Dự án nhóm
Môn: Kinh Tế Lượng
Đề tài:
Giảng viên hướng dẫn: Lê Hồng Nhật
TP. HCM tháng 5-2009
Danh sách thành viên nhóm:
Trần Hữu Hảo : K074020300 (NHÓM TRƯỞNG)
Phạm Ngọc Ý: K074020390
Đặng Công: K074020159
Trần Thủy Trúc: K074020380
Trương Trần Tuấn Anh: K074020154
1. ĐẶT VẤN ĐỀ: Xu hướng mua hàng qua mạng của người dân thành phố
Hồ Chí Minh.
Vào thời điểm cách đây 10 năm, không mấy người dân Sài Thành có thể tưỏng
tượng rằng mình có thể mua được mọi thứ ngay cả khi ngồi tại nhà, chẳng phải đi
đâu. Thế nhưng, với tốc độ phát triển chóng mặt của internet và công nghệ số hóa
trong vài năm ngắn ngủi gần đây, Thương mại điện tử - tức việc mua bán hàng hóa
dựa trên internet đã biến giấc mơ trên trở thành hiện thực.
Trong nền kinh tế số, thông tin được truyền qua mạng với tốc độ cao. Điều này
tạo ra những khả năng làm thay đổi thói quen tiêu dùng và mua bán của con người
mà trong đó, người mua và bán có thể giao dịch với đối tác ở bất kỳ đâu trên thế
giới mà không cần thông qua trung gian. Việc đó giúp khách hàng dễ dàng hơn
trong việc chọn lựa khi mua hàng và giảm chi phí. Hơn nữa, Thương mại điện tử
cũng kích thích sự tiếp cận với nền kinh tế tri thức của người dân. Đây là một lợi
ích mang tính chiến lược công nghệ có thể giúp nước ta tạo được bước nhảy vọt
trong tiến trình CNH-HĐH trong thời gian ngắn hơn. Mặt khác, sự phát triển của hệ
thống mạng máy tính, mọi công việc có thể được xử lý và giải quyết tại nhà thông
qua internet.
Tuy nhiên một trở ngại lớn nhất của Thương mại điện tử là vấn đề bảo vệ người
tiêu dùng trước thông tin bất đối xứng khi người mua không thể “thấy tận mặt, bắt
tận tay” hàng hóa trước khi mua, cũng như việc thanh toán điện tử chưa phổ biến tại

động trực tiếp đến yếu tố tâm lý, mà cụ thể là niềm tin của họ. Điều này tất yếu sẽ
tác động đến hành vi mua hàng lặp lại.
Thứ ba, theo lý thuyết tiêu dùng và hành vi thị trường của Assael (consumer
behavior and marketing action) quy trình ra quyết định mua hàng còn phụ thuộc
Kích tố marketing
Thương hiệu
Giá cả
Chiêu thị
Phân Phối
Kích tố phí marketing
Kinh tế
Chính trị
Văn hóa
Xã hôi
Nhận dạng nhu cầu
Tìm kiếm thông tin
Đánh giá thay thế
Tâm lý
Động cơ
Kiến thức
Nhận thức
Nhân cách
Thái độ
Kinh nghiệm
Mua hàng
Thử
Lập lại
Đánh giá
sau khi mua
Hành vi hậu quyết định

