7. Kết cấu luận văn
3.2 Nghiên cứu định lượng
3.2.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện với dữ liệu thu thập được bằng cơng cụ bảng câu hỏi đã được thiết kế từ nghiên cứu định tính. Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20. và Amos 20. với các kỹ thuật: Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha; Phân tích nhân tố khám phá EFA; Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được sử dụng để kiểm định thang đo. Mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM dùng để phân tích mối liên hệ nhân quả, kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết.
• Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha
Cronbach’s alpha là phép kiểm định thống kê về độ tin cậy của một thang đo, tức
mức độ chặt chẽ và tính nhất quán của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái
niệm. Trong kiểm định cronbach’s alpha, các biến quan sát cĩ hệ số tương quan biến tổng (item – total correlationn) < 0.3 sẽ bị loại nếu xét thấy khơng vi phạm giá trị nội dung của khái niệm và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên. (Cronbach alpha từ 0.6 trở lên cĩ thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được, từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt). Tuy nhiên, nếu hệ số α quá lớn (α >0.95) cĩ khả năng xuất hiện biến quan sát thừa - xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA thuộc nhĩm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, EFA được sử dụng để tĩm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với EFA bao gồm:
+ Tiêu chuẩn Bartllet xem xét giả thuyết về độ tương qua giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Điều kiện cần để áp dụng EFA là các biến phải cĩ tương quan với nhau khi kiểm định
Bartllet cĩ ý nghĩa thống kê (Sig=< 0.05). Trị số KMO ở giữa 0.5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
+ Tiêu chuẩn rút trích nhân tố: Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố và Cumulative tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt. Các nhân tố được rút trích tại Eigenvalue >= 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích >= 50%. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax vì sau phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khẳng
định CFA, các yếu tố rất được quan tâm là cấu trúc thang đo, các khái niệm rút ra cĩ
thể tương quan với nhau và sự phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố.
+ Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor Loadings) biểu thị tương quan giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Factor loadings >= 0.5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp các biến được trích vào các nhân tố khác nhau thì chênh lệch trị số Factor loading lớn nhất với Factor loadings bất kỳ =< 0.3 sẽ bị loại nếu biến đĩ khơng cĩ đĩng gĩp quan trọng vào giá trị nội dung của khái niệm.
• Kiểm định thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA sẽ kiểm định xem mơ hình đo lường (sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA) cĩ đạt được yêu cầu khơng và thang đo cĩ đạt yêu cầu là một thang đo tốt khơng?
Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-Square (CMIN); Chi-Square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số GFI (Goodness Fit Index); chỉ số thích hợp so sánh (CFI- Comparative Fit Idex); chỉ số TLI (Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường nếu kiểm đinh Chi-Square cĩ giá trị P>=0.05. Tuy nhiên, Chi–Square cĩ nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, CFI, TLI >= 0.9; CMIN/df =< 2; RMSEA =< 0.08 thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Nếu mơ hình nhận được giá trị CFI, TLI >= 0.9; CMIN/df =< 2 và RMSEA =< 0.8 thì mơ hình phù hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
Tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình theo các thuộc tính giá trị:
+ Độ tin cậy của thang đo: thơng qua hệ số tin cậy tổng hợp ρc (composite reliability); Tổng phương sai trích được ρvc (variance extracted) và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
(Trong đĩ λi là trọng số chuẩn hố của biến quan sát thứ i; 1- λi2 là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i, ρ là số biến quan sát của thang đo).
+ Tính đơn hướng của thang đo: thể hiện mỗi biến quan sát chỉ được sử dụng để đo lường duy nhất một biến tiềm ẩn. Mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến cĩ tương quan với nhau.
+ Giá trị hội tụ: thể hiện giá trị đo lường một khái niệm tương quan chặt chẽ với nhau sau những đo lường được lặp lại. Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hĩa của thang đo đều cao (>= 0.5) và cĩ ý nghĩa thống kê (P =<0.05).
