2.2 .Thực trạng ngành logistics Việt Nam
4.2 Phân tích hệ số Cronbach alpha
4.2.1 Phân tích hệ số Cronbach alpha thang đo các nhân tố của chỉ số LPI
Nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan gồm 8 biến quan sát (CS1, CS2, CS3, CS4, CS5, CS6, CS7, CS8). Nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan có hệ số
Cronbach alpha là 0.930. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là
0.816 (biến CS2) và nhỏ nhất là 0.670 (biến CS6). Vậy, thang đo nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan đạt yêu cầu. Các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân
tích nhân tố.
Nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải gồm 6 biến quan sát (IF1, IF2, IF3, IF4, IF5, IF6). Nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải có hệ số Cronbach alpha là 0.945. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan
biến tổng lớn nhất là 0.905 (biến IF3) và nhỏ nhất là 0.657 (biến IF6). Vậy, thang đo nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải đạt yêu cầu. Các biến đo
Nhân tố khả năng chuyển hàng đi với giá cạnh tranh gồm 7 biến quan sát (IS1, IS2, IS3, IS4, IS5, IS6, IS7). Nhân tố khả năng chuyển hàng đi với giá cạnh tranh có hệ số Cronbach alpha 0.912. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này
đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.739
(biến IS3) và nhỏ nhất là 0.701 (biến IS2). Vậy, thang đo nhân tố khả năng chuyển hàng đi với giá cạnh tranh đạt yêu cầu. Các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố.
Nhân tố năng lực và chất lượng dịch vụ logistics gồm 6 biến quan sát (LC1, LC2, LC3, LC4, LC5, LC6). Nhân tố năng lực và chất lượng dịch vụ logistics có hệ số Cronbach alpha 0.878. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt
tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.750 (biến LC6) và nhỏ nhất là 0.589 (biến LC4). Vậy, thang đo nhân tố năng lực và chất lượng dịch vụ logistics đạt yêu cầu. Các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố.
Nhân tố khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi gồm 6 biến quan sát (TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6). Nhân tố khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi có hệ số Cronbach alpha 0.892. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.736 (biến TT6) và nhỏ nhất là 0.645 (biến TT5). Vậy, thang đo nhân tố khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi đạt u cầu. Các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố.
Nhân tố sự giao hàng đúng lịch gồm 5 biến quan sát (TL1, TL2, TL3, TL4, TL5). Nhân tố sự giao hàng đúng lịch có hệ số Cronbach alpha là 0.855. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.724 (biến TL4) và nhỏ nhất là 0.613 (biến TL2). Vậy, thang đo nhân tố sự giao hàng đúng lịch đạt yêu cầu. Các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.1: Hệ số Cronbach anpha của các nhân tố của chỉ số LPI
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại biến
Độ hiệu quả của quy trình thơng quan (CS) : Alpha =0.930
CS1 32.38 80.538 .808 .917 CS2 32.08 80.914 .816 .916 CS3 32.16 83.221 .752 .921 CS4 32.18 82.976 .745 .921 CS5 32.26 84.221 .767 .920 CS6 32.92 82.848 .670 .928 CS7 31.94 84.388 .772 .920 CS8 32.32 83.363 .751 .921
Chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải (IF): Alpha =0.945
IF1 22.12 60.444 .780 .940 IF2 21.94 57.288 .901 .926 IF3 21.97 57.607 .905 .925 IF4 21.89 57.300 .878 .928 IF5 21.95 56.892 .878 .928 IF6 21.52 62.411 .657 .955
Sự thuận lợi của việc sắp xếp chuyển hàng đi với giá cạnh tranh (IS): Alpha =0.912
IS1 20.52 63.045 .711 .901 IS2 20.41 63.057 .701 .902 IS3 21.27 62.007 .739 .898 IS4 20.62 61.633 .737 .898 IS5 20.99 61.904 .734 .898 IS6 20.81 59.840 .773 .894 IS7 20.56 60.096 .732 .899
Năng lực và chất lượng dịch vụ logistics (LC): Alpha =0.878
LC1 20.90 38.780 .622 .867
LC2 21.22 35.137 .764 .842
LC3 21.00 38.025 .666 .860
LC6 21.66 35.390 .750 .845
Khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi (TT): Alpha =0.892
TT1 21.38 44.238 .718 .872 TT2 22.00 42.719 .720 .872 TT3 22.31 44.697 .722 .872 TT4 21.63 42.295 .734 .870 TT5 21.44 46.086 .645 .884 TT6 21.28 43.994 .736 .870 Sự giao hàng đúng lịch (TL): Alpha =0.855 TL1 16.44 30.006 .637 .833 TL2 15.75 30.420 .613 .839 TL3 15.97 29.245 .689 .819 TL4 16.08 29.818 .724 .811 TL5 15.99 29.427 .683 .821
4.2.2 Phân tích hệ số Cronbach alpha thang đo sự hài lòng
Thang đo thành phần sự hài lòng gồm 3 biến quan sát (SAS1, SAS2, SAS3). Thang đo thành phần sự hài lịng có hệ số Cronbach alpha là 0.897. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.850 (biến SAS1) và nhỏ nhất là 0.721 (biến SAS3).
Vậy, thang đo thành phần sự hài lòng đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần này sẽ
được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach alpha của thang đo thành phần sự hài lòng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại biến Thành phần sự hài lòng (SAS) : Alpha =0.897
SAS1 7.52 7.105 .850 .807
SAS2 7.62 7.371 .827 .828
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo các nhân tố của chỉ số LPI
Các biến đã đạt yêu cầu trong kiểm tra độ tin cậy Cronbach alpha đều được đưa vào
phân tích nhân tố. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố được
tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép xoay varimax.
Thang đo các nhân tố hình thành nên chỉ số LPI gồm 6 nhân tố và được đo bằng 38 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha, 38 biến quan sát đều đạt độ tin cậy và được đưa vào tiếp tục phân tích nhân tố để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất cho thấy:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 3, phụ lục 4) với sig = 0.000, cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.941 > 0.5, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố (bảng số 4, phụ lục 4) từ 38 biến quan sát với phương sai trích là 69.199 % ( > 50%) đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố của 38 biến trong bảng ma trận xoay các nhân tố (bảng số 5, phụ lục 4) > 0.5 đạt yêu cầu. Tuy nhiên, xét đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố thì biến có 7 biến (LC5, LC6, IS2, IS7, IF6, TT2, TL5) bị loại, do khơng có sự chênh lệch rõ ràng giữa các hệ số tải nhân tố nên có khả năng các biến này tạo ra việc trích nhân tố giả. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ hai
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai cho thấy:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 6, phụ lục 4) với sig = 0.000, cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.937 > 0.5, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố (bảng số 7, phụ lục 4) từ 31 biến quan sát với phương sai trích là 71.043 % (> 50%) đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố của 31 biến trong bảng ma trận xoay các nhân tố > 0.5 đạt yêu cầu (bảng số 8, phụ lục 4). Tuy nhiên, xét đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố thì có một biến TT1 bị loại do khơng có sự chênh lệch rõ ràng giữa các hệ số tải nhân tố nên có khả năng biến này tạo ra việc trích nhân tố giả. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại ra biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba cho thấy:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 (bảng số 9, phụ lục 4), cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.934 > 0.5, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố (bảng số 10, phụ lục 4) từ 30 biến quan sát với phương sai trích là % 71.498 (> 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.3:Ma trận xoay các nhân tố sau khi phân tích nhân tố lần thứ ba Nhân tố Biến 1 2 3 4 5 6 CS1 .743 CS2 .781 CS3 .741 CS4 .761 CS5 .776 CS6 .632 CS7 .706 CS8 .707 LC1 .615 LC2 .683 LC3 .761 LC4 .722 IS1 .677 IS3 .689 IS4 .759 IS5 .745 IS6 .702 IF1 .789 IF2 .833 IF3 .801 IF4 .804 IF5 .788 TT3 .660 TT4 .661 TT5 .733 TT6 .740 TL1 .773 TL2 .719 TL3 .750 TL4 .619 Eigenvalues 13.647 2.104 1.840 1.422 1.302 1.135 Phương sai trích (%) 18.224 14.018 11.741 9.396 9.096 9.023
Dựa vào kết quả bảng 4.3, 6 nhân tố rút trích ra đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố >0.5, chênh lệch giữa các hệ số tải nhân tố >0.3.
