3        │
│  - Cronbach's Alpha > 0.7 │                                       │  - Hệ số đường dẫn (Beta) │
│  - Độ tin cậy CR > 0.7    │                                       │  - P-value & Bootstrap 95%│
│  - Giá trị hội tụ AVE>0.5 │                                       │  - Hệ số xác định R²      │
│  - Giá trị phân biệt HTMT │                                       │  - Quy mô tác động f²     │
└───────────────────────────┘                                       └───────────────────────────┘
  1. Đánh giá mô hình đo lường (Measurement Model Evaluation):
    • Độ tin cậy nhất quán nội tại: Hệ số Cronbach's Alpha và Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) của tất cả các nhân tố đều vượt ngưỡng khuyến nghị chuẩn 0.70.
    • Giá trị hội tụ (Convergent Validity): Hệ số tải ngoài (Outer Loadings) của các biến quan sát sau 2 vòng phân tích đều đạt giá trị cao ($> 0.708$), Phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted - AVE) của các cấu trúc đều vượt ngưỡng 0.50.
    • Giá trị phân biệt (Discriminant Validity): Kiểm định thông qua Tỷ số Heterotrait-Monotrait (HTMT ratio). Tất cả các giá trị HTMT giữa từng cặp cấu trúc tiềm ẩn đều đạt ngưỡng khắt khe $< 0.85$ (hoặc $< 0.90$), khẳng định tính độc lập và phân biệt hoàn toàn giữa các khái niệm đo lường.
  2. Đánh giá mô hình cấu trúc (Structural Model Evaluation):
    • Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến: Tất cả các hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) đều dao động từ 1.2 đến 2.8, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo nghiêm ngặt ($< 3.3$), loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến dự báo.
    • Kiểm định Bootstrap: Sử dụng quy trình phi tham số Bootstrapping với 5.000 mẫu lặp lại (subsamples), khoảng tin cậy 95% (95% Bias-Corrected Confidence Intervals) nhằm ước lượng độ vững chắc của các hệ số đường dẫn trực tiếp và gián tiếp.
    • Đánh giá năng lực giải thích: Hệ số xác định ($R^2$) và Hệ số quy mô tác động ($f^2$) được tính toán chi tiết, khẳng định mô hình có độ tương thích và sức mạnh dự báo cao đối với ý định chấp nhận công nghệ.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc trên tập dữ liệu $N = 498$ mang lại những phát hiện đột phá có ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc:

