CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.3. Mối quan hệ giữa các biến
4.3.1. Tƣơng quan đơn
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để lƣợng hóa mối quan hệ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng ta sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson (r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính, càng tiến gần về 1 thì quan hệ này càng mạnh và càng tiến gần về 0 thì quan hệ này càng yếu. <0,3: tƣơng quan ở mức thấp; 0,3≤ <0,5: tƣơng quan ở mức trung bình; 0,5≤ <0,7: tƣơng quan khá chặt chẽ; 0,7≤ <0,9: tƣơng quan chặt chẽ; ≥0,9: tƣơng quan rất chặt chẽ. Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan này chỉ cho ta một số nhận định ban đầu, không đi đến kết luận nào. Vì trong một số trƣờng hợp mặc dù hai biến có quan hệ chặt chẽ với nhau nhƣng hệ số tƣơng quan vẫn gần 0 nếu nhƣ dạng của mối quan hệ này là phi tuyến. Và hệ số tƣơng quan này khơng phải lúc nào cũng nói lên mối quan hệ nhân quả. Để biết hai biến thực sự có mối quan hệ nhân quả hay khơng chúng ta cần phải chạy mơ hình hồi quy phức tạp hơn.
Bảng 4.14. Hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 C 1 2 Scale ,277** 1 3 L_Limited 0,094 ,439** 1 4 L_Joint ,134** ,231** -,112* 1 5 S_Paper 0,005 0,06 0,006 -0,036 1 6 S_TextApp -,139** ,217** ,194** -0,076 -,125* 1 7 S_Elec -0,027 -0,039 0,076 -0,041 -0,068 -,146** 1 8 S_PubPrint -0,031 -0,026 0,035 -0,045 -0,075 -,160** -0,087 1 9 S_Rubber ,130* 0,044 0,026 -0,008 -0,1 -,213** -,116* -,127* 1 10 S_FabMetal -,186** -,153** -,111* -0,068 -,112* -,240** -,131* -,143** -,191** 1 11 S_FoodBev ,153** -,193** -,155** ,154** -,122* -,261** -,143** -,156** -,208** -,234** 1 12 Age ,160** 0,036 -,175** 0,056 0,052 -,181** -0,021 -0,079 0,098 0,05 0,033 1 13 NewEquip 0,094 0,086 ,117* 0,035 -,105* ,166** -0,085 -0,026 -,147** -0,06 ,136** -,264** 1 14 Edu_Own 0,048 ,392** ,396** 0,082 0,002 ,170** 0,05 0,1 -0,072 -0,06 -,133** -,238** ,165** 1 15 Know_EnvLaw ,267** ,251** ,208** 0,095 ,122* -0,09 0,087 0,016 0,021 -,109* 0,002 -0,012 ,101* ,228** 1 16 Profit -0,013 0,064 -0,003 0,088 0,039 -0,095 -0,024 -0,088 -0,052 ,101* 0,064 -0,049 -0,006 0,007 -0,034 1 17 Invest 0,028 ,113* ,113* -0,023 -0,032 0,073 -0,03 ,105* 0,039 -0,034 -0,086 0 -0,033 0,093 0,079 -0,083 1 18 Export ,150** ,373** ,170** ,304** -0,055 ,140** -0,043 -0,068 -0,047 -,115* 0,051 0,044 0,052 ,128* ,119* 0,093 -0,04 1 19 Ex_OECD ,241** ,374** ,163** ,312** 0 0,067 -0,063 0,019 0,014 -0,071 -0,02 0,033 0,039 ,129* 0,041 0,044 -0,012 ,624** 1 20 Sal_Cons 0,017 -,188** -0,082 -0,052 -,107* -0,088 0,03 0,042 -,150** -0,073 ,330** -0,085 0,098 -0,05 -0,018 0,07 -0,061 -0,066 -0,051 1 21 Inspect_Past ,245** ,114* ,101* ,125* -0,008 -0,012 -0,024 -0,075 0,064 -0,022 0,078 0,002 0,065 ,136** ,191** -0,031 -0,017 ,101* ,163** -0,014 1 22 Inspect_Pre ,220** ,284** ,128* ,193** 0,027 -0,089 0,011 -0,053 0,063 0,002 0,069 -0,012 ,143** ,137** ,234** 0,002 -0,037 ,114* ,183** 0,013 ,302** 1 23 Bride_Freq ,177** ,142** 0 ,157** -0,017 -0,024 -,128* 0,033 ,124* 0,005 -0,066 0,095 -0,024 0,047 0,014 ,122* -0,05 ,198** ,196** -0,06 -0,033 -0,062 1 24 Net_Gov -0,058 0,09 0,012 0,025 -,110* ,106* -0,07 -0,028 0,087 -0,062 0 -0,063 -0,014 0,074 0,077 -0,092 0,087 0,013 0,06 0,037 -0,047 0,022 ,110* 1 Nguồn dữ liệu: Kết quả tính tốn hệ số tƣơng quan Pearson.
