Luận án Tài sản thương hiệu dựa trên khách hàng: nghiên cứu trường hợp điển hình về thương hiệu làng nghề gốm truyền thống tại các tỉnh phía bắc, Việt Nam

guồn: Điều tra của tác giả Về tuổi tác, nhóm tuổi từ 26 – 35 có số lượng khách hàng nhiều nhất (276 người chiếm 32,1%), nhóm tiếp theo cũng có số lượng khách hàng khá lớn đó là nhóm tuổi từ 36 – 60 tuổi chiếm 26,2% số người trả lời. Nhóm khách hàng trên 60 tuổi cũng rất quan tâm mua sắm sản phẩm gốm chiếm đến 22,3% số khách hàng trả lời. Sở sĩ có sự quan tâm này vì sản phẩm gốm đáp ứng một số nhu cầu của nhóm khách hàng ở độ tuổi này như: Tín ngưỡng, nghi lễ, cũng có thể trang trí hoặc chứa đựng. Điều này là phù hợp với nhu cầu sản phẩm gốm. Nhóm tuổi từ 18 – 25 có số lượng khách hàng ít nhất (167 người chiếm 19,4%). Do đặc thù sản phẩm gốm truyền thống, người trẻ có nhiều mối quan tâm và tiếp cận với những sản phẩm hiện đại hơn. 96 Bảng 4.6: Mô tả khách hàng theo tuổi Tuổi Số lượng Tỷ lệ (%) Từ 18 đến 25 tuổi 167 19,4 Từ 26 đến 35 tuổi 276 32,1 Từ 36 đến 60 tuổi 225 26,2 Trên 60 tuổi 192 22,3 Tổng 860 100,0 Nguồn: Điều tra của tác giả Về thu nhập bình quân, phần lớn các khách hàng có thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu, đây là mức sống cơ bản của người dân Việt Nam. Tỷ lệ khách hàng có mức thu nhập khá trên 20 triệu và mức thu nhập thấp dưới 5 triệu là tương đối thấp xấp xỉ nhau (13% và 16%). Đều này cho thấy mức thu nhập của người dân phân phối khá đồng đều và nhiều nhất vẫn ở mức trên 5 triệu đến 20 triệu đồng. Bảng 4.7: Mô tả khách hàng theo thu nhập Thu nhập bình quân Số lượng Tỷ lệ (%) Dưới 5 triệu đồng 138 16,0 Từ 5 đến dưới 10 triệu đồng 273 31,7 Từ 10 đến dưới 15 triệu đồng 200 23,3 Từ 15 đến 20 triệu đồng 137 15,9 Trên 20 triệu đồng 112 13,0 Tổng 860 100,0 Nguồn: Điều tra của tác giả Thích công nghệ mới là sở thích được nhiều đáp viên chọn trả lời nhất (275 người chiếm 32,0%). Các nhóm sở thích còn lại với số lượng đáp viên chọn là tương đối đồng đều: Thích âm nhạc nghệ thuật chiếm 24,5%; thích thể thao chiếm 22%; Thích xem truyền hình, nghe tin trên đài chiếm 21,5%. 97 Bảng 4.8: Mô tả khách hàng theo sở thích Sở thích Số lượng Tỷ lệ. (%) Thích công nghệ mới 275 32,0 Thích âm nhạc, nghệ thuật 211 24,5 Thích thể thao 189 22,0 Thích xem truyền hình, nghe tin trên đài 185 21,5 Tổng 860 100,0 Nguồn: Điều tra của tác giả Thứ 2: Với các thang đo khoảng (BAW1 – BAW4, BAS1 – BAS10 (loại BAS6), PQ1 – PQ7 (loại PQ6), BL1 – BL7, CBBE1 – CBBE4) tác giả sẽ sử dụng các tham số thống kê mô tả: Giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, trung bình, độ lệch chuẩn được thống kê qua SPSS 20 Bảng 4.9: Thống kê mô tả với các thang đo lường khái niệm nghiên cứu Kích cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn BAW1 860 1.00 5.00 3.02 1.19 BAW2 860 1.00 5.00 3.52 1.33 BAW3 860 1.00 5.00 3.33 1.32 BAW4 860 1.00 5.00 2.98 1.14 PQ1 860 1.00 5.00 3.17 1.36 PQ2 860 1.00 5.00 3.63 1.43 PQ3 860 1.00 5.00 3.70 1.40 PQ4 860 1.00 5.00 3.40 1.22 PQ5 860 1.00 5.00 3.21 1.29 PQ7 860 1.00 5.00 3.43 1.39 BAS1 860 1.00 5.00 3.16 1.43 BAS2 860 1.00 5.00 3.23 1.37 98 BAS3 860 1.00 5.00 3.15 1.29 BAS4 860 1.00 5.00 3.28 1.26 BAS5 860 1.00 5.00 3.25 1.25 BAS7 860 1.00 5.00 3.16 1.15 BAS8 860 1.00 5.00 3.14 1.30 BAS9 860 1.00 5.00 3.17 1.27 BAS10 860 1.00 5.00 3.09 1.32 BL1 860 1.00 5.00 3.50 1.30 BL2 860 1.00 5.00 3.50 1.26 BL3 860 1.00 5.00 3.62 1.27 BL4 860 1.00 5.00 3.52 1.28 BL5 860 1.00 5.00 3.60 1.27 BL6 860 1.00 5.00 3.57 1.31 BL7 860 1.00 5.00 3.56 1.27 CBBE1 860 1.00 5.00 3.66 1.27 CBBE2 860 1.00 5.00 3.63 1.21 CBBE3 860 1.00 5.00 3.58 1.22 CBBE4 860 1.00 5.00 3.73 1.13 Valid N (listwise) 860 Nguồn: Điều tra của tác giả Với kích cỡ mẫu N= 860 thì: - Giá trị nhỏ nhất của quan sát là 1. - Giá trị lớn nhất của quan sát là 5. - Cột giá trị trung bình của biến quan sát, theo như bảng hỏi thì 3 là không ý kiến, 4 là đồng ý, ngược về bên kia 2 là không đồng ý. Vậy kết quả thống kê cho thấy hầu hết các ý kiến thiên về đồng ý, duy chỉ có biến quan sát BAW4 hơi lệch về không đồng ý. 99 - Cột độ lệch chuẩn: Giá trị này càng nhỏ cho thấy người được phỏng vấn có nhận định không chênh lệch nhau nhiều với biến quan sát (ít phân tán) và ngược lại nếu giá trị này cao cho thấy đối tượng khảo sát có nhận định rất khác nhau với biến quan sát đó. Dữ liệu phân tán nhất là của biến quan sát BAS1, dữ liệu ít phân tán nhất là của biến quan sát CBBE4. 4.2.2. Đánh giá thang đo chính thức 4.2.2.1. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo Tác giả đánh giá độ tin cậy của các thang đo chính thức bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Tiêu chuẩn phân tích đã được tác giả nêu ở mục 4.1.2.1. Kết quả kiểm tra sự tin cậy của các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu qua phần mềm SPSS 20: Bảng 4.10: Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo chính thức Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhận biết thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0,816 BAW1 9.8291 9.914 0.631 0.771 BAW2 9.3372 9.302 0.611 0.782 BAW3 9.5209 9.386 0.611 0.782 BAW4 9.8733 9.706 0.705 0.740 Liên tưởng thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0,899 BAS1 25.4523 58.597 0.680 0.887 BAS2 25.3884 59.807 0.652 0.889 BAS3 25.4674 60.473 0.663 0.889 BAS4 25.3360 60.801 0.664 0.888 BAS5 25.3686 60.999 0.663 0.889 BAS7 25.4558 61.878 0.679 0.888 BAS8 25.4779 59.880 0.694 0.886 BAS9 25.4477 61.074 0.642 0.890 100 BAS10 25.5267 60.103 0.664 0.888 Chất lượng cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0,862 PQ1 17.3767 27.567 0.661 0.838 PQ2 16.9163 26.875 0.667 0.837 PQ3 16.8488 27.516 0.633 0.843 PQ4 17.1419 28.976 0.638 0.842 PQ5 17.3337 27.457 0.715 0.828 PQ7 17.1151 27.757 0.622 0.845 Trung thành thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0,870 BL1 21.3698 32.138 0.763 0.835 BL2 21.3767 32.822 0.736 0.839 BL3 21.2488 36.969 0.418 0.880 BL4 21.3523 33.320 0.686 0.846 BL5 21.2756 33.059 0.710 0.842 BL6 21.3035 34.444 0.580 0.860 BL7 21.3128 34.022 0.637 0.852 Tài sản thương hiệu: Cronbach’s Alpha = 0,842 CBBE1 10.9314 9.088 0.673 0.803 CBBE2 10.9605 9.537 0.648 0.813 CBBE3 11.0151 9.479 0.653 0.811 CBBE4 10.8651 9.467 0.740 0.775 Nguồn: Điều tra của tác giả Xét theo tiêu chuẩn phân tích của Hair và cộng sự (1998), Nunnally và Bernstein (1994): Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều > 0,6, hệ số tương quan biến tổng của các thang đo lường khái niệm nghiên cứu đều > 0,3. Như vậy kết quả phân tích tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu, không có biến quan sát nào bị loại, như vậy việc tất cả các thang đo sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. 101 4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Phân tích tương tự ở nghiên cứu sơ bộ, tác giả vẫn sử dụng tiêu chuẩn kiểm định của Anderson và Gerbing, 1988 như đã trình bày ở nghiên cứu sơ bộ, phân tích nhân tố khám phá với mẫu chính thức được thực hiện. Kết quả phân tích EFA lần 1 cho ra 5 nhân tố, tuy nhiên biến quan sát BL3 có hệ số tải < 0.5, nên tác giả loại bỏ biến này và chạy phân tích nhân tố EFA lần 2 cho các biến còn lại. Bảng 4.11: Kiểm định KMO KMO and Bartlett’s Test Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0.898 Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity) Approx. Chi-Square 11045.081 df 406 Sig. 0.000 Nguồn: Điều tra của tác giả Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0.898 lớn hơn 0.5 và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy 29 quan sát này có tương quan với nhau, phù hợp với phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2 cho ra được 5 nhân tố và không có biến quan sát nào có hệ số tải < 0.5, sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố là rõ ràng. Bên cạnh đó, 5 nhóm nhân tố này giải thích được 53,386% sự biến động của dữ liệu và giá trị eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp. Bảng 4.12: Kết quả EFA cho thang đo nhân tố lần 2 Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần 1 2 3 4 5 BAS8 0.753 BAS1 0.724 BAS10 0.719 BAS7 0.707 102 Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần 1 2 3 4 5 BAS5 0.703 BAS2 0.698 BAS3 0.694 BAS4 0.689 BAS9 0.678 BL1 0.822 BL2 0.800 BL5 0.767 BL4 0.750 BL7 0.711 BL6 0.606 PQ5 0.807 PQ2 0.735 PQ1 0.719 PQ3 0.689 PQ7 0.674 PQ4 0.671 CBBE4 0.848 CBBE1 0.750 CBBE2 0.717 CBBE3 0.708 BAW4 0.813 BAW1 0.725 BAW3 0.691 103 Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần 1 2 3 4 5 BAW2 0.688 Eigenvanlues 6.282 3.8 3.169 2.607 1.888 Phương sai rút trích (%) 20.055 11.491 9.358 7.443 5.039 Tổng phương sai rút trích: 53.386% Nguồn: Điều tra của tác giả Bảng kết quả phân tích cho thấy có tất cả 29 quan sát tạo ra 5 nhân tố, đủ điều kiện để thực hiện các phân tích tiếp theo. 4.2.2.3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) Phân tích nhân tố khẳng định được thực hiện với 29 biến quan sát nhằm xác định sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thu thập được (thông tin thị trường). Tác giả sử dụng tiêu chuẩn của Hu và Bentler (1999), độ thích hợp mô hình cho tất cả các trường hợp: CMIN/df ≤ 3 là tốt, CMIN/df ≤ 5 là chấp nhận được; CFI ≥ 0,9 là tốt, CFI ≥ 0,95 là rất tốt, CFI ≥ 0,8 là chấp nhận được; GFI ≥ 0,9 là tốt, GFI ≥ 0,95 là rất tốt; RMSEA ≤ 0,06 là tốt, RMSEA ≤ 0,08 là chấp nhận được. Kết quả phân tích CFA như sau (kết quả chi tiết tại phụ lục 07): Kiểm định sự phù hợp của mô hình Bảng 4.13: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 1.583 GFI 0.956 TLI 0.978 CFI 0.980 RMSEA 0.026 Nguồn: Điều tra của tác giả Như vậy CMIN/DF=1.583 ( 0.9, RMSEA= 0.026 (< 0.08) nên có thể kết luận mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Ngoài ra, tác giả tiến hành xem xét về độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn nguyên và giá trị phân biệt. 104  Đánh giá độ tin cậy thang đo Độ tin cậy thang đo đánh giá thông qua 3 chỉ tiêu: Độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.  Cronbach’s Alpha: đã phân tích trong phần trên.  Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích: Theo Hair & cộng sự 1995; Nunnally, 1978 tiêu chuẩn đánh giá: Độ tin cậy tổng hợp (CR) > 0,5; Tổng phương sai rút trích (AVE) > 0,5. Bảng 4.14: Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các nhân tố Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Tổng phương sai rút trích (AVE) BAS 0.900 0.501 BL 0.882 0.556 PQ 0.864 0.514 CBBE 0.845 0.578 BAW 0.821 0.536 Nguồn: Điều tra của tác giả Như vậy đa phần các CR >0.5 và AVE của tất cả các thang đo đều lớn hơn hoặc gần bằng 0.5. Do đó, các thang đo lường nhìn chung là đáng tin cậy. Kiểm định giá trị hội tụ Thang đo sẽ được coi là đạt giá trị hội tụ khi: Các trọng số chuẩn hóa của các thang đo > 0.5 và có ý nghĩa thống kê (Gerbring & Anderson, 1988). Ngoài ra, có thể sử dụng tiêu chí nữa để đánh giá giá trị hội tụ là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm. Fornell và Larcker (1981, 46) khẳng định để nhân tố đạt giá trị hội tụ thì AVE > 0.5. Kết quả phân tích của dữ liệu luận án cho thấy: Tất cả các hệ số đã chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa đều > 0,5, đồng thời các giá trị AVE đều > 0,5 nên tác giả đi đến kết luận các nhân tố đạt giá trị hội tụ. Bảng 4.15: Các hệ số chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa Mối tương quan giữa các nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa BAS8 <--- BAS 1.000 0.733 BAS1 <--- BAS 1.084 0.723 BAS10 <--- BAS 0.981 0.704 BAS7 <--- BAS 0.873 0.722 105 BAS5 <--- BAS 0.923 0.703 BAS2 <--- BAS 0.997 0.692 BAS3 <--- BAS 0.962 0.707 BAS4 <--- BAS 0.935 0.704 BAS9 <--- BAS 0.911 0.680 BL1 <--- BL 1.000 0.818 BL2 <--- BL 0.959 0.807 BL5 <--- BL 0.939 0.784 BL4 <--- BL 0.899 0.748 BL7 <--- BL 0.816 0.683 BL6 <--- BL 0.754 0.613 PQ5 <--- PQ 1.000 0.781 PQ2 <--- PQ 1.028 0.726 PQ1 <--- PQ 0.975 0.726 PQ3 <--- PQ 0.950 0.683 PQ7 <--- PQ 0.941 0.683 PQ4 <--- PQ 0.841 0.698 CBBE4 <--- CBBE 1.000 0.838 CBBE1 <--- CBBE 1.001 0.743 CBBE2 <--- CBBE 0.949 0.738 CBBE3 <--- CBBE 0.926 0.717 BAW4 <--- BAW 1.000 0.824 BAW1 <--- BAW 0.907 0.720 BAW3 <--- BAW 0.958 0.687 BAW2 <--- BAW 0.972 0.688 Nguồn: Điều tra của tác giả  Tính đơn nguyên Steenkamp & Van Trijp (1991) khẳng định mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường và sai số của các thang đo không có tương quan với nhau sẽ là điều kiện cần và đủ để cho tập hợp biến quan sát đạt được tính đơn nguyên. Kết quả dữ liệu luận án thu được cho thấy mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu thị trường và cũng không 106 có tương quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận tập biến quan sát đạt tính đơn nguyên.  Giá trị phân biệt Đánh giá qua các chỉ tiêu: (1) Hệ số tương quan giữa các cặp nhân tố phải khác 1. Hoặc: (2) So sánh giá trị căn bậc 2 của AVE với các hệ số tương quan của một nhân tố với các nhân tố còn lại. Bảng 4.16: Đánh giá giá trị phân biệt Estimate S.E C.R P BAS BL 0.166 0.039 4.219 0.000 BAS PQ 0.127 0.038 3.378 0.000 BAS CBBE 0.268 0.037 7.144 0.000 BAS BAW 0.134 0.036 3.737 0.000 BL PQ 0.169 0.042 3.982 0.000 BL CBBE 0.272 0.041 6.612 0.000 BL BAW 0.145 0.040 3.613 0.000 PQ CBBE 0.251 0.040 6.345 0.000 PQ BAW 0.099 0.038 2.565 0.010 CBBE BAW 0.264 0.038 6.960 0.000 Nguồn: Điều tra của tác giả Bảng 4.17: Tổng phương sai rút trích (AVE) của các nhân tố BAS BL PQ CBBE BAW AVE 0.501 0.556 0.514 0.578 0.536 AVE^1/2 0.708 0.746 0.717 0.760 0.732 Nguồn: Điều tra của tác giả Bảng 4.18: Ma trận tương quan giữa các khái niệm BAS BL PQ CBBE BAW BAS 1 BL 0.305 1 PQ 0.371 0.490 1 CBBE 0.404 0.318 0.403 1 BAW 0.395 0.375 0.324 0.386 1 Nguồn: Điều tra của tác giả 107 Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp nhân tố là # 1 với độ tin cậy 95%, so sánh giá trị căn bậc 2 của AVE ở bảng trên với các hệ số tương quan giữa các khái niệm thấy rằng AVE của từng khái niệm > bình phương các hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm còn lại khác do đó có thể khẳng định rằng các khái niệm đạt giá trị phân biệt. Mô hình phân tích CFA: Hình 4.1: Kết quả phân tích đánh giá độ phù hợp của mô hình Nguồn: Phân tích của tác giả 108 4.2.3. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu 4.2.3.1. Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu bằng phân tích SEM Sau khi có kết quả phân tích CFA kiểm tra sự phù hợp của thang đo, mô hình, tác giả đưa các biến quan sát và biến tiềm ẩn đã thoả mãn vào mô hình kiểm định. Kết quả chạy mô hình SEM đánh giá tác động của các yếu tố đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm theo hệ số chuẩn hoá với 10 giả thuyết (H1-H10). (Kết quả chi tiết tại phụ lục 08) Hình 4.2: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Nguồn: Phân tích của tác giả Kết quả cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường vì Chi square/df= 1.583 (0.9; RMSEA= 0,026 (<0,08), các chỉ tiêu này rất tốt. Tiếp đó, tác giả sẽ tiến hành đánh giá kết quả phân tích SEM: 109 Bảng 4.19: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố Estimate S.E. C.R. P Standardized PQ <--- BAW 0.111 0.043 2.583 0.010 0.104 BAS <--- BAW 0.139 0.040 3.484 0.000 0.138 BAS <--- PQ 0.112 0.036 3.060 0.002 