Giả thuyết
Nội dung giả thuyết Lý thuyết có liên quan Kỳ vọng
H1 Cấu trúc tổ chức có tác động đến hiệu quả sản xuất.
Lý thuyết phụ thuộc nguồn lực, lý thuyết dự phòng
+ H2 Cơng nghệ - kỹ thuật có tác động hiệu
quả sản xuất.
Lý thuyết dự phòng, lý thuyết phụ thuộc nguồn lực
+
H3 Nguồn nhân lực có tác động đến hiệu quả sản xuất.
Lý thuyết phụ thuộc nguồn lực
+ H4 Chuỗi cung ứng có tác động đến hiệu
quả sản xuất.
Lý thuyết phụ thuộc nguồn lực
+
Ký hiệu: (+) Tác động cùng chiều; (-) Tác động ngược chiều; (0) Không tác động (Nguồn: Tác giả tổng hợp)
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu
3.1.1. Phương pháp chung
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng cách tiếp cận nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp bởi phát sinh từ vấn đề nghiên cứu, tác giả phân tích và xem xét các nghiên cứu trước có liên quan về các phương pháp đo lường hiệu quả sản xuất, các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất, để trên cơ sở đó xây dựng và kiểm định mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất của các DN trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, để có cơ sở giúp tác giả quyết định có đưa ra các nhân tố tác động đến hiệu quả sản xuất phù hợp với thực trạng các DN tại TP. Hồ Chí Minh, tác giả sử dụng phương pháp định tính bằng kỹ thuật thu thập dữ liệu là thảo luận xin ý kiến của các chuyên gia (5 chuyên gia) trong lĩnh vực.
Sau khi có kết quả thảo luận với các chuyên gia, tác giả đưa ra mơ hình nghiên cứu chính thức và phát triển các giả thuyết nghiên cứu. Kế tiếp tác giả sử dụng phương pháp định lượng xây dựng thang đo cho các biến, thu thập dữ liệu và kiểm định các giả thuyết đặt ra. Khác với các nghiên cứu trước đây có liên quan đều sử dụng phương pháp định lượng, trong khi nghiên cứu này lại sử dụng phương pháp hỗn hợp nghĩa là cũng sử dụng phương pháp chính là phương pháp định lượng nhưng có thêm phương pháp định tính để xác định các nhân tố tác động vì tác giả muốn nghiên cứu nhiều nhân tố tác động đến hiệu quả sản xuất phù hợp với thực trạng các DN tại TP. Hồ Chí Minh. Do đó, theo tác giả sử dụng phương pháp hỗn hợp cho nghiên cứu này là phù hợp.
Sau khi xây mơ hình nghiên cứu chính thức và phát triển các giả thuyết nghiên cứu. Kế tiếp, tác giả sử dụng phương pháp định lượng nhằm mục đích kiểm định xem nhân tố nào trong số các nhân tố đưa ra tác động đến hiệu quả sản xuất thông qua việc (1) xây dựng phiếu câu hỏi khảo sát (thang đo); (2) kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo; (3) đề xuất mơ hình các nhân tố tác động đến hiệu quả sản xuất và sử dụng hồi quy bội để xác định mơ hình phù hợp nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu.
3.1.2. Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu của đề tài
3.2. Thiết kế nghiên cứu
Bước 1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát.
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Mơ hình nghiên cứu và đề xuất thang đo nháp
Phương pháp nghiên cứu định lượng (n=150)
Kiểm định thang đo EFA và Cronbach’s Alpha
Phân tích tương quan
Phân tích hồi quy
Kết luận và giải pháp
Thảo luận và xin ý kiến cac chuyên gia (n=5)
Hồn chỉnh thang đo chính thức
Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế gồm hai phần:
Phần I bao gồm các câu hỏi nhằm thu thập thông tin chung của đối tượng khảo sát (email, tên công ty, chức vụ, số năm kinh nghiệm,…)
Phần II, các câu hỏi đặt ra nhằm đánh giá mức độ tác động của các biến quan sát (chi phí sản xuất, chất lượng sản phẩm, tính linh hoạt, thời gian sản xuất) đến biến phụ thuộc và mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phiếu khảo sát sau khi thiết kế xong, được dùng để phỏng vấn thử 3 cá nhân để kiểm tra hình thức và mức độ chính xác, rõ ràng của các câu hỏi cũng như việc sử dụng các thuật ngữ (danh sách đối tượng được phỏng vấn thử trình bày trong Phụ lục 01).
Bước 2. Đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu.
Luận văn nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất tại các DN trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Phương pháp sử dụng trong luận văn là phương pháp khảo sát ý kiến đánh giá của các đối tượng khảo sát thông qua phiếu khảo sát. Trong bài luận văn này, tác giả lựa chọn đối tượng khảo sát và các nhân viên, nhà quản lý, ban giám đốc, H ĐQT trong các DN sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.
Có nhiều phương pháp chọn mẫu khác nhau, nhưng có thể được chia thành hai nhóm chính (1) chọn mẫu theo xác suất hay còn gọi là chọn mẫu ngẫu nhiên và (2) chọn mẫu phi xác suất hay khơng ngẫu nhiên. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), chọn mẫu xác suất thì tham số của nó có thể ước lượng hoặc kiểm định tham số của đám đông nghiên cứu, trong khi đó, chọn mẫu phi xác suất thì ngược lại. Vì vậy, để có thể ước lượng được mơ hình hồi quy, luận văn sử dụng phương pháp chọn mẫu xác xuất. Để kết quả khảo sát được đảm bảo độ tin cậy, đầu tiên cần xác định kích thước mẫu phù hợp với mơ hình nghiên cứu. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cũng phụ thuộc vào các phương pháp phân tích thống kê trong nghiên cứu (hồi quy, phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM…) được đánh giá qua cơng thức mang tính kinh nghiệm n= 50+ 8*m (m là số nhân tố độc lập). Mơ hình nghiên cứu trong Luận văn bao
gồm 4 biến độc lập. Do đó, số lượng mẫu tối thiểu là 50+ 8*4 =82 mẫu. Nghiên cứu này sử dụng kích thước mẫu là 150 đơn vị mẫu được chọn từ toàn bộ tổng thể là phù hợp.
Phiếu khảo sát được xây dựng chủ yếu dựa trên thang đo Likert 5 điểm, từ mức độ “hồn tồn khơng đồng ý” đến mức độ “hoàn toàn đồng ý” để đánh giá tác động của các nhân tố đến hiệu quả sản xuất tại các doanh nghiệp trên địa bàn TP. HCM
Bước 3. Tiến hành gửi phiếu khảo sát và nhận kết quả trả lời
Sauk hi xây dựng phiếu khảo sát xong, tác giả lựa chọn cách gửi phiếu khảo sát thơng qua hai hình thức: gửi bảng khảo sát online thơng qua ứng dụng Google Docs và phát bảng khảo sát trực tiếp cho các cá nhân đại diện các doanh nghiệp sản xuất trên địa bàn TP.HCM. Số lượng phiếu khảo sát trực tiếp thu được là 31 phiếu, 119 phiếu thu được từ khảo sát online. Phiếu khảo sát thu về nếu khơng hợp lệ sẽ được loại ngay. Có 35/150 phiếu khảo sát không hợp lệ bị loại do không điền đầy đủ các câu hỏi, ghi sai thông tin, để trống quá 10% câu hỏi. Phiếu khảo sát hợp lệ được sử dụng cho nghiên cứu là 115 mẫu.
Bước 4. Tiến hành xử lý dữ liệu.
Nhập dữ liệu thu thập được từ các phiếu khảo sát và sử dụng phần mềm Microsoft Exel xử lý dữ liệu thô như nhập liệu, xử lý dữ liệu và kiểm tra dữ liệu trống, kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu. Từ các dữ liệu thu thập được từ khảo sát, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích.
Bước 5. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’ Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
Phần mềm SPSS 20.0 được tác giả sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, và các biến quan sát có giá trị hệ số tương quan biến tổng < 0.3 là những biến khơng đạt u cầu. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha
≥ 0,6 thì khi đó thang đo đạt được độ tin cậy có thể chấp nhận, thang đo có độ tin cậy tốt hơn khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 - 0,8 (Nunnally và Bertein 1994). Theo Nguyễn Đình Thọ (2013) nếu hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,95 thì chứng tỏ nhiều biến trong thang đo cùng đo lường một khái niệm nghiên cứu dẫn đến hiện tượng trùng lắp. Do đó, thang đo được xem là chấp nhận và thích hợp đưa vào bước phân tích tiếp theo khi có hệ số tương quan có biến tổng lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’Alpha trong khoản từ 0,6-0,95.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, bước phân tích EFA sẽ giúp tác đánh giá các nhân tố hội tụ hay phân biệt. Khi đánh giá thang đo thơng qua bước phân tích này, tác giả cần lưu ý các thuộc tính sau: số lượng nhân tố rút trích được, hệ số tải nhân tố, phương sai trích, .. (Nguyễn Đình Thọ 2013).
Khi phân tích EFA, các thông số đo lường cần bảo đảm bảo thỏa mãn các điều kiện sau:
- Đại lượng Bartlett: là tham số thống kê dùng để xem xét giả thuyết về sự tương quan của các biến tổng thể. Theo Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc (2008) ta có thể kết luận có sự tương quan nếu mức ý nghĩa của kiểm định Bralett (Sig) ≤ 0,05.
- Eigenvalue: tham số này đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo Gerbing và Anderson (1988), nếu các nhân tố có chỉ số Eigenvalue <1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc. Vì thế, các nhân tố có ý nghĩa thống kê nếu có chỉ số Eigenvalue >1
- Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): Theo Hair & cộng sự (1998) các hệ số chuyển tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực, tạo ra giá trị hội tụ. Vì vậy, sau khi phân tích EFA những nhân tố có hệ số chuyển tải lớn hơn 0,5 sẽ được chọn.
- Chỉ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) có giá trị lớn 0,5 ≤ KMO ≤ 1
- Phương sai trích: thể hiện % biến thiên của các nhân tố đại diện được giải thích bởi các nhân tố. Theo Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc (2008) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% .
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 và phương pháp Principal Component và phép quay Varimax để phân tích nhân tố.
Bước 6. Đề xuất mơ hình nghiên cứu và phương pháp phân tích hồi quy bội được sử dụng để ước lượng mơ hình nghiên cứu.
Sau khi kiểm định độ tin cậy và giá trị của các thang đo (biến quan sát), các nhân tố được rút trích thành các nhóm nhân tố chính. Các nhóm nhân tố trên được mã hóa theo các biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc là nhân tố thể hiện quan điểm đánh giá của đối tượng khảo sát liên quan đến hiệu quả sản xuất. Có nhiều phương pháp để tiếp cận hiệu quả sản xuất, tuy nhiên, chúng ta cũng đã biết hiệu quả sản xuất luôn nằm trong giá trị từ 0 đến 1. Trong trường hợp này, biến phụ thuộc của hàm số có thể xem là một biến bị chặn trong khoảng giá trị từ 0 đến 1. Vì thế, Tobit được xem là hàm phù hợp nhất để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả sản xuất (McCarty và Yaisawarng, 1993, Tim Coelli và cộng sự 2005). Một số nghiên cứu trước về hiệu quả sản xuất cũng áp dụng hồi quy Tobit, có thể kể đến như: Rios và Shively (2005), Binam và cộng sự (2003).
Để sử dụng mơ hình hồi quy bội, cần thỏa mãn điều kiện là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mơ hình hồi quy bội cần phải kiểm tra giả thuyết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) là chỉ số được sử dụng để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2 khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bên cạnh đó, tác giả sử dụng kiểm định hệ số tương quan Pearson để xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng nếu các biến độc lập và biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với nhau thì chúng có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình tuyến tính, trong đó một biến gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại là biến độc lập.
Sau khi kiểm định độ phù hợp của mơ hình và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy, tác giả tiến hành đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính thơng qua hệ số 𝑅2 và 𝑅2 hiệu chỉnh. Viết phương trình hồi quy tuyến tính, trong đó, hệ số hồi quy tuyến tính của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất càng lớn.
3.3. Mơ hình hồi quy và đo lường biến 3.3.1. Mơ hình hồi quy 3.3.1. Mơ hình hồi quy
Để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố độc lập đến hiệu quả sản xuất, tác giả sử dụng mơ hình Tobit bao gồm các biến: cấu trúc doanh nghiệp (CTDN), công nghệ- kỹ thuật (CNKT), nguồn nhân lực (NNL), chuỗi cung ứng (CCU). Mơ hình ước lượng được xác định như sau:
HQSX= β0+β1(CTDN) + β2(CNKT) + β3(NNL) + β4(CCU) + u Trong đó:
HQSX = Giá trị của hiệu quả sản xuất được đo lường bằng phần trăm (%) hoặc giá trị tuyệt đối từ 0 đến 1, doanh nghiệp đạt hiệu quả cao nhất khi có giá trị hiệu quả bằng 1. (CTDN= Cấu trúc doanh nghiệp; CNKT= Công nghệ kỹ thuật; NNL= Nguồn nhân lực; CCU= Chuỗi cung ứng)
β0: là hằng số hồi quy ; βi: là trọng số hồi quy của mỗi nhân tố ; u: sai số ước lượng
3.3.2. Đo lường biến
Đo lường hiệu quả sản xuất
Hiệu quả sản xuất được đo lường thông qua 4 biến quan sát: giảm chi phí sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm, nâng cao tính linh hoạt, giảm thiểu thời gian sản xuất. Tên biến, ký hiệu biến và phương pháp đo lường biến phụ thuộc được thể hiện chi tiết trong bảng 3.1 bên dưới như sau: