Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .723a .523 .507 .42687
a. Biến độc lập: TN, HT, NL, CS, MT b. Biến phụ thuộc: HL
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 30.351 5 6.070 33.313 .000b Residual 27.698 152 .182 Total 58.049 157 a. Biến độc lập: TN, HT, NL, CS, MT b. Biến phụ thuộc: HL Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.276 .400 -.690 .491 TN .056 .056 .057 1.002 .318 .974 1.026 HT .357 .066 .320 5.389 .000 .891 1.122 NL .128 .053 .141 2.392 .018 .901 1.110 CS .412 .056 .447 7.420 .000 .866 1.155 MT .148 .073 .120 2.029 .044 .900 1.111 a. Biến phụ thuộc: HL
Kết quả kiểm định mơ hình từ Bảng 4.15, ta có R2 đã hiệu chỉnh là 0,507 cho
thấy mơ hình giải thích được 50,7% sự phụ thuộc giữa các biến, tức là 50,7% thay đổi của biến phụ thuộc HL được giải thích bởi các biến độc lập là biến TN, HT, NL, CS, MT. Hay nói cách khác 50,7% thay đổi của nhân tố SHL của doanh nghiệp đầu tư
được giải thích bởi các nhân tố nguồn lực tài nguyên, biến cơ sở hạ tầng, biến nguồn nhân lực, biến cơ chế chính sách, biến mơi trường sống và làm việc.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết, từ kết quả kiểm định ANOVA Bảng 4.15, ta có hệ số Sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05) chứng tỏ các biến đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa ở mức độ tin cậy là 95% và mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu được, do đó các kết quả hệ số β của các biến độc lập có thể được xem xét.
Kết quả kiểm định hồi quy từ Bảng 4.15, ta có các biến HT, NL, CS, MT đều có hệ số β dương (lớn hơn 0) và hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05 nên hệ số hồi quy của các biến HT, NL, CS, MT có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nghiên cứu (cụ thể hệ số β của biến cơ sở hạ tầng = 0,320 > 0 và Sig. = 0,000 < 0,05, hệ số β của biến nguồn nhân lực = 0,141 > 0 và Sig. = 0,018 < 0,05, hệ số β của biến cơ chế chính sách = 0,447 > 0 và Sig. = 0,000 < 0,05, hệ số β của biến môi trường sống và làm việc = 0,120 > 0 và Sig. = 0,044 < 0,05). Như vậy, các biến HT, NL, CS, MT có quan hệ đồng biến, tuyến tính với biến HL, tức là các biến HT, NL, CS, MT có tác động cùng chiều với biến HL, trong đó biến CS và HT có tác động mạnh hơn biến NL, MT. Hay nói cách khác các nhân tố cơ sở hạ tầng, nguồn nhân lực, cơ chế chính sách, mơi trường sống và làm việc của Tây Ninh càng đảm bảo thì làm cho SHL của doanh nghiệp càng cao. Ngoài ra hệ số VIF của các biến HT, NL, CS, MT đều nhỏ hơn 10, vì vậy các biến này trong mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Riêng biến TN có hệ số β = 0,057 > 0 nhưng hệ số Sig. = 0,318 > 0,05 nên biến này sẽ bị loại vì hệ số hồi quy của biến TN khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nghiên cứu. Thực tế cho thấy, Tây Ninh có nguồn ngun vật liệu, mơi trường khơng khí, nước, đất đai dồi dào và tốt là điều kiện thuận lợi để phát triển công nghiệp, đáp ứng yêu cầu và sự hài lòng của DN đầu tư vào Tây Ninh, tuy nhiên so với các địa phương khác trong khu vực cũng khơng có gì khác biệt và điều quan trọng Tây Ninh chưa tận dụng lợi thế này một cách hiệu quả, bên cạnh đó tài nguyên thiên nhiên là yếu tố có lợi nhưng cũng có hại cho địa phương, nếu quá dựa dẫm vào lợi thế tự nhiên thì các động lực sáng tạo, vượt khó có thể bị thui chột rất nhiều; về vị trí địa lý, mặc dù
nhiên một trong những yếu tố có thể làm cho các nhà đầu tư lo ngại lo do nằm tiếp giáp biên giới Campuchia và mơi trường ở nước này có nhiều thay đổi cộng với nhạy cảm biên giới giữa 2 nước. Như vậy, nhận định ban đầu của tác giả và ý kiến của các chuyên gia về yếu tố Nguồn lực tài ngun có ảnh hưởng tích cực đến SHL của doanh nghiệp vào tỉnh Tây Ninh là chưa thích hợp.
Từ những phân tích trên, ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa của mơ hình là: HL = 0,32*HT + 0,141*NL + 0,447*CS + 0,12*MT – 0,057*TN
Phương trình này thể hiện mối quan hệ giữa SHL doanh nghiệp đầu tư với 4 nhóm nhân tố trích xuất gồm 18 biến. Từ phương trình này, chúng ta có thể thấy rõ các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nghiên cứu đến SHL doanh nghiệp đầu tư vào tỉnh Tây Ninh, đồng thời thấy được mức độ quan trọng ảnh hưởng của từng nhóm đến SHL của doanh nghiệp đầu tư.
Ước lượng hồi quy cho thấy, trong 05 yếu tố thì có 04 yếu tố tác động cùng chiều đến SHL của doanh nghiệp đầu tư, gồm: yếu tố cơ sở hạ tầng, nguồn nhân lực, cơ chế chính sách, mơi trường sống và làm việc, trong đó yếu tố cơ chế chính sách và cơ sở hạ tầng có tác động mạnh đối với SHL của doanh nghiệp đầu tư vào tỉnh Tây Ninh. Đây là phát hiện quan trọng và là cơ sở để các nhà lãnh đạo, quản lý tỉnh Tây Ninh có những điều chỉnh và đưa ra những chính sách phù hợp, cần thiết cải thiện môi trường đầu tư, đáp ứng tốt nhất các yêu cầu của nhà đầu tư trong thời gian tới.
Như vậy, kết quả hồi quy với 4 nhân tố ảnh hưởng tích cực đến SHL doanh nghiệp đầu tư vào tỉnh Tây Ninh và chỉ phản ánh được 50,7% thay đổi của nhân tố SHL của doanh nghiệp đầu tư được giải thích bởi 4 nhân tố trên. Mặc dù mơ hình vẫn chưa giải thích được hồn tồn sự biến thiên của biến phụ thuộc vào biến độc lập và sẽ còn những biến khác, những nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến SHL doanh nghiệp đầu tư vào tỉnh Tây Ninh mà nghiên cứu này chưa xét đến, chưa đánh giá được. Tuy nhiên với giá trị 50,7% sự biến thiên thiên của biến độc lập là một giá trị chấp nhận được (vì lớn hơn 50%), vì thế đây là kết quả tốt cho mơ hình nghiên cứu và để hồn thiện hơn thì cần mở rộng thêm các yếu tố khác.
4.6 Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính đến thang đo SHL của doanh nghiệp đầu tƣ bằng phân tích phƣơng sai ANOVA
Mục đích của việc phân tích này là tìm ra sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng, tức là kiểm định giá trị trung bình để xem xét sự khác nhau về mức độ SHL của doanh nghiệp giữa các nhóm khác nhau của biến nhân khẩu học (như giữa các nhóm trong lĩnh vực hoạt động, quy mô lao động, thời gian hoạt động, thị trường mục tiêu của ND), xem nhóm nào có giá trị cao hơn sẽ ảnh hưởng đến SHL của doanh nghiệp cao hơn.
Ở nghiên này, các yếu tố nhân khẩu học có từ 3 nhóm trở lên nên ta sử dụng phương pháp One-way ANOVA để tìm ra sự khác biệt về mức độ SHL của doanh nghiệp trong thu hút đầu tư đối với các nhóm khác nhau theo biến nhân khẩu học. Đầu tiên, dùng kiểm định Levene để kiểm định phương sai giữa các nhóm có khác nhau hay khơng, nếu các nhóm có phương sai khác nhau (Sig. < 0,05) thì dùng kiểm định Post Hoc để tìm xem cặp giá trị nào đang có sự khác biệt, nếu các nhóm có phương sai khơng khác nhau, tức là bằng nhau (Sig. > 0,05) thì dùng kết quả kiểm định ANOVA.
4.6.1 Kiểm định biến Lĩnh vực hoạt động của DN
Kết quả chạy kiểm định One-way ANOVA đối với SHL của doanh nghiệp theo lĩnh vực hoạt động trên SPSS 20 được thể hiện như sau: