Mô hình TAM là gì? Davis (1989), các biến và cách dùng

Mô hình TAM (Technology Acceptance Model, mô hình chấp nhận công nghệ) do Fred Davis đề xuất năm 1989, giải thích việc một người chấp nhận hay từ chối một công nghệ bằng hai niềm tin: nhận thức sự hữu ích (perceived usefulness, PU) và nhận thức tính dễ sử dụng (perceived ease of use, PEOU). Hai niềm tin này dẫn tới ý định sử dụng, rồi tới hành vi sử dụng thực tế; tính dễ sử dụng còn tác động lên sự hữu ích. TAM là khung lý thuyết nền của phần lớn khoá luận về ví điện tử, ngân hàng số, học trực tuyến, ứng dụng AI.

Bài này trình bày mô hình theo đúng hai bài báo gốc năm 1989, các con số mà hai bài đó thực sự báo cáo, cách TAM phát triển thành TAM2, TAM3 và UTAUT, và các bước đưa TAM vào khoá luận: chọn phiên bản, viết giả thuyết, lấy thang đo, tính cỡ mẫu, phân tích và trả lời hội đồng.

Mô hình TAM gồm những biến nào?

Mô hình TAM thường dùng trong khoá luận có bốn đến năm khái niệm: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, (thái độ), ý định sử dụng và hành vi sử dụng. Thái độ có trong bản của Davis, Bagozzi và Warshaw (1989) nhưng hay bị bỏ vì chỉ trung gian một phần.

Các mũi tên của TAM: PEOU → PU, PU → BI, PEOU → BI (hoặc PU và PEOU → ATT → BI nếu giữ thái độ), BI → USE. Không có mũi tên nào đi ngược từ PU sang PEOU. Đường PEOU → PU là điểm riêng của TAM: một hệ thống dễ dùng thì người ta cũng thấy nó hữu ích hơn, vì cùng một công sức làm được nhiều việc hơn.

Bộ câu hỏi tiếng Việt đầy đủ (6 biến PU, 6 biến PEOU, 2 biến BI, kèm bản gốc tiếng Anh) có ở trang thang đo TAM.

Hai bài báo gốc năm 1989 nói gì?

TAM ra đời từ hai bài báo cùng năm. Bài thứ nhất xây dựng thang đo, bài thứ hai kiểm định mô hình theo thời gian. Khi trích "Davis (1989)" trong chương 2, nên biết bài nào báo cáo con số nào.

Ba ý quan trọng cho khoá luận rút ra từ bảng trên:

• PU mạnh hơn PEOU. Nếu kết quả của bạn cho PU → BI lớn hơn PEOU → BI, đó là đúng xu hướng gốc.
• PEOU tác động chủ yếu qua PU. Vì vậy nên kiểm định tác động gián tiếp PEOU → PU → BI, không chỉ nhìn đường trực tiếp.
• Thái độ không bắt buộc. Davis, Bagozzi và Warshaw (1989) thấy thái độ chỉ trung gian một phần, nên nhiều nghiên cứu sau bỏ ATT để mô hình gọn hơn. Giữ hay bỏ đều được, nhưng ghi rõ theo phiên bản nào.

King và He (2006) phân tích gộp 88 nghiên cứu đã công bố dùng TAM và kết luận TAM là mô hình hợp lệ, vững, được dùng rộng rãi. Nghiên cứu này cũng cho thấy dùng sinh viên làm mẫu thay cho người đi làm là chấp nhận được trong một số nghiên cứu TAM, một điểm có thể dẫn khi hội đồng hỏi về mẫu sinh viên.

TAM khác TAM2, TAM3 và UTAUT thế nào?

TAM gốc chỉ giải thích ý định bằng hai niềm tin. Các phiên bản sau thêm yếu tố xã hội và yếu tố giải thích vì sao người ta thấy hữu ích hay dễ dùng.

Với đề tài người tiêu dùng (ví điện tử, giao đồ ăn, mua sắm trên di động), nhiều nghiên cứu chuyển sang UTAUT2, bản mở rộng cho người tiêu dùng có thêm động lực hưởng thụ, giá trị giá cả và thói quen. Xem bài mô hình UTAUT2 để so sánh. Nếu đề tài có yếu tố áp lực xã hội và điều kiện thực tế rõ rệt, kết hợp TAM với mô hình TPB cũng là lựa chọn phổ biến.

Khi nào nên chọn TAM cho khoá luận?

Chọn TAM khi đề tài hỏi vì sao người dùng chấp nhận một công nghệ cụ thể, và bạn muốn mô hình gọn, ít biến, dễ thu đủ mẫu. Không nên chọn TAM khi hành vi chủ yếu do áp lực xã hội, giá cả hoặc thói quen quyết định; khi đó TPB hoặc UTAUT2 phù hợp hơn.

