6. Kết cấu của luận án
3.6. Phương pháp phân tích dữ liệu
Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, luận án sử dụng các kỹ thuật thống kê và mô hình hồi quy bằng phần mềm Stata. Mục đích là tìm ra ý nghĩa thống kê của một số biến tới kết quả hoạt động huy động vốn và mối quan hệ của biến độc lập tới hoạt động huy động vốn. Quy trình tính toán và phân tích dữ liệu được thực hiện như sau: Bước 1: Thống kê mô tả
Dữ liệu thu được sau khi điều tra thống kê phải được chỉnh lý và hệ thống hoá theo một trật tự nhất định nhằm làm cho các đặc trưng riêng biệt về từng đơn vị của hiện tượng nghiên cứu bước đầu chuyển thành những đặc trưng chung của toàn bộ hiện tượng. Phương pháp trình bày dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu thống kê là phân tổ thống kê. Thống kê mô tả là quá trình thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu để đổi dữ liệu thành thông tin. Kỹ thuật sử dụng trong thống kê mô tả là thống kê mô tả chung, thống kê mô tả chi tiết và thống kê mô tả theo nhóm.
Tiếp đến là thống kê tần số, các biến sử dụng trong nghiên cứu được phân tích về tần số. Đối với các biến định lượng luận án phân tích phân bố chuẩn và không phân bố chuẩn để phân tích. Đồng thời luận án phân tích theo các cặp biến nhằm tìm kiếm các thông tin cho dữ liệu nghiên cứu. Các cặp phân tích như sau: phân tích biến định tính với biến định tính, phân tích biến định lượng với biến định tính và phân tích biến định lượng với biến định lượng.
Bước 2: Phân tích tương quan – Pearson. Phân tích Pearson là một phép đo độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến, mô tả hướng và mức độ mà một biến này có liên quan tuyến tính với một biến khác. Hệ số tương quan Pearson có thể nhận các giá trị từ -1 đến +1. Giá trị +1 cho thấy các biến có liên quan tuyến tính hoàn hảo theo mối quan hệ tăng dần, giá trị -1 cho thấy các biến có liên quan tuyến tính hoàn hảo theo mối quan hệ giảm và giá trị 0 cho thấy các biến không liên quan tuyến tính bởi lẫn nhau. Được coi là tương quan mạnh nếu hệ số tương quan lớn hơn 0,8 và tương quan yếu nếu hệ số tương quan nhỏ hơn 0,5.
Bước 3: Sử dụng phương pháp hồi quy phù hợp và kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy.
Chủ đề nghiên cứu về tài chính cho khởi nghiệp hay huy động vốn cho doanh nghiệp khởi nghiệp thu hút rất nhiều học giả tham gia với đa dạng các phương pháp nghiên cứu, tuy nhiên phổ biến nhất vẫn là phương pháp nghiên cứu định lượng dựa trên các dữ liệu và sử dụng các mô hình hồi quy. Với đặc điểm của các nghiên cứu về doanh nghiệp khởi nghiệp đặc biệt hoạt động huy động vốn của DNKNST là thông tin công bố bị hạn chế. Do đó các nghiên cứu trong lĩnh vực này thường áp dụng hai phương pháp chính. Ở những giai đoạn đầu tiên các nghiên cứu chủ yếu là định tính thông qua phỏng vấn sâu, nghiên cứu tình huống điển hình (Sopie Manigart và Carol Struyf, 1996; Andrew, 2012; Calopa và cộng sự, 2014). Tiếp đến với sự hỗ trợ của các
cuộc khảo sát ở các nước phát triển như Khảo sát các doanh nghiệp mới của Kauffman (KFS – Kauffman Firm Survey) tại Mỹ, hay Dữ liệu về năng lực động của kinh doanh (Panel Study of Entrepreneurial Dynamics - PSED II) tại Mỹ (Rassoul Yazdipour, 2011). Nhiều nghiên cứu đã được công bố dựa trên các nguồn dữ liệu này (Coleman, S., và Robb, A., 2009; Georg, 2007) và mô hình hồi quy được sử dụng chủ yếu là mô hình Logit, Probit, OLS, Poisson, Tobit.
