5. Bố cục của luận văn
2.2. Phƣơng pháp thu thập và xử lý số liệu
2.2.1. Phƣơng pháp thu thập số liệu
Độ tin cậy của số liệu trong nghiên cứu định lƣợng phụ thuộc nhiều vào kích thƣớc mẫu đƣợc chọn (Greener, 2008). Cỡ mẫu là một đặc điểm quan trọng của bất kỳ nghiên cứu thực nghiệm nào trong đó mục tiêu là đƣa ra các suy luận về nhóm từ một mẫu. Để tổng quát từ một mẫu ngẫu nhiên và tránh các lỗi lấy mẫu hoặc sai lệch, một mẫu ngẫu nhiên cần có kích thƣớc phù hợp.
36
Nghiên cứu của Taherdoost (2017) về công thức tính cỡ mẫu Cochran đối với nghiên cứu trong kinh doanh thì cỡ mẫu đƣợc xác định nhƣ sau:
Hình 2.2. Bảng tham chiếu cỡ mẫu
- Thực tế, Việt Nam có 19 ODM về ô tô, 350 công ty sản xuất phụ tùng ô tô, 18
OEM thế giới về ô tô, 126 công ty cung cấp nguyên liệu ngành ô tô, khoảng 10 hiệp hội xã hội nghề nghiệp có liên quan đến công nghệ ô tô, nhiều cơ quan nghiên cứu trong và ngoài nƣớc nghiên cứu về ô tô, nhiều doanh nghiệp dịch vụ ngành giao thông vận tải, nhiều ngân hàng tổ chức tài chính nghiên cứu về ngành công nghiệp ô tô, nhiều trƣờng đại học – cao đẳng – trung cấp nghề – trung học nghề... đào tạo về cơ khí ô tô, công nghệ ô.
- Với thông tin trên, tác giả sử dụng quy mô n=500, biên độ sai số (khoảng tin cậy) e=3%, tỷ lệ (ƣớc tính) của quy mô có thuộc tính đƣợc đề cập p=50% thì cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu là 340 mẫu. Ở đây, tác giả thực hiện 340 mẫu cho nghiên cứu này.
Công cụ lấy mẫu là bảng câu hỏi khảo sát chính thức với thang đo Likert 5 cấp độ. Phƣơng pháp thu thập thông tin: thông tin dữ liệu đƣợc thu thập thông qua phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên.
37
2.2.2. Xây dựng giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu trƣớc đây về các yếu tố thành phần của phát triển doanh nghiệp ô tô Việt Nam bao gồm (1) Thị trƣờng, (2) Sản xuất phụ tùng, (3) Nguồn nhân lực, (4) Kỹ thuật & công nghệ, (5) Vận dụng chính sách là mô hình nghiên cứu đề xuất của luận án.
Hình 2.3. Mô hình nghiên cứu
2.2.3. Phƣơng pháp xử lý dữ liệu
Qua quá trình sàng lọc, loại bỏ các phiếu khảo sát không hợp lệ thì số phiếu còn lại để thực hiện quá trình nghiên cứu định lƣợng là 340 phiếu. Các bƣớc chuẩn bị để phân tích dữ liệu:
Bảng 2.2. Các bƣớc chuẩn bị dữ liệu phân tích
Bƣớc Nội dung
1 Sau khi thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thông tin
2 Mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời
3 Nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0
Đầu tiên, tiến hành các thống kê mô tả, thống kê tần số dữ liệu thu thập. Sau đó, tiến hành: (1) Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach s Alpha; (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis); (3) Phân tích tƣơng quan (Correlations), (4) Phân tích hồi quy đa biến (Regression) và kiểm định các giả thuyết trong mô hình với mức ý nghĩa 5%.
2.2.3.1. Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Ngọc và cộng sự (2008), hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan
38
với nhau, nhƣng hệ số này không cho biết mục hỏi nào cần đƣợc loại bỏ và mục hỏi nào phải đƣợc giữ lại, để làm đƣợc điều này cần xác định mục hỏi nào không phân biệt đƣợc những ngƣời cho điểm số lớn và những ngƣời cho điểm số nhỏ trong tập hợp toàn bộ các mục hỏi, kiểm tra hệ số tƣơng quan giữa tổng điểm của từng ngƣời và điểm của từng mục hỏi, việc này sẽ loại đƣợc những biến quan sát không đóng góp nhiều cho việc mô tả các khái niệm cần đo. Theo quy ƣớc thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lƣờng đƣợc đánh giá là tốt phải có hệ số lớn hơn hoặc bằng 0.8. Theo tác giả Hoàng Ngọc và cộng sự (2008), thì hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nên > 0.4 và Cronbach s Alpha nên >= 0.7 đồng thời là điều kiện chấp nhận với nghiên cứu này.
2.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phần lớn trong nghiên cứu sẽ thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau, cần phải giảm bớt đến một số lƣợng có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 2.3. Các bƣớc phân tích nhân tố EFA
Bƣớc Nội dung
1 Đối với các biến quan sát đo lƣờng phát triển doanh nghiệp ô tô Việt
Nam đến năm 2030 (thang đo đơn hƣớng): sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Component với phép quay Varimax.
2 - Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể Bartlett, giả thuyết này đƣợc kiểm định thông qua đại lƣợng Bartlett ≤ 0.05.
- Xem xét giá trị KMO: 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp
với dữ liệu; ngƣợc lại KMO≤ 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5.
- Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải
thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1.
- Xem xét giá trị tổng phƣơng sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố đƣợc trích giải thích đƣợc % sự biến thiên các biến quan sát.
39
- Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để
đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là đạt đƣợc mức tối thiểu; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75.
2.2.3.3. Phân tích tƣơng quan
Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson (r) để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ, giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính. Tuy nhiên, giá trị của r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến chƣa hẳn có nghĩa 2 biến đó không có mối liên hệ. Vì vậy, hệ số tƣơng quan tuyến tính chỉ nên đƣợc sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tƣơng quan tuyến tính.
Ngoài ra, cần phải kiểm định hệ số r có giá trị cao đƣợc ở trong mẫu phản ánh một tập hợp biến thiên thật sự trong tổng thể không hay chỉ do ngẫu nhiên. Để kiểm định giả thuyết này, cần một số giả định về phân phối chung của cả hai biến. Giả định thông thƣờng là các mẫu ngẫu nhiên độc lập đƣợc lấy ra từ tổng thể trong đó cả hai biến đều có phân phối chuẩn. Nếu không biết trƣớc gì về chiều hƣớng mới liên hệ nên sử dụng kiểm định hai phía. Tức là giả thuyết hệ số tƣơng quan bằng 0 bị bác bỏ đối với cả hai giá trị dƣơng quá lớn hoặc giá trị âm quá nhỏ của t. Nếu chiều hƣớng mối liên hệ đã có thể xác định thì giả thuyết chỉ bị bác bỏ khi giá trị t đủ lớn theo hƣớng đã xác định. Sau khi thực hiện phân tích tƣơng quan, tiến hành bƣớc tiếp theo là xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính.
2.2.3.4. Phân tích hồi quy
Mô hình hồi quy tuyến tính có dạng: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei. Trong đó: Y là biến phụ thuộc, Xpi biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i, các hệ số βp là hệ số hồi quy riêng từng phần, ei là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai không đổi σ2.
40
Mô hình tuyến tính có các giả định: biến phụ thuộc có phân phối chuẩn đối với bất kì kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình; không có biến giải thích nào có thể đƣợc biểu thị dƣới dạng tổ hợp tuyến tính với những biến giải thích còn lại, nếu có thì sẽ xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Sử dụng hệ số xác định R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, kiểm định F để kiểm định độ phù hợp của mô hình, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy, kiểm tra tính đa cộng tuyến, đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
Bảng 2.4. Mô tả các biến trong phƣơng trình hồi quy đa biến
Biến Ý nghĩa TT Thị trƣờng SX Sản xuất phụ tùng NL Nguồn nhân lực CN Kỹ thuật và công nghệ CS Vận dụng chính sách
DNOT Doanh nghiệp ô tô
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến.