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            TỔNG HỢP CÁC PHÁT HIỆN THỰC CHỨNG CHÍNH                        │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. Nhận thức tính hữu ích (PU) & Điều kiện thuận lợi (FC) là 2 động lực trực tiếp         │
│    mạnh mẽ nhất chi phối Ý định chấp nhận công nghệ (IT) (p < 0.001, f² lớn).             │
│ 2. Chánh niệm (Mindfulness - MTA) tác động tích cực có ý nghĩa thống kê tới cả Nhận thức  │
│    hữu ích (PU) và Nhận thức dễ sử dụng (PEOU), đóng vai trò kích hoạt nhận thức ban đầu. │
│ 3. Sự sẵn sàng công nghệ (TR) tác động thuận chiều tới PEOU và PU, tuy nhiên tác động trực│
│    tiếp tới Ý định chấp nhận thấp hơn so với Điều kiện thuận lợi từ hạ tầng số.           │
│ 4. Nhận thức dễ sử dụng (PEOU) đóng vai trò tiền đề trực tiếp nâng cao Nhận thức          │
│    tính hữu ích (PU) và cải thiện Thái độ (AT) của người tiêu dùng.                       │
│ 5. Tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định chấp nhận theo nhóm tuổi và         │
│    khu vực địa lý: Người tiêu dùng trẻ (Gen Z, Gen Y) và cư dân tại các siêu đô thị       │
│    thể hiện mức độ chánh niệm công nghệ và ý định chấp nhận vượt trội.                    │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
  • Phát hiện 1 (Tác động cốt lõi của PU và FC): Nhận thức tính hữu ích (PU) và Điều kiện thuận lợi (FC) là hai biến số có độ lớn tác động (Effect size $f^2$) và hệ số đường dẫn ($\beta$) cao nhất đến Ý định chấp nhận công nghệ ($p < 0.001$). Người tiêu dùng Việt Nam đặc biệt coi trọng tính minh bạch về lộ trình, giá cước, thời gian chờ ngắn và sự tích hợp liền mạch của hạ tầng thanh toán số.
  • Phát hiện 2 (Bằng chứng thực nghiệm về Chánh niệm): Chánh niệm (MTA) có tác động thuận chiều mạnh mẽ đến Nhận thức tính hữu ích và Nhận thức dễ sử dụng. Khi người tiêu dùng ở trạng thái tỉnh thức, có ý thức phân tích thông tin thay vì phản ứng theo thói quen vô thức, họ đánh giá cao các lợi ích thực tế mà ứng dụng kết nối vận tải mang lại so với các giải pháp truyền thống.
  • Phát hiện 3 (Kết quả bất ngờ về Sự sẵn sàng công nghệ): Trái với các giả định ban đầu rằng sự lo âu công nghệ có thể là rào cản lớn, tại thị trường Việt Nam, mức độ sẵn sàng công nghệ (TR) nhìn chung ở mức cao, phản ánh độ mở lớn của người dùng với các nền tảng số. Do đó, TR tác động gián tiếp thông qua PU và PEOU hơn là tạo ra rào cản ngăn chặn trực tiếp.
  • Phát hiện 4 (Vai trò trung gian của Thái độ): Thái độ tích cực (AT) giữ vai trò cầu nối chuyển hóa hoàn hảo nhận thức chức năng thành ý định hành vi cụ thể.

Implications đa chiều

Hàm ý học thuật và lý thuyết

Luận án làm phong phú hệ thống lý thuyết quản trị và hành vi người tiêu dùng khi chứng minh tính thích ứng xuất sắc của mô hình TPE mở rộng; tích hợp thành công cấu trúc tâm lý Chánh niệm vào mô hình chấp nhận công nghệ, mở ra hướng tiếp cận liên ngành giữa Tâm lý học nhận thức và Quản trị kinh doanh số.

Hàm ý phương pháp luận

Quy trình phối hợp Trắc lượng thư mục khoa học VOSviewer (Scopus/WOS) với phân tích định tính hiệu chỉnh thang đo và kiểm định PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 4.0 thiết lập một tiêu chuẩn phương pháp luận mẫu mực, có thể chuyển giao và áp dụng cho các nghiên cứu về công nghệ tài chính (Fintech), thương mại điện tử (E-commerce), hay y tế số (Digital Health).

Hàm ý thực tiễn và giải pháp quản trị

Dựa trên kết quả thực nghiệm, tác giả đề xuất 03 nhóm giải pháp thực thi chiến lược cho các doanh nghiệp ứng dụng kết nối vận tải:

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                             HỆ THỐNG GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ CHIẾN LƯỢC                        │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. NHÓM GIẢI PHÁP NHÂN TỐ CÔNG NGHỆ:                                                      │
│    • Tối ưu hóa thuật toán định vị GPS, rút ngắn thời gian khớp lệnh và đón khách.        │
│    • Tinh gọn giao diện người dùng (UI/UX), cá nhân hóa trải nghiệm đặt chuyến.           │
│    • Đảm bảo tính minh bạch tuyệt đối về thuật toán định giá và dữ liệu bảo mật.          │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. NHÓM GIẢI PHÁP NHÂN TỐ CÁ NHÂN:                                                        │
│    • Khai thác trạng thái Chánh niệm của người dùng thông qua thông điệp marketing rõ ràng│
│    • Cung cấp đầy đủ bằng chứng kiểm chứng về độ an toàn, bảo hiểm và hồ sơ tài xế.      │
│    • Xây dựng chương trình khách hàng thân thiết dựa trên thói quen và lối sống số.       │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. NHÓM GIẢI PHÁP NHÂN TỐ MÔI TRƯỜNG:                                                     │
│    • Mở rộng hợp tác liên minh với các ví điện tử (MoMo, ZaloPay, VNPay) và ngân hàng số. │
│    • Đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông chuẩn xã hội (Social Proof) và cộng đồng.       │
│    • Đóng góp vào chiến lược giao thông xanh và chuyển đổi số quốc gia.                   │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Hàm ý chính sách vĩ mô

