Hướng dẫn in lụa thiệp cưới Informational, Transactional năm 2024
TÁC ĐỘNG CỦA TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ ĐẾN Ý ĐỊNH MUA HÀNG: KHẢO SÁT THỰC TẾ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINHTÁC ĐỘNG CỦA TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ ĐẾN Ý ĐỊNH MUA HÀNG: KHẢO SÁT THỰC TẾ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Show
Phạm Đức Chính Ngô Thị Dung Tóm tắt Sự phát triển của Internet đã tạo ra những cách thức mới cho người tiêu dùng tham gia vào các hoạt động tiếp thị và chia sẻ kinh nghiệm của mình. Truyền miệng điện tử (eWOM) trở thành yếu tố quan trọng làm thay đổi hành vi của người tiêu dùng. Nghiên cứu này hướng đến mục tiêu xem xét ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng của người tiêu dùng. Mô hình cấu trúc (SEM) được sử dụng để kiểm định các mối quan hệ thông qua dữ liệu thu thập từ 320 người tiêu dùng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy eWOM có liên hệ với sự chấp nhận eWOM và ý định mua hàng. Đồng thời kết quả phân tích cấu trúc đa nhóm để kiểm tra vai trò điều tiết của giới tính và độ tuổi, cho thấy không có sự khác biệt giữa sự tác động của eWOM đối với giới tính nhưng có sự khác biệt theo độ tuổi. Từ khóa: Truyền miệng điện tử, ý định mua hàng, eWOM, sự chấp nhận eWOM. Abstract As the Internet keeps developing, it also creates new ways for the consumers to participate in the marketing activities, and share their experiences. Electronic word of mouth (eWOM) has become an important factor changing consumer’s behavior. The purpose of this study is to examine the effect of electronic word of mouth on purchasing intention. A sample of 320 customers was surveyed to test the model. Using structural equation modeling (SEM), the study confirms the effects of eWOM on eWOM adoption and purchase intention. In addition, the study examines the effects of two moderator variables, gender and age, on purchase intention and while the effect of age on purchase intention is confirmed but the impact of gender is not confirmed. Keywords: E-wouth of mouth, purchase intention, eWOM, eWOM adoption.
Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của Internet đã cung cấp một phương tiện tốt hơn cho người tiêu dùng để thu thập các thông tin và tư vấn liên quan đến hành vi tiêu dùng từ người tiêu dùng khác bằng truyền miệng điện tử (eWOM) (Hennig-Thurau & Walsh, 2003; Moran & cộng sự, 2014). Truyền miệng điện tử cho phép người dùng tiếp nhận, chia sẻ và chọn lọc thông tin một cách có hiệu quả, vượt qua những trở ngại cả về không gian và thời gian (Cheung, 2014). Có thể nói, truyền miệng điện tử giúp người tiêu dùng có sức mạnh để ảnh hưởng đến những người mua khác thông qua ý kiến về các sản phẩm hoặc dịch vụ được sử dụng (Chu, 2009; Chu & Kim, 2011; Kozinets & cộng sự, 2010). Ngoài ra, truyền thông xã hội nói chung và truyền miệng điện tử nói riêng còn tác động đến các truyền thông tiếp thị. Trước tình trạng người tiêu dùng ngày càng tiếp xúc với một số lượng của các thông điệp tiếp thị, và ngân sách marketing thu nhỏ, thì các nhà tiếp thị không thể bỏ qua lợi thế của sức mạnh ảnh hưởng của truyền thông xã hội nói chung và eWOM nói riêng (Hennig-Thurau & cộng sự, 2004). Tại Việt Nam, truyền miệng vẫn đóng vai trò là nguồn thông tin quan trọng đối với người tiêu dùng khi có đến 89% người tiêu dùng cho rằng nguồn thông tin, các khuyến nghị từ gia đình và bạn bè là đáng tin cậy nhất. Và 75% người dùng chỉ ra rằng họ tin tưởng vào các ý kiến của người tiêu dùng được đăng trực tuyến (Nielsen, 2017). Ở một nghiên cứu khác, có 57% người dùng đọc bình luận trực tuyến của người dùng khác về sản phẩm điện tử trước khi mua; 40% đọc bình luận về sản phẩm may mặc; 42% không chỉ xem thông tin của người khác mà còn tích cực đăng tải bài bình luận; 29% đăng tải bài bình luận, phim ảnh bình luận về sản phẩm (Nielsen, 2015). Đây là minh chứng cho thấy ảnh hưởng không nhỏ của truyền miệng điện tử đến hành vi của người tiêu dùng Việt. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của truyền thông eWOM đối với ý định mua hàng người tiêu dùng như Katz & cộng sự (19Cheung & cộng sự (2008); Fan & Miao (2012); Lin & cộng sự (2013) nhưng khó có thể sử dụng kết quả của những nghiên cứu này áp dụng vào thị trường Việt Nam do môi trường văn hóa khác nhau, hành vi người tiêu dùng ở mỗi quốc gia khác nhau có thể khác nhau. Hơn nữa, tại Việt Nam ảnh hưởng của eWOM đến sự chấp nhận eWOM và ý định mua hàng vẫn chưa được quan tâm đúng mực, chưa có nhiều nghiên cứu về vấn đề này. Do đó, việc có thêm các nghiên cứu trong lĩnh vực này là thật sự cần thiết nhằm hiểu rõ hơn những tác động của eWOM đến ý định mua hàng của người tiêu dùng. Nhận thấy điều này, nghiên cứu được thực hiện nhằm tìm hiểu tác động của eWOM, mức độ tác động của các yếu tố của eWOM đến sự chấp nhận của eWOM và ý định mua hàng, cũng như mở rộng xem xét những ảnh hưởng của khác biệt giới tính và độ tuổi lên tác động của eWOM đến ý định mua hàng. Từ đó đề xuất các hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp phát triển truyền miệng điện tử như là một công cụ tiếp thị hiệu quả nhằm tạo dựng khả năng thành công hơn cho các doanh nghiệp nói chung và các thương hiệu Việt nói riêng.
Truyền miệng điện tử (eWOM) Trước thời đại Internet, người tiêu dùng chia sẻ kinh nghiệm liên quan đến sản phẩm với nhau thông qua truyền miệng (WOM) truyền thống như: thảo luận với bạn bè và gia đình (Sundaram & cộng sự, 1998). Trong lịch sử, WOM đã được công nhận là một trong những nguồn lực có ảnh hưởng nhất của truyền tải thông tin (Breazeale, 2009; Godes & Mayzlin, 2004). Sự ảnh hưởng WOM vào việc ra quyết định của người tiêu dùng cũng được hình thành trong các lý luận học thuật (Steffes & Burgee, 2009). Các đặc điểm chính của WOM là nguồn độc lập - nguồn cung cấp WOM không có lợi ích thương mại, và do đó quá trình truyền thông này là đáng tin cậy hơn các thông tin công ty tạo ra (Arndt, 1967). Sự tiến bộ của công nghệ đã cho phép người tiêu dùng chia sẻ thông tin liên quan đến sản phẩm qua mạng Internet, do đó làm tăng khả năng tác động của WOM (Cheung & Thadani, 2012; Chevalier & Mayzlin, 2006). Thông qua các phương tiện truyền thông xã hội, người tiêu dùng có thể tạo ra, trao đổi và chia sẻ các nội dung, ý kiến của mình thông qua hoạt động truyền miệng điện tử (eWOM). Theo Hennig–Thurau & cộng sự (2004: 39), thì “eWOM là bất kỳ lời phát biểu tích cực hay tiêu cực của những khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại hay khách hàng cũ về một sản phẩm hoặc công ty, được cung cấp cho mọi người và tổ chức thông qua Internet”. Khái niệm này được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu về eWOM hiện nay. Như vậy, truyền miệng điện tử có thể được xem như phần mở rộng của truyền miệng truyền thống giữa các cá nhân trong thời đại mới (Yolanda & cộng sự, 2011) và có thể khắc phục những hạn chế của truyền miệng truyền thống (Godes & Mayzlin, 2004). Nó làm thay đổi hành vi của người tiêu dùng, ý kiến của người tiêu dùng khác trên môi trường trực tuyến ngày càng trở thành cơ sở, ảnh hưởng đến cộng đồng người tiêu dùng khi đưa ra các quyết định (Chu, 2009). Ý định mua hàng của người tiêu dùng Trong cơ sở lý luận về eWOM thì ý định mua hàng là một trong những biến kết quả phổ biến nhất của truyền thông eWOM (Sher & Lee, 2009; Lee & Lee, 2009). Theo Ajzen (1991) thì ý định mua được xem là yếu tố động cơ có ảnh hưởng đến hành vi của mỗi cá nhân, các yếu tố này cho thấy mức độ sẵn sàng hoặc nỗ lực của mỗi cá nhân sẽ bỏ ra để thực hiện hành vi. Khi con người có ý định hành vi mạnh mẽ hơn, họ sẽ có khuynh hướng thực hiện hành vi cao hơn. Ngoài ra, ý định mua là đại diện của mặt nhận thức về sự sẵn sàng thực hiện một hành vi mua và là công cụ chính xác nhất để dự báo về hành vi mua thực tế (Kalwani & Silk, 1982). Nó là một yếu tố dùng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai (Blackwell & cộng sự, 2001). Chính vì vậy, nghiên cứu về ý định mua hàng sẽ có ý nghĩa rất lớn về mặt thực tế đến hành vi mua hàng thật sự. Sự chấp nhận truyền miệng điện tử Sự chấp nhận truyền miệng điện tử là một hành động tâm lý tác động đến người tiêu dùng trực tuyến thông qua các quy phạm xã hội hoặc các đánh giá/bình luận trong môi trường trực tuyến (Fan & Miao, 2012). Hành vi chấp nhận thông tin là một trong những hoạt động chính mà người dùng tìm cách thực hiện trong cộng đồng ảo (Cheung & cộng sự, 2008). Người tiêu dùng tham khảo các ý kiến, bình luận của người tiêu dùng khác trước khi họ đưa ra quyết định mua hàng. Tương tự, người tiêu dùng sẽ thu hút được một cộng đồng ảo giúp đỡ bằng cách gửi câu hỏi khi họ có thắc mắc. Nếu người tiêu dùng nhận thức một đánh giá/bình luận là đáng tin cậy, hữu ích họ sẽ chấp nhận thông tin và có thêm tự tin để sử dụng eWOM trước khi đưa ra quyết định mua hàng (Sussman & Siegel, (2003). Các nhà nghiên cứu cho thấy sự chấp nhận eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua hàng (Fan & Miao, 2012; Cheung & cộng sự., 2008, Erkan & Evans, 2016). Vì vậy, giả thuyết thứ nhất được đề xuất: H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa sự chấp nhận eWOM và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Thông điệp của truyền miệng điện tử Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng thông điệp eWOM là một phương tiện quan trọng, nhờ đó người tiêu dùng có thể có được thông tin về sản phẩm hoặc chất lượng dịch vụ (Chevalier & Mayzlin, 2006). Cụ thể, hai yếu tố được đề cập của thông điệp eWOM trong nghiên cứu này chính là chất lượng và số lượng truyền miệng điện tử. Chất lượng eWOM là sức mạnh thuyết phục của những bình luận được gắn trong một thông điệp (Ratchford & cộng sự, 2001). Từ người mua trước đó là vô danh trên Internet, người tiêu dùng thường sẽ không dễ dàng chấp nhận hoặc tin đánh giá được đăng trên một trang web nếu nó không cung cấp đủ thông tin (Ratchford & cộng sự, 2001; Chevalier & Mayzlin, 2006). Khi nghĩ rằng một bình luận, đánh giá trong cộng đồng trực tuyến là hữu ích, thì người tiêu dùng sẽ tin tưởng vào bình luận, đánh giá từ đó chấp nhận thông tin eWOM (Davis & cộng sự, 1989; Sussman & Siegal, 2003, Cheung & Thadani, 2012) và có ý định mua hàng cao hơn (Lee & Koo, 2015). Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy được rằng nếu người tiêu dùng cảm nhận được chất lượng eWOM cao, thì sự chấp nhận áp dụng thông tin eWOM sẽ cao hơn (Fan & cộng sự, 2013; Cheung & cộng sự, 2009, Lin & Lu, 2000; Lin, 2007). Vì vậy, giả thuyết tiếp theo được đề xuất: H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng eWOM và sự chấp nhận eWOM của người tiêu dùng. Trong môi trường internet, khách hàng sẽ phải đối mặt với một lượng lớn thông tin truyền miệng (Chu & Kim, 2011), do đó khả năng họ chấp nhận và áp dụng khi tìm thấy một thông tin hữu ích là rất cao. Mặt khác, nếu đánh giá/bình luận được coi là không đáng tin cậy, hiệu quả của nó sẽ giảm xuống, và người đọc để tránh nguy cơ tiềm ẩn, sẽ rất khó làm theo bình luận/đánh giá này (Cheung & cộng sự, 2009). Với những thứ khác là như nhau, đánh giá, bình luận có tính thuyết phục hơn sẽ có một tác động tích cực hơn vào ý định mua của người tiêu dùng (Park & cộng sự, 2007). Trên thực tế, các nhà nghiên cứu trước đây nhận thấy rằng chất lượng eWOM có tác động tích cực đến ý định mua của người tiêu dùng (Lee & Shin, 2014; Park & cộng sự, 2007; Cheung & Thadani, 2009). Từ cơ sở đó, giả thuyết tiếp theo được đề xuất: H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng eWOM và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Ngoài ra, người dùng Internet có thể tìm thấy một số lượng lớn các bài đánh giá về sản phẩm hoặc dịch vụ, đóng vai trò quan trọng trong thương mại điện tử (Chevalier và Mayzlin, 2006). Số lượng eWOM đề cập đến số lượng các ý kiến được công bố thông qua một trang web (Cheung & cộng sự, 2008; Sicilia và Ruiz, 2010). Người tiêu dùng cần tham khảo số lượng eWOM để củng cố lòng tin của họ, giúp tránh được những quyết định sai lầm hoặc rủi ro trong khi mua sắm (Bataineh, 2015 ), bởi số lượng bình luận trực tuyến thể hiện cho sự nổi tiếng và quan trọng của sản phẩm (Lee & Lee, 2009; Chatterjee, 2001). Các nghiên cứu của Park & cộng sự (2007); Sher & Lee (2009); Sicilia & Ruiz (2010) đã cung cấp bằng chứng rằng số lượng của eWOM có ảnh hưởng tích cực đến là sự chấp nhận eWOM, cũng như ý định mua của người tiêu dùng (Park & cộng sự, 2007; Lee & cộng sự, 2008). Từ đó, các giả thuyết tiếp theo được đề xuất: H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa số lượng eWOM và sự chấp nhận eWOM của người tiêu dùng. H5: Có mối mối quan hệ cùng chiều giữa số lượng eWOM và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Chuyên môn của người gửi thông tin Theo Cheung & cộng sự (2008) thì trong môi trường trực tuyến, mọi người gần như có quyền tự do không giới hạn để trao đổi và bày tỏ cảm xúc của mình đối với sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định mà không cần phải tiết lộ danh tính thực sự của mình. Do đó, vấn đề đặt ra cho người tiêu dùng cần xác định là khả năng chuyên môn và sự tin cậy của những người đóng góp để có thể chấp nhận hoặc từ chối các thông tin được đăng (Cheung & cộng sự, 2008). Nếu người tiêu dùng nghĩ rằng các ý kiến được đăng bởi những cá nhân có chuyên môn và độ tin cậy cao, thì họ sẽ có một nhận thức cao hơn về tính hữu ích của các ý kiến, bình luận (Gilly & cộng sự, 1998; Bansal & Voyer, 2000; Gefen & cộng sự, 2004; Cheung & cộng sự, 2008) . Vì lý do đó, giải thuyết được đề xuất: H6: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chuyên môn người đánh giá và sự chấp nhận eWOM của người tiêu dùng. Sự tham gia Sự tham gia có thể được định nghĩa là sự liên quan của một sản phẩm dựa trên lợi ích, nhu cầu và giá trị, cũng như cảm nhận của người tiêu dùng (Zaichkowsky, 1985). Khi sự tham gia cao, cá nhân có động lực lớn hơn để hiểu những thông tin nổi bật, chất lượng của thông điệp sẽ có tác động lớn hơn vào sự thuyết phục (Petty & Cacioppo, 1984). Họ có nhiều khả năng sẽ tập trung mạnh mẽ vào các nội dung tin nhắn, xem xét kỹ hơn, chú ý đến các lý lẽ thuyết phục, và sau đó tạo ra những suy nghĩ của riêng mình trong mối quan hệ với các lập luận. Ngược lại, những cá nhân thiếu động cơ hay thiếu khả năng, tức là sự tham gia thấp chủ yếu tập trung vào các yếu tố không mang tính nội dung, chẳng hạn như số lượng các lập luận (Park & cộng sự, 2007), họ có xu hướng chú ý đến các đặc tính bề nổi của thông điệp hoặc những lợi ích ẩn tàng kèm theo hơn là nội dung bên trong của thông điệp đó (Fan & Miao, 2012). Những người tiêu dùng có sự tham gia cao hơn với một sản phẩm sẽ chấp nhận và sử dụng những đánh giá/bình luận của người dùng khác tích cực hơn (Fan & Miao, 2012). Chính vì vậy, sự tham gia sẽ là một yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận eWOM của người tiêu dùng (Petty & Cacioppo, 1984, Park & Lee, 2008, Fan & Miao, 2012). Do đó, giả thuyết được đề xuất: H7: Có mối quan hệ cùng chiều giữa sự tham gia và sự chấp nhận eWOM của người tiêu dùng. Giới tính và độ tuổi Cheung và cộng sự (2012) đã chỉ ra yếu tố nhân khẩu học của người nhận (trong đó có giới tính và độ tuổi) có ảnh hưởng đến tác động eWOM. Lý thuyết xã hội học giải thích rằng, nam và nữ có mục tiêu xã hội, mục tiêu truyền thông cơ bản khác nhau khi giao tiếp (Kilbourne & Weeks, 1997). Các mục tiêu khác nhau trong giao tiếp có thể ảnh hưởng đến nhận thức của thông điệp trong trường hợp nghiên cứu này, eWOM. Cụ thể, giới tính đã được chứng minh có thể ảnh hưởng đến nhận thức hoặc sự tin tưởng của eWOM, ảnh hưởng của eWOM lên nữ giới mạnh hơn nam giới, và hai giới sẽ coi trọng những yếu tố eWOM khác nhau khi tham khảo thông tin trực tuyến (Awad & Ragowsky (2008). Những khách hàng nữ thường tin vào những đánh giá, ý kiến trực tuyến khi đưa ra quyết định mua hàng hơn các khách hàng nam. Nam giới thường thực dụng hơn trong quá trình mua hàng, trong khi đó nữ giới thường cảm xúc hơn trong suốt quá trình mua hàng (Fan & Maio, 2012). Các tác động của tuổi tác lên hành vi của người tiêu dùng được chấp nhận rộng rãi (Yoon & Cole, 2008). Độ tuổi có một tác động sâu sắc đến cách người tiêu dùng diễn giải những trải nghiệm và hình thành thái độ đối với truyền thông tiếp thị (Patterson & cộng sự, 1997). Trong việc áp dụng công nghệ, khách hàng lớn tuổi nhiều khả năng chống lại các sản phẩm công nghệ theo định hướng chủ yếu là do những thách thức trong việc tìm hiểu và sử dụng các thiết bị này. Yoon & Cole (2008) mô tả điều này là kiến thức thuyết phục, trong đó đề cập đến xu hướng và chiến thuật để chống lại những nỗ lực thuyết phục. Thông qua kinh nghiệm và kiến thức tích lũy được nhiều hơn, khách hàng lớn tuổi có nhiều khả năng chống lại những nỗ lực thuyết phục. Từ các giả thuyết trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất. Sự chấp nhận thông tin eWOM Chuyên môn người gửi thông tin Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Bộ thang đo Các thang đo trong nghiên cứu này được kế thừa từ các thang đo dựa trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu về truyền miệng điện tử (eWOM). Cụ thể, thang đo chất lượng eWOM (QL) được đo bằng 7 biến dựa trên nghiên cứu của Park & cộng sự (2007). Thang đo số lượng eWOM (QN) gồm 3 biến quan sát trên cơ sở thang đo của Lin & cộng sự (2013). Thang đo chuyên môn của người gửi (SD) với 5 biến quan sát cũng được tham khảo từ nghiên cứu của Lin & cộng sự (2013). Thang đo sự tham gia (IV) gồm 7 biến quan sát dựa trên nghiên cứu của Kapferer & Laurent (1985). Thang đo sự chấp nhận eWOM (AD) gồm 4 biến quan sát được xây dựng dựa trên cơ sở thang đo của Cheung & cộng sự (2009) cùng kết quả nghiên cứu sơ bộ sau khi loại một biến quan sát ra khỏi thang đo, bởi theo các hỏi đáp viên thì phát biểu này gây khó hiểu, và khi loại thang đo này không ảnh hưởng nhiều về mặt nội dung của thang đo. Cuối cùng, thang đó ý định mua hàng (IT) gồm 5 biến quan sát được xây dựng dựa trên sự tham khảo nghiên cứu của Lin & cộng sự (2013). Xem Phụ lục. Thang đo được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với bối cảnh tiêu dùng tại thị trường Việt Nam bằng kết quả của nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thuật phỏng vấn chuyên gia nhằm phát hiện, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát nghĩa dùng để thực hiện đo lường các khái niệm nghiên cứu, cho phù hợp với thị trường Việt Nam. Sau đó, kỹ thuật thảo luận nhóm được sử dụng để kiểm tra và đánh giá lại cách sử dụng từ ngữ trong từng câu hỏi của từng quan sát nhằm đảm bảo các đối tượng khi được phỏng vấn bằng bảng câu hỏi hiểu đúng và rõ. Nguồn số liệu khảo sát Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành tại thành phố Hồ Chí Minh thông qua phát phiếu khảo sát cùng phỏng vấn trực tiếp và khảo sát trực tuyến bằng công cụ Google Docs. Đối tượng khảo sát là những người tiêu dùng đã có kinh nghiệm tham khảo các thông tin truyền miệng điện tử (những bình luận, đánh giá..) của người tiêu dùng khác trước khi đưa ra quyết định mua hàng trong vòng 3 tháng gần nhất khi được khảo sát. Tổng số lượng phiếu điều tra thu được là 350 phiếu trong đó có 240 phản hồi là phát phiếu khảo sát, 110 phiếu phản hồi thu được từ khảo sát trực tuyến. Tuy nhiên, sau khi sàng lọc và loại bỏ các phiếu không hợp lệ, số lượng phiếu hợp lệ cuối cùng là 320 phiếu, được dùng trong phân tích chính thức. Những phiếu hợp lệ này được nhập liệu và phân tích bằng phần mềm SPSS 20 và AMOS 20. Trong đó, công cụ Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy các thang đo, giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo được kiểm tra qua các bước phân tích nhân tố EFA và CFA. Sau đó các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định với mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
Kiểm định thang đo Phân tích Crobach anpha cho thấy các thành phần của các khái niệm đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy Cronbach Alpha (từ 0,737 đến 0,9) >0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994). Hơn nữa, tất cả hệ số tương quan biến – tổng đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0,3) (Nunnally và Bernstein, 1994). Kết quả phân tích EFA các biến quan sát SD5 (thang đo chuyên môn của người gửi, IT2 (thang đo ý định mua) có hệ số tải nhân tố không đạt yêu cầu (< 0.4) cùng các biến quan sát SD4 (thang đo chuyên môn người gửi), AD2 (thang đo sự chấp nhận eWOM) có hiện tượng Cross – Loading, chênh lệch trọng số <0,3 (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Ngoài ra, xem xét giá trị nội dung của các biến quan sát này thì khi loại ra không ảnh hưởng nhiều đến giá trị thang đo. Vì vậy các biến này lần lượt bị loại ra. Sau khi loại các biến SD4, SD5, AD2, IT2 kết quả kiểm định KMO trong phân tích nhân tố EFA cho thấy hệ số KMO = 0,895 (> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0,000) cho thấy các yếu tố thích hợp để tích nhân tố EFA. Sáu yếu tố được trích tại mức Eigenvalues 1,032 (>1) và phương sai cải thiện sau khi loại biến ra là 59,097 % đạt yêu cầu (> 50%) (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Mức tải nhân tố biến thiên từ 0,477 đến 0.813 đều > 0,4 và chênh lệch trọng số đều > 0,3. Điều này cho thấy các biến quan sát đều đạt yêu cầu và kết quả còn cho thấy các thang đo đạt độ hội tụ, không bị chia tách và thích hợp để tiến hành phân tích tiếp theo. Kết quả CFA cho thấy mô hình đo lường đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường: χ2320 = 491,135 (p =0.000), CMIN/df=1,600 <2. Các chỉ số: GFI, TLI, CFI lần lượt là: 0,902; 0.932 và 0.940 đều > 0.9, RSMEA = 0.043 < 0.08 (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Đồng thời, trọng số CFA của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (thấp nhất là λIT1 = 0,515) và có ý nghĩa thống kê (p=0,000) (Hair & cộng sự, 2010). Khẳng định giá trị hội tụ của thang đo sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Đồng thời, hệ số tương quan của các khái niệm trong mô hình đều nhỏ hơn khác với 1 (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Như vậy, các khái niệm đạt giá trị phân biệt. Ngoài ra, kết quả kiểm định độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích đều phù hợp cho thấy các thang đo của các khái niệm đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Hình 2. Kết quả CFA mô hình đo lường tới hạn (chuẩn hóa) Kiểm định mô hình Mô hình lý thuyết được kiểm định bằng mô hình SEM.. Kết quả phân tích SEM cho thấy mô hình có 315 bậc tự do, Chi-square = 742,905, CMIN/df = 2,358 < 3; TLI = 0,846, CFI = 0,862 > 0,8 và RMSEA = 0,065 <0,08 (Hu & Bentler,1999). Do đó, có thể kết luận mô hình đề xuất thích hợp với dữ liệu thị trường (Hình 3). Hình 3. Kết quả kiểm định cấu trúc (SEM) cho mô hình lý thuyết (chuẩn hóa) Kết quả kiểm định giả thuyết cho thấy tất cả các mối quan hệ các mối quan hệ đều có ý nghĩa thống kê (p < 0,05), nghĩa là các giả thuyết (H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7) về mối quan hệ của các khái niệm đề ra trong mô hình lý thuyết đều được chấp nhận trên Bảng 1. Bảng 1. Hệ số hồi quy của các mối quan hệ (chưa chuẩn hóa) Giả thuyết Mối quan hệ của các khái niệm Ước lượng Sai số chuẩn Giá trị tới hạn Mức ý nghĩa Kiểm định H1 Sự chấp nhận eWOMà Ý định mua 0,215 0,081 2,651 0,008 Chấp nhận H2 Chất lượng eWOMà Sự chấp nhận eWOM 0,169 0,056 3,014 0,003 Chấp nhận H3 Chất lượng eWOMà Ý định mua 0,246 0,063 3,893 0,000 Chấp nhận H4 Số lượng eWOMà Sự chấp nhận eWOM 0,142 0,051 2,756 0,006 Chấp nhận H5 Số lượng eWOMà Ý định mua 0,218 0,058 3,771 0,000 Chấp nhận H6 Chuyên môn của người gửi à Sự chấp nhận eWOM 0,238 0,069 3,431 0,000 Chấp nhận H7 Sự tham gia à Sự chấp nhận eWOM 0,562 0,097 5,822 0,000 Chấp nhận Một cách tổng quát, chất lượng eWOM, số lượng eWOM, chuyên môn của người gửi, sự tham gia giải thích 44,3% phương sai của sự chấp nhận eWOM. Còn sự chấp nhận eWOM, chất lượng eWOM, số lượng eWOM giải thích gần 33% ý định mua của người tiêu dùng. Trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận eWOM thì sự tham gia tác động mạnh nhất vào sự chấp nhận eWOM (β =0,503), tiếp theo là chuyên môn của người gửi (β =0,280), còn chất lượng eWOM và số lượng eWOM có tác động gần như nhau đến sự chấp nhận (β lần lượt là 0,206 và 0,203). Về tác động của chất lượng eWOM, số lượng eWOM và sự chấp nhận eWOM tới ý định mua thì số lượng eWOM có tác động mạnh nhất (β = 0,335), sau đó là chất lượng eWOM (β = 0,321), cuối cùng là sự chấp nhận eWOM (β = 0,229). Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng kiểm định Bootstrap với số lượng mẫu lặp lại N = 1000 nhằm đánh giá tính bền vững của mô hình lý thuyết, đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình. Kết quả cho thấy độ lệch tuy xuất hiện nhưng rất nhỏ nên có thể kết luận các ước lượng trong mô hình có thể tin cậy được. Để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố eWOM tới ý định mua của người tiêu dùng, phân tích tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp được chúng tôi sử dụng. Bảng 2. Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Biến phụ thuộc Tác động Chất lượng eWOM Số lượng eWOM Chuyên môn người gửi Sự tham gia Sự chấp nhận eWOM Sự chấp nhận eWOM Trực tiếp 0,206 0,203 0,280 0,503 0,000 Gián tiếp 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Tổng hợp 0,206 0,203 0,280 0,503 0,000 Ý định mua Trực tiếp 0,321 0,335 0,000 0,000 0,229 Gián tiếp 0,047 0,047 0,064 0,122 0,000 Tổng hợp 0,368 0,382 0,064 0,122 0,229 Kết quả từ bảng 2 cho thấy, trong các nhân tố của eWOM ảnh hưởng đến ý định mua thì số lượng eWOM có mức tác động mạnh nhất (β = 0,382), kế đến là chất lượng eWOM (với β = 0,368), thứ ba là là sự chấp nhận eWOM (β = 0,229). Nhân tố ảnh hưởng thấp nhất đến ý định mua là chuyên môn của người gửi (β = 0,064). Riêng nhân tố sự tham gia, mặc dù tác động đến ý định mua không cao (với β =0,122) nhưng lại là nhân tố quan trọng, có tác động mạnh nhất đến sự chấp nhận eWOM trong các nhân tố eWOM tác động đến sự chấp nhận (β' = 0,503). Điều này cho thấy một cách rõ nét tác động của các nhân tố eWOM đến ý định mua hàng và tầm quan trọng đặc biệt của thông điệp eWOM trong ảnh hưởng đến ý định mua của người tiêu dùng Ngoài ra, nghiên cứu này còn tiến hành phân tích đa nhóm để kiểm tra vai trò điều tiết của giới tính (nam và nữ) và độ tuổi (<25 tuổi và >=25 tuổi) trong mối quan hệ giữa eWOM đến sự chấp nhận và ý định mua hàng của người tiêu dùng. Kết quả cho thấy các mối quan hệ giữa (1) Sự chấp nhận eWOM đến ý định mua hàng, (2) Chất lượng eWOM đến sự chấp nhận, (3) Chất lượng eWOM đến ý định mua, (4) Số lượng eWOM đến sự chấp nhận eWOM, (5) Số lượng eWOM đến ý định mua, (6) Chuyên môn của người gửi đến sự chấp nhận eWOM, (7) Sự tham gia đến sự chấp nhận eWOM, không thay đổi theo giới tính, nhưng khác biệt theo độ tuổi. (Bảng 3). Bảng 3. Sự khác biệt các chỉ tiêu tương thích (bất biến và khả biến từng phần) Biến kiểm định Mô hình so sánh Chi-square Df p Giới tính (Nam – Nữ) Bất biến từng phần 1164,070 637 0,000 Khả biến 1154,094 630 0,000 Giá trị khác biệt 9,976 7 0,190 Độ tuổi (<25 tuổi – >=25 tuổi) Bất biến từng phần 1212,181 637 0,000 Khả biến 1161,268 630 0,000 Giá trị khác biệt 50,913 7 0,000 Thảo luận Kết quả nghiên cứu cho thấy sự tương thích của mô hình nghiên cứu với thông tin thị trường và tất cả bảy giả thuyết về mối quan hệ của các khái niệm trong mô hình lý thuyết được chấp nhận. Khẳng định chất lượng eWOM, số lượng eWOM, chuyên môn của người gửi, sự tham gia, có ảnh hưởng đến sự chấp nhận của eWOM và từ đó ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Ngoài ra, chất lượng eWOM, số lượng eWOM ngoài ảnh hưởng đến ý định mua hàng qua sự chấp nhận eWOM, còn có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua hàng. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả trước đây. (Park
Trước hết,
Thứ nhất, việc khảo sát trực tuyến dựa trên sự tiếp cận ngẫu nhiên của đối tượng khảo sát với đường link chia sẻ bảng câu hỏi nên số lượng mẫu thu nhập không đồng đều giữa các khu vực được khảo sát. Thứ hai, phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất làm cho khả năng khái quát hóa vấn đề còn hạn chế. Thứ ba, nghiên cứu chưa đề cập vai trò điều tiết của yếu tố sản phẩm trong tác động của eWOM đến ý định mua hàng. Thứ tư, ảnh hưởng của eWOM đến hành vi tiêu dùng có tác động không nhỏ bởi thương hiệu (Godfrey & cộng sự, 2013), nhưng chưa được đề cập trong nghiên cứu. TÀI LIỆU THAM KHẢO Ajzen, I. (1991). Arndt. (1967). Role of product-related conversations in the diffusion of a new product. Journal of Marketing Research, 4(3), 291–295. Awad, N. F., Ragowsky, A. (2008). Establishing trust in electronic commerce though online word of mouth: An examination across genders. Journal of Management Information Systems, 24(2), 101-121. Bansal, H.S., & Voyer, P.A. (2000). Word-of-mouth process within a service purchase decision context. Journal of Service Research, 3(2), 166-177. Bataineh, A.Q. (2015). The Impact of Perceived e-WOM on Purchase Intention: The Mediating Role of Corporate Image. International Journal of Marketing Studies; 7(1), 126-137. Blackwell, R. D., Miniard, P. W. & Engel, J. F. (2001). Consumer Behavior, 9th edition, Dryden, New York. Breazeale, M., (2009). Word of mouse: An assessment of electronic word-of-mouth research. International Journal of Market Research, 51(3), p. 297 Chatterjee, P. (2001). Online reviews: do consumers use them? Advances in consumer research, 28, 129-133. Cheung, R. (2014). The Influence of Electronic Word-of-Mouth on Information Adoption in Online Customer Communities’, Global Economic Review, 43(1), 42-57. Cheung, C.M.K.; Lee, M.K.O. & Rabjohn, N. (2008). The impact of electronic word of-mouth. Internet Research, 18(3), 229-247. Cheung, C.M.K & Thadani, D.R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems, 54, 461-470. Cheung, M.; Luo, C., Sia, C.; & Chen, H. (2009). Credibility of electronic word-of-mouth: Informational and normative determinants of on-line consumer recommendations. International Journal of Electronic Commerce, 13(4), 9-38. Chevalier, J. A. & Mayzlin, D. (2006). The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book Reviews. Journal of Marketing Research, 43(3), 9-21. Chu, K.M. (2009). A study of members’ helping behaviors in online community. Internet Research, 19(3), 279-292. Chu, S. C., & Kim, Y. (2011). Determinants of consumer engagement in electronic word-of-mouth (eWOM) in social networking sites. International Journal of Advertising, 30(1), Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003. Erkan, I. & Evans, C. (2016). The influence of eWOM in social media on consumers’ purchase intentions: An extended approach to information adoption. Computers in Human Behavior, 61, 47-55. Erin, M. S. & Lawrenc, E. B., (2009). Social ties and online word of mouth. Internet Research, 19(1), 42 – 59 Fan, Y.W & Miao, Y.F. (2012). Effect of electronic word of mouth on customer purchuse intention: The perspective of gender differences. International Journal of Electronic Business Management, 10(3), 175-181. Fan, Y.W, Miao, Y.F, Fang, Y.H & Lin, R.Y. (2013). Establishing the Adoption of Electronic Word-of-Mouth through Consumers’ Perceived Credibility. International Business Research, 6(3), 58-65. Gefen, D., Karahanna, E. & Straub, D.W. (2003). Inexperience and experience with online stores: the importance of TAM and Trust. IEEE Transactions on Engineering Management, 3, 307-321. Gilly. M.C., Graham J.L., Wolfinbarger M.F., & Yale L.J. (1998). A dyadic study of interpersonal information search. Journal of Academic Marketing Science, 26(2), 83–100. Godes, D. & Mayzlin D. (2004). Using Online Conversations to Study Word of Mouth Communication. Marketing Science, 23(4), 545-560. Godfrey, T., & Monica, M., (2013). Brand-Related eWOM and Its Effects on Purchase Decisions. International Journal of Business and Management, 8(8), 31-40. Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA. Hennig-Thurau.T & Walsh .G. (2003). Electronic word-of-mouth: motives for and consequences for reading customer articulations on the Internet. International Journal of Electronic Commerce, 8(2), 51-74. Hennig-Thurau T., Gwinner K.P., Walsh G. & Gremler D.D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-option platforms: what motives consumers to articulate themselves on the Internet?. Journal Interact Market, 18(1), 38-52. Hu, L. T. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. Kalwani, M.U. & Alvin J. S. (1982). On the Reliability and Predictive Validity of Purchase Intention Measures. Marketing Science, 1(Summer), 243-286. Kapferer, J-N. & Laurent, G. (1985). Consumers’ involvement profiles: new empirical results. Advances in Consumer Research, 12, 290-295. Katz, E., Lazarsfeld, P.F., & Roper, E. (1995). Personal influence. New York: Free Press. Kilbourne, W. & Weeks, S. (1997). A socio-economic perspective on gender bias in technology. Journal of Socio-Economics, 26(3), 243-260. Kozinets, R. V., de Valck, K., Wojnicki, A. C., & Wilner, S. J. (2010). Networked narratives: understanding word-of-mouth marketing in online communities. Journal of Marketing, 74(2). Lee, K.T., & Koo, D.M. (2015). Evaluating right versus just evaluating online con- sumer reviews’. Computers in Human Behavior, 45. Lee. J, & Lee J.N. (2009). Understanding the product information inference process in electronic word-of-mouth: An objectivity– subjectivity dichotomy perspective. Journal of Information & Management, 46(1), 302-311. Lee, E.J., & Shin, S. Y. (2014). When do consumers buy online product reviews? Effects of review quality, product type, and reviewer's photo. Computers in Human Behavior, 31(1), Lin, J.C. C., & Lu, H. (2000). Towards an understanding of the behavioural intention to use a web site. International Journal of Information Management, 20 (3), 197-208. Lin, H. F. (2007). The role of online and offline features in sustaining virtual communities: an empirical study. Internet Research, 17(2), 119-138. Lin, C., Wu, Y. S., & Chen, J. C. V. (2013). Electronic Word-of-Mouth: The Moderating Roles of Product Involvement and Brand Image. In Diversity, Technology, and Innovation for Operational Competitiveness: Proceedings of the 2013 International Conference on Technology Innovation and Industrial Management (3, 29-47). ToKnowPress. Mohammad, R. J. & Neda S. (2012). The effect of electronic word of mouth on brand image and purchase intention. Marketing Intelligence & Planning, 30(4), 460-476. Moran, G., Muzellec, L. & Nolan, E. (2014). Consumer Moments of Truth in the Digital Context’. Journal of Advertising Research, 54 (2), 200 – 204. Nielsen. (2013). ‘What do Vietnamese grocery shoppers want?’. Nielsen. Nielsen. (2017). Global trust in advertising: Winning strategies for an evolving media landscape?. Nielsen. Nunnally & Burnstein. (1994). Pschychometric Theory, 3rd edition, NewYork, McGraw Hill. Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang. (2011). Nghiên cứu khoa học marketing: ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. NXB Lao động. Park, D. H., & Lee, J. (2008). eWOM overload and its effect on customer behavioral intention depending on customer involvement. Electronic Commerce Research and Applications, 7(4), 386. Park. D.H; Lee. J; & Han. I. (2007). The effects of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention: the moderating role of involvement. International Journal of Electronic Commerce, 11(4), 125-148. Patterson, M., West, M., Lawthom, R., & Nickell, S. (1997). Impact of people management practices on business performance. London: Institute of Personnel and Development. Petty, R.E., & Cacioppo, J.T. (1984). The effects of involvement on response to argument quantity and quality: Central and peripheral routes to persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 46(1), 69-81. Ratchford, B. T., Talukdar, D. & Lee M.S. (2001). A Model of Consumer Choice of the Internet as an Information Source. International Journal of Electronic Commerce, 5(3), 7-22 Shabnam K. Z., Mohammadkazemi R. & Mehran R. (2014). Investigating the effect of Electronic Word Of Mouth on customer’s purchase intention of digital products. Management Science Letters, 4, 2433–2440. Sher, P. J., & Lee, S. H. (2009). Customer skepticism and online reviews: An elaboration likelihood model perspective. Social Behavior and Personality, 37(1), 137-144. Sicilia, M. and Ruiz, S. (2010), The effects of the amount of information on cognitive responses in online purchasing tasks, Electronic Commerce Research and Applications, 9, 183-191. Sundaram D.S, Kaushik M., & Cynthia W. (1998). Word-Of-Mouth Communications: a Motivational Analysis. Advances in Consumer Research Volume, 25, 527-531. Sussman, S.W., & Siegal, W.S. (2003). Informational Influence in Organizations: An Integrated Approach to Knowledge Adoption. Information Systems Research, 14 (1), 2003, 47-65. Yolanda Y.Y., Chan. E.W. & Ngai, T.(2011). Conceptualising electronic word of mouth activity. Marketing Intelligence & Planning, 29(5), 488-516. Yoon, Carolyn & Catherine, C. (2008). Aging and Consumer Behavior. In H. a. eds. Haugtvedt, & H. a. eds. Haugtvedt (Ed.), Handbook of Consumer Psychology (247-270). Lawrence Erlbaum Associates. Zaichkowsky, J. L. (1985). Measuring the Involvement Construct. Journal of Consumer Research, 12(3), 341–352 PHỤ LỤC: Bộ thang đo và nguồn kế thừa. Ký hiệu Thang đo Nguồn tham khảo Chất lượng eWom QL1 Thông tin đánh giá sản phẩm rõ ràng Park, Lee, Han (2007 QL2 Thông tin bình luận về sản phẩm dễ hiểu QL3 Thông tin bình luận về sản phẩm hữu ích QL4 Thông tin đánh giá về sản phẩm khách quan QL5 Thông tin đánh giá sản phẩm đáng tin cậy QL6 Thông tin có lập luận chặt chẽ, căn cứ thuyết phục QL7 Nhìn chung, chất lượng của thông tin là cao. Số lượng eWom QN1 Số lượng thông tin đánh giá sản phẩm có nhiều người biết đến. Lin và cộng sự (2013) QN2 Số lượng thông tin sản phẩm có chất lượng. QN3 Xếp hạng cao Chuyên môn người gửi SD1 Kinh nghiệm sử dụng sản phẩm. Lin và cộng sự (2013) SD2 Kiến thức phong phú về sản phẩm. SD3 Khả năng phán đoán về sản phẩm. SD4 Cung cấp ý tưởng, thông tin về sản phẩm khác hơn các nguồn khác. SD5 Đề cập đến một số điều về sản phẩm chưa được xem xét. Sự tham gia IV1 Cảm thấy sản phẩm quan trọng với cuộc sống. Laurent và Kapferer (1981) IV2 Khi mua sản phẩm, không thể chắc chắn được đó là quyết định đúng. IV3 Cảm nhận khó chịu nếu khi mua sản phẩm, phát hiện đã ra một quyết định sai. IV4 Có thể biết nhiều về một người thông qua thương hiệu sản phẩm mà người này sử dụng. IV5 Sản phẩm bạn mua sẽ nói lên bạn là người như thế nào. IV6 Cảm thấy rất thích thú sau khi mua sản phẩm cho bản thân. IV7 Sở hữu ích là một sự vui thích. Sự chấp nhận eWom AD1 Thông tin giúp nâng cao kiến thức về sản phẩm. Cheung và cộng sự (2009) AD2 Thông tin thúc đẩy ý định mua sản phẩm. AD3 Giúp dễ dàng hơn trong quyết định. AD4 Thật sự giúp ích trong việc ra quyết định mua. Ý định mua hàng IT1 Thông tin đánh giá làm cho khách hàng muốn mua sản phẩm. Lin và cộng sự (2013) IT2 Sẽ xem xét việc mua sản phẩm sau khi đọc thông tin. IT3 Có ý định thử sản phẩm thảo luận trong thông tin. IT4 Trong tương lai, có ý định tìm kiếm những sản phẩm được thảo luận. IT5 Trong tương lai, có ý định mua các sản phẩm thảo luận. Trường Đại học Kinh tế-Luật, ĐHQG-HCM, Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó. Trường Đại học Kinh tế-Luật, ĐHQG-HCM, Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó. PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHI BẢO HIỂM THẤT NGHIỆP Ở VIỆT NAM THEO ẢNH HƯỞNG KINH TẾ VĨ MÔPHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHI BẢO HIỂM THẤT NGHIỆP Ở VIỆT NAM THEO ẢNH HƯỞNG KINH TẾ VĨ MÔ MACROECONOMIC MODEL AND EXPENDITURE FORECASTING METHOD IN UNEMPLOYMENT INSURANCE FUND OF VIETNAM Lê Thành Công Nguyễn Ái Đoàn Đặng Anh Tuấn Tóm tắt Chính sách bảo hiểm thất nghiệp (BHTN) ở Việt Nam được đưa vào thực hiện từ năm 2009, nhằm hỗ trợ tài chính kịp thời cho người lao động (trong độ tuổi lao động) khi rơi vào tình trạng thất nghiệp. Đặc trưng quan trọng của cơ chế hoạt động quỹ BHTN ở Việt Nam là nguyên tắc chia sẻ tài chính giữa những đối tượng tham gia, giữa những thế hệ (thời kỳ) và đảm bảo sự cân đối dài hạn tài chính quỹ. Trong gần 10 năm thực hiện ở Việt Nam, chi trả BHTN đã góp phần không nhỏ trong công tác an sinh xã hội đối với người thất nghiệp và gia đình của họ. Tuy nhiên, để duy trì hoạt động lâu dài của quỹ BHTN thì công tác dự báo biến động chi là hết sức quan trọng. Các nghiên cứu trên thế giới đã cho thấy mô hình ảnh hưởng kinh tế vĩ mô đã làm giảm thiểu những sai số trong công tác dự báo biến động chi của quỹ BHTN. Bài nghiên cứu này sử dụng 3 chỉ số kinh tế vĩ mô gồm: GDP, CPI và tỷ giá USD/VNĐ trong kiểm định sự ảnh hưởng và dự báo sự biến động chi của quỹ BHTN. Từ khóa: chi BHTN, GDP, CPI, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái Abstract Since the Social Insurance Law’s provisions on unemployment insurance took effect in 2009, it plays an important role in maintaining economic stability and the necessary finance supports for unemployed laborers. The features of Vietnam unemployment insurance fund (UIF) include the risks sharing among laborers, in generations and balance financial fund. After ten years of implementing, unemployment insurance fund achieved several positive results. However, one of the important tasks of unemployment insurance fund is forecasting the long-run balanced model. Several studies in the world have shown that microeconomic models are able to solve the errors of forecasting method. In this research, we suggest three macroeconomic indicators for evaluating and forecasting the total expenditure of unemployment insurance fund in Vietnam, which are GDP, CPI and the exchange rate between USD and VND. Keywords: total expenditure of UIF, GDP, CPI and exchange rate, unemployment rate 1. Đặt vấn đề Người lao động luôn là chủ thể quan trọng trong duy trì sự phát triển và phát triển bền vững của xã hội. Người lao động cống hiến sức lao động để tạo ra của cải vật chất cho xã hội, đồng thời cũng là người hưởng thụ phần lớn thành quả của quá trình sản xuất đó. Việc mất khả năng lao động (hoặc không có việc làm) khiến người lao động chuyển đổi từ trạng thái đóng góp của cải xã hội sang trạng thái tiêu tốn của cải xã hội. Sự thay đổi đó sẽ khiến sự ổn định và cân bằng xã hội bị lung lay. Lường trước những rủi ro thất nghiệp có thể xảy ra đối với người lao động và hỗ trợ tài chính kịp thời cho người thất nghiệp là một chính sách xã hội quan trọng của quốc gia. Nền tảng của việc xây dựng chính sách BHTN ban đầu được dựa trên sự tính toán dài hạn về thay đổi tỷ lệ thất nghiệp và quy mô lực lượng lao động, nhằm đảm bảo sự công bằng lợi ích giữa phần đóng góp và hưởng thụ của người lao động. Ngoài ra, một đặc trưng quan trọng của quỹ BHTN là mục đích bảo vệ thu nhập chung của tất cả người lao động trong xã hội và liên tục qua nhiều thế hệ (Harold Averkamp, 2018). Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra 2 vấn đề trong hoạt động của quỹ BHTN ở Việt Nam là: (1) Xu hướng tốc độ chi trả BHTN cao hơn tốc độ thu BHTN (Tuấn Anh, 2016; Nhật Minh, 2015); (2) Một số hoạt động của quỹ BHTN chưa thực sự hiệu quả như: dạy nghề, môi giới việc làm... (Quang Trường, 2015; Mai Phương, 2015; Cẩm Châu, 2013; Đình Viên, 2017). Sự chệch hướng khỏi quỹ đạo hoạt động dự kiến ban đầu khiến nguyên tắc "cân bằng" dài hạn tài chính quỹ BHTN bị lung lay. Để lường trước những biến cố đó có thể xảy ra vào thời điểm nào, thì công tác dự báo tài chính quỹ BHTN là rất cần thiết. Trong đó dự báo chi trả BHTN cũng là một mục tiêu quan trọng trong chính sách BHTN.
2.1. Cơ sở lý thuyết Lý thuyết hành vi chủ quan Lý thuyết kinh tế học cổ điển (John Maynard Keynes) cho rằng việc thất nghiệp là hoàn toàn bình thường và tự nhiên. Nó xảy ra khi công nhân không chấp nhận tiền lương cân bằng (tại đó đường cung và đường cầu lao động cắt nhau) hoặc thấp hơn mức mà họ đã quen nhận. Lý thuyết kinh tế học cổ điển này dựa trên giả định rằng không có sự can thiệp của các tổ chức lao động (như: công đoàn, hội phụ nữ, đoàn thanh niên, hội nghề nghiệp…) hoặc tổ chức nhà nước (thông qua chính sách thuế, chính sách tiền lương tối thiểu, chính sách an toàn lao động…). Nhà nghiên cứu Shavell và Weiss (1979) đã chỉ ra nguyên nhân thất nghiệp xuất phát từ ý chí lựa chọn của người lao động. Theo đó, ý chí "chấm dứt lao động" này được lựa chọn khi so sánh về ích lợi của người thất nghiệp trong chi trả của quỹ BHTN và lợi ích cơ hội hiện hành (mức lợi ích còn lại của khoản hỗ trợ chi trả BHTN sau khi được loại bỏ các chi phí lao động).Ở quy mô tổng thể nền kinh tế, nhóm nghiên cứu Shavell và Weiss khái quát mô hình lợi ích cá nhân người lao động thành mô hình có tính vĩ mô hơn: …"lợi ích của chính sách bảo hiểm thất nghiệp được khái quát thành lợi ích tổng thể (ΩSt) và chịu ảnh hưởng bởi tỷ lệ thất nghiệp (uSt) và năng suất lao động (zSt)…". Nhà nghiên cứu Daron Acemoglu và Robert Shimer (2003) lại chứng minh rằng quyết định cắt giảm lao động gắn với hành vi chủ quan của người thuê lao động. Theo đó, lợi ích của chủ doanh nghiệp thay đổi theo thời gian và chịu sự ảnh hưởng của vốn đầu tư cho sản xuất và vốn đầu tư cho người lao động. …"khi các khoản đóng góp quỹ bảo hiểm cho người lao động tăng lên, sẽ đẩy chi phí sản xuất tăng lên. Đây là một nguyên nhân khiến chủ doanh nghiệp lựa chọn giải pháp thay thế lao động thủ công sang lao động bằng máy móc…". Đồng ý với quan điểm này còn có nhà nghiên cứu Marcus Hagedorn và cộng sự (2010); Philip Jung và cộng sự (2017). Lý thuyết hành vi chủ quan đã chứng minh được nguyên nhân hiện tượng thất nghiệp và mối quan hệ với chính sách BHTN. Mặc dù nguyên nhân hiện tượng thất nghiệp này còn gây tranh cãi ở nhiều quốc gia [đúng trong một số nghiên cứu như: Narendranathan và cộng sự (1985); Feldstein và Poterba (1984); và không đúng trong các nghiên cứu của Moffitt (1985); Ham và Rea (1987); Meyer (1990) và Katz và Meyer (1990); Pedersen và Westergard Nielsen (1993); Carling et al (1996)], tuy nhiên lý thuyết hành vi hiện nay vẫn được nhiều nhà nghiên cứu theo đuổi để nhằm hướng tới việc hoàn thiện chính sách quản lý lao động. Lý thuyết ảnh hưởng khách quan Nhà nghiên cứu Dale T.Mortensen và cộng sự đưa ra gợi ý khi nghiên cứu vấn đề đánh giá ảnh hưởng khách quan tới chi trả BHTN là "thay thế biến năng suất zSt bằng một vector (biến ngoại sinh) biến động thị trường (zCt)". Đây chính là cơ sở nền móng cho hướng nghiên cứu ảnh hưởng khách quan của yếu tố kinh tế vĩ mô tới thất nghiệp nói chung và chi trả BHTN nói riêng. Các nghiên cứu ở các quốc gia khác nhau cho thấy "yếu tố biến động thị trường" thay đổi khác nhau tùy thuộc vào đặc trưng của nền kinh tế thị trường ở quốc gia nghiên cứu đó. Chẳng hạn giống nhau về chỉ số kinh tế vĩ mô như: giá dầu (oil price), chỉ số công nghiệp (IPI) trong nghiên cứu của Ronald Lee và cộng sự (2003), GS Dek Terrell và cộng sự (2015); Anwar và cộng sự (2015)… khác nhau về chỉ số kinh tế vĩ mô: lãi suất trái phiếu (GS Dek Terrell và cộng sự, 2015), cung tiền M2 (Anwar và cộng sự, 2015)… Bảng 1. Tóm tắt các phương trình biểu diễn mối quan hệ giữa yếu tố kinh tế vĩ mô và chi trả BHTN Chi trả Ut= ∑ (chi trả Ut-1; chỉ số sản xuất công nghiệpt; chỉ số giá dầut; chỉ số quy mô lao độngt; chỉ số thất nghiệp tự nhiênt; chỉ số mùa vụ) GS Dek Terrell và cộng sự 1998, 2015 Chi trả UTF= ∑ (GDP; kim ngạch xuất khẩu; lực lượng lao động; lãi vay; chỉ số tham nhũng) Annette và Stephan 2005 Chi trả TFt= ∑ (TFt-1, CPI, chỉ số sản xuất công nghiệp IPI, Lãi suất kho bạc, tỷ giá hối đoái, chỉ số giá dầu, cung tiền M2, chỉ số thất thoát) Anwar và cộng sự 2015 Nghiên cứu ở Việt Nam của TS Phạm Đình Thành và cộng sự (2015) sử dụng chỉ số CPI làm yếu tố xác định mức chi và dự báo chi của các quỹ bảo hiểm ở Việt Nam giai đoạn 2010 đến năm 2030. Trong khi đó, nghiên cứu của PGS.TS Nguyễn Ái Đoàn và cộng sự (2017) lại chứng minh rằng sự tăng trưởng kinh tế (GDP) ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 – 2016 lại có tác dụng tích cực trong giải quyết vấn đề thất nghiệp và có mối quan ngược chiều tới chi BHTN. Nói cách khác là tăng trưởng kinh tế làm giảm chi BHTN. Ngoài hai biến số GDP và CPI, để mở rộng biến số nghiên cứu "biến động thị trường (zCt)" ở mô hình nghiên cứu ảnh hưởng tới chi của quỹ BHTN, nhóm tác giả bổ sung biến số mới là: Tỷ giá hối đoái (USD/VNĐ). Biến số này cũng phù hợp với gợi ý về chỉ số kinh tế vĩ mô (zCt) phản ánh đặc trưng cho biến động thị trường ở Việt nam mà các chuyên gia khuyến nghị sử dụng (Ngân hàng thế giới: Anja Baum và cộng sự, 2018; Chuyên gia ngân hàng phát triển châu Á Nguyễn Minh Cường và Eric Sidgwick, 2018; Bộ kế hoạch và đầu tư: Ngô Chí Long, TS. Đặng Đức Anh, 2019). Biến số tỷ giá hối đoái USD/VNĐ chỉ ra một biến động thị trường mở. Theo đó, nền kinh tế Việt Nam [bao gồm cả sản xuất (GDP) và tiêu dùng (CPI) trong nước], còn phản ánh xu hướng mở cửa, hội nhập và liên kết quốc tế [bao gồm cả sản xuất và tiêu dùng ở bên ngoài lãnh thổ Việt Nam]. Trên cơ sở tổng hợp các công trình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam, nhóm tác giả xây dựng phương trình giả định về mối quan hệ ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô (gồm: GDP, CPI và tỷ giá hối đoái) tới biến động chi của quỹ BHTN của Việt Nam như sau: Log(Yt/Q4-2009) = α0 + α1*Log(GDP t/Q4-2009) + α2*Log(CPI t/Q4-2009) + α3Log(EXR t/Q4-2009) + ε (*) Trong đó: Y biến động chi của quỹ BHTN so với quý cơ sở (đơn vị tính: %) GDP: Biến động tổng sản phẩm quốc nội so với quý cơ sở (đơn vị tính: %) CPI: Biến động chỉ số giá tiêu dùng so với quý cơ sở (đơn vị tính: %) EXR: Biến động tỷ giá hối đoái USD/VND so với quý cơ sở (đơn vị tính: %) Quý cơ sở là quý 4 năm 2009. Các nghiên cứu ở trên thế giới về mô hình ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô tới chi BHTN [GS Dek Terrell (2015) và Anwar và cộng sự (2015)] cho thấy có 2 nhóm giả định về mối quan hệ giữa các yếu tố: (1) Giả định về sự biến động chu kỳ; (2) Giả định về sự tương tác chéo giữa các biến số. Phương trình giả định về sự ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô tới chi BHTN được biểu diễn thành: 2.2. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp ước lượng kinh tế VAR (mô hình vecto tự hồi quy) được các nhà nghiên cứu ở Mỹ (Ronald Lee và cộng sự, GS Dek Terrell, GS. Stephen và cộng sự), ở Malaysia (Anwar và cộng sự) áp dụng nhằm chứng minh 2 vấn đề: (1) Yếu tố kinh tế vĩ mô nào ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng tới chi trả BHT; (2) Dự báo xu hướng biến động chi trả BHTN và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô không phải lúc nào cũng chỉ mang tính chiều hướng nhất định. Điều này cũng phù hợp với quy luật tự nhiên của sự thích ứng. Theo đó, sự can thiệp vào trật tự (kết cấu lưới nhện) của nền kinh tế thị trường sẽ khiến không chỉ một chủ thể biến động, mà còn kéo theo sự biến động của các đối tượng nhiễu loạn xung quanh. Mức độ tác động (cường độ) và thời gian tác động sẽ quyết định sự biến động của chủ thể. Tuy nhiên, cơ chế tự cân đối sẽ khiến hướng tác động (mục tiêu của tác động) sẽ bị chệch đi, thậm chí là phản tác dụng (chệch hoàn toàn so với mục tiêu đặt ra ban đầu). Các nghiên cứu (GS Dek Terrell, 2015; Annette, 2015; Anwar, 2015) đã chỉ ra rằng phương pháp ước lượng kinh tế VAR là phù hợp trong nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô tới chi trả BHTN là bởi: Thứ nhất, khắc phục được những khiếm khuyết trong xử lý chuỗi số liệu về hiện tượng tự tương quan và chuỗi thời gian; Thứ hai, việc biểu diễn mối quan hệ nhân quả trong hệ phương trình biểu diễn mối quan hệ sẽ giúp cơ quan quản lý nhà nước phân tích chính sách, hoạch định chính sách vĩ mô và dự báo.
3.1. Thực trạng chi trả BHTN và biến động kinh tế vĩ mô Trong 10 năm thực hiện chính sách chi trả trợ cấp thất nghiệp từ quỹ BHTN, số lượng người được hưởng chính sách trợ cấp đã tăng 26,31 lần (từ 36.696 người năm 2010 lên con số 965.573 người vào năm 2018). Tốc độ tăng bình quân số lượng người được hưởng trợ cấp thất nghiệp lần 1,14 lần / năm. Trong khi đó, tổng chi trả BHTN năm 2018 tăng gấp 25,69 lần so với năm 2010 và tốc độ tăng bình quân vào khoảng 1,57 lần/năm. Biểu đồ 1. Tình hình chi BHTN và số lượng lao động hưởng trợ cấp từ quỹ BHTN giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2018 Nguồn: Tác giả tổng hợp lại số liệu của Cục việc làm, Bộ LĐTB&XH Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2018 luôn trên mức 5% mỗi năm. Việt Nam được nhiều chuyên gia kinh tế (Ousmane Dione, Giám đốc Quốc gia Ngân hàng Thế giới tại Việt Nam và trong Báo cáo Triển vọng kinh tế thế giới - Quỹ tiền tệ quốc tế) đánh giá tốt về tăng trưởng GDP. Bên cạnh tăng trưởng GDP dẫn đầu khu vực ASEAN, một thành tích nổi bật của chính phủ Việt Nam trong điều hành kinh tế vĩ mô là kiểm soát lạm phát trong ngưỡng 1 con số. Chỉ số giá tiêu dùng trong 10 năm qua luôn ở dưới 10%/năm. Một thành tựu nữa của chính phủ Việt nam trong hơn 10 năm qua là duy trì chính sách kích thích sản xuất và xuất khẩu. Chính sách điều hành tỷ giá của ngân hàng nhà nước ổn định (giao động tăng không quá 3%/năm) góp phần không nhỏ thu hút vốn đầu tư nước ngoài và tạo động lực tài chính cho hoạt động xuất khẩu. Biểu đồ 2. Biến động của các chỉ số kinh tế vĩ mô (GDP, CPI và tỷ giá USD/VND) trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2018 Nguồn: Tác giả tổng hợp số liệu của Tổng cục thống kê 3.2. Kiểm định các điều kiện cho thực hiện ước lượng VAR * Kiểm định Augmented Dickey – Fuller Để sử dụng phương pháp ước lượng kinh tế VAR, thì chuỗi dữ liệu nghiên cứu phải đảm bảo tính dừng. Khi dịch chuyển chuỗi Y ban đầu từ Yt đến Yt+m, và nếu Yt là dừng, thì trung bình, phương sai và các tự đồng phương sai của Yt+m phải đúng bằng trung bình, phương sai và các tự đồng phương sai của Yt. Nói cách khác thì nếu một chuỗi thời gian là dừng, thì trung bình, phương sai và tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) sẽ giữ nguyên không đổi dù cho chúng được xác định vào bất cứ thời điểm nào. Kết quả thực nghiệm trên dữ liệu cho thấy các biến số ở mức cơ sở chưa thỏa mãn điều kiện thực hiện phương pháp ước lượng kinh tế VAR. Tuy nhiên, ở các mức sai phân bậc 1 thì biến số thỏa mãn điều kiện đối với biến số Log(EXR); và sai phân bậc 2 với biến số Log(Y); Log(GDP); Log(CPI) (xem bảng 3). Bảng 2. Kiểm định tính dừng cho các biến số Y, GDP, CPI và EXR Biến Correlogram Prob.* T quan sát T – tới hạn t-Statistic 1% level 5% level 10% level Nhận xét LNY Level 0.9977 2.70 -2.63 -1.95 -1.61 Chưa đạt 1st difference 0.0128 -2.54 -2.64 -1.95 -1.61 Chưa đạt 2nd difference 0.0000 -7.71 -2.64 -1.95 -1.61 Đạt yêu cầu LNGDP Level 0.8799 0.80 -2.66 -1.96 -1.61 Chưa đạt 1st difference 0.2047 -1.20 -2.66 -1.96 -1.61 Chưa đạt 2nd difference 0.0000 -7.50 -2.66 -1.95 -1.61 Đạt yêu cầu LNCPI Level 0.9687 1.58 -2.65 -1.95 -1.61 Chưa đạt 1st difference 0.0832 -1.70 -2.66 -1.96 -1.61 Chưa đạt 2nd difference 0.000 -7.40 -2.66 -1.95 -1.61 Đạt yêu cầu LNEXR Level 0.9605 1.45 -2.63 -1.95 -1.61 Chưa đạt 1st difference 0.000 -7.01 -2.63 -1.95 -1.61 Đạt yêu cầu * Kiểm định độ trễ theo tiêu chuẩn AIC, HQ, SIC và LR Để có được độ trễ tối ưu cho phương pháp ước lượng kinh tế VAR, các nhà nghiên cứu đưa ra năm tiêu chí khác nhau, gồm: thống kê kiểm tra tỷ lệ khả năng được điều chỉnh tuần tự (LR), tiêu chuẩn lỗi dự đoán cuối cùng (FPE), tiêu chí thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SIC), và tiêu chí thông tin của Hannan-Quinn (HQ). Với chuỗi dữ liệu thu thập ban đầu và đảm bảo tính dừng của phương pháp ước lượng kinh tế VAR, hệ phương trình (*) cho độ trễ là 3 sẽ giúp cho việc ước lượng đạt kết quả AIC, SC và HQ tối ưu. Kiểm định nghiệm đơn vị (kiểm định Dickey và Fuller) là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy tất cả các nghiệm của phương trình đặc trưng đều thực sự nằm trong đường tròn đơn vị, như vậy mô hình VAR là ổn định. Hình vẽ 1. Kiểm định Dickey và Fuller bằng phương pháp vòng tròn đơn vị 3.3. Đánh giá mối quan hệ ảnh hưởng bằng phương pháp ước lượng VAR * Kiểm định Granger về mối quan hệ nhân quả Kiểm định Granger được sử dụng trong nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến số. Kiểm định VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests cho thấy các biến DNLEXR và DLNCPI cho giá trị p-value tổng thể cũng như p-value riêng phần đều lớn hơn 0,1. Do vậy, cả hai biến DNLEXR và DLNCPI được chuyển thành biến ngoại sinh. Sau khi kiểm định Granger, mô hình được điều chỉnh với biến nội sinh là DLNY và DLNGDP; các biến còn lại (DNLEXR và DLNCPI) là ngoại sinh. Y có chịu sự ảnh hưởng bởi GDP, CPI và EXR [với p (tổng thể) = 0,0114 và t-statistic = 21,28439] – Tuy nhiên, chỉ có biến số GDP là rõ ràng nhất (P-value = 0,0023 < α = 1%). Ở chiều hướng ngược lại giữa GDP và các biến còn lại dường như chưa hoàn toàn tin cậy [với p(tổng thể)= 0,3232và t-statistic = 10.34568]. Hình vẽ 2. Mối quan hệ giữa các biến số Ký hiệu: <- Ảnh hưởng 1 chiều; Đường nét rời phản ánh mối quan hệ chưa rõ ràng * Kiểm định Cholesky và hàm phản ứng Để đánh giá sự tác động của các biến số, phép thử "hàm phản ứng đẩy" sẽ giúp cho việc đánh giá cảm quan (độ nhạy cảm) của các yếu tố trong khoảng thời gian 8 quí liên tiếp nhau. Hàm phản ứng sẽ chỉ ra quan hệ phản ứng khi thay đổi tốc độ tăng trưởng GDP (DLNGDP) thì Chi trả BHTN thay đổi ra sao (DLNY) và ngược lại. Kết quả cho thấy “phản ứng của sự thay đổi của GDP đến chi trả BHTN gần như là tức thì". Hình vẽ 3. Kết quả biểu diễn hàm phản ứng trong kiểm định Cholesky * Phân rã phương sai Trong khi các hàm đáp ứng xung theo dõi tác động của một cú sốc đối với một biến nội sinh đối với các biến khác trong VAR thì phân rã phương sai phân tách biến thể của một biến nội sinh thành các cú sốc thành phần đối với VAR. Do đó, phân rã phương sai cung cấp thông tin về tầm quan trọng tương đối của mỗi đổi mới ngẫu nhiên trong việc ảnh hưởng đến các biến trong VAR. Bảng 3. Kết quả phân rã phương sai Variance Decomposition of DLNY: Period ĐỘ LỆCH CHUẨN DLNY DLNGDP 1 0,108274 100,0000 0,000000 (0,00000) (0,00000) 2 0,130070 99,93791 0,062090 (2,55995) (2,55995) 3 0,133441 98,33089 1,669113 (3,55612) (3,55612) 4 0,133932 97,76486 2,235143 (3,90187) (3,90187) 5 0,135321 96,42371 3,576294 (3,84317) (3,84317) 6 0,136514 95,56845 4,431546 (4,44832) (4,44832) 7 0,137141 95,15427 4,845726 (4,72367) (4,72367) 8 0,137258 95,01037 4,989628 (4,86015) (4,86015) Kết quả phân rã phương sai cho thấy: Ở quí thứ 1, chi BHTN được xác định hoàn toàn (100%) dựa trên chi BHTN (DLNYQ1) của những kỳ báo cáo trước đó (DLNYQ/t-1). Sang quí thứ 2, sự xuất hiện của tốc độ tăng trưởng GDP đã có thể giải thích tỷ lệ rất nhỏ (0,062%) giá trị dự báo chi trả BHTN. Xét về dài hạn, biến động chi trả BHTN giai đoạn trước luôn là trụ cột trong dự báo chi BHTN (trên 95%) phần còn lại sẽ do tốc độ tăng trưởng kinh tế quyết định (khoảng 4,98% vào quí thứ 8). Nói cách khác thì giả định về biến động có tính chu kỳ của chi BHTN tương tự như sự biến động có tính chu kỳ của tỷ lệ thất nghiệp (GS Dek Terrell và cộng sự 1998, 2015) có sự ảnh hưởng rất lớn tới xu hướng chi BHTN. Còn sự ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô khách quan (GDP) có làm thay đổi chi BHTN với chi BHTN với mức độ nhỏ hơn. 3.4. Dự báo chi trả BHTN ở Việt Nam * Kết quả dự báo bằng phương pháp ước lượng VAR Khi so sánh biểu diễn chi trả BHTN trong giai đoạn Q1/2010 đến Q4/2018 (giữa mô hình VAR và thực tế) cho thấy vẫn có sự chênh lệch giữa giá trị mô hình (model VAR) và giá trị thực tế về chi trả BHTN (xem hình vẽ phía dưới). Điều này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu về phạm vi giải thích của mô hình chỉ là 60,2%. Phương sai giữa mô hình VAR và giá trị thực tế chi trả BHTN là 0,028644 (độ lệch chuẩn là 0,169246). Biểu đồ 3. So sánh kết quả phương pháp dự báo theo mô hình VAR và thực tế chi BHTN giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2018 * Dự báo xu hướng biến động chi trả BHTN với giả định biến động kinh tế vĩ mô của chuyên gia Để thực hiện dự báo chi trả BHTN ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2019 đến năm 2021, cần 2 điều kiện: (1) Điều kiện giả định về thay đổi CPI và tỷ giá VNĐ/USD. (2) Giả định tăng trưởng GDP. Trên cơ sở những giả định này, nhóm tác giả thực hiện dự báo chi trả BHTN bằng phương pháp ước lượng kinh tế VAR và cho kết quả sau: Bảng 4. Dự báo chi trả BHTN theo các giả định biến động tăng trưởng kinh tế (GDP) trong giai đoạn từ năm 2019 đến năm 2021 Đơn vị tính: tỷ đồng Năm Xu hướng GDP giảm GDP không thay đổi Xu hướng GDP tăng Giả định 1 Giả định 2 Giả định 3 2019 16497,60 16399,73 16404,49 2020 18866,31 18541,47 18551,36 2021 21920,75 21190,50 21204,83
Kết quả nghiên cứu cho thấy (trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2018) yếu tố tăng trưởng GDP là yếu tố tác động lên chi trả quỹ BHTN của Việt Nam. Tuy nhiên, sự ảnh hưởng của yếu tố kinh tế vĩ mô này có độ trễ nhất định. Ngoài ra, biến động chi trả BHTN cũng ảnh hưởng bởi chính yếu tố nội tại của nó. Điều này cũng phù hợp với công trình nghiên cứu của TS Phạm Đình Thành và cộng sự, TS Nguyễn Ái Đoàn và cộng sự. Kết quả ước lượng kinh tế bằng phương pháp Vectơ tự hồi quy (VAR) đối với mô hình ảnh hưởng kinh tế vĩ mô tới chi trả từ quỹ BHTN cho thấy có cơ sở để khẳng định thị trường lao động – việc làm nói chung và quản lý tài chính quỹ BHTN nói riêng có mối liên hệ với yếu tố kinh tế vĩ mô. Không chỉ tăng trưởng GDP, mà còn biến động chi trả BHTN cũng cho thấy sự ảnh hưởng lan truyền giữa các thời kỳ kinh tế tới biến động chi trả BHTN trong tương lai. Kinh tế và chính trị - xã hội có mối quan hệ mật thiết với nhau. Ổn định xã hội là nền móng cho phát triển kinh tế. Phát triển kinh tế lại tạo ra nhiều của cải cho xã hội và giúp thỏa mãn tốt hơn nhu cầu xã hội. Để giảm áp lực chi trả BHTN thì biện pháp tạo thêm việc làm thông qua chính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế như: giảm thuế kinh doanh, thuế thu nhập cá nhân/doanh nghiệp ... là một giải pháp được một số quốc gia lựa chọn (Mỹ, Anh, Ai len...). Bên cạnh giải pháp kích cầu thị trường tiêu dùng / sản xuất (điều chỉnh cầu việc làm), thì giải pháp tạo cung việc làm thông qua xuất khẩu lao động, môi giới việc làm... cũng là giải pháp phù hợp với đặc thù nền kinh tế Việt Nam. Tài liệu tham khảo
Đại học Ngoại Thương – Hà nội. Email: Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó. Đại học Bách Khoa – Hà nội. Email: Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó. Harold Averkamp, 2018, Bài giảng kế toán tài chính, chương Kế toán khoản đóng góp an sinh – Payroll accounting Phương trình Shavell biểu diễn so sánh lợi ích của người lao động: Trong đó: U phản ánh ích lợi của người thất nghiệp. E0 là khoảng thời gian nghỉ giữa các lần chuyển việc (nhận được khoản chi trả BHTN); u: là mức thu nhập được nhận khi thất nghiệp (phần chi trả của quỹ BHTN); c: là mức thu nhập nhận được khi lao động (phần chi phí lao động của người sử dụng lao động) Đối với hệ số β, hai nhà nghiên cứu Shavell và Weiss cho rằng nó phụ thuộc vào thỏa thuận giữa người lao động và người thuê lao động (doanh nghiệp). Đối với doanh nghiệp yếu tố lợi nhuận sẽ quyết định có thực hiện hợp đồng lao động nữa không. Để phản ánh lựa chọn của người thuê lao động (chi phí lao động), Shavell và Weiss sử dụng thước đo sản lượng sản xuất. Nt = St (1 – Lt-1). Trong đó: St được xác định bằng năng suất lao động bình quân và 1 – Lt-1 phản ánh tỷ lệ số lao động được chấp nhận (Lt-1 phản ánh tỷ lệ người thất nghiệp) Phương trình biểu diễn lợi ích tổng thể của người lao động: cSt = ( zSt , uSt ) Log(πt) = γz Log(zt) – γb Log(bt); Trong đó: (zt) năng suất lao động ; (bt) khoản chi cho người lao động. u(xt) = [w; l; k]; Trong đó: Vốn đầu tư (k) và nguồn nhân lực (l), tiền lương bình quân (w) Xit = α[Lit]α-1[cit]ϛ; Trong đó: X là mức lương chấp nhận của người sử dụng lao động L là sản lượng mà người lao động có thể tạo ra khi được thuê C là chi phí nguyên vật liệu dùng cho sản xuất. Mô hình ảnh hưởng kinh tế vĩ mô có cơ sở là hàm sản xuất Cobb-Douglas như sau: Y = ALαKβ Mô hình: Log(TF)t = a0 + a1Log(TF)t-1 + a2Log(IPI) + a3Log(OP) +a4Log(POP) + a5Log(U) + a6D +u Mô hình: Y = a0 + a1Log(GDP) + a2Log(POP) + a3EXP + a4Corruption + ε1 Trong đó: Y: Chi trả cho người thất nghiệp; [log(population)]: tốc độ tăng trưởng dân số; [log(gdp)] tốc độ tăng trưởng GDP; ảnh hưởng của tình trạng tham nhũng (corruption); Kim ngạch xuất khẩu (export value) Mô hình: Log(TF) = b0 + b1* Log(CPI) + b2* Log(IPI) + b3* Log(TBR) + b4* Log(M3) + b5* Log (FER) + b6* Log(OP) + b7* Log(CI) + u Trong đó: TF: Trust fund – Quỹ BHTN; CPI: Consumption price index – Chỉ số giá tiêu dùng (%); IPI: Industrial production index – Chỉ số sản xuất công nghiệp (%); TBR: Treasury bond rate – Lãi suất kho bạc ngắn hạn (3 tháng) (%); M3: Money supply – Cung tiền; FER: Foreign exchange rate – Tỷ giá hối đoái (%); OP: Oil price – Giá dầu (%); CI: Corruption index – Chỉ số thất thoát Lý luận của Okun chỉ ra rằng tăng trưởng GDP ở ngưỡng nhất định sẽ giải quyết tình trạng thất nghiệp (giảm trợ cấp chi trả BHTN) và ngược lại. Lý luận của Kennes lại chỉ ra rằng chỉ số CPI ở mức chấp nhận được sẽ kích thích sản xuất, tạo việc làm và ngược lại. Còn nền kinh tế hướng vào xuất khẩu hay phụ thuộc vào nhập khẩu thì biến động tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng khác nhau. Mô hình dự báo quỹ xã hội ở các quốc gia thuộc tổ chức hợp tác kinh tế và phát triển (OECD) được xây dựng dựa trên 2 nhóm yếu tố ảnh hưởng: - Nhóm 1 : Chỉ số tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng vốn - Nhóm 2 : Chỉ số biến động thị trường Log(Yt) = α10 + β11*Log(Yt-1) + γ12*Log(Xt-1) + δ13*Log(Et-1) + ε1 Log(Xt) = α20 + β21*Log(Yt-1) + γ22*Log(Xt-1) + δ23*Log(Et-1) + ε2 Log(Et) = α30 + β31*Log(Yt-1) + γ32*Log(Xt-1) + δ33*Log(Et-1) + ε3 Trong đó: - Y là biến phụ thuộc (gồm: dự báo thu / chi quỹ xã hội, dự báo cân bằng quỹ xã hội) - X là chỉ số kinh tế (như GDP, chỉ số S&P500, chỉ số công nghiệp, lãi suất danh nghĩa, tỷ giá hối đoái) - E là biến số tác động của thị trường và thiên nhiên (như : tỷ lệ có việc làm, tỷ lệ thất nghiệp, CPI, vụ mùa). Giả định tác giả đưa ra dựa trên ý kiến chuyên gia đến từ Ngân hàng phát triển châu Á và Bộ kế hoạch và đầu tư: "… giao động trong phạm vi 4% (đối với CPI) và 3% (đối với tỷ giá VNĐ/USD) trong giai đoạn 2019 – 2021"… Có nhiều quan điểm khác nhau về giả định tăng trưởng GDP. Nổi bật là 3 nhóm ý kiến của các chuyên gia kinh tế về kịch bản thay đổi GDP (%) trong giai đoạn 2019 – 2021: Năm Ngân hàng phát triển châu Á (ADB) Tổng cục thống kê (năm 2018) Bộ kế hoạch và đầu tư (NCIF) Giả định 1 Giả định 2 Giả định 3 2019 6,8 7,08 6,9 2020 6,7 7,08 7,0 2021 6,6 7,08 7,1 Hiện tượng định khoản trí óc: Tổng hợp nghiên cứu và kết quả thực nghiệm đối với sai lầm chi phí chìm và giá trị tương đốiHiện tượng định khoản trí óc: Tổng hợp nghiên cứu và kết quả thực nghiệm đối với sai lầm chi phí chìm và giá trị tương đối Phan Trần Trung Dũng Tóm tắt: Trong số các thiên lệch hành vi được nhiều người quan tâm tìm kiếm, thiên lệch định khoản trí óc thuộc nhóm được chú ý hàng đầu. Nằm trong phạm vi của thiên lệch định khoản trí óc, các thiên lệch do sai lầm chi phí chìm dẫn người tiêu dùng hoặc nhà đầu tư tới các quyết định sai lầm do bị ảnh hưởng bởi các chi phí đã bỏ ra và không thể thu hồi, cũng như sai lầm do hiện tượng phụ thuộc vào giá trị tương đối dẫn con người tới quyết định không tối ưu. Bài viết này mô tả những vấn đề chính thường gặp phải do sai lầm chi phí chìm và hiện tượng giá trị tương đối, đồng thời thực hiện thực nghiệm để kiểm chứng sự tồn tại của hiện tượng này ở Việt Nam. Kết quả thực nghiệm cho thấy trong số 3 giả thuyết nghiên cứu thì cả 3 đều có kết quả khẳng định giả thuyết, củng cố nhận định thực sự có hiện tượng tác động của định khoản trí óc lên hành vi của người tham gia thực nghiệm. Từ khóa: tài chính hành vi, định khoản trí óc, chi phí chìm, giá trị tương đối Abstract: Mental Accounting is a type of behavioral bias that draws attention of researchers. Within the scope of mental accounting, sunk cost fallacies and relative value biases may lead investors and consumers to incorrect decision, being affected by the paid expenses that are not recoverable and by relative values of items. This paper focuses on these two biases, running experiments to test the existence of these two phenomena in Vietnam. Experimental findings shows that all of the 3 hypotheses have evidences to support them, meaning that there are indeed effects of mental accounting to Vietnamese investors. Keywords: Behavioral Finance, Mental Accounting, Sunk cost, Sunk cost fallacy, Relative Value
Thaler (1980) là người đầu tiên sử dụng khái niệm định khoản trí óc (Mental Accounting), và sau đó nó được tiếp tục mở rộng nghiên cứu về sau. Định khoản trí óc gắn chặt với các quyết định của người tiêu dùng nằm trong khuôn khổ của lý thuyết triển vọng (Prospect Theory). Về cơ bản, đây là hiện tượng người tiêu dùng hoặc nhà đầu tư có thể đưa ra những quyết định chưa tối ưu (suboptimal decision) vì trong trí óc của họ, những quyết định dựa trên các “tài khoản” khác nhau sẽ có độ ưu tiên khác nhau. Để làm rõ hơn về hiện tượng này, có thể xem xét một số ví dụ sau đây về định khoản trí óc:
Những ví dụ trên cho thấy một hiện tượng nổi bật trong tài chính hành vi, và đặc biệt là trong nhóm các thiên lệch xuất phát từ định khoản trí óc, nhóm định khoản có liên quan tới việc con người tiếc nuối những khoản chi phí đã bỏ ra, dẫn đến việc đưa ra các quyết định sai lầm chiếm tỷ trọng tương đối phổ biến. Điều này dẫn tới nhu cầu nghiên cứu về hiện tượng này trong điều kiện ở Việt Nam hiện nay.
“Định khoản trí óc là một thiên lệch cụ thể trong nhóm thiên lệch bó khung (Framing), trong đó các cá nhân hình thành các tài khoản trong trí óc của họ về những chi phí và lợi ích liên quan đến các lựa chọn của họ” (Thaler, 1980), O'Curry (1999) mô tả định khoản trí óc là việc con người sử dụng những khoản tiền đến từ nguồn thu nhập khác nhau theo những cách khác nhau. Định khoản trí óc có ba thành phần chính. Thành phần đầu tiên thể hiện cách con người nhận thức các kết quả cuối cùng, và cách sau đó con người ra quyết định và đánh giá, ví dụ như khi có 3 sản phẩm đồng giá được bày bán, mặc dù sản phẩm thứ nhất có thể phù hợp hơn với nhu cầu mua sắm nhưng có thể người mua hàng sẽ chọn sản phẩm thứ ba chỉ đơn giản vì nó là sản phẩm có giá gốc cao nhất. Thành phần thứ hai là cách phân bổ hoạt động vào các tài khoản khác nhau, ví dụ như tiền dành cho đi ăn nhà hàng và tiền dành cho bữa ăn hàng ngày là trong các tài khoản khác nhau (Heath và Soll, 1996), các tài khoản này có thể tồn tại một cách hữu hình hoặc chỉ là trong trí óc, nhưng nếu là tiền dành cho đi ăn nhà hàng thì nó sẽ được tiêu dùng rộng rãi hơn, chẳng hạn một lon nước ngọt ở nhà hàng có thể có giá 50,000 nhưng sẽ không thể có chuyện một lon nước ngọt tương tự ở nhà có chi phí cao bằng 1/3 như vậy. Thành phần thứ ba thể hiện tần suất con người đánh giá lại các tài khoản trí óc, hoặc nói cách khác là tần suất con người thực hiện việc tái định khoản trí óc, thường được biết tới với tên tập hợp các lựa chọn (choice bracketing) (Read và cộng sự, 1999). Việc tập hợp các lựa chọn đi kèm với khung thời gian có thể dẫn tới khái niệm né tránh lỗ ngắn hạn (Myopic loss aversion), trong đó nhà đầu tư sẵn sàng lựa chọn những sản phẩm có mức sinh lợi thấp và độ rủi ro thấp nếu khoảng thời gian đầu tư là ngắn, và cũng vẫn là trong tập hợp lựa chọn đó họ lại sẵn sàng lựa chọn những sản phẩm có mức độ sinh lợi cao và rủi ro cao trong thời gian dài hơn, diễn giải thành “Tôi cảm thấy khoản lỗ 100 USD có ý nghĩa hơn so với khoản lãi 200 USD”, (Tversky và Kahneman, 1981), trích dẫn trong (Benartzi và Thaler, 1995). Những tài khoản trí óc một khi đã hình thành sẽ được giữ nguyên cho đến khi người tiêu dùng hoàn thành giao dịch và nhận được lợi ích tiêu dùng (Thaler, 1985). Định khoản trí óc giúp mọi người theo dõi hoạt động tài chính và điều tiết mức tiêu dùng của họ, và trên cơ sở đó giúp cho các quyết định đầu tư và tiêu dùng được thực hiện nhanh hơn. Prelec và Loewenstein (1998) nghiên cứu mối quan hệ tương hỗ giữa niềm vui do tiêu dùng mang lại và nỗi đau do thanh toán tạo ra. Tùy thuộc vào việc độ thỏa dụng tích cực của tiêu dùng vượt quá độ thỏa dụng tiêu cực do thanh toán gây ra, về tổng thể người tiêu dùng có đánh giá cuối cùng là vui vẻ hay không vui vẻ. Khi người tiêu dùng thanh toán, họ cảm thấy nỗi đau của chi phí phát sinh có thể làm giảm những cảm xúc tích cực có liên quan tới những khoản tiêu dùng trong tương lai, tương tự như vậy niềm vui do tiêu dùng mang tới có thể bị giảm xuống khi tính tới những tác động tiêu cực của việc thanh toán (the pain of paying) trong tương lai (Gourville và Soman, 1998), (Siemens, 2007). Như đã được đề cập tới trong phần các ví dụ ở trên, “Hiệu ứng chi phí chìm” được định nghĩa là sự nỗ lực của cá nhân để quyết tâm thực hiện một hành động nào đó theo kế hoạch khi họ đã phải bỏ ra nguồn lực đáng kể để đạt được nó (Thaler, 1985). Khi việc thanh toán được tách ra khỏi lợi ích tiêu dùng, hiệu ứng chi phí chìm của chi trả sẽ giảm (Soman và Gourville, 2001). Có hai cách để chia tách một cách tạm thời chi phí giao dịch và lợi ích. Thứ nhất, có thể cho phép một cá nhân thanh toán cho một hàng hóa nào đó tạm thời trước khi tiêu thụ. Gourville và Soman (1998) đề xuất rằng khi một khoản thanh toán đi trước lợi ích trong một giao dịch, cá nhân chú ý nhiều hơn đến chi phí chìm. Tuy nhiên, hiệu ứng chìm này giảm dần theo thời gian. Nghiên cứu của Gourville và Soman (1998) cho thấy rằng những người trả phí thành viên hàng năm cho một phòng tập gym có xu hướng giảm dần tần suất sử dụng các cơ sở phòng tập theo thời gian, trong khi đó điều này không thấy rõ ràng ở những người trả phí thành viên theo tháng, hiện tượng này được gọi là “khấu hao chi phí”. Nghiên cứu của Shafir và Thaler (2006) cũng đưa ra một vấn đề tương tự trong trường hợp mua thẻ thành viên của câu lạc bộ rượu vang, đây được coi là một khoản chi phí dắt đỏ và do đó nó gây ra một nỗi đau của việc chi trả khá lớn vào lúc đó. Tuy nhiên, vì đây là khoản chi phí hàng năm nên sự suy giảm do “khấu hao chi phí” xuất hiện, cộng với cảm giác thành tựu khi đã có được một vị thế xã hội (thành viên câu lạc bộ rượu được coi là những người thành đạt), thì trong trường hợp này tác động tiêu cực của chi phí bị điều chỉnh đáng kể bởi cảm giác thành đạt và việc được “uống rượu miễn phí” trong suốt thời gian sau đó. Nếu người tiêu dùng thực hiện một quy trình ngược lại, tức là thay vì trả tiền trước tiêu dùng sau, bây giờ người tiêu dùng lại tiêu dùng trước trả tiền sau, khi đó những khoản thanh toán sau chỉ được đơn thuần coi như một khoản chi phí, và nó được tách rời (Decoupled) khỏi tiêu dùng. Ví dụ như trong trường hợp sử dụng thẻ tín dụng, đa số người dùng có nhiều thẻ tín dụng sẽ trả những khoản thanh toán có lãi suất thấp nhất trước thay vì trả những khoản thanh toán có lãi suất cao nhất trước, mặc dù về mặt tính hợp lý thì thanh toán những khoản tiền lãi suất cao càng sớm thì tiết kiệm được càng nhiều do với những khoản tiền này thì chi phí phải chi trả trong tương lai càng cao. Soman và Gourville (2001) gọi quá trình này là “khấu hao lợi ích.” Shefrin và Thaler (1992) đề xuất mô hình nghiên cứu về định khoản trí óc, theo đó đề xuất phần lớn các cá nhân và hộ gia đình sử dụng một hệ thống của các định khoản trí óc, vi phạm nguyên tắc có thể chuyển đổi của tiền, trong đó có một số tài khoản như là “sự giàu có” có độ hấp dẫn thấp hơn so với tài khoản “thu nhập”. Với những tài khoản dành riêng cho chi tiêu gia đình, giá trị của Xu hướng Tiêu dùng Cận biên (Marginal Propensities of Consumption – MPC) là rất thấp trong khi đó MPC của các khoản tiền thưởng bất ngờ là rất cao. Các hướng nghiên cứu nổi bật trong phạm vi định khoản trí óc: Tập hợp các chi phí theo chủ đề (Topical Organization): Nghiên cứu của Kahneman và Tversky (1984) đưa ra một ví dụ về hiện tượng phân bổ các chi phí theo chủ đề: Người thực nghiệm được đặt vào 2 mẫu nghiên cứu khác nhau. Tình huống thứ nhất: bạn đã quyết định đi xem một vở kịch và trả giá vé vào cửa là 10 USD một vé. Khi bước vào nhà hát, bạn phát hiện ra rằng bạn đã bị mất vé, và vé không thể được phục hồi. Bạn có mong muốn trả thêm 10 USD cho một vé khác? Số lượng trả lời trong trường hợp này là Có (46%) và Không (54%). Tình huống số 2: Bạn đã quyết định xem một vở kịch với giá vào cửa là 10 USD cho mỗi vé. Khi bước vào nhà hát, bạn phát hiện ra rằng bạn đã mất một số tiền là 10 USD. Bạn có quyết định sẽ tiếp tục mua vé cho vở kịch đó? Số lượng trả lời trong trường hợp này là Có (88%) và Không (12%). Sự khác biệt giữa các câu trả lời cho hai tình huống nghiên cứu này là rõ ràng trong lựa chọn Có/Không. Giải thích của Kahneman và Tversky trong trường hợp này là cho việc các chi phí đã được tập hợp thành các chủ đề riêng biệt. Việc đi xem kịch được coi là một trải nghiệm, trong đó chi phí mua vé là cái giá phải trả cho trải nghiệm khi xem vở kịch, việc làm mất vé và mua lại khiến cho mỗi người sẽ có cảm giác là khoản chi phí này đã nhân đôi, làm cho nó trở nên đắt một cách vô lý, và vì vậy người tham gia thực nghiệm sẵn sàng từ bỏ việc xem kịch hơn. Ngược lại, việc mất tiền mặt không được tính vào tài khoản (trong trí óc) của việc xem kịch, và tác động của việc vẫn mua vé chỉ là làm cho cá nhân cảm thấy tài sản của mình ít đi, còn chi phí của việc xem kịch thì vẫn như vậy. Tác động của giá trị tương đối (Relative value): Nghiên cứu của (Tversky và Kahneman, 1981) đề cập tới hiện tượng tác động của giá trị tương đối lên lựa chọn của người tham gia. Thiết kế của thực nghiệm này cho phép người tham gia lựa chọn giữa việc mua một chiếc áo khoác với giá 125 USD tại chỗ, hoặc có thể lái xe 20 phút để sang cửa hàng khác của cùng hệ thống, hiện đang bán nó với giá 120 USD (tình huống 1), hoặc lựa chọn giữa mua một chiếc máy tính bỏ túi với giá 15 USD tại chỗ, hoặc lái xe sang cửa hàng khác cùng hệ thống để mua nó với giá 10 USD. Kết quả thực nghiệm cho thấy trong tình huống 1 chỉ có 29% người tham gia lựa chọn sẽ di chuyển sang cửa hàng khác, còn trong tình huống 2 có tới 68% số người lựa chọn di chuyển. Nghiên cứu này cho thấy sự xuất hiện của yếu tố tương đối, mặc dù số tiền tiết kiệm được đều là 5 USD trong cả hai trường hợp, nhưng trong trường hợp nghiên cứu thứ nhất số tiền tiết kiệm là không đáng kể so với tổng chi phí, và trong trường hợp thứ 2 5 USD là một phần ba toàn bộ chi phí. Nếu nhìn nhận 5 USD như là một phần lớn trong chi phí, người tham gia thực nghiệm sẵn sàng lái xe đi vì như vậy là “Tiết kiệm được 1/3 chi phí”, trong khi ở phân nhóm kia thì việc tiết kiệm là “Không đáng gì” so với tổng chi phí phải bỏ ra.
Dựa trên hai nghiên cứu nổi bật đã được nhắc tới ở trên, bài viết này mong muốn kiểm chứng sự tồn tại của sai lầm Tập hợp chi phí theo chủ đề và hiện tượng Giá trị tương đối trong cách phản hồi của người tham gia thực nghiệm. Các giả thuyết nghiên cứu của bài báo này bao gồm: quyết định đi xa hơn để mua một món hàng được giảm giá sẽ giảm xuống H1: Khi tỷ lệ giảm giá của một món hàng càng lớn so với giá trị gốc của nó thì số người tham gia thực nghiệm chấp nhận đi xa hơn để mua món hàng đó càng cao. (Dựa trên hiện tượng giá trị tương đối) H2: Số người tham gia thực nghiệm quyết tâm theo đuổi mục tiêu cũ khi phải bỏ chi phí thay thế là ít hơn so với số người tham gia thực nghiệm quyết tâm theo đuổi mục tiêu cũ khi chi phí phát sinh không liên quan tới hoạt động đang theo đuổi. (Dựa trên hiện tượng tập hợp chi phí theo chủ đề) Trong nghiên cứu gốc của Kahneman và Tversky (1984), quyết tâm theo đuổi mục tiêu cũ sẽ mạnh hơn nếu như không phải bỏ chi phí thay thế (không đánh mất vé mà là đánh mất tiền), tuy nhiên, bài viết này bổ sung thêm giả thuyết mới, đó là nếu chi phí thay thế càng thấp thì quyết tâm theo đuổi mục tiêu cũ càng mạnh. H3: Người tham gia thực nghiệm có động cơ để quyết tâm theo đuổi mục tiêu cũ hơn nếu như chi phí thay thế là rẻ hơn. Bài viết này sử dụng phương pháp thực nghiệm (experimental method) để kiểm chứng sự tồn tại của hiệu ứng định khoản trí óc ở Việt Nam. Với các nghiên cứu về tài chính hành vi nói chung và định khoản trí óc nói riêng, nghiên cứu thực nghiệm có ưu thế rõ rệt so với nghiên cứu thực chứng sử dụng dữ liệu thứ cấp (empirical method) vì nghiên cứu thực chứng chỉ giúp quan sát thông tin quá khứ, còn nghiên cứu thực nghiệm giúp quan sát phản ứng tức thời. Khoa học tâm lý và khoa học hành vi đòi hỏi ghi chép và điều chỉnh tức thời trong quá trình phản ứng của đối tượng nghiên cứu, vì vậy phương pháp thực nghiệm là phương pháp phù hợp nhất cho bài báo này.
Nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện dựa trên mẫu gồm 270 sinh viên hiện đang học hệ đại học chính quy tại trường Đại học Ngoại thương, các sinh viên thuộc 3 hệ đào tạo khác nhau là: Tài chính Ngân hàng, Chất lượng cao Kinh tế Quốc tế và Chương trình Tiên tiến Kinh tế Đối ngoại, kích cỡ mẫu được xác định sau khi đã lọc các kết quả trả lời thực nghiệm không đúng hướng dẫn từ kích cỡ mẫu ban đầu là 295 quan sát. Các sinh viên được chia ngẫu nhiên thành 3 nhóm thực nghiệm (treatment từ 1 đến 3) với 6 câu hỏi được bố trí để trả lời, trong đó có 4 câu hỏi giống nhau với mục tiêu gây nhiễu tránh việc sinh viên phát hiện được mục đích của thực nghiệm, cả 3 thực nghiệm chỉ khác nhau ở 2 câu hỏi số 4 và số 5. Hai câu hỏi này được thiết kế để hướng vào Sai lầm tập hợp chi phí theo chủ đề (câu hỏi số 4) và Rối loạn chi phí tương đương (Câu hỏi số 5). Việc chia thành 3 nhóm thực nghiệm khác nhau phục vụ mục tiêu xác định mức độ phản ứng của người thực nghiệm trước những giả định khác nhau và để phục vụ xác định giả thuyết nghiên cứu H3 (được mô tả kỹ hơn ở phần dưới). Các câu hỏi nhiễu (từ 1 đến 3 và câu 6) được thiết kế một cách chi tiết và chạy thử trong nhóm nhỏ để đảm bảo tính phân tán khiến người tham gia thực nghiệm không nhận thức được mục tiêu thực sự của nghiên cứu, câu hỏi số 1 liên quan đến lựa chọn tiêu dùng (bỏ tiền để chọn ngành học), câu hỏi số 2 liên quan đến đánh đổi giữa tiêu dùng hiện tại và tiêu dùng tương lai (mua xe trả ngay hay mua xe trả góp), câu hỏi số 3 liên quan tới khẩu vị rủi ro (lựa chọn giữa đầu tư phi rủi ro và đầu tư rủi ro) và câu hỏi số 6 liên quan đến hành vi chấp nhận hậu quả rủi ro (rút tiền tiết kiệm trước hạn và bị phạt). Câu hỏi số 4 và 5 được chia lần lượt cho 3 nhóm thực nghiệm với thứ tự các câu hỏi như sau: Nhóm 1 (84 người): Câu 4: Nếu bạn phải mua một quyển vở hiện đang bán giá 20,000đ tại nhà sách của trường ở ngay dưới sảnh tòa nhà (1), và bạn biết là nhà sách bên ngoài cách trường 500m đang bán với giá 10,000đ (2), bạn sẽ mua ở đâu? Câu 5: Bạn đang trên đường đi xem phim ở rạp CGV, sau khi gửi xe bạn phát hiện ra mình đã đánh mất vé xem phim đã mua, bạn có quyết định (1) Bỏ ra 80 nghìn mua lại vé để xem không hay (2) quay xe đi, làm việc khác? Nhóm 2 (99 người) có câu hỏi 4 và 5 được thiết kế như sau: Câu 4: Nếu bạn phải mua một series sách hiện đang bán giá 200,000đ tại nhà sách của trường ở ngay dưới sảnh tòa nhà (1), và bạn biết là nhà sách bên ngoài cách trường 500m đang bán với giá 190,000đ (2), bạn sẽ mua ở đâu? Câu 5: Bạn đã mua vé và đang tới rạp CGV để xem phim, sau khi gửi xe bạn phát hiện ra mình đã làm mất vé xem phim, bạn có quyết định (1) Bỏ ra 200 nghìn mua lại vé để xem không hay (2) quay xe đi, làm việc khác? Nhóm 3 (97 người) có câu hỏi 4 và 5 được thiết kế như sau: Câu 4: Nếu bạn phải mua một series sách hiện đang bán giá 1,200,000đ tại nhà sách của trường ở ngay dưới sảnh tòa nhà (1), và bạn biết là nhà sách bên ngoài cách trường 500m đang bán với giá 1,190,000đ (2), bạn sẽ mua ở đâu? Câu 5: Bạn đang trên đường đi xem phim ở rạp CGV, gần tới nơi bạn phát hiện ra mình đã đánh rơi một số tiền trị giá 200 nghìn, vừa bằng tiền vé xem phim, bạn có quyết định (1) vẫn tiếp tục mua vé để xem không hay (2) quay xe đi, làm việc khác? Ở đây có sự chênh lệch về kích cỡ các nhóm do số người điền sai thông tin so với hướng dẫn trong nhóm 1 là lớn hơn các nhóm khác dẫn đến kết quả cuối cùng bị loại nhiều hơn, tuy nhiên kích cỡ nhóm cuối cùng không chênh lệch quá nhiều, không ảnh hưởng đáng kể tới kết quả cuối cùng của thực nghiệm. Nhận thức của đối tượng tham gia thực nghiệm ở các phân mẫu có thể được coi là đồng nhất do các nhóm thực nghiệm được thiết kế trên cơ sở chọn mẫu ngẫu nhiên trong tập hợp quan sát tương đồng.
Đối với câu hỏi số 4: Kết quả trả lời câu hỏi số 4 của người tham gia hoàn toàn phù hợp với giả định H1, số người tham gia thực nghiệm quyết định ra ngoài để tiết kiệm 10 nghìn từ số tiền bỏ ra 20 nghìn lên tới 79%, trong khi đó nếu như số tiền tiết kiệm vẫn là 10 nghìn nhưng từ 200 nghìn thì số người quyết định ra bên ngoài chỉ còn 48%, và nếu giá gốc của món hàng lên tới 1,200,000 thì số người lựa chọn mua bên ngoài giảm xuống chỉ còn 44%. Tác giả bài viết thực hiện kiểm định ANOVA cho câu 4, kết quả cho thấy có sự khác biệt trong giá trị trung bình của 3 nhóm thực nghiệm, nghĩa là có sự khác nhau trong lựa chọn ở 3 nhóm thực nghiệm ở mức ý nghĩa 95%. Giá trị của F value lớn hơn giá trị F-Crit nên bác bỏ giả thuyết gốc, chấp nhận giả thuyết thay thế là 3 nhóm thực nghiệm có giá trị trung bình khác nhau. Bảng 1. Kết quả ANOVA đối với 3 nhóm thực nghiệm Anova: Single Factor SUMMARY Groups Count Sum Average Variance Câu 4-T1 84 150 1.785714286 0.170395869 Câu 4-T2 99 147 1.484848485 0.252319109 Câu 4-T3 97 140 1.443298969 0.24935567 ANOVA Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 6.159583 2 3.079791471 13.58264096 2.36E-06 3.028366 Within Groups 62.80827 277 0.226744672 Total 68.96786 279 Nguồn: tính toán của tác giả Vì giá trị lựa chọn theo tỷ lệ % của nhóm 2 và nhóm 1 tương đối gần nhau nên bài viết sử dụng t-test để kiểm định theo cặp đối với 2 nhóm này. Do kết quả F- Test cho thấy phương sai của 2 nhóm thực nghiệm là khác nhau nên bài viết sử dụng t-test với phương sai không đồng nhất Bảng 2. Kết quả F- test với mẫu 1 và 2 F-Test Two-Sample for Variances Câu 4-T2 Câu 4-T1 Mean 1.484848 1.785714 Variance 0.252319 0.170396 Observations 99 84 df 98 83 F 1.480782 P(F<=f) one-tail 0.033316 F Critical one-tail 1.421585 Nguồn: tính toán của tác giả Bảng 3. Kết quả t-test với mẫu 1 và 2 t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances Câu 4-T1 Câu 4-T2 Mean 1.78571429 1.484848 Variance 0.17039587 0.252319 Observations 84 99 Hypothesized Mean Difference 0 Df 181 t Stat 4.44705882 P(T<=t) one-tail 7.5797E-06 t Critical one-tail 1.65331576 P(T<=t) two-tail 1.5159E-05 t Critical two-tail 1.97315704 Nguồn: tính toán của tác giả Vì giá trị t-Stat lớn hơn giá trị critical của t nên hai mẫu thực nghiệm có kết luận là giá trị trung bình giữa thực nghiệm 1 và thực nghiệm 2 là khác nhau. Hình 1a,b,c. Kêt quả thực nghiệm câu 4 với 3 nhóm Đối với câu hỏi số 5: Kết quả thực nghiệm của câu hỏi số 5 rõ ràng hơn câu hỏi số 4, sự lựa chọn của người tham gia là tương đối khác biệt giữa việc đánh mất số tiền 200 nghìn và đánh mất chiếc vé có giá trị tương tự. Tỷ lệ 78% số người từ chối không mua lại vé xem phim nữa nếu đã đánh mất vé thể hiện yếu tố định khoản trí óc rõ ràng, trong khi đó nếu đánh mất số tiền tương tự thì tỷ lệ người chọn vẫn bỏ tiền ra mua vé đi xem là lớn hơn 50% (chiếm 52%), kết quả này khẳng định giả thuyết nghiên cứu H2. Tương tự như vậy, giả thuyết nghiên cứu H3 được ủng hộ khi cùng làm mất vé thì tỷ lệ người tham gia thực nghiệm quyết định từ bỏ là 49% nếu giá vé là 80 nghìn nhưng lên tới 78% khi giá vé là 200 nghìn. Hình 2a,b,c. Kết quả thực nghiệm câu 5 với 3 nhóm
Kết quả thực nghiệm cho thấy sự tồn tại rõ ràng của cả 3 giả thuyết nghiên cứu, ủng hộ lập luận là có tồn tại hiện tượng định khoản trí óc khi thực hiện thực nghiệm trong môi trường Việt Nam, tuy nhiên có một số kết quả và hướng phát triển sau đáng chú ý:
Bài viết đã nêu ra một số điểm chính trong lý thuyết về định khoản trí óc, đồng thời cũng tập hợp một số công trình nghiên cứu tiêu biểu và các hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực này. Bằng thực nghiệm, bài viết đã chỉ ra thực sự có tồn tại hiện tượng định khoản trí óc trong điều kiện Việt Nam hiện nay, cụ thể hơn là dấu hiệu tồn tại của hai loại thiên lệch định khoản trí óc tiêu biểu: Tập hợp chi phí theo chủ đề và Rối loạn chi phí tương đương. Trong bối cảnh Việt Nam hiện nay, thuộc vào nhóm thị trường mới nổi, và có nhiều dấu hiệu cho thấy có sự ảnh hưởng mạnh mẽ của hành vi lên quyết định của nhà đầu tư, nghiên cứu này góp thêm một bằng chứng luận giải sự tồn tại của thiên lệch hành vi ở Việt Nam, đồng thời cũng gợi mở ra những hướng nghiên cứu tiếp theo về thiên lệch hành vi, đặc biệt là thiên lệch định khoản trí óc. Tài liệu tham khảo Amos Tversky và Daniel Kahneman (1981), "The framing of decisions and the psychology of choice", Science, số 211(4481), tr. 453-458. Chip Heath và Jack B Soll (1996), "Mental budgeting and consumer decisions", Journal of consumer research, số 23(1), tr. 40-52. Daniel Kahneman và Amos Tversky (1984), "Choices, values, and frames", American Psychologist, số 39(4), tr. 341-350. Daniel Read, George Loewenstein, Matthew Rabin, Gideon Keren, và David Laibson (1999), Choice bracketing, in Elicitation of PreferencesSpringer, Tr. 171-202. Dilip Soman và John T Gourville (2001), "Transaction decoupling: How price bundling affects the decision to consume", Journal of Marketing Research, số 38(1), Tr. 30-44. Drazen Prelec và George Loewenstein (1998), "The red and the black: Mental accounting of savings and debt", Marketing science, số 17(1), tr. 4-28. Eldar Shafir và Richard H Thaler (2006), "Invest now, drink later, spend never: On the mental accounting of delayed consumption", Journal of economic psychology, số 27(5), Tr. 694-712. Jennifer Christie Siemens (2007), "When consumption benefits precede costs: towards an understanding of ‘buy now, pay later’transactions", Journal of Behavioral Decision Making, số 20(5), Tr. 521-531. John T Gourville và Dilip Soman (1998), "Payment depreciation: The behavioral effects of temporally separating payments from consumption", Journal of Consumer Research, số 25(2), tr. 160-174. Hersh M Shefrin và Richard H Thaler (1992), Mental accounting, saving, and self-control. Richard Thaler (1980), "Toward a positive theory of consumer choice", Journal of Economic Behavior & Organization, số 1(1), tr. 39-60. Richard Thaler (1985), "Mental accounting and consumer choice", Marketing science, số 4(3), tr. 199-214. Shlomo Benartzi và Richard H Thaler (1995), "Myopic loss aversion and the equity premium puzzle", The quarterly journal of Economics, số 110(1), tr. 73-92. Suzanne O'Curry (1999), "Consumer budgeting and mental accounting", The Elgar companion to consumer research and economic psychology (pp. XX-XX), Northhampton, MA: Cheltenham. |
