LUẬN VĂN THẠC SĨ - Tính vị chủng trong hành vi tiêu dùng của người Việt Nam đối với hàng hóa Nhật Bản và Trung Quốc - Chương 4 potx

CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1.1 Giới thiệu
Sau khi trình bày phương pháp nghiên cứu ở Chương 3 cùng các kết quả
nghiên cứu sơ bộ và giới thiệu về nghiên cứu chính thức, Chương 4 sẽ tập trung
vào kiểm định thang đo các khái niệm, kiểm định mô hình lý thuyết và giả thuyết.
Nội dung chương gồm ba phần chính: 1) đánh giá thang đo các khái niệm, 2) hiệu
chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết, 3) kiểm định sự phù hợp của mô hình
lý thuyết bằng hồi quy đa biến và sau cùng, 4) kiểm định các giả thuyết.
1.2 Đánh giá thang đo
Thang đo các khái niệm được đánh giá qua hai công cụ: độ tin cậy với hệ số
Cronbach alpha và phân tích nhân tố.
Trước hết, trong từng thang đo, các biến có tương quan biến tổng (item-
total correlation) nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo sẽ được
chấp nhận khi hệ số Cronbach alpha>0.6. Sau đó, trong phân tích nhân tố, các biến
có trọng số nhỏ hơn 0.4 cũng bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principle
component cho các thang đo đơn hướng. Điểm dừng khi trích các yếu tố có
eigenvalue là 1 và thang đo được chấp nhận khi phương sai trích >=50%.
Quá trình phân tích cho thấy sẵn lòng mua và đặc biệt, tính vị chủng không
là thang đo đơn hướng. Do đó, phần đánh giá độ tin cậy các thang đo dưới đây
chỉ trình bày độ tin cậy các khái niệm niềm tin hàng nội, chất lượng cảm nhận, giá
cả cảm nhận; độ tin cậy của tính vị chủng và sẵn lòng mua sẽ được trình bày khi
phân tích nhân tố. Phương pháp trích hệ số sử dụng cho hai thang đo đa hướng
này là principal axis factoring với phép quay promax, điểm dừng khi trích các yếu
tố có eigenvalue là 1 và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai
trích>=50%.
1.2.1 Độ tin cậy
1.2.1.1 Niềm tin hàng nội (BEL)
Các số liệu trong tính toán độ tin cậy của khái niệm này được trình bày cho cả hai
trường hợp Trung Quốc và Nhật Bản trong Bảng 4.1. Tất cả các biến thành phần
đều có hệ số tương quan biến tổng >0.3 và hệ số độ tin cậy Alpha>0.7. Do đó, tất

cả các biến đều được giữ cho phân tích ở buớc sau.
Bảng 4.1: Độ tin cậy Cronbach alpha - BEL : Trung Quốc – Nhật Bản
Trung Quốc Nhật Bản
Biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
BEL_1 13.1860

0.4882

0.6510

13.3704

0.5876

0.7252

BEL_2 12.9380

0.4662

0.6608

13.3102

0.5947

0.7238

BEL_3 13.2190

0.4570

0.6650

13.4444

0.5566

0.7359

BEL_4 13.0000

0.4097

0.6828

13.2546

0.4908

0.7585

BEL_5 12.9463

0.5097

0.6417

13.1389

0.5341

0.5341

Alpha 0.7087

0.7784



1.2.1.2 Chất lượng cảm nhận (QUA)
Theo Bảng 4.2, tất cả các biến thành phần đều có hệ số tương quan biến tổng khá
cao (>0.5) và hệ số độ tin cậy Alpha cũng cao(>0.84). Do đó tất cả các biến đều
được giữ cho phân tích ở bước sau
Bảng 4.2: Độ tin cậy Cronbach alpha-QUA : Trung Quốc – Nhật Bản
Trung Quốc Nhật Bản
Biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
QUA_1 10.5785

0.7073

0.8276

16.5741

0.7504

0.7964

QUA_2 10.6033

0.7526

0.8182

16.6620

0.7243

0.8040

QUA_3 9.8678

0.5354

0.8714

17.3889

0.5644

0.8533

QUA_4 10.0331

0.7409

0.8193

16.9120

0.7076

0.8034

QUA_5 10.3223

0.6904

0.8316

16.7222

0.6040

0.8310

Alpha 0.8628



0.8483




1.2.1.3 Giá cả cảm nhận (PRI)
Ở trường hợp Nhật Bản (Bảng 4.3): hệ số tương quan biến tổng và hệ số tin cậy
Alpha tuy thấp, nhưng đạt yêu cầu. Chú ý rằng biến PRI_4 (Chi phí cơ hội) có giá
trị tương quan biến tổng suýt soát 0.3 và khá cách biệt so với các biến còn lại; hơn
nữa, nếu loại biến này, Alpha tăng từ 0.6351 lên 0.6517 – vậy, ta sẽ loại PRI_4.
Bảng 4.3: Độ tin cậy Cronbach alpha - PRI : Trung Quốc – Nhật Bản
Trung Quốc Nhật Bản
Biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương

quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến
tổng
Alpha
nếu loại
biến
PRI_1 7.9421

0.2451

0.4467

9.8796

0.4858

0.5158

PRI_2 7.3471

0.3691

0.3301

9.8843

0.4761

0.5267

PRI_3 7.1033

0.3538

0.3445

10.9769

0.4157

0.5655

PRI_4 6.9008

0.1731

0.5180

10.3981

0.3009

0.6517

Alpha 0.4857



0.6351




Với trường hợp Trung Quốc (Bảng 4.3), PRI_4 có tương quan biến tổng
quá thấp (0.1731), hệ số Alpha <0.4857, do vậy, biến này phải bị loại. Biến PRI_1
(Giá xe là dễ mua) cũng có tương quan biến tổng thấp (0.2451), nhưng ta tạm giữ
lại để xem xét vì loại nó sẽ giảm hệ số Alpha. Tính lại độ tin cậy với 3 biến cho
trường hợp này, ta có kết quả ở bảng 4.4
Bảng 4.4: Độ tin cậy Cronbach alpha - PRI (03 biến) : Trung Quốc
Biến
T.bình
thang
do nếu
loại biến

Tương
quan
biến

tổng
Alpha
nếu loại
biến
PRI_1 5.0785

0.2867

0.4876

PRI_2 4.4835

0.3951

0.3082

PRI_3 4.2397

0.3171

0.4423

Alpha 0.5180




Hệ số tương quan biến tổng thấp hơn yêu cầu (0.3) xuất hiện ở biến PRI_1
(0.2867) nhưng chênh lệch tương đối nhỏ. Nếu ta loại thêm bất kỳ biến nào, hệ số
Alpha đều giảm dưới 0.5.

Xem xét trong điều kiện tiến hành đo một khái niệm mới, với kết quả hiện
tại Alpha=0.518 và biến PRI_1 có hệ số tương quan biến tổng xấp xỉ yêu cầu, ta
chấp nhận thang đo này với 3 biến.
1.2.2 Phân tích nhân tố
1.2.2.1 Niềm tin hàng nội (BEL)
Phân tích nhân tố trích được 1 yếu tố tại eigenvalue và phương sai trích lần lượt là
2.32, 46.31% (Trung Quốc) và 2.66, 53.21% (Nhật Bản) – (Bảng 4.5)
Như vậy, thang đo chưa đạt yêu cầu cho trường hợp Trung Quốc về phương
sai trích (<50%). Biến BEL_4 có trọng số thấp nhất, ta sẽ loại biến này. Để cho
việc đối chiếu so sánh được thuận lợi, ta cũng loại luôn BEL_4 cho trường hợp
Nhật Bản. Kết quả phân tích lại được trình bày ở Bảng 4.6.
Tuy hệ số Cronbach alpha bị giảm đôi chút, nhưng phương sai trích được
cải thiện nhiều và các kết quả khác đều đạt yêu cầu. Do vậy thang đo niềm tin
hàng nội với 4 biến được chấp nhận sử dụng cho phân tích sau.

Bảng 4.5: Phân tích nhân tố - BEL (5 biến) : Trung Quốc-Nhật Bản
Biến Tên Trung Quốc

Nhật Bản
BEL_1

Ổn định 0.701

0.767

BEL_2

Uy tín 0.680

0.772

BEL_3

Công nghệ 0.671

0.728

BEL_4

Tay nghề 0.623

0.664

BEL_5

Giá cả 0.724

0.710

Eigenvalue 2.32

2.66

Phương sai trích (%) 46.31

53.208

Cronbach alpha 0.7087

0.7784

Bảng 4.6: Phân tích nhân tố - BEL (4 biến) : Trung Quốc-Nhật Bản
Biến Tên Trung Quốc

Nhật Bản
BEL_1

Ổn định 0.747

0.812

BEL_2

Uy tín 0.712

0.836

BEL_3

Công nghệ 0.665

0.695

BEL_5

Giá cả 0.738

0.702

Eigenvalue 2.050

2.335

Phương sai trích (%) 51.300

58.36

Cronbach alpha 0.6828

0.7585

1.2.2.2 Chất lượng cảm nhận (QUA)
Kết quả phân tích được trình bày ở Bảng 4.7
Bảng 4.7: Phân tích nhân tố - QUA (5 biến) : Trung Quốc-Nhật Bản
Biến Tên Trung Quốc

Nhật Bản
QUA_1

Độ bền 0.835

0.872

QUA_2

Độ tin cậy 0.860

0.853

QUA_3

Hình thức 0.676

0.703

QUA_4

Công nghệ 0.841

0.819

QUA_5

Uy tín 0.814

0.747

Eigenvalue 3.263

3.211

Phương sai trích (%) 65.255

64.220

Cronbach alpha 0.8628

0.8483

Phân tích nhân tố trích được 1 yếu tố tại eigenvalue và phương sai trích lần

lượt là 3.263, 65.255% (Trung Quốc) và 3.211, 64.220% (Nhật Bản), các trọng
số, Cronbach alpha đều cao. Như vậy, thang đo chất lượng cảm nhận với 5 biến
được chấp nhận.
1.2.2.3 Giá cả cảm nhận (PRI)
Phân tích nhân tố trích được 1 yếu tố tại eigenvalue và phương sai trích lần lượt là
1.530, 51.010% (Trung Quốc) và 1.808, 60.282% (Nhật Bản), các trọng số khá
cao (Bảng 4.8). Tuy phương sai trích và độ tin cậy là thấp ở trường hợp Trung
Quốc, thang đo giá cả cảm nhận với 3 biến cũng được chấp nhận cho phân tích
tiếp sau.
Bảng 4.8: Phân tích nhân tố - PRI (3 biến) : Trung Quốc-Nhật Bản
Biến Tên Trung Quốc

Nhật Bản
PRI_1 Khó mua (-Dễ mua) 0.658

0.871

PRI_2 Đắt (-Rẻ) 0.779

0.838

PRI_3
Không đáng (-Xứng
đáng)
0.700

0.590

Eigenvalue 1.53

1.808

Phương sai trích (%) 51.01

60.282

Cronbach alpha 0.518

0.6351


1.2.2.4 Sẵn lòng mua (WIL)
Như đã nói ở trên, sẵn lòng mua được phân tích nhân tố bằng phương pháp
principal axis factoring với phép quay promax. Kết quả phân tích được trình bày ở
Bảng 4.9. Ở cả hai trường hợp Trung Quốc và Nhật Bản, phân tích cho hai nhân tố
có sự phân biệt rất cao : nhân tố (1) gồm các biến WIL_1,WIL_2,WIL_3 thể hiện
mức sẵn lòng mua một cách tổng quát khi xem xét đến ý định, khả năng – ta đặt
tên là sẵn lòng mua và ký hiệu WIL_A; nhân tố (2) chỉ có hai biến WIL_4,WIL_5
đo lường mức hy sinh tiền bạc cho hàng nội của người tiêu dùng – được đặt tên là
sẵn lòng mua về giá và ký hiệu WIL_B.
Phân tích cho phương sai trích khá cao với 66,58% (Trung Quốc) và
64,41% (Nhật Bản). Các trọng số khá lớn, phân biệt cao ở các yếu tố trích được.
Việc tính toán độ tin cậy cũng được thực hiện cho từng nhân tố với kết quả khả
quan : Cronbach alpha>0.8, các tương quan biến tổng đều >0.3 (xem thêm phần
Phụ lục).
Như vậy, từ một khái niệm sẵn lòng mua đầu tiên, hai thành phần sẵn lòng
mua và sẵn lòng mua về giá được hình thành với hai thang đo tương ứng. Thang
thứ nhất có 3 biến WIL_1,WIL_2,WIL_3, thang thứ hai có 2 biến WIL_4,WIL_5
được chấp nhận cho phân tích tiếp sau.
Bảng 4.9: Phân tích nhân tố - WIL (5 biến) : Trung Quốc-Nhật Bản

Trung Quốc Nhật Bản
Ký
hiệu
Tên
1 2 1 2
WIL_A

Sẵn Lòng Mua
WIL_1 Ý định mua
0.77

0.02

0.86

-0.03

WIL_2 Xác suất mua
0.87

-0.10

0.79

-0.01

WIL_3 Mua khi có khả năng
0.71

0.11

0.65

0.05

WIL_B

Sẵn Lòng Mua Về Giá




WIL_4 Xe nội, nhãn ngoại 0.03

0.84

0.05

0.86

WIL_5 Xe nội, nhãn nội -0.02

0.86

-0.04

0.83

Eigenvalue 1.86

1.47

1.79

1.43

Phương sai trích (%) 37.21

29.36

35.80

28.61

Cronbach alpha 0.829

0.8386

0.8088

0.8318

1.2.2.5 Tính Vị Chủng
Số lượng biến ở thang đo này khá lớn nên việc trình bày sẽ đi tuần tự từ trường
hợp Trung Quốc sang Nhật Bản. Trình tự và nguyên tắc thực hiện trong từng
trường hợp là như nhau.
Phân tích nhân tố sử dụng phương pháp principal axis factoring với phép
quay promax, nhân tố trích có eigenvalue>1.0. Kết quả sẽ được xem xét như sau:
các biến có trọng số <0.4 sẽ bị loại, các biến có trọng số không có độ phân biệt cao
giữa các nhân tố (mức chênh lệch giữa hai nhân tố <0.3) cũng sẽ bị loại. Sau đó,

phân tích nhân tố sẽ được lặp lại đến khi thỏa các yêu cầu trên với phương sai
trích tốt nhất (mong muốn >50%). Hệ số tin cậy Cronbach alpha cũng sẽ được tính
lại cho từng nhân tố. Nếu chỉ tiêu này cũng được thỏa mãn (hệ số Alpha>0.6,
tương quan biến tổng>0.3), thang đo được chấp nhận.
Kết quả cho thấy, trong cả hai trường hợp, phương pháp phân tích không
cho được tổng phương sai trích >44% ở bất kỳ bước nào. Rõ ràng điều này không
đạt yêu cầu đề ra. Tuy nhiên, CETSCALE là thang đo mới thực hành đầu tiên tại
An Giang, ta chấp nhận thang đo với điều kiện thấp hơn: phương sai trích >43%
và sự xuất hiện cá biệt của hệ số tin cậy Alpha>0.5 .
Trường hợp Trung Quốc
Bảng 4.10: Phân tích nhân tố -CET (17 biến) : Trung Quốc
Nhân tố
Biến Tên
1 2 3 4 5
CET_1 Mua HNội: Phát triển kinh tế -0.144

0.882

0.070

0.104

-0.159

CET_2 Nhập hàng không thể sản xuất 0.065

0.329

-0.045

-0.149

0.500

CET_3 Mua HNội: tạo việc làm 0.143

0.553

-0.034

-0.077

0.100

CET_4
Mua HNgoai: hành vi không
đúng
0.599

-0.080

-0.094

0.214

-0.028

CET_5 Mua HNgoai: gây thất nghiệp 0.949

-0.036

-0.083

-0.023

-0.117

CET_6 Ưu tiên cho HNội 0.120

-0.029

0.053

0.659

0.014

CET_7
Mua HNgoại: làm giàu nước
ngoài
0.594

0.013

-0.014

0.172

0.015

CET_8 Tốt nhất là mua HNội 0.044

0.174

-0.115

0.488

0.216

CET_9 Hạn chế giao thương 0.044

-0.039

0.341

-0.089

0.346

CET_10

Mua HNgoại: tổn hại KD 0.525

0.165

0.215

-0.062

-0.055

CET_11 Rào cản HNgoại 0.019

0.076

0.478

0.254

-0.034

CET_12

Ủng hộ HNội, dù hao tốn 0.068

-0.072

0.036

0.281

0.358

CET_13 Không cho HNgoại thâm nhập

0.017

-0.089

0.435

-0.079

0.162

CET_14 Đánh thuế HNgoại nặng -0.086

0.116

0.544

0.058

0.029

CET_15

Mua HNgoại: khi không có
HNội
0.194

0.129

-0.003

0.082

0.396

CET_16

Mua HNgoại: chịu trách
nhiệm
0.510

-0.090

0.418

-0.095

0.013

CET_17

HNội không thua kém
HNgoại
-0.224

-0.142

0.164

0.154

0.578

Eigenvalue 4.725

1.746

1.386

1.142

1.036

Phương sai trích (%) 24.652

7.290

4.557

3.544

2.729

Với 17 biến, phân tích cho 05 nhân tố được trích tại eigenvalue 1.04 với
tổng phương sai trích chỉ có 42.77%. Theo kết quả ở Bảng 4.10, các biến CET_9,
CET_12, CET_15 có trọng số <0.4 nên bị loại. Quá trình phân tích được lặp nhiều
bước và số biến bị loại có thêm CET_10, CET_16, CET_17.
Kết quả phân tích tốt nhất có được với 11 biến, trình bày ở Bảng 4.11. Có
04 nhân tố được trích tại eigenvalue=1.04, với tổng phương sai trích đạt 43.88%,
tất cả trọng số đều lớn hơn 0.45 và đạt yêu cầu phân biệt. Hệ số tin cậy của thang
đo các nhân tố cũng được tính lại, lần lượt có giá trị 0.646, 0.729, 0.604 và 0.510.
Như vậy, tính vị chủng được tách thành 04 thành phần với 4 thang đo tương
ứng được chấp nhận cho phân tích tiếp sau. Sau khi phân tích nhân tố trường hợp
Nhật Bản, các đặc tính của nhân tố này sẽ được tổng hợp, nhận dạng và đặt tên.
Bảng 4.11: Phân tích nhân tố -CET (11 biến) : Trung Quốc

Nhân tố
Biến Tên
1 2 3 4
CET_1 Mua HNội: Phát triển kinh tế

-0.178

0.660

0.214

-0.029

CET_2 Nhập hàng không thể sản xuấ
t
0.104

0.500

-0.078

0.108

CET_3 Mua HNội: tạo việc làm 0.091

0.751

-0.153

0.022

CET_4
Mua HNgoai: hành vi không
đúng
0.563

-0.033

0.205

-0.104

CET_5 Mua HNgoai: gây thất nghiệ
p
0.882

0.011

-0.084

0.004

CET_7
Mua HNgoại: làm giàu nước
ngoài
0.513

0.062

0.134

0.119

CET_6 Ưu tiên cho HNội 0.071

-0.139

0.735

0.096

CET_8 Tốt nhất là mua HNội 0.092

0.250

0.525

-0.153

CET_11

Rào cản HNgoại -0.047

0.010

0.217

0.561

CET_13

Không cho HNgoại thâm nhậ
p
0.045

-0.025

-0.116

0.496

CET_14

Đánh thuế HNgoại nặng -0.045

0.101

0.009

0.453

Eigenvalue 3.387

1.422

1.142

1.036

Phương sai trích (%) 26.123

7.895

5.284

4.574

Cronbach alpha 0.646

0.729

0.604

0.510


Trường hợp Nhật Bản
Với 17 biến, phân tích cho 04 nhân tố được trích tại eigenvalue 1.125 với tổng
phương sai trích chỉ có 41.074%. Theo kết quả ở Bảng 4.12, các biến CET_6,
CET_11, CET_15 có trọng số <0.4 nên bị loại. Quá trình phân tích được lặp một
số bước và phải loại thêm CET_16.
Bảng 4.12: Phân tích nhân tố -CET (17 biến) :Nhật Bản
Nhân tố
Ký hiệu

Tên biến
1 2 3 4
CET_1 Mua HNội: Phát triển kinh tế

0.063

-0.162

0.499

0.147

CET_2 Nhập hàng không thể sản xuấ
t
-0.177

0.175

0.708

-0.054

CET_3 Mua HNội: tạo việc làm 0.195

-0.177

0.602

-0.041

CET_4
Mua HNgoai: hành vi không
đúng
0.581

0.171

0.036

-0.162

CET_5 Mua HNgoai: gây thất nghiệ
p
0.827

0.097

-0.057

-0.121

CET_6 Ưu tiên cho HNội 0.226

-0.146

0.186

0.337

CET_7
Mua HNgoại: làm giàu nước
ngoài
0.607

0.010

0.032

0.176

CET_8 Tốt nhất là mua HNội 0.265

-0.067

-0.022

0.589

CET_9 Hạn chế giao thương 0.222

0.457

-0.137

0.086

CET_10 Mua HNgoại: tổn hại KD 0.458

0.338

0.083

-0.050

CET_11

Rào cản HNgoại 0.121

0.235

0.027

0.213

CET_12 Ủng hộ HNội, dù hao tốn -0.144

0.231

-0.050

0.641

CET_13 Không cho HNgoại thâm nhậ
p
0.017

0.653

-0.018

0.079

CET_14

Đánh thuế HNgoại nặng -0.066

0.349

0.151

0.161

CET_15
Mua HNgoại: khi không có
HNội
-0.014

0.172

0.590

-0.018

CET_16

Mua HNgoại: chịu trách
nhiệm
0.263

0.535

0.015

-0.021

CET_17
HNội không thua kém
HNgoại
-0.213

0.115

0.025

0.625

Eigenvalue 5.007

1.783

1.350

1.125

Phương sai trích (%) 26.136

7.080

4.545

3.313


Kết quả phân tích tốt nhất có được với 13 biến, trình bày ở Bảng 4.13. Có
04 nhân tố được trích tại eigenvalue=1.01 với tổng phương sai trích đạt 44.99%,

tất cả trọng số đều lớn hơn 0.45 và đạt yêu cầu phân biệt tốt, ngoại trừ biến CET_8
có trọng số ở hai nhân tố (1) và (3) tương ứng là 0.285 và 0.475 nhưng vẫn chấp
nhận được. Hệ số tin cậy của thang đo các nhân tố cũng được tính lại, lần lượt có
giá trị 0.691, 0.771, 0.650 và 0.613, đạt yêu cầu.
Như vậy, tương tự như trường hợp Trung Quốc, tính vị chủng được tách
thành 04 khái niệm phân biệt với 04 thang đo tương ứng được chấp nhận cho phân
tích tiếp sau.
Bảng 4.13: Phân tích nhân tố -CET (13 biến) :Nhật Bản
Nhân tố
Ký hiệu

Tên biến
1 2 3 4
CET_1 Mua HNội: Phát triển kinh tế

0.047

0.523

0.098

-0.123

CET_2 Nhập hàng không thể sản xuấ
t
-0.175

0.712

-0.010

0.116

CET_3 Mua HNội: tạo việc làm 0.140

0.629

-0.073

-0.123

CET_15

Mua HNgoại: khi không có 0.054

0.538

0.017

0.078

HNội
CET_4
Mua HNgoai: hành vi không
đúng
0.528

0.066

-0.127

0.173

CET_5 Mua HNgoai: gây thất nghiệ
p
0.860

-0.072

-0.119

0.035

CET_7
Mua HNgoại: làm giàu nước
ngoài
0.716

0.006

0.183

-0.150

CET_10

Mua HNgoại: tổn hại KD
0.523

0.083

-0.049

0.216

CET_8 Tốt nhất là mua HNội 0.285

0.057

0.472

-0.025

CET_12

Ủng hộ HNội, dù hao tốn -0.069

0.001

0.587

0.180

CET_17

HNội không thua kém HNgoạ
i
-0.120

-0.007

0.715

-0.011

CET_9 Hạn chế giao thương 0.214

-0.092

0.060

0.503

CET_13

Không cho HNgoại thâm nhậ
p
-0.004

0.023

0.062

0.733

Eigenvalue 4.094

1.602

1.281

1.011

Phương sai trích (%) 27.376

8.047

5.673

3.888

Cronbach alpha 0.691

0.771

0.650

0.613


Các thành phần của Tính vị chủng
Qua hai phân tích trên, chúng ta có thể nhận thấy tính vị chủng gồm có bốn thành
phần với các thang đo tương ứng như Bảng 4.14.
Trong cả hai trường hợp Trung Quốc và Nhật Bản, hai khái niệm đầu có
thang đo khá đồng nhất, có cùng 3 biến. Hai khái niệm sau tuy có khác biệt nhưng
về nội dung vẫn có sự nhất quán. Qua nghiên cứu ý nghĩa các biến, có thể định
nghĩa các thành phần của tính vị chủng như sau:
Bảng 4.14: Thang đo các thành phần của CET :Trung Quốc-Nhật Bản
Thang Biến
đo

Trung
Quốc
Nhật Bản Tên
CET_A Tác Động của Mua Hàng Nội
CET_1 CET_1 Mua HNội: Phát triển kinh tế
CET_2 CET_2 Nhập hàng không thể sản xuất
CET_3 CET_3 Mua HNội: tạo việc làm
CET_15
Mua HNgoại: khi không có
HNội
CET_B
Tác Động của Mua Hàng
Ngoại
CET_4 CET_4
Mua HNgoai: hành vi không
đúng
CET_5 CET_5 Mua HNgoai: gây thất nghiệp
CET_7 CET_7
Mua HNgoại: làm giàu nước
ngoài
CET_10 Mua HNgoại: tổn hại KD
CET_C
Phương Châm Mua Hàng
Nội
CET_6 Ưu tiên cho HNội
CET_8 CET_8 Tốt nhất là mua HNội
CET_12 Ủng hộ HNội, dù hao tốn
CET_17 HNội không thua kém HNgoại
CET_D Thái Độ đv Ngoại Thương
CET_9 Hạn chế giao thương

CET_11 Rào cản HNgoại
CET_13 CET_13 Không cho HNgoại thâm nhập
CET_14 Đánh thuế HNgoại nặng

1. CET_A: Tác động của mua hàng nội
cho thấy mức độ nhận thức về tác động tích cực của việc mua hàng nội đến
cộng đồng và quan điểm chung trong bênh vực hàng nội.
2. CET_B: Tác động của mua hàng ngoại
đại diện cho sự nhận thức về các tác động xấu lên kinh tế nước nhà của việc
mua hàng ngoại và phê phán hành vi đó về đạo đức.
3. CET_C: Phương châm mua hàng nội
là sự cổ súy hàng nội và phương châm hành động trong mua hàng.
4. CET_D: Thái độ đối với ngoại thương
biểu hiện độ cởi mở trong quan điểm đối với hàng ngoại nhập hay cường độ
bảo vệ cần có đối với hàng nội qua hạn chế sự thâm nhập hàng ngoại .
1.3 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Điểm nổi bật của quá trình kiểm định thang đo qua xác định độ tin cậy và
phân tích nhân tố là tính vị chủng – đối tượng trọng tâm của nghiên cứu, với thang
đo CETSCALE nguyên thủy là đơn hướng - đã cho thấy có tính đa hướng với sự
tách ra 04 thành phần phân biệt. Ngoài ra, khái niệm sẵn lòng mua cũng phân chia
thành 02 thành phần là sẵn lòng mua (tổng quát) và sẵn lòng mua về giá. Về ý
nghĩa, sẵn lòng mua về giá đo lường mức chấp nhận hy sinh vật chất của người
mua cho hàng nội trong một tình huống giả định. Trong khi đó, sẵn lòng mua có
các biến đo lường mang nội dung tổng quát, phù hợp hơn cho mục tiêu nghiên
cứu. Từ các kết quả và nhận định trên, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như
Hình 4.1.

QUA
Chất Lượng Cảm Nhận
CET_A

Tác Động của
Mua Hnội:
BEL
Niềm Tin Hàng Nội
CET_C
Phương Châm
Mua Hnội
CET_D
Thái độ đv
Ngoại Thương
PRI
Giá Cả Cảm Nhận
CET_B
Mua Hngoại:
Tác Động của
WIL_A
Sẵn Lòng Mua

Hình 4.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh (2)
Mơ hình này là sự mở rộng của mơ hình hiệu chỉnh (1) (xem mục 3.2),
cùng với giá cả cảm nhận, chất lượng cảm nhận, niềm tin hàng nội, bốn thành
phần của tính vị chủng là các biến độc lập. sẵn lòng mua (WIL_A) là biến phụ
thuộc của các biến độc lập trên.
Do đó, các giả thuyết liên quan đến tính vị chủng sẽ được tách thành 4 giá
thuyết con. Cụ thể, các giả thuyết cần được kiểm định trong nghiên cứu là
H
1
: quan hệ giữa các thành phần tính vị chủng và sẵn lòng mua
H
1.a

:

Tác động của mua hàng nội quan hệ âm với sẵn lòng mua
H
1.b
:

Tác động của mua hàng ngoại quan hệ âm với sẵn lòng mua
H
1.c
:

Phương châm mua hàng nội quan hệ âm với sẵn lòng mua
H
1.d
:

Thái độ đv ngoại thương quan hệ âm với sẵn lòng mua
H
2
: Chất lượng cảm nhận quan hệ dương với sẵn lòng mua
H
3
: Giá cả cảm nhận quan hệ âm với sẵn lòng mua
H
4
: Niềm tin hàng nội quan hệ âm với sẵn lòng mua
Để không phải trình bày các giả thuyết con, trong các giả thuyết dưới đây,
từ “tính vị chủng” đại diện cho lần lượt 04 thành phần :

tác động của mua hàng
nội(CET_A), tác động của mua hàng ngoại (CET_B), phương châm mua hàng nội
(CET_C), thái độ đv ngoại thương (CET_D). Ký hiệu các giả thuyết con sẽ được
thêm chữ cái a,b,c hoặc d vào cước số, tương ứng với CET_A, CET_B, CET_C
hoặc CET_D khi trình bày cụ thể.
H
5
: gồm các giả thuyết về biến nhân khẩu học- tính vị chủng:
H
5.1
: Có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi về tính vị chủng
H
5.2
: Có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính về tính vị chủng
H
5.3
: Có sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập về tính vị chủng
H
5.4
: Có sự khác biệt giữa các nhóm học vấn về tính vị chủng
H
6
: Tính vị chủng có tương quan dương giá cả cảm nhận
H
7
: Tính vị chủng có tương quan âm với chất lượng cảm nhận
H
8
: Tính vị chủng có tương quan âm với sẵn lòng mua về giá
H

9
: Tính vị chủng có tương quan dương với niềm tin hàng nội.
1.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình- Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, trước tiên, việc phân tích tương
quan sẽ được tiến hành với sự tập trung vào biến phụ thuộc (sẵn lòng mua) và các
biến độc lập (các thành phần tính vị chủng, niềm tin hàng nội, chất lượng cảm
nhận và giá cả cảm nhận), các tương quan giữa các biến độc lập sẽ được lưu ý cho
kiểm định đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Dựa vào ma trận tương quan này, một số mô hình hồi quy sẽ được thực
hiện và kiểm tra việc không vi phạm các giả thiết hồi quy. Sau cùng, mô hình phù
hợp nhất được chọn ra và trình bày dưới đây. Về trình tự, việc kiểm định sẽ đi qua
từng trường hợp Trung Quốc, Nhật Bản.
Nhìn chung kết quả hồi quy đạt mức phù hợp không cao:
2
R
chỉ trong
khoảng 0.195 0.412, nhưng theo Goldberger (1991,p.177), với kiểm định F có
sig.=0.000, không ai buộc
2
R
phải lớn trong phân tích hồi quy. Do đó, với mức độ
này, kết quả hồi quy được chấp nhận.
1.4.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình – trường hợp Trung Quốc
Từ kết quả phân tích nhân tố, lập được ma trận tương quan các khái niệm, thành
phần như sau:
Bảng 4.15. Phân tích tương quan: CET[4],BEL,PRI,QUA,WIL - Trung Quốc
Tác
Động
của
Mua

Hàng
Nội
Tác
Động
của
Mua
Hàng
Ngoại
Phương
Châm
Mua
Hàng
Nội
Thái
Độ đv
Ngoại
Thương

Niềm
Tin
Hàng
Nội
Chất
Lượng
Cảm
Nhận
Giá Cả
Cảm
Nhận
CET_

A
CET_
B
CET_
C
CET_
D
BEL QUA PRI
BEL
0.276*
*

0.210*
*

0.278*
*

0.217*
*

1



QUA
-
0.255*
*

-
0.246*
*

-
0.314*
*

-0.148*


1


PRI
-
0.169*
*






1

WIL_A
-
0.182*
*

-0.150*

-
0.223*
*


-0.136*

0.445*
*


- không thể hiện các hệ số tương quan có mức ý nghĩa >0.05
- * : tương quan đạt mức ý nghĩa 0.05
- **: tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01

Sẵn lòng mua có tương quan chặt với ba trong bốn thành phần tính vị
chủng, niềm tin hàng nội và chất lượng cảm nhận nhưng lại không có tương quan
với giá cả cảm nhận. Sự tương quan có ý nghĩa giữa niềm tin hàng nội, chất lượng
cảm nhận với tính vị chủng được chú ý để kiểm định đa cộng tuyến khi phân tích
hồi quy.
Như vậy, việc hồi quy đa biến để kiểm định mô hình lý thuyết sẽ được thực
hiện với sẵn lòng mua (WIL_A) là biến phụ thuộc, 05 biến độc lập là: (1) tác động
của mua hàng nội (CET_A), (2) tác động của mua hàng ngoại (CET_B), (3)
phương châm mua hàng nội (CET_C), (4) chất lượng cảm nhận (QUA) và (5)
niềm tin hàng nội (BEL).
Mặc dù sẵn lòng mua tương quan với 05 biến độc lập, nhưng kết quả hồi
quy cho thấy chỉ một biến độc lập duy nhất là chất lượng cảm nhận có hệ số hồi

quy chuẩn hóa 0.445 đạt mức ý nghĩa 0.05 (Bảng 4.16). Hệ số
2
R
=0.195, tức chỉ
khoảng 20% phương sai được giải thích bởi chất lượng cảm nhận. Phân tích
ANOVA cho trị thống kê F=59.285 (sig.=0.000). Các kiểm tra khác (phân phối
phần dư, các biểu đồ ) cho thấy các giả thiết cho hồi quy không bị vi phạm.
Bảng 4.16: Hồi quy đa biến:
WIL_A=f(CET_A, CET_B, CET_C, BEL, QUA) – Trung Quốc
Hệ số chưa chuẩn
hóa

B
Std.
Error
Beta T Sig.
(Constant) 1.180

0.182


6.494

0.000

Chất Lượng Cảm Nhận 0.512

0.066

0.445

7.700

0.000


Như thế, sẵn lòng mua (xe Trung Quốc) chỉ chịu tác động dương của chất
lượng cảm nhận. Mô hình này là phù hợp với dữ liệu thị trường. Các tác động âm
của tính vị chủng, niềm tin hàng nội hay tác động dương của giá cả cảm nhận đều
bị bác bỏ.
1.4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình – trường hợp Nhật Bản
Từ kết quả phân tích nhân tố, lập được ma trận tương quan các khái niệm và thành
phần ở Bảng 4.17:
Bảng 4.17. Phân tích tương quan: CET[4],BEL,PRI,QUA,WIL – Nhật Bản
Tác
Động
của
Mua
Hàng
Nội
Tác
Động
của
Mua
Hàng
Ngoại
Phương
Châm
Mua
Hàng

Nội
Thái
Độ đv
Ngoại
Thương

Niềm
Tin
Hàng
Nội
Chất
Lượng
Cảm
Nhận
Giá Cả
Cảm
Nhận
CET_
A
CET_
B
CET_
C
CET_
D
BEL QUA PRI
BEL
0.314*
*

0.323*
*

0.618*
*

0.358*
*

1



QUA


-0.147*


-0.136*

1


PRI
0.252*
*

0.356*
*

0.167*

0.177*
*

0.214*
*


1

WIL_A
-
0.265*
*

-
0.346*
*

-
0.331*
*

-
0.195*
*

-

0.212*
*

0.216*
*

-
0.427*
*

- không thể hiện các hệ số tương quan có mức ý nghĩa >0.05
- * : tương quan đạt mức ý nghĩa 0.05
- **: tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01

Kết quả cho thấy sẵn lòng mua có tương quan với tất cả 07 biến độc lập của
mô hình lý thuyết. Tương quan giữa giá cả cảm nhận với tính vị chủng cần được
chú ý để kiểm định đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Cũng như trường hợp
Trung Quốc, ta nhận ra mối tương quan dương khá mạnh giữa niềm tin hàng nội
và các thành phần tính vị chủng.
Như vậy, việc hồi quy đa biến với sẵn lòng mua (WIL_A) là biến phụ thuộc
và tất cả 07 biến độc lập trong mô hình được thực hiện .
Kết quả hồi quy cho thấy chỉ có 04 biến độc lập có hệ số hồi quy đạt mức ý
nghĩa 0.05 (Bảng 4.18) là giá cả cảm nhận (-0.339), chất lượng cảm nhận
(+0.175), phương châm mua hàng nội (-0.195) và tác động của mua hàng ngoại
(-0.147). Hệ số
2
R
=0.285, tức khoảng 29% phương sai sẵn lòng mua được giải
thích bởi 04 biến độc lập trên. Phân tích ANOVA cho giá trị F=22.404
(sig.=0.000). Các kiểm tra khác (phân phối phần dư, các biểu đồ ) cho thấy các

giả thiết cho hồi quy không bị vi phạm. Hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh
hưởng đáng kể đến kết quả giải thích với VIF trong khoảng 1.022 1.285
Như vậy, mức phù hợp của mô hình hồi quy trên chưa cao, nhưng tốt hơn ở
trường hợp Trung Quốc. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình sẵn lòng mua (xe Nhật
Bản) chịu tác động dương của chất lượng cảm nhận, tác động âm của giá cả cảm
nhận và hai thành phần tính vị chủng là phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.18: Hồi quy đa biến:
WIL_A=f(CET_A,CET_B,CET_C,BEL,PRI,QUA) – Nhật Bản
Hệ số chưa chuẩn
hóa

B
Std.
Error
Beta T Sig.
(Constant) 4.959

0.495


10.020

0.000

Giá Cả Cảm Nhận -0.409

0.075

-
0.339

-5.485

0.000

Phương Châm Mua Hàng
Nội
-0.247

0.079

-
0.195

-3.112

0.002

Chất Lượng Cảm Nhận 0.246

0.082

0.175

3.008

0.003

Tác Động của Mua Hàng
Ngoại

-0.159

0.070

-
0.147

-2.254

0.025


Tóm lại, các phương trình hồi quy bội sau đây đặc trưng cho các mô hình
được rút ra từ dữ liệu thị trường:
Trung Quốc: Sẵn lòng mua = +0.445 * Chất lượng cảm nhận (4.1)
Nhật Bản: Sẵn lòng mua = - 0.339 * Giá cả cảm nhận
+0.175 * Chất lượng cảm nhận
- 0.195 * Phương châm mua hàng nội
- 0.147 * Tác động của mua hàng ngoại (4.2)