Nghiên cứu cung cấp luận cứ khoa học để các cơ quan quản lý nhà nước (Bộ Giao thông Vận tải, Bộ Công Thương, Bộ Thông tin và Truyền thông):

  • Hoàn thiện khung pháp lý về kinh tế nền tảng (Platform Economy), tạo môi trường cạnh tranh lành mạnh giữa vận tải công nghệ và vận tải truyền thống.
  • Đầu tư đồng bộ hạ tầng mạng viễn thông 5G và hệ thống thanh toán không dùng tiền mặt tại các đô thị vệ tinh.
  • Ban hành các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng trên các ứng dụng di động.

Limitations và Future Research

Nhằm duy trì tính khách quan và chuẩn mực học thuật, luận án chỉ rõ các giới hạn nội tại và định hướng các nghiên cứu tiếp nối:

┌──────────────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────┐
│              HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI              │         HƯỚNG NGHIÊN CỨU TƯƠNG LAI         │
├──────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────┤
│ 1. Dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional Data)  │ 1. Thiết kế nghiên cứu chuỗi thời gian     │
│    chưa bao quát biến động hành vi dài hạn.  │    (Longitudinal Study) theo dõi chuyển dịch│
│ 2. Phạm vi mẫu tập trung vào các đô thị lớn, │ 2. Mở rộng cỡ mẫu sang khu vực nông thôn và│
│    chưa phủ kín toàn bộ địa bàn nông thôn.   │    so sánh liên quốc gia (Cross-country).  │
│ 3. Chưa xét đến các biến cố vĩ mô đột xuất   │ 3. Nghiên cứu ý định chấp nhận xe điện     │
│    (biến động giá nhiên liệu, lạm phát).     │    công nghệ (Electric Vehicle Ride-hail). │
│ 4. Tiếp cận dựa trên tự báo cáo (Self-report)│ 4. Ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data Logs)    │
│    có thể chịu ảnh hưởng sai lệch xã hội.    │    và phân tích khoa học thần kinh (Neuro).│
└──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘
  • Giới hạn 1: Thiết kế dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional) tại một thời điểm (11/2022 – 03/2023) phản ánh ý định hiện tại nhưng chưa theo dõi được sự biến chuyển từ "ý định" sang "hành vi duy trì trung thành lâu dài" (Continuance Usage Behavior). Hướng nghiên cứu tương lai cần áp dụng phương pháp nghiên cứu theo chuỗi thời gian (Longitudinal Study).
  • Giới hạn 2: Kích thước mẫu $N = 498$ tập trung chủ yếu ở các đô thị phát triển công nghệ cao (Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng). Các công trình tiếp theo nên mở rộng phạm vi lấy mẫu sang các đô thị loại hai, khu vực nông thôn hoặc thực hiện nghiên cứu so sánh liên quốc gia trong khu vực Đông Nam Á (ASEAN Cross-country analysis).
  • Giới hạn 3: Luận án chủ yếu tập trung vào các dịch vụ đặt xe động cơ đốt trong truyền thống. Một hướng nghiên cứu đầy tiềm năng trong thập kỷ tới là phân tích ý định chấp nhận dịch vụ kết nối vận tải sử dụng phương tiện thuần điện (Electric Vehicle Ride-hailing - EV) nhằm hướng tới phát triển bền vững.
  • Giới hạn 4: Cần tích hợp phương pháp phân tích dữ liệu nhật ký sử dụng thực tế (Big Data Transaction Logs) hoặc kết hợp kỹ thuật khoa học thần kinh người tiêu dùng (Neuromarketing) để kiểm chứng khách quan các phản ứng sinh lý học bên cạnh phương pháp khảo sát tự báo cáo (Self-reported survey).

