Thang đo các thành phần LLCTR gồm: Sức mạnh mặc cả của nhà cung cấp, sức mạnh mặc cả của khách hàng, sức ép cạnh tranh của đối thủ cùng ngành, sự đe dọa của đối thủ tiềm ẩn được kiểm định qua 2 bước:
(1.) Đánh giá độ tin cậy cho từng thành phần. Trước hết, độ tin cậy được đánh giá qua hệ số cronbach alpha: các biến cĩ tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.6. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) [4])
(2.) Tiếp theo 4 thành phần được đưa vào phân tích nhân tố bằng phương pháp Principal axis factoring với phép quay Promax do thang đo các thành phần LLCTR là đa hướng (rút trích được nhiều hơn 1 nhân tố). Các biến cĩ trọng số nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ Eigenvalue là 1 và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)) [4]
4.1.1.1 Độ tin cậy cronbach alpha: 4 thành phần của LLCTR đều cĩ hệ số Cronbach
Alpha cao và tương quan biến tổng vượt yêu cầu. Do vậy thang đo các thành phần của LLCTR gồm 23 biến được chấp nhận trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.1 Độ tin cậy Cronbach Alpha của thang đo các thành phần LLCTR.
Biến quan sát thang đo nếu Trung bình
loại biến
Phương sai
thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến NCC: Alpha = 0.787
NCC1 - Số lượng NCC NPL ít, quy mơ lớn 11.88 2.995 .606 .730 NCC2 - NCC tạo sức ép khi có biến động 11.83 3.720 .477 .788 NCC3 - Chi phí chuyển đổi NCC cao 11.64 2.854 .726 .662 NCC4 - Thông tin về NCC 12.02 3.227 .579 .742
KH: Alpha = 0.940
KH5 - Số lượng KH ít 31.11 22.299 .872 .927 KH6 - Sản phẩm khơng có bí quyết 31.14 22.392 .883 .927 KH7 - Chi phí chuyển đổi của KH thấp 30.96 23.637 .718 .936 KH8 - KH muốn tìm thêm nơi SX ở Việt Nam 31.08 24.154 .590 .943 KH9 - KH muốn tìm thêm nơi SX ở quốc gia khác 31.03 23.722 .810 .932 KH10 - KH quan tâm Gía cả 31.26 22.765 .618 .946 KH11 - KH quan tâm Chất lượng & TGGH 31.11 22.887 .858 .929 KH12 - KH quan tâm Uy Tín & Kinh nghiệm cua DN 31.00 22.723 .861 .928 KH13 - Thông tin về KH 31.19 22.761 .823 .930
ĐTCN: Alpha = 0.938
ĐTCN14 - Sức ép của DN nội địa 23.02 17.680 .871 .921
ĐTCN15 - Sức ép của DN nước ngoài 23.11 18.568 .763 .931
ĐTCN16 - Tỷ lệ tăng trưởng ngành hấp dẫn 23.18 18.129 .811 .927
ĐTCN17 - Lực lượng lao động dễ tuyển dụng 23.02 18.394 .801 .928
ĐTCN18 - Trình độ đội ngũ quản lý 22.85 19.456 .825 .927
ĐTCN19 - Chi phí rời bỏ ngành may 22.92 19.868 .831 .928
ĐTCN20 - DN quyết tâm theo đuổi mục tiêu, chiến lược 23.10 18.461 .732 .935
GNN: Alpha = 0.825
GNN21 - Khơng có rào cản xâm nhập ngành 7.38 3.062 .526 .896 GNN22 - Không chủ động mẫu mã, nhãn hiệu 7.75 2.223 .805 .628 GNN23 - Không chủ động hệ thống phân phối 7.77 2.096 .743 .696
4.1.1.2 Phân tích nhân tố EFA:
- Hệ số KMO = 0.909 cho thấy dữ liệu là phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố. (0.5<KMO<1) (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)) [4]
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể với giả thuyết:
Ho: Khơng cĩ tương quan giữa các biến quan sát. H1: Cĩ tương quan giữa các biến quan sát
Với với mức ý nghĩa α = 5%. Sig. = 0.000 (0%) < α = 5%
=> Cĩ thể bác bỏ Ho, nghĩa là cĩ tương quan giữa các biến quan sát hay phân tích nhân tố cĩ ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
- Phép xoay promax cho thang đo đa hướng đã gom 23 biến của thang đo các thành phần LLCTR cịn 17 biến thuộc 3 yếu tố chuyên biệt cho hoạt động sản xuất kinh doanh của DNMXK với hệ số tải trên 0.5 đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố gồm: KH5, KH6, KH7, KH8, KH9, KH11, KH12, KH13, ĐTCN14, ĐTCN15, ĐTCN16, ĐTCN17, ĐTCN18, ĐTCN19, ĐTCN20, GNN22, GNN23. Loại đi 6 biến gồm: NCC1, NCC2, NCC3, NCC4, KH10, GNN21. Điều này hồn tồn phù hợp với kết quả thảo luận nhĩm vì cịn nhiều quan điểm trái chiều nhau do nguồn NPL phải nhập khẩu nhiều hiện nay.
- Tổng phương sai trích đạt được 71.425% cho thấy 3 nhân tố vừa rút ra giải thích được 71.425% biến thiên của dữ liệu. (phụ lục 4) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.2 Kết quả phân tích nhân tố của thang đo các thành phần LLCTR
a. KMO and Bartlett's Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .909
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2775.570
Df 253
Sig. .000
b. Mơ hình ma trận:
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 KH7 .886 KH7 .886 KH5 .848 KH6 .843 KH8 .821 KH9 .752 KH12 .729 KH11 .604 KH13 .539 ĐTCN14 .937 ĐTCN17 .875 ĐTCN16 .852 ĐTCN18 .850 ĐTCN15 .842 ĐTCN19 .758 ĐTCN20 .575 GNN23 .927 GNN22 .865 Cronbach’s Alpha .946 .938 .896 Eigenvalue 13.146 1.926 1.355 Phương sai trích (%) 55.877 7.010 4.708
4.1.2 Thang đo mức độ căng thẳng của cạnh tranh/ALCTR:
Thang đo ALCTR được đánh giá bằng độ tin cậy và phân tích nhân tố. Trước hết độ tin cậy được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha: các biến cĩ tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 được xem là biến rác và bị loại; thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Sau đĩ, trong phân tích nhân tố EFA dùng phương pháp Principal component với phép quay Varimax do ALCTR là đơn hướng (chỉ rút trích được 1 nhân tố); các biến cĩ trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại; điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ Eigenvalue là 1 và thang đo được chấp nhận khi phương sai trích lớn hơn 50%. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) [4])
4.1.2.1 Độ tin cậy cronbach alpha:
Kết quả phân tích cho thấy thang đo ALCTR cĩ Alpha rất cao (0.926) và tương quan biến tổng vượt yêu cầu. Do vậy thang đo ALCTR với 3 biến được chấp nhận.
Bảng 4.3 Độ tin cậy Cronbach Alpha của thang đo ALCTR Biến quan sát Trung bình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu
loại biến
Phương sai
thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến ALCTR: Alpha = 0.926
ALCTR24 – Hạn chế ALCTR để DN phát triển 7.83 2.157 .816 .922 ALCTR25 – Cần phải hạn chế ALCTR cho DNMXK 7.88 1.959 .859 .885 ALCTR 26 – DN quan tâm đến ALCTR hiện tại 7.86 1.652 .892 .864
4.1.2.2 Phân tích nhân tố EFA:
- Hệ số KMO =0.744 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. (0.5<KMO<1) (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)) [4]
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể với giả thuyết
H1: Cĩ tương quan giữa các biến quan sát
Với mức ý nghĩa α = 5%. Kết quả phân tích cho thấy Sig. = 0.00 (0%) < α = 5%
=> Bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là cĩ tương quan giữa các biến quan sát hay phân tích nhân tố cĩ ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
- Kết quả phân tích nhân tố 3 biến của ALCTR trích được 1 nhân tố ở Eigenvalue là 2.624 và tổng phương sai trích đạt 87.481 %
Bảng 4.4 Kết quả phân tích nhân tố của thang đo ALCTR
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .744 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 290.741
Df 3
Sig. .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative %
1 2.624 87.481 87.481 2.624 87.481 87.481
2 .246 8.204 95.684
3 .129 4.316 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa
Component 1
ALCTR 26 – DN quan tâm đến ALCTR hiện tại .954 ALCTR 25 – Cần Phải hạn chế ALCTR cho DNMXK .936 ALCTR 24 – Hạn chế ALCTR để DN phát triển .915 Extraction Method: Principal Component Analysis.
4.2 Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.2.1 Hiệu chỉnh mơ hình:
Ba nhân tố rút trích được sau đĩ được đặt tên lại bằng lệnh Transform - Compute Variables của SPSS và được đưa vào phân tích hồi qui.
- Nhân tố 1 vẫn lấy tên là Sức mạnh mặc cả/Quyền lực đàm phán của khách hàng (Gọi tắt là KHACHHANG) liên quan đến những quan tâm, khả năng đàm phán, mở rộng thị trường, thơng tin, … của khách hàng bao gồm 8 biến sau:
1. (KH5) - Số lượng khách hàng ít: KH sẽ chi phối hoạt động sản xuất của DN
2. (KH6) - Sản phẩm khơng cĩ bí quyết: KH sẽ dễ dàng tìm DN khác thay thế làm cho DN bị sức ép dễ mất khách hàng
3. (KH7) - Chi phí chuyển đổi của Khách hàng thấp: KH dễ dàng thay đổi DN khác 4. (KH8) - Khách hàng cĩ nhu cầu tìm thêm xưởng sản xuất ở Việt Nam: Năng lực của DN cĩ thể chưa đáp ứng nhu cầu hiện tại và tương lai của KH và khi cĩ thêm DN khác cùng sản xuất sẽ cạnh tranh cao hơn và quyền lực đàm phán của KH sẽ càng cao
5. (KH9) - Khách hàng cĩ nhu cầu tìm thêm xưởng sản xuất ở quốc gia khác: DN dễ bị mất KH
6. (KH11) - Khách hàng quan tâm đến chất lượng và thời gian giao hàng: DN bị thiếu sĩt hoặc chưa đáp ứng được vấn đề này.
7. (KH12) - Khách hàng quan tâm đến uy tín và kinh nghiệm của DN: DN chưa tạo được uy tín và niềm tin đối với KH -> KH sẽ ra nhiều điều kiện tạo sức ép lên DN nhằm mục đích an tồn cho họ.
8. (KH13) - Thơng tin về Khách hàng: Càng thiếu thơng tin DN càng bị KH chi phối - Nhân tố 2 vẫn lấy tên là sức ép từ đối thủ cạnh tranh cùng ngành (Gọi tắt là
ĐOITHU) liên quan đến những sức ép từ các DN trong và ngồi nước,…bao gồm 7 biến sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1. (ĐTCN14) - Sức ép của các DN nội địa càng cao làm cho ALCTR của DN càng lớn 2. (ĐTCN15) - Sức ép của các DN nước ngồi cao sẽ tạo sự cạnh tranh mạnh mẽ hơn
3. (ĐTCN16) - Tỷ lệ tăng trưởng của ngành hấp dẫn - trên 15%: DN theo đuổi để giành lấy phần hơn làm cho áp lực cạnh tranh trong ngành càng cao
4. (ĐTCN17) - Lực lượng lao động dễ tuyển dụng: DN dễ dàng lơi kéo -> khơng ổn định làm ảnh hưởng chất lượng, thời gian giao hàng -> uy tín của DN bị giảm,…
5. (ĐTCN18) - Trình độ đội ngũ quản lý khơng địi hỏi cao. Áp lực tương tự với lực lượng lao động.
6. (ĐTCN19) - Chi phí rời bỏ ngành may cao, các DN sẽ tiếp tục bám trụ với ngành làm tăng áp lực cạnh tranh trong ngành.
7. (ĐTCN20) - Doanh nghiệp luơn quyết tâm theo đuổi mục tiêu, chiến lược: DN quyết tâm giành lấy phần hơn trong ngành -> áp lực cạnh tranh cao.
- Nhân tố 3 vẫn được đặt tên là mối đe dọa từ đối thủ tiềm ẩn cĩ khả năng gia nhập
ngành (Gọi tắt là GNN) liên quan đến việc DNMXK khơng chủ động được nhãn hiệu, mẫu mã, thiết kế và hệ thống phân phối là điều kiện để đối thủ tiềm ẩn cĩ thể gia nhập ngành gồm 2 biến sau:
1. (GNN22) - Khơng chủ động hệ thống phân phối: DN khác dễ dàng tham gia làm tăng áp lực cạnh tranh của ngành
2. (GNN23) - Khơng chủ động được nhãn hiệu, mẫu mã: Đối thủ tiềm ẩn cĩ điều kiện và dễ dàng tham gia vào ngành làm tăng thêm áp lực cạnh tranh của ngành
Mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh cho hoạt động của DNMXK tại TP.HCM TP.HCM GNN KHACHHANG DOITHU ÁP LỰC CẠNH TRANH CỦA DNMXK TẠI TP.HCM
4.2.2 Hiệu chỉnh giả thuyết: Mơ hình đã hiệu chỉnh sẽ được dùng để kiểm định các
giả thuyết:
H1: Thành phần DOITHU cĩ quan hệ dương (cùng chiều) với ALCTR, nghĩa là khi sức ép của các đối thủ cạnh tranh trong ngành càng cao thì ALCTR của DNMXK càng lớn và ngược lại.
H2: Thành phần KHACHHANG cĩ quan hệ dương (cùng chiều) với ALCTR, nghĩa là sức mạnh đàm phán của khách hàng càng cao thì ALCTR của DNMXK càng lớn và ngược lại.
H3: Thành phần GNN cĩ quan hệ dương (cùng chiều) với ALCTR, nghĩa là đối thủ tiềm ẩn cĩ nhiều cơ hội để gia nhập ngành thì ALCTR của DNMXK càng lớn và ngược lại.
4.3 Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính:
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là cơng việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. Tương quan của một biến nào đĩ với chính nĩ sẽ cĩ hệ số tương quan là 1 và chúng cĩ thể được thấy trên đường chéo của ma trận. Mỗi biến sẽ xuất hiện hai lần trong ma trận với hệ số tương quan như nhau, đối xứng nhau qua đường chéo của ma trận. Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc cĩ tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, trong đĩ một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến cịn lại gọi là các biến độc lập.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi qui. Kiểm định t trong bảng các thơng số thống kê của từng biến độc lập dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi qui.
Sử dụng phương pháp Enter, SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thơng số thống kê liên quan đến các biến.
Sau đĩ, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính bội.
- Đối với giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau, sử dụng đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hĩa và giá trị dự đốn chuẩn hĩa. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì sẽ khơng nhận thấy cĩ liên hệ gì giữa các giá trị phần dư chuẩn hĩa và giá trị dự đốn chuẩn hĩa. Chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, khơng tạo thành một hình dạng nào.
- Đối với giả định về phân phối chuẩn của phần dư, sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì cĩ thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
- Đối với giả định về tính độc lập của sai số tức khơng cĩ tương quan giữa các phần dư, đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d cĩ giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng cĩ tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
- Đối với giả định phương sai của sai số khơng đổi, kiểm tra phương sai của sai số khơng thay đổi cĩ bị vi phạm hay khơng bằng kiểm định tương quan hạng Spearman, với giả thuyết Ho là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định khơng bác bỏ giả thuyết Ho thì kết luận phương sai của sai số khơng thay đổi. Phương trình hồi qui tuyến tính bội cĩ nhiều biến giải thích thì hệ số tương quan hạng cĩ thể tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến riêng.
- Đối với giả định khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến), sử dụng hệ số phĩng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor), nếu VIF vượt quá 10 thì đĩ là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp theo là đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội bằng hệ số R2 và
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});