Chương 3 : MƠ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình nghiên cứu
Dựa vào các nghiên cứu của Olutunla và Obamuyi (2008) và Quan Minh Nhựt, Lý Thị Phương Thảo (2014) và điều chỉnh một số biến cho phù hợp với thực trạng DNNVV tỉnh Kiên Giang, mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL tại các DNNVV được xây dựng như sau:
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp lý thuyết 2016
Mơ hình định lượng nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của DNNVV được đề xuất như sau:
ROA = β0 + β1X1 +… + β10X10 + εi (3.1)
ROE = β0 + β1X1 +… + β10X10 + εi (3.2)
i: Hệ số hồi quy của biến độc lập thứ i; Xi: Yếu tố ảnh hưởng thứ i;
: phần dư (sai số) của mơ hình hồi quy.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được kiểm tra, làm sạch dữ liệu trước khi nhập liệu vào phần mềm Stata/SE 12.0. Tùy theo từng mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu như sau:
Đối với mục tiêu 1: Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL tại các DNNVV tỉnh Kiên Giang.
Sử dụng phương pháp tổng hợp từ các nghiên cứu trước về các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL tại DNNVV.
Đối với mục tiêu 2: Đo lường sự ảnh hưởng của các yếu tố đến TSSL tại các DNNVV tỉnh Kiên Giang.
Sử dụng mơ hình hồi quy đa biến (OLS) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của DNNVV tỉnh Kiên Giang. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, cần thực hiện các kiểm định sau:
Kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95%, nghĩa là mức ý nghĩa của kiểm định (P>|t|) nhỏ hơn 0,05, kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mức độ giải thích và phù hợp của mơ hình. Nếu R2 hiệu chỉnh càng lớn thì mức độ giải thích của mơ hình càng cao.
Hiện tượng đa cộng tuyến, là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể khơng có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF), điều kiện là VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi. Theo Đinh Phi Hổ (2014), sử dụng kiểm định White để kiểm tra hiện tượng phương sai phần dư thay đổi. Tiêu chuẩn
đánh giá: so sánh mức ý nghĩa của kiểm định (Prob > Chi2) với 5%, nếu mức ý nghĩa của kiểm định > 5% thì khơng có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi; Ngược lại, nếu mức ý nghĩa của kiểm định ≤ 5% thì có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi.
Khi xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, sử dụng vòng lặp robustness trong phần mềm thống kê Stata để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi (Trần Thị Tuấn Anh, 2014).
Đối với mục tiêu 3: Đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế sự ảnh hưởng của các yếu tố tiêu cực đến TSSL tại các DNNVV tỉnh Kiên Giang.
Sử dụng phương pháp tổng hợp kết quả phân tích từ mục tiêu 1 và mục tiêu 2 để đề xuất giải pháp.