Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
2 Các yếu tố tác động đến ứng dụng marketing điện tử trong các doanh nghiệp xuất khẩu của Việt Nam

2 Các yếu tố tác động đến ứng dụng marketing điện tử trong các doanh nghiệp xuất khẩu của Việt Nam

Tải bản đầy đủ - 0trang

Mơ hình nghiên cứu thể hiện có 3 nhóm ́u tố tác động đến ứng dụng

marketing điện tử trong các doanh nghiệp xuất khẩu và qua đó tác động đến kết quả

kinh doanh: Định hướng theo thị trường; định hướng marketing điện tử và kỳ vọng

hội nhập.



Định hướng theo thị trường

- Định hướng theo khách hàng

- Định hướng theo đối thủ

- Phối hợp chức năng



H1



Marketngđiện tư

- Nguồn lực công nghệ

- Nguồn lực con người

- Nguồn lực kinh doanh



H3



Kỳ vọng hội nhập



H5

H2



H4



Định hướng về marketng

điện tư

- Triết lý kinh doanh

- Hậu cần

- Thực thi



Hình 2.22 Mơ hình nghiên cứu



Kết quả kinh doanh



2.2.2 Giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:

H1: Yếu tố định hướng theo thị trường có ảnh hưởng tích cực đến ứng dụng

marketing điện tử của doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam;

H2: Yếu tố định hướng marketing điện tử có ảnh hưởng tích cực đến ứng dụng

marketing điện tử của doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam;

H3: ́u tớ kì vọng hội nhập có ảnh hưởng tích cực đến ứng dụng marketing

điện tử của doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam;

H4: Ứng dụng marketing điện tử có ảnh hưởng tích cực đến kết quả kinh doanh

của doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam.

2.2.3 Xây dựng các thang đo cho các biến số trong mơ hình

Để xây dựng các thang đo lường cho các yếu tố trong mô hình nghiên

cứu, tác giả thực hiện tham khảo các nghiên cứu trước đây về các yếu tố tác

động đến hoạt động marketing điện tử và kết quả kinh doanh. Từ các nghiên cứu

có trước, tác giả tiến hành tổng hợp lại và hình thành các yếu tố tác động lên

marketing điện tử, đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp xuất khẩu.

Tiếp theo, luận án sử dụng bộ thang đo để tiến hành xây dựng bảng hỏi

nháp cho điều tra thử nghiệm với một mẫu nhỏ để tiếp tục tiến hành hiệu chỉnh.

Tác giả sẽ quyết định lựa chọn hình thức, các diễn đạt ngôn từ trong bảng câu

hỏi sau khi bảng hỏi nháp được tiến hành phỏng vấn thử với từ 10 đến 15 đối

tượng điều tra tiềm năng.

Bước tiếp theo tác giả tiến hành điều ra mở rộng lần thứ nhất để tiến hành

đánh giá sơ bộ thang đo (n=100) về tính tin cậy thơng qua kiểm định bằng

Cronbach Alpha và phân tích nhân tớ khám phá (EFA). Sau khi đánh giá sơ bộ

tính tin cậy của thang đo nghiên cứu và tiến hành hiệu chỉnh, lựa chọn các thang

đo cuối cùng cho các nhân tố mô hình sẽ được tiến hành điều tra chính thức với

mẫu nghiên cứu chính thức (n = 229).

Do đây là một nghiên cứu định lượng, do đó các thang đo lường cho từng

yếu tố phải là các thang đo khoảng hoặc tỷ lệ. Thang đo Likert 5 điểm được lựa

chọn để đo lường từng khía cạnh trong các nhân tớ. Mặc dù về nguyên tắc sử

dụng thang đo càng nhiều điểm càng chính xác, tuy nhiên trong một sớ ngơn

ngữ cách diễn đạt của các thang đo có quá nhiều mức độ dễ gây nhầm lần cho



người trả lời. Chẳng hạn như việc sử dụng thang đo Likert 7 điểm đối với tiếng

Việt thì hai mức 3- không đồng ý một phần và mức 5 – đồng ý một phần rất dễ

nhầm lẫn với nhau. Do đó để đảm bảo tránh nhầm lẫn cho người tham gia trả lời

bảng hỏi, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 1 là mức hoàn toàn không

đồng ý và 5 là mức hoàn toàn đồng ý. Những dấu hiệu phân biệt để phân loại tác

giả sử dụng các loại thang đo định danh hoặc thứ bậc tùy thuộc vào loại biến

phân loại cụ thể.

2.2.4 Chọn mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu

Tổng thể nghiên cứu được xác định là toàn bộ các doanh nghiệp xuất

khẩu ở Việt Nam với đại diện trả lời bảng hỏi là cán bộ quản lý chủ chốt của

doanh nghiệp đó. Tuy nhiên, điều tra tổng thể các doanh nghiệp xuất khẩu là

khơng khả thi. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng điều tra chọn mẫu.

Nguyên tắc chọn mẫu trong nghiên cứu là chọn mẫu phi xác suất do những hạn

chế về nguồn lực thực hiện. Cỡ mẫu được lựa chọn theo quy tắc tối thiểu đảm

bảo tính tin cậy của nghiên cứu. Việc xác định quy mơ mẫu nghiên cứu như thế

nào chưa có sự thống nhất của các nhà nghiên cứu khác nhau. Theo Hair & cộng

sự (2006) cỡ mẫu tối thiểu cho một nghiên cứu định lượng là 100. Đối với

những nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy Tabenick & Fidell (2007) đưa ra

công thức lấy mẫu tối thiểu là : n>= 50 + 8p, trong đó n là cỡ mẫu, p là số biến

độc lập. Một số nhà nghiên cứu khác không đưa ra cỡ mẫu cụ thể mà phụ thuộc

vào số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Quy tắc thông thường được áp

dụng là quy tắc nhân 5, tức là số mẫu tối thiểu bằng số biến quan sát nhân với 5.

Comrey và Lee (1992) đưa ra các cỡ mẫu với các quan điểm tưởng ứng: 100 =

tệ, 200 = khá, 300 = tốt, 500 = rất tốt, 1000 hoặc hơn = tuyệt vời (dẫn theo

Maccallum và cộng sự, 1999).

Trong nghiên cứu này tác giả lấy mẫu theo nguyên tắc của Comrey & Lee

(1992) với cỡ mẫu là 229 đạt mức khá.

Dữ liệu được thu thập bằng cả hai cách phát bảng hỏi trực tiếp và qua thư.

Đối với cán bộ của doanh nghiệp xuất khẩu tại Hà Nội sẽ được phát bảng hỏi

trực tiếp. Những cán bộ doanh nghiệp ở các tỉnh khác sẽ được lập danh sách và

tiến hành điều tra bằng bản cứng gửi trả qua đường bưu điện.



2.2.5 Đánh giá sơ bộ thang đo

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha

và hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation). Nó giúp đo lường mức

độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau:

Về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc

(2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8 trở lên

đến gần 1 thì thang đo lường là tốt. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng

Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm

thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu

(Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”. Trong nghiên cứu này, hầu hết

các thang đo đều được tham khảo từ nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ &

Nguyễn Thị Mai Trang (2009), do đó tác giả chỉ sử dụng những thang đo mà hệ

số Cronbach alpha đạt giá trị từ 0,7 trở lên.

Tiêu chuẩn lựa chọn Cronbach`s Alpha tối thiểu là 0.6 (Hair & cộng sự,

2006). Với những thang đo có hệ sớ Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,6 là thang đo

không phù hợp và xem xét loại biến quan sát nào đó đi (trong kết quả kiểm định

thang đo sẽ tự đề xuất việc loại bỏ biến này) để đạt được hệ số Cronbach Alpha

tốt hơn. Chú ý rằng các biến quan sát cho kiểm định Cronbach Alpha phải đảm

bảo từ 3 biến trở lên. Nếu nhỏ hơn việc thực hiện kiểm định thang đo là khơng

phù hợp, khi đó phần mềm sẽ khơng đưa ra kiến nghị gì về đánh giá thang đo.

Hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và

những biến quan sát này sẽ được loại ra khỏi nhân tố để đảm bảo sự tin cậy

thang đo. Những biến rác này sẽ không được phân tích ở những bước tiếp theo

của bài nghiên cứu (Nunally & Burstein, 1994).

Loại COM3 và FUN1 do hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Các

nhân tố khác đều đạt tin cậy khi đo lường bằng các biến quan sát (hệ số

Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3).

Để đánh giá sự tin cậy của thang đo nghiên cứu, tác giả sử dụng hai chỉ

số: Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3.

Trong trường hợp biến nào có hệ sớ tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ được

coi là biến rác và loại ra khỏi mơ hình.

Các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu được viết tắt theo trình tự như

sau:



CUS: Định hướng khách hàng

COM: Định hướng theo đối thủ cạnh tranh

FUN: Phối hợp chức năng

INI: Hành vi tổ chức (Hậu cần)

IMP: Hành vi tổ chức (Thực thi)

TEC: Nguồn lực công nghệ

HUM: Nguồn lực con người

BUS: Nguồn lực kinh doanh

EXP: Kì vọng hội nhập

ORG: Kết quả kinh doanh

Kết quả kiểm định cho nhân tố định hướng khách hàng (CUS)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.866 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố CUS đạt tin

cậy với 6 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố định hướng theo đối thủ cạnh tranh

(COM)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.600 lớn hơn

0.6, tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của COM3 bằng 0.214 nhỏ hơn 0.3

nên tác giả tiến hành loại đi và kiểm tra lại.

Kết quả kiểm định cho nhân tố định hướng phối hợp chức năng (FUN)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.671 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố FUN đạt tin

cậy với 5 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố (PHIL)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.885 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố PHIL đạt tin

cậy với 4 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố (INI)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.891 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố INI đạt tin

cậy với 4 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố (IMP)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.855 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố IMP đạt tin

cậy với 4 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố (INT)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.661 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố INT đạt tin

cậy với 3 biến quan sát.



Kết quả kiểm định cho nhân tố nguồn lực công nghệ (TEC)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.905 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố TEC đạt tin

cậy với 3 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố nguồn lực con người (HUM)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.940 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố HUM đạt tin

cậy với 5 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố nguồn lực kinh doanh (BUS)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.836 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố BUS đạt tin

cậy với 3 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố kì vọng hội nhập (EXP)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.840 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố EXP đạt tin

cậy với 3 biến quan sát.

Kết quả kiểm định cho nhân tố kết quả kinh doanh (ORG)

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.833 lớn hơn

0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố ORG đạt tin

cậy với 5 biến quan sát.

2.2.6 Phân tích khám phá nhân tố

Sau khi các khái niệm (nhân tố) được kiểm định thang đo bằng

Cronbach`s Alpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích khám phá nhân tớ (EFA).

Phân tích nhân tớ sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra được những nhân tố tiềm ẩn từ

một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn, có ý nghĩa hơn (Hair & cộng sự, 2006).

Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu như sau:

 Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tớ với dữ liệu của mẫu thông qua

giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị sớ của KMO lớn

hơn 0,5 thì phân tích nhân tớ là thích hợp, ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn

0,5 thì áp dụng phương pháp phân tích nhân tớ khơng thích hợp với dữ liệu

đang có.

 Sớ lượng nhân tớ: Sớ lượng nhân tớ được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue

đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tớ. Theo tiêu



chuẩn Kaiser thì những nhân tớ có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô

hình nghiên cứu (Garson, 2002).

 Phương sai giải thích (variance explained criteria): Tổng phương sai giải

thích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự 2006).

 Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa

các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc

bằng 0,5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).

 Phương pháp trích hệ sớ ́u tớ thành phần chính với phép xoay vng góc

để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng

Ngọc, 2008)

Kết quả phân tích nhân tớ đều cho thấy các nhân tố đều hình thành giống

với giả thuyết ban đầu (giống với mô hình giả thuyết). Từ kết quả này, tác giả

tiến hành tạo biến đại diện bằng cách lấy trung bình cộng của các biến quan sát.

Kí hiệu tên nhân tớ đại diện sẽ là những kí tự đầu tiên khơng thêm sớ.

