thống
Kết quả phân tích nhân tố “phát triển nghề dệt nhuộm vài thủ công truyền thống tại làng nghề” cho thấy biến quan sát về “Khả năng cung ứng sản phẩm của làng nghề đã đáp ứng tốt nhu cầu của thị trường -PT1” có
giá trị trung bình mức đánh giá thấp nhất trong các nhân tố 2.1407, có giá trị nhỏ nhất là 1, lớn nhất là 5. Thực tế cho thấy, các hộ sản xuất đang sản xuất những cái mà mình có, chua thực sụ quan tâm đến nhu cầu của khách hàng,
dẫn đến việc bán, tiêu thụ các sản phẩm còn gặp nhiều khó khăn.
Với nhóm nhân tố “Duy trì tốt hoạt động dạy và đào tạo nghề cho lớp kế cận -PT4” được đánh giá cao nhất trong nhóm, đạt mức 2.8542, tuy nhiên
giá trị này mới chỉ đạt ở mức trung bình thâp. Thực tê cho thây, tham gia vào hoạt động dệt nhuôm vải thủ công truyền thống đa phần là phụ nữ và người lớn tuổi. Họ tự truyền nghề cho con cháu, còn việc tổ chức các lớp đào tạo bài bản và cập nhật những kiến thức mới về sản phẩm và nghề thì chưa đi sâu.
Bảng 3.9: Đánh giá nhân tố sự phát triển nghề dệt nhuộm vải thủ công
A r truyên thông Các nhân tố Ký hiêu• Số quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
1. Khả năng cung ứng sản phẩm của làng nghề đã đáp ứng tốt nhu cầu của thị trường
PT1 188 1.00 5.00 2.1407 .82215 2. Làng nghề có dự định mở rộng
thêm quy mô sản xuất PT2 188 1.00 5.00 2.6542 .93312 3. Sự thay đổi về chất lượng, mẫu mã
sản phẩm của làng nghề PT3 188 1.00 5.00 2.7475 .97514 4. Duy trì tốt hoạt động dạy và đào
tạo nghề cho lớp kế cận PT4 188 1.00 5.00 2.8542 1.10891 5. Sự cạnh tranh và mở rộng thị
trường trong nước của sản phẩm làng nghề
PT5 188 1.00 5.00 2.4661 1.01005 6. Sự xâm nhập thị trướng nước
ngoài cùa sản phàm làng nghề PT6 188 1.00 5.00 2.4407 1.06653 7. Nghề dệt nhuộm vải thổ cẩm có tỷ
trọng đóng góp cao trong phát triên kinh tế các ngành nghề nông thôn tại địa phương
PT7 188 1.00 5.00 2.8051 .86980
Nguôn: Phân tích từ kêt quả điêu tra
3.3.8. Ket quá kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach’s alpha
Để đảm bảo thang đo có đủ độ tin cậy, tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo qua Cronbach's Alpha cho từng nhóm biến quan sát thuộc các nhóm nhân tố khác nhau. Nếu nhân tố nào có hệ số Cronbach's Alpha nhò hơn
0,6 thì sẽ bị loại khởi mô hình nghiên cứu (Peterson, 1994) và các biên quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác cũng được loại khỏi thang đo của các nhân tố (Nunnally và Burnstein, 1994). Chi tiết kết quả phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach's Alpha được trình bày trong Phụ lục cho biết hệ sổ CA cùa từng nhóm, và những biến đạt yêu cầu.
