Năng lực cạnh tranh là gì? Cách xây dựng thang đo

Năng lực cạnh tranh là gì và được đo bằng gì

Năng lực cạnh tranh là khả năng của doanh nghiệp trong việc tạo ra giá trị tốt hơn hoặc khác biệt hơn so với đối thủ, từ đó duy trì khách hàng, thị phần, doanh thu hoặc vị thế trên thị trường. Khi đưa khái niệm này vào luận văn định lượng, bạn không đo trực tiếp một câu trả lời duy nhất. Bạn đo nó qua nhiều biến quan sát cùng phản ánh năng lực của doanh nghiệp.

Ví dụ, đề tài của bạn có thể xem năng lực cạnh tranh qua bốn nhóm biểu hiện: chất lượng sản phẩm, khả năng đổi mới, hiệu quả hoạt động và khả năng phản ứng với thị trường. Đây là cấu trúc tham khảo để thiết kế mô hình, không phải một thang đo đã được xác nhận cho mọi ngành. Bạn cần điều chỉnh từ ngữ theo đối tượng trả lời, chẳng hạn doanh nghiệp sản xuất, ngân hàng, cửa hàng bán lẻ hay công ty công nghệ.

Trong bảng hỏi, mỗi biến quan sát thường được viết thành một phát biểu và đo bằng Likert 5 hoặc 7 mức. Với Likert 5 mức, người trả lời chọn từ 1, “hoàn toàn không đồng ý”, đến 5, “hoàn toàn đồng ý”. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo thái độ của Likert (1932). Nếu khái niệm năng lực cạnh tranh là biến tiềm ẩn, điểm của nó được ước lượng từ các biến quan sát sau khi bạn kiểm định độ tin cậy và giá trị thang đo.

Bạn có thể xem các khái niệm gần với năng lực cạnh tranh trong nhóm Mô hình nghiên cứu, chẳng hạn đổi mới sáng tạo hoặc hiệu quả tài chính. Những khái niệm này có thể là thành phần, biến giải thích hoặc biến kết quả tùy mô hình của bạn.

Nguồn thang đo gốc

Với từ khóa “năng lực cạnh tranh”, bạn cần phân biệt nguồn lý thuyết về khái niệm với nguồn thang đo gốc. Một bài viết mô tả cạnh tranh không tự động cung cấp bộ biến quan sát để bạn chép vào bảng hỏi. Nếu chưa có nguồn gốc phù hợp trong tài liệu của đề tài, bạn nên ghi rõ đây là bộ biến tham khảo được tổng hợp và điều chỉnh, sau đó kiểm định trên mẫu nghiên cứu của mình.

Bảng dưới đây không tuyên bố rằng các nguồn đều là thang đo năng lực cạnh tranh trực tiếp. Bảng cho biết nguồn nào có thể hỗ trợ cách xây dựng, lựa chọn và kiểm định biến quan sát. Bạn cần đọc bản gốc trước khi trích dẫn vào chương 2 hoặc chương 3.

Nếu nghiên cứu doanh nghiệp dịch vụ, bạn có thể tham khảo cách phân biệt chất lượng dịch vụ với năng lực cạnh tranh trong SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (1988). Chất lượng dịch vụ có thể là một yếu tố tạo nên lợi thế, nhưng hai khái niệm không nên gộp thành một biến chỉ vì cùng xuất hiện trong mô hình.

Một hướng khác là xây dựng thang đo dựa trên bối cảnh cụ thể của đề tài. Ví dụ, với doanh nghiệp bán lẻ, bạn có thể tập trung vào khả năng giữ khách hàng, mức độ khác biệt sản phẩm, phản ứng với đối thủ và hiệu quả vận hành. Với doanh nghiệp công nghệ, khả năng đổi mới và tốc độ cập nhật sản phẩm có thể phù hợp hơn. Hãy ghi lại lý do chọn từng nhóm biến, nguồn tham khảo và lần chỉnh sửa câu chữ.

Bộ biến quan sát tham khảo

Bộ dưới đây là số liệu và câu chữ tham khảo để bạn bắt đầu thiết kế bảng hỏi. Đây chưa phải bản dịch được xác nhận, cũng chưa phải thang đo đã đạt độ tin cậy. Bạn cần thay phần trong ngoặc vuông theo ngành, đối tượng khảo sát và phạm vi địa lý của đề tài.

Bạn không nên đưa toàn bộ phát biểu vào bảng hỏi chỉ vì có bảy dòng. Hãy kiểm tra xem mỗi phát biểu có đo năng lực cạnh tranh hay đang đo một khái niệm khác. “Doanh nghiệp có lợi nhuận cao” có thể phản ánh hiệu quả tài chính, trong khi “doanh nghiệp có nhiều ý tưởng mới” có thể phản ánh đổi mới sáng tạo. Nếu hai khái niệm đã là biến riêng trong mô hình, việc gộp chúng vào NLCT sẽ gây chồng lấn.

Nếu đề tài liên quan đến nguồn vốn, hãy phân biệt NLCT với cấu trúc vốn và đòn bẩy tài chính. Nếu đề tài liên quan đến chiến lược chấp nhận rủi ro, xem xét chấp nhận rủi ro như một biến giải thích riêng thay vì biến quan sát của NLCT.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bước đầu tiên là xác định người trả lời có đủ thông tin để đánh giá hay không. Chủ doanh nghiệp, quản lý cấp trung và nhân viên bán hàng có thể nhìn năng lực cạnh tranh từ những góc khác nhau. Bạn cần ghi rõ tiêu chí chọn mẫu, vị trí công việc và thời gian làm việc tối thiểu nếu những điều kiện đó ảnh hưởng đến chất lượng câu trả lời.

Bước tiếp theo là sửa các từ quá rộng. Cụm “vượt trội hơn đối thủ” nghe mạnh nhưng người trả lời có thể không biết dữ liệu của đối thủ. Bạn có thể thay bằng “được đánh giá tốt trong nhóm đối thủ chính” nếu cách diễn đạt này phù hợp với thang đo và bối cảnh. Mỗi biến quan sát chỉ nên chứa một ý. Câu “doanh nghiệp có chất lượng cao và giá hợp lý” đang đo ít nhất hai khía cạnh.

Bạn cũng cần kiểm tra biến đảo chiều. Một phát biểu như “doanh nghiệp khó thích ứng với thay đổi của thị trường” có thể được dùng để giảm xu hướng trả lời đồng ý, nhưng nó làm tăng nguy cơ nhập sai mã. Nếu dùng, hãy ghi rõ mã đảo chiều trong file dữ liệu và kiểm tra lại trước khi chạy Cronbach's Alpha. Không nên thêm biến đảo chiều chỉ để bảng hỏi có vẻ kỹ thuật hơn.

Trước khi thu chính thức, hãy thử bảng hỏi trên một nhóm nhỏ phù hợp với đối tượng nghiên cứu. Mục tiêu là phát hiện từ ngữ khó hiểu, câu hỏi bị trùng ý, thời gian trả lời quá dài và lựa chọn trả lời bị thiếu. Việc thử này không thay thế cho kiểm định trên mẫu chính thức. Nếu chỉnh sửa đáng kể sau thử nghiệm, hãy lưu phiên bản cũ và mới để giải trình khi cần.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Với dữ liệu .sav đã làm sạch, bạn thường kiểm định theo thứ tự: Cronbach's Alpha, EFA nếu mô hình cần khám phá cấu trúc, sau đó kiểm tra mô hình đo lường bằng phương pháp phù hợp. Nếu bạn dùng SmartPLS, quy trình sẽ tập trung vào outer loading, Composite Reliability, AVE và HTMT, không trộn các chỉ số fit của CB-SEM vào báo cáo PLS-SEM.

Cronbach's Alpha phản ánh độ nhất quán nội tại của các biến quan sát trong cùng thang đo. Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên thường được chấp nhận theo Nunnally (1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, mức từ 0.6 có thể được cân nhắc theo Hair và cộng sự (2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên là một mốc sàng lọc thường dùng theo Nunnally và Bernstein (1994).

Trong SPSS, mở Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến NLCT vào ô Items, chọn Model là Alpha. Trong Statistics, đánh dấu Item, Scale và Scale if item deleted. Đọc bảng Reliability Statistics cùng Item-Total Statistics. Không xóa biến chỉ vì “Alpha if Item Deleted” tăng một ít. Bạn cần xem nội dung biến, cơ sở lý thuyết và ảnh hưởng đến giá trị khái niệm.

Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Chọn KMO and Bartlett's test of sphericity, Univariate descriptives, phương pháp trích phù hợp và phép xoay phù hợp với giả định các nhân tố có liên hệ. Bảng KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix cần được đọc cùng nhau. KMO từ 0.5 trở lên và Bartlett có ý nghĩa ở mức dưới 0.05 được dẫn theo Kaiser (1974). Eigenvalue trên 1 là một quy tắc trích nhân tố theo Kaiser (1960), còn total variance explained từ 50% trở lên thường được tham khảo theo Hair và cộng sự (2010).

Số liệu minh họa

Bảng dưới đây mô phỏng hình dạng output SPSS, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Các con số chỉ giúp bạn nhận ra cột cần đọc khi mở file của mình.

Với EFA, factor loading từ 0.5 trở lên thường được tham khảo theo Hair và cộng sự (2010). Nếu một biến tải cao ở hai nhân tố hoặc tải thấp, bạn cần xem chênh lệch tải, nội dung câu hỏi và cấu trúc lý thuyết. Rất ít khi EFA cho kết quả sạch ngay ở lần chạy đầu. Loại biến, chạy lại và ghi lại từng vòng loại là chuyện bình thường, nhưng mọi quyết định phải có lý do.

Nếu dùng SmartPLS, bạn đánh giá outer loading, Composite Reliability, AVE và HTMT theo quy trình PLS-SEM. Outer loading từ 0.7 trở lên có thể tham khảo Chin (1998) hoặc Hair và cộng sự (2022). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên được dẫn theo Fornell và Larcker (1981). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, được đề xuất bởi Henseler và cộng sự (2015).

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Trong chương 3, bạn cần nói rõ khái niệm năng lực cạnh tranh được định nghĩa theo phạm vi nào, gồm bao nhiêu biến quan sát, các biến được kế thừa hoặc điều chỉnh từ nguồn nào và thang Likert có mấy mức. Đừng viết rằng thang đo “đã đạt” ở chương phương pháp khi bạn chưa chạy dữ liệu. Chương 3 trình bày thiết kế dự kiến, còn kết quả kiểm định nằm ở chương 4.

Cách viết vào luận văn: “Năng lực cạnh tranh được đo lường thông qua [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [NLCT1] đến [NLCTn], kế thừa và điều chỉnh từ [tác giả, năm] cho bối cảnh [ngành/thị trường]. Người trả lời đánh giá các phát biểu trên thang Likert [5/7] mức, từ [mức thấp nhất] đến [mức cao nhất]. Các biến quan sát sẽ được kiểm định độ tin cậy và giá trị trước khi sử dụng trong phân tích mô hình.”

Sau khi có kết quả, bạn viết riêng số biến còn lại, Cronbach's Alpha, kết quả EFA hoặc các chỉ số SmartPLS. Không điền số minh họa ở trên vào luận văn của bạn. Hãy mở đúng output của mình, sao chép giá trị và ghi chú phiên bản dữ liệu đã dùng.

Lỗi thường gặp

Lỗi đầu tiên là lấy một danh sách câu hỏi trên mạng rồi gọi đó là thang đo gốc. Bạn cần truy được tác giả, năm, bối cảnh và cách đo. Nếu chưa có nguồn trực tiếp, hãy mô tả trung thực là biến quan sát tham khảo và giải thích quy trình điều chỉnh.

Lỗi thứ hai là dùng NLCT, hiệu quả tài chính và đổi mới sáng tạo như các tên gọi thay thế cho nhau. Hãy vẽ mô hình trước, xác định biến nào là nguyên nhân, biến nào là kết quả, rồi phân loại từng phát biểu. Một biến quan sát không nên vừa đại diện cho năng lực cạnh tranh vừa đại diện cho kết quả tài chính.

Lỗi thứ ba là xóa liên tục nhiều biến để Alpha tăng. Alpha cao không tự động chứng minh giá trị thang đo. Bạn phải xem nội dung, tương quan giữa biến, cấu trúc nhân tố và câu hỏi nghiên cứu. Nếu bỏ quá nhiều biến, hãy báo cáo quá trình và lý do thay vì chỉ trình bày bảng kết quả cuối cùng.

Lỗi cuối là trộn tiêu chí giữa SPSS và SmartPLS. CFI, TLI và RMSEA thuộc nhóm chỉ số fit của CB-SEM, không phải bộ tiêu chí mặc định cho bài phân tích SmartPLS. Hãy chọn công cụ theo mô hình, loại dữ liệu và yêu cầu của giảng viên.

Câu hỏi thường gặp

Năng lực cạnh tranh có phải là hiệu quả tài chính không?

Hai khái niệm liên quan nhưng không đồng nhất. Hiệu quả tài chính thường phản ánh kết quả như doanh thu, lợi nhuận hoặc hiệu suất, còn năng lực cạnh tranh mô tả khả năng tạo và duy trì vị thế so với đối thủ. Nếu mô hình có cả hai biến, bạn cần xây dựng thang đo tách biệt.

Năng lực cạnh tranh nên có bao nhiêu biến quan sát?

Không có một con số phù hợp cho mọi đề tài. Số biến phụ thuộc vào định nghĩa khái niệm, các chiều cạnh được chọn và bối cảnh nghiên cứu. Bạn nên bảo đảm mỗi chiều cạnh có đủ biến quan sát để kiểm định, đồng thời tránh thêm câu hỏi chỉ để làm thang đo dài hơn.

Cronbach's Alpha thấp thì phải làm sao?

Kiểm tra Corrected Item-Total Correlation, nội dung phát biểu, biến đảo chiều và lỗi nhập dữ liệu trước khi xóa biến. Alpha từ 0.7 trở lên là mốc thường dùng theo Nunnally (1978), còn nghiên cứu khám phá có thể cân nhắc mức từ 0.6 theo Hair và cộng sự (2010). Hãy ghi lại lý do của từng lần điều chỉnh.

Có thể dùng thang đo này ngay cho mọi ngành không?

Bạn có thể dùng các phát biểu trên làm điểm bắt đầu, nhưng không nên xem chúng là bản đã được xác nhận cho mọi ngành. Từ “đối thủ”, “khách hàng” và “cải tiến” có ý nghĩa khác nhau giữa ngân hàng, sản xuất, bán lẻ và công nghệ. Cần điều chỉnh câu chữ, thử bảng hỏi và kiểm định trên dữ liệu của đề tài.

Năng lực cạnh tranh có thể phân tích bằng SmartPLS không?

Có thể, nếu mô hình và dữ liệu phù hợp với PLS-SEM. Bạn cần xác định năng lực cạnh tranh là construct phản xạ hay tạo thành, sau đó đánh giá các chỉ số tương ứng như outer loading, CR, AVE và HTMT. Không lấy CFI, TLI hoặc RMSEA làm tiêu chí chính cho một bài SmartPLS.

Hãy mở lại bảng hỏi và file dữ liệu của bạn, lập bảng NLCT1 đến NLCTn kèm nguồn và lý do điều chỉnh trước khi chạy kiểm định; nếu cần chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, bạn có thể dùng M4 phân tích dữ liệu của DoThesis.