8. Kết cấu của đề tài
4.2.2. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của Bảo Việt
Việt Nhân Thọ Thừa Thiên Huế
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc – năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp và các biến độc lập – đáp ứng nhu cầu khách hàng, năng lực sáng tạo, phản ứng của doanh nghiệp, định hướng kinh doanh, năng lực tổ chức dịch vụ và danh tiếng của doanh nghiệp.
Phân tích hồi quy sẽ mô tả mối quan hệ đó và giúp dự đoán được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc khi biết trước các giá trị của biến phụ thuộc. Để thực hiện phân tích hồi quy, đề tài sử dụng phương pháp hồi quy theo bước (Step–wise linear regression) nhằm xem xét một cách tổng hợp sự tác động của từng nhân tố năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Bằng cách đưa vào lần lượt từng biến số vào mô hình, từ đó xem xét mức độ ảnh hưởng của biến đưa vào đối với tổng thể mô hình. Mỗi lần một biến mới được đưa vào, sự thay đổi chỉ số RP
2
Psẽ cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến số mới. Nếu RP
2
Pthay đổi càng nhiều thì mức độ ảnh hưởng của biến số đó càng lớn, và ngược lại nếu mức độ thay đổi của RP
2
P là không đáng kể thì mức độ ảnh hưởng của biến đó sẽ không lớn.
Bảng 4.6: Tóm tắt mô hình hồi quy năng lực cạnh tranh của BVNT-TTH Mô hình R RP
2 RP
2
Phiệu chỉnh Giá trị F Sig.
1 0,611 0,373 0,371 164,152 0,000 2 0,715 0,511 0,507 143,502 0,000 3 0,758 0,574 0,569 123,066 0,000 4 0,770 0,593 0,587 99,621 0,000 5 0,779 0,607 0,600 83,936 0,000
(Nguồn: Số liệu điều tra)
- Mô hình 1 gồm các biến: Năng lực cạnh tranh – Đáp ứng nhu cầu khách hàng. - Mô hình 2 gồm các biến: Năng lực cạnh tranh – Đáp ứng nhu cầu khách hàng, Năng lực tổ chức dịch vụ.
- Mô hình 3 gồm các biến: Năng lực cạnh tranh – Đáp ứng nhu cầu khách hàng, Năng lực tổ chức dịch vụ, Định hướng kinh doanh.
- Mô hình 4 gồm các biến: Năng lực cạnh tranh – Đáp ứng nhu cầu khách hàng, Năng lực tổ chức dịch vụ, Định hướng kinh doanh, Năng lực sáng tạo.
- Mô hình 5 gồm các biến: Năng lực cạnh tranh – Đáp ứng nhu cầu khách hàng, Năng lực tổ chức dịch vụ, Định hướng kinh doanh, Năng lực sáng tạo, Danh tiếng của doanh nghiệp.
Với tiêu chuẩn chọn lựa một biến để đưa vào mô hình là xác suất của thống kê F ≤ 0,05 và tiêu chuẩn để đưa một biến ra khỏi mô hình là xác suất của thống kê F ≥ 0,10; tác dụng của phương pháp Stepwise là giúp chúng ta tìm được những kết hợp của các biến độc lập sao cho kết quả hồi quy sẽ tốt theo hướng các giá trị thống kê t, F có ý nghĩa, và việc lựa chọn các kết hợp này sẽ căn cứ vào khảnăng làm gia tăng giá trị của RP
2
P
.
Phương pháp Stepwise trình bày cho biết có bao nhiêu kết hợp tốt theo thống kê t và F. Mô hình sau sẽ có giá trị RP
2
P
và RP
2
Pđiều chỉnh lớn hơn mô hình trước. Biến nào có tương quan riêng cao nhất sẽđưa vào mô hình trước với xác suất là 0,05.
Bảng 4.7 cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu. Trong các biến đưa vào mô hình, biến Phản ứng của doanh nghiệp (PU) bị loại khỏi mô hình vì không thỏa điều kiện về thống kê F.
Hệ số xác định RP
2
Ptăng dần khi đưa thêm các biến vào mô hình qua các bước. Khi đưa biến Đáp ứng nhu cầu khách hàng (DU) vào mô hình tại bước 1, chỉ số RP
2
P
là 0,373 (37,3%). Đưa thêm biến Năng lực tổ chức dịch vụ (DV) vào mô hình chỉ số RP
2
P
là 0,511. Tương tự, khi đưa thêm lần lượt các biến Định hướng kinh doanh (DH), Năng lực sáng tạo (ST) vào mô hình thì chỉ số RP
2
P
tăng lần lượt là 0,574 và 0,593. Cuối cùng, biến Danh tiếng của doanh nghiệp (DT) được đưa thêm vào mô hình làm cho hệ số xác định RP
2
P
đạt 0,607. Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với số liệu thực tế như giá trị RP 2 P thể hiện vì chỉ số RP 2 P hiệu chỉnh nhỏ hơn (0,600). Do đó, sử dụng RP 2 P hiệu chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó sẽ không phóng đại mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Như vậy, năm biến độc lập đưa vào mô hình giải thích được 60,0% sự thay đổi của biến phụ thuộc – năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Hệ số tương quan R = 0,779 cho thấy các biến đưa vào mô hình: đáp ứng nhu cầu khách hàng, năng lực sáng tạo, định hướng kinh doanh, năng lực tổ chức dịch vụ và danh tiếng của doanh nghiệp có mối tương quan chặt chẽ với năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, F = 83,936 và Sig. rất nhỏ chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 cho thấy Sig. của các biến đều rất nhỏ nên ta có thể bác bỏ giả thuyết βR1R = βR2 R= βR3 R= βR4 R = RRβR5R = 0. Bên cạnh đó, hệ sốphóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 2, vì vậy các biến này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, đều này phù hợp với giảđịnh của nghiên cứu này là các biến sốđược dự báo là độc lập nhau. Do đó, mô hình nghiên cứu không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Bảng 4.7: Kết quả mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của BVNT-TTH
Biến Hệ số β S.E
Hệ số β chuẩn
hóa Sig. VIF
Hằng số -1.040 0,257 0,000
Đáp ứng nhu cầu khách hàng 0,388 0,046 0,365 0,000 1,319 Năng lực tổ chức dịch vụ 0,262 0,050 0,247 0,000 1,533 Định hướng kinh doanh 0,246 0,056 0,196 0,000 1,377 Năng lực sáng tạo 0,173 0,055 0,145 0,002 1,488 Danh tiếng của doanh nghiệp 0,171 0,056 0,137 0,003 1,401
(Nguồn: Số liệu điều tra)
Như vậy, có thể xác định phương trình hồi quy tuyến tính đa biến cho mô hình nghiên cứu như sau:
NL= 0,365*DU + 0,247*DV + 0,196*DH + 0,145*ST + 0,137*DT
Hay được viết lại là:
Năng lực cạnh tranh = 0,365 * Đáp ứng nhu cầu khách hàng + 0,247 * Năng lực tổ chức dịch vụ + 0,196 * Định hướng kinh doanh + 0,145 * Năng lực sáng tạo + 0,137 * Danh tiếng của doanh nghiệp