Kết Quả Phân Tích Nhân Tố (Efa) Cho Biến Độc Lập

3.3.5.3. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến độc lập

Đưa 33 biến quan sát đủ độ tin cậy tiến hành phân tích nhân tố, kết quả các biến đều thỏa mãn điều kiện với hệ số factor loading > 0.6, kết quả thu được mô hình có khả năng giải thích, phân tích tốt nhất.

a, Kiểm định độ thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA (KMO) và kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Barllett’s Test)

Thước đo KMO (Kaiser – Meyer-Olkin) có giá trị = 0.731 thỏa mãn 0.5≤KMO≤1. Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế.

Kiểm định Barllett có giá trị sig = 0.0000 <0.05. kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.731
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	2062.99
	df	528
	Sig.	0.000

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 223 trang tài liệu này.

b, Kiểm định phương sai trích của các yếu tố

Trong bảng tổng phương sai trích, tiêu chuẩn chấp nhận phương sai trích

>50%. Trong bảng kết quả phân tích trên cho thấy, tổng phương sai trích ở dòng component số 7 và cột culumlative có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 68.635% >50% đáp ứng tiêu chuẩn. (Xem tại phụ lục 2). Kết luận: 68.635% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát

c, Kết quả nghiên cứu phân tích khám phá cho các biến độc lập

Kết quả cho các biến độc lập của ma trận xoay nhân tố trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor loading ≥ 0.6 và số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 7 nhân tố.

Mặc dù biến CĐ1 vừa loading ở nhân tố 1, 2, 7 và giá trị chênh lệch giá trị loading ở nhân tố 7 (0.592) so với giá trị loading ở nhân tố 1 (0.345) và nhân tố 2 (0.332) bé hơn 0.3. Biến TN1 (0.548) nhỏ hơn 0.6 thuộc nhân tố 3. Nhưng vì đây mới là cuộc khảo sát sơ bộ nên tác giả vẫn muốn giữ CĐ1 ở lại nhân tố 7, TN1 ở nhân tố 3, không loại các biến này ra khỏi mô hình.

Kết luận, Phân tích nhân tố EFA cho thang đo của các biến độc lập tạo thành 7 nhân tố độc lập đảm bảo yêu cầu phân tích bao gồm các nhân tố sau:

- X1: NL1, NL2, NL3, NL5, NL6 tên là: (PTNNL) Phát triển nguồn nhân lực

- X2: KT1, KT3, KT5, KT6, KT7 tên là: (PTCSVSKT) Phát triển Cơ sở vật chất kỹ thuật ngành du lịch

lịch

- X3: TN1, TN2, TN3, TN5, TN6 tên là: (TNDL) Tài nguyên du lịch

- X4: QL3, QL4, QL6, QL8, QL9 tên là: (TCQL) Tổ chức quản lý ngành du

- X5: HT1, HT2, HT3, HT4 tên là: (PTCSHT) Phát triển cơ sở hạ tầng

- X6: CL1, CL2, CL5, CL6, CL7 tên là: (CLDV) Chất lượng dịch vụ du lịch

- X7: CĐ1, CĐ2, CĐ3, CĐ4 tên là: (STGCĐ) Sự tham gia của cộng đồng Kết quả phân tích EFA tại bảng phân tích ma trận xoay dưới đây:

Rotated Component Matrixa

Component
1	2	3	4	5	6	7
Nhân lực 3	.884
Nhân lực 5	.854
Nhân lực 2	.823
Nhân lực 6	.784
Nhân lực 1	.687	.328
Kỹ thuật 6		.829
Kỹ thuật 3		.807
Kỹ thuật 1		.733
Kỹ thuật 5		.722
Kỹ thuật 7		.704
Tài nguyên 3			.852
Tài nguyên 5			.847
Tài nguyên 2			.843
Tài nguyên 6			.814
Tài nguyên 1			.548
Quản lý 9				.913
Quản lý 4				.878
Quản lý 6				.704
Quản lý 8				.657
Quản lý 3				.656			.332
Hạ tầng 3					.875
Hạ tầng 4					.841
Hạ tầng 2					.806
Hạ tầng 1					.757
Chất lượng 1						.795
Chất lượng 2						.718
Chất lượng 5						.690
Chất lượng 6			-.305			.685
Chất lượng 7						.676
Cộng đồng 4							.750
Cộng đồng 2							.744
Cộng đồng 3							.742
Cộng đồng 1	.345	.332					.592

