Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến tiến độ thi công dự án nhà cao tầng tại Thành phố Hồ Chí Minh

Thang đo nhóm nhân tố ảnh hưởng liên quan tới chủ đầu tư

Thang đo nhóm nhân tố ảnh hưởng liên quan tới Đơn vị thi công Bảng 4.4 Bảng trị trung bình, độ lệch chuẩn của nhóm yếu tố liên quan tới

Nhƣ vậy về điều kiện giá trị trung bình Mean các yếu tố đều đảm bảo lớn hơn 3.0 Bảng 4.5 Hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến tổng của thang đo nhóm yếu tố về trễ tiến độ liên quan tới đơn vị thi công. Tên yếu tố Scale Mean if Scale Variance Corrected Cronbach's Item Deleted if Item Deleted Item-Total Alpha if Item. Nhƣ vậy thang đo nhóm yếu tố liên quan tới Đơn vị thi công có hệ số.

Thang đo nhóm nhân tố ảnh hưởng liên quan tới Các đơn vị tư vấn Bảng 4.6 Bảng trị trung bình, độ lệch chuẩn của nhóm yếu tố liên quan tới các

( giá trị cột Corrected Item-Total Correlation ) nên ta không loại biến nào và thang đo là đạt yêu cầu.

Thang đo nhóm nhân tố ảnh hưởng liên quan tới các yếu tố khác Bảng 4.8 Bảng trị trung bình, độ lệch chuẩn của nhóm yếu tố liên quan tới các

Các yếu tố ảnh hưởng đến việc trễ tiến độ trong thời gian thi công đối với các dự án nhà cao tầng tại TP Hồ Chí Minh.

Các công cụ nghiên cứu

Khảo sát lần 2 – Khảo sát các nhân tố ảnh hưởng .1 Kích thước mẫu khảo sát

Từ kết quả phân tích có thể khẳng định thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc trễ tiến độ đủ tin cậy để tiến hành các bước phân tích tiếp theo. Kỹ thuật này giúp tìm ra những mối quan hệ tương quan trong một tập hợp biến của nghiên cứu, nhằm nhận diện một tập hợp gồm số lượng tương đối ít các biến mới không có tương quan với nhau , để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan. Mục đích của phân tích nhân tố là nhằm thu gọn nhân tố để thực hiện các phân tích tiếp theo…Phân tích nhân tố có vô số ứng dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu kinh tế xã hội, đặc biệt là các nghiên cứu bằng bảng.

Điều này đƣợc thực hiện bằng cách cô đọng các biến thành từng nhóm, thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS để thực hiện phương pháp phân tích nhân tố với phép quay Varimax và điều kiện chọn các nhân tố là trị riêng (eigenvalue) > 1. Trước khi tiến hành phân tích nhân tố, việc kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu đã đƣợc khảo sát phải đƣợc thực hiện, thông qua kiểm nghiệm artlett’s với mức ý nghĩa 0.00 (Kiểm định Bartlett với giả thuyết là không H0) là “các biến không tương quan với nhau”. Nếu xác suất của trị thống kê này nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả. thuyết trên đồng nghĩa với việc các biến có tương quan với nhau) và hệ số phù hợp của việc lấy mẫu KMO (Measure of sampling adequacy. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố có thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Kết quả phân tích trị số KMO bằng 0.862 (bảng 4.18) cho thấy dữ liệu hoàn toàn thích hợp để tiến hành phân tích ma trận tương quan của mô hình. Đề tài nghiên cứu của tác giả hướng tới giá trị thực tiễn trong quá trình thực hiện đối với các dự án nhà cao tầng, nên trong nghiên cứu này tác giả chỉ lấy những yếu tố có Factor loading > 0.5 ảnh hưởng lên các nhân tố chính. Vì vậy tác giả sẽ loại biến có hệ số Factor Loading nhỏ nhất trở đi và xem xét các biến còn lại, do đó trong mô hình này tác giả sẽ loại biến TUVAN6 (vì nhỏ hơn 0.5 và cùng lúc tải lên nhiều nhân tố với các giá trị gần bằng nhau) và tiếp tục thực hiện lại quá trình phân tích nhân tố.

Kiểm tra lại sự phù hợp của mô hình sau khi loại biến TUVAN6 thông qua việc kiểm nghiệm artlett’s với mức ý nghĩa 0.000 và hệ số phù hợp của việc lấy mẫu KMO bằng 0.858 (bảng 4.21 bên dưới) cho thấy việc phân tích nhân tố là hợp lý. Vì vậy tác giả sẽ loại biến có hệ số Factor Loading nhỏ nhất trở đi và xem x t các biến còn lại, do đó trong mô hình này tác giả sẽ loại tiếp biến KHAC5 (vì nhỏ hơn 0.5 và cùng lúc tải lên nhiều nhân tố với các giá trị gần bằng nhau) và tiếp tục thực hiện lại quá trình phân tích nhân tố. Kiểm tra lại sự phù hợp của mô hình sau khi loại biến KHAC5 thông qua việc kiểm nghiệm artlett’s với mức ý nghĩa 0.000 và hệ số phù hợp của việc lấy mẫu KMO bằng 0.859 (bảng 4.24 bên dưới) cho thấy việc phân tích nhân tố là hợp lý.

Dựa vào kết quả phân tích nhân tố nhƣ trên, ta có thể tóm lại 4 nhân tố chính được thu gọn từ 30 yếu tố gây ảnh hưởng có khả năng tác động đến việc trễ tiến độ công trình xây dựng Nhà cao tầng trong thời gian thi công. Năng lực tài chính của nhà thầu không đáp ứng đƣợc yêu cầu thi công Nhà cao tầng Không đảm bảo an toàn lao động và vệ sinh môi trường. Quá nhiều sai sót trong quá trình thi công tầng hầm (biện pháp, năng lực, công nghệ ….) Các khoản dự trù thiếu chính xác dẫn tới mất 1 Liên quan đến Đơn vị cân đối về tài chính.

Sự yếu kém của nhà thầu phụ (trong thi công, trong cung ứng vật tƣ nguyên vật liệu…). Năng lực kém, thiếu trách nhiệm của kỹ thuật B. Chủ đầu tƣ thiếu năng lực tài chính. Chậm trễ chi trả cho các công việc đã hoàn thành. Điều chỉnh thiết kế qui mô, công năng, công nghệ….). Sự khác biệt về địa chất công trình giữa điều kiện thực tế so với khi khảo sát thiết kế TVTK thiếu kinh nghiệm thiết kế các công trình Nhà cao tầng.

Phân tích hồi quy đa biến .1 Giả thiết mô hình nghiên cứu

Công trình đƣợc thi công ở những vị trí có địa chất phức tạp (ảnh hưởng tới công tác thi công tầng hầm). Công trình đƣợc thi công ở những vị trí bất lợi về hạ tầng kỹ thuật (giao thông không thuận tiện…). Các nhân tố được đưa vào cùng một lúc để chọn lựa dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05.

- ĐVTC, CĐT, TV, KHAC : Các nhân tố ảnh hưởng đến việc trễ tiến độ trong thời gian thi công. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tich hồi quy (giả thuyết Ho: hệ số tương quan bằng 0). Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy biến độc lập có tương quan với nhau, do đó khi phân tích hồi quy ta phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến. Tất cả bốn nhân tố đều có Sig < 0.05, điều này cho thấy tất cả bốn nhân tố đều có ảnh hưởng đến việc trễ tiến độ.

Trong mô hình hồi quy bội (hồi quy nhiều biến) chúng ta giả thiết giữa các biến giải thích trong mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến tức là các biến giải thích không có tương quan với nhau. Nếu xảy ra trường hợp một biến giải thích nào đó có tương quan với một biến giải thích khác thì có nghĩa mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện có 4 cách phổ biến phát hiện đa cộng tuyến:. - Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao. - Sử dụng mô hình hồi quy phụ. - Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF- variance inflation factor). Trong nghiên cứu này với công cụ sử dụng là phần mềm SPSS tác giả sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF) để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Quy tắc là khi VIF vƣợt quá 5 thì đó là dấu hiệu đa cộng tuyến. Từ bảng 4.31 ta thấy giá trị VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 5, nhƣ vậy trong mô hình hồi quy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.