CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích định lượng các nhân tố ảnh hưởng đến FDI Nhật Bản vàoViệt
4.1.4.1 Phân tích tương quan
Dựa vào bảng 4.5 ta cĩ thể thấy hệ số tương quan giữa nhân tố quyết định đầu tư (DT) với 6 biến độc lập TC, NL, MT, CS, CP, HT cao (thấp nhất là 0.492) và trị Sig
đều nhỏ (< 0.05). Sơ bộ ta cĩ thể kết luận 6 biến độc lập TC, NL, MT, CS, CP, HT cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến DT. Tuy nhiên, ma trận tương chỉ nĩi lên mối tương quan giữa các biến nên chỉ đưa ra nhìn tổng quan sơ bộ mà khơng cĩ quyết định gì trong việc quyết định biến nào ảnh hưởng, biến nào khơng ảnh hưởng lên biến phụ thuộc.
Bảng 4.5 Ma trận tương quan Pearson
DT TC NL MT CS CP HT
DT Tương quan Pearson 1 .557** .492** .567** .541** .543** .578**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
TC Tương quan Pearson .557** 1 .524** .539** .294** .419** .437**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
NL Tương quan Pearson .492**
.524** 1 .464** .304** .318** .373**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
MT Tương quan Pearson .567** .539** .464** 1 .301** .412** .409**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
CS Tương quan Pearson .541** .294** .304** .301** 1 .293** .334**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
CP Tương quan Pearson .543** .419** .318** .412** .293** 1 .483**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
HT Tương quan Pearson .578** .437** .373** .409** .334** .483** 1 Tương quan Pearson .000 .000 .000 .000 .000 .000
4.1.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp giữa 6 nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là quyết định đầu tư, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Kết quả phân tích hồi qui lần tại bảng 4.6, các giá trị Sig. tương ứng với các biến TC, NL, MT, CS, CP, HT đều nhỏ hơn mức ý nghĩa (<0.05). Vì vậy, cĩ thể khẳng định các biến này cĩ ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.6 Kết quả hồi qui
Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hĩa
Hệ số hồi qui
đã chuẩn hĩa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hệ số chặn -.005 .201 -.027 .978 TC .112 .041 .146 2.756 .006 .570 1.756 NL .069 .033 .102 2.064 .040 .656 1.524 MT .135 .036 .192 3.764 .000 .618 1.619 CS .253 .039 .284 6.456 .000 .827 1.210 CP .208 .055 .183 3.790 .000 .684 1.462 HT .221 .051 .214 4.328 .000 .657 1.522
4.2 Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.7) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.7 ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 51.969 6 8.662 64.176 .000 a Residual 32.257 239 .135 Total 84.226 245 a. Predictors: (Constant), HT, CS, NL, CP, MT, TC b. Dependent Variable: DT
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.607 (bảng Model Summaryb). Điều này nĩi lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 60.70%.
Bảng 4.8 Model Summaryb
Model R R Square R² điều chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .786a .617 .607 .36738 1.927
Hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả cho thấy hệ số phĩng đại phương sai (VIF) để đo lường đa cộng tuyến (bảng 4.6) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.2.1 Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định phương sai của sai số khơng đổi: Kết quả kiểm định tương quan
hạng Spearman với lệnh sao lưu phần dư (COMPUTE ABS1=ABS(RES_1)) cho thấy giá trị sig của các biến TC, NL, MT, CS, CP, HT (bảng số 15, phụ lục 4) với giá trị tuyệt đối của phần dư đều lớn hơn 0.05, nghĩa là phương sai của sai số khơng đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số khơng đổi khơng bị vi phạm.
Giả định liên hệ tuyến tính: được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter
cho phần dư chuẩn hĩa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hĩa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Giả định phần dư cĩ phân phối chuẩn: biểu đồ phân tán của phần dư cho
thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.98768 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư cĩ phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng cĩ tương quan giữa các phần dư: Kết quả phân tích hồi
quy bội cho thấy giá trị d = 1.927 (bảng 4.8) nằm trong vùng chấp nhận nên khơng cĩ tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng cĩ tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm. Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên cĩ thể sử dụng được.
Đồ thị 4.1 Biểu đồ tần số Histogram