Đặt tên và điều chỉnh mơ hình nghiên cứu.

Sau khi tiến hành phân tích EFA, căn cứ trên dữ liệu thực tế tác giả sẽ

tiến hành đặt lại tên cho các nhân tố hình thành và điều chỉnh mô hình cũng như

các giả thuyết nghiên cứu ban đầu cho phù hợp dữ liệu thực tế.

2.2.7 Kiểm định giả thuyết bằng mơ hình hồi quy

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy

sẽ được sử dụng. Phương pháp ước lượng hồi quy giữa biến phụ thuộc và các

biến độc lập trong mô hình sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất

(OLS).

Mơ hình hồi quy tún tính có dạng như sau:

Y =β0 + β1X1 + …+ βiXi +…+ βkXk +Ui (mơ hình có k biến độc lập) (1)

Trong đó các :

Y là biến phụ thuộc

β0 là hệ số chặn (contanst)

Các Xi là biến độc lập

βi là các hệ số góc – phản ảnh mức độ ảnh hưởng của biến Xi lên biến

phụ thuộc Y.

Ui là phần ngẫu nghiên hay còn gọi là nhiễu là phần biến thiên của biến

phụ thuộc Y chịu ảnh hưởng ngoài các biến Xi đưa vào mô hình.

Để đảm bảo mô hình xây dựng là tốt nhất, phương trình (1) phải đảm bảo

thỏa mãn một sớ giả thút sau:



Các Ui có phân bớ chuẩn Ui ~N(0, σ2), nếu các Ui không phân bố chuẩn

hàm ước lượng có thể khơng phải là hàm tún tính (hàm logarit, hàm mũ,…)

tức là mơ hình xây dựng tún tính (đường thẳng) là không phù hợp. Để nhận

biết phân bố chuẩn sử dụng đồ thị Histogram và đồ thị P-Plot. Nếu đồ thị

Histogram thể hiện hình chuông, giá trị trung bình chuẩn hóa bằng khơng, độ

lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận có phân phới chuẩn.

Mơ hình không xảy ra đa cộng tuyến. đa cộng tuyến cũng là hiện tượng

các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau dẫn đến hiện tượng thổi phồng

các kết quả (cộng tuyến) và không tách được ảnh hưởng của từng nhân tố đến

biến phụ thuộc. Dấu hiệu nhận biết có đa cộng tuyến có thể sử dụng là chỉ sớ

VIF (nhân tử phóng đại phương sai), nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể kết luận đa

cộng tún khơng ảnh hưởng đến kết luận từ phương trình hồi quy bằng OLS

(Hair & cộng sự, 2006; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thút khơng bị vi phạm thì có

thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu

quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.

Tiêu chuẩn kiểm định các giả thuyết nghiên cứu lấy theo thông lệ ở mức

ý nghĩa 5%. Các giá trị p –value của thống kê t tương ứng được so sánh trực tiếp

với giá trị 0.05 để kết luận chấp nhận hay bác bỏ một giả thuyết nghiên cứu. Để

xem xét khả năng giải thích của mơ hình hệ sớ R2 hiệu chỉnh được sử dụng.

Kết quả phân tích các yếu tố tác động tới marketing điện tử về nguồn lực

công nghệ

Kết quả cho thấy các biến CUS (định hướng khách hàng), FUN (phối hợp

chức năng), PHIL (triết lý kinh doanh), INI (mức độ cạnh tranh) và EXP (kì

vọng hội nhập) có tác động tích cực lên marketing điện tử về mặt nguồn lực

công nghệ. (Hệ số beta dương và và p-value nhỏ hơn 0.05 – lấy mức ý nghĩa

5%)



Bảng 2.5 Kết quả hồi quy cho nguồn lực công nghệ

Hệ số hồi quy



Hệ số chuẩn

hóa



Beta



Beta



T



p-value



-6.527



.000



VIF



(Constant)



-5.711



CUS



.677



.409



6.115



.000



2.462



COM



.173



.088



1.659



.099



1.542



FUN



.941



.608



8.998



.000



2.514



PHIL



.167



.135



2.017



.045



2.467



INI



.313



.246



3.087



.002



3.499



IMP



.143



.110



1.422



.156



3.319



EXP



.475



.439



8.273



.000



1.550



Biến phụ thuộc: TEC (Nguồn lực công nghệ)

(Nguồn: tác giả tổng hợp từ dữ liệu phân tích phần mềm SPSS 20)

Việc định hướng vào khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt được xu

thế thay đổi nhu cầu của khách hàng để từ đó đưa ra những biện pháp nâng cao

nguồn lực công nghệ. Việc nâng cao này giúp tạo ra cơ sở vật chất công nghệ để

thực hiện những chiến lược marketing điện tử nhằm đáp ứng tốt nhu cầu của

khách hàng.

Phối hợp chức năng giữa các bộ phận cũng có ý nghĩa trong việc thúc đẩy

phát triển nguồn lực cơng nghệ nói riêng và markting điện tử trong doanh

nghiệp xuất khẩu nói chung. Việc phối hợp chức năng giúp các bộ phận làm việc

với nhau nhiều hơn, hiểu nhau hơn từ đó đưa ra các ý kiến phù hợp và đồng

thuận cao trong tiệc phát triển nguồn lực công nghệ trong doanh nghiệp.

Chiến lược kinh doanh cũng có tác động tích cực lên nguồn lực cơng

nghệ. Việc các CEO có chiến lược cụ thể trong việc phát triển marketing điện tử

nói chung sẽ là một nguyễn nhân dẫn tới doanh nghiệp bắt buộc phải phát triển

nguồn lực công nghệ trước khi đi tới thực thi chiến lược marketing điện tử cụ

thể.



Tiếp theo là tác động từ bên ngoài (mức độ cạnh tranh) có tác động tích

cực lên nguồn lực cơng nghệ. ́u tớ cạnh tranh giữa các doanh nghiệp trong

nước cũng như doanh nghiệp nước ngoài góp phần làm cho thị trường xuất khẩu

trở lên sơi động hơn. Điều này góp phần làm doanh nghiệp xuất khẩu luôn luôn

đổi mới mình nhằm đạt được mục tiêu tăng trưởng bền vững. Và tất nhiên họ sẽ

cũng phải đầu tư cho nguồn lực công nghệ để phát triển hệ thớng nói chung và

marketing điện tử nói riêng.

Cũng giống như mức độ cạnh tranh, kì vọng hội nhập mang tới biến đổi

mạnh mẽ hơn trong thời đại khoa học công nghệ phát triển cũng như hội nhập

quốc tế. Việc hội nhập quốc tế cũng là một lợi thế khi có thể tiếp cận được nhiều

thị trường dễ dàng hơn. Tuy nhiên, điều đó cũng mang tới nhiều đới thủ cạnh

tranh tầm cỡ thế giới hơn. Do đó, các doanh nghiệp có kì vọng hội nhập cao sẽ

có mức độ tăng nguồn lực công nghệ mạnh hơn.

Kết quả phân tích các yếu tố tác động tới marketing

điện tử về nguồn lực con người

Kết quả cho thấy ngoài biến CUS khơng có tác động lên HUM (p-value

lớn hơn 0.05), các biến còn lại đều có tác động tích cực lên marketing điện tử về

mặt nguồn lực con người (Hệ số beta dương và và p-value nhỏ hơn 0.05 – lấy

mức ý nghĩa 5%)

Bảng 2.6 Kết quả hồi quy cho nguồn lực con người

Hệ số hồi quy



Hệ số chuẩn

hóa



Beta



Beta



T



p-value



-6.659



.000



VIF



(Constant)



-4.486



CUS



.125



.093



1.462



.145



2.462



COM



.287



.180



3.565



.000



1.542



FUN



.589



.471



7.316



.000



2.514



PHIL



.219



.219



3.436



.001



2.467



INI



.495



.481



6.332



.000



3.499



IMP



.487



.464



6.277



.000



3.319



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

2 Các yếu tố tác động đến ứng dụng marketing điện tử trong các doanh nghiệp xuất khẩu của Việt Nam

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×