Từ kết quả Cronbach’s Alpha bảng 4.10 cho ta thấy thang đo rào cản về giá bao gồm 4 biến quan sát (GIA1, GIA2, GIA3, GIA4) có hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.835 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến quan sát trong yếu tố này đảm bảo độ tin cậy và đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Thang đo “Rào cản về các dịch vụ hậu cần”
Từ kết quả Cronbach’s Alpha bảng 4.10 cho ta thấy thang đo rào cản các dịch vụ hậu cần bao gồm 4 biến quan sát (HC1, HC2, HC3, HC4) có hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.794 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến quan sát trong yếu tố này đảm bảo độ tin cậy và đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Thang đo “Rào cản về xúc tiến/chiêu thị”
Từ kết quả Cronbach’s Alpha bảng 4.10 cho ta thấy thang đo rào cản về xúc tiến/chiêu thị bao gồm 4 biến quan sát (CT1, CT2, CT3, CT4) có hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.836 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến quan sát trong yếu tố này đảm bảo độ tin cậy và đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Thang đo “Rào cản về kênh phân phối”
Từ kết quả Cronbach’s Alpha bảng 4.10 cho ta thấy thang đo rào cản về kênh phân phối bao gồm 4 biến quan sát (PP1, PP2, PP3, PP4) có hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.7793 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Nhưng hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát PP5 = 0.278< 0.3. Do đó tác giả quyết định loại biến quan sát PP5 ra khỏi thang đo rào cản phân phối. Chạy lại kết quả lần 2 (Phụ lục 5) Cronbach’s Alpha = 0.825 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên có thể chấp nhận được để thực hiện cho nghiên cứu tiếp theo.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tin cậy của các nhóm biến đều lớn hơn 0.6 các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, nên tất cả các biến đều được đưa vào phân tích nhân tố EFA và phân tích nhân tố được tiến hành theo phương pháp trích yếu tố (Principal Component Analist) với phép xoay (Varimax) để phân tích nhân tố.
Bảng 4.11: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Hệ số KMO | .879 | |
Kiểm định Bartlett's | Giá trị chi bình phương xấp xỉ | 2713.756 |
df | 190 | |
Sig. | .000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Các Nghiên Cứu Thực Nghiệm Có Liên Quan -
Xác Định Cỡ Mẫu, Thu Thập Dữ Liệu Xác Định Tổng Thể Mẫu -
Trị Giá Hàng Hóa Xuất – Nhập Khẩu Toàn Tỉnh Cà Mau Giai Đoạn 2011- 2015 (Đvt: Triệu Usd) -
Hệ Số Hồi Qui Và Kiểm Định Mô Hình – Khả Năng Sinh Lời Và Tăng Trưởng Doanh Thu -
Các nhân tố tác động đến kết quả xuất khẩu thủy sản của doanh nghiệp tại tỉnh Cà Mau - 9 -
Đặc Điểm Kt - Xh Liên Quan Tỉnh Cà Mau Đến Hoạt Động Chế Biến, Xuất Khẩu Thủy Sản
Xem toàn bộ 122 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích SPSS)
Trước khi kiểm định giá trị của các thang đo bằng kiểm định EFA cho các biến độc lập, tác giả kiểm tra xem dữ liệu có đủ điều kiện để phân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Barlett’s Test.
Kết quả xoay nhân tố của các biến độc lập và biến phụ thuộc được tổng hợp qua các bảng sau:
Bảng 4.12: Kết quả xoay nhân tố - biến độc lập Rotated Component Matrixa
Component (Hệ số tải nhân tố) | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
SP1 | .783 | ||||
SP2 | .783 |
.753 | |||||
SP4 | .723 | ||||
SP5 | .717 | ||||
GIA1 | .809 | ||||
GIA3 | .783 | ||||
GIA4 | .770 | ||||
GIA2 | .751 | ||||
PP1 | .795 | ||||
PP4 | .781 | ||||
PP3 | .773 | ||||
PP2 | .761 | ||||
HC1 | .788 | ||||
HC4 | .764 | ||||
HC3 | .747 | ||||
HC2 | .701 | ||||
CT4 | .825 | ||||
CT3 | .795 | ||||
CT1 | .747 |
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích SPSS)
Nhận xét:
Kết quả cho thấy từ 20 biến quan sát có thể rút ra 5 nhóm nhân tố.
Bảng 4.13: Kết quả xoay nhân tố - biến phụ thuộc Rotated Component Matrixa
Component | ||
1 | 2 | |
KQXK5 | .879 | |
KQXK4 | .869 | |
KQXK6 | .865 | |
KQXK3 | .873 | |
KQXK2 | .867 | |
KQXK1 | .853 |
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phân tích SPSS
Nhận xét:
Kết quả EFA cho thấy 6 biến đo lường kết quả xuất khẩu được tải vào một nhân tố. Hệ số tải thấp nhất là 0.853 và cao nhất là 0.879 chứng tỏ các tiêu chí đo lường có mối quan hệ ý nghĩa với nhân tố kết quả xuất khẩu.
Như vậy sau khi thực hiện kiểm định nhân tố (EFA), ta được kết quả nhau
sau:
Thứ nhất, Các biến độc lập, nhân tố ảnh hưởng rào cản về phát triển sản
phẩm, rào cản về giá, rào cản về kênh phân phối, rào cản dịch vụ hậu cần, rào cản các chương trình xúc tiến/ chiêu thị và kết quả xuất khẩu đều có tất cả các biến quan sát cùng tải về một nhân tố và có giá trị (Factor loading) đảm bảo yêu cầu (> 0.5). Nhìn chung tất cả các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hình đều đảm bảo yêu cầu và có thể sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Thứ hai, biến phụ thuộc: Rút trích thành 2 nhóm thỏa các điều kiện của phân tích nhân tố và được tác giả đặt tên như sau:
- Biến phụ thuộc 1: Khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu (KNSL- TTDT);
- Biến phụ thuộc 2: Sức cạnh tranh và thị phần (CT-TP).
Hai nhân tố này giải thích được 83.560% sự biến thiên của dữ liệu; trong đó, nhân tố Khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu (KNSL-TTDT) giải thích được 42.054% và nhân tố Sức cạnh tranh và thị phần (CT-TP) giải thích được 41.506% sự biến thiên của dữ liệu thang đo kết quả xuất khẩu.
Từ đó, mô hình hiệu chỉnh gồm 2 mô hình hồi qui .
4.2.3. Mô hình hiệu chỉnh sau phân tích nhân tố
Sau phân tích nhân tố, thang đo biến phụ thuộc rút trích thành 2 nhóm và tác giả đặt tên là: (1) Khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu (KNSL-TTDT) và (2) Sức cạnh tranh và thị phần (CT-TP).
Từ đó, 2 mô hình hiệu chỉnh sau phân tích nhân tố như sau:
Mô hình 1: Biến phụ thuộc là Khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu.
Khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu của các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Cà Mau
Rào cản về phát triển sản phẩm
Rào cản về giá
Rào cản về xúc tiến
Rào cản về hậu cần
Rào cản về phân phối
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu sau phân tích nhân tố EFA.
Các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời và tăng trưởng doanh thu
(Nguồn: Tác giả tự đề xuất)
Mô hình 2: Biến phụ thuộc là Sức cạnh tranh và thị phần
Sức cạnh tranh và thị phần của các DN thủy sản triên địa bàn tỉnh Cà Mau
Rào cản về phát triển sản phẩm
Rào cản về giá
Rào cản về xúc tiến
Rào cản về dịch vụ hậu cần
Rào cản về phân phối
Hình 4.2: Mô hình nghiên cứu sau phân tích nhân tố EFA.
Các nhân tố tác động đến sức cạnh tranh và thị phần
(Nguồn: Tác giả tự đề xuất)
4.3. Phân tích hồi qui
4.3.1. Ma trận tương quan.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, ta phải xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan dương biểu hiện mối quan hệ cùng chiều, hệ số tương quan âm biểu hiện mối quan hệ ngược chiều, hệ số tương quan giữa các nhân tố càng lớn thể hiện mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập càng chặt chẽ.
Sau khi kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo, các nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố được kiểm định là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Trước khi kiểm định mô hình, kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Từ kết quả phân tích hệ số tương quan, các giá trị cho thấy các biến có tương quan với nhau. Bảng kết quả cụ thể như sau:
Bảng 4.14: Kết quả phân tích tương quan Pearson
Correlations
KNSL_ TTDT | CT_TP | F_SP | F_CT | F_GIA | F_HC | F_PP | ||
KNSL_ TTDT | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | 1 | .597** | -.474** | -.603** | -.550** | -.508** | -.504** |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | |
CT_TP | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | .597** | 1 | -.473** | -.537** | -.564** | -.539** | -.470** |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | |
F_SP | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | -.474** | -.473** | 1 | .326** | .331** | .291** | .361** |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | |
F_CT | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | -.603** | -.537** | .326** | 1 | .364** | .340** | .364** |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 |
Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | -.550** | -.564** | .331** | .364** | 1 | .419** | .277** | |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | |
F_HC | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | -.508** | -.539** | .291** | .340** | .419** | 1 | .297** |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | |
F_PP | Pearson Correlation (Hệ số tương quan) | -.504** | -.470** | .361** | .364** | .277** | .297** | 1 |
Giá trị Sig. | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N (Số tương quan) | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 | 350 |
(Nguồn: Tác giả tổng hợp phân tích từ SPSS, Phụ lục 5)
Kết quả ma trận tương quan giữa các biến cho thấy:
Tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến nhân tố:
- Nhìn chung hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và 5 biến độc lập xoay quanh 50%. Trong đó nhân tố Rào cản về chương trình xúc tiến có mối tương quan nghịch và hệ số tương quan cao nhất (-60.3%) và thấp nhất là hệ số tương quan với nhân tố Rào cản về phát triển sản phẩm (- 47.4%)
- Toàn bộ 5 hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% tiếp tục chạy mô hình hồi quy để nghiên cứu cụ thể hơn các mối tương quan này.
Tương quan giữa các biến độc lập: