Giải thích kết quả các biến

7. Kết cấu của luận văn

4.5 Giải thích kết quả các biến

Từ kết quả trên, nhân tố vĩ mô ảnh hưởng mạnh nhất đến sự phát triển của ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh là Yếu tố chính sách luật với hệ số hồi quy lớn nhất ( = 0.504). Điều này cũng phù hợp với thực tiễn là hệ thống pháp luật điều chỉnh hoạt động logistics chưa hoàn thiện, chưa đáp ứng kịp sự phát triển của ngành logistics. Mặc dù hành lang pháp lý đối với hoạt động kinh doanh dịch vụ logistics đã bước đầu được thiết lập trong Luật Thương mại 2005 và Nghị định 140/2007/NĐ-CP nhưng nhìn chung các quy định được ban hành mới chỉ là hệ thống pháp lý khung, chưa có các quy định cụ thể, chi tiết để điều chỉnh các hoạt động logistics trong nền kinh tế hiện nay. Đặc biệt cịn thiếu các cơ chế chính sách hỗ trợ, khuyến khích phát triển dịch vụ logistics. Cơ chế thi hành pháp luật chưa được đảm bảo, hiệu lực của pháp luật chưa cao. Điều này đã ảnh hưởng đến sự phát triển của ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh nói riêng và cả nước nói chung. Cũng từ bài học kinh nghiệm được trình bày ở chương 1 từ các quốc gia đã phát triển được ngành logistics thì hầu hết ngành logistics được phát triển thành

công là nhờ một phần từ sự hỗ trợ từ các chính sách luật của chính phủ nhằm tạo môi trường thuận lợi để thúc đẩy sự phát triển của ngành.

Hình 4.2: Mơ hình các nhân tố vĩ mô tác động đến sự phát triển của ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trong điều kiện hội nhập

Nhân tố tác động mạnh thứ hai đến sự phát triển ngành logistics là Yếu tố công nghệ với hệ số hồi quy ( = 0.288). Điều này phù hợp với thực tiễn về hạ tầng cơ sở truyền thông và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Phần lớn các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh là các doanh nghiệp có quy mơ vừa và nhỏ, do vậy lĩnh vực hoạt động cung ứng dịch vụ logistics chỉ ở một hoặc một vài công đoạn đơn giản trong chuỗi dịch vụ logistics cho nên các phần mềm quản lý cao cấp, một cơng cụ chính để giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động logistics lại chưa được quan tâm đầu tư đúng mức.

Nhân tố cuối cùng có mức ảnh hưởng thấp nhất đến sự phát triển ngành logistics là Yếu tố kinh tế với hệ số hồi quy ( = 0.130). Điều này cho thấy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố được thể hiện là tương đối phù hợp với thực tiễn sự phát triển của ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

Yếu tố công nghệ Yếu tố kinh tế Yếu tố chính sách luật Sự phát triển + 0.288 + 0.130 + 0.504

4.6. Phân tích sự khác biệt trong đánh giá của các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến sự phát triển ngành logistics theo các biến định tính

Để đánh giá sự khác biệt trong đánh giá giữa các nhóm doanh nghiệp phân theo loại hình doanh nghiệp, nguồn vốn, quy mơ vốn, thời gian hoạt động hay quy mô nguồn nhân lực, tác giả thực hiện kiểm định Independent Samples T-test hoặc phân tích phương sai One way Anova và/ hoặc kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis.

 Kiểm định Independent-samples T-test

Phép kiểm định Independent-samples T-test sử dụng trong trường hợp kiểm định về trung bình của hai tổng thể độc lập. Các bước được tiến hành theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc ([14], tập 1, tr. 138)

- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0.05 thì phương sai các biến khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai khác nhau (Equal variances not assumed)

- Nếu giá trị Sig. Trong kiểm định Levene  0.05 thì phương sai là các biến là không khác nhau, ta sử dụng kết quả trong kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed)

Nếu giá trị Sig. trong kiểm định t < 0.05 thì kết luận có sự khác biệt về trung bình hai tổng thể. Nếu t  0.05 thì kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình hai tổng thể.

 Phân tích phương sai một yếu tố Anova

Trong trường hợp có nhiều hơn hai tổng thể chúng ta không sử dụng kiểm định Independent-samples T-test mà sử dụng kiểm định One-way Anova.

Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có giá trị trung bình bằng nhau. Một số giả định đối với phân tích phương sai một yếu tố như sau:

- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên

- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận với phân phối chuẩn.

 Kiểm định Kruskal-Wallis

Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho Anova. Kiểm định Kruskal-Wallis cũng là phương pháp kiểm định giả thuyết trị trung bình của nhiều nhóm tổng thể bằng nhau hay chính là phương pháp phân tích phương sai một yếu tố mà khơng địi hỏi bất kỳ giả định nào về phân phối chuẩn của tổng thể. ([14], tập 1, trang 146)

Trên cơ sở đó, khi kiểm định giả thuyết Ho cho rằng phương sai của các nhóm so sánh là bằng nhau, kết quả kiểm định có hai trường hợp:

- Nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết Ho (phương sai của các nhóm so sánh bằng nhau) và sử dụng kết quả phân tích ở bảng Anova.

- Nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa nhơ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết Ho (phương sai của các nhóm so sánh khơng bằng nhau), tác giả tiếp tục kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis và sử dụng kết quả ở bảng Kruskal-Wallis

4.6.1. Loại hình doanh nghiệp

Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.11, cho thấy các biến CONGNGHE, KINHTE và CHINHSACH đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05 nên có thể nói phương sai giữa các nhóm có loại hình doanh nghiệp khác nhau thì bằng nhau (chấp nhận Ho), do đó tác giả sử dụng kết quả phân tích Anova.

Bảng 4.11: Sự khác biệt giữa các nhóm theo loại hình doanh nghiệp

Biến Mức ý nghĩa kiểm định Levence Mức ý nghĩa kiểm định F Kết luận về sự khác biệt Ghi chú CONGNGHE .128 .733 Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê theo loại hình doanh nghiệp Phương sai bằng nhau KINHTE .544 .308 CHINHSACH .642 .307 PHATTRIEN .891 .273 Nguồn: Phụ lục 10

Với độ tin cậy 95%, kết quả phân tích Anova được giải thích là mức ý nghĩa của các biến CONGNGHE, KINHTE và CHINHSACH đều lớn hơn 0.05, do đó có thể nói khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc đánh giá ba thành phần CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH cũng như yếu tố PHATTRIEN đều khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê giữa các nhóm doanh nghiệp phân theo loại hình doanh nghiệp.

4.6.2. Nguồn vốn

Biến nguồn vốn có hai tổng thể độc lập là: vốn Việt Nam và vốn nước ngoài nên phép kiểm định Independent samples T-test được sử dụng.

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định T-test với biến nguồn vốn

Biến Mức ý nghĩa kiểm định Levence Mức ý nghĩa (Sig. T-test) Kết luận về sự khác biệt Ghi chú CONGNGHE .109 .436 Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê theo nguồn vốn Phương sai bằng nhau KINHTE .371 .408 CHINHSACH .761 .323 PHATTRIEN .491 .642 Nguồn: Phụ Lục 10

Theo kết quả bảng 4.12 ta thấy, mức ý nghĩa của kiểm định Levence cho cả bốn biến đều lớn hơn 0.05, nên phương sai của các biến này theo nguồn vốn không khác nhau nên ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần Equal variances assumed.

Với độ tin cậy 95%, mức ý nghĩa của kiểm định t cho cả bốn biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH, PHATTRIEN tương ứng là 0.436, 0.408, 0.323, 0.642 đều lớn hơn 0.05, như vậy chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc đánh giá các thành phần CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH cũng như yếu tố PHATTRIEN giữa nhóm doanh nghiệp logistics có vốn Việt Nam và nhóm doanh nghiệp logistics có vốn nước ngồi.

4.6.3. Quy mơ vốn

Bảng 4.13: Sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp logistics phân theo quy mơ vốn

Biến Mức ý nghĩa kiểm định Levence Mức ý nghĩa kiểm định F Kết luận về sự khác biệt Ghi chú CONGNGHE .425 .692 Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

theo quy mô vốn Phương sai bằng nhau KINHTE .201 .382 CHINHSACH .209 .190 PHATTRIEN .145 .258 Nguồn: Phụ Lục 10

Kết quả kiểm định Levence ở bảng 4.13 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Levence của các biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH và PHATTRIEN đều lớn hơn 0.05 cho thấy phương sai của các biến này theo quy mơ vốn thì bằng nhau, như vậy kết quả Anova có thể sử dụng tốt cho các biến này.

Với độ tin cậy 95% kết quả phân tích Anova cho thấy mức ý nghĩa của các biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH và PHATTRIEN đều lớn hơn 0.05, do đó có thể nói khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc đánh giá các biến trên của từng nhóm doanh nghiệp logistics khác nhau phân theo quy mô vốn.

4.6.4. Thời gian hoạt động

Bảng 4.14: Sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp logistics phân theo thời gian hoạt động

Biến Mức ý nghĩa kiểm định Levence Mức ý nghĩa kiểm định F Kết luận về sự khác biệt Ghi chú CONGNGHE .594 .693 Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

theo thời gian hoạt động Phương sai bằng nhau KINHTE .371 .383 CHINHSACH .195 .382 PHATTRIEN .063 .432

Kết quả kiểm định Levence ở bảng 4.14 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Levence của các biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH và PHATTRIEN đều lớn hơn 0.05 cho thấy phương sai của các biến này theo thời gian hoạt động thì bằng nhau, như vậy kết quả Anova có thể sử dụng tốt cho các biến này.

