4.1 Hồi quy cho toàn mẫu
4.1.2 Tương quan giữa các biến cho toàn mẫu
Trong bước tiếp theo, bài nghiên cứu tiến hành xem xét sự tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy. Có thể có một khả năng tương quan cao giữa các biến độc lập. Ví dụ chỉ số Tobin’s Q đại diện cho cơ hội tăng trưởng và có thể ảnh hưởng đến quyết định đòn bẩy và ngược lại. Trong ước lượng mối quan hệ giữa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và sự đa dạng giới tính trong HĐQT thì rất cần phải quan tâm đến sự tương quan giữa các biến độc lập. Do đó, bài nghiên cứu tiến hành xem xét mối quan hệ, tương quan giữa các biến độc lập và từ đó kiểm tra xem có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không. Kết quả được trình bày trong Bảng 4. Từ Bảng 4 mối tương quan giữa các biến, ta thấy rằng trong cả 2 mơ hình, có sự
tương quan âm giữa địn bẩy tài chính LEVER và các biến WOMAN (DWOMAN, PWOMEN, BLAU và SHANNON), tuy nhiên là không rõ ràng (khoảng 2 – 3%). Hai biến kiểm sốt cịn lại là ROA và SIZE thì tương quan dương với các biến WOMAN (trừ cặp tương quan ROA – DWOMAN) nhưng độ tương quan là nhỏ, khơng đáng kể. Nhìn chung, khơng có sự tương quan rõ rệt nào giữa các biến độc lập và từ đó có thể khẳng định khơng có sự đa cộng tuyến xảy ra. Ngoài ra các chiều của sự tương quan này đều giống với chiều tương quan trong nghiên cứu của
Mặc dù có sự tương quan từ LNDIR đến SIZE và ngược lại, tuy nhiên con số này là không cao (23.4%). Điều này chứng tỏ việc doanh nghiệp càng lớn chưa chắc đã dẫn đến việc thành viên trong HĐQT nhiều và ngược lại, càng nhiều thành viên trong HĐQT không hẳn sẽ dẫn đến việc tăng giá trị tài sản cho doanh nghiệp.
Q DWOMAN PWOMEN BLAU SHANNON LNDIR LEVER ROA SIZE
Q 1.000 DWOMAN 0.020 1.000 PWOMEN 0.025 0.823 1.000 BLAU 0.023 0.941 0.948 1.000 SHANNON 0.022 0.967 0.925 0.996 1.000 LNDIR 0.084 0.109 0.003 0.043 0.060 1.000 LEVER -0.019 -0.032 -0.032 -0.028 -0.028 -0.027 1.000 ROA 0.388 -0.003 0.016 0.008 0.004 0.024 -0.505 1.000 SIZE 0.172 0.097 0.048 0.072 0.079 0.234 0.336 -0.103 1.000