4.4.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mô hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn NCC là:
LC = β0 + β1*PP + β2*CL + β3*DV + β4*CP + β5*TC + β6*HT Các biến độc lập (Xi): (PP) thành phần phân phối, (CL) thành phần chất lượng sản phẩm, (DV) thành phần dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật, (CP) thành phần chi phí, (TC) thành phần tình hình tài chính
(HT) thành phần hợp tác và liên kết.
Biến phụ thuộc (Y): (LC) Yếu tố quyết định lựa chọn NCC βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…6)
4.4.2. Phân tích tương quan
Dựa vào bảng 4.10 ta có thể thấy hệ số tương quan giữa thành phần lựa chọn NCC (LC) với 6 biến độc lập cao (thấp nhất là 0.383). Sơ bộ ta có thể kết luận sáu biến độc lập PP, CL, DV, CP, TC, HT có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến LC. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
Bảng 4.10: Thống kê mô tả biến Chất lượng sản phẩm
PP CL DV CP TC HT LC PP Pearson Correlation 1 .410 ** .172* .414** .219** .401** .607** Sig. (2-tailed) .000 .023 .000 .004 .000 .000 CL Pearson Correlation .410 ** 1 .341** .427** .313** .160* .571** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .035 .000 DV Pearson Correlation .172 * .341** 1 .330** .126 .141 .438** Sig. (2-tailed) .023 .000 .000 .097 .064 .000 CP Pearson Correlation .414 ** .427** .330** 1 .267** .194* .632** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .010 .000 TC Pearson Correlation .219 ** .313** .126 .267** 1 .067 .383** Sig. (2-tailed) .004 .000 .097 .000 .381 .000
HT Pearson Correlation .401 ** .160* .141 .194* .067 1 .398** Sig. (2-tailed) .000 .035 .064 .010 .381 .000 LC Pearson Correlation .607 ** .571** .438** .632** .383** .398** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
4.4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) trong chương trình SPSS được sử dụng để phân tích hồi quy bội. Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.11, các giá trị Sig. tương ứng với các biến quan sát PP, CL, DV, CP, TC, HT đều rất nhỏ, nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Bảng 4.11: Thống kê mô tả biến Phân phối tin cậy
Model
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui
đã chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.222 .236 -.941 .348 PP .203 .041 .272 4.987 .000 .664 1.507 CL .187 .052 .194 3.609 .000 .682 1.466 DV .175 .046 .183 3.767 .000 .836 1.196 CP .230 .040 .305 5.741 .000 .702 1.425 TC .120 .039 .147 3.092 .002 .876 1.141 HT .124 .037 .164 3.357 .001 .832 1.201 a. Dependent Variable: LC
4.4.3.1 Kiểm định các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cở sở các giả định cần thiết (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 10, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig của các biến PP, CL, DV, CP, TC, HT với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0 . 2 3 5 , 0 . 1 2 6 ; 0 . 1 3 3 ; 0 . 9 1 3 ; 0 . 6 9 0 v à 0 . 0 0 3 . Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (Đồ thị 4.1) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.989 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi qu y (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
bội cho thấy giá trị d = 1.901 (bảng 4.11) nằm trong vùng chấp nhận nên không có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định không có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm. Vậy, mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.4.3.2 Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mô hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.658 (bảng 4.12). Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 65.80%.
Bảng 4.12: Thống kê mô tả biến Dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật
Model R R² R² điều chỉnh Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .819a .670 .658 .35146 1.901
a. Predictors: (Constant), HT, TC, DV, CP, CL, PP b. Dependent Variable: LC
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.13) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.13: Thống kê mô tả biến Hợp tác liên kết
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 41.878 6 6.980 56.505 .000a
Residual 20.628 167 .124
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.141 đến 1.507 (bảng 4.11) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
4.4.3.3 Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.11), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến yếu tố quyết định lựa chọn NCC như sau:
LC = -0.222 + 0.203*PP + + 0.187*CL + 0.175*DV +0.230*CP + 0.120*TC + 0.124*HT
LC: Yếu tố quyết định lựa chọn NCC PP: thành phần phân phối CL: thành phần chất lượng sản phẩm DV: thành phần dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật CP: thành phần chi phí TC: thành phần tình hình tài chính HT: thành phần hợp tác và liên kết.
4.4.3.4 Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.14: Thống kê mô tả biến Tình hình tài chính
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1
Chi phí mua hàng có quan hệ dương với
quyết định lựa chọn NCC. 0.000 1.425
Chấp nhận
H2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chất lượng sản phẩm có quan hệ dương với
quyết định lựa chọn NCC. 0.000 1.466
Chấp nhận
H3 Phân phối tin cậy có quan hệ dương với 0.000 1.507 Chấp nhận
quyết định lựa chọn NCC.
H4
Dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật có quan hệ dương
với quyết định lựa chọn NCC. 0.000 1.196
Chấp nhận
H5
Hợp tác và liên kết có quan hệ dương với
quyết định lựa chọn NCC. 0.001 1.201
Chấp nhận
H6
Tình hình tài chính có quan hệ dương với
quyết định lựa chọn NCC. 0.002 1.141
Chấp nhận
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy quyết định lựa chọn NCC chịu tác động dương của 6 thành phần: thành phần phân phối, thành phần chất lượng sản phẩm, thành phần dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật, thành phần chi phí, thành phần tình hình tài chính và thành phần hợp tác và liên kết. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận.
4.5. Thống kê mô tả các biến độc lập trong mô hình 4.5.1. Chi phí mua hàng 4.5.1. Chi phí mua hàng
Bảng 4.15: Thống kê mô tả biến phụ thuộc Lựa chọn nhà cung cấp
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
CP1 2.00 5.00 3.5460 .98289
CP2 2.00 5.00 3.5345 .89731
4.5.2. Chất lượng sản phẩm
Bảng 4.16: Hệ số tương quan Pearson giữa các nhân tố
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
CL1 2.00 5.00 3.8333 .70574
CL2 2.00 5.00 3.7184 .74182
CL3 2.00 5.00 3.7241 .66610
4.5.3. Phân phối tin cậy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.17: Các hệ số xác định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
PP1 2.00 5.00 3.5862 .85412
PP2 2.00 5.00 3.4943 .91074
PP3 2.00 5.00 3.5805 .87474
4.5.4. Dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật
Bảng 4.18: Thống kê mô tả biến dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
DV1 1.00 5.00 4.1379 .77044
DV2 2.00 5.00 4.0575 .66029
DV3 2.00 5.00 4.1149 .73595
4.5.5. Hợp tác và liên kết
Bảng 4.19: Thống kê mô tả biến hợp tác và liên kết
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
HT1 2.00 5.00 3.5287 .79506
4.5.6. Tình hình tài chính
Bảng 4.20: Thống kê mô tả biến tình hình tài chính
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
TC1 1.00 5.00 3.5517 .85692
TC2 1.00 5.00 3.5920 .85352
TC3 1.00 5.00 3.5000 .88501
4.5.7. Quyết định lựa chọn NCC
Bảng 4.21: Thống kê mô tả biến Quyết định lựa chọn NCC
Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
LC1 2.00 5.00 3.6954 .80049
LC2 2.00 5.00 3.5575 .69234
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu: kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 6 thành phần ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn NCC. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận, kiến nghị cho NCC, những hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chương 5 này trình bày thảo luận kết quả nghiên cứu và kết luận của nghiên cứu, từ đó tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh nguyên phụ liệu may mặc. Đồng thời chương này cũng đưa ra những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu đề xuất 6 yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn NCC nguyên phụ liệu của các công ty may mặc tại TP.HCM. Theo kết quả phân tích dữ liệu thì 6 yếu tố đó đều tác động có ý nghĩa thống kê đến quyết định lựa chọn NCC. Trong đó, chi phí có tác động mạnh nhất đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu may mặc và tài chính có tác động ít nhất đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu may mặc.
Chi phí mua hàng có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu.
Tiếp đến là yếu tố phân phối tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu.
Một trong những yếu tố ảnh hưởng tích cực tiếp theo đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu đó là chất lượng sản phẩm.
Tiếp theo là yếu tố dịch vụ hỗ trợ kỹ thuất có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu.
Hợp tác và liên kết cũng tác động tích cực đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu.
Yếu tố cuối cùng tác động đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu đó là tình hình tài chính của nhà cung cấp.
5.2. Kết luận
Dựa vào mô hình của Shin- Chang Ting & Danny I. Cho (2008) cùng với các nghiên cứu trước đây, tác giả đã đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu của các doanh nghiệp may mặc tại TP.HCM. Và đưa ra giả thuyết mối quan hệ giữa 6 yếu tố: chi phí mua hàng, chất lượng sản phẩm, phân phối tin cậy, dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật, hợp tác và liên kết, tình hình tài chính với quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu may mặc.
Quá trình nghiên cứu được thông qua hai bước là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia (10 người) nhằm mục đích hiệu chỉnh thang đo và các biến quan sát các khái niệm nghiên cứu.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với số mẫu khảo sát là 174 mẫu. Thang đo gồm 22 biến quan sát tương ứng với 6 thành phần nghiên cứu.
Kết quả phân tích cho thấy, mô hình nghiên cứu phù hợp với tập dữ liệu khảo sát và tất cả các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính đều được thỏa mãn. Kết quả phương trình hồi quy được thể hiện như sau:
Quyết định lựa chọn nhà cung cấp = -0.222 + 0.203*Phân phối tin cậy + 0.187*Chất lượng sản phẩm + 0.175*Dịchvụ hỗ trợ kỹ thuật + 0.230*Chi phí mua hàng + 0.120*Tình hình tài chính + 0.124*Hợp tác liên kết.
5.3. Kiến nghị
Theo như kết quả nghiên cứu trình bày, thì chi phí mua hàng, chất lượng sản phẩm, phân phối tin cậy, dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật, hợp tác liên kết và tình hình tài chính đều có ảnh hưởng tích cực đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu. Kết quả nghiên cứu không đơn thuần chỉ là khám phá ra những yếu tố tác động quan trọng, mà nó còn thể hiện sự kỳ vọng và mong đợi của khách hàng khảo sát. Do đó, các
doanh nghiệp cung cấp nguyên phụ liệu may mặc có thể dựa vào kết quả nghiên cứu này để dưa ra các mục tiêu chiến lược kết hợp nhằm đáp ứng nhu cầu nguyên phụ liệu của các doanh nghiệp may mặc. Dựa vào kết quả nghiên cứu có được, tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh nguyên phụ liệu.
5.3.1. Để NCC có được chi phí hợp lý đối với bên mua
Kết quả khảo sát cho thấy đánh giá của khách hàng đối với các biến quan sát đo lường chi phí mua hàng ở mức trung bình (từ 3,55 đến 3,61, xem phụ lục 5). Điều này cho thấy khách hàng quan tâm đến chi phí mua hàng khi lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu. NCC phải cân nhắc để vừa đáp ứng được nhu cầu của bên mua vừa đảm bảo hoạt động của NCC là lợi nhận không giảm.
NCC tạo mạng lưới giao hàng khắp toàn quốc một cách chuyên nghiệp để có thể giao nguyên phụ liệu đến nhà máy chỉ định của doanh nghiệp may mặc đặt hàng với chi phí là thấp nhất.
NCC cần tạo hệ thống cũng như cách thức đặt hàng đơn giản, dễ dàng, nhanh chóng, tiện lợi, ít tốn thời gian và chi phí nhất cho bên mua khi tiến hàng đặt hàng như đặt hàng trên hệ thống website hoặc gửi e-mail.
5.3.2. Để NCC có được chất lượng sản phẩm đạt được yêu cầu của bên mua
Kết quả khảo sát cho thấy đánh giá của khách hàng đối với các biến quan sát đo lường chất lượng sản phẩm cao hơn mức trung bình (từ 3,72 đến 3,83, xem phụ lục 5). Điều này cho thấy khách hàng khá quan tâm đến chất lượng sản phẩm khi lựa chọn nhà cung cấp nguyên phụ liệu. Bên mua nhìn nhận chất lượng sản phẩm cao thông qua các yếu tố: Nguyên phụ liệu giao đến nhà máy không có sản phẩm lỗi, không không có sản