Phân tích tương quan là một phép phân tích được dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ giữa các biến định lượng trong mô hình nghiên cứu. Hệ số tương quan giải thích mối quan hệ giữa hai biến. Nó cho thấy sự thay đổi của biến này là do sự thay đổi của biến khác (Kohler, 1994). Hệ số tương quan có giá trị từ - 1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều (Nguyễn Trọng Hoài và ctg, 2009).
Bảng 4.2 cho thấy ma trận phân tích hệ số tương quan Pearson. Phân tích này giúp xác định các mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập hoặc giải thích.
Bảng 4.2: Hệ số tương quan Pearson
ROA DE SIZE TANG GROWTH RISK AGE
ROA 1 DE -0.5428 1 SIZE 0.0675 0.2425 1 TANG 0.1016 -0.1238 -0.0642 1 GROWTH 0.0457 -0.0257 0.0048 -0.0375 1 RISK 0.0849 -0.0273 -0.0143 0.0234 -0.002 1 AGE -0.0263 -0.006 -0.1171 0.0285 0.0357 0.0555 1 Nguồn: Kết quả phân tích Stata từ số liệu thu thập
Dựa vào hệ số tương quan Pearson trong bảng 4.2, tác giả tiến hành phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình xem có tương quan mạnh hay yếu để từ đó xem có dấu hiệu đa cộng tuyến hay không.
Biến DE có mối tương quan âm với biến ROA có nghĩa là các công ty sử dụng nợ càng nhiều thì hiệu quả hoạt động kinh doanh càng giảm.
Biến SIZE có mối tương quan dương ROA có nghĩa là qui mô công ty càng lớn thì hiệu quả kinh doanh càng cao.
Biến TANG có mối tương quan dương ROA có nghĩa là đầu tư vào tài sản cố định càng nhiều thì hiệu quả hoạt động kinh doanh càng cao.
Biến RISK có mối tương quan dương ROA có nghĩa là rủi ro kinh doanh càng cao thì hiệu quả hoạt động kinh doanh càng cao.
Biến GROWTH có mối tương quan dương ROA có nghĩa là tốc độ tăng trưởng công ty càng lớn thì hiệu quả hoạt động kinh doanh càng cao.
Biến AGE có mối tương quan âm ROA có nghĩa là thời gian hoạt động của công ty càng lâu thì hiệu quả hoạt động kinh doanh cũng không cao.
Bên cạnh đó ta thấy có mối tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp, nên khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên để xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các
biến độc lập hay không thì cần phải kiểm định.Vấn đề này sẽ được kiểm định trong phần tiếp theo.