Bảng 3.10 Kết quả EFA các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu
KMO and Bartlett's Test
0,799 | ||
Kiểm định Bartlett | Giá trị chi bình phương xấp xỉ | 1455,853 |
Giá trị bậc tự do df | 435 | |
Giá trị Sig. | 0,000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Giới Thiệu Về Chương Trình Nghiên Cứu -
Thiết Kế Nghiên Cứu Định Tính Lần 2 Về Điều Chỉnh Mô Hình Nghiên Cứu -
Thang Đo Đặc Điểm Và Năng Lực Quản Lý Doanh Nghiệp -
Kết Quả Thống Kê Mô Tả Mẫu Nghiên Cứu Chính Thức -
Kết Quả Kiểm Định Mô Hình Và Giả Thuyết Nghiên Cứu Về Kết Quả Kiểm Định Mô Hình Nghiên Cứu -
Các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu của các doanh nghiệp rau quả tại Việt Nam - 14
Xem toàn bộ 174 trang tài liệu này.
Tổng phương sai trích
Eigenvalues khởi tạo | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | |||||||
Tổng cộng | % của phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % của phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | |
1 | 8,245 | 27,485 | 27,485 | 8,245 | 27,485 | 27,485 | 3,676 | 12,254 | 12,254 |
2 | 3,731 | 12,436 | 39,921 | 3,731 | 12,436 | 39,921 | 3,374 | 11,246 | 23,500 |
3 | 2,600 | 8,666 | 48,587 | 2,600 | 8,666 | 48,587 | 3,025 | 10,082 | 33,582 |
4 | 2,213 | 7,378 | 55,964 | 2,213 | 7,378 | 55,964 | 2,892 | 9,642 | 43,224 |
5 | 1,750 | 5,834 | 61,798 | 1,750 | 5,834 | 61,798 | 2,889 | 9,629 | 52,853 |
6 | 1,412 | 4,708 | 66,506 | 1,412 | 4,708 | 66,506 | 2,816 | 9,386 | 62,239 |
7 | 1,003 | 3,342 | 69,848 | 1,003 | 3,342 | 69,848 | 2,283 | 7,609 | 69,848 |
8 | 0,819 | 2,728 | 72,576 | ||||||
9 | 0,751 | 2,502 | 75,079 | ||||||
10 | 0,671 | 2,238 | 77,317 | ||||||
11 | 0,608 | 2,025 | 79,342 | ||||||
12 | 0,593 | 1,978 | 81,320 | ||||||
13 | 0,544 | 1,813 | 83,133 | ||||||
14 | 0,534 | 1,781 | 84,914 | ||||||
15 | 0,501 | 1,671 | 86,585 | ||||||
16 | 0,462 | 1,539 | 88,125 | ||||||
17 | 0,436 | 1,454 | 89,579 | ||||||
18 | 0,401 | 1,336 | 90,915 | ||||||
19 | 0,344 | 1,148 | 92,063 | ||||||
20 | 0,330 | 1,101 | 93,164 | ||||||
21 | 0,315 | 1,050 | 94,214 | ||||||
22 | 0,297 | 0,991 | 95,206 | ||||||
23 | 0,277 | 0,925 | 96,130 | ||||||
24 | 0,225 | 0,751 | 96,881 | ||||||
25 | 0,204 | 0,678 | 97,559 | ||||||
26 | 0,184 | 0,613 | 98,172 | ||||||
27 | 0,166 | 0,554 | 98,727 | ||||||
28 | 0,144 | 0,481 | 99,208 | ||||||
29 | 0,132 | 0,440 | 99,648 | ||||||
30 | 0,106 | 0,352 | 100,000 |
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
NL1 | 0,830 | ||||||
NL5 | 0,806 | ||||||
NL2 | 0,781 | ||||||
NL3 | 0,769 | ||||||
NL4 | 0,721 | ||||||
HH1 | 0,840 | ||||||
HH3 | 0,830 | ||||||
HH4 | 0,816 | ||||||
HH5 | 0,776 | ||||||
HH2 | 0,722 | ||||||
DDN3 | 0,840 | ||||||
DDN2 | 0,817 | ||||||
DDN4 | 0,712 | ||||||
DDN1 | 0,672 | ||||||
DDQL4 | 0,815 | ||||||
DDQL2 | 0,743 | ||||||
DDQL3 | 0,740 | ||||||
DDQL1 | 0,734 | ||||||
