CHƯƠNG 4 :KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả kiểm định thang đo
4.2.2.1 Phân tích yếu tố EFA cho các biến độc lập
Bảng 4.3 - Kiểm định KMO and Bartlett của các biến độc lập
Hệ số kiểm định KMO 0,685
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 1.427,863
Sig. 0,000
Kết quả phân tích EFA cho thấy chỉ số KMO là 0,686 lớn hơn 0,5 và hệ số Chi-Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1.496,899 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích EFA là hoàn toàn phù hợp với các biến có mối tương quan với nhau.
Và với 27 biến quan sát được sử dụng để phân tích yếu tố EFA từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo sẽ trích được bao nhiêu yếu tố, và thành phần mỗi yếu tố gồm những biến quan sát nào sẽ được phân tích ở bước tiếp theo.
Bảng 4.4 - Tổng phương sai trích của biến độc lập
Component
Initial Eigenvalues Extraction Total Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4,003 15,397 15,397 4,003 15,397 15,397 2,976 11,448 11,448 2 3,028 11,645 27,042 3,028 11,645 27,042 2,676 10,291 21,738 3 2,433 9,358 36,400 2,433 9,358 36,400 2,372 9,123 30,861 4 2,058 7,914 44,314 2,058 7,914 44,314 2,327 8,951 39,811 5 1,691 6,503 50,817 1,691 6,503 50,817 2,217 8,528 48,339 6 1,512 5,814 56,631 1,512 5,814 56,631 2,156 8,291 56,631 7 ,999 3,843 60,474 8 ,968 3,725 64,199 9 ,871 3,352 67,550
(Nguồn: Phụ lục 04-Kết quả phân tích EFA)
Tại mức giá trị Eigenvalues là 1,512 (>1) cho thấy có 6 yếu tố được rút trích ra từ 27 biến quan sát với tổng phương sai trích được là 56,631% (>50%) biến thiên của dữ liệu. Thành phần của từng yếu tố được trích như sau:
Bảng 4.5 - Kết quả phân tích yếu tố các biến độc lập sau khi xoay
Component
1 2 3 4 5 6
TKDT04 0,833 TKDT02 0,783 TKDT03 0,781 LN03 0,769 LN05 0,739 LN01 0,682 LN04 0,667 LN02 0,630 NLCBTG03 0,782 NLCBTG02 0,743 NLCBTG01 0,618 NLCBTG04 0,582 NLCBTG05 0,497 CSRRPH03 0,744 CSRRPH01 0,669 CSRRPH04 0,600 CSRRPH02 0,526 KTVMOD02 0,739 KTVMOD01 0,729 KTVMOD04 0,711 KTVMOD03 0,648 MTPL03 0,741 MTPL02 0,733 MTPL04 0,732 MTPL01 0,625
(Nguồn: Phụ lục 04-Kết quả phân tích EFA)
Sau 2 lần thực hiện ma trận xoay yếu tố, biến LN06 được rút ra khỏi thang đo. 4.2.2.2 Phân tích yếu tố EFA cho các biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Bảng 4.6 - Kiểm định KMO and Bartlett của các biến phụ thuộc
Hệ số kiểm định KMO 0,714
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 1.427,863
Sig. 0,000
(Nguồn: Phụ lục 04-Kết quả phân tích EFA)
Bảng 4.7- Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2,011 33,521 33,521 2,011 33,521 33,521 1,808 30,140 30,140 2 1,021 17,010 50,532 1,021 17,010 50,532 1,224 20,392 50,532 3 ,894 14,896 65,428 4 ,775 12,918 78,345 5 ,711 11,849 90,195 6 ,588 9,805 100,000
(Nguồn: Phụ lục 04: Kết quả phân tích yếu tố khá phá EFA)
Bảng 4.8 - Kết quả phân tích yếu tố biến phụ thuộc
Component 1 Y04 0,755 Y02 0,636 Y03 0,608 Y05 0,586 Y01 0,463 Y06 0,430
(Nguồn: Phụ lục 04: Kết quả phân tích yếu tố khá phá EFA)
Hệ số KMO = 0,714 > 0,5: Phân tích yếu tố thích hợp dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett: Sig. = 0,000 > 0,05: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Giá trị Eigenvalues (Giá trị đặc trưng ban đầu) = 1,021 > 1: đạt yêu cầu Giá trị tổng phương sai trích (Cumulative %)là 50,532% > 50%: đạt yêu cầu Thang đo MUCDOSANSANG đạt giá trị hội tụ.