Các bước đưa TAM vào khoá luận

1. Xác định hành vi và công nghệ cụ thể. "Ý định sử dụng ví điện tử để thanh toán học phí của sinh viên tại Hà Nội" tốt hơn "ý định sử dụng công nghệ". Công nghệ cụ thể giúp câu hỏi rõ và người trả lời không hiểu lẫn PU với PEOU.
2. Chọn phiên bản và vẽ mô hình. TAM không có thái độ (PEOU → PU, PU → BI, PEOU → BI) là lựa chọn gọn nhất. Nếu thêm biến ngoài (niềm tin, rủi ro cảm nhận, chuẩn chủ quan), đặt chúng làm tiền đề của PU, PEOU hoặc BI và có lập luận cho từng mũi tên. Vẽ mô hình và sinh danh sách giả thuyết bằng công cụ vẽ mô hình nghiên cứu.
3. Viết giả thuyết. Mỗi mũi tên một giả thuyết, mỗi giả thuyết một đoạn lập luận dẫn nghiên cứu trước. Cấu trúc đoạn lập luận có ở bài cách đặt giả thuyết nghiên cứu.
4. Lấy thang đo. Dùng bản tiếng Việt trên trang thang đo TAM, thay "[hệ thống]" bằng công nghệ của bạn và đổi "công việc" thành việc cụ thể (thanh toán, học tập) nhưng giữ ý câu. Muốn có sẵn bảng hỏi theo đề tài, xem mẫu bảng hỏi ý định sử dụng ví điện tử (TAM) hoặc tạo bằng công cụ tạo bảng hỏi.
5. Tính cỡ mẫu. Trong TAM cơ bản, ý định nhận tối đa 2 mũi tên; phân tích power với f² = 0,15, α = 5%, power 0,80 cho tối thiểu 68 quan sát. Theo phương pháp căn bậc hai nghịch đảo của Kock và Hadaya (2018), n > (2,486 / p_min)²; với hệ số đường dẫn nhỏ nhất kỳ vọng 0,2 thì cần khoảng 155. Lấy con số lớn hơn và nêu cả hai cách tính. Tính nhanh bằng máy tính cỡ mẫu; chi tiết ở bài cỡ mẫu tối thiểu PLS-SEM.
6. Đánh giá thang đo. Cronbach's alpha, hệ số tải, AVE, CR cho từng khái niệm (chạy thử bằng công cụ Cronbach's alpha). PU và PEOU thường tương quan cao, nên báo cáo thêm HTMT theo Henseler, Ringle và Sarstedt (2015): dưới 0,85 hoặc 0,90 là đạt. Xem bài HTMT và giá trị phân biệt.
7. Kiểm định mô hình cấu trúc. Chạy PLS-SEM (thử trực tuyến với công cụ PLS-SEM) hoặc hồi quy. Báo cáo hệ số đường dẫn, R² của PU và BI, và tác động gián tiếp PEOU → PU → BI bằng bootstrap (có thể kiểm tra thêm bằng công cụ trung gian, điều tiết).

Giả thuyết mẫu cho đề tài ví điện tử

• H1: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến nhận thức sự hữu ích của ví điện tử.
• H2: Nhận thức sự hữu ích có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử.
• H3: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử.
• H4 (nếu đo hành vi ở thời điểm sau): Ý định sử dụng có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng ví điện tử.

Nếu thêm biến ngoài, ví dụ niềm tin, viết giả thuyết dạng "Niềm tin có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng" và dẫn nghiên cứu đã kiểm định quan hệ này. Niềm tin cũng có thể đặt làm tiền đề của PU thay vì tác động thẳng lên ý định: Linh và Huyen (2025) kết hợp TAM, niềm tin và TPB cho thanh toán số ở Việt Nam (509 người trả lời, phân tích SEM) và thấy niềm tin tác động lên nhận thức sự hữu ích và chuẩn chủ quan.

Lỗi thường gặp khi dùng mô hình TAM

Câu hỏi thường gặp

Mô hình TAM gồm mấy biến?

Phiên bản phổ biến có bốn khái niệm: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, ý định sử dụng và hành vi sử dụng; bản của Davis, Bagozzi và Warshaw (1989) có thêm thái độ. Về biến quan sát, thang gốc của Davis (1989) có 6 biến cho PU và 6 biến cho PEOU.

Mô hình TAM của ai, năm nào?

Của Fred D. Davis, công bố năm 1989 trên MIS Quarterly (thang đo PU, PEOU) và cùng Bagozzi, Warshaw trên Management Science (kiểm định mô hình). TAM phát triển từ thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen.

Có bắt buộc đưa thái độ vào mô hình TAM không?

Không bắt buộc. Davis, Bagozzi và Warshaw (1989) thấy thái độ chỉ trung gian một phần tác động của PU và PEOU lên ý định, nên nhiều nghiên cứu bỏ thái độ. Chọn phiên bản nào thì vẽ và trích dẫn đúng phiên bản đó.

Nhận thức tính dễ sử dụng không có ý nghĩa thì sao?

Không phải lỗi. Tác động của PEOU lên ý định vốn nhỏ và giảm dần khi người dùng quen công nghệ (Davis, Bagozzi & Warshaw, 1989). Kiểm tra tác động gián tiếp qua PU; với công nghệ đã phổ biến trong mẫu (như ví điện tử với sinh viên), thảo luận điều này ở chương 5.

Nên dùng TAM hay UTAUT2?

TAM gọn, cần ít mẫu, hợp với công nghệ công cụ. UTAUT2 hợp hơn khi đối tượng là người tiêu dùng tự trả tiền, có yếu tố giải trí và thói quen, nhưng có 7 biến tác động lên ý định nên cần mẫu lớn hơn.

TAM có dùng được cho mẫu sinh viên không?

Được. King và He (2006), qua phân tích gộp 88 nghiên cứu, cho thấy sinh viên có thể thay cho người đi làm trong một số nghiên cứu TAM. Vẫn cần mô tả rõ mẫu và nêu giới hạn khái quát hoá trong phần hạn chế.

Tài liệu tham khảo

• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
• 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. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
• Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
• King, W. R., & He, J. (2006). A meta-analysis of the technology acceptance model. Information & Management, 43(6), 740–755. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.05.003
• Kock, N., & Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal, 28(1), 227–261. https://doi.org/10.1111/isj.12131
• Linh, T. T., & Huyen, N. T. T. (2025). An extension of Trust and TAM model with TPB in the adoption of digital payment: An empirical study in Vietnam. F1000Research, 14, 127. https://doi.org/10.12688/f1000research.157763.3
• Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
• Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540