Quốc đang tiếp tục tăng theo thời gian. Mặc dù có sự sụt giảm trong năm 2019 do ảnh hưởng của đại dịch Covid - 19, Trung Quốc đã siết chặt hơn hàng các hàng rào tiêu chuẩn kỹ thuật để kiểm soát nguồn hàng. Tuy nhiên, sau khi chính phủ hai bên tìm được cách thức tháo gỡ, khắc phục khó khăn để tiếp tục thông quan hàng nông sản, đến năm 2020 tổng kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang thị trường Trung Quốc đã có dấu hiệu tăng trở lại và vì thế các công ty tham gia vào hoạt động xuất khẩu nông sản cũng ra tăng.
3.2. PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI HOẠT ĐỘNG XUẤT KHẨU CỦA DOANH NGHIỆP XUẤT KHẨU NÔNG SẢN VIỆT NAM SANG THỊ TRƯỜNG TRUNG QUỐC
3.2.1. Kết quả phân tích định lượng
3.2.1.1. Kiểm định kết quả nghiên cứu
Trên cơ sở nghiên cứu để ra giả thuyết ban đầu tại mục 3.1, mô hình cấu trúc được sử dụng để phân tích và kiểm định theo phương pháp mô hình cấu trúc (SEM) có dạng như sau:
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Mô 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 mô 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 thông 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
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 QL5, QL6 | 0.857 | >0,3 |
Chiến lược marketing xuất khẩu | CL1, CL2, CL3 CL5, CL6 | 0.931 | >0,3 |
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 ngoài | TTNG1, TTNG2, TTNG3, TTNG4, TTNG5 | 0.915 | >0,3 |
Đặc điểm thị trường trong nước | TTTN1, TTTN2, TTTN3 | 0.882 | >0,3 |
Hoạt động xuất khẩu | XK1, XK2, XK3 | 0.839 | >0,5 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Nhân Tố Ảnh Hưởng Tới Hoạt Động Xuất Khẩu Của Doanh Nghiệp Xuất Khẩu Nông Sản -
Thực Trạng Hoạt Động Xuất Khẩu Của Doanh Nghiệp Xuất Khẩu Nông Sản Việt Nam Sang Trung Quốc Giai Đoạn 2009-2020 -
Cơ Cấu Xuất Khẩu Các Nhóm Hàng Nông Sản Chính Của Doanh Nghiệp Xkns Việt Nam Sang Trung Quốc Năm 2020 Nguồn: Tác Giả Tự Tổng Hợp Từ Số Liệu -
Đặc Điểm Của Doanh Nghiệp Xkns Sang Thị Trường Trung Quốc -
Thời Gian Hoạt Động Trong Lĩnh Vực Xuất Khẩu Nông Sản -
Trình Độ Của Các Nhà Lãnh Đạo Dn Xkns Việt Nam Sang Trung Quốc
Xem toàn bộ 191 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
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 hoàn toàn 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 môi 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 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 hoàn toàn 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 không 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 và phương sai trích
Factor | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadingsa | ||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | |
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; không 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 (không 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
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
3.2.1.3. Phân tích nhân tố khẳng định
Quá 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 mô 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). Mô 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 mô hình (Phạm Đức Kỳ, 2009). Nếu một mô 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 mô 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. Mô hình CFA đã chuẩn hóa:
Hình 3.2. Kết quả phân tích CFA đã chuẩn hoá
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả của mô 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 mô 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 mô 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.