Tóm tắt kết quả phân tích yếu tố EFA:
Kết quả phân tích yếu tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được: Phân tích yếu tố EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Như vậy ta có thể qua bước tiếp theo là Phân tích hồi quy tuyến tính bội để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố lên MUCDOSANLONG của các doanh nghiệp tư nhân.
4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.3.1 Phân tích hồi quy và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập: (1) lợi nhuận đầu tư, (2) Tìm kiếm đối tác, (3) Môi trường pháp lý, (4) Kinh tế vĩ mô, (5) Năng lực các bên tham gia và (6) Chia sẻ rủi ro và biến phụ thuộc là MUCDOSANSANG với phương pháp chọn là Enter. Kết quả phân tích hồi quy bội như sau:
Bảng 4.9 - Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 0,789a 0,623 0,609 1,59518
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 726,094 6 121,016 47,558 0,000b
Residual 440,217 173 2,545
Total 1166,311 179
Bảng 4.10 - Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Hệ số chấp nhận VIF B Sai số chuẩn Beta Hằng số 1,415 1,895 0,747 0,456 TIMKIEMDOITAC 0,177 0,052 0,166 3,415 0,001 0,924 1,082 MOITRUONGPHAPLY 0,114 0,054 0,101 2,108 0,037 0,947 1,056 KINHTEVIMO 0,069 0,054 0,062 1,284 0,001 0,943 1,061 NANGLUC 0,188 0,045 0,212 4,183 0,000 0,850 1,176 RUIRO 0,068 0,069 0,052 0,995 0,021 0,814 1,229 LOINHUAN 0,510 0,039 0,672 13,112 0,000 0,830 1,205
(Nguồn: Phụ lục 05: Kết quả phân tích hồi quy bội)
Kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình cho thấy R2
là 0,609; có nghĩa là mô hình hồi quy đa biến được sử dụng phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ở mức 60,9%, hay nói cách khác 60,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc MUCDOSANSANG được giải thích bởi sự biến thiên của 6 biến độc lập: LOINHUAN, TIMKIEMDOITAC, MOITRUONGPHAPLY, KINHTEVIMO, NANGLUC, CHIASERUIRO; còn lại 39,1% là do các yếu tố khác và sai số. Bên cạnh đó kiểm định F cho thấy giá trị Sig. rất nhỏ, mô hình đưa ra phù hợp với tập dữ liệu khảo sát tại mức ý nghĩa 5%.
Các biến độc lập LOINHUAN, TIMKIEMDOITAC, MOITRUONGPHAPLY, KINHTEVIMO, NANGLUC, CHIASERUIRO đều có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. <0,05).
Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận khá cao và hệ số phóng đại phương sai (VIF) thấp (<2), điều đó cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa 6 biến độc lập tham gia hồi quy.
Phương trình hồi quy bội thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố và mức độ sẵn sàng đầu tư của các doanh nghiệp tư nhân như sau:
Y = 0,672X1 + 0,166X2 + 0,101X3 + 0,062X4 +0,212X5 + 0,052X6
(Mức độ sẵn sàng = 0,672 Lợi nhuận đầu tư + 0,166 Tìm kiếm đối tác tin cậy + 0,101 Môi trường pháp lý + 0,062 Kinh tế vĩ mô ổn định +0,212 Năng lực các bên tham gia + 0,052 Chia sẽ rủi ro phù hợp)
(Phương trình được xây dựng, phân tích dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa β) Căn cứ vào kết quả hồi quy câu hỏi nghiên cưu thứ nhất của đề tài đã được trả lời. Có 6 yếu tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham gia đầu tư vào lĩnh vực nhà ở xã hội theo hình thức PPP trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, đó là: (1) Lợi nhuận đầu tư, (2) Tìm được đối tác tin cậy, (3) Môi trường pháp lý, (4) Kinh tế vĩ mô ổn định, (5) Năng lực các bên tham gia dự án, (6) Chia sẽ rủi ro phù hợp.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mức độ tác động của các biến theo thứ tự như sau (dựa vào hệ số β):
(1) Lợi nhuận đầu tư có tác động mạnh nhất đối với mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp với hệ số hồi quy là 0,672. Tức là, cứ 1 đơn vị Lợi nhuận đầu tư tăng thêm sẽ làm cho Mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân tăng thêm 0,672 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
(2) Năng lực các bên tham gia với hệ số hồi quy là 0,212. Tức là, cứ 1 đơn vị Năng lực các bên tham gia tăng thêm sẽ làm cho Mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân tăng thêm 0,212 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
(3) Tìm kiếm đối tác tin cậy với hệ số hồi quy là 0,166. Tức là, cứ 1 đơn vị Tìm kiếm đối tác tin cậy tăng thêm sẽ làm cho mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân tăng thêm 0,166 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
(4) Môi trường pháp lý với hệ số hồi quy là 0,101. Tức là, cứ 1 đơn vị Môi trường pháp lý tăng thêm sẽ làm cho Mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân tăng thêm 0,101 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
(5) Môi trường kinh tế vĩ mô với hệ số hồi quy là 0,062. Tức là, cứ 1 đơn vị Môi trường kinh tế vĩ mô tăng thêm sẽ làm cho Mức độ sẵn sàng của các doanh
nghiệp tư nhân tăng thêm 0,062 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
(6) Chia sẽ rủi ro phù hợp với hệ số hồ quy là 0,052. Tức là, cứ 1 đơn vị Chia sẽ rủi ro phù hợp tăng thêm sẽ làm cho Mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân tăng thêm 0,052 đơn vị (với điều kiện là các yếu tố còn lại không thay đổi).
Như vậy, so với các nghiên cứu trước thì nghiên cứu này có cùng kết quả là lợi nhuận đầu tư là yếu tố ảnh hưởng tới mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp nhiều nhất. Và yếu tố năng lực các bên tham giá là yếu tố tác giả mới đưa vào mô hình lại có tác động đứng thứ 2 (Lý do đưa yếu tố này vào mô hình đã được giải thích ở chương 3). Điều này chứng tỏ với đặc thù dự án nhà ở xã hội thì việc đưa yếu tố này vào là phù hợp. Qua mô hình thì yếu tố chia sẻ rủi ro là thấp nhất, đây cũng là điểm khác với kết quả nghiên cứu về đường bộ của Huỳnh Thị Thúy Giang. Chứng tỏ rằng rủi ro trong xây dựng nhà ở xã hội là những rủi ro hiện hữu, có thể kiểm soát và đẽ dàng chia sẻ hơn là các dự án đường bộ.
4.3.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Từ kết quả phân tích hồi quy ta có thể kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đề ra:
Giả thuyết H1: Lợi nhuận đầu tư có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham gia đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Lợi nhuận đầu tư có β = 0,672; t=13,112; Sig. = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận.
Như vậy, lợi nhuận đầu tư là một trong những yếu tố tác động đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham giá đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Giả thuyết H2: Tìm kiếm đối tác tin cậy ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham gia đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Hình 4.5 – Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
(Nguồn: tác giả phân tích)
Như vậy, Tìm kiếm đối tác tin cậy là một trong những yếu tố tác động đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham giá đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Giả thuyết H3: Môi trường pháp lý ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham gia đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Môi trường pháp lý có β = 0,101; t = 2,108; Sig. = 0,0037< 0,05 nên giả thuyết H3 được chấp nhận.
Như vậy, Môi trường pháp lý là một trong những yếu tố tác động đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham giá đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Tương tự ta lần lượt xét β, t, Sig., của Kinh tế vĩ mô ổn định, Năng lực các bên tham gia, Chia sẽ rủi ro phù hợp đều cho kết quả là giả thiết H4, H5, H6 được chấp nhận.
