Mơ hình PATH trên là tập hợp của 2 mơ hình hồi quy sau:
-KETQUACN= β0 + β1 KNGIAOTIEP + β2 KNKYTHUAT + β3 DINHHUONGKH + β4 DANHTIENG +β5 SUDOIMOI (1)
-GIATRICAMNHAN= γ0 + γ1 KETQUACN (2) Kỹ năng giao tiếp
Kỹ năng kỹ thuật Định hƣớng khách hàng Danh tiếng Sự đổi mới Kết quả thực hiện cảm nhận Giá trị cảm nhận
Dựa vào phƣơng pháp phân tích hồi quy ta sẽ tìm đƣợc các hệ số β0, β1, β2, β3, β4, β5, γ0, γ1 và hệ số R² của từng mơ hình. Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình PATH ta dùng hệ số phù hợp tổng hợp
4.3.2 Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến cần đƣợc xem xét. Điều kiện là kiểm tra các giá trị trên đƣờng chéo xem giá trị có bằng 1 hay khơng, và phần tam giác phía dƣới hay phía trên đƣờng chéo này, các giá trị sẽ đối xứng qua đƣờng chéo (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008)
Qua kết quả phân tích ở phụ lục 3 cho thấy các giá trị đối xứng qua đƣờng chéo là số 1, hệ số tƣơng quan giữa biến kết quả thực hiện cảm nhận (biến phụ thuộc) với các biến độc lập ở mơ hình hồi quy (1) và giữa biến giá trị cảm nhận khách hàng với biến kết quả thực hiện cảm nhận ở mơ hình (2) đều thỏa mãn điều kiện -1 ≤ r ≤+1 (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008). Ma trận này cho thấy các mối tƣơng qua giữa biến “Giá trị cảm nhận” với biến “Kết quả thực hiện cảm nhận, giữa biến “Kết quả thực hiện cảm nhận” và từng biến độc lập, cũng nhƣ tƣơng qua giữa các biến độc lập với nhau. Do đó, có thể kết luận rằng các biến có thể đƣa vào mơ hình để giải thích biến phụ thuộc.
4.3.3 Phân tích hồi quy
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² hiệu chỉnh đo lƣờng phần phƣơng sai của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lƣợng biến phụ thuộc và cỡ mẫu. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Bên cạnh đó, ta cũng sử dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Giả thuyết Ho cho là các hệ số β trong mơ hình đều bằng 0. Nếu
mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể an tồn bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác, mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Ngoài ra, ta sử dụng trị thống kê t để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số β. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận hệ số β có ý nghĩa về mặt thống kê. Hệ số β hệ số hồi quy chuẩn hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ ảnh hƣởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Song song đó, ta cũng cần kiểm tra có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF với điều kiện VIF càng gần 1 càng tốt và khơng q 10 (có nghĩa là nếu VIF >10 thì có xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
a) Kết quả phân tích hồi quy mơ hình (1)
Bảng 4.18: Kết quả hồi quy mơ hình (1)
Mơ hình R R² R² điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn
1 .807a .650 .642 .36396
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH
Bảng 4.19: Bàng phân tích phƣơng sai ANOVAb mơ hình (1)
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Hồi quy 50.294 5 10.059 75.935 .000a
Phần dƣ 27.023 204 .132
Tổng cộng 77.317 209
a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số),SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH b. Biến phụ thuộc: KETQUACN
Bảng 4.20: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy mơ hình (1)
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận
của biến VIF
1 (Constant) .435 .200 2.175 .031
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4.18 cho thấy mơ hình có R²=0.650 và R² hiệu chỉnh là 0.642, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 64.2% hay mơ hình đã giải thích đƣợc 64.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc (Kết quả thực hiện cảm nhận). Bảng 4.20 cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số VIF đều gần 1 và < 10. Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thơng số F đạt giá trị 75.935 với mức ý nghĩa Sig=0.000 cho thấy mơ mình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc (Kết quả thực hiện cảm nhận)
Ngoài ra, bảng 4.20 cịn cho thấy 5 biến độc lập đều có tác động dƣơng (hệ số β dƣơng) lên biến phụ thuộc (kết quả thực hiện cảm nhận) với mức ý nghĩa Sig=0.000 (rất nhỏ) ở hầu hết các biến ngoại trừ biến KNGIAOTIEP là khơng có ý nghĩa thống kê do mức ý nghĩa Sig.=.058>.05. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thiết H1b, H1c,H1d,H1e đƣợc chấp nhận và giả thiết H1a bị bác bỏ.
