5. Bố cục của luận văn
2.2.2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu sơ cấp
Luận văn sử dụng các phương pháp khác nhau để phân tích thông tin thu thập được như:
- Phương pháp thống kê mô tả: Nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa, biểu diễn bằng đồ thị các số liệu thu thập được. Sau đó, tính toán các tham số đặc trưng cho tập hợp dữ liệu như trung bình, phương sai,... nhằm mô tả tập dữ liệu.
- Phương pháp so sánh: được sử dụng để chỉ ra xu hướng và mức độ biến động của các hệ thống chỉ tiêu. Trong phạm vi luận văn, phương pháp này được dùng để so sánh sự tăng, giảm của số lượng các DNCN, sự tăng, giảm của số lượng người lao động trong các DNCN trên địa bàn thành phố Uông Bí.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008):
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để loại bỏ các câu không phù hợp và hạn chế các câu nhiễu trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1. Về lý thuyết, Cronbach’s alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên, điều này không thực sự vậy.
Tuy nhiên, hệ số này chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi hay biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, hệ số tương quan biến - tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp nhiều cho sự mô tả cần đo.
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item -total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thông thường, thang đó có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá:
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis - viết tắt là EFA) là tập hợp các kỹ thuật phân tích thống kê có liên hệ với nhau dùng để rút gọn một tập K biến quan sát thành một tập F (F<K) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ của các nhân tố với các biến nguyên thủy.
Phương pháp EFA thuộc nhóm các phương pháp phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau vì các biến được đưa vào phân tích không có biến độc lập và phụ thuộc mà chúng cùng phụ thuộc lẫn nhau. Để chọn số lượng nhân tố, ba phương pháp thường sử dụng là:
- Tiêu chí E = Eigenvalue - Tiêu chí điểm uốn
Để dễ dàng trong diễn giải kết quả EFA, người ta thường dùng phương pháp xoay nhân tố để diễn giải kết quả, có thể xoay vuông góc hay không vuông góc. Để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlert hoặc KMO (Kaiser -Meyer-Olkin). KMO có giá trị từ 0,5 trở lên, các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại và kiểm tra tổng phương sai trích được (>=50%), hệ số Eigenvalue >=1 đối với mỗi nhân tố mới đạt yêu cầu.
- Phân tích tương quan Correlations
+ Kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng như cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan giữa các biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai đại lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này cố mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ.
+ Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Đồng thời nghiên cứu cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
- Phân tích mô hình hồi quy đa biến
Mô hình hồi quy đa biến MVR (Multi Variate Regression) là mô hình có nhiều biến phụ thuộc định lượng và nhiều biến độc lập định tính hoặc định lượng. Mô hình MVR giả định là các biến phụ thuộc không có quan hệ với nhau.Vì vậy, thực chất MVR là tập hợp các mô hình hồi quy bội. Mô hình hồi quy bội (Multiple Linear Regression - ký hiệu là MLR) là mô hình dùng để kiểm định tác động của nhiều biến độc lập định lượng vào một biến phụ thuộc định lượng.
Sau quá trình kiểm định giá trị của biến (EFA), tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA), kiểm định thang đo (Cronbach’s Alpha) và bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng. Các nhân tố được trích trong phân tích nhân tố được sử dụng trong phân tích hồi quy để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa 5%.
+ Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.
+ Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan
+ Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu đề xuất như sau: = α + β +
Trong đó:
: Sự phát triển của DNCN X : vectơ các biến giải thích α: hằng số
β: hệ số hồi quy : sai số ngẫu nhiên
- Vận dụng vào mô hình đề xuất [21, tr35]
Thông qua lược khảo một số nghiên cứu cho thấy, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp công nghiệp. Henrik Hansen và cộng sự (2002), Phan Đình Khôi và cộng sự (2008) đã cho thấy trình độ học vấn của chủ doanh nghiệp và môi trường bên ngoài có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Kristiansen, Furuholt và Wahid (2003) đã cho rằng trình độ nguồn nhân lực có ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp. Swierczek và Ha (2003) đã cho rằng cách thức quản lý có ảnh hưởng đến sự phát triển của các DNCN. Wiklund (1998) và Hitt & Ireland (2000) cho rằng để doanh nghiệp thành công thì trình độ khoa học công nghệ là yếu tố không thể thiếu. William, James và Susan (2005) thì lại cho cho rằng yếu tố thị trường rất quan trọng. Khả năng tiếp cận tài chính được Hitt & Ireland (2000) đánh giá cao. Huggins (2000) và Nurul Indarti & Marja Langenberg (2005) cho rằng yếu tố lao động có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của các doanh nghiệp. Vì thế, trong nghiên cứu này, các yếu tố trên được tác giả đưa vào mô hình phân tích để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp công nghiệp bao gồm:
Mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển các DNCN thành phố Uông Bí có dạng như sau:
Y = + + X2 + + + +
Trong đó: - Biến phụ thuộc (Y) là sự phát triển của doanh nghiệp - Biến độc lập (X) bao gồm:
X1: Môi trường bên ngoài
X2: Năng lực tài chính của DNCN X3: Trình độ kỹ thuật công nghệ
X4: Năng lực của bộ máy quản lý DNCN X5: Trình độ của nguồn nhân lực
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Giả thuyết:
H1. Môi trường kinh doanh có ảnh hưởng tích cực tới sự phát triển của doanh nghiệp công nghiệp.
H2. Năng lực tài chính của doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực tới sự phát triển của doanh nghiệp công nghiệp.
Môi trường kinh doanh
Năng lực tài chính
Trình độ kỹ thuật công nghệ Năng lực của bộ máy
quản lý DNCN
Trình độ nguồn nhân lực
Sự phát triển của doanh nghiệp
H3. Trình độ công nghệ có ảnh hưởng tích cực tới sự phát triển của