Biến quan sát Nhân Tố
1 2 3 4 5 6 ME3 .846 ME2 .824 ME1 .822 ME4 .812 OG4 .853 OG3 .835 OG2 .823 OG1 .800 OL3 .816 OL4 .812 OL1 .758 OL2 .727 DC1 .849
DC3 .817 DC2 .734 DC4 .661 CS1 .826 CS2 .778 CS3 .753 CS4 .615 CE1 .763 CE3 .719 CE2 .712 CE4 .562 Nhận xét:
Qua việc phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập cho kết quả kiểm định hệ số KMO = 0.831 > 0.5, và Barlett cho giá trị Sig. = 0.000 (< 0.05). Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA là hồn toàn phù hợp.
Với điều kiện Eigenvalue = 1.182 > 1, phương pháp rút trích nhân tố Principle Component, phép quay Varimax cho phép 6 nhân tố được rút trích từ 24 biến quan sát và và tổng phương sai trích 69.669% > 50%. Như vậy, các chỉ tiêu phân tích đều đạt u cầu và kết quả phân tích này có ý nghĩa.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố 1 CA6 .767 CA5 .760 CA1 .723 CA4 .692 CA3 .682 CA2 .655 Nhận xét:
Kết quả phân tích EFA cho thấy KMO = 0.840>0.5 với phương pháp trích yếu tố đã trích được một yếu tố duy nhất tại Eigenvalue là 3.061>1, tổng phương sai trích là 51.014% >50%. Như vậy, việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Bên cạnh đó, hệ số nhân tố tải cho thang đo lợi thế cạnh tranh đều lớn hơn 0.4, đạt yêu cầu nên không loại biến nào ra khỏi thang đo.
Như vậy, dựa vào kết quả Cronback’s Alpha và EFA cho thấy mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được giữ nguyên như đề xuất ban đầu.
4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồ quy tuyến tính giúp ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) với biến phụ thuộc là lợi thế cạnh tranh (CA) và 6 biến độc lập: đặc điểm nổi trôi (DC), phong cách lãnh đạo (OL), cách thức quản lý nhân viên (ME), chất keo gắn kết (OG), điểm nhấn chiến lược (CE), tiêu chí thành cơng (CS).
Các biến quan sát trong từng thành phần của mô hình nghiên cứu sẽ được cộng trung bình lại và được ký hiệu thành các biến thành phần mới như sau:
+ Biến độc lập: Ký hiệu:
Đặc điểm nổi trội DC
Phong cách lãnh đạo OL
Cách thức quản lý nhân viên ME
Chất keo gắn kết OG
Điểm nhấn chiến lược CE
Tiêu chí thành cơng CS
+ Biến phụ thuộc Ký hiệu
Lợi thế cạnh tranh CA
4.3.1. Ma trận hệ số tương quan.
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến thụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữ các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến thụ thuộc các các biến độc lập lớn, chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
DC OL ME OG CE CS CA
DC
Tương quan Pearson 1 .144* .159* .216** .298** .167** .403**
Sig. (2-tailed) .022 .011 .001 .000 .008 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
OL
Tương quan Pearson .144* 1 .210** .156* .389** .105 .496**
Sig. (2-tailed) .022 .001 .013 .000 .093 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
N 255 255 255 255 255 255 255 OG
Tương quan Pearson .216** .156* .272** 1 .285** .512** .428**
Sig. (2-tailed) .001 .013 .000 .000 .000 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
CE
Tương quan Pearson .298** .389** .317** .285** 1 .242** .483**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
CS
Tương quan Pearson .167** .105 .506** .512** .242** 1 .446**
Sig. (2-tailed) .008 .093 .000 .000 .000 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
CA
Tương quan Pearson .403** .496** .444** .428** .483** .446** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
Nhận xét:
Qua bảng trên, ta thấy rằng biến phụ thuộc là CA có quan hệ tuyến tính với 6 biến độc lập bao gồm: đặc điểm nổi trội (DC), phong cách lãnh đạo (OL), cách thức quản lý nhân viên (ME), chất keo gắn kết (OG), điểm nhấn chiến lược (CE), tiêu chí thành cơng (CS). Chon nên ta tiếp tục đưa tất cả các biến vào phương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
4.3.2. Phân tích hồi quy:
Phương trình hồi qui bội biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố của văn hóa và lợi thế cạnh tranh có dạnh như sau:
Y = 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6 Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện lợi thế cạnh tranh
1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 : là các hệ số hồi quy X1 : Đặc điểm nổi trội
X2 : Phong cách lãnh đạo
X3 : Cách thức quản lý nhân viên X4 : Chất keo gắn kết
X5 : Điểm nhấn chiến lược X6 : Tiêu chí thành cơng
Dựa vào phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sử dụng phương pháp đưa vào các biến cùng một lượt (phương pháp enter).
