1.2.1 .Th ị trưởng ngành kinh doanh vật liệu, thiết bị lắp đặt trong xây dựng tại Việt Nam
2.4. Đánh giá năng lực cạnh tranh của công ty thông qua khảo sát khách hàng
2.4.3. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
2.4.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Để áp dụng được phân tích nhân tố cần trải qua phép kiểm định sự phù hợp của
dữ liệu đối với phương pháp phân tích nhân tố. Kiểm định này được thực hiện qua hai đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olikin Meansure of Sampling Adequacy) và
Barlett (Barlett’s Test of Sphericity).
Bảng 2.7 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,687
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 794,905
Df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Dựa vào bảng trên ta thấy, hệ số KMO bằng 0,687 (0,5 < 0,687 < 1), kiểm định Bartlett’s có giá trị sig. bằng 0,000 <0,05 cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
2.4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa
cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc
các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại
khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa
vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo
mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và
được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor
Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120.
Bảng 2.8 Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 SANPHAM1 0,824 SANPHAM2 0,796 SANPHAM3 0,792 SANPHAM4 0,705 UYTIN2 0,823 UYTIN1 0,804 UYTIN3 0,759 UYTIN4 0,734 GIACA1 0,803 GIACA4 0,788 GIACA2 0,749 GIACA3 0,713 PHANPHOI3 0,793 PHANPHOI4 0,787 PHANPHOI2 0,748 PHANPHOI1 0,736 NHANVIEN1 0,804 NHANVIEN4 0,757 NHANVIEN2 0,753 NHANVIEN3 0,728 Eigenvalue 3,175 2,942 2,450 2,016 1,973 Cumulative % 15,876 30,586 42,837 52,916 62,782
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc
lập ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của công ty TNHH TM Quang Thiện vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát
vẫn là 20, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải
nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành
các bước phân tích tiếptheo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích
(Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &
Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 62,782% > 50% do
đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Đề tài tiến hành gom các biến quan sát:
- Nhân tố 1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Sản phẩm – SANPHAM” gồm 4 biến quan sát: SANPHAM1, SANPHAM2, SANPHAM3,
SANPHAM4.
- Nhân tố 2 (Factor 2): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Uy tín thương
hiệu – UYTIN” gồm 4 biến quan sát: UYTIN1, UYTIN2, UYTIN3,UYTIN4.
- Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Giá cả – GIACA” gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3,GIACA4.
- Nhân tố 4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Hệ thống phân
phối – PHANPHOI” gồm 4 biến quan sát: PHANPHOI1, PHANPHOI2,
PHANPHOI3, PHANPHOI4.
- Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên nhân tốmớinày là “Đội ngũnhân viên
– NHANVIEN” gồm 4 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3,
NHANVIEN4.
2.4.3.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 2.9 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,682
Bartlett's Test of Sphericity
Approx, Chi-Square 70,278
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích qua 3 biến quan sát đốivớibiến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”,kết quả cho thấychỉ số KMO là 0,682
(0,5 < 0,682 <1) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, nên dữ
liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
2.4.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 2.10 Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Năng lực cạnh tranh Hệ số tải
NLCT2 0,811
NLCT3 0,804
NLCT1 0,794
Cumulative % 64,464
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này
được tạo ra từ3 biếnquan sát mà đềtài đãđề xuấttừ trước, nhằm mục đích rút ra kết
luận về nănglực cạnh tranh của công ty TNHH TM Quang Thiện. Nhân tố nàyđược
gọi là “Năng lực cạnh tranh-NLCT”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của công ty TNHH TM Quang Thiện, đó chính là “Sản phẩm”, “Uy tín thương hiệu”, “Giá cả”, “Hệ thống phân phối” và “Đội ngũ
nhân viên”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thayđổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá.
2.4.4. Phân tích hồi quy
2.4.4.1. Kiểm định mối tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 2.11 Phân tích tương quan Pearson
NLCT GIACA SANPHAM UYTIN NHANVIEN PHANPHOI Tƣơng quan Pearson 1,000 0,343 0,398 0,493 0,313 0,287
Sig.(2-tailed 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001
N 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05,
cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (cả 5 nhân tố lớn hơn 0 và bé hơn 0,5)
nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho
biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”.
2.4.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới
cóảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”, nghiên cứu tiến hành hồi quy
mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân
tố mới này đếnsự hài lòng của khách hàng cá nhân.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Năng lực cạnh tranh” –
NLCT và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5
biến: “Giá cả” – GIACA, “Sản phẩm” – SANPHAM, “Uy tín thương hiệu” –UYTIN,
“Đội ngũ nhân viên” – NHANVIEN, “Hệ thống phân phối” – PHANPHOI với các hệ
số Bê– ta tương ứng lần lượt làβ1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
NLCT = β0 + β1GIACA + β2SANPHAM + β3UYTIN + β4NHANVIEN + β5PHANPHOI + ei
Dựavào hệ số Bê–ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các
biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với
mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến năng
2.4.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 2.12 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,770 0,592 0,574 0,347 1,797
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu
chỉnhlà 0,574 tức là:độ phù hợp củamô hình là 57,4%. Hay nói cách khác, 57,4% độ
biếnthiên của biếnphụthuộc “Nănglựccạnh tranh” được giảithích bởi 5 nhân tố được đưavào mô hình. Bên cạnh đó,ta nhậnthấygiá trị R Square hiệu chỉnhlà 0,574 khá là cao ( > 50%), nghĩalà mối quan hệgiữa biến độclập và biếnphụ thuộc đượccoi là gần
chặt chẽ.
2.4.4.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.13 Kiểm định ANOVA
ANOVA
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 19,914 5 3,983 33,102 0,000
Residual 13,716 114 0,120
Total 33,630 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy
phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được
khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”.
2.2.4.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy,
nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có
mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô
hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 2.14 Hệ số phân tích hồi quy
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số 0,269 0,281 0,959 0,339 GIACA 0,192 0,035 0,334 5,483 0,000 1,036 SANPHAM 0,221 0,038 0,357 5,866 0,000 1,035 UYTIN 0,230 0,036 0,397 6,470 0,000 1,054 NHANVIEN 0,142 0,037 0,233 3,813 0,000 1,039 PHANPHOI 0,152 0,040 0,232 3,789 0,000 1,048
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độclập được đưavào mô hình:“Giá
cả”, “Sản phẩm”, “Uytín thương hiệu”, “Đội ngũ nhân viên”, “Hệ thốngphân phối” đều
nhỏ hơn0,05 chứngtỏcác biến độc lậpnày có ý nghĩathốngkê trong mô hình. Ngoài ra hằngsốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,339 > 0,05 nên cũngsẽ bịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
NLCT = 0,334GIACA + 0,357SANPHAM + 0,397UYTIN + 0,233NHANVIEN + 0,232PHANPHOI + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố là “Giá cả”, “Sản
phẩm”, “Uy tín thương hiệu”, “Đội ngũ nhân viên”, “Hệ thống phân phối” ảnh hưởng đến “Nănglực cạnh tranh” của công ty TNHH TM Quang Thiện.
Đề tài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệ số Bê– ta như sau:
- Hệ số β1 = 0,334 có ý nghĩa là khi biến “Giá cả” thay đổi một đơn vị trong khi
các biến khác không đổi thì “Năng lực cạnh tranh” biến động cùng chiều với 0,334 đơnvị.
- Hệ số β2 = 0,357 có ý nghĩa là khi biến “Sản phẩm” thay đổi một đơn vị trong
khi các biến khác không đổi thì “Năng lực cạnh tranh” biến động cùng chiều với 0,357 đơnvị.
- Hệ số β3 = 0,397 có ý nghĩa là khi biến “Uy tín thương hiệu” thay đổi một đơn
vị trong khi các biến khác không đổi thì “Năng lực cạnh tranh” biến động cùng chiều
với 0,397 đơnvị.
- Hệ số β4 = 0,233 có ý nghĩa là khi biến “Nhân viên” thay đổi một đơn vị trong
khi các biến khác không đổi thì “Năng lực cạnh tranh” biến động cùng chiều với 0,233 đơnvị.
- Hệ số β5 = 0,232 có ý nghĩa là khi biến “Hệ thống phân phối” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Năng lực cạnh tranh” biến động cùng chiều với 0,232 đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến
biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”, năng lực cạnh tranh của công ty TNHH TM Quang Thiện sẽ được gia tăng khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty TNHH TM Quang Thiện cần có những động thái nhằm kiểm soát các
nhân tố này một cách tốt hơn.
2.4.4.6. Xem xét tự tƣơng quan
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số
kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin –
Watson là 1,797 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảyra hiện tượng tự tươngquan.
2.4.4.7. Xem xét đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mô hình nhỏ (trên dưới giá trị 1) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm
2.4.4.8. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
Biểu đồ 2.1 Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hoá
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai
mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để
phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để
xem xét sự phù hợp của mô hìnhđưa ra.
Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân
theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ 1,78E-15 và giá trị Std.Dev gần bằng 1
(0,979).
2.4.5. Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hƣởng đến năng lực cạnh tranh của công ty TNHH TM Quang Thiện
Sau khi xác định được các nhân tố thực sự có tác động đến năng lực cạnh tranh
của công ty cũng như mức độ ảnh hưởng của nó, ta tiến hành phân tích đánh giá của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố này thông qua kết quả điều tra phỏng vấn mà nghiên cứu đã thu thập từ trước.
Bảng hỏi nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ, được chú thích với nhân viên như sau:
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý
2.4.5.1. Đánh giá của khách hàng đối với nhóm Giá cả
Thang đo nhóm Giá cả gồm có 4 biến quan sát: Giá cả phù hợp với chất lượng;
Giá cả có sự cạnh tranh với các doanh nghiệp khác; Giá cả ổn định không thay đổi thường xuyên; Giá cả phù hợp với thu nhập.
Bảng 2.15 Đánh giá của khách hàng đối với nhóm Giá cả
One Sample T-test
Tiêu chí Test Value Mean Sig.(2-tailed)
GIACA1 4 3,65 0,002 GIACA2 3,03 0,000 GIACA3 3,22 0,000 GIACA4 3,50 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Giả thiết:
H0: µ = 4 (Sig. > 0,05) H1: µ ≠ 4 (Sig. < 0,05)
Theo kết quả của kiểm định trên có thể thấy rằng, khách hàng đánh giá đối với nhóm “Giá cả” là khá thấp.
Theo đó, cả 4 nhận định GIACA1, GIACA2, GIACA3 và GIACA4 đều có mức
ý nghĩa bé hơn 0,05 (chấp nhận giả thiết H1: µ ≠ 4), nên ta phải dựa vào giá trị trung bìnhđể có thể đưa ra đánh giá.
Cụ thể, cả 4 nhận định GIACA1 – “Giá cả phù hợp với chất lượng”, GIACA2 – “Giá cả có sự cạnh tranh với các doanh nghiệp khác”, GIACA3 – “Giá cả ổn định