Hàng hoá xuất khẩu Phương án trả lời Tỷ lệ % trên tổng số người tham gia khảo sát
Tần số Tỷ lệ %
Nông sản (gạo, cà phê, tiêu, điều,...) 73 21,60% 31,60%
Thực phẩm, đồ uống (foodstuff, beverage) 56 16,60% 24,20%
Máy móc, thiết bị điện tử 48 14,20% 20,80%
Sản phẩm may mặc (quần áo, giày dép) 55 16,30% 23,80%
Đồ trang trí nội thất, ngoại thất (furniture) 46 13,60% 19,90%
Thuỷ sản đông lạnh, rau quả tươi sống
(container lạnh) 42 12,40% 18,20%
Khác 18 5,30% 7,80%
Tổng cộng 338 100,00% 146,30%
Như vậy, nhóm hàng thường xuất khẩu bằng container đường biển nhiều nhất là nhóm hàng nơng sản (gạo, cà phê, tiêu, điều, cao su, v.v…). Điều này phù hợp với đặc thù kinh tế của Việt Nam là một nước nông nghiệp, các nông sản của Việt Nam được xếp thứ hạng cao trên thế giới về xuất khẩu như gạo, cà phê. Hơn nữa, nhóm mặt hàng này có trọng lượng nặng, chỉ phù hợp với xuất khẩu bằng đường biển để có thể tối thiểu hố chi phí. Trước đây, nhóm hàng này thường được xuất khẩu bằng tàu rời (tàu chuyến) với tải trọng lớn, nhưng hiện nay xuất khẩu bằng container đường biển (tàu chợ) được phổ biến hơn vì nó phù hợp với các đơn hàng nhỏ hoặc giúp chia nhỏ các đơn hàng lớn thành nhiều lần xuất khẩu nhằm giảm áp lực về kho bãi lưu trữ hàng hoá tại cảng đến cũng như giúp giảm chi phí cho chuỗi cung ứng.
4.3. Phân tích độ tin cậy và độ phù hợp của thang đo
Như đã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu, 5 nhân tố được đưa vào nghiên cứu về quyết định lựa chọn hãng tàu bao gồm chi phí vận chuyển, thời gian vận chuyển, độ tin cậy của dịch vụ, độ đáp ứng của dịch vụ và mối quan hệ với hãng tàu. Tuy nhiên, các chỉ số đánh giá (các biến quan sát) của từng nhân tố được thể hiện qua các câu hỏi nghiên cứu thì lại được lấy từ định nghĩa của từng nhân tố và được tổng hợp từ các nghiên cứu trước đây ở nước ngoài về quyết định lựa chọn hãng tàu. Do đó, việc kiểm định thang đo của các nhân tố trong nghiên cứu này tại thị trường TP. Hồ Chí Minh là hết sức cần thiết.
Thang đo được kiểm định thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA. Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo và loại bớt biến rác (nếu có). Tiếp đến, phân tích nhân tố được sử dụng để kiểm định độ hội tụ và độ phân biệt của thang đo, đồng thời giúp rút gọn tập biến quan sát.
4.3.1. Hệ số Cronbach’s alpha
Kết quả tính tốn các hệ số Cronbach’s alpha của thang đo các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu được trình bày chi tiết tại Phụ lục 4.
Thang đo Chi phí vận chuyển có hệ số Cronbach's alpha nhận được là 0.833. Hệ số tương quan biến - tổng của biến các biến đều lớn hơn so với yêu cầu là 0.3, do đó thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Nếu loại bỏ bất kì biến nào cũng khơng làm hệ số Cronbach's alpha tăng lên thêm, cho nên tất cả các biến trong thang đo đều được giữ lại.
Thang đo Thời gian vận chuyển có hệ số Cronbach's alpha nhận được là 0.826 và hệ số tương quan biến – tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Nếu loại biến B4 – Có nhiều chuyến tàu khởi hành trong tuần thì hệ số Cronbach's alpha tăng lên thành 0.849. Tuy nhiên, xét thấy biến này có đóng góp quan trọng trong nội dung của thang đo, nên cuối cùng các biến quan sát trong thang đo đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
Thang đo Độ tin cậy của dịch vụ có hệ số Cronbach's alpha nhận được khá cao là 0.868 và hệ số tương quan biến – tổng cũng đều lớn hơn 0.6. Điều này cho thấy các biến trong thang đo liên kết khá chặt chẽ với nhau và thang đo đạt được độ tin cậy tốt.
Thang đo Độ đáp ứng của dịch vụ có hệ số Cronbach's alpha nhận được cũng
tương đối cao là 0.831 và hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.3. Thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nên tất cả các biến trong thang đo đều được giữ lại.
Thang đo Mối quan hệ với hãng tàu có hệ số Cronbach's alpha khá thấp 0.624. Ngồi ra, hệ số tương quan biến – tổng của tất cả các biến đều rất thấp, trong đó có 1 biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn so với yêu cầu 0.3 là biến E25 – Có người thân/ bạn bè làm việc tại hãng tàu. Do đó, biến E25 bị loại để đảm bảo độ tin cậy cho thang đo, và khi đó, hệ số Cronbach's alpha của thang đo tăng lên thành 0.732.
Thang đo Quyết định lựa chọn hãng tàu có Cronbach's alpha nhận được là
0.786 và hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.3 và cũng tương đối cao. Thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến đều được giữ lại.
Như vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach's alpha, để đảm bảo độ tin cậy của thang đo, tác giả đã loại 1 biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 là biến E25. Tập biến quan sát chỉ còn lại 24 biến, được giữ lại và tiến hành thực hiện phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.3.2. Phân tích nhân tố EFA
Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp xem xét khả năng rút gọn 24 biến quan sát xuống cịn một ít các nhân tố dùng để đo lường yếu tố quyết định lựa chọn hãng tàu. Nó cũng giúp kiểm định lại lần nữa các biến quan sát trong từng nhân tố có thực sự đáng tin cậy và có độ kết dính như chúng đã thể hiện ở phần xác định hệ số Cronbach's alpha hay khơng. (Kết quả tính tốn EFA được trình bày chi tiết ở Phụ lục 5).
4.3.1.1. Thang đo các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn hãng tàu tàu
Giá trị của KMO khá lớn đạt 0.899 và mức ý nghĩa Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 1/1000. Con số này nói lên được rằng các biến quan sát có tương quan với nhau và mức tương quan này đủ lớn đến mức có thể sử dụng phân tích nhân tố.
Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phương pháp phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1. Điều này có nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Bởi vì chỉ số Eigenvalue chính là tỉ số giữa lượng thơng tin rút trích được so với lượng thơng tin khơng rút trích được khi phân tích nhân tố, cho nên nếu Eigenvalue nhỏ hơn hoặc bằng 1 thì giá trị của đề tài nghiên cứu sẽ không cao.
Bảng kết quả phân tích nhân tố (xem Phụ lục 5) cho thấy 24 biến sau khi thực hiện phân tích EFA được rút trích thành 5 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Ta cũng thấy 5 nhân tố này giải thích được 62.628% biến thiên của dữ liệu (phần trăm của phương sai). Tỷ lệ này đáp ứng được điều kiện yêu cầu của phân tích nhân tố là tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
Nhìn vào bảng ma trận nhân tố (Component Matrix) ta khó có thể thấy được những biến nào giải thích cho nhân tố nào, do vậy ta cần phải thực hiện xoay các nhân tố. Phép xoay thực hiện trong nghiên cứu này là Varimax, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5. Chỉ những biến có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó.
Sau khi xoay các nhân tố, sự tập trung của các biến theo từng nhân tố được thể hiện rõ ràng trong bảng ma trận nhân tố đã xoay (Rotated Component Matrix) và tất cả các biến trong từng nhân tố đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Trong đó, nhân tố đầu tiên là tồn bộ các biến thuộc nhân tố Chi phí vận chuyển. Nhân tố thứ hai là
toàn bộ các biến thuộc nhân tố Thời gian vận chuyển. Nhân tố thứ ba là toàn bộ các biến thuộc nhân tố Độ tin cậy của dịch vụ. Nhân tố thứ tư là toàn bộ các biến thuộc nhân tố Độ đáp ứng của dịch vụ. Nhân tố cuối cùng là toàn bộ các biến thuộc nhân tố Mối quan hệ với hãng tàu.
Như vậy, kết quả cuối cùng sau khi phân tích nhân tố, ta vẫn cịn lại 24 biến quan sát và được chia thành 5 nhân tố với tên gọi tương ứng với 5 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu ta đã xây dựng ban đầu. Do đó, mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu sẽ được giữ nguyên cho phân tích hồi quy tiếp theo.
4.3.1.2. Thang đo biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn hãng tàu”
Kết quả phân tích EFA cho thấy các hệ số tải nhân tố của 5 biến quan sát đều lớn hơn 0.5, hệ số KMO bằng 0.791, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 1/1000, tổng phương sai trích bằng 54.394%.
Như vậy, 5 biến quan sát của thang đo được nhóm lại thành 1 nhân tố đúng như mong đợi, khơng có biến quan sát nào bị loại sau khi phân tích nhân tố. Thang đo đạt yêu cầu về độ phân biệt và độ hội tụ.
4.4. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Đề tài có 6 giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Cước phí vận chuyển có tác động cùng chiều đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ vận tải container đường biển tại TP. Hồ Chí Minh.
H2: Thời gian vận chuyển có tác động cùng chiều đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ vận tải container đường biển tại TP. Hồ Chí Minh.
H3: Độ tin cậy của dịch vụ có tác động cùng chiều đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ vận tải container đường biển tại TP. Hồ Chí Minh.
H5: Mối quan hệ với hãng tàu có tác động cùng chiều đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ vận tải container đường biển tại TP. Hồ Chí Minh.
H6: Có sự khác biệt về các yếu tố lựa chọn hãng tàu giữa các công ty Xuất nhập khẩu và các công ty Forwarder.
Trong đó, các giả thuyết từ H1 đến H5 sẽ được kiểm định bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cịn giả thuyết H6 sẽ được kiểm định bằng Independent Sample T- Test.
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 5 nhân tố được đưa vào mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy.
4.4.1. Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.