Lợi nhuận đầu tư Tìm kiếm đối tác tin cậy
Môi trường pháp lý
Kinh tế vĩ mô ổn định
Chia sẽ rủi ro phù hợp
Nănglực các bên tham gia dự án
MỨC ĐỘ SẴN SÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TƯ NHÂN 0,212 0,166 0,062 0,101 0,052
Như vậy, Kinh tế vĩ mô ổn định, Năng lực các bên tham gia, Chia sẽ rủi ro phù hợp là các yếu tố tác động đến mức độ sẵn sàng của các doanh nghiệp tư nhân khi tham gia đầu tư theo phương thức PPP trong các dự án nhà ở xã hội.
Có thể tóm tắt mô hình hồi quy sau nghiên cứu như sau (Hình 4.5).
4.3.3 Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong phân tích hồi quy tuyến tính tính
Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất OSL (Ordinary Least Squares) được thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, việc dò tìm vi phạm các giả định là cần thiết.
Về kiểm định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot.
Nhìn vào đồ thị phân tán Scatterplot ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật nào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.6 – Đồ thị phân tán Scatterplot
(Nguồn: Phụ lục 05: Kết quả phân tích hồi quy bội)
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram (hình 4.7) và đồ thị Q-Q plot (Hình 4.8 ).
Hình 4.7 - Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Phụ lục 05: Kết quả phân tích hồi quy bội)
Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 ( cụ thể là 0,983). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các quan điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường cho những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Hình 4.8 - Đồ thị Q-Q plot
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như số liệu ở bảng “Bảng 4.10 - Các thông số
thống kê của từng biến trong phương trình”, ta thấy hệ số phóng đại phương sai
VIF của các biến tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng giữa các biến độc lập trong mô hình này là nhỏ, không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
4.4. Kiểm tra tính khác biệt về mức độ sẵn sàng theo lĩnh vực vốn và lĩnh vực kinh doanh kinh doanh
Để kiểm tra tính khác biệt về mức độ sẵn sàng theo lĩnh vực vốn và lĩnh vực kinh doanh trong mô hình nghiên cứu ta dùng phương pháp phân tích Anova. Bảng phân tích tóm tắt được trình bày bên dưới (chi tiết xem Phụ lục –Kết quả phân tích sự khác biệt)
Bảng 4.11: Phân tích sự khác biệt theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu
Thuộc tính Thống kê Levene (Sig.) Phân tích Anova (Sig.)
Vốn 0,431 0,548
Lĩnh vực kinh doanh 0,054 0,589
(Nguồn: Phụ lục 06: Kết quả phân tích sự khác biệt)
4.4.1 Phân tích sự khác biệt theo Vốn
Kiểm định này cho biết phương sai của mức độ sẵn sàng đầu tư của doanh nghiệp tư nhân theo hình thức PPP vào lĩnh vực nhà ở xã hội có bằng nhau hay khác nhau khi nguồn vốn của doanh nghiệp khác nhau. Sig. của thống kê Levene =0,431 (>0,05) nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thiết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích Anova có thể sử dụng.
Kết quả phân tích Anova với mức ý nghĩa 0,548>0,05, như vậy giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về mức độ sẵn sàng đầu tư của doanh nghiệp tư nhân theo hình thức PPP vào lĩnh vực nhà ở xã hội có bằng nhau hay khác nhau khi nguồn vốn của doanh nghiệp khác nhau
4.4.2 Phân tích sự khác biệt theo Lĩnh vực kinh doanh
Kiểm định này cho biết phương sai của mức độ sẵn sàng đầu tư của doanh nghiệp tư nhân theo hình thức PPP vào lĩnh vực nhà ở xã hội có bằng nhau hay khác nhau khi Lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp khác nhau. Sig. của thống kê Levene =0,054 (>0,05) nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thiết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích Anova có thể sử dụng.
Kết quả phân tích Anova với mức ý nghĩa 0,589>0,05, như vậy giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về mức độ sẵn sàng đầu tư của doanh nghiệp tư nhân theo hình thức PPP vào lĩnh vực nhà ở xã hội có bằng nhau hay khác nhau khi Lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp khác nhau
Qua kết quả phân tích cho thấy kết quả đúng với thực tế hiện nay. Hiện nay các doanh nghiệp tư nhân chưa tham gia đầu tư vào nhà ở xã hội theo hình thức PPP là