Phƣơng trình hồi quy của mơ hình (1) đƣợc trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
KETQUACN=0.435 + 0.187*KNKYTHUAT + 0.278*DINHHUONGKH + 0.327*DANHTIENG + 0.265*SUDOIMOI
Vì giả thiết H1a bị bác bỏ nên ta tiến hành phân tích lại mơ hình hồi quy chỉ với 4 yếu tố KNKYTHUAT, DINHHUONGKH, DANHTIENG và SUDOIMOI (loại bỏ yếu tố KNGIAOTIEP khơng đƣa vào mơ hình). Ta có kết quả nhƣ sau:
KNKYTHUAT .163 .039 .187 4.153 .000 .843 1.186
DINHHUONGKH .199 .037 .278 5.439 .000 .654 1.529
DANHTIENG .273 .042 .327 6.562 .000 .692 1.445
Bảng 4.21: Kết quả hồi quy mơ hình (1) sau khi loại biến
Mơ hình R R² R² điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn
1 .803a .664 .659 .36629
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH
Bảng 4.22: Bàng phân tích phƣơng sai ANOVAb
mơ hình (1) sau khi loại biến
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Hồi quy 49.813 4 12.453 92.820 .000a
Phần dƣ 27.504 205 .134
Tổng cộng 77.317 209
a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số),SUDOIMOI, KNGIAOTIEP, KNKYTHUAT, DANHTIENG, DINHHUONGKH b. Biến phụ thuộc: KETQUACN
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4.21 cho thấy mơ hình có R²=0.803 và R² hiệu chỉnh là 0.664, nhƣ vậy sau khi loại bỏ biến KNGIAOTIEP, giá trị R² tăng lên chứng tỏ sự phù hợp hơn của mơ hình. Bảng 4.23 cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số VIF đều gần 1 và < 10. Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thông số F đạt giá trị 92.820 với mức ý nghĩa Sig=0.000 cho thấy mơ mình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc (Kết quả thực hiện cảm nhận). Ta có phƣơng trình hồi quy của mơ hình (1) sau khi loại biến KNGIAOTIEP đƣợc trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
Bảng 4.23: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy mơ hình (1) sau khi loại biến
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận
của biến VIF
1 (Constant) .565 .189 2.987 .003
KNKYTHUAT .177 .039 .204 4.575 .000 .876 1.142
DINHHUONGKH .197 .037 .276 5.351 .000 .655 1.528
DANHTIENG .294 .040 .351 7.272 .000 .743 1.346
KETQUACN=0.565 + 0.204*KNKYTHUAT + 0.276*DINHHUONGKH + 0.351*DANHTIENG + 0.268*SUDOIMOI (*)
Nhƣ vậy sau khi loại bỏ biến KNGIAOTIEP thì hệ số Beta chuẩn hóa đã tăng lên so với mơ hình ban đầu.
b) Kết quả phân tích hồi quy mơ hình (2)
Bảng 4.24: Kết quả hồi quy mơ hình (2)
Mơ hình R R² R² điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn
1 .699a .489 .486 .38022
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), KETQUACN
Bảng 4.25: Bàng phân tích phƣơng sai ANOVAb
mơ hình (2)
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Hồi quy 28.736 1 28.736 198.774 .000a
Phần dƣ 30.069 208 .145
Tổng cộng 58.805 209
a Các yếu tố dự đoán: (Hằng số),KETQUACN b. Biến phụ thuộc: GIATRICAMNHAN
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4.24 cho thấy mơ hình có R²=0.489 và R² hiệu chỉnh là 0.486, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 48.6% hay mơ hình đã giải thích đƣợc 48.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc (Giá trị cảm nhận khách hàng). Bảng 4.26 cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến do hệ số VIF bằng 1. Mặt khác, phân tích ANOVA cho
Bảng 4.26: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy của mơ hình (2)
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận
của biến VIF
1 (Constant) 1.429 .167 8.552 .000
KETQUACN .610 .043 .699 14.099 .000 1.000 1.000
a.Biến phụ thuộc:
thấy thông số F đạt giá trị 198.774 với mức ý nghĩa Sig=0.000 cho thấy mơ mình xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc (Gía trị cảm nhận khách hàng).
