Bảng 4.9: Ước lượng hệ số đường dẫn và khoảng tin cậy
Chênh lệch
Mối quan hệ
Trọng số gốc
Trọng số
trung bình bootrstrap
giữa trọng số gốc và
bootstrap
2,5% 97,5%
0,180 | 0,181 | 0,001 | 0,074 | 0,281 | |
CI -> EP | 0,234 | 0,232 | -0,002 | 0,149 | 0,321 |
EC -> EMS | 0,147 | 0,148 | 0,000 | 0,023 | 0,270 |
EC -> EP | 0,159 | 0,157 | -0,002 | 0,070 | 0,250 |
ED-> EMS | 0,095 | 0,093 | -0,001 | 0,009 | 0,184 |
ED -> EP | -0,121 | -0,122 | -0,001 | -0,202 | -0,039 |
EMS -> EP | 0,161 | 0,170 | 0,009 | 0,047 | 0,276 |
IE -> EMS | 0,174 | 0,174 | -0,000 | 0,073 | 0,268 |
IE -> EP | 0,232 | 0,228 | -0,004 | 0,122 | 0,343 |
TC -> EMS | 0,143 | 0,144 | 0,002 | 0,039 | 0,246 |
TC -> EP | 0.233 | 0,233 | 0,000 | 0,139 | 0,328 |
TBT-> EMS | 0,164 | 0,160 | -0,004 | 0,055 | 0,274 |
TBT -> EP | -0,225 | -0,228 | -0,003 | -0,322 | -0,126 |
PC -> EMS | 0,133 | 0,138 | 0,005 | 0,015 | 0,250 |
PC -> EP | 0.158 | 0,157 | -0,001 | 0,065 | 0,258 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Phân Tích Độ Tin Cậy Của Các Thang Đo Sơ Bộ -
Kết Quả Phân Tích Phần Dư Của Thang Đo Nguyên Nhân -
Kết Quả Đánh Giá Độ Tin Cậy Và Giá Trị Hội Tụ -
Kết Quả Đa Nhóm Kiểm Định Hoán Vị Số Năm Kinh Nghiệm Xuất Khẩu -
Vai Trò Trung Gian Của Chiến Lược Marketing Xuất Khẩu Thích Nghi -
Mức Độ Đạt Được Mục Tiêu Nghiên Cứu Của Luận Án
Xem toàn bộ 260 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Có thể thấy, Q2 của 2 biến nội sinh EMS và kết quả xuất khẩu cao hơn đáng kể so với 0 lần lượt là 0,351 và 0,381 (Bảng 4.10). Chỉ số Q2 > 0 cho thấy rằng có sự liên quan dự báo của mô hình đến các biến tiềm ẩn nội sinh. Tiếp theo, bảng 12 Phụ lục 3 tóm tắt các kết quả tính toán của hệ số tác động q2 với tất cả các mối quan hệ trong mô hình. Giá trị dự đoán q2 là 0,02; 0,15 và 0,35 theo quy tắc kinh nghiệm tương ứng là yếu, vừa, và mạnh (Hair và cộng sự, 2018). Như vậy, các yếu tố ảnh hưởng dự đoán liên quan được đánh giá ở mức trung bình đến EMS và kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp (q2 nhỏ nhất là 0,03; q2 lớn nhất là 0,21).
Bảng 4.10: Kết quả mức độ dự báo phù hợp
SSO | SSE | Q² (=1-SSE/SSO) | |
CI | 1695,000 | 1695,000 | |
EC | 1695,000 | 1695,000 | |
ED | 1356,000 | 1356,000 | |
EMS | 1356,000 | 879,687 | 0,351 |
EP | 1695,000 | 1048,658 | 0,381 |
IE | 1356,000 | 1356,000 | |
TC | 1356,000 | 1356,000 | |
TBT | 1695,000 | 1695,000 | |
PC | 1356,000 | 1356,000 |
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
4.3.6 Kiểm định giả thuyết
Luận án đề xuất 15 giả thuyết (biến độc lập, phụ thuộc và trung gian), kết quả kiểm định có 15 giả thuyết được chấp nhận (Bảng 4.11), căn cứ vào giá trị P-value từ kết quả ước lượng mô hình cấu trúc ở Bảng 4.9. Kết quả ước lượng cho thấy giả thuyết H1 “Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi sẽ tác động cùng chiều đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp” được chấp nhận (β = 0,161; p = 0,007 < 0,01). Tương tự, kết quả cho thấy giả thuyết H2b “Kinh nghiệm quốc tế sẽ tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi” (β = 0,174; p = 0,001 < 0,01), và giả thuyết H2a “Kinh nghiệm quốc tế sẽ tác động cùng chiều đến kết quả xuất khẩu” đều được chấp nhận (β = 0,232; p = 0,000 < 0,01). Tiếp theo, giả thuyết H3a “Cam kết xuất khẩu sẽ tác động cùng chiều đến kết quả xuất khẩu” cũng được chấp nhận (β = 0,159; p = 0,001 < 0,01) và giả thuyết H3b “Cam kết xuất khẩu sẽ tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi” (β = 0,147; p = 0,020 < 0,05). Kế đến, mối quan hệ giữa đặc điểm sản phẩm và kết quả xuất khẩu có β = 0,158 với p = 0,002 < 0,01; đặc điểm sản phẩm và chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi có β
= 0,133 với p = 0,029 < 0,01; các kết quả này ủng hộ giả thuyết H4a và H4b.
Sau đó, giả thuyết H5a “Năng lực công nghệ sẽ tác động cùng chiều đến kết quả xuất khẩu” được chấp nhận (β = 0,233; p = 0,000 < 0,01); và giả thuyết H5b “Năng lực công nghệ sẽ tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi” được chấp nhận (β = 0,143; p = 0,007 < 0,01). Tiếp theo, giả thuyết H6b “Sự khác biệt môi trường sẽ tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi” (β = 0,095; p = 0,034 < 0,05) và giả thuyết H6a “Sự khác biệt môi trường sẽ tác động ngược chiều đến kết quả xuất khẩu” (β = -0,121, p = 0,004 < 0,01) đều được chấp nhận. Kế đến, giả thuyết H7b cho rằng cường độ cạnh tranh có tác động dương đến chiến lược markerting xuất khẩu thích nghi có kết quả β = 0,180 với p = 0,000 < 0,05 và có tác động dương đến kết quả xuất khẩu có kết quả là β = 0,234; p = 0,001 < 0,05 nên 2 giả thuyết này được chấp nhận. Cuối cùng, kết quả ước lượng cho thấy giả thuyết H8a “Rào cản kỹ thuật thương mại tác động ngược chiều đến kết quả xuất khẩu” (β = -0,225, p = 0,000 < 0,01), và giả thuyết H8b “Rào cản kỹ thuật thương mại tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi” (β = 0,164, p = 0,003 < 0,01) cùng được chấp nhận.
