Chọn Mẫu Và Thu Thập Dữ Liệu Cho Nghiên Cứu Định Lượng

dựng phát triển thị trường phải có khả năng tăng thị phần của doanh nghiệp thông qua phát triển và giữ chân khách hàng hiện tại, có thêm khách hàng mới mới đảm bảo tính liên tục trong kinh doanh và xây dựng danh tiếng theo thời gian. Theo đó, Dang và cộng sự (2019) đo lường phát triển thị trường gồm (1) việc giữ chân khách hàng hiện tại, (2) tăng khách hàng mới, (3) tăng thị phần và (4) tăng uy tín của doanh nghiệp (Dang và cộng sự, 2019). Trong luận án này, tác giả kế thừa thang đo của (Dang và cộng sự, 2019) và hai chỉ báo của Kafetzopoulos & Psomas (2015) gồm (1) cảm nhận chất lượng sản phẩm tốt hơn đối thủ cạnh tranh, (2) khách hàng tin cậy vào chất lượng của doanh nghiệp để đo lường phát triển thị trường (xem Bảng 4 – thang đo gốc và thang đo điều chỉnh trong Phụ lục 4B). Đây là cơ sở cho sự thành công sản phẩm của các doanh nghiệp sau khi thực hiện định hướng thị trường và đổi mới từng hoạt động.

Bảng 3.4: Thang đo khái niệm phát triển thị trường


Biến quan sát

Thang đo gốc và thang

đo bổ sung

hóa

Cảm nhận chất lượng sản phẩm VLXKN của doanh nghiệp anh/ chị tốt hơn đối thủ cạnh tranh

Ứng dụng thang đo gốc của Kafetzopoulos và Psomas (2015) kết hợp nghiên cứu định tính để điều chỉnh từ ngữ phù hợp với bối cảnh nghiên cứu

Dang và cộng sự (2019)

MD1

Khách hàng tin cậy vào chất lượng VLXKN của doanh nghiệp anh/chị

MD2

Công ty giữ chân khách hàng hiện tại tốt trong ba năm qua

MD3

Công ty có tăng lượng khách hàng mới trong ba năm qua

Dang và cộng sự (2019)

MD4

Uy tín của công ty tăng lên trong ba năm qua

Dang và cộng sự (2019)

MD5

Tăng trưởng thị phần tốt hơn của

công ty trong ba năm qua

Dang và cộng sự (2019)

MD6

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 294 trang tài liệu này.

Phát triển thị trường vật liệu xây không nung đồng bằng sông Cửu Long - 12

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.3.2 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng

Tác giả thiết kế bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng qua hai giai đoạn gồm giai đoạn định lượng sơ bộ và định lượng chính thức.

3.3.2.1 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng sơ bộ

Sau quá trình nghiên cứu định tính thứ nhất, bản câu hỏi lần thứ hai được hình thành và đảm bảo tính giá trị, nghiên cứu định lượng sơ bộ để đánh giá độ tin cậy của thang đo và loại bỏ những biến quan sát không phù hợp. Nghiên cứu định lượng sơ bộ thông qua cuộc khảo sát đối với 50 doanh nghiệp thuộc phạm vi nghiên cứu của luận án (Phụ lục 9 – Danh sách 50 doanh nghiệp phỏng vấn sơ bộ). Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ là cơ sở để thực hiện phỏng vấn nhóm các chuyên gia về các thang đo để hoàn chỉnh bảng câu hỏi chính thức cho luận án.

Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành qua khảo sát định lượng sơ bộ các cơ sở sản xuất và thầu xây dựng có sử dụng VLXKN. Cách thức thực hiện thông qua phỏng vấn

75

trực tiếp mỗi doanh nghiệp trong khoảng thời gian dao động từ 1,5 đến 2 giờ thông qua bảng khảo sát (Phụ lục 5 – Bảng khảo sát sơ bộ). Đối tượng thu thập dữ liệu là các nhà quản lý phụ trách cả mảng sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp gồm thành viên Ban giám đốc phụ trách sản xuất và kinh doanh, Trưởng phòng kinh doanh, Kế toán trưởng. Nguyên nhân lựa chọn đối tượng này vì họ là những người nắm vững thông tin, am hiểu về năng lực phát triển trong quá trình sản xuất và kinh doanh VLXKN trong đơn vị. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện định lượng để đánh giá sơ bộ về độ tin cậy và giá trị của các thang đo đã thiết kế, điều chỉnh cho phù hợp tại Việt Nam, cụ thể hơn ở ĐBSCL. Cỡ mẫu cho nghiên cứu định lượng này có kích thức mẫu là 50 theo phương pháp thuận tiện tại 3 địa bàn gồm Vĩnh Long, Hậu Giang và Cần Thơ. Để thực hiện được khảo sát, tác giả gửi giấy giới thiệu của Trường, giấy giới thiệu của Sở Xây dựng tỉnh Vĩnh Long, Sở Công thương đến các Sở Xây dựng, Sở Công thương tại Hậu Giang và Cần Thơ. Sau khi nhận phản hồi đồng ý, tác giả trao đổi sơ lược nội dung phỏng vấn qua điện thoại với Giám đốc, Phó giám đốc hoặc cán bộ quản lý trực tiếp Phòng Quản lý xây dựng thuộc Sở Xây dựng tại các tỉnh này để thống nhất nội dung và có cuộc hẹn cùng làm việc với họ. Sau khi cán bộ lãnh đạo trực tiếp có thống nhất với các đối tượng khảo sát, họ cùng tác giả đến các doanh nghiệp thực hiện khảo sát. Mẫu khảo sát là các cơ sở sản xuất đang hoạt động tại thời điểm nghiên cứu đồng ý khảo sát (tổng thể mẫu) ở cả 3 tỉnh gồm Vĩnh Long, Hậu Giang và Cần Thơ. Mặc khác, hạn chế của nghiên cứu sơ bộ là số mẫu nhỏ và không áp dụng khớp dữ liệu trong bước này. Tuy nhiên, mục đích chính của bước nghiên cứu này chỉ nhằm kiểm định sơ bộ thang đo các khái niệm để thực hiện nghiên cứu chính thức ở bước tiếp theo. Hơn nữa, Hair và cộng sự (2006) cho rằng, kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 khi phân tích EFA thì tổng số mẫu là 50 cho nghiên cứu sơ bộ là đã đáp ứng.

Dữ liệu thu thập của nghiên cứu sơ bộ được làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua kỹ thuật phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.

3.3.2.2 Chọn mẫu cho nghiên cứu định lượng chính thức

Do luận án kiểm định định hướng thị trường và năng lực đổi mới của các công ty sản xuất và sử dụng vật liệu xây không nung trong mối quan hệ kênh tiêu thụ, tác giả thực hiện khảo sát dữ liệu thông qua 2 đối tượng chính là nhà sản xuất VLXKN (công ty tiêu điểm) và khách hàng doanh nghiệp (công ty thầu thi công xây dựng). Tác giả thực hiện bảng khảo sát riêng biệt cho từng nhóm.

Số liệu và tổng thể nhà sản xuất vật liệu xây không nung (công ty tiêu điểm) tại ĐBSCL dựa vào danh sách tổng hợp các cơ sở sản xuất vật liệu xây không nung của Sở Xây dựng các tỉnh thuộc ĐBSCL cung cấp trong năm 2018. Sau đó, chọn lại tất cả các cơ sở sản xuất đang hoạt động từ 2 năm trở lên để thực hiện khảo sát do số lượng cả các cơ sở sản xuất VLXKN có giới hạn. Như vậy, phương pháp chọn mẫu cho đối tượng nhà sản xuất VLXKN (công ty tiêu điểm) là phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên cả khối (cluster sampling). Trong trường hợp này là khảo sát toàn bộ tổng thể nhà sản xuất VLXKN tại ĐBSCL vì tổng thể nhỏ. Trong khi phỏng vấn trực tiếp đối tượng nhà sản xuất VLXKN, người trả lời được yêu cầu cung cấp thông tin của ít nhất 3 khách hàng doanh nghiệp chính của công ty họ (công ty thầu thi công xây dựng) trong năm 2018-

