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 hệ số R2 điều chỉnh. Hệ số R2 đã được chứng minh là hàm khơng giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng cĩ nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với tập dữ liệu. Để giải quyết tình huống này, hệ số R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh tốt hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. Hệ số R2 điều chỉnh khơng nhất thiết phải tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nĩ khơng phụ thuộc vào độ lệch phĩng đại của hệ số R2.
Sau cùng sẽ viết phương trình hồi qui tuyến tính bội, dựa vào các hệ số hồi qui riêng phần
để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ALCTR của các DNMXK. Hệ số hồi qui riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của nhân tố đĩ đến ALCTR càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng theo chiều thuận và ngược lại.
4.3.1 Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc:
Căn cứ trên mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh tương ứng với sự thay đổi trong 3 thành phần LLCTR tác động đến ALCTR của các DNMXK ta cĩ phương trình hồi qui đa biến như sau:
ALCTR = β0 + β1* KHACHHANG + β2* DOITHU + β3 *GNN (4.1)
Trong đĩ
ALCTR là biến phụ thuộc (Y)
KHACHHANG, DOITHU, GNN là biến độc lập (Xi) βk là hệ số hồi qui riêng phần (k = 0…3)
Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc ALCTR và 3 biến độc lập: KHACHHANG, DOITHU, GNN được thiết lập. Căn cứ vào hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 5% để xây dựng mơ hình hồi qui. Kết quả phân tích tương quan như sau với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía:
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tương quan
ALCTR KHACHHANG DOITHU GNN
ALCTR Pearson Correlation 1 .734** .863** .670**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 120 120 120 120
KHACHHANG Pearson Correlation .734** 1 .706** .592**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 120 120 120 120
DOITHU Pearson Correlation .863** .706** 1 .636**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 120 120 120 120
GNN Pearson Correlation .670** .592** .636** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 120 120 120 120
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hệ số tương quan giữa ALCTR và 3 biến độc lập rất cao (thấp nhất là 0.670). Sơ bộ cĩ thể kết luận 3 biến độc lập này cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến ALCTR. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau cũng cao (thấp nhất là 0.592). Do đĩ, kiểm định đa cộng tuyến cần tiến hành trong các bước tiếp sau để xác định xem các biến độc lập cĩ ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
4.3.3 Kiểm tra các giả định hồi qui: Để mơ hình khơng bị lỗi cần thực hiện kiểm tra
cĩ phân phối chuẩn và (4) khơng cĩ tương quan giữa các phần dư. Kết quả cho thấy khơng cĩ vi phạm giả định, các biến đều phù hợp cho phân tích hồi qui. (phụ lục 4).
4.3.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính (linearity):
Giả định này được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hĩa và giá trị dự dốn chuẩn hĩa (ZRESID và ZPRED). Kết quả các giá trị phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0 => cĩ mối liên hệ tuyến tính.
4.3.3.2 Giả định phương sai của sai số khơng đổi (Equal variance – homoscedasticity) homoscedasticity)
Giả định này được kiểm tra bằng tương quan giữa các nhân tố và trị tuyệt đối phần dư chuẩn hĩa bằng kiểm định spearman. Các giá trị sig đều lớn hơn 5% nên khơng bác bỏ giả thuyết Ho = > phương sai khơng đổi.
4.3.3.3 Giả định phần dư cĩ phân phối chuẩn (Normality Distribute):
Biểu đồ histogram cho phần dư của biến phụ thuộc cho giá trị Mean ≈ 0 và Std. ≈ 1. Như vậy giả định phần dư cĩ phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
4.3.3.4 Giả định khơng cĩ tương quan giữa các phần dư (No Autocorrelation)
Giá trị Dubin-watson = 1.918 (≈ 2) nên nằm trong vùng chấp nhận [dU, 4-dU] => khơng cĩ tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, cả 4 giả định hồi qui đều khơng bị vi phạm nên hồn tồn cĩ thể đưa các biến vào phân tích hồi qui hồn chỉnh.
4.3.4 Hồi qui hồn chỉnh: Phương pháp Enter đồng thời đưa 3 biến vào mơ hình hồi
Bảng 4.6: Kết quả hồi qui hồn chỉnh
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .888a .789 .784 .31671 1.918
a. Predictors: (Constant), GNN, KHACHHANG, DOITHU b. Dependent Variable: ALCTR
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 43.516 3 14.505 144.609 .000a
Residual 11.636 116 .100
Total 55.152 119
a. Predictors: (Constant), GNN, KHACHHANG, DOITHU b. Dependent Variable: ALCTR
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .309 .195 1.587 .115
KHACHHANG .233 .071 .204 3.268 .001 .467 2.140 DOITHU .591 .062 .621 9.531 .000 .428 2.335 GNN .120 .045 .154 2.692 .008 .554 1.803
a. Dependent Variable: ALCTR
4.3.4.1 Độ phù hợp của mơ hình: Giá trị R Square điều chỉnh = 0.784 nghĩa là mơ hình giải thích được 78.4% biến thiên của dữ liệu hay 3 nhân tố này giải thích được hình giải thích được 78.4% biến thiên của dữ liệu hay 3 nhân tố này giải thích được 78.4% biến thiên dữ liệu, 21.6% cịn lại là do các nguyên nhân khác.
4.3.4.2 Hiện tượng đa cộng tuyến: Mơ hình hồi qui đa biến khơng cĩ hiện tượng đa
cộng tuyến vì hệ số phĩng đại phương sai VIF chạy từ 1.803 đến 2.335 đạt yêu cầu VIF < 10, nghĩa là các biến độc lập khơng cĩ tương quan với nhau.
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài thì phương trình hồi qui bội thể hiện mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ALCTR của các DNMXK được viết như sau:
ALCTR = 0.309 + 0.233*KHACHHANG + 0.591*DOITHU + 0.120*GNN (4.2) 4.4 Kiểm định các giả thuyết:
Kết quả mơ hình hồi qui hồn chỉnh (phương trình 4.2) cho thấy ALCTR chịu tác động cùng chiều của các thành phần DOITHU, KHACHHANG, GNN. Các giả thuyết H1, H2, H3 đều được chấp nhận. DOITHU là nhân tố tác động mạnh nhất đến ALCTR với hệ số ảnh hưởng 0.591, tiếp đến là KHACHHANG 0.233 và cuối cùng là GNN 0.120.
Tĩm tắt chương 4
Tồn bộ kết quả nghiên cứu được trình bày trong chương 4 với 3 phần chính: (1) Kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố, (2) Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết và (3) Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thuyết.
- Thang đo các thành phần LLCTR với 23 biến ban đầu cũng được chấp nhận tồn bộ. Tuy nhiên, trong phân tích nhân tố các thành phần đặc trưng của LLCTR (NCC, KH, ĐTCN, GNN) đã thay đổi thành 3 thành phần đặc trưng cho các DNMXK là DOITHU, KHACHHANG, GNN. Thang đo ALCTR với 3 biến được chấp nhận. Từ kết quả phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết được hiệu chỉnh lại.
- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình bằng hồi qui đa biến cho thấy mơ hình ALCTR từ các thành phần LLCTR của các DNMXK chịu tác động cùng chiều (dương) của thành phần DOITHU, KHACHHANG, GNN là phù hợp với dữ liệu. Những kết quả phân tích dữ liệu tại chương 4 là cơ sở cho các nội dung đề xuất trong chương 5.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Giới thiệu: Nghiên cứu về ALCTR của các DN hoạt động trong lĩnh vực may xuất khẩu hồn tồn cĩ giá trị khoa học và thực tiễn. Bên cạnh việc đĩng gĩp thêm một nghiên cứu làm sáng tỏ về ALCTR trong lĩnh vực sản xuất kinh doanh của ngành may xuất khẩu, đề tài cịn cĩ giá trị thực tiễn đối với các DN cĩ các đặc trưng tương tự.
Chương cuối của đề tài sẽ trình bày 3 nội dung chính: (1) Kết quả và đĩng gĩp chính
của nghiên cứu, (2) Giải pháp và kiến nghị và (3) Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1 Kết quả và đĩng gĩp chính của nghiên cứu
5.1.1 Về thang đo ALCTR trong hoạt động sản xuất kinh doanh của DNMXK:
Thang đo ALCTR nguyên thủy đa hướng với 5 thành phần LLCTR: 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, sự đe dọa của sản phẩm thay thế bao gồm 33 biến được rút gọn với 23 biến gồm 4 thành phần LLCTR đặc trưng riêng trong lĩnh vực may xuất khẩu và 3 biến của thang đo về ALCTR được đưa vào bảng khảo sát chính thức với thang đo Likert 5 điểm. Kết quả thu thập dữ liệu qua hỗ trợ phân tích SPSS cho thấy thang đo các thành phần LLCTR trong hoạt động kinh doanh vẫn đa hướng nhưng cĩ sự khác biệt về nội dung, thang đo các thành phần của LLCTR cịn lại 17 biến. Ba thành phần rút trích được từ phân tích nhân tố cho thấy trong hoạt động may xuất khẩu ALCTR của Doanh nghiệp bị chi phối bởi các nhân tố:
(1) DOITHU: đối thủ trong và ngồi nước, do ngành cĩ sức tăng trưởng hấp dẫn và các DN cùng ngành cĩ quyết tâm theo đuổi mục tiêu chiến lược của mình nên tạo một sức ép cạnh tranh mạnh lên ngành. Bên cạnh đĩ, lực lượng lao động dễ tuyển dụng cũng là một sức ép vì lực lượng này cĩ thể di chuyển dễ dàng giữa các DN với nhau dẫn đến tình trạng “Doanh nghiệp này là cơ sở đào tạo cho doanh nghiệp kia”.
(2) KHACHHANG: Các đặc trưng riêng của khách hàng gồm tiềm lực khai thác mở rộng thị trường, sự quan tâm chính của khách hàng: Chất lượng, thời gian giao hàng, uy tín kinh nghiệm của DN, thơng tin về khách hàng,…
(3) GNN: Sự phụ thuộc về nhãn hiệu, thiết kế và kênh phân phối.
Sau khi kiểm tra các giả định hồi qui cho thấy khơng cĩ sự vi phạm, thủ tục hồi qui tiến hành cho kết quả 3 thành phần cĩ ý nghĩa trong mơ hình ALCTR của Doanh nghiệp may xuất khẩu là (1) DOITHU (2) KHACHHANG (3) GNN.
- Thành phần DOITHU: Điều này cĩ thể giải thích là trong lĩnh vực may XK thì yếu tố về đối thủ đĩng vai trị áp lực quyết định đối với DN. Các đối thủ trong cùng ngành càng cạnh tranh, càng tạo sức ép với nhau thì ALCTR của DNMXK càng lớn. Như vậy cần phải cĩ chiến lược kết hợp, liên minh, khơng cạnh tranh đối đầu để tạo sức mạnh chung cho các DNMXK trên trường quốc tế.
- Thành phần KHACHHANG cũng được giữ lại sau khi tiến hành hồi qui cho thấy khả năng, sức mạnh đàm phán của khách hàng rất quan trọng. Sức mạnh này càng lớn thì ALCTR của DNMXK càng lớn, đặc biệt là số lượng khách hàng cũng rất quan trọng, các vấn đề khác như khi họ cĩ nhu cầu mở rộng thì sẽ tìm đến với các DN Việt Nam hay chuyển sang các quốc gia khác, họ quan tâm đến uy tín, kinh nghiệm, chất lượng và thời gian giao hàng nhưng lại khơng quan tâm đến giá cả (loại biến KH10) vì gần như khách hàng quyết định giá, các DNMXK của Việt Nam chỉ xoay sở trong khung giá họ đưa ra. Do vậy, thành phần KHACHHANG cũng là thành phần tồn tại hợp lý trong mơ hình.
- Thành phần GNN: Đây là một sức ép tiếp theo làm cho ALCTR của DNMXK càng lớn trên trường quốc tế bởi lẽ cịn nhiều sự lệ thuộc của các DNMXK về nhãn hiệu, thiết kế và kênh phân phối.
Tĩm lại: Thang đo ALCTR khi áp dụng vào hoạt động sản xuất kinh doanh của các
DNMXK đã cung cấp thêm một cơng cụ hữu hiệu để các nhà quản trị cĩ căn cứ xem xét xây dựng chiến lược và sách lược phù hợp cho DN mình.
5.1.2 Về mơ hình ALCTR trong hoạt động sản xuất của doanh nghiệp may xuất khẩu: Mơ hình các yếu tố tác động đến ALCTR của doanh nghiệp đối với hoạt động may xuất khẩu được xác lập như sau:
ALCTR= 0.309 + 0.233*KHACHHANG + 0.591*DOITHU + 0.120*GNN (5.1)
Từ mơ hình trên cho thấy, để giảm thiểu ALCTR của DNMXK hiện nay thì tác động vào thành phần DOITHU sẽ đem lại kết quả đáng kể nhất do thành phần này cĩ hệ số ảnh hưởng cao nhất trong 3 thành phần là 0.591. Tác động về các biện pháp liên minh, liên kết với nhau để tạo sức mạnh, khơng nên đối đầu hạ giá để giành đơn hàng như các