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
- Kiểm tra giả định về hiện tƣợng đa cộng tuyến (tƣơng quan giữa các biến độc
lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Ngọc, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố tác động đến sự phát triển doanh nghiệp ô tô Việt Nam đến năm 2030: yếu tố có hệ số càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình.
Tóm tắt chƣơng 2
Chƣơng này trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện để điều chỉnh thang đo các khái niệm nghiên cứu và kiểm định mô hình lý thuyết. Phƣơng pháp
41
nghiên cứu đƣợc thực hiện hai bƣớc: Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm đƣợc thực hiện nhằm mục đích hiệu chỉnh bảng câu hỏi thăm dò ý kiến đáp viên cho phù hợp. Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua việc sử dụng bảng câu hỏi với kích cỡ mẫu là 340 mẫu. Các quan sát trong các yếu tố đều sử dụng thang đo Likert. Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc sẽ đƣợc mã hóa, nhập liệu vào chƣơng trình phân tích số liệu thống kê SPSS để tiến hành phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu sẽ đƣợc tiếp tục nghiên cứu ở chƣơng sau.
42
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN SỰ PHÁT TRIỂN DOANH NGHIỆP Ô TÔ VIỆT NAM
Mục đích của chƣơng 3 là khái quát và phân tích thực trạng về doanh nghiệp ô tô Việt Nam. Từ đó phân tích, mô tả mẫu khảo sát, trình bày kết quả kiểm định thang đo và các giả thuyết đƣa ra trong mô hình. Nội dung của chƣơng này gồm ba phần chính. Trƣớc tiên, là phần mô tả mẫu khảo sát, kế đến là kết quả kiểm định thang đo thông qua phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Cuối cùng là kết quả kiểm định các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu.
3.1. Khái quát về doanh nghiệp ô tô Việt Nam
Trong lịch sử công nghiệp Việt Nam thì ngành ô tô vẫn còn non trẻ. Năm 2004, 2 doanh nghiệp Việt Nam là Công ty cổ phần ôtô Trƣờng Hải (Thaco) và Công ty cổ phần ôtô Xuân Kiên (Vinaxuki) đã đƣợc cho phép sản xuất, lắp ráp ôtô các loại. Năm 2012, ôtô Xuân Kiên gặp khó khăn, sau đó phải đóng cửa.
3.1.1. Giai đoạn 2015 - 2019
Trong ngành ô tô, các sản phẩm xe thƣờng đƣợc phân thành 3 loại là xe du lịch, xe thƣơng mại (xe bus và xe tải), xe chuyên dụng; Theo loại hình doanh nghiệp, chia làm 3 nhóm chủ yếu (1) Nhóm FDI bao gồm Mercedes-Benz, Ford, Chevrolet, Suzuki, SYM…; (2) Nhóm liên doanh bao gồm Toyota, Mazda, Honda, Mitsubishi, Nissan, Hino, Isuzu, Kia, Daewoo Bus…; (3) Nhóm doanh nghiệp trong nƣớc bao gồm: VinFast, Do Thanh Auto, Samco, Thaco, Veam, Mekong, Vinamotor.
Công ty Cổ phần Ôtô Trƣờng Hải (Thaco) có tổng số cán bộ công nhân viên khoảng 20.000 ngƣời. Là một trong những nhà sản xuất ô tô hàng đầu và lớn nhất Việt Nam, Thaco có chuỗi giá trị từ đầu đến cuối, từ R&D sản phẩm, điều chỉnh phụ tùng ô tô đến lắp ráp ô tô, hậu cần, phân phối và bán lẻ. Công ty cung cấp đa dạng các sản phẩm: xe tải, xe buýt, xe du lịch, xe chuyên dùng từ phân khúc tầm
43
trung đến hạng sang liên tiếp đạt đƣợc doanh số và thị phần cao trên thị trƣờng nội địa trong những năm qua.
Hình 3.1. Năm thƣơng hiệu ô tô của Trƣờng Hải
Thaco sở hữu 5 thƣơng hiệu ô tô tại Việt Nam bao gồm Mazda, Kia, Peugeot, Thaco truck và Thaco bus với doanh số giữ vững đứng đầu thị trƣờng thị trƣờng Việt Nam.
