Nghiên Cứu Định Tính Hiệu Chỉnh Thang Đo

mới sản phẩm và kết quả kinh doanh và các nghiên cứu có liên quan thuộc ngành dệt may nhằm tìm ra khe hổng lý thuyết, sau đó xác định các mục tiêu nghiên cứu cần đạt được.

(2) Nghiên cứu khám phá được thực hiện như sau:

Nghiên cứu định tính khám phá mô hình và hiệu chỉnh thang đo bằng cách thực hiện thảo luận tay đôi với các chuyên gia trong lĩnh vực dệt may thời trang.

Sau đó, tác giả thực hiện cuộc nghiên cứu khám phá bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với công cụ kiểm định mô hình bằng kỹ thuật PLS – SEM, đó là mô hình cấu trúc bình phương tối thiểu phần riêng (Hair & cộng sự, 2017) nhằm dự đoán được các mối quan hệ trong mô hình với yêu cầu về cỡ mẫu không lớn.

Theo Hair & cộng sự (2017) có 2 loại SEM: CBSEM (Covariance BasedSEM) sử dụng để khẳng định hoặc từ chối lý thuyết, được thực hiện bằng cách xác định mô hình lý thuyết đề xuất có thể ước lượng ma trận hiệp phương sai cho một tập dữ liệu mẫu. Ngược lại, PLSSEM (Partial Least SquaresSEM) hay còn gọi là mô hình đường dẫn được sử dụng chủ yếu để phát triển lý thuyết trong nghiên cứu khám phá nhằm dự đoán kết quả, được thực hiện bằng cách giải thích phương sai của các biến phụ thuộc khi kiểm tra mô hình.

Kêt́ quả của nghiên cứu khám phá kết hợp với việc tổng kết lý thuyết nhằm đề

xuât́ mô hình lý thuyết của luận án, xây dựng thang đo của các yếu tố trong mô hình, hoàn thành bảng câu hỏi khảo sát sử dụng trong bước 2 dưới đây.

Bước 2. Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Dữ liệu thị trường được thu thập nhằm kiểm định sơ bộ thang đo.

(1) Thu thập dữliệu điều tra: Căn cứ vào phiếu khảo sát sơ bộ để tiến hành thu thập dữ liệu thị trường.

(2) Kiểm định sơ bộ hệ số Cronbach’s alpha: Mục đích là kiểm tra độ tin cậy, hệ số tương quan với biến tổng. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì loại ra khỏi yếu tố nghiên cứu.

(3) Phân tích nhân tốkhám phá (EFA): nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến

của nhiều yếu tố khác nhau nhằm phát hiện ra các biến quan sát tải lên nhiều yếu tố hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố từ đầu. Hai giá trị trong phân tích EFA là giá

trị phân biệt và giá trị hội tụ. Kêt́ quả của kiểm định sơ bộ thang đo bằng EFA là loại bỏ

một số các biêń quan sat́ không đaṭ yêu câu.̀

(4) Thang đo các yếu tố đạt yêu cầu thông qua kiểm định sơ bộ, tiến hành thiết kế phiếu khảo sát chính thức dùng để thu thập thông tin thị trường sử dụng trong bước 3 dưới đây.

Bước 3. Nghiên cứu định lượng chính thức

Sử dụng phiếu khảo sát để thu thập thông tin thị trươǹ g nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyêt́ nghiên cứu. Các công việc được thực hiện: Phương pháp chọn mẫu, cỡ mâũ , đối tượng khảo sát, xử lý dữ liệu.

Kích thước mẫu

Nghiên cứu có kích thước/cỡ mẫu càng lớn sẽ thể hiện được tính chất của tổng thể, tuy nhiên nếu chọn cỡ mẫu lớn sẽ mất nhiều công sức, tiền bạc và thời gian để đi thu thập dữ liệu. Do vậy, việc chọn một cỡ mẫu vừa đủ tùy thuộc vào loại hình nghiên cứu là rất quan trọng. Trong nghiên cứu này sử dụng phân tích CFA và CBSEM do mô hình nghiên cứu phức tạp nên việc chọn cỡ mẫu đủ lớn để có được kết quả CFA, CB SEM tốt hơn.

Cỡ mẫu phải đảm bảo quy tắc theo tỉ lệ 5:1, nghĩa là cỡ mâũ tôí thiểu 5 quan sát/1 biến đo lường (Hair, 2006).

phải đảm bảo tỉ lệ

Cách khác để xać định cỡ mâũ là theo tỉ lệ 10:1, tức là 10 quan sát/1 biến đo lươǹ g (Hair, 2006). Do đó, trong nghiên cứu này có tất cả 29 biến quan sát đo lươǹ g cho 6 yếu tố trong mô hình nghiên cứu, cỡ mẫu được điều tra trong nghiên cứu chính thức là 293 doanh nghiệp, do đó, cỡ mâũ vẫn đảm bảo đủ số lượng.

Phương pháp chọn mẫu

Nếu sử dụng phương pháp chọn mẫu theo xác suất thì sẽ có được mẫu nghiên cứu khách quan và mang tính đại diện cao. Tuy nhiên, do điều kiện khó khăn trong thực hiện, nhằm có được mẫu mang tính đại diện tốt nhất, phương pháp chọn mẫu thuận tiện

được sử dụng trong nghiên cứu này, có phân bổ định ngạch theo hai tiêu chí sau:

Thứ nhất, số lượng bảng khảo sát được phân chia tương ứng với tỉ lệ loại hình DN, cụ thể là sở hữu vốn theo ba hình thức sau: (1) DN sở hữu tư nhân (Công ty Cổ Phần, Công Ty TNHH và DNTN), (2) DN có vốn nước ngoài (Công ty liên doanh, Công ty 100% vốn nước ngoài) và (3) DN có vốn nhà nước. Theo Báo cáo thường niên doanh nghiệp Việt Nam 2018/2017 của Phòng Thương Mại Và Công Nghiệp Việt Nam (VCCI, 2018, trang 66), tổng số công ty vừa và lớn được thống kê năm 2017 là 17.837. Trong đó

(1) số lượng công ty sở hưũ

tư nhân trong nước là 12.559 chiêḿ

tỷ trọng 70,4%; (2) số

lượng công ty nước ngoài là 3.721 chiêḿ tỷ trọng 20,9% và (3) số lượng công ty nhà

nước là 1.557 chiếm tỷ trọng 8,7%. Do đó, cỡ mẫu phân chia theo tỉ lệ loại hình DN được phân bổ như sau: 70,4% DN tư nhân trong nước; 8,7% DN có vốn nhà nước và 20,9% DN có vốn nước ngoài.

Thứ hai, cỡ mẫu phân chia theo địa lý tương ứng tại 3 khu vực thuộc phía Nam gồm miền Đông Nam Bộ, miền Tây Nam Bộ và Tp.HCM. Căn cứ vào kêt́ quả thống kê của Hiệp Hội Dệt May Việt Nam (VITAS, 2015), tổng số lượng các công ty dệt may tại khu vực phía Nam từ Ninh Thuận trở vào là 897 được phân bổ như sau: (1) Tp.HCM có

400 công ty chiếm tỷ lệ

44,6%; (2) các tỉnh Miền Đông Nam Bộ

(Đồng Nai, Bình

Dương, Bà RịaVũng Tàu, Bình Phước, Bình Thuận, Tây Ninh) có 395 công ty chiếm tỷ lệ 44% và (3) các tỉnh Miền Tây Nam Bộ (Long An, Tiền Giang, Bến Tre, Đồng Tháp, Vĩnh Long, Trà Vinh, Cần Thơ, Hậu Giang, Kiên Giang) có 102 công ty chiếm tỉ lệ 11,4%.

Do đó, cỡ mẫu sẽ được chọn theo số lượng doanh nghiệp khảo sat́ được phân bổ theo ba khu vực với tỷ lệ như sau: Thành Phố Hồ Chí Minh chiếm tỷ lệ 44,6% tương

ứng 131 doanh nghiệp; Miền Đông chiếm tỷ

lệ 44% tương

ứng 128 doanh nghiệp;

Miền Tây chiếm tỷ lệ 11,4% tương ứng 34 doanh nghiệp. Bảng 3.1 tổng kết tỉ lệ mẫu theo khu vực địa lý và theo loại hình doanh nghiệp như sau:

Khu vực địa lý

Bảng 3.: Tỉ lệ mẫu của doanh nghiệp

Loại hình doanh nghiệp

Khu vực

Tỉ lệ (%)	Loại hình	Tỉ lệ (%)
TP. HCM	44,6	Công ty tư nhân trong nước	70,4
Miền Đông Nam Bộ	44,0	Công ty có vốn nhà nước	8,7
Miền Tây Nam Bộ	11,4	Công ty có vốn đầu tư nước ngoài	20,9
Tổng cộng	100	Tổng cộng	100

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 295 trang tài liệu này.

(Nguồn: Tổng kết của tác giả từ dữ liệu thống kê thứ cấp)

Đối tượng khảo sát

Đôí tượng khảo sát trong nghiên cứu này là các doanh nghiệp dệt may có bộ phận sáng tạo, bộ phận thiết kế hoặc bộ phận kỹ thuật để phát triển sản phẩm mới. Đối

tượng cung cấp thông tin, trả lời phỏng vấn là lãnh đạo cấp cao và cấp trung: Chủ

tịch/Phó chủ tịch hội đồng thành viên, Chủ tịch/Phó chủ tịch hội đồng quản trị, Tổng/Phó

tổng giaḿ đốc, Giám đốc/Phó giám đốc, Trưởng/Phó phòng. Đây là những người có

hiểu biết rộng và có đủ năng lực trả lời phiếu khảo sát.

Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu

Phương pháp phỏng vấn trực tiếp được sử dụng để thu thập dữ liệu nghiên cứu, mỗi DN/đơn vị kinh doanh độc lập được mời phỏng vấn sẽ trả lời 1 phiếu khảo sát. Sử dụng thang đo Likert 7 mức độ như sau: (1) Hoàn toàn không đồng y;́ (2) Rất không đồng ý, (3) Không đồng ý,(4) Phân vân; (5) Đồng ý; (6) Rất đồng ý và (7) Hoàn toàn đồng ý.

Sau khi thu thập thông tin thị trường, toàn bộ Phiếu điều tra được kiểm tra, rà soát trước khi mã hóa, nhập liệu. Loại các phiếu điều tra không đạt yêu cầu như: Không đúng đối tượng cung cấp thông tin, phiếu điều tra trả lời không đầy đủ và nội dung không thôń g nhất.

Sử dụng các phần mềm thống kê để kiểm định mô hình đo lường và mô hình lý thuyết như sau:

(1) Kiểm định hệ số tin cậy (Cronbach’s alpha): Theo Nunnally và Bernstein (1994) một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu; thang đo có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 là chấp nhận được về độ tin cậy.

(2) Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Các tiêu chí trong phân tích (EFA

Exploratory factor analysis) như

sau: Sử

dụng phương pháp trích (Principal Axis

Factoring) với phép xoay Promax (Gerbing và Anderson, 1988). Các biến quan sát có độ tải thấp (< 0,4) bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Tại mỗi biến quan sát (Item), chênh lệch (Factor loading) lớn nhất (Factor loading) bất kỳ phải lớn hơn hoặc bằng 0,3. Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%; 0,5 ≤ KMO ≤ 1; và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05). Sau phân tích EFA, hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố được tính lại nhằm kiểm tra lại độ tin cậy của các thang đo sau khi loại khỏi thang đo một số biến nào đó từ kết quả EFA.

(3) Phân tích nhân tốkhẳng định (CFA) nhằm kiểm định mô hình đo lươǹ g các yếu tốnghiên cứu. Các bước thực hiện cụ thể là đánh giá tính phù hợp của dữ liệu thị trường với mô hình, giá trị phân biệt, giá trị hội tu, độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích. Các chỉ số xem xét để đánh giá là (1) CMIN/df (Chisquare/df) nhỏ hơn hoặc bằng 2 rất tốt, CMIN/df nhỏ hơn hoặc bằng 5 thì chấp nhận được; (2) CFI lớn hơn hoặc bằng 0,95 rất tốt, CFI lớn hơn hoặc bằng 0,9 là tốt, CFI lớn hơn hoặc bằng 0,8 là chấp nhận được;

(3) GFI lớn hơn hoặc bằng 0,95 rất tốt, GFI lớn hơn hoặc bằng 0,9 là tốt; (4) Chỉ số RMSEA nhỏ hơn hoặc bằng 0,03 là rất tốt, RMSEA nhỏ hơn hoặc bằng 0,08 là tốt (Hair và cộng sự, 2010).

(4) Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu (CBSEM): Mục đích của phân tích CBSEM là để đánh giá sự phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, bát bỏ hay chấp nhận giả thuyết và xem xét mức độ tác động mạnh hay yếu của các mối quan hệ.

(5) Kiểm định Bootstrap: Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Kiểm định Bootstrap để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, công nhận hoặc bác bỏ mô hình nghiên cứu.

3.2. Nghiên cứu định tính hiệu chỉnh thang đo

3.2.1. Mục tiêu

Các thang đo trong nghiên cứu này được kế thừa từ thang đo của các nhà nghiên cứu trước nên không còn phù hợp với thực tiễn ngành nghề nghiên cứu. Để thang đo phù hợp với thực tiễn, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thang đo.

3.2.2. Quá trình thiết kế và thực hiện

Thang đo được hiệu chỉnh bằng cách xây dựng dàn bài thảo luận đã được chuẩn bị trước với các đối tượng là chuyên gia hiểu biết rộng trong ngành dệt may. Nội dung thảo luận được trình bày trong Phụ lục 2.

3.2.3. Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu hiệu chỉnh thang đo như sau: Kế thừa toàn bộ nội dung thang đo, hiệu chỉnh lại thang đo và khám phá mới.

3.2.3.1. Thang đo Kết quả kinh doanh

Kết quả kinh doanh là chỉ số thể hiện tổ chức hoàn thành tốt như thế nào so với các mục tiêu mà nó đưa ra (Lin và Kuo, 2007). Nó phản ánh việc hoàn thành mục tiêu tăng trưởng và chiến lược kinh doanh của DN (Hult và cộng sự, 2004). Kết quả kinh doanh là kết quả của sự tác động lẫn nhau giữa các hoạt động được thực hiện liên quan với áp lực cạnh tranh, cho phép một công ty quản lý các nguồn lực bên trong thích ứng với môi trường bên ngoài (Keizer và cộng sự, 2002).

Trong nghiên cứu này, kết quả kinh doanh được hiểu là thành tích chung của công ty, là kết quả của những nỗ lực mới hoặc nỗ lực tốt hơn được thực hiện để đạt được lợi nhuận và tăng trưởng (Gunday và cộng sự, 2011). Cả chỉ tiêu đo lường bằng tài chính và phi tài chính được sử dụng để cho phép công ty đưa ra các chiến lược hiệu quả và đo lường mức độ thành công mang tính ổn định, lâu dài (Avci và cộng sự, 2011).

Nội dung của các biến quan sát dùng để đo lường kết quả kinh doanh sử dụng trong nghiên cứu này dựa vào thang đo các tác giả AlAnsari và cộng sự (2013). Thông

qua ý kiến của chuyên gia (Phụ lục 2), trong ngành dệt may, thang đo kết quả kinh doanh (TTKD) được góp ý điều chỉnh về từ ngữ sử dụng như sau:

Bảng 3.2: Thang đo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp

Ký hiệu

Nội dung thang đo	Nguồn
TTKD1	Khách hàng thường hài lòng về sản phẩm của doanh nghiệp chúng tôi	AlAnsari và cộng sự (2013), có hiệu chỉnh qua nghiên cứu định tính.
TTKD2	Doanh nghiệp chúng tôi thường đạt được tốc độ tăng trưởng về doanh thu như mong đợi
TTKD3	Doanh nghiệp chúng tôi thường đạt được tốc độ tăng trưởng thị phần như mong đợi
TTKD4	Doanh nghiệp chúng tôi thường đạt được tốc độ tăng trưởng lợi nhuận như mong đợi

(Nguồn: Đề xuất của tác giả)

3.2.3.2. Thang đo tiếp thu kiến thức

Sự tiếp thu kiến thức là quá trình đầu tiên trong phát triển kiến thức mà các doanh nghiệp hoặc chuỗi cung ứng cần khôn ngoan đạt được (Hult và cộng sự, 2007). Thang đo tiếp thu kiến thức (TTKT) đãđược Hult và cộng sự (2007) thực hiện trong nghiên cứu cải tiến hiệu quả chuỗi cung ứng thông qua văn hóa cạnh tranh và phát triển kiến thức.

Do thang đo tiếp thu kiến thức được Hult và cộng sự (2007) thực hiện ở nước ngoài, không phải trong lĩnh vực dệt may nên thang đo này được góp ý điều chỉnh về từ ngữ sử dụng trong ngành dệt may như sau:

Bảng 3.3: Thang đo tiếp thu kiến thức

Ký hiệu

Nội dung thang đo

Nguồn

TTKT1

Chúng tôi thường xuyên thực hiện nhiều nghiên

cứu nội bộ về các sản phẩm mới mà khách hàng có nhu cầu trong tương lai

Hult và cộng sự (2007)

TTKT2

Chúng tôi nhanh chóng phát hiện các thay đổi sở

thích của khách hàng về sản phẩm

TTKT3

Chúng tôi thăm dò ý kiến khách hàng ít nhất mỗi năm một lần để đánh giá chất lượng sản phẩm của

chúng tôi

TTKT4

Chúng tôi nhanh chóng phát hiện những thay đổi cơ bản trong môi trường ngành dệt may thời trang

Hult và cộng sự

(2007), có hiệu chỉnh

(Nguồn: Đề xuất của tác giả từ tổng kết lý thuyết và nghiên cứu định tính)

3.2.3.3. Thang đo đổi mới sản phẩm

Thang đo đổi mới sản phẩm được đo lường bởi các biến thể hiện nỗ lực của doanh nghiệp trong việc cải tiến sản phẩm, tiên phong giới thiệu sản phẩm mới ra thị trường, tạo sự khác biệt cũng như chủ động nâng cao chất lượng sản phẩm so với đối thủ cạnh tranh (Makani, 2016).

Các biến quan sát dùng để đo lường khái niệm đổi mới sản phẩm trong nghiên cứu này được kế thừa từ thang đo của các tác giả Makani (2016). Thang đo đổi mới sản phẩm được góp ý điều chỉnh về từ ngữ sử dụng trong ngành dệt may như sau:

Bảng 3.4: Thang đo đổi mới sản phẩm

Ký hiệu

Nội dung thang đo	Nguồn
DMSP1	Doanh nghiệp chúng tôi thường tiên phong đưa ra thị trường các sản phẩm mới	Makani (2016)