Chƣơng 3 đã trình bày ba mô hình phân tích hồi quy dữ liệu bảng, trong đó hai mô hình đƣợc lựa chọn để phân tích mô hình nghiên cứu là: mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Ta sử dụng kiểm định HAUSMAN để lựa chọn mô hình hồi quy. Tiến hành chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm Eviews với hai cách tiếp cận FEM và REM (Phụ lục 2 và phụ lục 3)thu đƣợc kết quả tổng hợp nhƣ sau:
Bảng 4.4: Tác động của các yếu tố đến doanh thu dịch vụ
Yếu tố FEM REM Hệ số (Coefficient) P-value Hệ số (Coefficient) P-value ASSET 0,003280*** 0,0000 0,003223*** 0,0000 COST 0,126869 0,3631 0,165005 0,1944 COMPET 12,91834 0,1685 11,03160* 0,0873 HUMAN 2.267,245* 0,0782 2.597,754** 0,0270 TECHNO -726,4019* 0,0057 -714,2320*** 0,0031 C -3301,767*** 0,0022 -3.155,354*** 0,0001 R-squared 0,965699 0,89950 Adjusted R- quared 0,954752 0,891173 F-statistic 88,21519 0,0000 102,5428 0,0000
Durbin – Watson stat 1,72000 1,180919
Các ký hiệu ***,**,* lần lƣợt chỉ các hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Kết quả kiểm định Hausman (Phụ lục 4) cho thấy, thống kê Chi bình phƣơng đạt giá trị là 14,157659, với P-value = 0,0146 > 0.01 chứng tỏ với mức ý nghĩa 1% có thể chấp nhận giả thiết Ho, tức mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
4.3.2. Kết quả hồi quy
Mô hình REM (bảng 4.4) cho ta phƣơng trình hồi quy:
Y = -3155,3540 + 0.0032ASSET + 0,1650COST + 11,0316COMPET +2597,7540HUMAN – 714,2320TECHNO + ε (4.1)
Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp này cho thấy giá trị R2 = 0.8999, tức là mô hình đã giải thích đƣợc 89.99% sự thay đổi của biến phụ thuộc, R2 hiệu chỉnh = 0.8912. Giá trị kiểm định F-statistic = 102,5428 > Fα (k-1, n−k) = F0,05(5,57) = 2,377 nên mô hình kiểm định là hợp lý. Các biến đƣa vào mô hình gồm ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đều có ý nghĩa thống kê, riêng biến COST không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Tác giả tiếp tục chạy mô hình REM (phụ lục 5) với các biến độc lập ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đã phát hiện thêm biến COMPET cũng không có ý nghĩa thống kế với mức ý nghĩa 10%.