Tóm lại, kết quả PLS - SEM kiểm định các mối quan hệ trong mô hình chính cho thấy có 3 giả thuyết H3b, H4b, và H6b được chấp nhận ở mức ý nghĩa p < 5%; đồng thời, có 8 giả thuyết H1, H2b, H3a, H5b, H4a, H6a, H7b và H8b được chấp nhận ở mức ý nghĩa p < 1% và còn lại 4 giả thuyết H2a, H5a, H7a và H8a được chấp nhận ở p < 0,1%.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết đề xuất P-value Kết luận
H1 Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi sẽ tác động
cùng chiều đến kết quả xuất khẩu
H2b Kinh nghiệm quốc tế sẽ tác động cùng chiều đến chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H2a Kinh nghiệm quốc tế sẽ tác động cùng chiều đến Kết quả xuất khẩu
H3b Cam kết xuất khẩu sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
0,007 Chấp nhận
0,001 Chấp nhận
0,000 Chấp nhận
0,020 Chấp nhận
Giả thuyết đề xuất P-value Kết luận
H3a Cam kết xuất khẩu sẽ tác động cùng chiều đến Kết quả
xuất khẩu
H4b Đặc điểm sản phẩm sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H4a Đặc điểm sản phẩm sẽ tác động cùng chiều đến Kết quả xuất khẩu
H5b Năng lực công nghệ sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H5a Năng lực công nghệ sẽ tác động cùng chiều đến Kết quả xuất khẩu
H6b Sự khác biệt môi trường sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H6a Sự khác biệt môi trường sẽ tác động ngược chiều đến Kết quả xuất khẩu
H7b Cường độ cạnh tranh sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H7a Cường độ cạnh tranh sẽ tác động cùng chiều đến Kết quả xuất khẩu
H8b Rào cản kỹ thuật thương mại sẽ tác động cùng chiều đến Chiến lược marketing xuất khẩu thích nghi
H8a Rào cản kỹ thuật thương mại sẽ tác động ngược chiều đến Kết quả xuất khẩu
0,001 Chấp nhận
0,029 Chấp nhận
0,002 Chấp nhận
0,007 Chấp nhận
0,000 Chấp nhận
0,034 Chấp nhận
0,004 Chấp nhận
0,001 Chấp nhận
0,000 Chấp nhận
0,003 Chấp nhận
0,000 Chấp nhận
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
4.3.7 Kiểm định trung gian
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật bootstrap phân phối mẫu về tác động gián tiếp, cách tiếp cận này phù hợp hoàn toàn với phương pháp PLS-SEM. Theo báo cáo kết quả bootstrapping ở bảng 17 phụ lục 3 cho thấy các tác động gián tiếp đều có ý nghĩa vì không có khoảng tin cậy 95% chứa giá trị 0. Bảng 4.12 tổng kết tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng giữa các khái niệm nghiên cứu trong mô hình lý thuyết. Kết quả cho
thấy, các yếu tố nội bộ và bên ngoài đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp XKRQ Việt Nam. Trong đó, EMS tác động trực tiếp đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp (β trực tiếp = 0,161). Các phát hiện phân tích cung cấp bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ cho vai trò trung gian của EMS trong mô hình kết quả xuất khẩu doanh nghiệp XKRQ Việt Nam. Cụ thể hơn, EMS đại diện cho cơ chế làm cơ sở cho mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng (IE, EC, PC, TC, ED, CI và TBT) và kết quả xuất khẩu doanh nghiệp. Tác động trực tiếp và gián tiếp thông qua biến trung gian EMS đến kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp cụ thể như sau:
Biến trung gian | Biến phụ thuộc | Tác động trực tiếp | Tác động gián tiếp | Tổng tác động |
Kinh nghiệm EMS | EP | 0,232 | 0,028 | 0,260 |
Cam kết EMS | EP | 0,159 | 0,024 | 0,183 |
Đặc điểm EMS | EP | 0,158 | 0,021 | 0,179 |
Năng lực EMS | EP | 0,233 | 0,023 | 0,256 |
Sự khác biệt EMS | EP | -0,121 | 0,015 | -0,106 |
Cường độ EMS | EP | 0,234 | 0,029 | 0,263 |
Rào cản kỹ thuật thương EMS | EP | -0,225 | 0,026 | -0,199 |
Bảng 4.12: Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động Biến độc lập
quốc tế
xuất khẩu
sản phẩm
công nghệ
môi trường
cạnh tranh
mại
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Đối với mối quan hệ giữa IE, EC, PC, TC, CI và kết quả xuất khẩu; EMS đóng vai trò là một biến trung gian bổ sung. Kinh nghiệm quốc tế càng cao càng làm tăng
kết quả xuất khẩu doanh nghiệp một cách trực tiếp, nhưng cũng làm tăng mức độ thích nghi của EMS, dẫn đến gia tăng kết quả xuất khẩu doanh nghiệp một cách gián tiếp. Do đó, kinh nghiệm quốc tế có tác động trực tiếp và gián tiếp đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp (βtổng = 0,260). Lập luận tương tự, cho các biến cam kết xuất khẩu (βtổng = 0,183), đặc điểm sản phẩm (βtổng = 0,179), năng lực công nghệ (βtổng
= 0,256) và cường độ cạnh tranh (βtổng = 0,263) .