2019 để phục vụ cho khảo sát tiếp theo. Tác giả đã tìm hiểu các nghiên cứu trước đây áp dụng thiết lập khảo sát theo mối quan hệ đối tác, kênh tiêu thụ như (Deshpandé và cộng sự, 1993; Kibbeling và cộng sự, 2013; Kotabe và cộng sự, 2003; Langerak, 2001; Siguaw và cộng sự, 1998) đã khảo sát dữ liệu theo cặp gồm một nhà sản xuất – một đối tác hoặc một công ty bán – một công ty mua chính, hoặc một nhà sản xuất – nhà phân phấn – một khách hàng cuối. Tuy nhiên, Kibbeling và cộng sự (2013) cho rằng sự hợp tác giữa các doanh nghiệp với nhau thì vẫn có các mối quan hệ cộng tác dự phòng, các công ty sẵn sàng cộng tác với nhau. Kibbeling và cộng sự (2013) đã đề xuất nên xem xét thêm trường hợp khác nữa thay vì chỉ một nhà sản xuất và một khách hàng chính của họ. Chính vì vậy, trong nghiên cứu này, tiến hành khảo sát nhà sản xuất – khách hàng doanh nghiệp theo tỷ lệ 1: 2 để làm tăng thêm độ tin cậy của các tác động kênh tiêu thụ tiềm năng.

Đối với nhà sản xuất VLXKN, đối tượng trả lời phiếu khảo sát là các nhà quản lý phụ trách hoạt động sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp, có thể là chủ doanh nghiệp, thành viên Ban giám đốc phụ trách sản xuất và kinh doanh, Trưởng phòng kinh doanh, Kế toán trưởng hoặc kết hợp cùng ngồi trả lời bảng câu hỏi. Nguyên nhân lựa chọn đối tượng này vì họ là những người nắm vững thông tin, am hiểu về năng lực phát triển trong quá trình sản xuất và kinh doanh VLXKN, định hướng chiến lược trong đơn vị (Kibbeling và cộng sự, 2013; Prajogo, 2016). Đối với khách hàng doanh nghiệp sử dụng VLXKN, theo thông tin khảo sát do nhà sản xuất VLXKN cung cấp, nhờ vào giới thiệu và hỗ trợ của Sở Xây dựng tại địa bàn nghiên cứu, khảo sát được tiến hành với đối tượng trả lời là ban giám đốc hoặc quản đốc phụ trách thi công xây dựng (đối với công ty thầu thi công xây dựng), phụ trách kinh doanh vật liệu xây không nung.

3.3.2.3 Quy mô mẫu cho nghiên cứu định lượng chính thức

Trong nghiên cứu định lượng, kích thước mẫu đóng vai trò quan trọng trong ước tính và giải thích kết quả từ mô hình SEM (Hair, Hult, và cộng sự, 2017). Khi sử dụng SEM, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng mẫu lớn hơn cung cấp những ước tính thông số ổn định hơn (Raykov & Widaman, 1995) nhưng không có con số cụ thể nào thống nhất của một cỡ mẫu đủ lớn (Raykov & Marcoulides, 2000). Chẳng hạn như, Darlington (1990) lại khẳng định rằng rất khó tiến hành kỹ thuật phân tích với số mẫu ít hơn 50 quan sát. Hoyle (1995) cho rằng quy mô mẫu trong khoảng từ 100 đến 200 là ổn. Kline (2013) lập luận rằng cỡ mẫu dưới 100 vẫn có ý nghĩa trong SEM. Hair, Hult, và cộng sự (2017) khuyến nghị rằng kích thước mẫu có thể cần phải tăng lên nếu mô hình bị lỗi kỹ thuật. Một số tác giả cho rằng cỡ mẫu 70 vẫn đủ để thực hiện phân tích SEM (Sideridis và cộng sự, 2014; Wolf và cộng sự, 2013). Trong các nghiên cứu thực nghiệm, Thirupathi và Vinodh (2016) đã sử dụng thành công mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương nhỏ nhất (PLS-SEM) để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến thực tiễn sản xuất bền vững của ngành sản xuất linh kiện ô tô tại miền Nam Ấn Độ. Thirupathi và Vinodh (2016) đã khảo sát 70 người làm có kinh nghiệm hơn 10 năm trong bộ phận sản xuất và thiết kế ở 50 công ty sản xuất linh kiện ô tô để kiểm định mô hình có 18 biến quan sát. Thêm nữa, Subramaniam và cộng sự (2016) đã sử dụng PLS SEM đểm kiểm định mối quan hệ của 6 biến độc lập (Thực hiện quản lý an toàn), 1 biến điều tiết (Tham gia làm việc an toàn)