Bảng 3.6 Tổng hợp các mô hình hồi quy liên quan đến hoạt động huy động vốn của doanh nghiệp khởi nghiệp
Mô hình hồi quy Các tác giả
OLS – Hồi quy bình phương nhỏ nhất
Scherr (1993); Hsu (2007), Verheul (2001); Cassar (2004); Nofsinger và Wang (2011); Cosh và cộng sự (2009); Kang, H.D., (2017); Waleczek và cộng sự (2017); Michael J. Peel (2016); Calopa và cộng sự (2014)
Nhị phân, Logit, Probit
Hsu (2007); Thomas (2003); Cassar (2004); Nofsinger và Wang (2011); Cosh và cộng sự (2009); Coleman và cộng sự (2016); Talaia và cộng sự (2014); Saeid và Darush (2013) Hồi quy logit đa
thức, hồi quy thứ bậc Poisson
Cumming (2005); Witt và Brachtendorf (2006); Conti và cộng sự (2013)
Tobit Cassar (2004); Cosh và cộng sự (2009); Cotei và Farhat (2012); Conti và cộng sự (2013); Goudriaan (2016); Roszkowska & Konopka (2016); Coleman và cộng sự (2016); Talaia và cộng sự (2014); Saeid và Darush (2013)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Theo bảng trên, có thể rút ra được việc sử dụng các mô hình hồi quy được sử dụng phổ biến trong một khoảng thời gian khá dài từ 20 – 30 năm và không có sự thay đổi lớn. Do đó luận án kế thừa các nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy với biến nhị phân Logit (hoặc Probit), mô hình hồi quy biến chặn Tobit và mô hình hồi quy thứ bậc Orderd logit.
Thứ nhất, mô hình với biến nhị phân Hồi quy nhị phân hay c n gọi là hồi quy Binary Logistic là mô hình khá phổ biến trong nghiên cứu dùng để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra. Đặc trưng của hồi quy nhị phân là biến phụ thuộc chỉ có hai giá
trị là 0 và 1. Cụ thể mô hình để kiểm chứng các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng huy động được vốn hay không của DNKNST. Hay các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động huy động được vốn hay không trong giai đoạn Covid – 19 của DNKNST.
Thứ hai, mô hình với biến chặn Tobit là mô hình hồi quy bị kiểm duyệt (censored regression model), được thiết kế để ước tính mối quan hệ tuyến tính giữa các biến khi biến phụ thuộc có kiểm duyệt bên trái hoặc bên phải. Việc kiểm duyệt bên phải diễn ra khi các trường hợp biến phụ thuộc có giá trị bằng hoặc cao hơn ngưỡng nào đó, nhưng đều lấy giá trị của ngưỡng đó (cho dù giá trị thực có thể bằng ngưỡng, nhưng nó cũng có thể cao hơn). Trong trường hợp kiểm duyệt từ bên trái, giá trị của biến phụ thuộc cũng được gán bằng giá trị ngưỡng thấp nhất (cho dù biến phụ thuộc đó có thể có giá trị thấp hơn nữa). Mô hình kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố tới giá trị huy động vốn của DNKN, bởi giá trị huy động vốn luôn > 0, nên biến giá trị huy động vốn bị chặn bởi giá trị 0.
Thứ ba, Mô hình hồi quy thứ bậc Ordered Logit được thực hiện với biến phụ thuộc là biến dạng thứ tự. Biến độc lập có thể là biến liên tục, thứ tự hoặc phân loại (bao gồm cả nhị phân). Cụ thể là số v ng huy động vốn và giai đoạn huy động vốn mà DNKNST đạt được.
Bên cạnh đó, luận án kiểm tra tính chắc chắn (Robustness check) bằng hồi quy được chuẩn hoá Robust. Đối với nghiên cứu này, luận án quyết định sử dụng hồi quy Logit làm mô hình chính và sau đó sử dụng Logit robust để kiểm tra mô hình của luận án. Các thử nghiệm này sẽ có thể đánh giá độ chắc chắn của mô hình.
Bước 4 – kiểm định sự khác biệt giữa các biến phân loại và hoạt động huy động vốn của doanh nghiệp. Luận án sử dụng kiểm định T-test, manova để kiểm định.