làm, JOB=0 là sinh viên. Hành vi mua hàng có thể khác nhau giữa người đã có
việc làm và sinh viên. Và do trào lưu, sinh viên có thể mua hàng qua mạng nhiều
hơn. Kỳ vọng âm ( - )
JOB_INC Biến JOB có thể ảnh hưởng đến thu nhập. Vì hiệu ứng thu nhập tác
động lên hành vi mua hàng có thể khác nhau ở sinh viên và người đã đi làm.
Điều hiển nhiên là sinh viên sẽ chi tiêu hết số tiền thu nhập trong khi những
người đã đi làm sẽ tiết kiệm cho con cái, mua nhà cửa, tuổi già. Vì vây kỳ vọng
giấu ( - )
TRUST (Niềm tin): được đo theo thang đo tăng dần từ 1 đến 10, càng tin tưởng
về chất lượng hàng hóa được bán qua mạng thì người ta mua càng nhiều. Kỳ
vọng ( + ).
Nhận xét: đáng lẽ ra biến TRUST phải là các biến Dummy vì nếu sử dụng
biến TRUST như một biến định lượng là một ràng buộc quá nghiêm ngặt có khả
năng gây sai mô hình.
ĐIỀU KIỆN XÃ HỘI:
FRIEND: (bạn bè) Dummy. Bạn bè có thường hay giới thiệu về những hàng
hóa được bán trên mạng hay không. FRIEND = 1 là có, FRIEND = 0 là không.
Kỳ vọng ( + )
DIST (Khoảng cách): Khi mà khoảng cách đến nơi mua hàng hóa trực tiếp càng
dài thì người ta càng có xu hướng mua hàng qua mạng hơn. Kỳ vọng ( + )
PAY (Hình thức thanh toán): hình thức thanh toán trả tiền trước hay trả tiền sau
có thể ảnh hưởng khác nhau đối với việc mua hàng qua mạng. PAY = 1 là trả
tiền trước, PAY = 0 là trả tiền sau. Kỳ vọng âm ( - )
DISC: Dummy. Chi phí mua hàng qua mạng là rẻ hơn hay là đắt hơn so với khi
mua trực tiếp. DISC =1 là rẻ hơn. DISC = 0 là đắt hơn. Kỳ vọng âm ( + )
TRANS (thời gian giao hàng) thời gian giao hàng càng nhanh thì người ta càng
có xu hướng mua hàng qua mạng nhiều hơn. Kỳ vọng âm ( - ).
 Ngoài ra các loại hàng hóa khác nhau cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi
mua hàng khác nhau.
 BIẾN ĐƯỢC GIẢI THÍCH: TIMES ( số lần mua hàng qua mạng trong

Dist
+ b
9
Disc + b
10
Pay + b
11
Trans + b
12
Cloth + b
13
Book + b
14
Trust
4. KIỂM ĐỊNH VÀ ĐỀ XUẤT CÁC MÔ HÌNH SO SÁNH:
Sau đây là kết quả Eview của mô hình đề xuất ban đầu:
Dependent Variable: TIMES
Method: Least Squares
Date: 05/29/09 Time: 02:35
Sample: 1 104
Included observations: 104
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AGE -0.240131 0.118859 -2.020310 0.0463
BOOK -0.486097 0.857505 -0.566873 0.5722
CLOTH 1.471030 0.726098 2.025939 0.0457
DISC 0.547865 0.782940 0.699753 0.4859
DIST 0.000548 0.000535 1.023877 0.3086
FRIEND 0.479025 0.671476 0.713391 0.4774
INC 1.188764 0.538436 2.207807 0.0298
PAY 0.588726 0.681892 0.863370 0.3902

DIST 0.000478 0.000484 0.987495 0.3260
FRIEND 0.473480 0.667911 0.708897 0.4802
INC 1.155621 0.525364 2.199659 0.0304
PAY 0.592774 0.678385 0.873801 0.3845
SEARCH 0.395121 0.076880 5.139454 0.0000
TRUST 0.778122 0.220351 3.531282 0.0007
JOB_INC -0.752803 0.539978 -1.394135 0.1667
JOB 1.300255 1.421783 0.914524 0.3629
C -2.107901 2.907602 -0.724962 0.4703
R-squared 0.557341 Mean dependent var 3.798077
Adjusted R-squared 0.498969 S.D. dependent var 3.981461
S.E. of regression 2.818220 Akaike info criterion 5.026557
Sum squared resid 722.7552 Schwarz criterion 5.357106
Log likelihood -248.3810 F-statistic 9.548000
Durbin-Watson stat 1.655278 Prob(F-statistic) 0.000000
Tiếp tục bỏ dần những biến có pvalue cao theo thứ tự là book, disc, Dist, Friend. Ta
có mô hình
Dependent Variable: TIMES
Method: Least Squares
Date: 05/29/09 Time: 03:07
Sample: 1 104
Included observations: 104
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AGE -0.189565 0.103508 -1.831400 0.0702
CLOTH 1.603882 0.623493 2.572416 0.0116
INC 1.176916 0.513628 2.291380 0.0242
JOB 1.490703 1.380941 1.079483 0.2831
JOB_INC -0.827479 0.521611 -1.586389 0.1160
PAY 0.753674 0.643235 1.171693 0.2443
SEARCH 0.392725 0.075579 5.196197 0.0000

