Nghiên cứu này nhằm mục đích xác định tác động của DESG bao gồm môi trường, xã hội và quản trị kỹ thuật số đối với ý định mua của người tiêu dùng thông qua vai trò trung gian của truyền miệng điện tử (eWOM). Những mối quan hệ này được xác nhận với 545 người tham gia khảo sát. Kết quả phân tích SEM cho thấy mô hình rất phù hợp với dữ liệu nghiên cứu cũng xác minh ảnh hưởng đáng kể của DESG trong việc hình thành ý định của người tiêu dùng. Kết quả cũng xác nhận vai trò trung gian của truyền miệng điện tử trong bối cảnh Việt Nam. Đáng ngạc nhiên khi kết quả cho thấy rằng DESG vừa có tác động trực tiếp đến ý định mua của người tiêu dùng cũng như tác động gián tiếp thông qua truyền miệng điện tử. Những phát hiện này giúp các nhà hoạch định chính sách có những gợi ý cần thiết nhằm thúc đẩy ý định mua hàng nhiều hơn của người tiêu dùng trong kỷ nguyên số hóa

Nghiên cứu sử dụng mô hình SOR để tìm hiểu tác động của mối quan tâm đối với phúc lợi động vật và sự hoài nghi đối với quảng cáo xanh với ý định mua sắm xanh của người tiêu dùng Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ 386 người tiêu dùng có ý định mua sắm xanh tại thành phố Hồ Chí Minh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM) và phần mềm Smart PLS phiên bản 3.0 để phân tích dữ liệu. Kết quả nghiên cứu đã làm sáng tỏ tác động của sự quan tâm đối với phúc lợi của động vật và sự hoài nghi đối với quảng cáo xanh đến ý định mua sắm xanh. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng cho việc phát triển chiến lược tiếp thị sáng tạo hướng đến khách hàng mục tiêu đặc biệt là đối với thị trường sản phẩm chăm sóc sắc đẹp xanh tại Việt Nam.

Download

Nghiên cứu cho thấy thế hệ Z là thế hệ có nhận thức tốt về môi trường, việc lựa chọn mỹ phẩm thuần chay khi được nghiên cứu trên nhóm khách hàng thế hệ Z là phù hợp với xu hướng tiêu dùng mới. Nghiên cứu đã sử dụng phân tích hồi quy để chỉ ra được các yếu tố như: Thái độ, Nhận thức kiểm soát hành vi, Nhận thức về môi trường, Giá trị cảm xúc, Giá trị chức năng (Giá cả) có mối quan hệ cùng chiều với Ý định mua mỹ phẩm thuần chay của người tiêu dùng thuộc thế hệ Z. Trong số các yếu tố này, yếu tố Giá trị chức năng có ảnh hưởng mạnh nhất đến Ý định mua mỹ phẩm thuần chay, tiếp đến là Thái độ và Nhận thức về môi trường, hai yếu tố Giá trị cảm xúc và Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động không đáng kể. Doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực mỹ phẩm thuần chay nên tập trung vào các yếu tố như Giá trị chức năng, Thái độ và Nhận thực về môi trường để có những chiến lược kinh doanh phù hợp và hiệu quả hơn. <br><br>Abstract<br> Research shows that Generation Z is a generation with good environmental awareness, the choice of vegan cosmetics when researched on Gen Z customers is in line with new consumption trends. The study used regression analysis to show that factors such as attitude, perceived behavioral control, environmental awareness, emotional value, and functional value (price) have positive relationships with purchase intention. vegan cosmetics of Generation Z consumers. Among these factors, Functional Value has the strongest influence on the intention to purchase vegan cosmetics, followed by Attitude and Environmental Awareness In the environment, the two factors Emotional value and Perceived behavioral control have a negligible impact. Therefore, businesses operating in the vegan cosmetics industry should focus on factors such as Functional Values, Attitudes, and Environmental Awareness to have more appropriate and effective business strategies.

