Ảnh hưởng của công nghệ Blockchain đến ý định mua thực phẩm của người tiêu dùng tại Hà Nội, Việt Nam

Các tác giả

  • Nguyễn Thị Phương Linh Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Đỗ Thị Hiền Mai Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Trần Thị Ngọc Diệp Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Hoàng Thị Mỹ Linh Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Nguyễn Đăng Nhật Minh Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.11.8

Từ khóa:

Blockchain, Truy xuất nguồn gốc thực phẩm, Mô hình SOR, Niềm tin, ý định mua

Tóm tắt

Sử dụng mô hình tâm lý học SOR (Stimulus – Organism – Response) cùng với phương pháp nghiên cứu định lượng – khảo sát trên diện rộng 244 người tiêu dùng tại Hà Nội, Việt Nam, bài viết phân tích ảnh hưởng của tính truy xuất nguồn gốc ứng dụng Blockchain đến ý định mua thực phẩm của người tiêu dùng. Qua phân tích với công cụ SPSS 26.0 và Amos 26.0, kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng truy xuất nguồn gốc của Blockchain giúp nâng cao chất lượng, tính an toàn và chống giả mạo thực phẩm, từ đó ảnh hưởng tích cực đến niềm tin và cuối cùng là ý định mua hàng của người tiêu dùng. Từ đó, các tác giả đưa ra khuyến nghị cho cơ quan quản lý nhà nước và doanh nghiệp trong việc ứng dụng Blockchain nhằm gia tăng niềm tin, ý định mua thực phẩm của người tiêu dùng.

Tài liệu tham khảo

Abeyratne, S. A., & Monfared, R. P. (2016). Blockchain ready manufacturing supply chain using distributed ledger. International Journal of Research in Engineering and Technology, 5(9), 1–10.

Anisimova, T., Mavondo, F., & Weiss, J. (2019). Controlled and uncontrolled communication stimuli and organic food purchases: The mediating role of perceived communication clarity, perceived health benefits, and trust. Journal of Marketing Communications, 25(2), 180–203.

Azizah, S. N. (2022). Online traceability of Halal food information to protect muslim consumers in the cyber era. International Journal of Cyber Criminology, 15(2), 1–17.

Bagozzi, R. P. (1986). Principles of Marketing Management. Chicago: Science Research Associates.

Baumgartner, H., & Homburg, C. (1996). Applications of structural equation modeling in marketing and consumer research: A review. International journal of Research in Marketing, 13(2),

139–161.

Chang, A., Tseng, C. H., & Chu, M. Y. (2013). Value creation from a food traceability system based on a hierarchical model of consumer personality traits. British Food Journal, 115(9), 1361–1380.

Chang, H. J., Eckman, M., & Yan, R. N. (2011). Application of the Stimulus–Organism–Response model to the retail environment: The role of hedonic motivation in impulse buying behavior. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 21(3), 233–249.

Cooper, B., Eva, N., Fazlelahi, F. Z., Newman, A., Lee, A., & Obschonka, M. (2020). Addressing common method variance and endogeneity in vocational behavior research: A review of the literature and suggestions for future research. Journal of Vocational Behavior, 121, 103472

Creydt, M., & Fischer, M. (2019). Blockchain and more–Algorithm driven food traceability. Food Control, 105, 45–51.

Cui, L., Jiang, H., Deng, H., & Zhang, T. (2019). The influence of the diffusion of food safety information through social media on consumers’ purchase intentions: An empirical study in China. Data Technologies and Applications, 53(2), 230–248.

Demestichas, K., Peppes, N., Alexakis, T., & Adamopoulou, E. (2020). Blockchain in agriculture traceability systems: A review. Applied Sciences, 10(12), 4113.

Doll, W. J., Xia, W., & Torkzadeh, G. (1994). A confirmatory factor analysis of the end–user computing satisfaction instrument. MIS Quarterly,18(4), 453–461.

Eagly, A. H., & Chaiken, S. (1993). The Psychology of Attitudes. Harcourt Brace Jovanovich College Publishers.

Feng, J., Wang, Y., Wang, J., & Ren, F. (2020). Blockchain–based data management and edge–assisted trusted cloaking area construction for location privacy protection in vehicular networks. IEEE Internet of Things Journal, 8(4), 2087–2101.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.

Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS–SEM). Sage Publications.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global Perspective (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson.

Hajli, M. N. (2014). A study of the impact of social media on consumers. International Journal of Market Research, 56(3), 387–404.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In New Challenges to International Marketing (Vol. 20, pp. 277–319). Emerald Group Publishing Limited.

Hoàng Trọng, & Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (2 tập). TPHCM: NXB Hồng Đức.

Iskandar, D., Nurmalina, R., & Riani, E. (2015). The effect of service, product quality, and perceived value on customer purchase intention and satisfaction. Indonesian Journal of Business and Entrepreneurship (IJBE), 1(2), 51–51.

Jacoby, J. (2002). Stimulus‐organism‐response reconsidered: An evolutionary step in modeling (consumer) behavior. Journal of Consumer Psychology, 12(1), 51–57.

Joo, J., & Han, Y. (2021). An evidence of distributed trust in blockchain–based sustainable food supply chain. Sustainability, 13(19), 10980.

Kamath, R. (2018). Food traceability on blockchain: Walmart’s pork and mango pilots with IBM. The Journal of the British Blockchain Association, 1(1), 47–53.

Khalid, B. (2021). Entrepreneurial insight of purchase intention and co–developing behavior of organic food consumption. Polish Journal of Management Studies, 24(1), 142–163.

Kim, M., Hilton, B., Burks, Z., & Reyes, J. (2018, November). Integrating blockchain, smart contract–tokens, and IoT to design a food traceability solution. 2018 IEEE 9th annual information technology, electronics and mobile communication conference (IEMCON) (pp. 335–340). Vancouver, BC: IEEE.

Lin, S. W., & Lo, L. Y. S. (2016). Evoking online consumer impulse buying through virtual layout schemes. Behaviour & Information Technology, 35(1), 38–56.

Lin, X., Chang, S. C., Chou, T. H., Chen, S. C., & Ruangkanjanases, A. (2021). Consumers’ intention to adopt blockchain food traceability technology towards organic food products. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 912.

Liu, C., & Zheng, Y. (2019). The predictors of consumer behavior in relation to organic food in the context of food safety incidents: Advancing hyper attention theory within an stimulus–organism–response model. Frontiers in Psychology, 10, 2512.

Luhmann, N. (1979). Trust and Power. Chichester: Wiley.

Moe, T. (1998). Perspectives on traceability in food manufacture. Trends in Food science & technology, 9(5), 211–214.

Montecchi, M., Plangger, K., & Etter, M. (2019). It’s real, trust me! Establishing supply chain provenance using blockchain. Business Horizons, 62(3), 283–293.

Olsen, P., & Borit, M. (2013). How to define traceability. Trends in Food Science & Technology, 29(2), 142–150.

Papanagiotou, P., Tzimitra–Kalogianni, I., & Melfou, K. (2013). Consumers' expected quality and intention to purchase high quality pork meat. Meat science, 93(3), 449–454.

Rupprecht, C. D., Fujiyoshi, L., McGreevy, S. R., & Tayasu, I. (2020). Trust me? Consumer trust in expert information on food product labels. Food and Chemical Toxicology, 137, 111170.

Russell, J. A., & Mehrabian, A. (1974). Distinguishing anger and anxiety in terms of emotional response factors. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 42(1), 79–83.

Singh, V., & Sharma, S. K. (2023). Application of blockchain technology in shaping the future of food industry based on transparency and consumer trust. Journal of Food Science and Technology, 60(4), 1237–1254.

Sở Y tế Hà Nội. (2023). Kiểm tra, giám sát thường xuyên về công tác an toàn thực phẩm. Truy cập ngày 26/09/2023, từ https://soyte.hanoi.gov.vn/an-toan-thuc-pham/-/asset_publisher/4IVkx5Jltnbg/content/kiem-tra-giam-sat-thuong-xuyen-ve-cong-tac-an-toan-thuc-pham

Tian, H., Siddik, A. B., & Masukujjaman, M. (2022). Factors affecting the repurchase intention of organic tea among millennial consumers: An empirical study. Behavioral Sciences, 12(2), 50.