dùng và hành vi của thị trường của Assael (consumer behavior and marketing
action) quy trình ra quyết định mua hàng còn phụ thuộc vào đăc tính của thương
hiệu. Assael phân ra bốn dạng hành vi tiêu dùng dựa theo mức độ cân nhắc của
người tiêu dùng và nhận thức của khách hàng về mức độ khác biệt của thương
hiệu, gồm có: quyết định phức tạp, so sánh thấp, tiềm kiếm đa dạng, quán tính.Việc
tìm kiếm thông tin trên mạng về sản phẩm (SEARCH) thể hiện Mức độ cân nhắc
và nhận thức của khách hàng về sản phẩm. Dựa vào lý thuyết này ta có thể nhận
xét: hành vi tìm kiếm thông tin sản phẩm ảnh hưởng đến việc mua hàng là khác
nhau ở những hàng hóa khác nhau và ảnh hưởng của việc tiềm kiếm thông tin lên
hành vi mua hàng có thể là không tuyến tính. Vì vậy nhóm tiến hành đưa vào 5
biến, gồm 4 biến interaction Book*sea, book*sea
2
, cloth*sea, cloth*sea
2
, và biến
sea
2
. Sau đây là kết quả ước lượng
Dependent Variable: TIMES
Method: Least Squares
Date: 05/29/09 Time: 03:56
Sample: 1 104
Included observations: 104
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CLOTH 2.122868 0.759344 2.795663 0.0063
INC 1.300347 0.382204 3.402236 0.0010
JOB 1.910650 1.036524 1.843323 0.0685
JOB_INC -0.898703 0.392755 -2.288201 0.0244
PAY 0.877585 0.490170 1.790367 0.0767
TRUST 0.797775 0.160511 4.970205 0.0000

SEA2 0.006587 0.003677 1.791323 0.0765
AGE -0.223332 0.078224 -2.855042 0.0053
CLOTH_SEA -0.606700 0.211749 -2.865181 0.0052
CLOTH_SEA2 0.079620 0.012857 6.192982 0.0000
C -0.808936 2.013357 -0.401785 0.6888
R-squared 0.748991 Mean dependent var 3.798077
Adjusted R-squared 0.722000 S.D. dependent var 3.981461
S.E. of regression 2.099252 Akaike info criterion 4.420786
Sum squared resid 409.8378 Schwarz criterion 4.700481
Log likelihood -218.8809 F-statistic 27.75042
Durbin-Watson stat 1.760622 Prob(F-statistic) 0.000000
Hằng số không có ý nghĩa. Điều này hoàn toàn có thể chấp nhận được. Tuy
nhiên việc hệ số cloth*sea
2
là dương và cloth*sea là âm có vẻ không đúng với thực
tế cho lắm. Không thể nào có chuyện đối với quần áo (CLOTH), lúc đầu càng tìm
kiếm người ta càng mua ít đi, sau đó thì ngược lại, càng tìm kiếm lại càng mua
nhiều hơn. Với việc hệ số của sea
2
dương và cloth*sea
2
thể hiện rằng càng tìm kiếm
thông tin về sản phẩm trên mạng người ta mua hàng càng nhiều. Ngoài ra dạng hàm
số của Sea
2
và Cloth*sea
2
gợi ý cho nhóm có khả năng tác động của việc tìm kiếm
đối với mua hàng hóa giống như tác động của x đối với lny trong dạng hàm lny =
b1 + b2 x. Do đó nhóm sửa biến sea