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở Bảng 4.5, Bảng 4.6, Bảng 4.7:
Bảng 4.6: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của
ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 .736a .542 .530 .43815 1.920
Bảng 4.7: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình (Kiểm định ANOVA)
Mơ hình Tổng bình hương df Bình phương trung bình F Sig
Hồi quy 56.229 6 9.372 48.817 000b
Phần dư 47.610 248 .192
Tổng 103.839 254
Bảng 4.8: Hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Hằng số .155 .213 .730 .466 DC .193 .039 .223 4.886 .000 .890 1.124 OL .273 .039 .330 7.013 .000 .836 1.196 ME .100 .032 .159 3.090 .002 .695 1.439 OG .101 .035 .150 2.911 .004 .700 1.429 CE .148 .050 .151 2.911 .003 .725 1.379 CS .140 .043 .180 3.222 .001 .590 1.694
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) khi đánh giá mơ hình hồi quy tuyến tính bội, hệ số R2 dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Trong đó, hệ số R2 hiệu chỉnh cũng được sử dụng dùng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình tuyến tính .
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội ta có R2 = 0.542 và R2 hiệu chỉnh = 0.530. Điều này nói lên mức độ thích hợp của mơ hình là 53% hay nói cách khác mơ hình này giải thích được 53% biến thiên của nhân tố lợi thế cạnh tranh là do các biến trong mơ hình và 47% cịn lại biến thiên của nhân tố lợi thế cạnh tranh được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xét đến. Kết quả cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc của mơ hình.
Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu .
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch với kết quả hồi quy so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF = Variance inflation factor) từ 1.124 đến 1.694 < 2 nên có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị VIF = 1/Tolerance (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
Tất cả 6 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (do hệ số dương). Điều này có nghĩa là: nếu văn hóa doanh nghiệp thơng qua đặc điểm nổi trội, phong cách lãnh đạo, cách thức quản lý nhân viên, chất keo gắn kết, điểm nhấn chiến lược, tiêu chí thành cơng tang thì lợi thế cạnh tranh tang và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
CA = 0.223DC + 0.330OL + 0.159ME + 0.150OG + 0.151CE + 0.180CS
Trong đó:
DC: Đặc điểm nổi trội OL: Phong cách lãnh đạo
ME: Cách thức quản lý nhân viên OG: Chất keo gắn kết
CE: Điểm nhấn chiến lược CS: Tiêu chí thành cơng CA: Lợi thế cạnh tranh
Để xác định tầm quan trọng của DC, OL, ME, OG, CE, CS trong mối quan hệ với CA cần căn cứ vào hệ số . Nếu trị tuyệt đối hệ số của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến CA. Từ phương trình hồi quy trên, tác giả đưa ra nhận xét như sau: phong cách lãnh đạo trong doanh nghiệp ảnh
hưởn mạnh nhất đến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp vì = 0.330 lớn nhất trong các , tiếp theo là đặc điểm nổi trội ( = 0.223), tiêu chí thành công ( = 0.180), cách thức quản lý nhân viên ( = 0.159), điểm nhấn chiến lược ( = 0.151) và cuối cùng là chất keo gắn kết ( =0.150)
Từ kết quả phân tích trên, tác giả nhận thấy tất cả các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đều được chấp nhận, nghĩa là gia tăng những yếu tố này sẽ làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Kết quả
H1 Đặc điểm nổi trội có tác động tích cực đến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Chấp nhận H2 Phong cách lãnh đạo có tác động tích cực đến lợi thế
cạnh tranh của doanh nghiệp. Chấp nhận H3 Cách thức quan lý nhân viên có tác động tích cực đến lợi
thế cạnh tranh của doanh nghiệp..
Chấp nhận H4 Chất keo gắn kết có tác động tích cực đến lợi thế cạnh
tranh của doanh nghiệp.
Chấp nhận H5 Điểm nhấn chiến lược có tác động tích cực đến lợi thế
cạnh tranh của doanh nghiệp. Chấp nhận H6 Tiêu chí thành cơng có tác động tích cực đến lợi thế cạnh
tranh của doanh nghiệp.
- Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy:
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean = -1.95E-15 và độ lệch chẩn Std.Dev. = 0.988 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn, không bị bi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ P-P của phần dư chuẩn hóa
Biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán
Qua biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai của phần dư không đổi không bị vi phạm.
4.4. Kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm nhân khẩu học với lợi thế cạnh tranh tranh
Trong nghiên cứu này, kiểm định Independent Samples T-test thực hiện, nhằm so sánh sự khác biệt của lợi thế cạnh tranh đối với biến giới tính.
Tác giả sử dụng tiếp phân tích One way ANOVA để so sánh sự khác biệt của lợi thế cạnh tranh đối với các biến: loại hình doanh nghiệp, tuổi, vị trí làm việc, thâm niên.
4.4.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Independent Samples T-test đối với biến giới tính
Levene's Test – Kiểm
định phương sai t-test – Kiểm định trung bình đám đơng
F Sig. t df Sig. (2-chiều)
CA Phương sai đồng nhất .000 .990 -.368 253 .713
Phương sai không đồng nhất -.368 252.977 .713
Đối với lợi thế cạnh tranh, thì kết quả kiểm định Indepent Sample T-test cho thấy khơng có sự khác nhau giữa giới tính đối với lợi thế cạnh tranh ở độ tin cậy 95% với Sig của T-test = 0.713>0.05.
4.4.2. Kiểm định sự khác biệt theo đô tuổi
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định ANOVA theo độ tuổi
Biến
Thống kê
Levene df1 df2 Sig. F Sig.
CA 1.458 3 251 .226 1.846 .139
Kết quả kiểm định Levene cho giá trị Sig = 0.226 > 0.05, nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm độ tuổi. Tiếp theo, kết quả phân tích ANOVA cho giá trị Sig = 0.139 > 0.05 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau giữa các nhóm độ tuổi đối với lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
4.4.3. Bảng kiểm định sự khác biệt theo loại hình doanh nghiệp
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định ANOVA theo loại hình doanh nghiệp
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig. F Sig.
CA 2.445 3 251 .065 3.524 .016
Kết quả kiểm định Levene cho giá trị Sig = 0.065 > 0.05, nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các loại hình doanh nghiệp. Tiếp theo, kết quả phân tích ANOVA cho giá trị Sig = 0.016 > 0.05 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau giữa các nhóm loại hình doanh nghiệp với lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
4.4.4. Bảng kiểm định ANOVA theo vị trí cơng tác
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định ANOVA theo vị trí cơng tác
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig. F Sig.
CA 3.850 3 250 .010 0.335 .854
Kết quả kiểm định Levene cho giá trị Sig = 0.010 > 0.05, nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa vị trí cơng tác. Tiếp theo, kết quả phân tích ANOVA cho giá trị Sig = 0.854> 0.05 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau giữa vị trí cơng tác với lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
4.4.5. Bảng kiểm định sự khác biệt theo thâm niên làm việc
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định ANOVA theo thâm niên làm việc
Biến Thống kê Levene df1 df2 Sig. F Sig.
CA 2.809 3 251 .040 1.972 .119
Kết quả kiểm định Levene cho giá trị Sig = 0.040 > 0.05, nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa thâm niên làm việc. Tiếp theo, kết quả phân tích ANOVA cho giá trị Sig = 0.119> 0.05 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau giữa thâm niên làm việc với lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp
Tóm tắt chương 4
Chương 4 đã trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên số lượng 255 mẫu. Dữ liệu sau khi được xử lý bằng SPSS. Thang đo được đánh giá sơ bộ bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và kiểm định bằng phân tích nhân tố khám phá EFA, tiếp tục đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính, cuối cùng la kiểm định giả thuyết có hay khơng sự khác biệt về đặc điểm cá nhân đối với lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Thang đo lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp bao gồm 7 thành phần cấu thành nên văn hóa doanh nghiệp là: đặc điểm nổi trội, phong cách lãnh đạo, cách thức quản lý nhân viên, chất keo gắn kết trong doanh nghiệp, điểm nhấn chiến lược và tiêu chí thành cơng. Kết quả cho thấy tất cả các giả thuyết đặc ra ban đầu đều được chấp nhận.
Chương 5. KẾT LUẬN
Tóm tắt các kết quả chính của nghiên cứu, từ đó đưa ra các đề xuất tập trung vào các yếu tố hình thành nên văn hóa doanh nghiệp từ đó làm tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, luận văn cũng nêu lên những đóng góp của đề tài, các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
5.1.1. Về sự tác động của các biến nghiên cứu của văn hóa lên biến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp
Qua kết quả phân tích hồi quy tuyến tính thì các nhân tố đặc điểm nổi trội,