định của nhà đầu tư
Hạn chế của EFA là không đo lường được mức độ tác động giữa các nhân tố giải thích với nhân tốđược giải thích. Do vậy cần thiết phải thực hiện bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích hồi quy đa biến. Sau khi thực hiện EFA, kết quả của các nhân tố rút gọn sẽ được đưa vào làm biến giải thích trong mô hình hồi quy đa biến để giải thích cho sự quyết định của nhà đầu tư.
* Mô hình phân tích
Để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư vào các KCN, mô hình tương quan tổng thể có dạng:
QDDT = f(F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8)
Trong đó: QDDT: Biến phụ thuộc;
Các biến độc lập từ F1 - F8 lần lượt là chính sách và dịch vụ, nguồn nhân lực, cơ sở
hạ tầng, lợi thế và chi phí, môi trường sống, cơ sở hạ tầng cơ bản, môi trường khu công nghiệp, thương hiệu địa phương.
Việc xem xét các biến độc lập nào thật sự tác động đến sự quyết định của nhà đầu tư
một cách trực tiếp sẽđược thực hiện bằng phương trình hồi quy tuyến tính với sử dụng chương trình SPSS:
QDDT = b0+ b1F1+ b2F2+ b3F3+ b4F4+ b5F5+ b6F6+ b7F7+ b8F8+ ei
Trong đó, các biến đưa vào phân tích hồi quy được xác định bằng cách tính điểm của các nhân tố. Đối với các biến độc lập thì SPSS đã tính sẵn khi phân tích nhân tố
khám phá, và với biến phụ thuộc QDDT cũng được tính theo cách tính điểm nhân số. Nghiên cứu mong đợi có được kết quả tương quan thuận chiều giữa mức độ quyết
định của các nhà đầu tư với các biến độc lập. Từ kết quả của mô hình sẽ xác định được các yếu tốảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng đến sự thu hút đầu tư của nhà đầu tưđể từ đó đề xuất giải pháp thu hút đầu tư vào tỉnh Tây Ninh.
* Kết quả phân tích
Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả thì mô hình cần phải thực hiện bốn kiểm định chính sau: (1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số
hồi quy. Xét riêng từng biến độc lập, khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có
độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến
độc lập và biến phụ thuộc; (2) Mức độ phù hợp của mô hình. Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không. Giả thuyết: H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không
H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05), ta chấp nhận giả thuyết H1, mô hình được xem là phù hợp.
(3) Hiện tượng đa cộng tuyến. Số mẫu nghiên cứu đã được phân tích nhân tố khám phá, các biến độc lập của mô hình phân tích hồi quy sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến là không cần thiết; (4) Hiện tượng phương sai phần dư
thay đổi. Phương sai của phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối không giống nhau, và giá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua phương sai của phần dư thay đổi sẽ làm cho Uớc lượng bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Square, OLS) của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định giả thuyết không còn giá trị
và các dự báo không còn hiệu quả. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng kiểm định Spearman, nếu mức ý nghĩa (Sig.) của các hệ số tương quan hạng Spearman đảm bảo lớn hơn 0,05 thì kết luận phương sai phần dư không thay đổi (Đinh Phi Hổ, 2011, 72).
Ta có kết quả phân tích hồi quy trong SPSS như sau:
Kiểm định hệ số hồi quy. Trong bảng 2.29, có 2 biến có Sig. lớn hơn 0,05 là biến F3 – cơ sở hạ tầng (CSHT); và biến F7 – Môi trường trong KCN (MTKCN). Như vậy, F1, F2, F4, F5, F6, F8 tương quan có ý nghĩa với QDDT và độ tin cậy 99%; trong khi F3 và F7 tương quan không có ý nghĩa với QDDT và độ tin cậy 95%.
Bảng 2.29: Hệ số hồi quy
Biến Hệ số Hệ số t Sig. B Sai số chuẩn Beta
Hằng số 0,37 0,000 1,000
F1 ( CSVDV) 0,648 0,37 0,648 17,408 0,000
F3 (CSHT) 0,004 0,37 0,004 0,101 0,919 F4 (LTVCF) 0,097 0,37 0,097 2,598 0,010 F5 (MTSLV) 0,390 0,37 0,390 10,489 0,000 F6 (CSHTCB) 0,141 0,37 0,141 3,790 0,000 F7 (MTKCN) 0,002 0,37 0,002 0,050 0,961 F8 (THDP) 0,235 0,37 0,235 6,321 0,000 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình. Trong bảng PL 20, R2 hiệu chỉnh là 0,669. Như vậy, 66,9% thay đổi về sự quyết định của nhà đầu tưđược giải thích bởi các biến
độc lập của mô hình. Và với Sig. < 0,01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc và mức độ tin cậy 99%.
Kiểm định phương sai phần dư không đổi. Với phần kết quả sử dụng kiểm định Spearman (xem bảng PL 20), các biến F1 (CSVDV), F2 (NNL), F4 (LTVCF), F6 (CSHTCB), F8 (THDP) có mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,05; còn biến F5 (MTSLV) có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Kiểm định Spearman cho biết phương sai số dư không thay
đổi nếu loại bỏ thêm biến F5.
Như vậy, qua các kiểm định của mô hình hồi quy, các biến có ý nghĩa thống kê bao gồm: F1, F2, F4, F6, F8.