+ Giá trị phân biệt: thể hiện sự khác biệt giữa các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu và điều này xảy ra khi hệ số tương quan giữa các khái niệm trên phạm vi tổng thể đều khác biệt với 1 và cĩ ý nghĩa thống kê (P=< 0.05).
• Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp phân tích mối liên hệ
nhân quả SEM
Tiêu chuẩn kiểm định được áp dụng tương tự như trong phân tích CFA. Khái niệm nào khơng cĩ ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% sẽ bị loại khỏi mơ hình (P> 0,1).
3.2.2 Mẫu khảo sát
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích nhân tố khẳng định CFA, SEM mơ hình nghiên cứu cĩ 26 biến đo lường. Vì thế nếu theo quy tắc 5 mẫu/biến đo lường thì cỡ mẫu tối thiểu là 130. Khách hàng của cơng ty là các hãng tàu, các cơng ty Đại lý giao nhận vận tải, các cơng ty xuất nhập
khẩu trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh và các tỉnh lân cận. Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Tác giả phỏng vấn khách hàng bằng hình thức gửi bảng câu hỏi đến khách hàng Cơng ty tại phịng chờ Hải Quan Cát Lái, gửi bảng hỏi qua thư điện tử, phỏng vấn qua điện thoại. Tác giả sử dụng 156 bản phản hồi câu hỏi (sau khi loại các bản trả lời câu hỏi khơng hợp lệ) để phân tích và kiểm định là phù hợp với yêu cầu về kích thước mẫu.
3.2.3 Kết quả nghiên cứu
• Kết quả Cronbach’s Alpha
Thành phần độ tin cậy gồm 4 biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.855. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.745 (biến TC3) và nhỏ nhất là 0.644 (biến TC4);
Thành phần giải pháp cung ứng gồm 3 biến (GP1, GP2, GP3) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.742. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.676 (biến GP2) và nhỏ nhất là 0.433 (biến GP3);
Thành phần giá cả gồm 4 biến (GC1, GC2, GC3, GC4) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.911. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.813 (biến GC4) và nhỏ nhất là 0.774 (biến GC1);
Thành phần nhân viên gồm 6 biến (NV1, NV2,NV3, NV4, NV5, NV6) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.935. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.836 (biến NV2) và nhỏ nhất là 0.754 (biến NV4);
Thành phần Cơ sở vật chất-cơng nghệ gồm 5 biến (CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.862. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.802 (biến CS4) và nhỏ nhất là 0.544 (biến CS2);
Thành phần giá trị vượt trội gồm 4 biến (GV1, GV2, GV3, GV4) cĩ hệ số Cronbach’s alpha là 0.800. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.724 (biến GV1) và nhỏ nhất là 0.487 (biến GV4);
Như vậy, các thang đo mỗi thành phần nĩi trên đều đạt giá trị cronbach’s alpha đảm bảo độ tin cậy tất cả các biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng đạt yêu cầu [Phụ lục 2.1].Vì thế, các biến quan sát trong các thang đo này được đưa vào thực hiện EFA.
• Kết quả phân tích nhân tố EFA
Các thang đo đạt độ tin cậy sau khi Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kết quả EFA lần 1, chỉ số KMO = 0.907; sig = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để EFA; Kết quả phương pháp rút trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax cho 26 biến quan sát được trích thành 4 nhân tố tại Eigenvalue = 1.179 và tổng phương sai trích đạt 61.646 % [Phụ lục 2.2 ]. Tuy nhiên, xét ma trận xoay nhân tố (Structure Matrix) cho thấy chênh lệch hệ số tải nhân tố của một số biến quan sát khơng đảm bảo tính đại diện của biến cho một nhân tố như CS2 (0.154); CS3 (0.152); CS1; CS4; CS5; GC1; NV4; GP1; GV2 (0.224) vì vậy, tác giả quyết định loại 9 biến này. Các biến cịn lại được đưa vào thực hiện EFA lần 2.
