Mô hình h i qui dùng trong phân tích có d ng sau:
YPTDN(i)= C0i+ 1iNTPL+ 2iNTKT+ 3iDDDN+ 4iVVNH+ (i)
Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), phân tích h i qui là nghiên c u m i liên h ph thu c c a m t bi n (g i là bi n ph thu c) vào nhi u bi n khác (g i là bi n c l p), v i ý t ng c l ng và/ho c d oán giá tr trung bình (t ng th ) c a bi n ph thu c trên c s giá tr bi t tr c (trong m u) c a các bi n c l p. Khi ch y h i qui c n quan tâm n các thông s sau:
* H s Beta: h s h i quy chu n hóa cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s d a trên m i quan h gi i thích c a chúng v i bi n ph thu c.
* H s R2 (R Square): ánh giá ph n bi n ng c a bi n ph thu c c gi i thích b i các bi n d báo hay bi n c l p. H s này có th thay i t 0 n 1.
* H s R2 i u ch nh (Adjust R square): c s d ng ph n ánh sát h n m c phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính a bi n. R2 i u ch nh không nh t thi t t ng lên khi nhi u bi n c thêm vào ph ng trình, nó là th c o s phù h p c s d ng cho tình hu ng h i qui tuy n tính a bi n vì nó không ph thu c vào l ch phóng i c a R2.
* Ki m nh ANOVA ki m tra tính phù h p c a mô hình v i t p d li u g c. N u m c ý ngh a c a ki m nh <0.05 thì ta có th k t lu n mô hình h i qui phù h p v i t p d li u.
* ch p nh n c a bi n (Tolerance) th ng c s d ng o l ng hi n t ng c ng tuy n.
* H s phóng i ph ng sai (Variance inflation factor- VIF) có liên h g n v i ch p nh n. Th c t nó là ngh ch o c a ch p nh n. Khi Tolerance nh thì VIF l n, quy t c là khi VIF v t quá 10, ó là d u hi u c a a c ng tuy n.
K t qu phân tích mô hình h i qui b i (multi-regression) v i ph ng pháp Enter th c hi n i v i nhóm các nhân t tác ng n nhân t PTDN c th hi n B ng 2.23.
Thông qua vi c phân tích h i qui b i, ta th y r ng mô hình th c t (t i u) cho nhân t PTDN g m 4 nhân t tác ng, nh h ng 87,9% n nhân t PTDN v i m c tin c y g n nh 100% (m c ý ngh a này bi u hi n thông qua phân tích ANOVA t i b ng 2.24)
B ng 2.23 : B ng tóm t t mô hình h i qui
Mode
l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 0.938a 0.879 0.877 0.351251
a. Predictors: (Constant), Nhan to phap ly, Dac diem doanh nghiep, Von vay ngan hang, Nhan to kinh te
B ng 2.24: B ng phân tích ph ng sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 160.039 4 40.010 324.288 .000a Residual 21.961 178 .123 Total 182.000 182
a. Predictors: (Constant), Nhan to phap ly, Dac diem doanh nghiep, Von vay ngan hang, Nhan to kinh te b. Dependent Variable: Phat trien doanh nghiep
Vì F = 324.288 và p- value = 0.000 nên chúng ta có th kh ng nh s t n t i mô hình hay t n t i m i quan h gi a các nhân t NTPL, NTKT, DDDN, VVNH và PTDN, hay nói cách khác, k t qu c a th ng kê F và sig. ch ng t mô hình h i qui là phù h p.
B ng 2.25: Nhân t tác ng n phát tri n DNNVV
Nhân t H s b Giá tr t M c ý ngh a VIF
H ng s 2.138 0.000 1.000
Nhân t kinh t 0.121 4.634 0.000 1.000
V n vay ngân hàng 0.923 35.445 0.000 1.000
c i m doanh nghi p 0.083 3.193 0.002 1.000
Nhân t pháp lý 0.079 3.029 0.003 1.000
c. Dò tìm s vi ph m c a gi nh c n thi t trong h i qui tuy n tínhGi nh liên h tuy n tính
