Mô hình UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2, lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng) do Venkatesh, Thong và Xu công bố năm 2012, giải thích việc người tiêu dùng chấp nhận và sử dụng công nghệ bằng bảy yếu tố: hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động lực hưởng thụ, giá trị giá cả và thói quen. Tuổi, giới tính và kinh nghiệm là biến điều tiết. So với UTAUT, mô hình tăng phần biến thiên giải thích được của ý định từ 56% lên 74% và của hành vi sử dụng từ 40% lên 52%.
Bài này trình bày đúng cấu trúc mô hình gốc, các con số phân tích gộp cho biết đường nào thường mạnh, đường nào thường không có ý nghĩa, và các bước dùng UTAUT2 trong khoá luận mà không bị hội đồng hỏi vặn vì "dùng UTAUT2 không trọn vẹn".
UTAUT2 ra đời từ đâu?
UTAUT2 là bản mở rộng của UTAUT cho bối cảnh người tiêu dùng. UTAUT (Venkatesh, Morris, Davis & Davis, 2003) hợp nhất tám mô hình chấp nhận công nghệ, trong đó có TAM và TPB, và được kiểm định trong tổ chức, nơi nhân viên không tự trả tiền và có thể bị bắt buộc dùng hệ thống.
- UTAUT (2003): tám mô hình riêng lẻ giải thích 17% đến 53% biến thiên của ý định; UTAUT đạt R² hiệu chỉnh 69% trên dữ liệu gốc và 70% trên dữ liệu từ hai tổ chức mới. Bốn yếu tố chính: hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi.
- UTAUT2 (2012): khảo sát trực tuyến hai giai đoạn với 1.512 người dùng Internet di động ở Hồng Kông (601 nữ), hành vi sử dụng đo bốn tháng sau lần khảo sát đầu. Thêm ba khái niệm phù hợp với người tiêu dùng: động lực hưởng thụ, giá trị giá cả, thói quen.
Nếu đề tài của bạn gọn hơn, chỉ cần hai niềm tin hữu ích và dễ sử dụng, xem bài mô hình TAM là gì.
Mô hình UTAUT2 gồm những yếu tố nào?
UTAUT2 có 7 yếu tố tác động lên ý định hành vi, cộng ý định hành vi và hành vi sử dụng, tổng cộng 9 khái niệm. Thang đo gốc có 3 đến 4 biến cho mỗi khái niệm phản ánh, riêng hành vi sử dụng là chỉ số tần suất.
| Khái niệm (mã) | Tiếng Anh | Định nghĩa ngắn | Số biến gốc | Ví dụ câu hỏi |
|---|---|---|---|---|
| Hiệu quả kỳ vọng (PE) | Performance expectancy | Mức độ tin rằng dùng công nghệ mang lại lợi ích trong hoạt động hằng ngày | 3 (PE2 bị loại) | Sử dụng [dịch vụ] giúp tôi làm mọi việc nhanh hơn |
| Nỗ lực kỳ vọng (EE) | Effort expectancy | Mức độ dễ dàng cảm nhận khi dùng công nghệ | 4 | Tôi thấy [dịch vụ] dễ sử dụng |
| Ảnh hưởng xã hội (SI) | Social influence | Cảm nhận rằng người quan trọng với mình cho rằng mình nên dùng | 3 | Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng [dịch vụ] |
| Điều kiện thuận lợi (FC) | Facilitating conditions | Cảm nhận có đủ nguồn lực, kiến thức và hỗ trợ để dùng | 4 | Tôi có đủ kiến thức cần thiết để sử dụng [dịch vụ] |
| Động lực hưởng thụ (HM) | Hedonic motivation | Niềm vui, sự thích thú khi dùng công nghệ | 3 | Sử dụng [dịch vụ] mang lại cảm giác thích thú |
| Giá trị giá cả (PV) | Price value | Đánh đổi giữa lợi ích nhận được và chi phí bằng tiền | 3 | [Dịch vụ] xứng đáng với số tiền bỏ ra |
| Thói quen (HT) | Habit | Xu hướng dùng một cách tự động do đã học từ trước | 3 (HT4 bị loại) | Việc sử dụng [dịch vụ] đã trở thành thói quen của tôi |
| Ý định hành vi (BI) | Behavioral intention | Mức độ dự định tiếp tục dùng trong thời gian tới | 3 | Tôi dự định tiếp tục sử dụng [dịch vụ] trong tương lai |
| Hành vi sử dụng (USE) | Use behavior | Tần suất dùng các chức năng, từ "không bao giờ" tới "nhiều lần mỗi ngày" | 6 chức năng | Tần suất bạn dùng [chức năng] trong tháng qua |
Toàn bộ 32 biến quan sát tiếng Việt kèm bản gốc tiếng Anh có ở trang thang đo UTAUT2. Lưu ý USE trong bài gốc liệt kê sáu ứng dụng Internet di động năm 2008 (SMS, MMS, nhạc chuông…), bạn phải thay bằng các chức năng của công nghệ trong đề tài.
Các mũi tên và biến điều tiết trong UTAUT2
Bảy yếu tố đều tác động lên ý định. Điều kiện thuận lợi và thói quen còn tác động thẳng lên hành vi sử dụng, và ý định tác động lên hành vi. Tuổi, giới tính và kinh nghiệm điều tiết gần như mọi đường.
| Đường dẫn | Biến điều tiết trong mô hình gốc |
|---|---|
| PE → BI | Tuổi, giới tính |
| EE → BI | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| SI → BI | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| FC → BI | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| HM → BI | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| PV → BI | Tuổi, giới tính |
| HT → BI | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| FC → USE | Tuổi, kinh nghiệm |
| HT → USE | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| BI → USE | Kinh nghiệm |
Một chi tiết ít khoá luận để ý: trong bài gốc, UTAUT2 chỉ với tác động trực tiếp giải thích 44% biến thiên của ý định và 35% của hành vi sử dụng; con số 74% và 52% có được khi đưa các tương tác với tuổi, giới tính, kinh nghiệm vào (Venkatesh và cộng sự, 2012). Vì vậy nếu bạn bỏ biến điều tiết thì không nên kỳ vọng R² ý định gần 0,74, và không nên trích con số 74% như mốc so sánh cho mô hình không có điều tiết.
Đường nào thường mạnh, đường nào thường không có ý nghĩa?
Tamilmani, Rana và Dwivedi (2021) phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2 với hơn 122.000 quan sát cộng dồn. Bảng dưới lấy từ Bảng 6 của bài (tr. 998), xếp theo hệ số gộp từ mạnh đến yếu.
| Đường dẫn | Số nghiên cứu | β gộp | Có ý nghĩa | Không ý nghĩa |
|---|---|---|---|---|
| BI → USE | 21 | 0,380 | 21 | 0 |
| HT → BI | 18 | 0,276 | 15 | 3 |
| HT → USE | 13 | 0,273 | 11 | 2 |
| PE → BI | 50 | 0,253 | 45 | 5 |
| HM → BI | 33 | 0,246 | 29 | 4 |
| FC → USE | 15 | 0,181 | 13 | 2 |
| FC → BI | 31 | 0,153 | 21 | 10 |
| SI → BI | 45 | 0,138 | 31 | 14 |
| PV → BI | 20 | 0,125 | 10 | 10 |
| EE → BI | 46 | 0,102 | 26 | 20 |
Cách dùng bảng này trong khoá luận:
- EE → BI không ý nghĩa là chuyện thường. 20 trên 46 nghiên cứu báo cáo như vậy. Với công nghệ mà mẫu đã dùng quen, độ khó không còn là vấn đề; đây là điểm thảo luận ở chương 5, không phải lỗi.
- PV → BI chia đôi. 10 có ý nghĩa, 10 không. Với dịch vụ miễn phí, giá trị giá cả thường không phù hợp.
- HM → BI yếu ở công nghệ thuần công cụ. Các tác giả ghi nhận bốn nghiên cứu không có ý nghĩa đều thiên về giá trị thực dụng, như hệ thống quản lý học tập hay thanh toán di động.
- FC → BI không ý nghĩa ở 10 trên 31 nghiên cứu, và tất cả đều có EE trong mô hình; hai khái niệm có thể chồng lấn khi người trả lời hiểu "đủ kiến thức" gần giống "dễ dùng".
Các tác giả cũng nêu năm khái niệm hay được thêm vào UTAUT2 nhất: niềm tin, tính đổi mới cá nhân, rủi ro cảm nhận, thái độ và niềm tin vào năng lực bản thân. Nếu mở rộng mô hình, đây là những lựa chọn có sẵn nhiều nghiên cứu để dẫn.
UTAUT2 khác UTAUT và TAM thế nào?
| Tiêu chí | TAM | UTAUT | UTAUT2 |
|---|---|---|---|
| Tác giả | Davis (1989) | Venkatesh và cộng sự (2003) | Venkatesh, Thong & Xu (2012) |
| Bối cảnh gốc | Người dùng trong tổ chức | Nhân viên tại 4 tổ chức | Người tiêu dùng Internet di động |
| Yếu tố tác động lên ý định | PU, PEOU | PE, EE, SI (FC tác động lên hành vi) | PE, EE, SI, FC, HM, PV, HT |
| Biến điều tiết | Không | Giới tính, tuổi, kinh nghiệm, tính tự nguyện | Tuổi, giới tính, kinh nghiệm |
| Số mũi tên tối đa vào ý định | 2 | 3 | 7 |
| Hợp với đề tài | Công nghệ công cụ, mô hình gọn | Hệ thống trong doanh nghiệp, trường học, chính phủ điện tử | Ví điện tử, ngân hàng số, giao đồ ăn, ứng dụng AI cá nhân |
Tính tự nguyện bị bỏ trong UTAUT2 vì người tiêu dùng tự quyết định dùng hay không. Điều kiện thuận lợi chuyển thành tác động cả lên ý định, vì khác với nhân viên dùng chung hạ tầng của công ty, mỗi người tiêu dùng có điện thoại, mạng và người hỗ trợ khác nhau.
Các bước dùng UTAUT2 trong khoá luận
- Quyết định dùng trọn hay dùng một phần. Tamilmani, Rana và Dwivedi (2021) cho biết việc dùng UTAUT2 không trọn vẹn đang bị phê phán. Nếu bỏ khái niệm nào, viết lý do cụ thể (dịch vụ miễn phí nên bỏ PV; mẫu là người chưa dùng nên chưa đo được HT) và gọi là "mô hình dựa trên UTAUT2".
- Xác định đối tượng khảo sát. Thói quen và kinh nghiệm chỉ đo được ở người đã dùng. Bài gốc loại những người chưa có kinh nghiệm dùng Internet di động trước khi phân tích. Nếu mẫu gồm cả người chưa dùng, đặt câu hỏi gạn lọc và cân nhắc bỏ HT.
- Điều chỉnh thang đo. Lấy bản tiếng Việt từ trang thang đo UTAUT2, thay "[dịch vụ]" bằng công nghệ cụ thể. Câu HT2 ("Tôi bị nghiện sử dụng…") dễ khiến người trả lời ngại chọn mức cao; nếu diễn đạt nhẹ hơn, ghi rõ đã điều chỉnh và thử nghiệm sơ bộ. Mẫu bảng hỏi dựng sẵn: ngân hàng số, ứng dụng giao đồ ăn, ChatGPT, AI trong học tập.
- Vẽ mô hình và viết giả thuyết. Mỗi mũi tên một giả thuyết; mỗi biến điều tiết thêm một nhóm giả thuyết tương tác. Dùng công cụ vẽ mô hình nghiên cứu để sinh sơ đồ và danh sách H1, H2.
- Tính cỡ mẫu. Ý định nhận 7 mũi tên; phân tích power với f² = 0,15, α = 5%, power 0,80 cần tối thiểu 103 quan sát. Vì EE → BI và PV → BI thường chỉ quanh 0,1, phương pháp căn bậc hai nghịch đảo của Kock và Hadaya (2018) cho con số lớn hơn nhiều: với hệ số nhỏ nhất kỳ vọng 0,2 cần khoảng 155, với 0,15 cần khoảng 275. Tính bằng máy tính cỡ mẫu và đọc thêm cỡ mẫu tối thiểu PLS-SEM.
- Đánh giá thang đo. Cronbach's alpha, hệ số tải, AVE, CR cho các khái niệm phản ánh; không chạy Cronbach hay EFA cho USE vì là chỉ số cấu tạo. Báo cáo HTMT theo Henseler, Ringle và Sarstedt (2015); cặp PE và HM, EE và FC thường cần chú ý. Xem bài HTMT và giá trị phân biệt.
- Kiểm định mô hình và điều tiết. Chạy PLS-SEM (thử với công cụ PLS-SEM). Với giới tính, dùng phân tích đa nhóm; với tuổi, kinh nghiệm, dùng biến tương tác. Kiểm tra đa cộng tuyến vì 7 biến vào một nút dễ có VIF cao, xem bài hệ số VIF. Cách kiểm định điều tiết có ở bài biến trung gian và biến điều tiết.
Giả thuyết mẫu cho đề tài ứng dụng giao đồ ăn
- H1: Hiệu quả kỳ vọng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.
- H2: Nỗ lực kỳ vọng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H4: Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H5: Động lực hưởng thụ có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H6: Giá trị giá cả có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H7: Thói quen có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng.
- H8 (nếu đo hành vi ở thời điểm sau): Ý định sử dụng có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng.
Mỗi giả thuyết cần một đoạn lập luận dẫn nghiên cứu trước, theo cấu trúc ở bài cách đặt giả thuyết nghiên cứu. Một ví dụ dùng đủ 7 khái niệm ở Việt Nam là nghiên cứu ngân hàng số của Thu Nguyen và cộng sự (2020): 300 phiếu, thang Likert 7 điểm, thêm niềm tin, Cronbach's alpha từ 0,718 (giá trị giá cả) đến 0,966 (hiệu quả kỳ vọng).
Lỗi thường gặp khi dùng UTAUT2
| Lỗi | Cách sửa |
|---|---|
| Gọi là UTAUT2 nhưng chỉ dùng 3 đến 4 khái niệm, không giải thích | Nêu lý do bỏ từng khái niệm, gọi là mô hình dựa trên UTAUT2 |
| Đưa thói quen vào khi mẫu có nhiều người chưa từng dùng | Gạn lọc người đã dùng, hoặc bỏ HT và ghi vào phạm vi |
| Giữ giá trị giá cả cho dịch vụ miễn phí | Bỏ PV hoặc thay bằng chi phí cảm nhận có nguồn trích |
| Đo USE bằng câu Likert "Tôi thường xuyên sử dụng…" rồi chạy Cronbach | Đo tần suất từng chức năng; nếu chỉ khảo sát một lần, dừng ở ý định và nêu hạn chế |
| So R² mô hình không điều tiết với mốc 74% của bài gốc | So với 44% (tác động trực tiếp) hoặc với phân tích gộp |
| Dịch "performance expectancy" thành "hiệu suất mong đợi" ở chương 2 và "hiệu quả kỳ vọng" ở chương 4 | Chọn một cách dịch, dùng nhất quán, ghi tiếng Anh ở lần đầu |
Câu hỏi thường gặp
Mô hình UTAUT2 gồm mấy yếu tố?
Bảy yếu tố tác động lên ý định: hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động lực hưởng thụ, giá trị giá cả, thói quen. Cộng ý định hành vi và hành vi sử dụng là 9 khái niệm; tuổi, giới tính, kinh nghiệm là biến điều tiết.
UTAUT2 khác UTAUT ở điểm nào?
UTAUT2 thêm động lực hưởng thụ, giá trị giá cả và thói quen; bỏ tính tự nguyện khỏi nhóm biến điều tiết; cho điều kiện thuận lợi tác động cả lên ý định. UTAUT viết cho nhân viên trong tổ chức, UTAUT2 viết cho người tiêu dùng.
Có bắt buộc đưa tuổi, giới tính, kinh nghiệm vào mô hình không?
Không bắt buộc, nhưng mô hình gốc có chúng và phần lớn mức tăng R² đến từ các tương tác. Nếu bỏ, ghi rõ lý do (ví dụ mẫu sinh viên có tuổi gần như đồng nhất) và nêu trong phần hạn chế.
Nỗ lực kỳ vọng không có ý nghĩa thì có sai không?
Không sai. Trong phân tích gộp của Tamilmani, Rana và Dwivedi (2021), EE → BI là đường yếu nhất (β gộp 0,102) và 20 trên 46 nghiên cứu không có ý nghĩa. Thảo luận theo mức độ quen thuộc của công nghệ với mẫu.
Thang đo UTAUT2 dùng Likert mấy mức?
Bài gốc dùng Likert 7 mức cho các khái niệm phản ánh và thang tần suất cho hành vi sử dụng. Nhiều nghiên cứu ở Việt Nam dùng 5 mức; chọn mức nào thì ghi rõ và dùng thống nhất cho mọi câu.
Tài liệu tham khảo
- 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
- 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
- Tamilmani, K., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2021). Consumer acceptance and use of information technology: A meta-analytic evaluation of UTAUT2. Information Systems Frontiers, 23(4), 987–1005. https://doi.org/10.1007/s10796-020-10007-6
- Thu Nguyen, T., Thi Nguyen, H., Thi Mai, H., & Thi Minh Tran, T. (2020). Determinants of digital banking services in Vietnam: Applying UTAUT2 model. Asian Economic and Financial Review, 10(6), 680–697. https://doi.org/10.18488/journal.aefr.2020.106.680.697
- 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
- Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412