Kết quả EFA lần 2, chỉ số KMO = 0.861; sig = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để EFA; 17 biến quan sát được trích thành 4 nhân tố tại Eigenvalue = 1.029 và tổng phương sai trích đạt 64.080%, đồng thời hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của các thang đo được kiểm tra lại đều đạt yêu cầu (bảng 3.1). Vì vậy, tác giả quyết định ngưng EFA tại đây và các biến quan sát được rút trích vào các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Kết quả EFA cho thấy, các biến quan sát được trích vào nhân tố 2; 3; 4 được giữ nguyên gốc như: độ tin cậy (TC1, TC2, TC3, TC4); giá trị vượt trội (GV1, GV3, GV4); giải pháp (GP2, GP3). Các biến quan sát được trích vào nhân tố 1 bao gồm: NV1, NV2, NV3, NV5, NV6, GC2, GC3, GC4, tác giả quyết định đặt tên nhân tố này là 4G dựa theo chính sách 4G vì khách hàng của Tân Cảng Logistics cũng như của Tân Cảng Sài Gịn (Giao dịch với khách hàng lịch thiệp; Giúp đỡ khách hàng 24/24; Giao nhận hàng nhanh chĩng, thuận tiện; Giảm thiểu chi phí cho khách hàng).
Cũng theo kết quả EFA cho thấy, yếu tố cơ sở vật chất – kỹ thuật với 5 biến quan
sát đều bị loại, các biến NV4, CG1, GP1 bị loại do khơng đáp ứng tiêu chuẩn chênh
lệch hệ số tải nhân tố xét về mặt thống kê. Trên thực tế, điều này cĩ thể được tìm hiểu lại và giải thích như sau:
Bảng 3.1: Kết quả phân tích EFA các thang đo các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát 1 2 Factor (Nhân tố) 3 4
NV2 .858 NV6 .855 NV1 .852 .450 .434 GC2 .847 NV5 .844 GC3 .794 GC4 .793 .406 NV3 .792 TC2 .818 TC3 .812 TC1 .789 TC4 .686 GV1 .452 .788 .416 GV3 .698 GV4 .562 GP2 .425 .831 GP3 .449 .821 Eigenvalue 7.224 2.300 1.813 1.029 Cumulative % 40,564 51,953 60,415 64,080 Cronbach’s alpha 0,946 0,855 0,814 0,712
Cơ sở vật chất – cơng nghệ của cơng ty logistics cảng biển địi hỏi sự đầu tư rất lớn, đây cũng chính một là rào cản gia nhập ngành, được coi là một nhân tố rất quan trọng. Cơ sở vật chất- cơng nghệ là nền tảng để phát triển dịch vụ cũng như nâng cao chất lượng dịch vụ, cĩ tính chất tác động gián tiếp như cơ sở vật chất cơng nghệ hiện đại thuyết phục cho sự cam kết về khả năng đáp ứng, tác động đến cung cách làm việc của nhân viên, rút ngắn thời gian làm hàng. Và mặt khác, Tân Cảng Logistics với thị
phần rất lớn (40%), sản lượng container qua cảng Cát Lái chiếm trên 80% thị phần khu vực phía Nam, nên cơ sở vật chất-cơng nghệ cần được đầu tư nhiều để đáp ứng nhu cầu làm hàng là yếu tố hàng đầu. Cĩ nhiều các cơng ty logistics khơng đủ điều kiện cơ sở vật chất và đã thực hiện thuê ngồi hoặc hợp tác để cung cấp dịch vụ logistics một cách cạnh tranh. Vì vậy, yếu tố vật chất-cơng nghệ cĩ vai trị trong việc tạo ra giá trị khách hàng nhưng khơng thực sự tác động nhiều đến cảm nhận của khách hàng; Vấn đề Cước phí và phụ phí cĩ nguồn gốc từ các hãng tàu (Tân Cảng Logistics cũng như các doanh nghiệp cùng ngành trong nước cịn phụ thuộc nhiều vào các hãng vận tải nước ngồi. Các hãng tàu đưa ra các khoản thu phí hoặc tăng phí như phí lấp đầy container (CFS), phí bốc dỡ cảng đến (THC), phí phụ thu xăng dầu… Tân Cảng Logistics hay các cơng ty logistics trong nước cĩ chăng là thể hiện vai trị là kết hợp chặt chẽ với các doanh nghiệp sản xuất, xuất nhập khẩu đàm phán thương lượng về khoản phụ phí này. Bởi vậy, biến quan sát GC1 – Cước phí, phụ phí hợp lý khơng cĩ nhiều ý nghĩa trong việc tạo ra giá trị vượt trội cho khách hàng và lợi thế cạnh tranh của Tân Cảng Logistics; (NV4) Nhân viên cẩn trọng với hàng hĩa của khách hàng khơng đảm bảo tính đại diện cho một trong hai yếu tố Tin cậy hay Nhân viên.
Như vậy, dựa theo kết quả kiểm định Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA, các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu các yếu tố tạo lợi thế cạnh tranh cho Tân Cảng Logistics được hiệu chỉnh như sau:
H1: Tin cậy cĩ tương quan thuận với lợi thế cạnh tranh của Tân Cảng Logistics.
H2: Giải pháp cung ứng cĩ tương quan thuận lợi thế cạnh tranh của Tân Cảng Logistics.
H3a: Chính sách 4G vì khách hàng cĩ tương quan thuận với lợi thế cạnh tranh của Tân Cảng Logistics.
H6a: Các yếu tố tạo ra giá trị vượt trội của khách hàng và lợi thế cạnh tranh của Tân Cảng Logistics cĩ quan hệ tương tác với nhau.
• Kết quả kiểm định CFA
CFA thang đo các yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh
Kết quả CFA thu được trên hình 2.3: Chi-square/df = 1,964; TLI = 0,944; CFI = 0,956; RMSEA = 0,079, chứng tỏ mơ hình thang đo các yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh phù hợp với dữ liệu của thị trường. Tuy nhiên, thang đo yếu tố chính sách 4G cĩ sự tương quan giữa các sai số của một số biến, nên khơng đạt tính đơn hướng.
CFA thang đo giá trị vượt trội:
Thang đo giá trị vượt trội là một thang đo đơn hướng, vì vậy, sẽ được kiểm định cùng với các giá trị của thang đo các yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh trong mơ hình đo lường tới hạn (hình 3.4).
Kết quả CFA mơ hình đo lường tới hạn thu được trên hình 3.4: Chi-square/df = 1.884; TLI = 0.930; CFI = 0,943; RMSEA = 0,076, chứng tỏ mơ hình thang đo các yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh phù hợp với dữ liệu của thị trường và khẳng định tính đơn hướng của thang đo khái niệm giá trị vượt trội của khách hàng.
Mơ hình đo lường tới hạn
Hình 3. 4: Kết quả CFA mơ hình đo lường tới hạn (chuẩn hĩa)
Về giá trị hội tụ: các trọng số Estimate ở dạng chuẩn hĩa đều đạt tiêu chuẩn (giá trị
thấp nhất Estimate của GV3 là 0,606 với p =0,000 - bảng 3.2). Vì vậy, các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu (đã hiệu chỉnh) đều đạt tiêu chuẩn giá trị hội tụ.
Bảng 3.2: Trọng số hồi quy chuẩn hĩa (Standardized Regression Weights) mơ hình đo lường tới hạn Estimate GC4 <--- 4G .770 GC3 <--- 4G .760 GC2 <--- 4G .836 NV6 <--- 4G .874 NV5 <--- 4G .860 NV3 <--- 4G .810 NV2 <--- 4G .831