TTNN3 | 0,819 | ||||||
TTNN4 | 0,780 | ||||||
TTNN2 | 0,731 | ||||||
TTNN1 | 0,698 | ||||||
TTTN4 | 0,851 | ||||||
TTTN3 | 0,812 | ||||||
TTTN2 | 0,727 | ||||||
TTTN5 | 0,702 | ||||||
CLM1 | 0,684 | ||||||
CLM4 | 0,623 | ||||||
CLM3 | 0,611 | ||||||
CLM2 | 0,564 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: kết quả khảo sát, 2017)
Về kết quả phân tích EFA kết quả xuất khẩu
Kết quả EFA kết quả xuất khẩu được trình bày trong bảng 3.10 cho thấy: 04 biến quan sát sau khi phân tích EFA thì được rút thành 01 nhân tố với tổng phương sai trích là 76,768% tại Eigenvalue là 3,079.
Bảng 3.11 Kết quả EFA kết quả xuất khẩu
0,840 | ||
Kiểm định Barlett | Giá trịChi bình phương xấp xỉ | 214,870 |
Giá trị bậc tự do df | 6 | |
Giá trị Sig. | 0,000 |
Tổng phương sai trích
Eigenvalues khởi tạo | Extraction Sums of Squared Loadings | |||||
Tổng cộng | % của phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % của phương sai | % tích lũy | |
1 | 3,079 | 76,984 | 76,984 | 3,079 | 76,984 | 76,984 |
2 | 0,392 | 9,795 | 86,778 | |||
3 | 0,310 | 7,760 | 94,539 | |||
4 | 0,218 | 5,461 | 100,000 |
Ma trận nhân tố
Nhân tố | |
1 | |
KQ2 | 0,911 |
KQ1 | 0,888 |
KQ4 | 0,871 |
KQ3 | 0,838 |
(Nguồn: kết quả khảo sát, 2017)
Kết luận:34 biến quan sát dùng để đo lường khái niệm kết quả xuất khẩu và các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu đều thỏa mãn các điều kiện trong phân tích EFA. Do đó, tất cả 34 biến quan sát này được sử dụng trong nghiên cứu chính thức.
Bảng 3.12Bảng tổng hợp thang đo (bảng hỏi) dùng cho nghiên cứu chính thức
Nguồn | |
Kết quả xuất khẩu | |
Doanh nghiệp có năng lực cạnh tranh tại thị trường xuất khẩu | Zou & Stan (1998); Altıntas và cộng sự (2007) |
Doanh nghiệp hài lòng với kết quả xuất khẩu | |
Doanh nghiệp đạt được sự thành công trong hoạt động xuất khẩu | |
Doanh nghiệp thâm nhập được thị trường xuất khẩu | |
Chiến lược Marketing | |
Doanh nghiệp có chiến lược marketing xuất khẩu phù hợp | Zou & Stan (1998), Ayan & Percin (2005) |
Sản phẩm của doanh nghiệp có chất lượng và có sự khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh | |
Doanh nghiệp có chiến lược về chiêu thị | |
Doanh nghiệp có chiến lược giá sản phẩm cạnh tranh | |
Đặc điểm và năng lực của công ty | |
Quy mô của doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu về xuất khẩu | Zou & Stan (1998), Chen và cộng sự (2016). |
Thâm niên của doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu về xuất khẩu | |
Doanh nghiệp có năng lực cạnh tranh quốc tế | |
Doanh nghiệp có kế hoạch cho hoạt động xuất khẩu | |
Doanh nghiệp có định hướng xuất khẩu | |
Đặc điểm Ngành | |
Mức độ bất ổn định của thị trường rau quả trong nước | Zou & Stan (1998), Chen và cộng sự (2016) |
Mức độ phát triển của thị trường rau quả | |
Mức độ cạnh tranh giữa các doanh nghiệp rau quả | |
Mức độ thay đổi về công nghệ của các doanh nghiệp trong ngành | |