0.118 BL <--- BAW 0.126 0.045 2.831 0.005 0.112 BL <--- BAS 0.146 0.043 3.403 0.000 0.131 BL <--- PQ 0.135 0.041 3.316 0.000 0.129 CBBE <--- BAW 0.221 0.039 5.724 0.000 0.221 CBBE <--- BAS 0.210 0.037 5.654 0.000 0.212 CBBE <--- PQ 0.174 0.035 4.939 0.000 0.186 CBBE <--- BL 0.156 0.033 4.699 0.000 0.175 Nguồn: Điều tra của tác giả Khi P-value của các biến ảnh hưởng <0,05 có thể kết luận các biến này thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và các trọng số chưa chuẩn hoá (Estimate) mang dấu dương cũng cho chúng ta thấy các biến ảnh hưởng tác động tích cực đến biến phụ thuộc. Cụ thể: Bảng 4.20: Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết Giả thuyết Hệ số Sig Kết quả kiểm định Hệ số ảnh hưởng (chuẩn hoá) Hệ số ảnh hưởng (chưa chuẩn hoá) H1: Nhận biết thương hiệu tác động tích cực đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm truyền thống phía Bắc 0.000 Chấp nhận 0.22 0.22 H2: Liên tưởng thương hiệu tác động tích cực đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm truyền thống phía Bắc. 0.000 Chấp nhận 0.21 0.21 H3: Chất lượng cảm nhận tác động tích Chấp 110 cực đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm truyền thống phía Bắc. 0.000 nhận 0.19 0.17 H4: Trung thành thương hiệu tác động tích cực đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm truyền thống phía Bắc 0.000 Chấp nhận 0.18 0.16 H5: Nhận biết thương hiệu tác động tích cực đến trung thành thương hiệu. 0.005 Chấp nhận 0.11 0.13 H6: Nhận biết thương hiệu tác động tích cực đến liên tưởng thương hiệu. 0.000 Chấp nhận 0.14 0.14 H7: Nhận biết thương hiệu tác động tích cực đến chất lượng cảm nhận. 0.010 Chấp nhận 0.10 0.11 H8: Chất lượng cảm nhận tác động tích cực đến liên tưởng thương hiệu. 0.002 Chấp nhận 0.12 0.11 H9: Liên tưởng thương hiệu tác động tích cực đến trung thành thương hiệu. 0.000 Chấp nhận 0.13 0.15 H10: Chất lượng cảm nhận tác động tích cực đến trung thành thương hiệu. 0.000 Chấp nhận 0.13 0.14 Nguồn: Tác giả phân tích tổng hợp Dựa trên các trọng số chuẩn hoá (khi trị tuyệt đối của các trọng số này càng lớn thì khái niệm độc lập tương ứng càng tác động mạnh đến khái niệm phụ thuộc) tác giả có thể kết luận: Yếu tố tác động mạnh nhất đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề là nhận biết thương hiệu (trọng số hồi quy chuẩn hoá 0,22), thứ hai là liên tưởng thương hiệu (0,21), tiếp là chất lượng cảm nhận (0,19), cuối cùng là trung thành thương hiệu (0,18). Bên cạnh đó, nhận biết thương hiệu tác động tới trung thành thương hiệu (0,11), tác động tới liên tưởng thương hiệu (0,14), tác động tới chất lượng cảm nhận (0,10). Chất lượng cảm nhận tác động tới liên tưởng thương hiệu (0,12), tác động tới trung thành thương hiệu (0,13). Liên tưởng thương hiệu tác động tới trung thành thương hiệu (0,13). 4.2.3.2. Kiểm định độ tin cậy của mô hình với phương pháp Bootstrap Việc kiểm định bootstrap được tiến hành để kiểm tra mức độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu, các hệ số hồi quy trong mô hình SEM có được 111 ước lượng tốt hay không. Bootstrap thực chất là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Hiệu số giữa trung bình các ước lượng từ Bootstap và các ước lượng ban đầu gọi là độ chệch. Trị tuyệt đối các độ chệch này càng nhỏ, càng không có ý nghĩa thống kê càng tốt (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Nghiên cứu chính thức của luận án có n=860, tác giả tiến hành kiểm định bootstrap bằng cách lấy mẫu lặp lại với kích thước N = 3000 (Kết quả cụ thể tại phụ lục 09). Bảng 4.21: Kết quả ước lượng bootstrap Quan hệ Ước lượng Ước lượng bootstrap Chênh lệch Estimate Mean SE SE (SE) Bias SE (Bias) CR PQ <--- BAW 0.104 0.105 0.042 0.001 0.001 0.001 1 BAS <--- BAW 0.138 0.137 0.044 0.001 -0.001 0.001 -1 BAS <--- PQ 0.118 0.118 0.041 0.001 0.000 0.001 0 BL <--- BAW 0.112 0.112 0.042 0.001 -0.001 0.001 -1 BL <--- BAS 0.131 0.130 0.041 0.001 0.000 0.001 0 BL <--- PQ 0.129 0.128 0.040 0.001 0.000 0.001 0 CBBE <--- BAW 0.221 0.219 0.039 0.001 -0.001 0.001 -1 CBBE <--- BAS 0.212 0.211 0.040 0.001 -0.001 0.001 -1 CBBE <--- PQ 0.186 0.184 0.039 0.001 -0.001 0.001 -1 CBBE <--- BL 0.175 0.176 0.040 0.001 0.001 0.001 1 Nguồn: Phân tích của tác giả Kết quả ước lượng (bảng 4.20) cho thấy, độ chệch (Bias) và sai số lệch chuẩn của độ chệch (SE-Bias) giữa ước lượng bootstrap với ước lượng tối ưu sử dụng trong nghiên cứu kiểm định có xuất hiện, nhưng không đáng kể, chứng tỏ kết quả ước lượng trong nghiên cứu này là đáng tin cậy. Cụ thể trị tuyệt đối CR <= 2 nên có thể nói là độ chệch là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Như vậy, có thể kết luận là các ước lượng trong mô hình là đáng tin cậy. 4.2.4. Kiểm định ảnh hưởng của biến kiểm soát (Giới tính, thu nhập) đến tài sản thương hiệu tập thể làng nghề gốm Phân tích cấu trúc đa nhóm giúp tác giả xem xét sự ảnh hưởng của BAW, BAS, PQ, BL đến CBBE có khác biệt giữa nhóm khách hàng nam và nữ hay không, giữa các nhóm thu nhập khác nhau hay không. Kết quả cụ thể trong phụ lục 10 và được tóm tắt như sau: 112 Hình 4.3: Kết quả kiểm định ảnh hưởng của biến kiểm soát Nguồn: Phân tích của tác giả Bảng 4.22: Kết quả phân tích sự tác động của biến kiểm soát TB Độ lệch chuẩn p CBBE <--- Gioi Nữ 3.58 1.02 0.003 Nam 3.77 0.95 CBBE <--- TN Dưới 5 triệu đồng 3.71 0.99 0.428 Từ 5 đến dưới 10 triệu đồng 3.64 0.99 Từ 10 đến dưới 15 triệu đồng 3.69 0.94 Từ 15 đến 20 triệu đồng 3.62 1.05 Trên 20 triệu đồng 3.57 1.05 Nguồn: Tác giả phân tích tổng hợp Như vậy kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về trung bình CBBE giữa nam và nữ (p<0.05). Trong đó trung bình CBBE ở nhóm nam (3.77) cao hơn nhóm nữ (3.58). Bên cạnh đó, chưa có sự khác biệt về trung bình CBBE giữa các nhóm thu nhập (p>0.05). 113 4.2.5. Kiểm định ảnh hưởng của biến điều tiết (sở thích, tuổi) đến các mối quan hệ giữa nhận biết thương hiệu, liên tưởng thương hiệu, chất lượng cảm nhận, trung thành thương hiệu với tài sản thương hiệu tập thể làng nghề. Tác giả tiếp tục thực hiện phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo các nhóm điều tiết với 02 mô hình: Mô hình bất biến và mô hình khả biến. Nếu kiểm định Chi-square cho thấy giữa mô hình bất biến và mô hình khả biến không có sự khác biệt (P-value > 0.05) thì mô hình bất biến sẽ được chọn (có bậc tự do cao hơn). Ngược lại, nếu sự khác biệt Chi- square là có ý nghĩa giữa hai mô hình (P- value<0.05) thì chọn mô hình khả biến (có độ tương thích cao hơn). Khi mô hình khả biến được chọn sẽ cho phép tác giả kết luận sở thích (độ tuổi) có điều tiết mối quan hệ giữa các biến ảnh hưởng đến CBBE và ngược lại mô hình bất biến được lựa chọn sẽ không có mối quan hệ điều tiết. Sau đó, dựa trên sự khác biệt giữa các hệ số đã chuẩn hoá beta tác giả tiến hành so sánh mức độ điều tiết. 4.2.5.1. Kiểm định ảnh hưởng của biến điều tiết sở thích (với các giả thuyết H11a, H11b, H11c, H11d) Bảng 4.23: Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần theo sở thích Mô hình so sánh Chi-square df P Kết luận BAW
CBBE Khả biến 93.001 76 0.040 < 0.05 Lựa chọn mô hình khả biến Bất biến từng phần 101.315 79 Giá trị khác biệt 8.314 3 BAS
CBBE Khả biến 385.389 256 0.022 < 0.05 Lựa chọn mô hình khả biến Bất biến từng phần 395.032 259 Giá trị khác biệt 9.643 3 PQ
CBBE Khả biến 234.296 126 0.643 > 0.05 Lựa chọn mô hình bất biến Bất biến từng phần 235.968 139 Giá trị khác biệt 1.672 3 BL
CBBE Khả biến 200.112 136 0.098 > 0.05 Lựa chọn mô hình bất biến Bất biến từng phần 206.406 139 Giá trị khác biệt 6.294 3 Nguồn: Phân tích của tác giả 114 Cụ thể phân tích cấu trúc đa nhóm (Mô hình bất biến – Mô hình khả biến) được trình bày tại phụ lục 11. Giả thuyết H11a: Sở thích có điều tiết mối quan hệ giữa BAW và CBBE. Kết quả việc kiểm định sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích của mô hình khả biến - mô hình bất biến từng phần cho thấy: Sự khác biệt giữa hai mô hình là có ý nghĩa thống kê (p = 0.040<0.05). Vì vậy mô hình khả biến được chấp nhận cho phép kết luận sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng giữa 4 nhóm sở thích. Có nghĩa là sở thích điều tiết mối quan hệ giữa BAW và CBBE. Giả thuyết H11b: Sở thích có điều tiết mối quan hệ giữa BAS và CBBE . Kết quả việc kiểm định sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích của mô hình khả biến - mô hình bất biến từng phần cho thấy: Sự khác biệt giữa hai mô hình là có ý nghĩa thống kê (p = 0.022<0.05). Vì vậy mô hình khả biến được chấp nhận cho phép kết luận sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng giữa 4 nhóm sở thích. Có nghĩa là sở thích điều tiết mối quan hệ giữa BAS và CBBE. Giả thuyết H11c: Sở thích có điều tiết mối quan hệ giữa PQ và CBBE. Kết quả việc kiểm định sự khác biệt giữa các chỉ tiêu tương thích của mô hình khả biến - mô hình bất biến từng phần cho thấy: Sự khác biệt giữa hai mô hình không có ý nghĩa thống kê (p = 0.643>0.05). Vì vậy mô hình bất biến được chấp nhận, có nghĩa là sở thích không điều tiết mối quan hệ giữa PQ và CBBE. Giả thuyết H11d: Sở thích có điều tiết mối quan hệ giữa BL và CBBE. Kết quả việc kiểm định sự khác biệt giữa các ch