5. Kết cấu của luận văn
3.3.3. Phân tích hồi quy
Mô hình phân tích hồi quy xây dựng với quan điểm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố độc lập đến sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ hải quan điện tử.
Dựa vào kết quả trong bảng 3.17 ta thấy giá trị R2 điều chỉnh bằng 0,577 (hay 57,7%) có nghĩa là 57,7% thay đổi sự hài lòng của doanh nghiệp được giải thích bằng các biến độc lập của mô hình hay tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa sự hài lòng và 5 nhân tố độc lập đưa ra ở trên.
Ngoài ra, trong bảng ANOVA, F = 55,517, Sig. = 0.000 < 0,05 cho nên có thể kết luận mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế và có thể suy ra cho toàn bộ tổng thể.
Bảng 3.17. Kết quả phân tích hồi quy của mô hình Tóm tắt mô hình
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước tính
1 .766a .587 .577 .0.6505 ANOVAa Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Regression 117.475 5 23.495 55.517 .000b Residual 82.525 195 .423 Tổng 200.000 200
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả phân tích ở bảng 3.18 cho thấy các hệ số hồi quy trong mô hình có mức ý nghĩa của các thành phần Sig. đều nhỏ hơn 0,05. Do đó ta có thể nói rằng các biến độc lập đều có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp về chất lượng dịch vụ hải quan điện tử (đối với hàng hóa XNK). Tất cả các thành phần trong chất lượng dịch vụ hải quan điện tử đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của doanh nghiệp. Do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương. Giá trị hồi quy chuẩn của các biến
độc lập trong mô hình có giá trị báo cáo lần lượt: F1: Tính tin cậy là 0,324; F2: Sự đáp ứng là 0,493; F3 Sự đảm bảo là 0,301; F4: Sự đồng cảm là 0,291; F5: Tính hữu hình là 0,165.
Bảng 3.18. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF Hằng số 4.806E- 017 .046 .000 1.000 F1 .324 .046 .324 7.052 .000 1.000 1.000 F2 .493 .046 .493 10.710 .000 1.000 1.000 F3 .182 .046 .182 3.951 .000 1.000 1.000 F4 .321 .046 .321 6.980 .000 1.000 1.000 F5 .321 .046 .321 6.986 .000 1.000 1.000
Nguồn: Tính toán của tác giả
Qua kết quả phân tích hồi quy ta có mô hình sau:
SHL = 0,324F1 + 0,493F2 + 0,182F3 + 0,321F4 + 0,321F5
Như vậy, 57,7% thay đổi sự hài lòng của doanh nghiệp được giải thích bằng các biến độc lập của mô hình. Hệ số VIF < 2 cho nên hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đáng kể đến mô hình nghiên cứu.
Qua mô hình hồi quy ta thấy, nếu giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi thì khi điểm đánh giá về tính tin cậy tăng lên 1 thì sự hài lòng của doanh nghiệp tăng trung bình lên 0,324 điểm; Khi điểm đánh giá về sự đáp ứng tăng lên 1 thì sự hài lòng trung bình của doanh nghiệp tăng lên là 0,493 điểm; Khi điểm đánh giá về sự đảm bảo tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của doanh nghiệp tăng trung bình là là 0,182 điểm; Khi điểm đánh giá về sự đồng cảm và tính hữu hình tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của doanh nghiệp tăng lên là 0,321 điểm.
Bảng 3.19. Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả
kiểm định
H1: Tính tin cậy tác động tích cực tới sự hài lòng của doanh nghiệp Chấp nhận H2: Sự đáp ứngtác động tích cực tới sự hài lòng của doanh nghiệp Chấp nhận H3: Sự đảm bảo tác động tích cực tới sự hài lòng của doanh nghiệp Chấp nhận H4: Sự đồng cảm tác động tích cực tới sự hài lòng của doanh nghiệp Chấp nhận H5: Tính hữu hình tác động tích cực tới sự hài lòng của doanh nghiệp Chấp nhận
Nguồn: Tính toán của tác giả
Theo bảng trên, các giả thuyết này đều chấp nhận được vì khi tăng các yếu tố này thì sẽ làm tăng sự hài lòng của doanh nghiệp.
Ngoài ra, các giá trị Beta tại bảng 3.28 cho biết tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc, dựa vào kết quả trên ta sắp xếp các nhân tố với tầm quan trọng giảm dần từ: F2 > F4 = F5> F1 > F3 . Như vậy, sự hài lòng chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi yếu tố sự đáp ứng (Beta = 0,493); Tiếp đến là là nhân tố tính tin cậy (Beta = 0,324); Xếp thứ 3 nhân tố sự đồng cảm và tính hữu hình (Beta = 0,321); Thứ tư là sự đáp ứng (Beta = 0,182);