Ngồi ra, bảng 4.25 cịn cho thấy biến độc lập có tác động dƣơng (hệ số β dƣơng) lên biến phụ thuộc (giá trị cảm nhận khách hàng) với mức ý nghĩa Sig=0.000 (rất nhỏ). Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thiết H2 đƣợc chấp nhận.
Phƣơng trình hồi quy của mơ hình (2) đƣợc trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:
GIATRICAMNHAN=1.429 + 0.699*KETQUACN (**)
c) Kết quả phân tích mơ hình PATH
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình PATH ta dùng hệ số phù hợp tổng hợp
Thay 2 giá trị R2 của mơ hình (1) và (2) vào cơng thức trên ta có hệ số phù hợp tổng hợp =
1-(1-0.644)(1-0.489)= 0.818=>Hệ số phù hợp của mơ hình PATH
trên là khá lớn, chứng tỏ mơ hình là phù hợp với tập dữ liệu.
Từ phƣơng trình (*) và (**) ở trên ta có thể thấy danh tiếng là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (hệ số Beta= 0.351, Sig=0.000), điều đó có nghĩa là thành phần này có mức độ tác động lớn nhất đến kết quả thực hiện cảm nhận và từ đó tác động đến giá trị cảm nhận của khách hàng. Nhƣ vậy, khi khách hàng cảm nhận danh tiếng cơng ty là tốt, đáng tin cậy thì giá trị cảm nhận khách hàng sẽ tăng lên tƣơng ứng.
Nhân tố tác động mạnh thứ hai đến giá trị cảm nhận khách hàng là nhân tố Định hƣớng khách hàng với hệ số Beta=0.276, Sig=0.000, có nghĩa là ngồi danh tiếng ra thì khách hàng cũng đặc biệt chú ý đến thái độ luôn hƣớng đến khách hàng của nhân viên. Khi khách hàng cảm thấy nhân viên luôn cố gắng làm thỏa mãn nhu cầu của họ thì giá trị cảm nhận của họ về dịch vụ thông qua kết quả thực hiện cảm nhận sẽ gia tăng.
Kế tiếp là nhân tố sự đổi mới có tác động thứ 3 đến giá trị cảm nhận khách hàng với hệ số Beta=0.268, Sig=0.000. Nhƣ vậy, khi khách hàng cảm nhận rằng công ty luôn nỗ lực đổi mới, sáng tạo trong việc cung cấp dịch vụ thì giá trị cảm nhận khách hàng về dịch vụ thông qua kết quả thực hiện cảm nhận sẽ tăng.
Cuối cùng là nhân tố kỹ năng kỹ thuật của nhân viên có tác động yếu nhất đến giá trị cảm nhận khách hàng với hệ số Beta=0.204, Sig=0.000. Mặc dù vậy, nó cũng là yếu tố khách hàng nhắm đến khi đánh giá giá trị cảm nhận của mình. Vì vậy, nếu khách hàng cảm nhận đƣợc nhân viên có chun mơn cao sẽ làm tăng giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ cao hơn thông qua kết quả thực hiện dịch vụ mà họ cảm nhận đƣợc.
Nhƣ vậy, khi sử dụng dịch vụ xuất nhập khẩu ủy thác điều mà khách hàng quan tâm nhất là danh tiếng của công ty, tiếp đến là thái độ luôn định hƣớng vào khách hàng của nhân viên, sau nữa là đến sự đổi mới, sáng tạo của công ty, và cuối cùng là yếu tố kỹ năng kỹ thuật của nhân viên. Tóm lại, từ kết quả phân tích này cho thấy nhân tố nào tác động mạnh nhất đến giá trị cảm nhận khách hàng thì cần phải duy trì và phát triển, yếu tố nào ít tác động thì cần xem xét cân nhắc để cải thiện tốt hơn và yếu tố nào khơng tác động thì cần giảm bớt sự quan tâm. Đây chính là căn cứ để xây dựng một số giải pháp nhằm nâng cao giá trị cảm nhận khách hàng đối với dịch vụ xuất nhập khẩu ủy thác dƣợc phẩm từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh cho công ty.
4.4 Chứng minh biến điều tiết
4.4.1: Biến điều tiết kinh nghiệm quốc tế
Để chứng minh biến kinh nghiệm quốc tế có phải là biến điều tiết hay khơng? nếu là biến điều tiết dạng gì, ta tiến hành thực hiện 4 bƣớc nhƣ đã trình bày ở phần 3.5.5. Bƣớc 1: Xác định quan hệ hỗ tƣơng giữa biến độc lập danh tiếng và biến điều tiết kinh nghiệm quốc tế
Hình 4.2: Mơ hình phân tích biến điều tiết bằng hồi quy MMR Ta sẽ phân tích 3 mơ hình hồi quy sau:
KETQUACN= β0 + β1*DANHTIENG (1)
KETQUACN= β0 + β1*DANHTIENG + γ*KNQUOCTE (2) KETQUACN= β0 + β1*DANHTIENG + γ*KNQUOCTE + δ*DANHTIENG*KNQUOCTE (3)
Kết quả phân tích hồi quy theo phƣơng pháp hồi quy thứ bậc (three-step hierarchical regression) dùng để ƣớc lƣợng theo thứ tự nhƣ sau:
Bảng 4.27: Kết quả hồi quy
Mơ hình Giá trị R R 2 R 2 điều chỉnh
Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn 1 .629a .395 .392 .47418 2 .666b .444 .439 .45567 3 .677c .459 .451 .45070 a. Yếu tố dự: (Hằng số), DANHTIENG
b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DANHTIENG, KNQUOCTE c. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DANHTIENG, KNQUOCTE, DANHTIENGKNQUOCTE
Bảng 4.28: Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA DANHTIENG DANHTIENG KNQUOCTE DANHTIENG*KNQUOCTE KETQUACN β γ δ
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 30.549 1 30.549 135.865 .000a Phần dƣ 46.768 208 .225 Tổng cộng 77.317 209 2 Hồi quy 34.337 2 17.168 82.687 .000b Phần dƣ 42.980 207 .208 Tổng cộng 77.317 209 3 Hồi quy 35.472 3 11.824 58.209 .000c Phần dƣ 41.845 206 .203 Tổng cộng 77.317 209
a.Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DANHTIENG
b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DANHTIENG, KNQUOCTE
c. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), DANHTIENG, KNQUOCTE, DANHTIENGKNQUOCTE d. Biến phụ thuộc: KETQUACN
Bảng 4.29: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
1 (Hằng số) 1.812 .175 10.354 .000 DANHTIENG .526 .045 .629 11.656 .000 2 (Hằng số) 1.304 .206 6.326 .000 DANHTIENG .466 .046 .557 10.230 .000 KNQUOCTE .200 .047 .233 4.271 .000 3 (Hằng số) 1.448 .213 6.805 .000 DANHTIENG .436 .047 .521 9.314 .000 KNQUOCTE .186 .047 .216 3.976 .000 DANHTIENGKNQUOCTE .075 .032 .129 2.364 .019
a. Biến phụ thuộc: KETQUACN
Từ kết quả trên, 3 mơ hình đƣợc viết lại nhƣ sau: KETQUACN= 1.812 +0 .526*DANHTIENG (1)
KETQUACN= 1.448 +0 .436*DANHTIENG +0.186*KNQUOCTE + 0.075*DANHTIENG*KNQUOCTE (3)
Ở mơ hình (3) ta có hệ số δ = .075 ≠ 0 và γ= .186 ≠ 0 => KNQUOCTE là biến điều tiết hỗn hợp.
Ta dùng kiểm định F để kiểm định mức tăng R 2
trong mơ hình (2) và (3) 1 / 1 / 3 2 3 2 3 2 2 2 3 p n R p p R R F (4.2) (Nguyễn Đình Thọ,2011)
Thay các giá trị từ kết quả trên ta có 2 3
R = 0.459 , 2 2
R = 0.444, p3=3, p2=2, n=210 => F= 5.711645 ~ p=0.0178 < 0.05. Vậy kiểm định F có ý nghĩa, tức biến kinh nghiệm là một biến điều tiết. Đồng thời, ta so sánh giá trị R2 ở 2 mơ hình (1) và (2) ta thấy sau khi có sự tham gia của biến Kinh nghiệm quốc tế, R2 đã tăng từ 0.395 lên 0.444. Do đó, danh tiếng của cơng ty có ảnh hƣởng mạnh hơn đến kết quả thực hiện cảm nhận dƣới sự tác động của điều kiện kinh nghiệm quốc tế hay nói cách khác ta chấp nhận giả thiết H3.
4.4.2: Biến điều tiết kinh nghiệm mua hàng của khách hàng