Kết quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tố chính sách” cho thấy hệ số CA bằng 0.776, nhận thấy các biến quan sát đều có hệ số 0.6< CA < 0.776, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến CS1, CS2, CS3, CS4, CS5 đều đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Kết quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tố thị trường” cho thấy hệ số CA bằng 0.773. Biến TT1 bị loại vì có hệ số CA > 0.773. Sau khi loại bở biến TT1 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 2 thì hệ số CA là 0.805. Biến TT9 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.805. Sau khi loại bở biên TT9, tác giả chạy lại SPSS lần 3 thì CA = 0.828, Biến TT5 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.828. Sau khi loại bỏ biến TT5 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 4 thì hệ số CA là 0.849, Biến TT6 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.849. Sau khi loại biến TT6, tác giả chạy lại SPSS lần 5 thì hệ số CA là 0.872, nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < .872, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến TT2, TT3, TT4, TT7, TT8 đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Kết quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tố nguồn vốn” cho thấy hệ số CA bằng 0.726. Biến NV3 bị loại vì có hệ số CA > 0.726. Sau khi loại bỏ biến NV3 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 2 thì hệ số CA là 0.734, Biến NV4 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.734. Nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < 0.734, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến NV 1, NV2, NV5 đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Kêt quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tô nguôn nhân lực” cho thây hệ số CA bằng 0.637. Biến NNL5 bị loại vì có hệ số CA > 0.637. Sau khi loại bỏ biến NNL5 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 2 thì hệ số CA là 0.713, Biến NNL7 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.713. Sau khi loại bỏ biên NNL7, tác giả chạy lại SPSS lần 3 thì CA = 0.801, Biến NNL6 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.801. Sau khi loại bỏ biến NNL6 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 4 thì hệ số CA là 0.874, nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < 0.874, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến NNL1, NNL2, NNL3, NNL4 đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở
vòng tiếp theo.
Kết quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tố hạ tầng thiết bị” cho thấy hệ số CA bằng 0.552. Biến HTTB1 bị loại vì có hệ số CA > 0.552. Sau khi loại bỏ biến HTTB1 trên, tác giá chạy lại SPSS lần 2 thì hệ số CA là 0.778, nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < 0.778, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến HTTB2, HTTB3, HTTB4, HTTB5 đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Kết quả Cronbach's Alpha cho “Nhân tố công nghệ thông tin” cho thấy hệ sổ CA bằng 0.588. Biển CNTT2 bị loại vì có hệ số CA > 0.588. Sau khi loại bỏ biến CNTT2 trên, tác giả chạy lại SPSS lần 2 thì hệ số CA là 0.711, Biến CNTT1 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.711. Sau khi loại bỏ biên CNTT1, tác giả chạy lại SPSS lần 3 thì CA = 0.835, nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < 0.835, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến CNTT3, CNTT4, CNTT5 đạt yêu cầu và được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Kết quả Cronbaclís Alpha cho “Nhân tố Sự phát triển nghề dệt nhuộm vải thổ cẩm thủ công truyền thống tại làng nghề” cho thấy hệ số CA bằng 0.764. Biến PT1 bị loại vì có hệ số CA > 0.764. Sau khi loại bỏ biến PT1
trên, tác giả chạy lại SPSS lân 2 thì hệ sô CA là 0.833, Biên PT7 bị loại vì có hệ số CA lớn hơn 0.833. Sau khi loại bỏ biên PT7, tác giả chạy lại SPSS lần 3 thì CA = 0.854, nhận thấy các biến quan sát đếu có hệ số 0.6< CA < 0.854, và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vậy các biến PT2, PT3, PT4, PT5, PT6 đạt yêu cầu và được giữ lại đế phân tích nhân tố khám phá ở vòng tiếp theo.
Vậy qua các vòng lặp nhất định đã thu được 28 biến quan sát đạt yêu càu đưa vào phân tích ở vòng tiếp theo, bao gồm: CS1, CS2, CS3, CS4, CS5, TT2, TT3, TT4, TT7, TT8, NV1, NV2, NV5, NNL1, NNL2, NNL3, NNL4, HTTB2, HTTB3, HTTB4, HTTB5, CNTT3, CNTT4, CNTT5, PT2, PT3, PT4, PT5, PT6.
3.3.9. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp nghiên cứu đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân to EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến đo lường thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính cùa các nhân tố với các biến đo lường. Theo Hair và cộng sự (1998, 111), Nhân tố loading KMO (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Hệ số KMO được tính toán bằng phương pháp trích principal axis factoring, phép xoay Promax lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố thích hợp với dừ liệu nghiên cứu.
Quá trình phân tích nhân tô khám phá (EFA) trải qua một sô vòng loại biến, thu được: Kết quả bảng 12 cho thấy 0.5<KMO = 0.790<l. Kết luận: Phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.
- Kiềm định tính tương quan giữa các biến đo lường (Bartletl's Test) + Kiểm định giả thuyết HO: Mức tương quan các biến bằng không;
+ Kết quả kiểm định Bartletl's Test có giá trị Sig. =0,000 < 0,05, kết luận: Các biến đo lường tương quan với nhau trong mồi nhóm nhân tố;
- Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (%Cumulatative variance):
Trong bảng tống hợp phương sai trích (Total Variance Exlained), tiêu chuẩn chấp nhận phương sai trích > 50%. Trong bảng kết quả phân tích cho thấy, tống phương sai trích (Total Variance Exlained) ở cột Cumulative % có giá trị phương sai cộng dồn các yếu tố là 68.986% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận: 68.986% % thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến đo lường thành phần của Factor.
Băng 3.10: Kết quả kiểm định KMO and Bartletl's Test của mô hình CFA KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
790
Adequacy. • / y\J
Bartlett's Test ofApprox. Chi-Square 3020.265
Sphericity df 406
Sig. .000
Nguôn: Phân tích từ kêt quả điêu tra
- Kiểm định hệ số Factor loading
Ket quả phân tích EFA cho các biển của ma trận xoay nhân tố trên cho thấy: Hệ số tải nhân tố của các biến đo lường đều thoả điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor loading >=0.5 và nhân tố tạo ra sau khi phân tích nhân tố là 7 nhân tố với 28 biến đo lường. Kết quả bảng 13 cho thấy, Hệ số Factor loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Do vậy, các biến quan sát của
các yêu tô ảnh hưởng tới sự phát triên nghê dệt nhuộm vải thủ công truyên thống tại làng nghề có tương quan với nhau trên tổng thể. Kết quả phân bổ số lượng biến với các nhân tố như sau: nhân tố “Yếu tố chính sách” có 5 biến đo lường là CS1, CS2, CS3, CS4, CS5; Nhân tố “Yếu tố hạ tầng thiết bị” có 4 biến đo lường là HTTB2, HTTB3, HTTB4, HTTB5; nhân tố “Yếu tố nguồn nhân lực” có 4 biến đo lường là NNL1, NNL2, NNL3, NNL4; nhân tố “Yếu tố thị trường” có 4 biến đo lường là TT2, TT3, TT4, TT7; nhân tố “Yếu tố nguồn vốn” có 3 biến đo lường là NV1, NV2, NV5; nhân tố “Yếu tố công nghệ thông tin” có 3 biến đo lường là CNTT3, CNTT4, CNTT5; nhân tố “Yếu tố Sự phát triển nghề dệt nhuộm vải thổ cẩm thủ công truyền thống tại làng nghề” có 5 biến đo lường là PT2, PT3, PT4, PT5, PT6. Chi tiết kết quả chạy phân tích nhân tố khám phá được trình bày trong mục Phụ lục
3.3.10. Kiểm định tin cậy nhất quán của các nhân tố
Kết quả phân tích cho thấy, độ tin cậy tổng hợp (CR) của tất cả các nhân tố đều đạt yêu cầu với hệ số lớn hơn 0,7 và nằm trong khoảng 0,739 - 0,852. Cuối cùng, hệ số tổng phương sai trích (AVE) của các nhân tố đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu kiểm định, dao động từ 0,502 - 0,779. (Hair và cộng sự, 2014).
Bảng 3.11: Ket quả kiếm định tin cậy nhất quán bên trong (CR, AVE)
Nguôn: Chạy mô hình qua SmartPLS
Nhân tố
Độ tin (CR)
cậy tổng hợpTổng phirưng sai trích (AVE) CNTT 0.739 0.708 cs 0.826 0.502 HTTB 0.852 0.671 NNL 0.764 0.779 NV 0.841 0.674 PT 0.822 0.763 TT 0.790 0.698 --- \---
3.3.11. Kiêm định vê giả định vi phạm đa cộng tuyên (Multicollinearity)
Vấn đề cộng tuyến của mô hình cấu trúc cần phải được kiểm tra mối quan hệ giữa các nhân tố. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được kiểm định đa cộng tuyến. Ket quả cho thấy kết quả của VIF chỉ ra sự liên kết giữa các nhân tố dự đoán không vi phạm giả định về đa cộng tuyến, vì tất cả các hệ sổ đều nằm trong khoảng chấp nhận (VIF = 0.976 - 1.964 <2), (Hair và cộng sự, 2014).
3.3.12. Kiểm định sự phù hợp mô hình (model fit)
Băng 3.12: Kiểm định bằng R và R2
Giá tri R2• Giá tri R2 Hiêu chỉnh• •
HL 0.693 0.674
Nguồn: ước lượng mô hình qua Smart PLS
Sự phù hợp của mô hình được kiếm định bằng giá trị R2.
Kết quả phân tích cho thấy, giá trị R2 hiệu chinh của mô hình phát triển là 0,674 đạt tiêu chuẩn thống kê về sự phù hợp của mô hình.
_ r
3.3.13. Kêt quả phân tích mô hình
Hình 3.3: Mô hình các nhãn tố ảnh hưởng đến phát triển nghề dệt nhuộm vải thủ công truyền thống
Nguồn: Chạy mô hình qua SmartPLS
Bang 3.13: Kêt qua tác động gián tiêp của các môi quan hệ
Mối quan hệ giữa các biến Hệ số tác động Giá tri t• Mức ý
nghĩa CNTT -> PT 0.3837 3.8435 0.0098 cs -> PT 0.1053 1.7893 0.0034 HTTB -> PT 0.2168 2.4739 0.0076 NNL -> PT 0.2953 2.9147 0.0000 NV -> PT 0.1818 1.6551 0.0098 TT -> PT 0.4020 1.6866 0.0021
Nguôn: Chạy mô hình qua SmartPLS
Từ Bâng 3.12, với hệ số tác động từ 0.1053 đến 0.4020 thì cả 6 yếu tố đều ảnh huởng cùng chiều dương tới sự phát triến nghề dệt nhuộm vải thủ công truyền thống (p < 0.05). Trong đó, hệ số tương quan xuất phát từ nhân tố
Thị trường có giá trị cao nhất là 0,4020 và nhân tố Chính sách có giá trị thấp nhất là 0.1053. Trong đó, các nhân tố Công nghệ thông tin, Nguồn nhân lực, Hạ tầng thiết bị và Nguồn vốn có các giá trị tác động lần lượt giảm dần là
0.387; 0.2953; 0.2168; 0.1818
Thấy rằng, nhân tố “Thị trường” hiện nay có ảnh hưởng lớn nhất tới sự phát triển nghề dệt nhuộm vải thủ công truyền thống. Với sự hỗ trợ nền tảng của các cơ chế chính sách, cũng như truyền thống lâu đời của nghề. Khả năng sản xuất đã tồn tại và nguồn lực lao động được duy tri cơ bàn qua các thế hệ gia đình. Nhưng còn hạn chế thị trường tiêu thụ đầu ra, khả năng cải thiện mầu mã và khả năng định vị thương hiệu trên thị trường còn thấp. Nhân tố thứ hai, có vai trò quan trọng trong phát triển là nhân tố “công nghệ thông tin”. Hiện nay, trong giai đoạn hội nhập kinh tế quốc tể và cách mạng công nghệ 4.0 đã thúc đấy phát triển các thị trường mới và các chợ thương mại điện tử thay đổi khá nhiều quy trình phân phối sản phẩm tới người tiêu dùng; khoáng
cách địa lý được rút ngắn và sản phấm được người tiêu dùng biết đến nhanh hơn, rộng rãi hơn qua nhiều kênh tương tác trên nền tảng công nghệ. Nhân tố