4.5.1. Lựa chọn mơ hình hồi quy
Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ của các doanh nghiệp logistics nhỏ và vừa tại Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy đa biến theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS). Đây cũng là phương pháp phổ biến nhất để đánh giá tác động của một hay nhiều biến độc lập đến biến phụ thuộc. Mơ hình có dạng như sau:
CL = β0 + β1*KH + β 2*DH + β3 *HA + β4 *TG + β5 *TT + β6 *GC + ε
Trong đó:
CL là biến phụ thuộc thể hiện chất lượng dịch vụ của các doanh nghiệp logistics nhỏ và vừa tại Thành phố Hồ Chí Minh.
KH (Chất lượng dịch vụ khách hàng), DH (Chất lượng thực hiện đơn hàng), HA (Hình ảnh doanh nghiệp), TG (Tính kịp thời), TT (Chất lượng thơng tin ) và GC (Tính cạnh tranh về giá) là các biến độc lập.
β0: Hệ số chặn của mơ hình, cho biết giá trị của biến phụ thuộc CL khi các biến độc lập nhận giá trị bằng 0.
βi (i = 1 → 6): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến KH, DH, HA, TG, TT, GC. Hệ số hồi quy có ý nghĩa biến phụ thuộc CL sẽ thay đổi βi đơn vị khi biến độc lập Xi thay đổi 1 đơn vị.
e là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi ϭ2 .
4.5.2. Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng 4.11 trình bày tóm tắt kết quả mơ hình hồi quy tuyến tính thơng qua phương pháp hồi quy đa biến ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS. Theo bảng này,
chúng ta cần quan tâm đến R2 và R2 hiệu chỉnh, các hệ số này phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong đó, hệ số R2 hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn độ phù hợp của mơ hình. Dựa vào kết quả, R2 hiệu chỉnh là 0,685 cho biết rằng các biến độc lập chất lượng dịch vụ khách hàng, chất lượng thực hiện đơn hàng, hình ảnh doanh nghiệp, tính kịp thời, chất lượng thơng tin và tính cạnh tranh về giá giải thích được 68,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc Chất lượng dịch vụ. 31,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc còn lại do sự ảnh hưởng của các yếu tố khác chưa được đưa vào mơ hình và do ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4.11: Bảng tóm tắt kết quả hồi quy
Mơ hình R R bình
phương
R bình phương hiệu chỉnh
Phương sai của ước lượng Durbin- Watson 1 0,832a 0.692 0,685 0,31716 2,155 sau: Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS
Bên cạnh đó, để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, tác giả đưa ra giả thuyết
Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 H1: Tồn tại ít nhất 1 βi ( i = 1 → 6)
Bảng 4.12: Kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig 1 Hồi quy 56,813 6 9,469 94,134 0,000b Phần dư 25,248 251 0,101 Tổng 82,060 257 Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS
Điều kiện để giả thuyết H0 bị bác bỏ là giá trị Sig. của F < 0,05. Dựa vào bảng 4.12 ta thấy F có giá trị 94,134 và giá trị Sig bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy, mơ hình nghiên cứu được coi là phù hợp và với mức ý nghĩa 5%, tồn tại ít nhất một biến trong mơ hình có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
4.5.3. Mơ hình hồi quy
Kết quả hệ số hồi quy trình bày trong bảng 4.13, kết quả này thể hiện dưới dạng chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa. Nhìn vào bảng ta thấy giá trị Sig kiểm định t của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 do đó các biến độc lập đều có ý nghĩa và đóng góp vào giải thích biến phụ thuộc, khơng có biến nào bị loại khỏi mơ hình. Bên cạnh đó, các hệ số hồi quy đều mang giá trị dương chứng tỏ rằng các biến độc lập có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào kết quả hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính chưa chuẩn hóa có dạng như sau:
CL= 0,097 + 0,256DH + 0,254GC + 0,161KH + 0,121TG + 0,075HA + 0,070TT + ε
Bảng 4.13: Kết quả hệ số hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa T Sig Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF (Hằng số) 0,097 0,147 0,658 0,511 DH 0,256 0,030 0,337 8,532 0,001 0,783 1,276 HA 0,075 0,028 0,107 2,675 0,008 0,760 1,316 GC 0,254 0,030 0,347 8,399 0,000 0,719 1,392 KH 0,161 0,032 0,199 4,983 0,000 0,771 1,297 TT 0,070 0,031 0,092 2,278 0,024 0,747 1,338 TG 0,121 0,031 0,164 3,913 0,000 0,696 1,437 Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS
Hệ số hồi quy đứng trước các biến độc lập phản ảnh mức độ thay đổi giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị và giữ nguyên các giá trị khác. Ví dụ khi giá trị của biến chất lượng thực hiện đơn hàng tăng lên một đơn vị, các giá trị khác giữ nguyên thì giá trị của biến chất lượng dịch vụ tăng thêm 0,256 đơn vị. Tuy nhiên, giá trị của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa phụ thuộc vào thang đo nên không thể dùng để so sánh mức độ tác động của biến độc lập vào biến phụ thuộc mà phải dùng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa. Do đó, tác giả thiết lập phương trình hồi quy với hệ số hồi quy chuẩn hóa như sau:
CL= 0,347GC + 0,337DH + 0,199KH + 0,164TG + 0,107HA + 0,092TT
Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa này, tác giả xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến chất lượng dịch vụ của các doanh nghiệp logistics nhỏ và vừa tại Thành phố Hồ Chí Minh theo thứ tự quan trọng giảm dần là Tính cạnh tranh về giá, Chất lượng thực hiện đơn hàng, Chất lượng dịch vụ khách hàng, Tính kịp thời, Hình ảnh doanh nghiệp và cuối cùng là Chất lượng thơng tin.