và 1 biến phụ thuộc (Tuân thủ an toàn) với số mẫu khảo sát là 74 nhân viên tại các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ tại miền Bắc Malaysia.

Bảng 3.5: Số mẫu khảo sát theo địa bàn tỉnh, thành tại Đồng bằng sông Cửu Long



Tỉnh/ thành phố

Số lượng NSX

đang

hoạt động

Số lượng NSX đang hoạt động

từ 2 năm trở lên


Tỷ lệ so với tổng thể (%)

Số quan sát

NSX

Số quan sát

KHDN

STT

Dự kiến

Thực tế

Dự kiến

Thực tế

1

An Giang

20

18

19,15

18

15

36

28

2

Hậu

Giang

12

10

10,64

10

10

20

18

3

Vĩnh

Long

12

10

10,64

10

7

20

13

4

Cần Thơ

10

9

9,57

9

8

18

15

5

Kiên Giang

10

8

8,51

8

4

16

8

6

Long An

10

8

8,51

8

7

16

8

7

Trà Vinh

13

8

8,51

8

8

16

18

8

Đồng Tháp

6

6

6,38

6

5

12

13

9

Bến Tre

5

5

5,32

5

3

10

6

10

Sóc Trăng

4

4

4,26

4

4

8

8

11

Cà Mau

3

3

3,19

3

2

6

4

12

Tiền Giang

4

3

3,19

3

3

6

7

13

Bạc Liêu

2

2

2,13

2

2

4

5


14

Thành phố

Hồ Chí Minh








7

Tổng thể

111

94

100

94

78

188

158

Nguồn: Kết quả tính toán từ số liệu thu thập năm 2018

Về tổng thể, ngành VLXKN được định hướng phát triển trong 10 năm nay nên số lượng các cơ sở sản xuất VLXKN có giới hạn. Đến thời điểm hiện tại, cả 13/13 tỉnh, thành tại ĐBSCL đều triển khai chương trình phát triển vật liệu xây không nung theo định hướng của Chính phủ và Bộ Xây dựng (Viện vật liệu xây dựng, 2018). Các cơ sở sản xuất, kinh doanh VLXKN đều được phát triển ở các tỉnh, thành tại vùng ĐBSCL (Viện vật liệu xây dựng, 2018) mặc dù không đồng đều nhau về số lượng. Theo danh sách tổng hợp các cơ sở sản xuất VLXKN từ 13 tỉnh, thành tại ĐBSCL (2018), số cơ sở sản xuất sản xuất VLXKN của cả vùng ĐBSCL là 111 đơn vị, trong đó số cơ sở đang hoạt động từ ít nhất 2 năm trở lên (từ năm 2017) là 94 cơ sở sản xuất. Vì luận án có sử dụng mô hình PLS SEM để kiểm định nên để đảm bảo ý nghĩa thống kê đã đề cập trên, tác giả tiến hành khảo sát cả tổng thể với số quan sát dự kiến là 94 nhà sản xuất và 188 khách hàng doanh nghiệp của các cơ sở sản xuất đó (Bảng 3.5). Thực hiện khảo sát toàn bộ tổng thế đối với nhà sản xuất với kết quả 78/94 nhà sản xuất đồng ý khảo sát (chiếm

tỷ lệ 82,98%). Thực hiện phương pháp chọn mẫu theo mầm (snow ball) đối với khách hàng doanh nghiệp theo tỷ lệ 1 nhà sản xuất: 2 khách hàng doanh nghiệp chính của nhà sản xuất với kết quả 156/188. Như vậy, tổng số mẫu khảo sát của luận án là 236 mẫu.

3.3.2.4 Thu thập dữ liệu trong nghiên cứu chính thức

Để thực hiện được khảo sát, tác giả gửi giấy giới thiệu của Trường, giấy giới thiệu của Sở Xây dựng, Sở Công thương tỉnh Vĩnh Long, đến các Sở Xây dựng, Sở Công thương đến 12 tỉnh, thành còn lại thuộc ĐBSCL bao gồm Trà Vinh, Đồng Tháp, Tiền Giang, Long An, An Giang, Bạc Liêu, Cà Mau, Sóc Trăng, Hậu Giang, Cần Thơ, Bến Tre. Ở tỉnh Vĩnh Long, vẫn còn một số nhà sản xuất vẫn chưa thực hiện khảo sát sơ bộ, tác giả tiếp tục liên hệ và thực hiện khảo sát chính thức. Đối với các tỉnh còn lại, sau khi nhận phản hồi đồng ý, tác giả vẫn thực hiện trao đổi sơ lược nội dung phỏng vấn qua điện thoại với cán bộ lãnh đạo Sở Xây dựng hoặc Sở Công thương tại các tỉnh này để thống nhất nội dung và có cuộc hẹn cùng làm việc với họ. Sau được sự hỗ trợ của cán bộ Sở ngành tại địa bàn nghiên cứu với các đối tượng khảo sát, cuộc khảo sát được tiến hành. Mẫu khảo sát là toàn bộ cơ sở sản xuất đang hoạt động tại thời điểm nghiên cứu đồng ý khảo sát (tổng thể mẫu) ở cả 13 tỉnh, thành thuộc ĐBSCL như đã đề cập trên.

3.3.3 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng

3.3.3.1 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng sơ bộ

Khảo sát định lượng sơ bộ thực hiện với 50 doanh nghiệp (trong đó có 8 nhà sản xuất và 42 khách hàng doanh nghiệp của nhà sản xuất) tại Vĩnh Long, Hậu Giang và Cần Thơ theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện đối với doanh nghiệp đang hoạt động. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu sơ bộ là tập trung xem xét độ tin cậy của thang đo và xem xét độ phù hợp của biến quan sát. Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA được trích ra từ phần mềm SPSS 22.0.

Bước 1: Kiểm tra độ tin cậy thang đo

Kiểm tra độ tin cậy các thang đo trong mô hình bằng cách sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ biến không phù hợp và biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Kiểm định độ tin cậy được thực hiện cho từng biến đo lường. Các biến có hệ số tương quan tổng với biến nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi thang đo vì không có đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo lường (được xem là biến rác). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi giá trị của Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Cronbach’s Alpha đạt giá trị từ bằng 0,6 thì thang đo được coi là đạt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994).

Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis –EFA)

Sau bước 2, các biến đo lường đều có độ tin cậy đạt yêu cầu, phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để loại bỏ biến không phù hợp. Phương pháp này thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau – các biến có mối tương quan với nhau sẽ tụ chung trong một nhóm mà không có biến quan sát và biến độc lập chung nhóm. Phương pháp EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá sơ bộ thang đo lường. Phân tích nhân tố khám phá để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành tập hợp F (F < k) và vẫn chứa

79

đựng hầu hết các nhân tố. Ở bước này, tác giả sử dụng phép trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay không vuông góc Promax được sử dụng nhằm giải thích tốt nhất hiệp phương sai giữa các biến quan sát và phản ánh cấu trúc dữ liệu chính sách hơn Principal Component Analysis (Gerbing & Anderson, 1988).

Ngoài ra, một số chỉ số gồm chỉ số KMO, kiểm định Barlett, phương sai trích, Eigenvalue và hệ số tải nhân tố để đánh giá để đánh giá thang đo. Chỉ số KMO (Kaiser

– Meyer – Olkin) để xem xét sự thích hợp của mô hình phân tích nhân tố. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp (Hair và cộng sự, 2006). Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (sig. < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Tổng phương sai trích thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Kết quả này phải lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing và cộng sự, 1988). Chỉ số Eigenvalue dùng để xác định số lượng nhóm nhân tố được tạo thành trong phân tích EFA, chỉ số này đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có hệ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình. Trọng số nhân tố (factor loading) phải lớn hơn 0,5; nếu nhỏ hơn 0,5 thì các biến này sẽ bị loại và chênh lệch giữa các hệ số tải nhân tố trong mỗi biến ≥ 0,3 (Nunnally & Bernstein, 1994).

a) Thang đo Định hướng thị trường

Định hướng thị trường có 14 chỉ báo bao gồm 5 chỉ báo của Tạo thông tin thị trường (MIG1 đến MIG5r), 5 chỉ báo của Phổ biến thông tin thị trường (MID1 đến MID5) và 4 chỉ báo của Đáp ứng thông tin thị trường (RMI1r, RMI2r, RMI3r và RMI4). Kết quả EFA của Định hướng thị trường như sau:

Bảng 3.6: Kết quả Cronbach’s Alpha và EFA của Định hướng thị trường

Mã biến

Thành phần

1

2

3

Cronbach’s Alpha

0,833

0,854

0,770

RMI2R

0,821



RMI1R

0,809



RMI3R

0,746



RMI4

0,583



MID2


0,944


MID5


0,752


MID1


0,751


MIG1



0,847

MIG2



0,818

MIG4



0,598

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý dữ liệu sơ bộ của tác giả

Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,833; 0,854; 0,770 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu sau khi đã lần lượt loại đi các chỉ báo gồm MIG3, MIG5r, MID3, MID4 vì điểm số tương quan biến với tổng nhỏ hơn 0,3. Tiếp theo, thực hiện phân tích EFA, kết quả rút trích có 3 thành phần. Kết quả cuối cùng có hệ số KMO

= 0,691> 0,5; kiểm định Barlett có sig = 0,000 < 0,05 khẳng định tương quan giữa các biến với tổng thể. Tổng phương sai trích 62,867% > 50%, Eigenvalue = 1,296>1.

80

b) Thang đo Năng lực đổi mới

Thực hiện Cronbach’s Alpha của Năng lực đổi mới có 10 biến gồm Đổi mới sản phẩm (PUI1 đến PUI3), đổi mới quy trình (PSI1 đến PSI4) và đổi mới marketing (MI1 đến MI3) đều đạt yêu cầu với hệ số lần lượt là 0,856; 0,795 và 0,762. Kết quả phân tích nhân tố đạt điều kiện trong lần đầu thực hiện với hệ số KMO = 0,720 > 0,5; kiểm định Barlett với sig = 0.000 < 0.05 nên đạt điều kiện EFA, tại điểm dừng Eigenvalue = 1,430

>1; có tổng phương sai trích được là 60,982% > 50%. Kết quả phân tích trích được ba thành phần sau:

Bảng 3.7: Kết quả Cronbach’s Alpha và EFA của của Năng lực đổi mới

Mã hóa

Nhân tố của Năng lực đổi mới

1

2

3

Cronbach’s Alpha

0,856

0,795

0,762

PSI2

0,904



PSI1

0,831



PSI4

0,536



PSI3

0,516



PUI1


0,896


PUI2


0,827


PUI3


0,734


MI3



0,814

MI1



0,696

MI2



0,692

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý dữ liệu sơ bộ của tác giả

c) Thang đo Hỗ trợ của chính phủ

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của Hỗ trợ của chính phủ (GS) có 4 biến quan sát GS1, GS2, GS3 và GS4 đạt độ tin cậy 0,861 > 0,6; các biến đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Kết quả phân tích EFA có hệ số KMO = 0,722 > 0,5 và kiểm định Barlett có sig = 0.000 < 0.05 nên phù hợp điều kiện phân tích nhân tố, tại điểm dừng Eigenvalue = 2,537 > 1, tổng phương sai trích được là 63,414 % > 50%. Kết quả trích được một thành phần từ khái niệm Hỗ trợ của Chính phủ.