Ghi chú: **: tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 1% (2-tailed); *: tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 5% (2-tailed).
Ma trận tƣơng quan Pearson trên cho thấy với 24 biến (bao gồm cả biến độc lập và phụ thuộc), sẽ tạo ra (24+1)x24/2=300 cặp quan hệ, trong đó có 106 cặp quan hệ có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Hầu hết giá trị tuyệt đối của r có giá trị nhỏ hơn 0,3, tức là tƣơng quan thấp. Cặp quan hệ có cho giá trị cao nhất (giữa xuất khẩu và xuất khẩu trực tiếp) cũng chỉ có giá trị 0,624. Do đó, chúng tơi kỳ vọng khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến diễn ra trong mơ hình với bộ dữ liệu này. Biến phụ thuộc C (doanh nghiệp có giấy phép mơi trƣờng hay khơng?) quan hệ có ý nghĩa về mặt thống kê với 13/23 biến cịn lại. Một số biến độc lập cũng có quan hệ với nhiều biến độc lập cịn lại, nhƣ biến Scale (quy mơ doanh nghiệp) quan
4.3.2. Kiểm định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định danh hoặc định danh với thứ bậc thì có thể sử dụng kiểm định Pearson Chi- square.
Bảng 4.15. Kiểm định Pearson Chi- square giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập
C (EC?)
p
Scale (quy mô doanh nghiệp) 205,306 0,005
L_Limited (công ty TNHH) 7,728 0,021
L_Joint (công ty cổ phần) 8,780 0,012
S_Paper (ngành giấy) 0,538 0,764
S_TextApp (ngành dệt và may mặc) 9,095 0,011
S_Elec (ngành máy móc điện tử, máy tính, đài phát thanh,
truyền hình) 15,820 0,000
S_PubPrint (ngành in ấn và xuất bản) 0,995 0,608
S_Rubber (ngành cao su) 6,379 0,041
S_FabMetal (ngành kim loại đúc sẵn) 13,161 0,001
S_FoodBev (ngành thực phẩm và đồ uống) 16,693 0,000
Age (số năm đã hoạt động của doanh nghiệp) 66,797 0,255 NewEquip (tỷ lệ máy móc/ thiết bị có thời gian đã sử dụng
dƣới 5 năm) 78,912 0,001
Edu_Own (Số năm đi học chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý) 21,252 0,505 Know_EnvLaw (hiểu biết về pháp luật môi trƣờng) 40,752 0,000
Profit (lợi nhuận/ tổng tài sản 2007) 754,889 0,484
Invest (tỷ lệ lợi tức dành cho đầu tƣ mới) 396,836 0,002 Export (tỷ lệ doanh số bán ra từ xuất khẩu trực tiếp) 28,808 0,150 Ex_OECD (xuất khẩu trực tiếp qua các nƣớc phát triển?) 24,124 0,000 Sal_Cons (tỷ lệ sản xuất cho ngƣời tiêu dùng) 38,283 0,093 Inspect_Past (nƣớc thải có đƣợc đo lƣờng trong quá khứ?) 23,475 0,000 Inspect_Pre (nƣớc thải có đƣợc đo lƣờng khối lƣợng/ nồng
độ bởi cơ quan quản lý/ doanh nghiệp?) 18,995 0,000
Bride (Số lần đƣa hối lộ) 22,685 0,004
Net_Gov (Mạng lƣới chính trị gia, cơng chức) 13,620 0,034
Số liệu bảng trên cho thấy có 17/23 biến độc có quan hệ với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 10%, trong đó nhóm biến đại diện cho đặc điểm doanh nghiệp có 9/12 biến, nhóm biến đại diện cho nhận thức có ½ biến, nhóm biến đại diện cho tình hình hoạt động tài chính có ½ biến, nhóm biến đại diện cho áp lực có 4/5 biến và nhóm biến đại diện cho quan hệ với chính quyền có 2/2 biến. Các biến độc lập khơng có quan hệ với biến phụ thuộc bao gồm: 2 biến đại diện cho ngành nghề sản xuất, Age (số năm đã hoạt động), Edu_Own (số năm đi học chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý), Profit (lợi nhuận/ tổng tài sản 2007), Export (tỷ lệ doanh số bán ra từ xuất khẩu trực tiếp). Mặc dù các biến này khơng có quan hệ có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc, nhƣng các biến này vẫn đƣợc sử dụng trong phân tích hồi quy vì lý thuyết và quan sát thực tế chứng minh rằng các biến này có ảnh hƣởng đến mức độ tuân thủ quy định BVMT của doanh nghiệp.