Dependent Variable: TIMES
Method: Least Squares
Date: 05/29/09 Time: 04:12
Sample: 1 104
Included observations: 104
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CLOTH 1.198511 0.451751 2.653031 0.0094
INC 1.380596 0.369025 3.741198 0.0003
JOB 1.977616 0.994279 1.988995 0.0496
JOB_INC -0.876510 0.377145 -2.324064 0.0223
PAY 1.402768 0.464467 3.020169 0.0032
TRUST 0.801419 0.152177 5.266363 0.0000
AGE -0.244596 0.074061 -3.302643 0.0014
ECLOTH 4.99E-08 4.26E-09 11.72373 0.0000
C -0.751221 1.918480 -0.391571 0.6963
R-squared 0.761437 Mean dependent var 3.798077
Adjusted R-squared 0.741347 S.D. dependent var 3.981461
S.E. of regression 2.024889 Akaike info criterion 4.331470
Sum squared resid 389.5166 Schwarz criterion 4.560311
Log likelihood -216.2364 F-statistic 37.90214
Durbin-Watson stat 1.894630 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình lựa chọn:
Times= -0.751221 + 1.198511Cloth + 1.380596Inc + 1.977616Job
-0.87651Job_Inc+1.402768Pay+0.801419Trust-0.244596Age+(4.99*10^-8)Ecloth
NHẬN XÉT:
1. Nhóm biến Cloth và Ecloth: hai biến này có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy
nhiên việc giải thích tác động của nhóm biến này đến Times (số lần mua
hàng qua mạng) không phải là quá khó khăn. Hệ số của biến Cloth và Ecloth
dương chứng tỏ những người thường hay mua quần áo, dày dép, túi xách qua
mạng có số lần mua hàng nhiều hơn những người thường mua những hàng

Những đánh giá này tạo thành kinh nghiệm của người tiêu dùng. Kinh
nghiệm này là một yếu tố tác động đến Tâm lý (động cơ, kiến thức, nhận
thức, nhân cách, thái độ). Và Tâm lý lại tác động đến nhận dạng nhu cầu,
tìm kiếm thông tin và đánh giá thay thế.
Lý thuyết này giải thích điều gì cho hệ số của biến Pay dương.
Giả định A: Khi mua hàng thanh toán trả tiền trước, những người có giao
dịch thành công đánh giá tốt về hình thức này (không có lừa đảo, đảm bảo
đặt cọc trước món hàng mình yêu thích kẻo người khác mua mất (lời giải
thích của cô Hoa), thuận tiện cho việc mua hàng trên những trang web nổi
tiếng như 123.mua, vatgia.com…đây là những trang web yêu cầu phải trả
tiền trước qua một tài khoản được quản lý bởi trang web và ngân hàng).
Việc đánh giá cùng với kinh nghiệm mua hàng thành công tác động đến tâm
lý (nhận thức, thái độ) của họ về hình thức trả tiền trước ở những trang web
như 123.com… Cuối cùng điều này làm cho mua hàng ở những trang web
như 123.com là một thay thế tốt so với những hình thức mua hàng khác.
Những người bán hàng qua mạng (seller) ưa thích hình thức thanh toán trả
tiền trước hơn. Do đó hàng hóa trên mạng hầu hết là trả tiền trước. Ngoài ra
hàng hóa trả tiền trước thường rẻ hơn hàng hóa trả tiền sau. Điều này làm
cho những người mua (buyer) tin tưởng hình thức trả tiền trước(PAY=1) có
nhiều hàng hóa rẻ hơn và nhiều sự lựa chọn hơn so với những người mua
không tin tưởng hình thức trả tiền trước. Do đó việc số lần mua hàng trên
mạng của người mua trả tiền trước nhiều hơn người mua trả tiền sau là điều
dễ hiểu.
Giả định B: Giao dịch trả tiền trước thất bại. Người mua hàng qua mạng này
không còn tin tưởng vào hình thức trả tiền trước nữa và trở thành người mua
hàng trả tiền sau (PAY=0) hoặc không mua hàng qua mạng nữa (nhóm người
này không nằm trong phạm vi nghiên cứu của nhóm). Và dĩ nhiên với thức tế
hàng hóa trả tiền sau ít đa dạng hơn và mắc hơn đã làm cho anh ta mua hàng
ít hơn những người trả tiền trước.
 Biến Pay có hệ số dương phải được chấp nhận.

giao hàng, thì ngân hàng phải đứng ra “phân xử”, chứng minh tài chính giúp người
mua, nhằm làm cho khách hàng yên tâm hơn khi sử dụng dịch vụ.
CẢM ƠN THẦY, CÔ ĐÃ XEM BÀI TRÌNH BÀY CỦA NHÓM!