Quy Mô Khảo Sát Theo Lĩnh Vực Xây Dựng Công Trình Giao Thông

CFA, SEM nên việc chọn mẫu phải đáp ứng đủ các tiêu chuẩn chọn mẫu. So với phương pháp hồi quy tuyến tính, phân tích EFA có số lượng mẫu rất nhiều, chọn kích thước mẫu phụ thuộc vào kích thước mẫu của phân tích EFA. Kích thước mẫu khi phân tích EFA dựa trên tiêu chí sau: (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát trên biến đo lường (N/p) là 5:1 nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát tốt hơn là 10:1 trở lên (Hair và cộng sự, 2017; Nguyễn Đình Thọ, 2013; Nunnally và Burnstein, 1994). Theo Hair và cộng sự (2017), cỡ mẫu tối thiểu là 150 – số nhóm nhân tố từ 7 nhóm trở xuống, mỗi nhóm phải có hơn 3 biến quan sát với giá trị communalities khi phân tích EFA từ 0,5 trở lên.

Do vậy, luận án chọn cách tiếp cận số mẫu khảo sát có lượng tối thiểu là 100 và tỷ lệ N/p biến thiên từ 2:1 đến 20:1 theo biến quan sát nhằm dung hòa các quan điểm trên. Với tổng số biến quan sát là 44 biến thể hiện trong luận án gồm 31 biến đo lường cho 6 biến độc lập, 9 biến đo lường cho 1 biến trung gian và 4 biến đo lường cho biến phụ thuộc). Các nghiên cứu về mô hình SEM, có khá nhiều tranh luận quanh việc mở rộng tối đa kích thước mẫu hay tối thiểu cần có 200 đến 300 quan sát để tăng tính chắc chắn của kết quả. Trong mô hình nghiên cứu tác giả dự định dùng bao nhiêu câu hỏi thì có bấy nhiêu mẫu (Bollen, 1989). Vì vậy, trong luận án kích thước mẫu tối thiểu sẽ là: 44 x 5 = 220 mẫu. Để đảm bảo số quan sát thu về đủ dùng cho phân tích và đại diện cho cả tổng thể, theo tính toán từ niên giám thống kê năm 2019, tác giả tiến hành gửi 752 bảng câu hỏi đến các DN XDCTGT (50% tổng thể) chi tiết theo lĩnh vực xây dựng công trình (Bảng 3.4)

Bảng 3.4. Quy mô khảo sát theo lĩnh vực xây dựng công trình giao thông

STT

Lĩnh vực xây dựng	Số lượng DN hoạt động (31/12/2018)			Quy mô khảo sát (50%)
Lĩnh vực xây dựng	Vừa	Lớn	Tổng	Vừa	Lớn	Tổng
1	Xây dựng đường bộ	1.132	280	1.412	566	140	706
2	Xây dựng đường sắt	16	8	24	8	4	12
3	Xây dựng đường hàng không	30	12	42	15	6	21
4	Xây dựng đường thủy	16	10	26	8	5	13
	Tổng	1.194	310	1.504	597	155	752

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 219 trang tài liệu này.

Nguồn: Tính toán từ Niên giám thống kê 2019

- Về mục tiêu của mẫu trong nghiên cứu: Các công ty thuộc lĩnh vực XDCTGT đường bộ, đường sắt, đường thủy và đường hàng không. Để kiểm soát kích thước tương đối của mỗi mẫu, thủ tục lấy mẫu phân tầng sẽ được sử dụng, vì mỗi mẫu của các lĩnh vực XDCTGT khác nhau được coi là không đồng nhất. Ý tưởng về lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng để đảm bảo rằng mọi tầng lớp đều có một đại diện thích hợp (Ghauri và Prasad, 1995) thông qua quá trình phân tầng. Phương pháp này cho phép các kết quả từ các nhóm nhỏ có thể so sánh để đảm bảo có hoặc không có sự khác biệt cỡ mẫu ảnh hưởng đến chất lượng HTTTKT.

3.4.3. Quá trình thu thập dữ liệu

Quá trình nghiên cứu cụ thể được tiến hành kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp kết hợp gửi bảng câu hỏi qua bưu điện, email hoặc qua Google Docs. Luận án sử dụng phương pháp thu thập mẫu thuận tiện phi xác suất và phương pháp phát triển mầm (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Phương pháp chọn mẫy này hiện nay khá phổ biến vì điều này đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được. Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận các đối tượng nghiên cứu và thường được sử dụng khi bị giới hạn thời gian và kinh tế. Nhược điểm của phương pháp là không tổng quát hóa cho đám đông.

Đối tượng khảo sát của nghiên cứu: Giám đốc tài chính, Giám đốc điều hành, kế toán trưởng, kế toán viên, kiểm soát nội bộ, kiểm toán nội bộ. Mỗi DN đại diện một người trả lời phiếu khảo sát.

Sau khi bảng hỏi được chuẩn bị xong, 142 bảng hỏi (gần 10% tổng thể) được gửi đi thông qua Google Docs từ ngày 29/8/2019 để điều tra thử nghiệm. Các thông tin liên lạc của các DN được lấy từ Tổng cục niên giám thống kê. Trong vòng 1 tháng, 54 phản hồi được gửi lại trong đó có 50 phản hồi sử dụng được, cho tỷ lệ phản hồi 38,03%. Đánh giá kết quả điều tra thử nghiệm cho thấy các nội dung nêu ra đều được áp dụng. Sau nghiên cứu thử nghiệm, tác giả tiếp tục gửi 752 bảng hỏi chính thức (trong đó có gửi lại cho 50 DN đã phản hồi thử nghiệm) vào ngày 1/10/2019 để tiến hành cuộc khảo sát thực tế để có tổng số phản hồi cho việc phân tích dữ liệu.

Bảng hỏi bao gồm sáu trang (in hai mặt – Phụ lục 3.3) cộng với một bức thư có giải thích về mục đích điều tra, và một phong bì có dán sẵn tem để gửi trả lại sau khi đã trả lời. Bức thư cũng đảm bảo rằng thông tin sẽ được xử lý bảo mật nhất và chỉ những kết quả tổng hợp sẽ được báo cáo trong nghiên cứu này.

Trong vòng hơn hai tuần sau khi gửi thư đi, 131 DN đã trả lời, cho tỷ lệ 17,42% (trong 752 bảng hỏi). Một bức thư thứ hai gửi đến DN sau bức thư đầu tiên

(19/10/2019) để gửi lời cảm ơn vì sự hợp tác của họ trong việc hoàn thành cuộc khảo sát hoặc để nhắc nhở sự hỗ trợ của họ và bảng hỏi và tìm kiếm sự hợp tác của họ trong việc hoàn thành cuộc khảo sát và chuyển tiếp một bức thư mới. Trong vòng sáu tuần (30/11/2019) sau khi gửi thư đầu tiên 73 DN khác đã trả lời, với tổng tỷ lệ phản hồi là 9,7% (trong số 752 bảng hỏi). Sau đó, một bức thư thứ hai đã được gửi tất cả cho những người trả lời sau lần đầu nhắc nhở. Đợt cuối cùng nhận được 43 DN trả lời với tỷ lệ phản hồi 5,72% (trong số 752 bảng hỏi). Như vậy tổng số phản hồi đối với các phiếu điều tra là 247 (> 150), cho tỷ lệ phản hồi là 32,84%. Tuy nhiên trong số 247 phản hồi nhận về, có 25 phiếu phản hồi không đầy đủ, còn lại 222 phản hồi có giá trị được sử dụng để phân tích (chiếm 16,42% tổng thể) (Phụ lục 3.4). Tỷ lệ này đáp ứng trong phạm vi của một cuộc điều tra bằng thư điện tử gần đây trong nghiên cứu hoặc thuật tương tự. Baines và Smith (2003), tỷ lệ phản hồi như vậy (ít hơn 25%) hiện nay là phổ biến trong nghiên cứu kế toán và được xem là đủ để phân tích thống kê và suy luận. Sau đây là bảng tổng hợp quá trình thu thập số liệu chính thức (Bảng 3.5 và Phụ lục 3.5):

Bảng 3.5. Tổng hợp quá trình thu thập số liệu chính thức

Ngày gửi

Số bảng hỏi gửi đi	Số lượng phản hồi	Tỷ lệ phản hồi (%)
Điều tra chính thức (1/10/2019)	752	131	17,42
Bức thư nhắc nhở lần đầu (19/10/2019)		73	9,7
Bức thư nhắc nhở lần 2 (30/11/2019)		43	5,72
Tổng	752	247	32,84
Bảng hỏi chưa hoàn thành		25	3,3
Bảng hỏi sử dụng được		222	29,52

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.4.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM là một tập hợp các mô hình thống kê, không phải là một phương pháp thống kê riêng rẽ. SEM là một sự tổng hợp giữa phân tích nhân tố khám phá với mô hình hồi quy đa biến (Hair và cộng sự, 2017).

3.4.4.1. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính

Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được lựa chọn trong phần mục tiêu nghiên cứu và kiểm định giả thuyết từ H1-H8. SEM được sử dụng để đánh giá một loạt các mối quan hệ phụ thuộc liên quan cùng lúc giữa các biến tiền ẩn. Biến tiềm ẩn còn được gọi là biến nhân tố, biến nội sinh, biến liên tục hay không quan sát được đo gián tiếp bằng cách kiểm tra tính nhất quán giữa nhiều biến quan sát được. Các biến quan sát còn được gọi là các chỉ số, biến ngoại sinh, biến độc lập hoặc các biến đo lường được thu thập thông qua các phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau như phương pháp khảo sát, thử nghiệm hoặc quan sát (Hair và cộng sự, 2017).

SEM sử dụng hai phương pháp hai bước được áp dụng để phân tích dữ liệu. Bước đầu tiên các mô hình đo lường được kiểm định bằng cách thực hiện phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Mỗi biến tiềm ẩn được xây dựng từ các chỉ số quan sát được kiểm định để cung cấp đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. SEM được dùng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Hai mô hình đo lường và mô hình cấu trúc đánh giá bằng sử dụng phần SPSS22, AMOS22.

Theo Hair và cộng sự (2017), SEM có nhiều lợi thế hơn các phân tích khác như sau: Kiểm định các giả thuyết về các quan hệ nhân quả có phù hợp (FIT) với dữ liệu thực nghiệm hay không; Kiểm định khẳng định (Confirmating) các quan hệ giữa các biến; Kiểm định các quan hệ giữa các biến quan sát và không quan sát (biến tiềm ẩn); Là phương pháp tổ hợp phương pháp hồi quy, phương pháp phân tích nhân tố, phân tích phương sai; Ước lượng độ giá trị khái niệm (cấu trúc nhân tố) của các độ đo trước khi phân tích sơ đồ đường (path analysis); Cho phép thực hiện đồng thời nhiều biến phụ thuộc (nội sinh); Cung cấp các chỉ số độ phù hợp cho các mô hình kiểm định; Cho phép cải thiện các mô hình kém phù hợp bằng cách sử dụng linh hoạt các hệ số điều chỉnh MI (Modification Indices); SEM cung cấp các công cụ có giá trị về thống kê, khi dùng thông tin đo lường để hiệu chuẩn các quan hệ giả thuyết giữa các biến tiềm ẩn; SEM giúp giả thuyết các mô hình, kiểm định thống kê chúng (vì EFA và hồi quy có thể không bền vững nhất quán về mặt thống kê); SEM thường là một phức hợp giữa một số lượng lớn các biến quan sát và tiềm ẩn, các phần dư và sai số; SEM giả định có một cấu trúc nhân quả giữa các biến tiềm ẩn có thể là các tổ hợp tuyến tính của các biến quan sát, hoặc là các biến tham gia trong một chuỗi nhân quả;