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

(Nguồn: Tổng hợp kết quả chạy phân tích SPSS 20.0 của tác giả)

3.3.5.4. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc

a, Kiểm định thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA (KMO) và kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Barllett’s Test)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.794
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	306.384
	df	10
	Sig.	0.000

Kiểm định Barllett có giá trị sig = 0.0000 <0.05. kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.

Thước đo KMO (Kaiser – Meyer-Olkin) có giá trị = 0.794 thỏa mãn 0.5≤KMO≤1. Như vậy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế.

b, Kiểm định phương sai trích của các yếu tố

Trong bảng tổng phương sai trích, tiêu chuẩn chấp nhận phương sai trích

>50%

Trong bảng kết quả phân tích trên cho thấy, tổng phương sai trích ở dòng component số 1 và cột culumlative có giá trị phương sai cộng dồn của yếu tố là 66.717% >50% đáp ứng tiêu chuẩn (Xem tại Phụ lục: 2)

Kết luận: 66.717% thay đổi của nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát

c, Kết quả nghiên cứu phân tích khám phá cho các biến phụ thuộc

Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor loading ≥0.6 và số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 1 nhân tố, không có biến quan sát nào bị loại.

Component Matrixa

Component
1
PT2	.894
PT4	.880
PT6	.854
PT1	.727
PT3	.709

Extraction Method: Principal Component Analysis.

- Y: PT1, PT2, PT3, PT4, PT5 tên nhân tố (PT) “phát triển bền vững du lịch”

3.3.6. Kết quả nghiên cứu chính thức

Tác giả gửi 365 phiếu khảo sát đến các Cơ quan quản lý nhà nước và các đơn vị kinh doanh, hoạt động trong lĩnh vực du lịch. Nội dung phiếu khảo sát bao gồm 8 mục 38 câu hỏi khảo sát.Với kết quả thu về 352 phiếu trả lời (tỷ lệ hồi đáp đạt 96,43%). Trong 352 phiếu trả lời thu về có 329 phiếu hợp lệ với các phần trả lời đầy đủ chiếm tỷ lệ 93,46% và 23 phiếu không hợp lệ chiếm 6,54%. Trong 329 phiếu có 114 phiếu khảo sát do các cơ quan quản lý nhà nước đánh giá chiếm 34,65% tổng số phiếu, 215 phiếu do các đơn vị kinh doanh hoạt động trong lĩnh vực du lịch đánh giá chiếm 65,34% tổng số phiếu. Khảo sát được tiến hành tại 27 huyện thị tại Thanh Hóa, tập trung khảo sát các cơ quan trực tiếp quản lý lĩnh vực du lịch và các đơn vị kinh doanh tại nhiều tuyến điểm du lịch trên địa bàn tỉnh Thanh Hóa. (Thống kê kết quả khảo sát xem tại Phụ lục: 11). Dữ liệu sau khi khảo sát được tổng hợp và xử lý bằng cách sử dụng phần mềm SPSS 20.0 và PLS Sem 3.2.7.‌

3.3.6.1. Kết quả phân tích tổng hợp đối với dữ liệu chính thức

Do các chỉ báo của các thang đo được điều chỉnh chứ không thừa kế hoàn toàn từ các nghiên cứu trước. Do vậy, qui trình phân tích nhân tố khám phá được áp dụng đề đảm bảo tính phân biệt của các nhóm yếu tố. Các kết quả trong bảng tổng hợp 3.15 cho thấy các thang đo đảm bảo độ phân biệt với các hệ số tải của các chỉ báo đảm bảo ý nghĩa thực tế lớn hơn 0,5; Cronbach's Alpha đảm bảo lớn hơn 0,6; KMO (Kaiser Meyer Olkin) lớn hơn 0,5; tổng phương sai trích lớn hơn 50% Anderson & Gerbing, (1988) [83].