Tổng cục Thống kê. (2022). Infographic tình hình dịch bệnh, ngộ độc thực phẩm trong 9 tháng năm 2022. Truy cập ngày 26/09/2023, từ https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2022/10/infographic-tinh-hinh-dich-benh-ngo-doc-thuc-pham-9-thang-nam-2022/?fbclid=IwAR3qCN3CzfoDgNjqCZDZCH21kluS4RyTPGXLViJEVmJakL8DD3_Q4_7x7GI

Treiblmaier, H., & Garaus, M. (2023). Using blockchain to signal quality in the food supply chain: The impact on consumer purchase intentions and the moderating effect of brand familiarity. International. Journal of Information Management, 68, 102514.

Vergura, D. T., Zerbini, C., & Luceri, B. (2020). Consumers’ attitude and purchase intention towards organic personal care products. An application of the SOR model. Sinergie Italian Journal of Management, 38(1), 121–137.

Wang, J., Tao, J., & Chu, M. (2020). Behind the label: Chinese consumers’ trust in food certification and the effect of perceived quality on purchase intention. Food Control, 108, 106825.

Wu, W., Zhang, A., van Klinken, R. D., Schrobback, P., & Muller, J. M. (2021). Consumer trust in food and the food system: A critical review. Foods, 10(10), 2490.

Xiong, H., Dalhaus, T., Wang, P., & Huang, J. (2020). Blockchain technology for agriculture: Applications and rationale. Frontiers in Blockchain, 3(7). doi: 10.3929/ethz-b-000401701

Xu, J., Guo, S., Xie, D., & Yan, Y. (2020). Blockchain: A new safeguard for agri–foods. Artificial Intelligence in Agriculture, 4, 153–161.

Yacoub, G., & Castillo, M. (2022). Blockchain in your grocery basket: Trust and traceability as a strategy. Journal of Business Strategy, 43(4), 247–256.

Yeh, J. Y., Liao, S. C., Wang, Y. T., & Chen, Y. J. (2019, November). Understanding consumer purchase intention in a blockchain technology for food traceability and transparency context. 2019 IEEE Social Implications of Technology (SIT) and Information Management (SITIM) (pp. 1–6). IEEE.

Yli–Huumo, J., Ko, D., Choi, S., Park, S., & Smolander, K. (2016). Where is current research on blockchain technology? - A systematic review. PloS one, 11(10), e0163477.

Yuan, C., Wang, S., & Yu, X. (2020). The impact of food traceability system on consumer perceived value and purchase intention in China. Industrial Management & Data Systems, 120(4), 810–824.

Zhai, Q., Sher, A., & Li, Q. (2022). The impact of health risk perception on blockchain traceable fresh fruits purchase intention in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(13), 7917.

Zhang, M., Qin, F., Wang, G. A., & Luo, C. (2020). The impact of live video streaming on online purchase intention. The Service Industries Journal, 40(9–10), 656–681.

Zhu, H., & Zhou, Z. Z. (2016). Analysis and outlook of applications of blockchain technology to equity crowdfunding in China. Financial Innovation, 2(1), 1–11.

Zhu, P., Hu, J., Zhang, Y., & Li, X. (2020). A blockchain based solution for medication anti–counterfeiting and traceability. IEEE Access, 8, 184256–184272.

Tải xuống

Đã Xuất bản

2023-12-25

Số

Chuyên mục

Bài nghiên cứu

Cách trích dẫn

Nguyễn Thị Phương, L., Đỗ Thị Hiền, M., Trần Thị Ngọc , D., Hoàng Thị Mỹ, L., & Nguyễn Đăng Nhật , M. (2023). Ảnh hưởng của công nghệ Blockchain đến ý định mua thực phẩm của người tiêu dùng tại Hà Nội, Việt Nam. Tạp Chí Nghiên cứu Kinh Tế Và Kinh Doanh Châu Á, 34(11), 71-87. https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.11.8

Các bài báo tương tự

71-80 của 489

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.