Download

Nghiên cứu này phân tích hiệu quả và năng suất tổng hợp của các tỉnh Đông Nam Bộ (ĐNB) trong giai đoạn từ 2010 - 2021. Bài báo sử dụng dữ liệu từ niên giám thống kê cấp tỉnh và phương pháp đo lường năng suất tổng hợp Färe-Primont, hiệu quả nguồn lực và phân tác các thành phần của năng suất tổng hợp. Kết quả chính cho thấy sự sụt giảm đà tăng trưởng năng suất tổng hợp và tăng trưởng kinh tế của ĐNB trong những năm từ 2016 đến 2021. Sự khác biệt giữa các tỉnh/ thành về vấn đề tăng trưởng, năng suất, hiệu quả và chất lượng tăng trưởng là rất rõ ràng. Dư địa nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực là khá lớn, và có thể tăng GRDP của toàn vùng khoảng 10%, tương đương 180 ngàn tỷ đồng mỗi năm. Kết quả cũng minh chứng về sự tác động của dịch bệnh và khó khăn khác trên thế giới tạo nên tác động kép tiêu cực tới xu thế giảm sút về tăng trưởng kinh tế cũng như năng suất tổng hợp và tính hiệu quả của việc sử dụng nguồn lực. Vì vậy, giải pháp về nâng cao chất lượng nguồn lực gắn liền với hiệu quả sử dụng vốn được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao tăng trưởng năng suất tổng hợp. <br> Abstract <br><br> This study analyzes the efficiency and productivity of the Southeastern provinces in Vietnam during the period from 2010 to 2021. This paper utilizes data from the provincial statistical yearbooks and employs the Färe-Primont technique to measure total factor productivity (TFP), efficiency, and decomposition of the components of TFP. The key results indicate a decline in the growth momentum of both TFP and economic growth in the Southeastern provinces from 2016 to 2021. This study highlights the substantial variations in growth, productivity, efficiency, and quality of growth across the provinces. There is considerable potential for improving resource use efficiency, which could increase the gross regional domestic product (GRDP) of the entire region by around 10%, equivalent to VND 180 trillion per year. The results also demonstrate the negative impact of the global pandemic and other issues on economic growth, as well as total factor productivity and resource use efficiency. Therefore, the solution to improving the quality of resources, which is closely linked to the efficiency of capital use, is expected to contribute to enhancing overall productivity growth.

Download

Trên thế giới, bên cạnh xuất khẩu gạo, Việt Nam còn được biết đến là một trong những cường quốc xuất khẩu cà phê. Để đạt được thành tựu này, việc chọn lựa hạt cà phê chất lượng ngay từ khâu thu mua đóng vai trò tiên quyết đối với các doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu cà phê. Trong mỗi thương vụ, bên mua sẽ phân loại cà phê thông qua việc xác định khối lượng từng loại hạt, đánh giá chất lượng và tính đồng nhất của mỗi lô cà phê. Từ đó xác định giá thu mua giữa doanh nghiệp và người nông dân. Tuy đóng vai trò quan trọng nhưng các tác vụ này hiện vẫn được thực hiện thủ công qua nhiều bước vừa tốn thời gian, công sức, chi phí cho doanh nghiệp lại vừa ảnh hưởng đến chất lượng hạt cà phê khi thời gian lưu kho bị kéo dài. Thấy được những khó khăn đó, nhóm nghiên cứu muốn tạo nên một công cụ có ứng dụng công nghệ thông tin để có thể giải quyết vấn đề phân loại hạt cà phê cũng như các loại nông sản khác một cách tự động và nhanh chóng. Mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng AI vào phân tích chất lượng và ước lượng khối lượng (ULKL) hạt cà phê nhân, rút ngắn thời gian thu mua và lưu kho nhằm giảm chi phí cho người nông dân và doanh nghiệp nhưng vẫn đảm bảo đánh giá đúng chất lượng hạt cà phê. Đồng thời nâng cao chất lượng cà phê thành phẩm. Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu tập dữ liệu (TDL) được thu thập và phân loại theo 12 loại hạt cà phê. Nhóm sử dụng mô hình Yolov5 trong nhận diện đối tượng, công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV, thuật toán CNN (Convolutional Neural Networks) trong xử lý ảnh để phân loại, và từ đó ước lượng khối lượng từng loại hạt hạt cà phê. Các thử nghiệm bước đầu cho thấy các mô hình thuật toán ứng dụng cho kết quả tin cậy cao, có thể ứng dụng vào thực tiễn. <br><br>Abstract <br> Vietnam is the second largest country in the world in terms of coffee export volume, in order to maintain this achievement, the quality of green coffee beans plays a very important role. Coffee exporters need to control the quality of coffee from the stage of purchasing each consignment at the household to preliminarily processing at the factory and exporting. However, the quality control of green coffee requires expertise and is being done manually, so it takes time, effort and cost for the exporters. Therefore, the objective of this study is to build a process, design an algorithm to apply artificial intelligence (AI) to analyze the quality and estimate the weight (ULKL) of green coffee beans automatically and quickly and reduce costs. The study was carried out by collecting and labeling samples of coffee bean data according to 12 types of beans, training the model with Yolov5 in object recognition, OpenCV open-source image processing technology, CNN (Convolutional) algorithm Neural Networks) in image processing for classification and weight estimation of each type of coffee bean. The research results show that the applied algorithm models give highly reliable results, which can be applied in practice.

Download