Ngược lại, đối với mối quan hệ giữa sự khác biệt môi trường, rào cản kỹ thuật thương mại và kết quả xuất khẩu, EMS giữ vai trò biến trung gian cạnh tranh. Sự khác biệt môi trường càng cao càng làm giảm kết quả xuất khẩu doanh nghiệp một cách trực tiếp, nhưng cũng làm tăng mức độ thích nghi của EMS, dẫn đến giảm tác động tiêu cực đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp (βtổng = - 0,106). Tương tự, biến trung gian EMS dẫn đến làm giảm tác động tiêu cực của rào cản kỹ thuật thương mại đến kết quả xuất khẩu doanh nghiệp (βtổng = - 0,199).
4.4 Phân tích cấu trúc đa nhóm
4.4.1 Thiết kế kiểm định mô hình đa nhóm
Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm thiết kế để so sánh mô hình nghiên cứu theo phân loại nhóm, đồng thời xem xét liệu có sự khác biệt của các mối quan hệ được giả thuyết trong mô hình nghiên cứu giữa các nhóm doanh nghiệp có chung đặc điểm phân loại. Theo đặc điểm mẫu chính thức, phân thành 2 loại nhóm: (1) các doanh nghiệp có TTXK chính là Trung Quốc và các quốc gia khác; (2) Số năm kinh nghiệp xuất khẩu (ký hiệu là n) của các doanh nghiệp lớn hơn bằng 10 năm hoặc dưới 10 năm. Đây là hai khái niệm định tính phản ánh tính đặc trưng mẫu các doanh nghiệp XKRQ Việt Nam, khi doanh nghiệp khảo sát có TTXK chính ở Trung Quốc chiếm tỷ lệ chủ yếu 61,95% và số lượng doanh nghiệp có số năm kinh nghiệm xuất khẩu nhỏ hơn hoặc bằng 10 năm chiếm chủ yếu. Do đó, hai khái niệm này được xem xét dưới vai trò biến điều tiết theo nhóm.
Phương pháp phân tích đa nhóm sử dụng bao gồm kiểm định hoán vị và PLS- MGA. Hai phương pháp này không phụ thuộc vào các giả định phân phối. Trong việc so sánh, kiểm định hoán vị có đặc tính thống kê thuận lợi khi phân tích sự khác biệt
về tham số giữa hai nhóm. Kiểm định hoán vị được phát triển bởi Chin (2003) và được phát triển bởi Chin & Dibbern (2010). Để kiểm định hoán vị, thủ tục bất biến đo lường MICOM được sử dụng (Henseler và cộng sự, 2016b). Kiểm định hoán vị trao đổi ngẫu nhiên các quan sát giữa các nhóm dữ liệu và ước lượng mô hình cho mỗi hoán vị. Tính toán sự khác biệt giữa các hệ số đường dẫn theo nhóm cụ thể trên mỗi hoán vị cho phép kiểm định xem chúng có khác khau về tổng thể hay không.