Hình 3.2. Doanh số bán hàng của THACO 2014-2020
Khu công nghiệp cơ khí ô tô Thaco Chu Lai, tỉnh Quảng Nam, đƣợc coi là trung tâm lớn nhất của sản xuất ô tô và công nghiệp hỗ trợ tại Việt Nam. Đây là nơi có 32 công ty và đơn vị, bao gồm nhà máy lắp ráp ô tô, nhà máy sản xuất phụ tùng ô tô và khu liên hợp cơ khí, cảng Chu Lai và đơn vị hậu cần, công ty vận tải đƣờng bộ và vận tải biển, công ty đầu tƣ & xây dựng, trƣờng Cao đẳng nghề Thaco và các đơn vị hỗ trợ khác.
VinFast đƣợc thành lập vào năm 2017, là một phần của Vingroup – công ty tƣ nhân lớn nhất Việt Nam. Công ty đặt mục tiêu trở thành nhà sản xuất ô tô và xe
44
máy hàng đầu tại Đông Nam Á, tầm nhìn đƣa Vingroup trở thành tập đoàn công nghệ, dịch vụ tiêu chuẩn quốc tế vào năm 2028 với trọng tâm là phát triển công nghệ và ứng dụng. VinFast thành lập nhà máy sản xuất, nghiên cứu, khu công nghiệp cho các nhà cung cấp và khu phức hợp Hải Phòng. Khu phức hợp diện tích 335 ha bao gồm trung tâm R&D, nhà máy sản xuất ô tô, trung tâm đào tạo. Từ nay đến năm 2025 - 2030, hầu hết R&D dự kiến sẽ đƣợc chuyển hƣớng tới ô tô điện. VinFast tuyên bố đa dạng hóa sản phẩm trong nỗ lực cạnh tranh với các thƣơng hiệu nhƣ Mercedes Benz, BMW, Audi, Lexus và xe điện.
Hình 3.3. Các mẫu xe của VinFast
Tháng 10/2018, VinFast đã đƣa hai xe mẫu Sedan Lux A 2.0 và SUV Lux SA 2.0 tham gia triển lãm quốc tế Paris Motor Show, một trong những sự kiện ô tô lớn nhất toàn cầu và nhận đƣợc sự đón nhận nhiệt tình của công chúng quốc tế.
Năm 2016, cùng với việc giảm thuế ô tô nhập khẩu từ ASEAN xuống 40% là sự thay đổi cách tính thuế TTĐB đối với xe nhập khẩu từ giá vốn sang giá bán buôn, tức là giá vốn cộng với chi phí vận chuyển, quảng cáo, bán hàng và lợi nhuận của doanh nghiệp dẫn đến giá ô tô trong nƣớc tăng.
Năm 2017, nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp lắp ráp xe trong nƣớc chính phủ ban hành Nghị định 116 siết chặt điều kiện kinh doanh của các doanh nghiệp nhập khẩu ô tô và Nghị định 125 với nội dung thuế nhập khẩu linh kiện ô tô giảm về 0%
45
nếu đáp ứng các điều kiện do Chính phủ đƣa ra khiến lƣợng ô tô nhập khẩu giảm mạnh.
Năm 2018, Nghị định 116 có hiệu lực, thuế tiêu thụ đặc biệt tính theo dung tích xi lanh, xe ô tô chở ngƣời từ 9 chỗ ngồi trở xuống có dung tích xi lanh từ 2.0 lít trở xuống đƣợc giảm 5% thuế tiêu thụ đặc biệt, các mẫu xe có dung tích xi lanh trên 2.500cc - 3.000cc bị tăng thuế tiêu thụ đặc biệt 5%, giảm thuế ô tô nhập khẩu từ ASEAN về 0% khiến lƣợng ô tô nhập khẩu giảm mạnh.
Năm 2019, Nghị định 16/2019/QĐ-TTg lộ trình áp dụng tiêu chuẩn khí thải đƣợc ban hành đối với ô tô tham gia giao thông và ô tô đã qua sử dụng nhập khẩu,