Đặc điểm quản lý | |
Đội ngũ quản lý của doanh nghiệp có kinh nghiệp trong hoạt động xuất khẩu | Zou & Stan (1998), Ayan & Percin (2005) |
Đội ngũ quản lý của doanh nghiệp có kiến thức trong hoạt động xuất khẩu | |
Doanh nghiệp có khả năng phân tích và dự báo sự biến động của thị trường rau quả | |
Đặc điểm thị trường nước ngoài | |
Mức độ hấp dẫn của thị trường rau quả tại nước ngoài | Cavusgil and Zou (1994), Zou & Stan (1998) |
Mức độ cạnh tranh của thị trường rau quả tại nước ngoài | |
Hàng rào xuất khẩu đối với mặt hàng rau quả tại nước ngoài | |
Sự tương đồng về văn hóa của thị trường xuất khẩu | |
Đặc điểm thị trường trong nước | |
Sự hỗ trợ của Nhà nước cho hoạt động xúc tiến thương mại xuất khẩu rau quả | Zou & Stan (1998) |
Sự hỗ trợ của Nhà nước trong việc tiếp cận thông tin về thị trường rau quả nước ngoài | |
Sự biến động của thị trường rau quả trong nước | |
Thị trường cung ứng nguyên liệu đầu vào tạo thuận lợi cho doanh nghiệp | |
Vai trò của Hiệp hội | |
Hiệp hội có hỗ trợ doanh nghiệp trong vấn đề thông tin về thị trường xuất khẩu như các rào cản, nhu cầu, v.v. | Kết quả nghiên cứu định tính |
Hiệp hội có hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tháo gỡ những vướng mắc trong quá trình kinh doanh xuất khẩu. | |
Hiệp hội có hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đề xuất các cơ chế chính sách đối với cơ quan chức năng nhằm tạo thuận lợi cho doanh nghiệp | |
Hiệp hội thường xuyên tổ chức các doanh động quảng bá sản phẩm rau quả tại thị trường trong và ngoài nước. | |
Hiệp hội có hỗ trợ doanh nghiệp trong các vấn về về tài chính | |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2017)
3.4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng và được thiết kế như sau:
3.4.1Đối tượng khảo sát
Tác giả thực hiện phỏng vấn trực tiếp các đối tượng khảo sát doanh nghiệp xuất khẩu rau quả tại Tp.HCM và vùng đồng bằng Sông Cửu Long.
3.4.2Mẫu nghiên cứu và phương pháp lấy mẫu Mẫu nghiên cứu
Phương pháp phân tích dữ liệu chính thức cho nghiên cứu này là phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều đồng ý là phương pháp này yêu cầu kích thước mẫu lớn. Tuy nhiên kích thước mẫu bao nhiêu được gọi là lớn thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng và phụ thuộc vào phương pháp ước lượng mà nhà nghiên cứu sử dụng. Có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 đáp viên (Hoelter, 1983), cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là năm mẫu cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989). Ngoài ra, cũng có nhà nghiên cứu khác cho rằng nếu nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng Maximum Likelihood (ML) thì kích thước mẫu được xác định dựa vào một trong hai cách sau: (i) mức tối thiểu và (ii) số lượng biến đưa vào phân tích trong mô hình (Hair và cộng sự, 2006).