Chính vì các lý do trên tác giả đã lựa chọn SEM bởi so với các phân tích truyền thống như hồi quy đa biến, kết quả của SEM mang tính thông tin hơn cho các nhà nghiên cứu HTTTKT. SEM cung cấp cho các nhà nghiên cứu cơ hội để áp dụng một

mô hình xây dựng toàn diện hơn. Hơn nữa, sự khác biệt giữa SEM và các phân tích truyền thống là khả năng tính toán các ảnh hưởng của sai số ước tính của các biến tiềm ẩn. Nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra tác động của chất lượng HTTTKT đến hiệu quả hoạt động của DN, gây ra bởi sự tác động của Công nghệ thông tin, Kiến thức của người quản lý, Huấn luyện và đào tạo nhân viên DN, Văn hóa DN, Sự hỗ trợ của ban quản lý cấp cao, cam kết của nhân viên gắn bó với doanh nghiệp. Do đó, SEM là phương pháp tốt nhất để phân tích giả thuyết được xây dựng từ khung lý thuyết trong nghiên cứu này.

3.4.4.2. Trình tự kỹ thuật phân phối và ước lượng dữ liệu

- Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha nhằm loại biến quan sát không phù hợp, qua đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan tổng biến nhỏ (< 0,3) và thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 (Nunnally và Burnstein, 1994). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi Cronbach’s Alpha ≥ 0,8. Tuy nhiên Cronbach’s Alpha > 0,95 thì thang đo không có sự khác biệt gì nhau, hiện tượng trùng lắp trong đo lường. Khi nó biến thiên trong khoảng 0,7 – 0,8 có thể sử dụng được.

- Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xác định nhân tố (thang đo) chuẩn, được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Phương pháp phân tích Principal components với phép xoay varimax sẽ được thực hiện và phải thỏa mãn các điều kiện sau: (1) Hệ số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlet ≤ 0,05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); (2) Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5 để tạo giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2017), hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, hệ số tải nhân tố > 0,4 được xem là quan trọng và ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì chọn hệ số tải nhân tố > 0,75; (3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích

≥ 0,5; (4) Hệ số eigenvalue > 1 (Hair và cộng sự, 2017), số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố; (5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).

Trước tiên kiểm tra điều kiện (1) của phân tích nhân tố, sau đó xác định số lượng nhân tố thông qua điều kiện (3) và (4), tiếp đến kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo. Kết quả phân tích EFA cuối cùng sẽ

đáp ứng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Các nhân số của các nhân tố dùng để tính toán chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach’s alpha. Nhân số bằng trung bình cộng (Mean) của các biến số (hoặc items) của từng nhân tố (factors) (Nguyễn Đình Thọ, 2013).

- Từ kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiếp tục phân tích nhân tố khẳng định CFA nhằm đánh giá mức độ phù hợp của thang đo và dữ liệu thu thập. Trong CFA, để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin ta có các chỉ số cơ bản có thể xem xét đánh giá như sau: (1) Chi – square / df ≤ 3 (Carmines và McIver, 1981); (2) TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler và Bonett, 1980); RMSEA ≤ 0,08 (Steiger, 1990). Ngoài ra khi phân tích CFA còn thực hiện các đánh giá khác như đánh giá độ tin cậy thang đo, tính đơn nguyên, đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của thang đo.

3.4.4.3. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính

Kỹ thuật phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM: để tìm ra mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng HTTTKT và tác động của chất lượng HTTTKT đến HQHĐ của DN. Phương pháp này có ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như hồi quy đa biến do tính được sai số đo lường, còn cho phép kết hợp các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của chúng với mô hình lý thuyết cùng một lúc (Hair và cộng sự, 2017).

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương 3, tác giả trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu của luận án sau đó xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo. Mô hình nghiên cứu của luận án gồm sáu biến độc lập: Công nghệ thông tin, Huấn luyện và đào tạo nhân viên DN, Cam kết của nhân viên gắn bó với DN, Sự hỗ trợ của ban quản lý cấp cao, Kiến thức của người quản lý; một biến trung gian: Chất lượng HTTTKT; một biến phụ thuộc: Hiệu quả hoạt động. Qua đó, với chín giả thuyết nghiên cứu, luận án nhằm giải quyết hai mối quan hệ: các nhân tố nào ảnh hưởng đến chất lượng HTTTKT và chất lượng HTTTKT ảnh hưởng đến HQHĐ của DN. Tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu định tính (phương pháp suy diễn và phương pháp phỏng vấn sâu chuyên gia), kết hợp phương pháp nghiên cứu định lượng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu (thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính). Kết quả nghiên cứu sẽ làm cơ sở đánh giá thực trạng và thảo luận ở chương 4.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Tổng quan chung về các doanh nghiệp xây dựng công trình giao thông của Việt Nam

4.1.1. Giới thiệu chung về các doanh nghiệp xây dựng công trình giao thông của Việt Nam

Qua hơn 70 năm cùng với đất nước các doanh nghiệp xây dựng giao thông ngày càng lớn mạnh cũng như nắm giữ và làm chủ nhiều trang thiết bị, kỹ thuật, phương tiện hiện đại và có rất nhiều kinh nghiệm sản xuất, kinh doanh. Cùng với sự chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường, các DN XDCTGT có những bước thay đổi mạnh mẽ trong việc quản lý và sử dụng vốn đầu tư xây dựng cơ bản, lực lượng sản xuất lớn của nền kinh tế. Sự phát triển lớn mạnh không ngừng của ngành công nghiệp này thể hiện ở những thành tựu to lớn trên mọi lĩnh vực hoạt động. Ngày 11/11/2015, Chính phủ ban hành nghị định số 116/2015/NĐ-CP sửa đổi, bổ sung một số điều của nghị định số 59/2011/NĐ-CP về việc chuyển DN 100% vốn Nhà nước thành công ty cổ phần. Như vậy nhiều tổng công ty XDCTGT chuyển sang hoạt động theo mô hình công ty mẹ - công ty con và tiếp tục cổ phần hóa sau năm 2015 là phù hợp với chủ trương của Đảng, pháp luật của Nhà nước và thực tế hoạt động của các DN hiện nay. Tính đến thời điểm 31/12/2019, hầu hết các DN XDCTGT đã cổ phần hóa hoàn toàn.

Trong thời gian vừa qua, ngành GTVT đã nỗ lực phấn đấu, vượt qua nhiều khó khăn thách thức, tích cực thực hiện các mục tiêu, nhiệm vụ, các chức năng quản lý nhà nước về giao thông vận tải được tốt hơn, góp phần đáng kể vào thành tựu chung của đất nước trong thời đại 4.0. Phát huy thế mạnh của mình trong việc xây dựng các công trình giao thông, các DN ngày càng mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh. Không những thế, hoạt động ở các công trình giao thông có thể giúp các DN nắm bắt được cơ hội đầu tư vào các dự án mới ở nhiều lĩnh vực hoạt động khác nhau. Hàng loạt công trình giao thông quan trọng hoàn thành vượt tiến độ và đi vào khai thác hiệu quả là điểm sáng của ngành GTVT. Điều này đã giúp các DN chủ động, sáng tạo khai thác mọi tiềm năng, lợi thế, tập trung đẩy mạnh hoạt động sản xuất đạt hiệu quả cao, bảo toàn và phát triển vốn, không ngừng nâng cao HQHĐ trên cơ sở phát triển, chăm lo, cải thiện đời sống vật chất, tinh thần cho người lao động.

Tuy nhiên, một số DN quy mô vẫn còn nhỏ đến siêu nhỏ, trình độ công nghệ mới chưa nắm bắt. Hiệu quả kinh doanh cạnh tranh còn thấp, nợ còn tồn đọng không có khả năng thanh toán, nhiều DN còn kinh doanh thua lỗ, sức cạnh tranh chưa cao,