4.6.5. Quy mô nguồn nhân lực

Bảng 4.15: Sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp logistics phân theo quy mô nguồn nhân lực

Biến Mức ý nghĩa kiểm định Levence Mức ý nghĩa kiểm định F Kết luận về sự khác biệt Ghi chú CONGNGHE .552 .849 Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

theo quy mô nguồn nhân lực Phương sai bằng nhau KINHTE .830 .133 CHINHSACH .373 .461 PHATTRIEN .302 .658 Nguồn: Phụ Lục 10

Kết quả kiểm định Levence ở bảng 4.15 cho thấy giá trị Sig. của kiểm định Levence của các biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH và PHATTRIEN đều lớn hơn 0.05 cho thấy phương sai của các biến này theo thời gian quy mô nguồn nhân lực thì bằng nhau, như vậy kết quả phân tích Anova được sử dụng tốt cho các biến này.

Với độ tin cậy 95% kết quả phân tích Anova cho thấy mức ý nghĩa của các biến CONGNGHE, KINHTE, CHINHSACH và PHATTRIEN đều lớn hơn 0.05 nên kết luận cả ba thành phần và sự phát triển đều khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê giữa các nhóm doanh nghiệp khác nhau phân theo quy mơ nguồn nhân lực.

4.7. Tóm tắt chương 4

Tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu cụ thể, đặc điểm mẫu nghiên cứu, kết quả nghiên cứu, kết quả kiểm định các thang đo, các giả thuyết nghiên cứu ở chương 4. Qua đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA cho thấy thang đo các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến sự phát triển ngành logistics có 4 nhân tố: yếu tố công nghệ, yếu tố kinh tế, yếu tố chính sách luật và yếu tố hội nhập.

Tác giả cũng đã thực hiện việc kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy, thực hiện đo lường mức độ tác động của các nhân tố vĩ mô đến sự phát triển của ngành logistics. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy chỉ có ba nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển của ngành logistics là yếu tố công nghệ, yếu tố kinh tế và yếu tố chính sách luật. Trong đó, yếu tố chính sách luật là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự phát triển của ngành, yếu tố công nghệ là nhân tố tác động mạnh kế tiếp và nhân tố có tác động thấp nhất trong ba nhân tố đến sự phát triển của ngành là yếu tố kinh tế.

Ngoài ra, tác giả cũng đã sử dụng các phương pháp kiểm định Independent Samples T-Test, One way Anova để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp logistics phân theo loại hình doanh nghiệp, nguồn vốn, quy mô vốn, thời gian hoạt động và quy mô nguồn nhân lực trong việc đánh giá các yếu tố của nhân tố vĩ mô và sự phát triển của ngành logistics. Kết quả là khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê giữa các nhóm doanh nghiệp logistics phân theo các biến định tính đề cập trên.

Chương tiếp theo sẽ đề xuất một số giải pháp và kiến nghị nhằm tạo điều kiện phát triển bền vững ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trong những năm tới. Đồng thời, trong chương 5 cũng trình bày những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết là mơ hình P.E.S.T về việc phân tích các tác động từ các yếu tố trong môi trường vĩ mô đến sự phát triển của một ngành để nghiên cứu định tính đưa ra mơ hình nghiên cứu đề xuất các nhân tố tác động đến sự phát triển của ngành logistics trong điều kiện hội nhập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

Sau đó nghiên cứu định lượng sẽ được tiến hành dựa trên mơ hình nghiên cứu đề xuất có được từ nghiên cứu định tính bằng cách khảo sát mẫu với kích thước 220 là đại diện các doanh nghiệp logistic đang hoạt động trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh để tiến hành phân tích và kiểm định mơ hình. Với phương pháp kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy chỉ có 3 nhân tố vĩ mơ tác động đến sự phát triển của ngành logistics trong điều kiện hội nhập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Mức độ tác động của các thành phần được sắp xếp theo thứ tự từ mạnh nhất đến yếu nhất như sau: (1) Yếu tố chính sách luật, (2) Yếu tố cơng nghệ, (3) Yếu tố kinh tế.

Kết quả nghiên cứu này cũng chính là căn cứ để xây dựng giải pháp và kiến nghị nhằm đạt mục tiêu phát triển ngành logistics trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trong những năm tới như sau:

 Phát triển dịch vụ logistics với tốc độ nhanh hơn so với tốc độ tăng trưởng của khu vực dịch vụ chung, nâng cao tỷ trọng đóng góp của dịch vụ logistics trong tổng thể khu vực dịch vụ ở thành phố Hồ Chí Minh.

 Phát triển thành phố Hồ Chí Minh thành trung tâm logistics khu vực phía Nam và của cả nước: nơi đặt trụ sở, văn phòng giao dịch, nơi tổ chức, điều hành các hoạt động logistics của các doanh nghiệp, nơi thu hút các nhà đầu tư lớn của nước ngoài trong lĩnh vực logistics, là đầu mối trung chuyển hàng hoá lớn nhất khu vực phía Nam của nước ta. Thành phố Hồ Chí Minh sẽ là trung tâm của mối liên kết mạng phát triển dịch vụ logistics khu vực phía Nam và là một đầu mối quan trọng liên kết với mạng logistics khu vực và thế giới.

 Phát triển dịch vụ logistics thành phố Hồ Chí Minh ngang tầm khu vực, khẳng định vị trí của thành phố Hồ Chí Minh trong chuỗi logistics khu vực và thế

Đánh giá thang đo biến độc lập

Phân tích nhân tố khám phá EFA