4.5.4. Dị tìm sai phạm giả định cần thiết4.5.4.1 Giả định khơng có đa cộng tuyến 4.5.4.1 Giả định khơng có đa cộng tuyến
Ở bước phân tích hệ số tương quan Pearson, tác giả đã đặt nghi vấn có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra do sự tương quan khá lớn giữa hai cặp biến độc lập HA và TG, GC và TT. Do đó, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF, nếu hệ số này > 2 chứng tỏ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Dựa vào bảng 4.13, hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2, vì vậy có thể kết luận rằng khơng có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.5.4.2 Giả định khơng có tự tương quan
Tác giả tiến hành kiểm tra giả định khơng có tự tương quan bằng cách sử dụng thống kê Durbin-Watson (DW) với giả thuyết như sau:
H0: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư = 0. H1: Hệ số tương quan tổng thể giữa phần dư = 0.
2. Dựa vào bảng 4.14 ta thấy giá trị Durbin Watson 2,155, giá trị này gần bằng 2, như vậy giả thuyết H0 được chấp nhận, hay nói cách khác là khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
4.5.4.3 Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Tác giả sử dụng biểu đồ Histogram để kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư. Tại phụ lục 1.5, giá trị giá trị trung bình của các phần dư xấp xỉ bằng 0 (Mean = -4,33E-16) và độ lệch chuẩn (Std. Dev. = 0,988) gần bằng 1. Hình dạng biểu đồ là một đường cong có dạng hình chng được đặt chồng lên biểu đồ tần số của phần dư, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Do vậy, ta có thể kết luận giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm.
4.5.4.4 Giả định quan hệ tuyến tính giữa các phần dư và phương sai cố định
Giả định liên hệ tuyến tính giữa các phần dư và phương sai cố định của mơ hình được đánh giá thơng qua đồ thị phân tán (Scatter Plot) giữa các phần dư và giá trị dự đoán. Trong đó, giá trị dự đốn chuẩn hóa (Predicted Value) được biểu diễn trên trục tung và giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) được biểu diễn ở trục hồnh. Nếu đồ thị các điểm phân bố phần dư có một hình dạng nhất định thì dữ liệu đã bị vi phạm được giả định liên hệ tuyến tính. Dựa theo kết quả biểu đồ Scatterplot ở phụ lục 1.5 ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường hồnh độ 0, các phần dư thay đổi khơng theo một quy luật, hình dạng cụ thể nào. Do đó ta có thể kết luận, giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
4.5.5. Kiểm định giả thuyết của mơ hình
Ở chương 2, tác giả đã đặt ra 6 giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu. Kết quả kiểm định các giả thuyết này được trình bày cụ thể trong bảng 4.14. Giá trị Sig của tất cả các hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0,05 nghĩa là với mức ý nghĩa 5%, cả 6 giả thuyết đều được chấp nhận. Đồng thời, hệ số beta của các biến độc lập đều mang dấu dương, thể hiện rằng khi một trong các nhân tố được cải thiện theo hướng tích cực thì chất lượng dịch vụ của các doanh nghiệp logistics nhỏ và vừa tại Thành phố Hồ Chí Minh cũng tăng lên.
Bảng 4.14: Kiểm định giả thuyết của mơ hình Giả
thuyết
Mơ tả giả thuyết Sig Kết quả
H1 Chất lượng dịch vụ khách hàng có ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,000 Chấp
nhận H2 Chất lượng thực hiện đơn hàng có ảnh hưởng
đến chất lượng dịch vụ của của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,001 Chấp
nhận H3 Hình ảnh doanh nghiệp có ảnh hưởng đến chất
lượng dịch vụ của của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,008 Chấp
nhận H4 Tính kịp thời có ảnh hưởng đến chất lượng
dịch vụ của của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,000 Chấp
nhận H5 Chất lượng thơng tin có ảnh hưởng đến chất
lượng dịch vụ của của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,024 Chấp
nhận H6 Tính cạnh tranh về giá có ảnh hưởng đến chất
lượng dịch vụ của của các doanh nghiệp logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh.
0,000 Chấp
nhận
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp