Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Mơ hình nghiên cứu có 8 biến trong đó, biến Hoạt động XKNS là biến phụ thuộc (XK); biến Đặc điểm DN XKNS (DN), Đặc điểm quản lý (QL), Chiến lược
Marketing XK (CL), Mối quan hệ kinh doanh (QH), Đặc điểm thị trường trong nước (TTTN), Đặc điểm ngành (N), Đặc điểm thị trường nước ngoài (TTNG). Luận án sử dụng phần mềm SPSS 20 và AMOS 20 để phân tích và kiểm định mơ hình.
Sau khi dữ liệu được xử lý và làm sạch, thu về 307 mẫu hợp lệ. Trước hết thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha
Phân tích độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha
Tiêu chí để đánh giá độ tin cậy thang đo là loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3, đồng thời chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
Sau khi chạy kiểm định hệ số tương quan từng biến một có kết quả hệ số tương quan biến tổng của QL2=0.121 <0.3, do đó biến này bị loại ra. Sau đó thực hiện chạy lại lần 2, Cronbach’s Alpha của thang đo QL là 0.857 , các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 . Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. Tương tự hệ số tương quan biến tổng của CL4=0.030 <0.3, do đó biến này bị loại ra và thực hiện chạy lại lần 02. Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.931, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 . Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. Kết quả phân tích độ tin cậy có kết quả như sau:
Bảng 3.1. Độ tin cậy
Các biến Bộ biến quan sát Cronbach’s α Hệ số tương quan tổng biến
Đặc điểm DN DN1, DN2, DN3 0,925 >0,3
Đặc điểm quản lý QL1, QL3, QL4 0.857 >0,3
QL5, QL6
Chiến lược marketing CL1, CL2, CL3 0.931 >0,3
xuất khẩu CL5, CL6
Mối quan hệ kinh doanh QH1, QH2, QH3 0.931 >0,3
Đặc điểm ngành N1, N2, N3 0.895 >0,3
Đặc điểm thị trường nước TTNG1, TTNG2,
TTNG3, TTNG4, 0.915 >0,3
ngoài TTNG5
Đặc điểm thị trường TTTN1, TTTN2, 0.882 >0,3
trong nước TTTN3
Hoạt động xuất khẩu XK1, XK2, XK3 0.839 >0,5
Theo kết quả phân tích độ tin cậy, tất cả thang đo các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có hệ số Cronbach’s α > 0,7 và hệ số tương quan tổng biến >0,3, cho biết các biến quan sát phản ánh tốt các khái niệm tương ứng cần đo.
Độ tin cậy của các thang đo cũng được thể hiện thông qua sự đánh giá về hoạt động XK của DN XKNS. Đối với thang đo về đặc điểm DN XKNS, với mẫu đã khảo sát có 68.9% DN XKNS cho rằng nhân tố này rất ảnh hưởng tới kim ngạch XK của DN XKNS. Về đặc điểm quản lý có 72.8% DN XKNS hồn tồn đồng ý rằng nhân tố này ảnh hưởng tới kim ngạch XK của DN XKNS. Có 68.3% các DN XKNS được hỏi cho rằng chiến lược marketing XK ảnh hưởng tới kim ngạch XK của DN XKNS. Thang đo về mối quan hệ kinh doanh là nhân tố được DN XKNS cho là quan trọng nhất trong thời điểm phỏng vấn với 89% DN XKNS đồng ý nhân tố này vô cùng ảnh hưởng tới kim ngạch XK của DN XKNS. Có 53.8% DN XKNS cho rằng mơi trường chính trị và pháp luật của thị trường XK ảnh hưởng đến kim ngạch XK của DN XKNS, và 85.6% DN XKNS được hỏi cho rằng chính sách thương mại của TRUNG QUỐC ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động XK của DN XKNS. Với 88,5% DN XKNS được hỏi đồng ý rằng nhu cầu trong nước có ảnh hưởng tới hoạt động XK của DN XKNS và 97,1% là con số DN XKNS đồng ý rằng chính sách hỗ trợ XK của Chính phủ ảnh hưởng trực tiếp tới hoạt động XK của DN XKNS.
3.2.1.2. Phân tích nhân tố khám phá - EFA
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo các khái niệm cho thấy có 27 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố với phương pháp trích nhân tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax nhằm phát hiện cấu trúc và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Các biến quan sát sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm. Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa Sig < 0.05 để
chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues >1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% Anderson và Gerbin (1988) [70]. Do đó, trong mỗi nhân tố thì những biến quan sát có hệ số Factor loading <0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Bảng 3.2. Kiểm định KMO va Barlett's
Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO .867
Kiểm định Barlett’s 6556.552
Df 435
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.867 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 6556.552 với mức ý nghĩa (p_value) Sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố. Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal Axis Factoring với phép quay Promax
Kết quả cho thấy 30 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 08 nhóm.
Giá trị tổng phương sai trích = 71.182% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 8 nhân tố này giải thích 71.182% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 08 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.258> 1.
Bảng 3.3. Bảng eigenvalues va phương sai trích Total Variance Explained
Rotation Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Sums of
Loadings Squared
Factor Loadingsa
Total % of Cumulative Total % of Cumulative Total
Variance % Variance % 1 8.382 27.941 27.941 8.103 27.009 27.009 5.031 2 3.625 12.082 40.023 3.338 11.127 38.136 5.297 3 2.922 9.740 49.762 2.700 9.000 47.136 3.975 4 2.319 7.729 57.491 2.014 6.713 53.849 2.603 5 2.135 7.118 64.609 1.830 6.099 59.948 4.753 6 1.485 4.951 69.561 1.284 4.280 64.228 4.452 7 1.382 4.607 74.168 1.129 3.762 67.991 3.817 8 1.258 4.192 78.360 .957 3.191 71.182 4.976 9 .599 1.996 80.356
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Principal Axis Factoring với phép quay Promax:
Theo kết quả phân tích giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, có 08 nhân tố được trích tương ứng với 08 bộ biến quan sát; tất cả các hệ số tải của biến quan sát đều > 0,5; khơng có biến nào có vấn đề về Heywoodcase (hệ số tải >1). Tất cả các bộ biến quan sát đo lường các khái niệm DN, QL, CL, QH, N, TTTN, TTNG, XK đều đạt giá trị giá trị hội tụ tốt (tất cả các hệ số tải của các biến quan sát đều tải cao trên cùng một khái niệm) và giá trị phân biệt tốt (khơng có sự phân biệt đáng kể của hệ số tải của một biến quan sát trên khái niệm khác)
Bảng 3.4. Ma trận mẫu nhân tố với phương pháp xoay Principal Axis Factoring với phép quay Promax
3.2.1.3. Phân tích nhân tố khẳng định
Q trình phân tích nhân tố EFA trích rút được 8 nhân tố của thang đo các yếu tố ảnh hưởng bao gồm:
Đặc điểm DN: DN1, DN2, DN3
Mối quan hệ kinh doanh: QH1, QH2, QH3. Đặc điểm quản lý: QL1, QL3, QL4, QL5, QL6.
Chiến lược marketing XK: CL1, CL2, CL3, CL5, CL6.
Đặc điểm thị trường nước ngoài: TTNG1, TTNG2, TTNG3, TTNG4, TTNG 5. Đặc điểm ngành nông nghiệp: N1, N2, N3.
Đặc điểm thị trường trong nước: TTTN1, TTTN2, TTTN3. Hoạt động XKNS: XK1, XK2, XK3.
Các yếu tố này được đưa vào CFA: Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thông tin thị trường, các nhà nghiên cứu thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker&Lewis (TLI_Tucker&Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value >0.05. Tuy nhiên, Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu, kích thước mẫu càng lớn thì giá trị thống kê chi bình phương càng lớn, điều này làm giảm mức độ phù hợp của mơ hình (Phạm Đức Kỳ, 2009). Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI≥0.9 (Bentler và Bonett,1980); CMIN/df≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤3 (Carmines và McIver, 1981) (nghiên cứu thực tế CMIN/df<5 với mẫu n≥200 hay CMIN/df<3 với mẫu n≤200, RMSEA ≤0.08, RMSEA ≤0.05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990) thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường hay tương thích với dữ liệu thị trường. Thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều cao (>0.5) và có ý nghĩa thống kê P<0.05 Anderson và Gerbing (1988) [70]. Quy tắc này sẽ được tác giả áp dụng trong nghiên cứu nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được; tính đơn nguyên của các biến quan sát; giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Tám thang đo lường các cấu trúc khái niệm từ kết quả phân tích EFA ở trên sẽ là đối tượng của CFA sử dụng phần mềm AMOS. Mơ hình CFA đã chuẩn hóa:
Hình 3.2. Kết quả phân tích CFA đã chuẩn hố
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả của mơ hình này cho biết Chi-bình phương là 477.831 với 377 bậc tự do, giá trị thống kê P=0.000<0.5, chứng tỏ mơ hình này có ý nghĩa thống kê với cỡ mẫu 307. Tỷ số Chi-square/df= 1.267 <3, giá trị RMSEA=0.030<0.8, các chỉ số GFI=0.909, TLI=0.982, CFI=0.984 đều lớn hơn mức đề nghị 0.9. Như vậy, có thể kết luận mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu là cao.
Các trọng số chuẩn hóa lớn hơn 0.5 có ý nghĩa thống kê (P<0.05) nên các khái niệm đạt được giá trị hội tụ.
Bảng 3.5. Trọng sớ đã chuẩn hố Quan hệ Estimate CL3 <--- CL .898 CL5 <--- CL .878 CL6 <--- CL .860 CL2 <--- CL .854 CL1 <--- CL .800 TTNG2 <--- TTNG .876 TTNG4 <--- TTNG .890 TTNG3 <--- TTNG .852 TTNG5 <--- TTNG .774 TTNG 1 <--- TTNG .759 QL6 <--- QL .833 QL4 <--- QL .724 QL1 <--- QL .705 QL3 <--- QL .713 QL5 <--- QL .722 DN2 <--- DN .958 DN 1 <--- DN .874 DN 3 <--- DN .860 QH2 <--- QH .963 QH 1 <--- QH .869 QH3 <--- QH .881 N2 <--- N .906 N1 <--- N .880 N3 <--- N .798 TTTN1 <--- TTTN .853 TTTN 2 <--- TTTN .872 TTTN 3 <--- TTTN .811 XK2 <--- XK .906 XK3 <--- XK .788 XK1 <--- XK .713
Bảng 3.6. Độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụCR AVE TTTN CL TTNG QL QH N X CR AVE TTTN CL TTNG QL QH N X TTT 0.883 0.715 0.846 CL 0.933 0.737 0.162 0.859 TTN 0.918 0.692 0.293 0.197 0.832 QL 0.858 0.549 0.150 0.380 0.229 0.741 QH 0.931 0.819 0.406 0.277 0.461 0.195 0.905 N 0.897 0.745 0.463 0.284 0.364 0.184 0.454 0.863 X 0.847 0.650 0.380 0.387 0.483 0.333 0.451 0.437 0.806
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả phân tích độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ của mơ hình cho thấy giá trị độ tin cậy tổng hợp của mơ hình đều >0,7, do vậy mơ hình có độ tin cậy tốt; AVE hầu hết các nhân tố đều >0,5 nên mơ hình có độ hội tụ tốt.
Sau khi phân tích độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ của mơ hình cho mơ hình SEM chuẩn hóa được thiết lập
Mơ hình SEM dùng để đánh giá các giả thiết đặt ra của bài, giả thiết được chấp nhận khi giá trị p<5% và chiều hướng của ảnh hưởng giống với giả thiết đề ra.
Sau khi phân tích độ tin cậy và giá trị của mơ hình nghiên cứu, độ hội tụ mơ hình SEM chuẩn hóa được thiết lập như sau:
Hình 3.3. Kết quả phân tích SEM đã chuẩn hóa
Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc SEM đã chuẩn hóa: Chi-square= 477.831 có df=377 với P=0.000<0.05; Chi-square/df=1.267<3; GFI=0.909>0.9; TLI=0.982>0.9; CFI=0.984>0.9 và RMSEA=0.030 cho thấy mơ hình phù hợp tốt với dữ liệu thị trường và thống kê này có ý nghĩa với cỡ mẫu 307, do đó mơ hình chuẩn hóa được coi là phù hợp.
Với mơ hình đã chuẩn hóa, để đánh giá ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc, tiến hành đánh giá hệ số hồi quy và thu được kết quả như sau:
Bảng 3.7. Kết quả kiểm định các quan hệ cấu trúcHệ số hồi Hệ số Hệ số hồi Hệ số
quy hồi quy
Quan hệ chưa đã S.E. C.R. P Giả thiết
chuẩn chuẩn hóa hóa XK <--- CL .203 .186 .063 3.208 .001 Chấp nhận XK <--- TTN .245 .247 .061 4.023 *** Chấp G nhận XK <--- QL .113 .121 .055 2.053 .040 Chấp nhận XK <--- DN .116 .133 .057 2.03 .042 Chấp nhận XK <--- QH .160 .151 .069 2.330 .020 Chấp nhận XK <--- N .146 .105 .072 2.036 .042 Chấp nhận XK <--- TTTN .173 .142 .077 2.259 .024 Chấp nhận
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Các quan hệ cấu trúc đều có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% (P < 0.05%) mặt khác các hệ số cấu trúc đã chuẩn hóa đều dương chứng tỏ các nhân tố này ảnh hưởng dương (thuận chiều) đến hoạt động XKNS. Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 được ủng hộ.
Kết quả cho thấy hoạt động xuất khẩu bị ảnh hưởng trực tiếp bởi chiến lược Marketing XK (hệ số là 0.186), đặc điểm thị trường nước ngoài (hệ số là 0.247), đặc điểm quản lý (hệ số là 0.121), đặc điểm DN XKNS (hệ số là 0.133), mối quan hệ kinh doanh (hệ số là 0.151), đặc điểm ngành (hệ số là 0.105) và đặc điểm thị trường
trong nước (hệ số là 0.142). Theo đó, xét về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hoạt động XKNS, biến TTNG ảnh hưởng mạnh nhất và biến N ảnh hưởng yếu nhất.
Đầu tiên, nghiên cứu cho thấy rằng các chiến lược tiếp thị, marketing của các doanh nghiệp có ảnh hưởng lớn nhất đến hoạt động XKNS, với hệ số là 0.247 (ủng hộ H3). Kết quả này phù hợp với cơng trình của Aaby và Slater (1989) [68], Zou và Stan (1998) [143], Katsikeas và cộng sự (2000) [107], Leonidou và cộng sự (2004)
[114], Sousa và cộng sự (2008) [135], Chen và cộng sự (2016) [89]. Các DN điều
chỉnh chiến lược tiếp thị của họ bằng cách điều chỉnh nhân sự, quy trình, chương trình. Điều này dẫn đến tăng trưởng doanh số xuất khẩu, lợi nhuận xuất khẩu, thị phần xuất khẩu cũng như đạt được các mục tiêu khác của DN. Hệ số tích cực và đáng kể của các chiến lược tiếp thị này cho thấy rằng các DN cần tập trung vào việc đào tạo và phát triển nhân sự để đạt được thành công trong hoạt động tiếp thị. Hơn nữa, các nhà tiếp thị nên coi người tiêu dùng trên góc độ là một người bình thường để hiểu cuộc sống và lối sống của họ hơn, chứ không chỉ đơn thuần là người tiêu dùng sản phẩm. Các nhà tiếp thị nên tránh việc lập kế hoạch cũng như đưa ra các quyết định, đồng thời đảm bảo rằng các ý tưởng tiếp thị hiện đại đóng một vai trị phù hợp trong tất cả các hoạt động của họ, bao gồm việc tạo ra các mối quan hệ lâu dài, cùng có lợi và tạo ra những hiểu biết sâu sắc và các sản phẩm, dịch vụ và hoạt