Nguồn số liệu sơ cấp: Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu nên tác giả
tiến hành thu thập số liệu thông qua phƣơng pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên. Đối tƣợng để tiếp cận, thu thập số liệu là nhà quản lý tại các doanh nghiệp chế biến sơ dừa, nhà cung cấp nguyên vật liệu dừa và nhà phân phối dừa tại tỉnh Bến Tre. Cụ thểlà ban giám đốc hoặc trƣởng phòng kinh doanh, trƣởng bộ
phận thu mua nguyên vật liệu.
Cách thức phỏng vấn: tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp với các nhà quản lý, phần trả lời chủ yếu đƣợc thu trực tiếp sau khi đã hƣớng dẫn cách hiểu và trả lời.
Nguồn số liệu thứ cấp: Số liệu thứ cấp đƣợc thu thập từ báo cáo của Sở Công Thƣơng tỉnh Bến Tre, Báo cáo kinh tế - xã hội Việt Nam…
3.1.1.1 Phương pháp chọn mẫu
Đề tài sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên để
tiến hành thu thập số liệu. Lý do tác giả sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên là do thông tin khai khác từ các doanh nghiệp rất khó khăn
và do tổng thể nghiên cứu khá rộng vì vậy, việc sử dụng phƣơng pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên sẽ giúp tác giả có thể chọn đƣợc mẫu có tính đại diện cao cho tổng thể. Thông qua danh sách các doanh nghiệp đang hoạt động trong
ngành sơ chế dừa đƣợc thu thập từ Sở Công thƣơng tỉnh Bến Tre thì tác giảđã tiến hành thực hiện phƣơng pháp chọn mẫu ngẫn nhiên bằng cách tác giả chọn ngẫu nhiên bất kỳ doanh nghiệp đầu tiên đƣa vào danh sách đối tƣợng khảo sát chính thức. Sau đó, dựa vào khoảng cách cốđịnh giữa 2 doanh nghiệp đƣợc chọn, lần lƣợt các doanh nghiệp tiếp theo đƣợc đƣa vào danh sách đối tƣợng khảo sát chính thức
cho đến khi đủ sốlƣợng mẫu khảu sát theo yêu cầu. Trong đó, khoảng cách cốđịnh
kích thƣớc mẫu cần chọn (n). Nhƣ vậy, doanh nghiệp thứ hai đƣợc lựa chọn bằng cách lấy số thứ tự của doanh nghiệp thứ nhất cộng thêm khoảng cách k đểxác định số thứ tự của doanh nghiệp thứhai đƣợc chọn và tiếp tục phƣơng pháp để chọn các khách hàng tiếp theo. Bên cạnh đó, tiêu chí phần tầng là:
Doanh nghiệp 100% vốn trong nước: là các doanh nghiệp đang hoạt động
trong ngành sơ chế dừa nhƣng có vốn sở hữu 100% trong nƣớc theo đúng quy định của pháp luật nƣớc Cộng hòa Xã hội ChủNghĩa Việt Nam.
Số liệu sơ cấp đƣợc thu thập thông qua tiến trình sau:
Bƣớc 1: Chọn địa điểm điều tra và đối tƣợng nghiên cứu.
Bƣớc 2: Thực hiện điều tra thử: sau khi đã có phiếu điều tra soạn sẵn, tác giảđã tiến hành điều tra thửđối tƣợng nghiên cứu.
Bƣớc 3: Thực hiện điều tra chính thức: sau bƣớc hiệu chỉnh phiếu điều tra, tác giả tiến hành điều tra chính thức các đối tƣợng nghiên cứu có liên quan theo
phƣơng pháp phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên.
3.1.1.2 Phương pháp xác định cỡ mẫu
Cỡ mẫu trong đề tài đƣợc xác định dựa vào mô hình nghiên cứu. Đề tài thực hiện nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến sự liên kết trong chuỗi cung ứng
sơ chế dừa tại tỉnh Bến Tre theo các mô hình nghiên cứu sau: (1) Mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA; (2) Mô hình hồi quy bội. Tuy nhiên, cỡ mẫu đƣợc xác định chủ yếu dựa vào mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA..
Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong EFA, kích thƣớc mẫu nghiên cứu thƣờng đƣợc xác định dựa vào kích thƣớc tối thiểu và số lƣợng biến đo lƣờng đƣa vào phân tích. Theo Hair và ctg (2006) cho rằng để sử dụng EFA thì kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (obvervations) trên biến đo lƣờng (its) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lƣờng cần tối thiểu 5 biến quan sát. Do mô hình phân tích nhân tố có 24 biến (tiêu chí) đo lƣờng những nhân tốảnh hƣởng đến sự liên kết trong chuỗi cung ứng sơ chế dừa vì vậy, cỡ mẫu ít nhất của đề tài là 24x5 = 120 mẫu quan sát.
HVTH: PHAN VĂN NI Trang 22 Tóm lại, dựa vào các phƣơng pháp trên và do hạn chế nguồn lực nên trong nghiên cứu này đề xuất lựa chọn cỡ mẫu nhƣ sau:
Bảng 3.1: Mô tả cỡ mẫu nghiên cứu Số doanh nghiệp tiếp cận Số lƣợng Tỷ lệ (%) Đối tƣợng phỏng vấn (nhà quản lý) Số lƣợng Tỷ lệ (%)
Doanh nghiệp sơ chế dừa 102 25 Doanh nghiệp sơ chế dừa 203 0,33
Nhà cung cấp nguyên vật liệu 178 44 Nhà cung cấp nguyên vật liệu 201 0,33 Nhà phân phối sản phẩm 125 31 Nhà phân phối sản phẩm 205 0,34 Tổng cộng 405 100 Tổng cộng 609 100 Nguồn: Kết quả khảo sát thực tế, năm 2016. 3.1.2 Phƣơng pháp phân tích số liệu Sử dụng phần mềm thống kê kinh tếnhƣ phần mềm SPSS 16.0 để hỗ trợ việc thực hiện chạy mô hình mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA, chạy thống kê mô tả, hồi quy bội. Các phƣơng pháp phân tích cho từng mục tiêu cụ thểnhƣ sau:
Đối với mục tiêu (1): Sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả với các chỉ tiêu
nhƣ tỉ lệ, tần suất, trung bình,… để mô tả thực trạng hoạt động chuỗi cung ứng sản phẩm dừa của các doanh nghiệp sơ chế với các nhà cung cấp nguyên vật liệu và nhà phân phối sản phẩm đầu ra đến tay ngƣời tiêu dùng tại tỉnh Bến Tre.
Đối với mục tiêu (2): Sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha để phân tích các nhân tố ảnh
hƣởng đến sự liên kết trong chuỗi cung ứng sản phẩm sơ chế dừa tại tỉnh Bến Tre.
Sau đó, kết hợp dùng mô hình hồi quy bội để kiểm định các thang đo và mô hình
nghiên cứu đề xuất để đƣa ra thang đo hoàn chỉnh cho mức độ liên kết trong chuỗi cung ứng sản phẩm dừa của các doanh nghiệp sơ chế dừa, nhà cung cấp nguyên vật liệu và nhà phân phốidừa tại tỉnh Bến Tre.
Đối với mục tiêu (3): Từ kết quả phân tích mục tiêu thứ nhất và mục tiêu thứ hai, làm cơ sởđể đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm giúp các doanh nghiệp sơ
chế dừa, nhà cung cấp nguyên vật liệu và nhà phân phối dừa nâng cao hiệu quả
3.1.3 Lý thuyết các phƣơng pháp phân tích
3.1.3.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phƣơng pháp thống kê mô tả với các chỉ tiêu nhƣ tỷ lệ, tần suất, trung
bình,… đƣợc sử dụng để mô tả thực trạng hoạt động của các doanh nghiệp sơ chế
dừa với các nhà cung cấp nguyên vật liệu và nhà phân phối sản phẩm đầu ra đến
tay ngƣời tiêu dùng tại tỉnh Bến Tre.
Một số khái niệm:
Giá trị trung bình (Mean): bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát;
Số trung vị - Me (Median): giá trị của biến đứng ở vị trí giữa của một dãy số đã đƣợc sắp xếp theo thứ tựtăng hoặc giảm dần;
Mode-Mo (Mode): giá trị có tần số cao nhất trong dãy phân phối [5].
Phƣơng sai: sai số trung bình bình phƣơng giữa các lƣợng biến và số trung bình số học của các lƣợng biến đó: σ2 = ∑(xi-μ)2/N Trong đó: xi là giá trị lƣợng biến thứ i. μ là trung bình của tổng thể. N là sốđơn vị tổng thể.
-Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phƣơng sai [5].
Bảng phân phối tần số:
Tần số là số lần xuất hiện của một quan sát, tần số của một tổ là số quan sát
rơi vào giới hạn của tổđó. Phân tích tần số cho ta thấy mức độ tập trung của các giá trị giúp ta có cái nhìn tổng quan vềcác quan sát. Để lập một bảng phân tích tần số trƣớc hết ta phải sắp xếp dữ liệu theo một thứ tự nào đó tăng dần hoặc giảm dần.
Sau đó thực hiện các bƣớc sau:
Bước 1:Xác định số tổ:
HVTH: PHAN VĂN NI Trang 24
Bước 2:Xác định khoảng cách tổ
h = (Xmax - Xmin)/k
Trong đó: Xmax và Xmin lần lƣợt là lƣợng biến lớn nhất và nhỏ nhất trong dãy phân phối.
Bước 3:Xác định giới hạn trên và dƣới của mỗi tổ.
Giới hạn dƣới của tổđầu tiên sẽ là giá trị biến nhỏ nhất của dãy số phân phối,
sau đó lấy giới hạn dƣới cộng với khoảng cách tổ (h) sẽ đƣợc giá trị của giới hạn trên, lần lƣợt cho đến tổ cuối cùng. Giới hạn trên của tổ cuối cùng thƣờng là giá trị
biến lớn nhất của dãy số phân phối.
Bước 4: Xác định tần số của mỗi tổ bằng cách đếm số quan sát rơi vào
giới hạn của tổđó. Cuối cùng trình bày kết quả trên bảng biểu và sơ đồ.
Cách tính cột tần sốtích lũy: Tần số tích lũy của tổ thứ nhất chính là tần số
của nó, tần số của tổ thứ hai bao gồm tần số của tổ thứ nhất và cả tần số của tổ thứ
hai, tần số của thứ tổ ba là tần số của chính nó và tần số của cả hai tổ thứ nhất và thứ hai [5]
3.1.3.2 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phƣơng pháp Cronbach’s Alpha dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo
thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những số có hệ số tƣơng quan biến tổng (it –
total correlation) nhỏhơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sửdụng trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally,
1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Tuy nhiên, cũng cần lƣu ý rằng nếu Cronbach’s
Alpha quá cao (>0,95) thì có khảnăng xuất hiện biến quan sát thừa (Redunmant its) ở trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lƣờng một khái niệm hầu nhƣ trùng với biến đo lƣờng khác, tƣơng tự nhƣ trƣờng hợp cộng tuyến (collinearity) trong hồi quy,
3.1.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để
rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Trong phân tích nhân tố, ta
cũng quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mô hình phân tích nhân tố và tổng phƣơng sai trích cho thấy khảnăng giải thích của các nhân tố thay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5
đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang
đo chỉđƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50%. Đểxác định số nhân tố có rất nhiều phƣơng pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn
phƣơng pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số eigenvalue (determination based on eigen value): chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích;
Nhƣợc điểm của phƣơng pháp này là khi qui mô mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích đƣợc một phần nhỏ toàn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tốtheo phƣơng pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal)
(Gerbing & Anderson, 1988). Trong phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading >0,3 đƣợc xem là
đạt đƣợc mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, Factor loading >0,4 đƣợc xem là quan trọng, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading >0,5 đƣợc xem là có ý
nghĩa thực tiễn, với sốmẫu 201 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tố Factor loading >0,5[2].
HVTH: PHAN VĂN NI Trang 26
3.2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2.1 Quy trình nghiên cứu Hình 3.1: Tiến trình nghiên cứu Hình 3.1: Tiến trình nghiên cứu Nguồn: Tác giả tự tổng hợp đề xuất, 2016. NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH Thảo luận tay đôi với 08 nhà quản lý/chủcơ sở và một chuyên gia
Tiếp tục phỏng vấn thử 11 nhà quản lý/chủcơ sở
XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Mã hóa – làm sạch dữ liệu
Kiểm định độ tin cậy (hệ sốCronbach’s Alpha ≥ 0,6 và tƣơng quan biến tổng ≥ 0,3)
Phân tích nhân tố khám phá (Hệ sốKMO ≥ 0,5)
Phân tích mô hình hồi quy bội
Thang đo sơ bộ
PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG
CHUỖI CUNG ỨNG DỪA
Mô tả chuỗi cung ứng dừa
Mô tả hoạt động của từng tác nhân trong chuỗi cung ứng dừa
Đánh giá tổng quan về các tác nhân trong chuỗi cung ứng dừa (Thuận lợi và
khó khăn)
VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
NGHIÊN CỨU SƠ BỘĐỊNH LƢỢNG
(n = 63) Cronbach’s Alpha, EFA
NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC ĐỊNH LƢỢNG
Phỏng vấn chính thức 203 nhà quản lý doanh nghiệp sơ chế; 205 nhà quản lý cung cấp nguyên vật liệu và 201 nhà quản lý phân phối
ĐỀ XUẤT HÀM Ý QUẢN TRỊ
Thang đo
nháp
Thang đo
chính thức
NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
NGHIÊN CỨU
CHÍNH THỨC
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
(Các nhân tốảnh hƣởng đến sự liên kết giữa các tác nhân trong chuỗi)
Quy trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 2 giai đoạn:
Giai đoạn 1: Nghiên cứu sơ bộ.
Dựa vào mục tiêu nghiên cứu ở phần mở đầu và cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất ở chƣơng 1 thì tác giả tiến hành xây dựng thang đo nháp và thảo luận nhóm tay đôi với 08 nhà quản lý và 01 chuyên gia là Ông Hồ Vĩnh Sang5 từ
kết quả thảo luận tác giả tiến hành phỏng vấn thử 11 nhà quản lý để làm cơ sở xây dựng thang đo sơ bộ. Tiếp theo, tác giả tiến hành khảo sát thử với cỡ mẫu là 63 nhằm kiểm định lại những sai sót do không đủ độ tin cậy và phân tích nhân tố (EFA) để loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu từ đó xây dựng thang đo
và mô hình nghiên cứu chính thức.
Giai đoạn 2: Nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu đƣợc thực hiện tại tỉnh Bến Tre với phƣơng pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với ngẫu nhiên. Đối tƣợng khảo sát là nhà quản lý/chủcơ sở của doanh nghiệp sơ chế dừa; nhà cung ứng nguyên vật liệu và nhà phân phối có vốn 100% trong nƣớc. Sau đó, tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích Cronbach’s Alpha để
loại bỏ những biến quan sát không đủ độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá
(EFA) để loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu đồng thời nhóm gộp các biến quan sát lại thành từng nhóm nhân tốđể làm cơ sở kiểm định mô hình hồi quy bội. Bên cạnh đó, tác giả còn tiến hành đánh giá thực trạng hoạt động của các tác nhân trong chuỗi cung ứng dừa để tìm ra những thuận lợi và khó khăn trong quá
trình hoạt động.
3.2.2 Thiết kế nghiên cứu sơ bộ
Các bƣớc nghiên cứu sơ bộ
Bƣớc 1: Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về sự liên kết giữa các tác nhân trong chuỗi cung ứng.
Bƣớc 2: Nghiên cứu mô hình các nhân tốảnh hƣởng đến sự liên kết của các tác nhân trong chuỗi cung ứng đã đƣợc áp dụng trong và ngoài nƣớc.
HVTH: PHAN VĂN NI Trang 28
Bƣớc 3: Từthang đo nháp thì tác giả tiến hành thảo luận tay đôi với 08 nhà quản lý và 01 chuyên gia để xác định các nhân tốảnh hƣởng đến sự liên kết. Sau đó,
tác giả tiếp tục phỏng vấn thử 11 nhà quản lý để xây dựng thang đo sơ bộ.
Bƣớc 4: Tác giả tiến hành khảo sát trực tiếp để đánh giá các nhân tố ảnh