Phương pháp phi tham số PLS-MGA được thiết lập bởi Henseler và cộng sự (2009) tạo dựng trên kết quả bootstrapping của từng nhóm dữ liệu. Đối với một mối quan hệ cụ thể trong mô hình đường dẫn PLS, cách tiếp cận của chúng so sánh từng ước lượng bootstrap của một một nhóm với tất cả các ước lượng bootstrap khác của cùng một tham số trong nhóm khác. Cách tiếp cận PLS-MGA, chỉ cho phép kiểm định các giả thuyết theo một phía, cụ thể kiểm định giả thuyết rằng p(1) lớn hơn p(2). Bảng 4.13: Kiểm định hoán vị MICOM bước 2 số năm kinh nghiệm xuất khẩu
Biến
Giá trị tương quan ban đầu
Giá trị tương quan hoán vị
5.00%
Permutation p-Values
Bất biến thành phần được thiết lập
0,999 | 0,998 | 0,995 | 0,805 | Có | |
EC | 0,998 | 0,999 | 0,997 | 0,110 | Có |
ED | 1 | 0,998 | 0,995 | 0,927 | Có |
EMS | 0,962 | 0,973 | 0,928 | 0,238 | Có |
EP | 1 | 1 | 0,999 | 0,510 | Có |
IE | 0,999 | 0,999 | 0,998 | 0,343 | Có |
PC | 0,999 | 0,999 | 0,998 | 0,275 | Có |
TBT | 1 | 0,999 | 0,997 | 0,968 | Có |
TC | 1 | 0,999 | 0,998 | 0,735 | Có |
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
4.4.2 Kiểm định sự khác biệt theo số năm kinh nghiệm xuất khẩu
Dữ liệu nghiên cứu phân thành hai nhóm n ≥10 năm và n < 10 năm. Kết quả MICOM bước 2 chứng minh sự bất biến thành phần đã được thiết lập cho tất cả các
biến trong mô hình khi tất cả Permutation p-Values đều lớn hơn đáng kể so với 0,05. Ví dụ, giá trị tương quan ban đầu của CI là 0,999; kết quả này nằm trong khoảng tin cậy dựa trên hoán vị tương ứng với cận dưới là 0,995; theo đó giá trị p của CI là 0,805 > 0,05 (Bảng 4.13).
Tiếp theo, báo cáo kết quả MICOM ở bước 3 được xem xét nhằm kiểm tra tính bất biến đo lường toàn phần (Bảng 4.14). Kết quả cho thấy, mỗi khoảng tin cậy bao gồm sự khác biệt ban đầu trong các giá trị trung bình, chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể trong các giá trị trung bình của các biến tiềm ẩn trên hai nhóm. Ví dụ, đối với CI, sự khác biệt ban đầu về các giá trị trung bình của các điểm số biến tiềm ẩn là -0,054; nằm trong khoảng tin cậy tương ứng cận dưới -0,209 và cận trên 0,218. Kết quả trong cột Permutation p-Values hỗ trợ hơn nữa phát hiện này cho CI và các biến nghiên cứu khác trong mô hình đường dẫn PLS vì tất cả các giá trị p đều
> 0,05. Vì vậy, tất cả các giá trị trung bình tổng hợp và phương sai là bằng nhau, đưa ra sự hỗ trợ cho bất biến đo lường toàn phần.
Thành Khoảng tin | Permutation | Trị trung bình | ||
trị trung bình phần cậy 95% | p-Values | bằng nhau | ||
tổng hợp | ||||
CI | -0,054 | [-0,209; 0,218] | 0,633 | Có |
EC | -0,103 | [-0,225; 0,208] | 0,338 | Có |
ED | 0,178 | [-0,22;0,2] | 0,102 | Có |
EMS | -0,103 | [-0,227;0,22] | 0,368 | Có |
EP | 0,088 | [-0,229;0,206] | 0,398 | Có |
IE | 0,068 | [-0,209;0,209] | 0,542 | Có |
PC | 0,093 | [-0,224;0,213] | 0,399 | Có |
TBT | -0,077 | [-0,223;0,212] | 0,516 | Có |
TC | 0,109 | [-0,227;0,206] | 0,334 | Có |
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)