Sáu nhân tố được rút trích ra như sau:
¾ Nhân tố thứ nhất: Độ hiệu quả của quy trình thơng quan (CS) gồm 8 biến quan sát: CS1, CS2, CS3, CS4, CS5, CS6, CS7, CS8.
¾ Nhân tố thứ hai: Chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải (IF) gồm 5 biến quan sát: IF1, IF2, IF3, IF4, IF5.
¾ Nhân tố thứ ba: Sự thuận lợi của việc sắp xếp chuyển hàng đi với giá cạnh tranh (IS) gồm 5 biến quan sát: IS1, IS3, IS4, IS5, IS6.
¾ Nhân tố thứ tư: Sự giao hàng đúng lịch (TL) gồm 4 biến quan sát: TL1, TL2, TL3, TL4.
¾ Nhân tố thứ năm: Năng lực và chất lượng dịch vụ logistics (LC) gồm 4 biến quan sát: LC1, LC2, LC3, LC4.
¾ Nhân tố thứ sáu: Khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi (TT) gồm 4 biến quan sát: TT3, TT4, TT5, TT6.
Tên của các nhân tố sau khi được rút trích ra vẫn giữ ngun khơng đổi. Việc giải thích và đặt tên các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến có hệ số tải nhân tố lớn ở cùng một nhân tố.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo sự hài lòng
Thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng
Cronbach alpha. Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt của các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo sự hài lịng cho thấy:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng 12, phụ lục 4) với sig = 0.000, cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.715 > 0.5, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố (bảng 13, phụ lục 4) từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 83.276% ( > 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.4: Ma trận xoay các nhân tố thang đo sự hài lòng
Biến Nhân tố 1 SAS1 .940 SAS2 .929 SAS3 .866 Eigenvalues 2.498 Phương sai trích (%) 83.276
Dựa trên kết quả phân tích của bảng 4.4, một nhân tố rút trích ra đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố >0.5.
4.4 Mơ hình hiệu chỉnh lần thứ nhất sau khi phân tích nhân tố
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được sáu nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics đối với hàng hóa XNK vận chuyển bằng container đường biển giống như mơ hình lý thuyết ban đầu. Vì vậy, mơ hình lý thuyết ban đầu và các giả thuyết đặt ra được giữ nguyên.
4.5 Phân tích tương quan
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Hải quan (CS)
Cơ sở hạ tầng
(IF) Vận chuyển (IS)
Giao hàng
đúng lịch
(TL)
Năng lực logistics (LC)
Khả năng theo dõi hàng (TT) SAS (Sự hài lòng) Hải quan (CS) 1 .000 .000 .000 .000 .000 .316** Cơ sở hạ tầng (IF) .000 1 .000 .000 .000 .000 .563** Vận chuyển (IS) .000 .000 1 .000 .000 .000 .452** Giao hàng đúng lịch (TL) .000 .000 .000 1 .000 .000 .183 ** Năng lực logistics (LC) .000 .000 .000 .000 1 .000 .223 **
Khả năng theo dõi
hàng (TT) .000 .000 .000 .000 .000 1 .248
**
SAS (Sự hài lòng) .316** .563** .452** .183** .223** .248** 1
** Mức ý nghĩa 1%
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến
độc lập là nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan (CS), nhân tố năng lực và chất
lượng dịch vụ logistics (LC), nhân tố sự thuận lợi của việc sắp xếp chuyển hàng đi với giá cạnh tranh (IS), nhân tố sự giao hàng đúng lịch (TL), nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải (IF), nhân tố khả năng theo dõi hàng sau khi gởi (TT) với biến phụ thuộc là sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics trong mơ hình nghiên cứu. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy 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 công 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.
Dựa vào bảng 4.5 (xem thêm bảng số 15, phụ lục 4) ta có thể thấy các biến độc lập là sáu nhân tố trên khơng có tương quan với nhau do chúng là các nhân tố đã được ước lượng
qua q trình phân tích nhân tố với việc sử dụng kỹ thuật lưu nhân số chuẩn hóa. Trong phân tích nhân tố đã có đủ bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo.
Nhìn sơ bộ qua các hệ số tương quan, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
4.6 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.6.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics là: