tailieunhanh - Phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng tại Tp. Hồ Chí Minh

Nghiên cứu này xem xét việc phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng ở TPHCM dựa trên đặc điểm và động lực của doanh nghiệp. Phương pháp phân tích cluster được áp dụng để phân nhóm. Đầu tiên, phương pháp Two-step được thực hiện, sau đó hai phương pháp Hierarchical và K-mean được dùng để kiểm định độ tin cậy của kết quả. Tổng cộng 11 nhân tố đại diện cho 74 biến định lượng và 5 biến định danh liên quan đến đặc điểm và động lực doanh nghiệp được đề nghị. | Tạp chí Đại học Công nghiệp PHÂN NHÓM CÁC DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TRONG NGÀNH XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Nguyễn Thị Thu Hằng Trương Quang Huy Dương Hoàng Hiệpb Huỳnh Tấn Khương11 TÓM TẮT Nghiên cứu này xem xét việc phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng ở TPHCM dựa trên đặc điểm và động lực của doanh nghiệp. Phương pháp phân tích cluster được áp dụng để phân nhóm. Đầu tiên phương pháp Two-step được thực hiện sau đó hai phương pháp Hierarchical và K-mean được dùng để kiểm định độ tin cậy của kết quả. Tổng cộng 11 nhân tố đại diện cho 74 biến định lượng và 5 biến định danh liên quan đến đặc điểm và động lực doanh nghiệp được đề nghị. Kết quả chỉ ra rằng hai nhóm được hình thành trong đó đa số doanh nghiệp nhóm 1 có vốn điều lệ lớn hơn nhóm 2 tuy nhiên lại có giá trị trung bình của các biến định lượng thấp hơn nhóm 2. Ngoài ra giữa hai nhóm có một số đặc điểm chung đa số doanh nghiệp có nhân sự ít từ 10 đến 49 người vốn ít phần lớn hoạt động trong lĩnh vực thi công xây dựng thời gian hoạt động ngắn từ 5 đến 10 năm . Từ khóa Phân nhóm Doanh nghiệp vừa và nhỏ Ngành xây dựng Phương pháp cluster. INDUSTRIAL CLUSTER ANALYSIS FOR SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES IN HO CHI MINH CITY AN EMPIRICAL RESEARCH IN CONSTRUCTION INDUSTRY ABSTRACT This paper aims at clustering the small medium enterprises SMEs in construction sector in Ho Chi Minh City according to their characteristics and dynamics. Based on a comprehensive literature review research model were proposed. There were 5 nominal 74 quantitative variables belonging to 11 factors that involve to characteristics of enterprises and their dynamics were used as clustering variables. The technique of cluster analysis was used to classify SMEs. Two-step hierarchical and K-mean tests were used to ensure the accuracy of clustering result respectively. Two clusters were formed. Both clusters have common characteristics a majority of surveyed SMEs has few employees fnim 10 to 49 employees small capital .