Tác động và ảnh hưởng

Công trình luận án tiến sĩ của Hoàng Đàm Lương Thuý tạo lập những giá trị tác động lan tỏa sâu rộng trên nhiều phương diện:

  • Tác động học thuật (Academic Impact):
    • Đóng góp vào kho tàng tri thức về hành vi người tiêu dùng số tại thị trường mới nổi. Với chất lượng phương pháp luận cao, các công bố trích xuất từ luận án có tiềm năng đạt chỉ số trích dẫn (Citations) cao trên các tạp chí quốc tế thuộc danh mục ISI/Scopus (Q1/Q2).
    • Trở thành tài liệu tham khảo chuẩn mực cho các chương trình đào tạo sau đại học ngành Quản trị Kinh doanh, Marketing và Hệ thống thông tin quản lý.
  • Tác động chuyển đổi ngành (Industry Transformation):
    • Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng và khung đo lường thực chứng giúp các nhà quản trị nền tảng (Grab, Be, Gojek) định hình lại chiến lược R&D, thiết kế sản phẩm lấy người dùng làm trung tâm (User-Centric Design), và tối ưu hóa chi phí thu hút khách hàng (CAC).
    • Thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của các đơn vị taxi và xe ôm truyền thống thông qua việc nhận thức rõ các nhân tố quyết định sự lựa chọn của khách hàng.
  • Tác động chính sách và xã hội (Policy & Societal Benefits):
    • Hỗ trợ Chính phủ và các cơ quan ban ngành xây dựng chính sách phát triển giao thông thông minh (Smart Transportation), giảm ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường tại các đại đô thị.
    • Nâng cao nhận thức xã hội về lợi ích của phương tiện chia sẻ, thúc đẩy xã hội không tiền mặt và tối ưu hóa nguồn lực phương tiện nhàn rỗi trong nền kinh tế.

Đối tượng hưởng lợi

Hệ thống kết quả nghiên cứu và hàm ý của luận án đem lại giá trị thụ hưởng trực tiếp và phân hóa rõ rệt cho 04 nhóm đối tượng:

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                 BẢN ĐỒ ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                │
├────────────────────────────┬────────────────────────────┬─────────────────────────────────┤
│    NGHIÊN CỨU SINH & NCS   │    GIẢNG VIÊN & HỌC GIẢ    │   DOANH NGHIỆP NỀN TẢNG & R&D   │
│  - Kế thừa mô hình TPE     │  - Nguồn tư liệu giảng dạy │  - Tối ưu hóa UI/UX ứng dụng    │
│  - Thang đo Chánh niệm     │  - Mở rộng hướng nghiên cứu│  - Tinh chỉnh chiến lược giá    │
│  - Phương pháp PLS-SEM     │    liên ngành chuyên sâu   │  - Nâng cao tỷ lệ giữ chân khách│
├────────────────────────────┴────────────────────────────┴─────────────────────────────────┤
│                              CƠ QUAN QUẢN LÝ NHÀ NƯỚC & XÃ HỘI                            │
│  - Hoàn thiện hành lang pháp lý quản lý kinh tế chia sẻ và bảo vệ dữ liệu cá nhân         │
│  - Hoạch định quy hoạch giao thông thông minh, thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt    │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
  1. Nghiên cứu sinh và Học viên Cao học: Kế thừa một khung phân tích hoàn chỉnh, hệ thống thang đo đã được chuẩn hóa qua nghiên cứu định tính và định lượng tại Việt Nam; vận dụng phương pháp phân tích trắc lượng thư mục bằng VOSviewer để thực hiện tổng quan tài liệu.
  2. Giảng viên và Học giả cấp cao: Sử dụng các lập luận lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm để củng cố các bài giảng chuyên đề về Hành vi người tiêu dùng nâng cao, Quản trị chiến lược dịch vụ và Kinh tế số.
  3. Bộ phận R&D và Nhà quản trị Doanh nghiệp công nghệ: Nhận diện rõ mức độ ưu tiên của các thuộc tính dịch vụ (sự tiện lợi, tính minh bạch giá, bảo mật) và cơ chế tác động của trạng thái chánh niệm, từ đó thiết kế các chiến dịch truyền thông trúng đích và nâng cấp trải nghiệm người dùng.
  4. Cơ quan hoạch định chính sách: Sở hữu luận cứ khoa học để xây dựng biểu thuế, quy chuẩn hoạt động cho xe hợp đồng điện tử và hoạch định hạ tầng số đô thị đồng bộ.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo và đột phá nhất của luận án là gì?

