2.5. Mơ hình nghiên cứu các yếu/ tố tác động đến năng lực cạnh tranh của
2.5.4. Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
+ Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
+ Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
+ Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mơ hình điều chỉnh đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có mơ hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
NLCT = β0 + β1 * NL + β2 * MLTH+ β3 * DV + β4 * SP + β5 * NLQT + β6 * CN + β7 * NLTC +ε
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Năng lực cạnh tranh (NLCT)
Biến độc lập: Nguồn nhân lực (NL), Mạng lưới và thương hiệu (MLTH), Dịch vụ hỗ trợ (DV), Sản phẩm (SP), Năng lực quản trị (NLQT), Công nghệ (CN), Năng lực tài chính (NLTC)
Bảng 2.13: Các thơng số thống kê của từng biến trong phƣơng trình Hệ số hồi quy chƣa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Sig. VIF
B Sai số
Hằng số 0.541 0.232 2.328 .021** NL 0.227 0.043 0.326 5.331 .000*** 1.665 MLTH 0.107 0.053 0.146 2.034 .043** 2.286 DV 0.15 0.05 0.196 3.013 .003*** 1.889 SP 0.105 0.041 0.149 2.55 .012** 1.513 NLQT 0.148 0.042 0.183 3.521 .001*** 1.206 CN 0.074 0.041 0.089 1.811 .072* 1.082 NLTC 0.082 0.04 0.099 2.024 .044** 1.061
Ghi chú: (*): có ý nghĩa ở mức 10%; (**): có ý nghĩa ở mức 5%; (***): có ý nghĩa ở mức 1%
Dựa vào bảng trên ta thấy: Cả bảy biến đều có ý nghĩa thống kê. Riêng biến CN có ý nghĩa ở mức 10%. Chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau)