Độ tin cậy logistics và ý định tiếp tục tham gia thương mại điện tử xuyên biên giới của SMEs Việt Nam: Bằng chứng từ chuỗi cung ứng Trung Quốc -Việt Nam

Lê Mai Anh

Product Manager - Lever Sphere Group; Email: anhlm2701@gmail.com

Nguyễn Thị Lập

Đại học FPT; Email: lapnths150277@gmail.com

Vũ Gia Linh

Đại học Kinh tế Đại học Quốc gia Hà Nội; Email: Jam.gialinh210@gmail.com

Đặng Minh Anh

Đại học Thăng Long; Email: minhanhinmc@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu kiểm định tác động của độ tin cậy logistics đến ý định tiếp tục và mở rộng hoạt động thương mại điện tử xuyên biên giới của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) Việt Nam trong chuỗi cung ứng Trung Quốc - Việt Nam, đồng thời xem xét vai trò trung gian của niềm tin người bán và nhận thức rủi ro logistics. Nghiên cứu sử dụng phương pháp PLS-SEM trên mẫu 262 SMEs đang kinh doanh trên TikTok Shop và Shopee tại Việt Nam. Mô hình nghiên cứu đề xuất rằng Độ tin cậy logistics tác động tích cực đến Niềm tin của người bán và làm giảm Nhận thức rủi ro logistics, qua đó ảnh hưởng đến mức độ tham gia thị trường. Kết quả cung cấp bằng chứng thực nghiệm về cơ chế tâm lý - hành vi chi phối các quyết định chiến lược của SMEs, đồng thời gợi mở những hàm ý quản trị và chính sách đối với các nhà hoạch định chính sách, nền tảng thương mại điện tử và nhà cung cấp dịch vụ logistics.

Từ khóa: Độ tin cậy logistics, thương mại điện tử xuyên biên giới, niềm tin người bán, nhận thức rủi ro logistics

Abstract

This study examines the impact of logistics reliability on the continuance intention and expansion of cross-border e-commerce activities among Vietnamese small and medium-sized enterprises (SMEs) within the China-Viet Nam supply chain, while also investigating the mediating roles of seller trust and perceived logistics risk. The study employs the PLS-SEM method on a sample of 262 SMEs operating on TikTok Shop and Shopee in Viet Nam. The proposed research model suggests that logistics reliability positively affects seller trust and reduces perceived logistics risk, thereby influencing the level of market participation. The findings provide empirical evidence on the psychological-behavioral mechanisms underlying the strategic decisions of SMEs, while also offering managerial and policy implications for policymakers, e-commerce platforms, and logistics service providers.

Keywords: Logistics reliability, cross-border e-commerce, seller trust, perceived logistics risk

GIỚI THIỆU

Thương mại điện tử xuyên biên giới (CBE) ngày càng trở thành một kênh quan trọng giúp doanh nghiệp tiếp cận thị trường với chi phí gia nhập thấp. Tại Việt Nam, thị trường thương mại điện tử tiếp tục tăng trưởng mạnh, đạt quy mô trên 25 tỷ USD với tốc độ tăng trưởng trên 25% (VECOM, 2024). Trong bối cảnh đó, hoạt động nhập hàng từ Trung Quốc và phân phối qua các nền tảng như TikTok Shop và Shopee ngày càng phổ biến ở SMEs Việt Nam. Tuy nhiên, chuỗi logistics Trung Quốc - Việt Nam có tính phân mảnh cao, trải qua nhiều khâu từ gom hàng, thông quan, vận chuyển xuyên biên giới đến giao hàng chặng cuối. Các vấn đề như chậm giao hàng, thiếu thông tin theo dõi, sai lệch đơn hàng và hoàn trả không rõ ràng có thể làm gia tăng rủi ro và ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục tham gia CBE của doanh nghiệp.

Về phương diện học thuật, mặc dù logistics đã được xác định là yếu tố quan trọng trong CBE, vẫn còn một số khoảng trống cần được làm rõ. Các nghiên cứu trước thường xem xét logistics ở cấp độ tổng thể, trong khi chưa phân tích đầy đủ các khía cạnh của độ tin cậy logistics, như độ chính xác xử lý đơn hàng, khả năng theo dõi và hiệu quả hoàn trả. Bên cạnh đó, vai trò của niềm tin người bán và nhận thức rủi ro logistics trong mối quan hệ giữa độ tin cậy logistics và ý định tiếp tục tham gia CBE vẫn chưa được kiểm định đầy đủ. Đồng thời, bằng chứng thực nghiệm trong bối cảnh SMEs Việt Nam sử dụng Tik Tok Shop và Shopee với nguồn hàng từ Trung Quốc còn hạn chế.

Từ những khoảng trống trên, nghiên cứu tập trung kiểm định tác động của độ tin cậy logistics đến ý định tiếp tục tham gia thương mại điện tử xuyên biên giới của SMEs Việt Nam, đồng thời xem xét vai trò trung gian của niềm tin người bán và nhận thức rủi ro logistics trong mối quan hệ này. Qua đó, nghiên cứu góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm về vai trò của logistics đối với quyết định tiếp tục tham gia CBE, đồng thời cung cấp một số hàm ý cho SMEs và các bên liên quan trong việc nâng cao độ tin cậy logistics và giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng Trung Quốc - Việt Nam.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu dựa trên 3 nền tảng lý thuyết bổ trợ. Lý thuyết chi phí giao dịch (Williamson, 1985) cho rằng, khi môi trường giao dịch thiếu ổn định, doanh nghiệp phải tốn thêm chi phí để theo dõi, kiểm soát và xử lý rủi ro phát sinh. Trong bối cảnh CBE, logistics đáng tin cậy có thể làm giảm các chi phí này bằng cách giúp người bán dự đoán tốt hơn thời gian giao hàng, tình trạng đơn hàng và quy trình hoàn trả. Quan điểm nguồn lực (Barney, 1991) xem độ tin cậy logistics như một nguồn lực vận hành quan trọng, góp phần tạo khác biệt giữa SMEs trong cùng một bối cảnh thị trường. Bên cạnh đó, Mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng (Gefen và cộng sự, 2003) nhấn mạnh vai trò của niềm tin và nhận thức rủi ro trong việc hình thành quyết định của người dùng trong môi trường số. Kết hợp 3 nền tảng này, nghiên cứu xây dựng mô hình trong đó độ tin cậy logistics tác động đến ý định tiếp tục và mở rộng hoạt động CBE thông qua niềm tin người bán và nhận thức rủi ro logistics.

Trong chuỗi cung ứng Trung Quốc - Việt Nam, người bán là SMEs không trực tiếp kiểm soát toàn bộ quá trình vận chuyển, nên độ tin cậy logistics trở thành tín hiệu quan trọng để hình thành niềm tin vào hệ thống. Khi thời gian giao hàng ổn định, thông tin theo dõi rõ ràng và quy trình xử lý đơn hàng đáng tin cậy, người bán có xu hướng tin tưởng hơn vào hoạt động CBE. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất:

H1: Độ tin cậy logistics có tác động tích cực đến Niềm tin của người bán SMEs Việt Nam.

Đồng thời, độ tin cậy logistics giúp giảm nhận thức rủi ro bằng cách làm cho kết quả giao dịch dễ dự đoán và dễ kiểm soát hơn. Điều này đặc biệt quan trọng với SMEs vì nhóm doanh nghiệp này thường nhạy cảm với tổn thất tài chính, chậm dòng tiền và gián đoạn vận hành. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất:

H2: Độ tin cậy logistics có tác động tiêu cực đến Nhận thức rủi ro logistics của người bán SMEs Việt Nam.

Trong nghiên cứu này, ý định tiếp tục và mở rộng được hiểu là xu hướng duy trì hoạt động nhập khẩu - bán hàng xuyên biên giới, đồng thời sẵn sàng tăng quy mô đơn hàng, sản phẩm hoặc kênh bán trong tương lai. Niềm tin của người bán giúp giảm bất định, củng cố trải nghiệm tích cực và khuyến khích doanh nghiệp tiếp tục phân bổ nguồn lực cho hoạt động xuyên biên giới. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất:

H3: Niềm tin của người bán có tác động tích cực đến Ý định tiếp tục và mở rộng của SMEs Việt Nam.

Ngược lại, khi nhận thức rủi ro logistics cao, người bán có xu hướng thận trọng hơn, thu hẹp phạm vi hoạt động hoặc hạn chế mở rộng do lo ngại tổn thất. Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất:

H4: Nhận thức rủi ro logistics có tác động tiêu cực đến Ý định tiếp tục và mở rộng của SMEs Việt Nam.

Dựa trên các cơ sở lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu. Nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với thiết kế cắt ngang dựa trên dữ liệu khảo sát. Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu đã được kiểm định, gồm Độ tin cậy logistics từ Mentzer và cộng sự (2001), Niềm tin người bán từ Gefen và cộng sự (2003), Nhận thức rủi ro từ Featherman và Pavlou (2003), và Ý định tiếp tục và mở rộng từ Bhattacherjee (2001). Mô hình bổ sung 5 biến kiểm soát gồm quy mô doanh nghiệp, kinh nghiệm, ngành hàng, số nền tảng sử dụng và tỷ lệ doanh thu xuyên biên giới.

Dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tuyến với 262 phản hồi hợp lệ từ SMEs Việt Nam đang nhập hàng từ Trung Quốc và kinh doanh trên TikTok Shop hoặc Shopee. Mô hình được kiểm định bằng PLS-SEM trên SmartPLS 3 theo 2 bước: đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Do độ tin cậy logistics là cấu trúc bậc cao gồm 4 chiều, nghiên cứu áp dụng phương pháp 2 bước rời theo Sarstedt và cộng sự (2019); ý nghĩa thống kê được kiểm định bằng bootstrapping với 5.000 mẫu con theo Hair và cộng sự (2019).

Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đặc điểm mẫu khảo sát

Sau quá trình khảo sát trực tuyến và lọc dữ liệu, nghiên cứu thu được 262 quan sát hợp lệ từ SMEs Việt Nam đang kinh doanh xuyên biên giới trên TikTok Shop và Shopee, đồng thời có hoạt động nhập hàng từ Trung Quốc. Quy mô mẫu này vượt ngưỡng tối thiểu khuyến nghị cho phân tích PLS-SEM đối với mô hình có 9 đường dẫn cấu trúc (Hair và cộng sự, 2019). Dữ liệu không có giá trị khuyết, đáp ứng yêu cầu cho ước lượng mô hình. Đặc điểm cơ cấu mẫu cho thấy, phần lớn doanh nghiệp thuộc nhóm siêu nhỏ và nhỏ, với 80.1% có dưới 50 nhân viên. Đa số có kinh nghiệm kinh doanh online từ 3 năm trở lên (61.0%) và tập trung chủ yếu ở các ngành gia dụng, thời trang và điện tử. Đáng chú ý, 71.4% SMEs đang vận hành đồng thời trên 3 nền tảng, nhưng 76.7% vẫn có tỷ lệ doanh thu xuyên biên giới dưới 40% tổng doanh thu. Điều này cho thấy, doanh nghiệp đã có mức độ tham gia tương đối rộng về kênh bán, song dư địa mở rộng chiều sâu thị trường còn lớn.

Đánh giá mô hình đo lường

Do biến độc lập Độ tin cậy logistics (LR) được khái niệm hóa là cấu trúc bậc cao gồm 4 cấu trúc bậc một: Tính ổn định của thời gian giao hàng (DTC), Khả năng theo dõi đơn hàng (OTC), Độ chính xác trong xử lý đơn hàng (OPA) và Hiệu quả của quy trình hoàn trả (RPE), nghiên cứu áp dụng phương pháp 2 bước rời theo Sarstedt và cộng sự (2019). Ở giai đoạn đầu, mô hình đo lường được ước lượng với các cấu trúc bậc một để trích xuất điểm số biến tiềm ẩn; ở giai đoạn tiếp theo, các điểm số này được sử dụng làm chỉ báo cho LR trong mô hình kiểm định giả thuyết. Vì vậy, các kết quả trình bày dưới đây đều dựa trên mô hình bước hai.

Kiểm định thang đo

Kết quả kiểm định thang đo được trình bày tại Bảng 1. Hệ số tải ngoài của 22 biến quan sát đều ≥ 0.70, dao động từ 0.798 đến 0.908. Cronbach’s Alpha đạt từ 0.837 đến 0.885, CR từ 0.891 đến 0.921 và AVE từ 0.671 đến 0.787, đều vượt ngưỡng chấp nhận theo Hair và cộng sự (2019). Riêng LR có AVE = 0.441 do đặc thù cấu trúc bậc cao, nhưng CR = 0.904 cho thấy độ tin cậy tổng hợp vẫn đạt yêu cầu.

Bảng 1: Kết quả kiểm định thang đo

Biến nghiên cứu	Cronbach’s α	CR	AVE	Outer Loading
DTC	0.851	0.910	0.771	0.862-0.895
OTC	0.865	0.917	0.787	0.852-0.906
OPA	0.864	0.917	0.786	0.884-0.888
RPE	0.837	0.902	0.754	0.850-0.879
LR	0.885	0.904	0.441	0.741-0.779
ST	0.885	0.921	0.745	0.818-0.908
PLR	0.837	0.891	0.671	0.798-0.847
CI	0.842	0.904	0.759	0.858-0.893

Nguồn: Kết quả ước lượng từ phần mềm SmartPLS 3

Giá trị phân biệt

Giá trị phân biệt được kiểm định thông qua chỉ số HTMT tại Bảng 2. Phần lớn các cặp biến nghiên cứu có HTMT < 0.85; một số cặp liên quan đến LR và các chiều bậc một hơi vượt ngưỡng 0.85 nhưng vẫn dưới 0.90, phù hợp với đặc điểm của cấu trúc bậc cao. Nhìn chung, giá trị phân biệt của các construct được đánh giá là đạt yêu cầu.

Bảng 2: Ma trận HTMT

	CI	DTC	LR	OPA	OTC	PLR	RPE	ST
CI	-
DTC	0.347	-
LR	0.469	0.876	-
OPA	0.322	0.506	0.855	-
OTC	0.375	0.512	0.879	0.502	-
PLR	0.800	0.325	0.475	0.401	0.345	-
RPE	0.396	0.500	0.862	0.449	0.518	0.388	-
ST	0.856	0.245	0.368	0.230	0.292	0.700	0.364	-

Nguồn: Kết quả ước lượng từ phần mềm SmartPLS 3

Đánh giá mô hình cấu trúc

Sau khi xác nhận chất lượng thang đo ở Giai đoạn 1, Giai đoạn 2 tiến hành kiểm định mô hình cấu trúc và các giả thuyết H1- H4 thông qua kỹ thuật Bootstrapping với 5,000 mẫu lặp lại theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2019).

Giá trị phân biệt

Bảng 3 trình bày hệ số R² và R² hiệu chỉnh của các biến phụ thuộc trong mô hình.

Bảng 3: Hệ số R² và R² hiệu chỉnh

Biến nghiên cứu	R²	R² hiệu chỉnh
CI	0.623	0.613
PLR	0.173	0.169
ST	0.073	0.070

Nguồn: Kết quả phân tích PLS-SEM từ SmartPLS 3

Kết quả cho thấy, mô hình giải thích được 62.3% phương sai của Ý định tiếp tục sử dụng (CI), mức giải thích cao theo phân loại của Chin (1998). Điều này phản ánh sức mạnh giải thích tổng hợp của ST, PLR và các biến kiểm soát (quy mô, kinh nghiệm, ngành hàng, BR và DE) đối với ý định tiếp tục tham gia thương mại điện tử xuyên biên giới của người bán.

LR giải thích được 17.3% phương sai của PLR, phù hợp với vai trò dự báo trung bình của biến độc lập đối với nhận thức rủi ro trong môi trường thương mại điện tử xuyên biên giới. R²(ST) = 0.073, tuy ở mức khiêm tốn, phản ánh thực tế rằng niềm tin của người bán được hình thành từ nhiều yếu tố vượt ra ngoài logistics đơn thuần, bao gồm uy tín nền tảng, chất lượng sản phẩm, kinh nghiệm cá nhân và các tín hiệu xã hội khác chưa được đưa vào mô hình. Kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước về sự phức tạp trong quá trình hình thành niềm tin (McKnight và cộng sự, 2002).

Đánh giá hệ số f²

Bảng 4 trình bày hệ số f² (effect size), phản ánh mức độ ảnh hưởng thực tế của từng đường dẫn trong mô hình. Theo Cohen (1988), f² ≥ 0.02 là nhỏ, f² ≥ 0.15 là trung bình, f² ≥ 0.35 là lớn.

Bảng 4: Hệ số f²

	ST	PLR	CI
LR	0.079	0.209	-
ST	-	-	0.052
PLR	-	-	0.313
Size	-	-	0.073
Kinh nghiệm bán hàng	-	-	0.031
Danh mục sản phẩm	-	-	0.038
BR	-	-	0.020
DE	-	-	0.024

Nguồn: Kết quả phân tích PLS-SEM từ SmartPLS 3

Đáng chú ý, tác động của LR lên PLR (f² = 0.209) và tác động của PLR lên CI (f² = 0.313) đều đạt mức trung bình đến lớn, khẳng định vai trò thực chất của kênh giảm rủi ro trong mô hình. Tác động của LR lên ST (f² = 0.079) và ST lên CI (f² = 0.052) ở mức nhỏ, cho thấy kênh xây dựng niềm tin tuy có ý nghĩa thống kê nhưng có độ lớn tác động hạn chế hơn.

Kiểm định mô hình cấu trúc và giả thuyết

Kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày tại Bảng 5.

Bảng 5: Kết quả kiểm định giả thuyết

H	Mối quan hệ	β	Giá trị t	Giá trị v
H1	LR → ST (+)	+0.270	4.687	< 0.001
H2	LR → PLR (-)	-0.415	8.374	< 0.001
H3	ST → CI (+)	+0.166	3.222	< 0.001
H4	PLR → CI (-)	-0.424	7.745	< 0.001

Nguồn: Phân tích PLS-SEM từ SmartPLS 3. Kiểm định bootstrap với n = 5.000 mẫu con, kiểm định 2 phía.

H1 - Độ tin cậy logistics → Niềm tin của người bán SMEs Việt Nam: H1 được ủng hộ với β = 0.270; t = 4.687; p < 0.001. Kết quả cho thấy, Độ tin cậy logistics có tác động tích cực đến Niềm tin của người bán. Khi hoạt động giao hàng, theo dõi đơn hàng và xử lý logistics được thực hiện ổn định, người bán có xu hướng gia tăng niềm tin vào hệ thống logistics.

H2 - Độ tin cậy logistics → Nhận thức rủi ro logistics: H2 được ủng hộ với β = −0.415; t = 8.374; p < 0.001. Đây là tác động âm có độ lớn đáng kể, cho thấy logistics càng đáng tin cậy thì nhận thức rủi ro của người bán càng giảm. Khả năng dự đoán và kiểm soát tốt thời gian giao hàng, trạng thái đơn hàng và xử lý sự cố giúp hạn chế cảm nhận bất định, phù hợp với lập luận của Lý thuyết triển vọng (Kahneman và Tversky, 1979).

H3 - Niềm tin của người bán → Ý định tiếp tục và mở rộng: H3 được ủng hộ với β = 0.166; t = 3.222; p < 0.001. Kết quả xác nhận niềm tin có tác động tích cực đến ý định tiếp tục tham gia thương mại điện tử xuyên biên giới. Tuy nhiên, mức độ tác động tương đối nhỏ, cho thấy niềm tin là 1 yếu tố thúc đẩy nhưng chưa phải yếu tố quyết định nhất đối với ý định tiếp tục của SMEs.

H4 - Nhận thức rủi ro logistics → Ý định tiếp tục và mở rộng: H4 được ủng hộ với β = −0.424; t = 7.745; p < 0,001. Đây là tác động mạnh nhất trong mô hình, cho thấy nhận thức rủi ro logistics càng cao thì ý định tiếp tục và mở rộng hoạt động CBE càng giảm. Kết quả phù hợp với Lý thuyết triển vọng khi các doanh nghiệp có xu hướng thận trọng hơn trước nguy cơ tổn thất và hạn chế mở rộng khi mức độ rủi ro cảm nhận tăng.

Kiểm định vai trò trung gian

Bảng 6 trình bày kết quả kiểm định tác động gián tiếp của Độ tin cậy Logistics lên Ý định tiếp tục và mở rộng thông qua 2 biến trung gian: Niềm tin của người bán và Nhận thức rủi ro logistics. Phân tích Bootstrapping với 5,000 mẫu lặp lại được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của các tác động gián tiếp (Hair và cộng sự, 2019).

Bảng 6: Kết quả kiểm định tác động gián tiếp

Mối quan hệ gián tiếp	Mẫu gốc (O)	Trung bình mẫu (M)	Độ lệch chuẩn	Thống kê T (|O/STDEV|)	Giá trị P
LR → ST → CI	0.045	0.139	0.019	2.398	0.017
LR → PLR → CI	0.176	0.123	0.034	5.207	<0.001
LR → CI	0.221	0.262	0.037	5.953	<0.001

Nguồn: Phân tích PLS-SEM từ SmartPLS 3

Kết quả cho thấy, cả 2 tác động gián tiếp đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.001) khẳng định vai trò trung gian của ST và PLR trong mối quan hệ giữa LR và CI.

Tác động gián tiếp qua ST (β = 0.045) cho thấy, logistics đáng tin cậy củng cố niềm tin của người bán, từ đó thúc đẩy ý định tiếp tục tham gia thương mại điện tử xuyên biên giới. Tác động gián tiếp qua PLR (β = 0.176) cho thấy logistics đáng tin cậy làm giảm nhận thức rủi ro, từ đó giải phóng người bán khỏi rào cản tâm lý để mở rộng hoạt động xuyên biên giới. Tổng tác động gián tiếp LR → CI = 0.221, phản ánh vai trò kép quan trọng của cả 2 biến trung gian.

Mô hình nghiên cứu đề xuất có chất lượng đo lường tốt, không bị ảnh hưởng bởi đa cộng tuyến, có khả năng giải thích cao đối với biến phụ thuộc chính, và tất cả 4 giả thuyết về quan hệ giữa độ tin cậy logistics, các yếu tố tâm lý trung gian và ý định tiếp tục kinh doanh xuyên biên giới đều được ủng hộ bởi dữ liệu thực nghiệm.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

Kết luận

Nghiên cứu đã kiểm định mô hình tích hợp về tác động của Độ tin cậy logistics đến Ý định tiếp tục và mở rộng hoạt động thương mại điện tử xuyên biên giới của SMEs Việt Nam, với Niềm tin của người bán (ST) và Nhận thức rủi ro logistics (PLR) đóng vai trò trung gian. Dựa trên dữ liệu 262 doanh nghiệp đang kinh doanh xuyên biên giới trên TikTok Shop và Shopee với nguồn hàng từ Trung Quốc, kết quả PLS-SEM cho thấy, cả 4 giả thuyết H1-H4 đều được ủng hộ với mức ý nghĩa p ≤ 0,001. Độ tin cậy logistics (LR) tác động tích cực đến ST (β = 0.270) và tiêu cực đến PLR (β = -0.415); ST tác động tích cực đến Ý định tiếp tục và mở rộng (CI) (β = 0.166), trong khi PLR tác động tiêu cực đến CI (β = -0.424). Mô hình giải thích được 62.3% phương sai của CI, cho thấy khả năng giải thích tương đối cao (Chin, 1998).

Kết quả Bootstrapping cũng xác nhận LR tác động gián tiếp đến CI thông qua cả PLR (β = 0.176; p < 0.001) và ST (β = 0.045; p = 0.017). Do nghiên cứu không xây dựng đường tác động trực tiếp LR → CI ngay từ đầu, kết quả chỉ cho phép kết luận ST và PLR là 2 kênh trung gian có ý nghĩa thống kê, chưa đủ cơ sở khẳng định trung gian toàn phần. Đáng chú ý, tác động tiêu cực của PLR lên CI có độ lớn khoảng 2.55 lần tác động tích cực của ST, cho thấy giảm rủi ro logistics có vai trò quan trọng hơn việc chỉ gia tăng niềm tin trong quyết định tiếp tục mở rộng hoạt động CBE của SMEs.

Nghiên cứu tập trung vào mô hình CBE đối với hàng hóa nhập khẩu, trong đó SMEs Việt Nam nhập hàng từ Trung Quốc và phân phối trong nước, nên cần thận trọng khi khái quát kết quả sang mô hình CBE đối với hàng hóa xuất khẩu. Bên cạnh đó, dữ liệu cắt ngang chưa cho phép đánh giá sự thay đổi của niềm tin và nhận thức rủi ro theo thời gian. Các nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng dữ liệu dọc và mở rộng phạm vi sang các mô hình CBE khác để kiểm định tính ổn định và khả năng khái quát của kết quả.

Khuyến nghị giải pháp

Đối với nhà cung cấp logistics: Kết quả cho thấy, hiệu quả quy trình hoàn trả và độ chính xác xử lý đơn hàng là những thành phần quan trọng của Độ tin cậy logistics. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba cần ưu tiên chuẩn hóa quy trình xử lý sai lệch và hoàn trả, đồng thời đầu tư hệ thống theo dõi liên thông từ kho gom hàng tại Trung Quốc đến chặng cuối tại Việt Nam. Bên cạnh đó, cần xây dựng cơ chế xử lý sự cố minh bạch và cam kết thỏa thuận cấp độ dịch vụ cụ thể nhằm giảm bất định và nhận thức rủi ro của người bán.

Đối với SMEs Việt Nam: Doanh nghiệp cần xem năng lực logistics xuyên biên giới là một nguồn lực chiến lược, chủ động đa dạng hóa đối tác logistics để giảm rủi ro phụ thuộc, tích hợp dữ liệu logistics vào hệ thống quản trị để theo dõi hiệu suất và xây dựng quỹ dự phòng cho các sự cố phát sinh.

Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Cần tiếp tục hoàn thiện môi trường hỗ trợ CBE thông qua đơn giản hóa và minh bạch hóa thủ tục thông quan Việt Nam - Trung Quốc, tăng cường cơ chế bảo vệ SMEs trong tranh chấp với nền tảng và nhà cung cấp logistics, đặc biệt đối với hàng hóa thất lạc, hư hỏng và hoàn trả xuyên biên giới. Đồng thời, các chương trình đào tạo và tư vấn về quản trị rủi ro logistics sẽ giúp SMEs nâng cao năng lực nội tại và giảm mức độ dễ tổn thương trước các biến động trong chuỗi cung ứng.

Tài liệu tham khảo:

1. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120.

2. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370.

3. Chin, W. W. 1998. The partial least squares approach to structural equation modeling. In: marcoulides, G. A. (ed.) Modern methods for business research. Lawrance Erlbaum Associates.

4. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

5. Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 451-474.

6. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.

7. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.

8. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263-291.

9. McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334-359.

10. Mentzer, J. T., Flint, D. J., & Hult, G. T. M. (2001). Logistics service quality as a segment-customized process. Journal of Marketing, 65(4), 82-104.

11. Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101-134.

12. Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J. H., Becker, J. M., & Ringle, C. M. (2019). How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal, 27(3), 197-211.

13. VECOM (2024). Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam 2024. Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam.

14. Williamson, O. E. (1985). The Economic Institutions of Capitalism. The Free Press.

Ngày nhận bài: 15/7/2026; Ngày phản biện: 16/8/2026; Ngày duyệt đăng: 27/8/2026