Các dữ liệu về thang đo đảm bảo tiêu chuẩn được tiếp tục phân tích sử dụng phần mềm SmartPLS. Quá trình phân tích dữ liệu thực hiện theo các bước phân tích mô hình phản ánh (Reflective model) theo trình tự được trình bày trong tài liệu của Hair và cộng sự (2016).[92] Các biến bị loại bỏ có hệ số “Outer loading” nhỏ hơn 0,4; các biến có hệ số tải lớn hơn 0,4 và nhỏ hơn 0,7 và nếu xóa đi giúp cải thiện các tiêu chí thống kê đạt mức yêu cầu.

Bảng 3.15: Tổng hợp các biến cấu trúc và thang đo

Cấu trúc và thang đo

Hệ số tải nhân tố EFA	Hệ số tải PLS-SEM	Trọng số PLS-SEM	Giá trị T - Values	Giá trị P - Values
Phát triển cơ sở hạ tầng	Cronbach's Alpha = 0.845
HT1	0.750	0.816	0.271	18.812	0.000
HT2	0.773	0.828	0.301	21.167	0.000
HT3	0.704	0.804	0.322	24.092	0.000
HT4	0.787	0.855	0.317	27.943	0.000

du lịch

Cronbach's Alpha = 0.823
KT1	0.666	0.707	0.247	11.514	0.000
KT3	0.775	0.773	0.248	13.268	0.000
KT5	0.761	0.805	0.292	17.872	0.000
KT6	0.783	0.798	0.257	13.116	0.000
KT7	0.718	0.740	0.261	11.828	0.000
Tổ chức quản lý ngành du lịch	Cronbach's Alpha = 0.837
QL3	0.742	0.794	0.291	28.416	0.000
QL4	0.642	0.736	0.260	16.830	0.000
QL6	0.721	0.750	0.243	19.438	0.000
QL8	0.816	0.805	0.234	29.103	0.000
QL9	0.785	0.802	0.258	24.222	0.000
Phát triển nguồn nhân lực	Cronbach's Alpha = 0.823
NL1	0.597	0.702	0.276	11.154	0.000
NL2	0.783	0.805	0.285	17.192	0.000
NL3	0.749	0.762	0.255	14.394	0.000
NL5	0.734	0.756	0.249	15.475	0.000
NL6	0.803	0.801	0.243	16.107	0.000
Tài nguyên du lịch	Cronbach's Alpha = 0.847
TN1	0.743	0.782	0.244	13.540	0.000
TN2	0.703	0.801	0.277	16.247	0.000
TN3	0.687	0.767	0.248	12.921	0.000
TN5	0.736	0.789	0.259	14.232	0.000
TN6	0.729	0.797	0.242	14.128	0.000
Chất lượng dịch vụ du lịch	Cronbach's Alpha = 0.798
CL1	0.698	0.704	0.254	5.846	0.000
CL2	0.691	0.711	0.277	5.495	0.000
CL5	0.742	0.745	0.290	6.346	0.000
CL6	0.770	0.772	0.274	7.095	0.000
CL7	0.804	0.785	0.250	7.955	0.000
Sự tham gia của cộng đồng	Cronbach's Alpha = 0.828
CĐ1	0.715	0.815	0.310	18.556	0.000
CĐ2	0.708	0.812	0.298	17.552	0.000
CĐ3	0.672	0.804	0.318	21.124	0.000
CĐ4	0.797	0.818	0.305	18.113	0.000
KMO	0.869
Total Variance Explained	62.18%
Bartlett’s Test of Sphericity – Sig.	0.000
Phát triển bền vững du lịch Thanh Hóa	Cronbach's Alpha = 0.835
PT1	0.731	0.745	0.266	14.711	0.000
PT2	0.788	0.784	0.252	14.031	0.000
PT3	0.746	0.741	0.244	13.281	0.000
PT4	0.787	0.782	0.251	14.203	0.000
PT6	0.829	0.829	0.274	17.006	0.000
KMO	0.838
Total Variance Explained	60.36%
Bartlett’s Test of Sphericity– Sig.	0.000

Phát triển cơ sở vật chất kỹ thuật ngành

(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu bằng SPSS; Smart PLS)

Dữ liệu tại bảng 3.15 cho thấy tất cả các chỉ báo biến tương ứng với các nhân tố đều đảm bảo hệ số tải. Các nhân tố với các chỉ báo tương ứng được đưa vào phân tích PLS - Sem sử dụng phầm mềm Smart PLS 3.2.7

3.3.6.2. Đánh giá độ tin cậy của mô hình

Các chỉ số về độ tin cậy của mô hình được xem chi tiết trước khi thực hiện đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố.

Bảng 3.16: Các hệ số xác định độ tin cậy của dữ liệu phân tích

Cronbach's Alpha	rho_A	Composite Reliability	Average Variance Extracted (AVE)	VIF
Chất lượng_dịch vụ du lịch	0.798	0.799	0.861	0.554	1.031
PTBV_Du lịch	0.835	0.837	0.884	0.603
Phát triển_CSVC Kỹ thuật	0.823	0.826	0.876	0.586	1.202
Phát triển_Hạ Tầng	0.845	0.847	0.896	0.682	1.654
Phát triển_Nguồn nhân lực	0.823	0.824	0.876	0.587	1.267
Sự tham gia _Cộng đồng	0.828	0.828	0.886	0.660	1.688
Tổ chức_quản lý	0.837	0.839	0.884	0.605	1.292
Tài nguyên_Du lịch	0.847	0.848	0.891	0.620	1.680

R Square = 0.527; R Square Adjusted = 0.517

(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu quả bằng Smart PLS-sem)

Qua bảng bảng 3.16 trình bày các thông số về độ tin cậy của dữ liệu trong đó: Chỉ số Cronbach's Alpha là chỉ số đo độ tin cậy; chỉ số độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability); Phương sai trích (Average Variance Extracted). Đây là những chỉ số quan trọng để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu phải đảm bảo độ tin cậy khi các chỉ số Cronbach's Alpha và Composite Reliability phải lớn hơn 0.7 và chỉ số Average Variance Extracted (AVE) lớn hơn

0.5. Do vậy dữ liệu phân tích ở đây đảm bảo độ tin cậy cần thiết

Chỉ số Variance Inflation Factor (VIF): Chỉ số cho biết khả năng xảy ra trường hợp đa cộng tuyến trong mô hình. Chỉ số VIF < 10 có thể chấp nhận được, tuy nhiên để đảm bảo độ tin cậy chỉ số VIF không được lớn hơn 5 Hair và cộng sự (2011) [91]. Qua bảng Bảng 3.16 có thể nhận thấy giá trị VIF của tất cả các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 5

Giá trị phân biệt (Discriminant validity) của mô hình được đảm bảo bằng chỉ số HTMT là trung bình của tất cả các mối tương quan của các biến quan sát của từng biến nghiên cứu với biến nghiên cứu khác. Hệ số HTMT lớn hơn 0,9 chứng tỏ hai biến nghiên cứu thiếu giá trị phân biệt, ngưỡng chấp nhận phải thấp hơn 0,85 (Dẫn theo Nguyễn Quang Anh) [3, tr.26]. (Xem thêm tại phụ lục 4)

Chỉ số R2 Đo lường hệ số tổng thể xác định (R-square value), là một chỉ số để đo lường mức độ phù hợp với mô hình cùa dữ liệu (khả năng giải thích của mô hình). Theo Hair và cộng sự (2011) đề xuất giá trị R-square ở mức 0,75, 0,50 hoặc

0,25 tương ứng với mức độ mạnh, trung bình và yếu [91]. Như vậy ở mô hình này

R2 = 0,517 là phù hợp trong trường hợp nghiên cứu này.

Giá trị hàm f2 thể hiện mức độ ành hưởng của cấu trúc (nhân tố) khi loại bỏ khỏi mô hình. Các giá trị f2 ứng với 0.02, 0.15, và 0.35, tương ứng với các trị tác động nhỏ, trung bình và lớn Cohen, (1988) của biến ngoại sinh. Nếu effect size <

0.02 thì xem như không có tác động [87]. Trong mô hình này ta thấy không có liên kết nào có mức độ ảnh hưởng thấp đến phát triển bền vững du lịch. (Xem thêm tại phụ lục 4)

3.3.6.3. Phân tích tác động các nhân tố ảnh hưởng

Tác giả tiển hành Bootrapping trên Smart PLS – Sem ở mức 500. Qua bảng

3.19 quan sát các chỉ số Inner Model p-value (T-Value) và Outer Model p-value (T- Value): Giá trị p-value phải nhỏ hơn 0.05, giá trị T-Value lớn hơn 1,96. Nhận thấy các chỉ số T-value và p-value hoàn toàn phù hợp với mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.17: Các kết quả xác định mức độ ý nghĩa và tác động tổng hợp của các yếu tố (sử dụng Bootrapping trên Smart PLS)

Original Sample (O)	Sample Mean (M)	Standard Deviation (STDEV)	T Statistics (\|O/STDEV\|)	P Values
Chất lượng_dịch vụ du lịch -> PTBV_Du lịch	0.182	0.186	0.036	5.060	0.000
Phát triển_CSVC Kỹ thuật -> PTBV_Du lịch	0.141	0.141	0.041	3.441	0.001
Phát triển_Hạ Tầng -> PTBV_Du lịch	0.157	0.158	0.049	3.187	0.002
Phát triển_Nguồn nhân lực -> PTBV_Du lịch	0.182	0.182	0.039	4.653	0.000
Sự tham gia _Cộng đồng -> PTBV_Du lịch	0.231	0.230	0.050	4.652	0.000
Tổ chức_quản lý -> PTBV_Du lịch	0.193	0.192	0.039	5.008	0.000
Tài nguyên_Du lịch -> PTBV_Du lịch	0.137	0.138	0.049	2.791	0.005

(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu quả bằng Smart PLS)

Chỉ số Standardized Root Mean Square Residual (SRMR): Chỉ số này cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Theo Hu & Bentler (1998), thông thường một mô hình phù hợp sẽ có giá trị SRMR nhỏ hơn 0.08 [96]. Qua kết quả nghiên cứu SRMR ở bảng 3.18 của mô hình nghiên cứu là 0,051 nhỏ hơn 0.08. Trường hợp mô hình nghiên cứu trên, điều kiện này được thỏa mãn. Do vậy mô hình này phù hợp đề phân tích dữ liệu

Bảng 3.18: Chỉ số độ tin cậy Standardized Root Mean Square Residual (SRMR)

Saturated Model	Estimated Model
SRMR	0.051	0.051

(Nguồn: Tác giả xử lý số liệu quả bằng Smart PLS)

Từ các kết quả kiểm định trên có thể thừa nhận tất các giả thuyết đề xuất ở trên: H1; H2; H3; H4; H5; H6; H7.

Từ các kiểm định nêu trên, cho ta thấy mô hình hồi quy này là phù hợp để giải thích mô hình tổng quát.

Mô hình tổng kết sau khi đã phân tích dữ liệu bằng phần mềm Smart PLS: Hình 3.3: Mô hình nghiên cứu và kết quả sử lý số liệu

Phương trình hồi qui chuẩn hóa của mô hình nghiên cứu được viết như sau: YPTBVDL = 0,157*PTCSHT + 0,141* PTCSKT + 0,137*TNDL + 0,182* PTNNL

+ 0,193*TCQLDL + 0,182* CLDV + 0,231*STGCD +

B1 = 0,157

(Phát triển cơ sở hạ tầng)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi PTCSHT tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,157

đơn vị

B2 = 0,141

(Phát triển cơ sở vật chất kỹ thuật)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi PTCSKT tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,141

đơn vị

B3 = 0,137

(Tài nguyên du lịch)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi TNDL tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,137 đơn vị

B4 = 0,182

(Phát triển nguồn nhân lực)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi PTNNL tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,182

đơn vị

B5 = 0,193

(Tổ chức quản lý du lịch)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi TCQLDL tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,193

đơn vị

B6 = 0,182

(Chất lượng dịch vụ)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi CLDV tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,182

đơn vị

B7 = 0,231

(Sự tham gia của cộng đồng)

Dấu (+): Quan hệ cùng chiều

Khi STGCD tăng 1 đơn vị thì YPTBVDL sẽ tăng thêm 0,231

đơn vị