(i) Mức tối thiểu Min = 50.
(ii) Tỷ lệ mẫu so với một biến phân tích k là 5/1 hoặc 10/1.
Nếu N < mức tối thiểu thì sẽ chọn mức tối thiểu. Trường hợp mô hình có m thang đo và Pj là số biến quan sát thứ j thì kích thước mẫu tối thiểu được xác định như sau:
m
N kPj
j 1
Trong nghiên cứu của mình, tác giả có 04 biến quan sát để đo lường khái niệm kết quả xuất khẩu và 29 biến quan sát dùng để đo lường 7 yếu tố tác động đến
kết quả xuất khẩu. Như vậy, kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu theo tác giả Hair và cộng sự (2006) phải là: N = 34 * 5 = 170.
Do vậy, tác giả phải thực hiện khảo sát ít nhất là 170 doanh nghiệp. Nhằm đảm bảo độ tin cậy của các thang đo nghiên cứu, tác giả thực hiện khảo sát 300 doanh nghiệp xuất khẩu rau quả.
Phương pháp lấy mẫu
Có nhiều phương pháp chọn mẫu được sử dụng cho các luận án nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, và có thể được chia ra làm 02 nhóm chính (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009): (i) phương pháp chọn mẫu theo xác suất: là phương pháp chọn mẫu mà các nhà nghiên cứu biết được xác suất tham gia vào mẫu của các phần tử; và (ii) phương pháp chọn mẫu không theo xác suất: là phương pháp chọn mẫu mà trong đó nhà nghiên cứu chọn các phần tử tham gia vào mẫu không theo quy luật ngẫu nhiên. Tổng hợp các phương pháp chọn mẫu được trình bày trong hình 3.1.
Hình 3.1. Các phương pháp chọn mẫu
(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
Hình 3.1.Tổng hợp các phương pháp chọn mẫu
Việc sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên trong quá trình kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu thì kết quả kiểm định chỉ mang ý nghĩa là với dữ liệu hiện có, chúng ta chấp nhận hay từ chối mô hình và các giả thuyết nghiên cứu này chứ không khẳng định được là chúng đúng
hay sai (Anderson, 1983). Tất nhiên, nếu mô hình và các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thì tính tổng quát của kết quả sẽ cao hơn nhưng thời gian và chi phí cũng tăng theo.
Tuy nhiên, do giới hạn về thời gian và ngân sách khi thực hiện luận án nghiên cứu nên tác giả thực hiện theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện thông qua phỏng vấn trực tiếp các đối tượng khảo sát bằng bảng hỏi chính thức.
3.4.3 Kỹ thuật xử lý dữ liệu
Dữ liệu thu thập từ các đối tượng khảo sát được đánh giá bằng phương pháp phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha, phương pháp phân tích EFA, phương pháp phân tích CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Trong kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có lợi hơn các phương pháp truyền thống như hồi quy đa biến vì nó có thể tính được sai số đo lường. Hơn nữa, phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của chúng và có thể xem xét các đo lường độc lập hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc.
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thu thập từ thị trường, nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu Chi bình phương (χ2), Chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (Cmin/df), chỉ số CFI (Comparative Fit Index), chỉ số TLI (Tucker and Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Aquare Error Approximation). Mô hình được gọi là phù hợp với dữ liệu thu thập từ thị trường khi phép kiểm định Chi bình phương có giá trị p – value > 0,05. Tuy nhiên, kiểm định Chi bình phương có nhược điểm là nó phụ thuộc vào kích thước mẫu. Chính vì vậy, một mô hình nhận được giá trị TLI > 0,90; CFI > 0,90; Cmin/df có giá trị < 5; RMSEA < 0,07thì mô hình này cũng được xem là phù hợp với dữ liệu thu thập từ thị trường. Bảng 3.8trình bày tổng hợp các chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình CFA với dữ liệu thu thập từ thị trường.