4.5 .Phân tích tương quan
4.6. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
4.6.1. Kết quả phân tích hồi qui, đánh giá mơ hình và kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích hồi qui
Thực hiện phân tích hồi qui bội với 5 biến độc lập: Giá cả (GC), độ tin cậy (TC), chuyên môn nhân viên (NV), khả năng cung cấp thông tin (TT), khả năng đáp ứng dịch vụ (DV) với biến phụ thuộc là năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics (CT). Sử dụng phương pháp Enter để xây dựng và đánh giá. Ta thu được kết quả sau:
Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình Tóm tắt mơ hình hồi qui
Mơ hình
R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch sai số chuẩn của ước lượng
1 .779a .607 .597 .57330
Bảng 4.13. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Phân tích phương sai ANOVA Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Số bậc tự do Bình phương trung bình F Sig. Hồi qui 104.930 5 20.986 63.850 .000b Phần dư 68.036 207 .329 Tổng cộng 172.967 212
Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi qui bội
Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa điều chỉnh Hệ số hồi qui điều chỉnh t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF Hằng số -.636 .228 -2.787 .006 GC .159 .051 .143 3.131 .002 .909 1.100 TC .263 .045 .302 5.903 .000 .726 1.377 NV .254 .042 .276 6.052 .000 .916 1.091 TT .139 .049 .135 2.826 .005 .832 1.201 DV .323 .048 .338 6.677 .000 .739 1.352 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Ta thấy hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,597, điều này cho thấy rằng mơ hình hồi qui bội đã xây dựng là có phù hợp với các dữ liệu trên thực tế lên đến 59,70%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Từ kết quả của bảng phân tích ANOVA, có thể thấy giá trị Sig.=0,000 nhỏ hơn 0,05, nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, điều này có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng là phù hợp.
Kiểm định đa cộng tuyến
Dùng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để kiểm định đa cộng tuyến. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) nếu VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nhìn vào Bảng kết quả phân tích hồi qui bội có thể thấy giá trị VIF dao động từ 1,091 đến 1,377 nên thỏa điều kiện VIF<10. Nên mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến và không ảnh hưởng đến kết quả hồi qui.
Phương trình hồi qui tuyến tính bội
Tất cả các biến độc lập GC, TC, NV, TT, DV đều có hệ số Beta dương, với gía trị Sig <0,05 nên cả 5 nhân tố này đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi qui. Tất cả hệ số Beta của 5 biến độc lập đều dương, mang dấu (+), cho thấy các biến này có tương quan dương cùng chiều với biến phụ thuộc CT. Điều này phù hợp với các giả thuyết của tác giả đã đề xuất trong mơ hình nghiên cứu. Do đó, phương trình hồi qui tuyến tính bội của các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh như sau:
Phương trình hồi qui chưa chuẩn hóa:
CT = -0,636 + 0,159*GC + 0,263*TC + 0,254*NV + 0,139*TT + 0,323*DV
Trong đó:
-Nhân tố giá cả tăng thêm 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics tăng thêm 0,159 đơn vị (hệ số Beta chưa chuẩn hóa là 0,159, các nhân tố khác không thay đổi).
-Nhân tố độ tin cậy tăng thêm 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics tăng thêm 0,263 đơn vị (hệ số Beta chưa chuẩn hóa là 0,263, các nhân tố khác không thay đổi).
-Nhân tố chuyên môn của nhân viên tăng thêm 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics tăng thêm 0,254 đơn vị (hệ số Beta chưa chuẩn hóa là 0,254, các nhân tố khác không thay đổi).
-Nhân tố khả năng cung cấp thông tin tăng thêm 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics tăng thêm 0,139 đơn vị (hệ số Beta chưa chuẩn hóa là 0,139, các nhân tố khác không thay đổi).
-Nhân tố khả năng đáp ứng dịch vụ tăng thêm 1 đơn vị thì năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics tăng thêm 0,323 đơn vị (hệ số Beta chưa chuẩn hóa là 0,323, các nhân tố khác khơng thay đổi).
Phương trình hồi qui chuẩn hóa:
CT = 0,143*GC + 0,302*TC + 0,276*NV + 0,135*TT + 0,338*DV
Dựa vào phương trình hồi qui chuẩn hóa thì nhân tố DV có ảnh hưởng mạnh nhất đến CT với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,338, thứ hai là nhân tố độ tin cậy (TC), thứ ba là nhân tố chuyên môn của nhân viên (NV), thứ tư là nhân tố giá cả (GC) và cuối cùng là nhân tố khả năng cung cấp thông tin (TT).
Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả nghiên cứu mơ hình hồi qui bội cũng cho thấy năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Logistics sẽ chịu tác động dương từ 5 nhân tố: Giá cả, độ tin cậy, chuyên môn nhân viên, khả năng cung cấp thông tin, khả năng đáp ứng dịch vụ. Do vậy các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận.
Bảng 4.15. Bảng kiểm định giả thuyết Giả Giả
thuyết
Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Nhân tố giá cả có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp
0,002 1,100 Chấp nhận
H2 Nhân tố độ tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp
0,000 1,377 Chấp nhận
H3 Nhân tố chuyên mơn nhân viên có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh
của doanh nghiệp
H4 Nhân tố khả năng cung cấp thơng tin có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp
0,005 1,201 Chấp nhận
H5 Nhân tố khả năng đáp ứng dịch vụ có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp
0,000 1,352 Chấp nhận