Đóng góp đột phá nhất là việc tích hợp thành công cấu trúc Chánh niệm với sự chấp nhận công nghệ (Mindfulness in Technology Acceptance - MTA) (Langer, 1989, 2020; Ndubisi, 2014) vào Mô hình Công nghệ – Cá nhân – Môi trường (TPE) và Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM). Khác với các nghiên cứu truyền thống giả định người tiêu dùng tiếp nhận công nghệ một cách cơ học, luận án chứng minh trạng thái tỉnh thức, phân tích thấu đáo của cá nhân đóng vai trò tiền đề kích hoạt mạnh mẽ nhận thức tính hữu ích và thái độ tích cực, mở ra một mô hình tiếp cận tâm lý học nhận thức hoàn toàn mới trong nghiên cứu hành vi số.

2. Điểm đổi mới về phương pháp luận so với các nghiên cứu trước đây được thể hiện như thế nào?

So với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam (thường chỉ dùng thống kê mô tả SPSS hoặc kiểm định hồi quy đơn tuyến tính như Đỗ Đình Nam, 2018; Nguyễn Ngọc Mai et al., 2021), luận án thiết lập quy trình nghiên cứu 3 giai đoạn chuẩn mực:

  • Kết hợp trắc lượng thư mục khoa học VOSviewer trên 408 bài Scopus và 60 bài WOS quốc tế để xác định khoảng trống khoa học chính xác.
  • Hiệu chỉnh thang đo định tính qua phỏng vấn sâu chuyên gia.
  • Sử dụng mô hình PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 4.0 với kỹ thuật Bootstrapping 5.000 mẫu lặp lại trên $N = 498$ đáp viên, kiểm soát đồng thời các chỉ số khắt khe: Outer Loadings, AVE, CR, HTMT ratio, VIF và hệ số tác động $f^2$.

3. Phát hiện thực nghiệm nào mang tính bất ngờ nhất từ kết quả phân tích dữ liệu?

Phát hiện bất ngờ nhất là Chánh niệm không hề cản trở việc sử dụng ứng dụng di động như kết luận của một số tác giả quốc tế (ví dụ: Hirsch & Chen, 2022 tại thị trường phương Tây cho rằng chánh niệm khiến người dùng né tránh công nghệ để giảm phụ thuộc). Ngược lại, tại Việt Nam, người tiêu dùng có chánh niệm cao lại là những người nhận thức sâu sắc nhất về giá trị tối ưu thời gian, độ an toàn và sự minh bạch của dịch vụ gọi xe công nghệ, qua đó thúc đẩy ý định sử dụng mạnh mẽ hơn.

4. Luận án có cung cấp quy trình và thang đo chuẩn hóa để tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) không?

Có. Luận án xây dựng và công bố chi tiết:

  • Toàn bộ danh mục câu hỏi thang đo Likert 5 điểm sau khi đã hiệu chỉnh qua nghiên cứu định tính.
  • Quy trình lọc dữ liệu, xử lý dữ liệu khuyết và kiểm định độ tin cậy.
  • Toàn bộ ma trận hệ số tải ngoài, giá trị AVE, CR, HTMT và các tham số VIF. Quy trình này cho phép các nhà nghiên cứu độc lập tái lập hoàn toàn quy trình khảo sát tại các bối cảnh địa lý hoặc lĩnh vực công nghệ khác.

5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm tới (10-Year Research Agenda) được định hình ra sao?

Luận án phác thảo chương trình nghị sự 10 năm tới xoay quanh 04 trục nghiên cứu chiến lược:

  1. Nghiên cứu chuyển đổi sang hệ sinh thái di chuyển xanh: Phân tích hành vi chấp nhận xe máy điện và taxi điện kết nối ứng dụng (EV Mobility).
  2. Nghiên cứu hành vi liên tục và lòng trung thành bằng dữ liệu bảng (Longitudinal Panel Data): Đánh giá vòng đời khách hàng qua nhiều năm.
  3. Nghiên cứu tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI-driven Transportation): Ý định chấp nhận xe tự hành (Autonomous Vehicles) và trợ lý ảo cá nhân hóa điều hướng.
  4. Nghiên cứu tác động tâm lý thần kinh (Neuro-IS): Ứng dụng công nghệ đo sóng não và chuyển động mắt (Eye-tracking) để đo lường chánh niệm thực thời khi tương tác ứng dụng.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của Hoàng Đàm Lương Thuý (2024) là một công trình khoa học công phu, nghiêm túc và mang lại giá trị học thuật xuất sắc. Tóm tắt 06 đóng góp cụ thể và toàn diện của luận án:

  1. Hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận: Tổng hợp và đối chiếu sâu sắc các luồng lý thuyết tiếp nhận công nghệ (TAM, UTAUT2, TPE, TRAM, Social Cognitive Theory) và lý thuyết Chánh niệm trong môi trường kinh tế số.
  2. Xác lập khung phân tích TPE mở rộng tiên phong: Bổ sung thành công các biến số tâm lý chiều sâu (Chánh niệm, Sự sẵn sàng công nghệ) bên cạnh các biến số công nghệ và môi trường xã hội.
  3. Quy trình phương pháp luận mẫu mực: Kết hợp trắc lượng thư mục khoa học VOSviewer (Scopus, WOS), nghiên cứu định tính chuyên gia và mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM trên SmartPLS 4.0 với mẫu khảo sát quy chuẩn $N = 498$.
  4. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm xác thực: Khẳng định vai trò dẫn dắt của Nhận thức tính hữu ích và Điều kiện thuận lợi; giải mã cơ chế kích hoạt tích cực của Chánh niệm đối với ý định chấp nhận công nghệ tại Việt Nam.
  5. Đề xuất hệ thống giải pháp quản trị khả thi: Xây dựng ma trận giải pháp đồng bộ theo 03 khía cạnh Cá nhân – Công nghệ – Môi trường, trực tiếp hỗ trợ các doanh nghiệp vận tải công nghệ tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
  6. Định hình khuyến nghị chính sách vĩ mô: Cung cấp luận cứ khoa học hỗ trợ các cơ quan quản lý nhà nước hoàn thiện thể chế quản lý kinh tế chia sẻ, phát triển giao thông thông minh và chuyển đổi số quốc gia.

Công trình không chỉ giải quyết trọn vẹn các câu hỏi nghiên cứu đặt ra mà còn mở ra những chân trời nghiên cứu mới, tạo lập di sản học thuật bền vững và thúc đẩy sự phát triển văn minh, hiện đại của ngành kinh tế vận tải số tại Việt Nam và khu vực.