Bảng 3.8: Kết quả Cronbach’s Alpha và EFA của Hỗ trợ của chính phủ (GS)

Mã hóa



Cronbach’s Alpha

0,861

GS3

0,912

GS2

0,866

GS4

0,790

GS1

0,576

Hỗ trợ của chính phủ (GS)

1


Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý dữ liệu sơ bộ của tác giả

d) Thang đo Phát triển thị trường

Khái niệm Phát triển thị trường được đo lường với 6 biến quan sát (MD1 đến MD6). Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha là 0,854 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu, đều lớn hơn 0,3. Kết quả rút trích từ phân tích EFA sau lần thứ nhất

81

có hai thành phần với hệ số KMO = 0,837> 0,5; kiểm định Barlett có sig = 0,000 < 0,05 khẳng định tương quan giữa các biến với tổng thể. Tổng phương sai trích 52,210% > 50%, Eigenvalue = 3,133 >1. Kết quả EFA của phát triển thị trường như sau:

Bảng 3.9: Kết quả Cronbach’s Alpha và EFA của phát triển thị trường (MD)

Mã hóa



Cronbach’s Alpha

0,854

MD6

0,892

MD2

0,740

MD1

0,690

MD3

0,685

MD4

0,655

MD5

0,644

Phát triển thị trường (MD)

1


Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý dữ liệu sơ bộ của tác giả

Ở bước tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích EFA chung cho tất cả thang đo của các nhân tố. Sau khi loại bỏ các biến không đạt yêu cầu trong quá trình kiểm định Cronbach’s alpha (MIG3, MIG5r, MID3, MID4) và phân tích EFA cho từng khái niệm trước đó, ở giai đoạn này các biến sẽ tiếp tục bị loại nếu có hệ số tải nhân tố < 0,5 và chênh lệch giữa các hệ số tải nhân tố trong mỗi biến nhỏ hơn 0,3. Đây là giai đoạn sơ bộ nên tác giả cần cân nhắc kỹ khi loại biến sau khi xem xét về giá trị nội dung và những kiểm định liên quan. Kết quả phân tích EFA chung cho tất cả các nhân tố không loại bỏ biến nào nữa (Mục 4 – Phụ lục 7 – Kết quả phân tích nhân tố khám phá ).

3.3.3.2 Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng chính thức

Dữ liệu nghiên cứu định lượng chính thức trong luận án được phân tích theo các phương pháp và công cụ sử dụng khác nhau tùy vào mục tiêu nghiên cứu, cụ thể như sau:

Thứ nhất, phân tích thực trạng sản xuất và sử dụng VLXKN qua phương pháp thống kê mô tả bao gồm phân tích tần suất, giá trị cao nhất, thấp nhất, trung bình, phân tích so sánh.

Thứ hai, kiểm định mô hình nghiên cứu thông qua đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc, tác giả sử dụng (PLS-SEM) để phân tích.

Quá trình phân tích dữ liệu có tính liên đới và ý nghĩa với nhau, để việc phân tích dữ liệu chính xác và phù hợp, tác giả làm rõ các nội dung gồm (1) Sự phù hợp của luận án khi sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (Partial Least Square Structural Equation Modeling, PLS-SEM) và (2) Các bước thực hiện phân tích dữ liệu định lượng chính thức trong nghiên cứu này.

a) Sự phù hợp của luận án khi sử dụng PLS-SEM

Xuất phát từ lý thuyết các kỹ thuật thống kê thế hệ thứ nhất bao gồm hồi quy bội, hồi quy logistic và phân tích phương sai, phân tích nhân tố khẳng định, phân tích khám phá chủ yếu là phân tích cụm, đo lường đa hướng. Nhược điểm của thế hệ thứ nhất chỉ cho phép nghiên cứu một mối quan hệ liên quan một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập; trong khi đó, các mối quan hệ thực tế có nhiều mối liên quan với nhau cùng một lúc. Chính vì thế, sau 20 năm phát triển phương pháp thống kê, các nhà nghiên

Xem tất cả 294 trang.

Ngày đăng: 16/10/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí