CN CS PT NL XT TV DT
DT Pearson
Correlation 0,559** 0,626** 0,523** 0,256** 0,315** 0,466** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
** Tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 1% ; N = 276
4.4 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết thuyết
Nguồn: Kết quả điều tra 2013
Từ mơ hình nghiên cứu và kết quả phân tích nhân tố, tác động của các nhân tố môi trƣờng đầu tƣ đến Quyết định đầu tƣ của các nhà đầu tƣ có thể đƣợc thể hiện thơng qua phƣơng trình tuyến tính nhƣ sau:
DT = β0 + β1*CN + β2*CS + β3*NL + β4*PT + β5*XT + β6*TV
Trong đó:
DT: Quyết định đầu tƣ FDI của các nhà đầu tƣ Đông Bắc Á vào các khu công nghiệp tỉnh Đồng Nai.
CN: Hạ tầng các khu cơng nghiệp tỉnh Đồng Nai.
CS: Chế độ, chính sách thu hút đầu tƣ FDI của chính quyền tỉnh Đồng Nai. NL: Nguồn nhân lực.
PT: Sự phát triển công nghiệp hỗ trợ. XT: Các hoạt động xúc tiến đầu tƣ.
TV: Các dịch vụ hỗ trợ, tƣ vấn đầu tƣ.
β0 : Hằng số (hay hệ số chặn) là giá trị mong muốn của biến phụ thuộc, khi các biến độc lập có giá trị bằng 0.
βk(k=1-6): hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố, thể hiện mối quan hệ giữa một biến độc lập với biến phụ thuộc, khi các biến độc lập khác khơng thay đổi. Lúc đó, khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị, thì biến phụ thuộc thay đổi βk đơn vị.
4.4.1 Kết quả phân tích, đánh giá và kiểm định độ phù hợp mơ hình hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày tại Bảng 4.5. Các hệ số của phƣơng trình sẽ đƣợc xác định bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến trong mơ hình đƣợc đƣa vào phân tích cùng lúc theo phƣơng pháp Enter.
Bảng 4.5 Hệ số mơ hình hồi quy tuyến tính
Model
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,491 0,164 2.995 .003 CN 0,146 0,018 .298 8.204 .000 .840 1.191 CS 0,159 0,022 .290 7.284 .000 .700 1.430 NL 0,167 0,031 .183 5.338 .000 .944 1.060 PT 0,141 0,019 .286 7.591 .000 .783 1.277 XT 0,107 0,029 .127 3.695 .000 .934 1.071 TV 0,149 0,021 .248 6.980 .000 .877 1.140
Nguồn: Kết quả điều tra 2013 Kết quả phân tích thể hiện ở Bảng 4.5 cho thấy, các biến độc lập là Chế độ và chính sách đầu tƣ (CS); Hạ tầng Khu cơng nghiệp (CN); Công nghiệp phụ trợ (PT), Nguồn nhân lực (NL), Xúc tiến đầu tƣ (XT) và Dịch vụ hỗ trợ đầu tƣ (TV) có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy đã thỏa các giả định đặt ra, đồng thời có sự phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Về trọng số (hệ số) hồi quy của phƣơng trình tuyến tính: theo Nguyễn Đình Thọ (2012), thì trọng số hồi quy thể hiện dƣới hai dạng là chƣa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) và chuẩn hóa (Standardized Coefficients). Vì giá trị của trọng số hồi quy
chƣa chuẩn hóa phụ thuộc vào thang đo nên khơng thể sử dụng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình đƣợc. Thay vào đó, trọng số hồi quy chuẩn hóa (trọng số đã chuẩn hóa các biến) đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động giữa biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn, nghĩa là biến đó tác động lớn đến biến phụ thuộc. Do vậy, phƣơng trình tuyến tính của mơ hình có dạng:
DT = 0,298*CN + 0,290*CS + 0,183*NL + 0,286*PT + 0,127*XT +
Kết quả này cho thấy 06 biến độc lập đều có ảnh hƣởng cùng chiều đến quyết định đầu tƣ thực hiện dự án tại các khu công nghiệp tỉnh Đồng Nai ở mức tin cậy 95%. Trong đó, chất lƣợng hạ tầng tại các khu cơng nghiệp tỉnh Đồng Nai có tác động mạnh nhất đến quyết định đầu tƣ của các nhà đầu tƣ Đông Bắc Á (hệ số beta = 0,298); tiếp theo là chế độ chính sách thu hút đầu tƣ của chính quyền tỉnh Đồng Nai (hệ số beta = 0,290); sự phát triển của các ngành công nghiệp phụ trợ (hệ số beta = 0,286); chất lƣợng dịch vụ tƣ vấn hỗ trợ đầu tƣ (hệ số beta = 0,248); nguồn nhân lực địa phƣơng (hệ số beta = 0,183); hoạt động xúc tiến đầu tƣ (hệ số beta = 0,127).
Mơ hình hồi quy có R2 hiệu chỉnh (thể hiện tại Bảng 4.6) là 0,694, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu (với 6 biến độc lập) ở mức 69,4%. Hay nói cách khác là 69,4% sự thay đổi về Quyết định đầu tƣ của nhà đầu tƣ (DT) đƣợc giải thích bởi 06 biến độc lập là Chế độ và chính sách đầu tƣ (CS); Hạ tầng Khu công nghiệp (CN); Công nghiệp phụ trợ (PT), Nguồn nhân lực (NL); Xúc tiến đầu tƣ (XT) và Dịch vụ tƣ vấn hỗ trợ đầu tƣ (TV).
Bảng 4.6 Hệ số xác định và kiểm định Durbin-Watson
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 0,837 0,701 0,694 0,20897 1,821
Nguồn: Kết quả điều tra 2013 Bên cạnh đó để xem xét độ phù hợp của mơ hình (với giả thuyết Ho: βk = 0), nếu xác suất đại lƣợng F thống kê ở Bảng 4.7 nhỏ, thì giả thuyết nêu trên sẽ bị bác bỏ.
Kết quả phân tích cho thấy F có giá trị Sig. rất nhỏ = 0,000 (nhỏ hơn 0,05), nên có đủ căn cứ để bác bỏ giả thuyết hệ số R2 của tổng thể = 0. Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.7 Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 27,547 6 4,591 105,138 0,000
1 Residual 11,746 269 0,044
Total 39,293 275
Nguồn: Kết quả điều tra 2013
4.4.2 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Mơ hình hồi quy địi hỏi một số giả định, nghĩa là những tính tốn trong mơ hình hồi quy chỉ có nghĩa khi các giả định này đƣợc thỏa mãn (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cần kiểm định gồm:
4.4.2.1 Giả định liên hệ tuyến tính
Để đánh giá mức độ phù hợp giữa đƣờng thẳng vẽ đƣợc từ mơ hình tuyến tính với tập dữ liệu quan sát, ngƣời ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồ thị phân tán đƣợc vẽ giữa giá trị chuẩn đoán (Standardized predicted value) (trục hồnh) và phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) (trục tung) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh tung độ 0 (xem Phụ lục G). Nhƣ vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
4.4.2.2 Kiểm định giả định phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi
Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (Heteroskedasticity) làm các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không chệch nhƣng không hiệu quả (tức là không phải ƣớc lƣợng phù hợp nhất), ƣớc lƣợng của các phƣơng sai bị chệch khiến ta đánh giá nhầm về chất lƣợng của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do vậy, kiểm định tƣơng quan hạng Spearman đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết là phƣơng sai của sai số không thay đổi (hệ số tƣơng quan hạng của tổng thể bằng 0).
Kết quả phân tích tƣơng quan hạng Spearman giữa phần dƣ mơ hình sau khi lấy trị tuyệt đối (ABSres1) với các biến độc lập thể hiện ở Bảng 4.8 cho thấy: giá trị Sig. của các biến lớn hơn mức ý nghĩa của nó, nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết ban đầu là phƣơng sai sai số khơng thay đổi. Mơ hình khơng vi phạm giả định đã cho.
Bảng 4.8 Kiểm định Spearman giữa phần dƣ và các biến độc lập
CN CS PT NL XT TV ABSRes1
Spearman's rho ABSres1
Correlation
Coefficient -.016 .038 .015 -.010 .069 -.033 1.000 Sig. (2-
tailed) .792 .528 .801 .871 .251 .580 . 4.4.2.3Giả định về phân phối chuẩn của phần
dƣ
Nguồn: Kết quả điều tra 2013
Biểu đồ tần xuất của phần dƣ có thể đƣợc sử dụng để kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ. Thật không hợp lý khi kỳ vọng rằng các phần dƣ quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn, vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Nếu nghiên cứu có mẫu lớn, phân phối của phần dƣ có thể xem nhƣ tiệm cận chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Biểu đồ tần xuất của phần dƣ (xem Phụ lục I) cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn trên đồ thị, với giá trị trung bình rất nhỏ (xấp xỉ bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,989 (xấp xỉ bằng 1). Nghĩa là phân phối chuẩn của phần dƣ đƣợc xem nhƣ có phân phối chuẩn và khơng vi phạm giả định ban đầu.
4.4.2.4 Giả định về tính độc lập của sai số
Đại lƣợng Durbin-Watson đƣợc thống kê nhằm kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau, với giả thuyết Ho: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0. Đại lƣợng này có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, đại lƣợng này sẽ gần bằng 2. Giá trị đại lƣợng này nếu thấp (và nhỏ hơn
2) có nghĩa là các phần dƣ gần nhau có tƣơng quan thuận. Giá trị đại lƣợng này lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dƣ có tƣơng quan nghịch (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Durbin-Watson đƣợc thống kê ở Bảng 4.6 có giá trị là 1,821 (gần bằng 2), nên có thể kết luận các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, hay các phần dƣ trong mơ hình độc lập với nhau.
4.4.2.5 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến có xảy ra hay khơng, ta phải đo lƣờng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Hair & ctg (2006, theo Nguyễn Đình Thọ 2012) cho rằng nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10, thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR. Trong thực tế, VIF>2 cũng cần phải cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Kết quả phân tích bảng 4.5 cho thấy VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do vậy khơng có dấu hiệu xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
4.5 Phân tích ảnh hƣởng của biến định tính
Để xem xét ành hƣởng của các biến định tính đối với các biến của mơ hình nghiên cứu, ta thực hiện việc mã hóa và đƣa trực tiếp vào mơ hình nghiên cứu nhƣ những biến độc lập. Kết quả thu đƣợc thông qua phân tích sẽ cho biết thêm nhiều thông tin về mức độ ảnh hƣởng và ý nghĩa của các biến định tính này đối với mơ hình.
4.5.1 Ngành nghề đầu tƣ
Giả định: Ngành nghề đầu tƣ có ảnh hƣởng đến mơ hình. Trƣớc khi đƣa vào mơ hình hồi quy, ta thực hiện chuyển biến định tính Ngành nghề đầu tƣ thành biến định lƣợng bằng cách mã hóa thành các giá trị 0 (ngành nghề khác) và 1 (nhóm ngành Cơng nghiệp phụ trợ). Tiến hành phân tích hồi quy biến NNmh với các biến độc lập của mơ hình đƣợc kết quả tại Bảng 4.9, phƣơng trình hồi quy tổng quát dạng:
DT = 0,264*CN + 0,271*CS + 0,161*NL + 0,240*PT + 0,097*XT + 0,189*TV + 0,238*NNmh
Bảng 4.9 Kết quả phân tích tác động của Ngành nghề đến mơ hình nghiên cứu Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .800 .159 5.022 .000 TV .113 .021 .189 5.510 .000 .816 1.225 CS .149 .020 .271 7.291 .000 .695 1.439 CN .129 .017 .264 7.717 .000 .820 1.219 PT .118 .018 .240 6.738 .000 .753 1.327 NL .147 .029 .161 5.025 .000 .933 1.072 XT .081 .027 .097 2.981 .003 .914 1.093 NNmh .223 .034 .238 6.595 .000 .738 1.355
Nguồn: Kết quả điều tra 2013 Từ đó suy ra, phƣơng trình hồi quy của ngành nghề thuộc nhóm Cơng nghiệp phụ trợ là:
DT = 0,264*CN + 0,271*CS + 0,161*NL + 0,240*PT + 0,097*XT + 0,189*TV + 0,238
Vậy, phƣơng trình hồi quy của ngành nghề thuộc nhóm khác là:
DT = 0,264*CN + 0,271*CS + 0,161*NL + 0,240*PT + 0,097*XT + 0,189*TV
Từ phƣơng trình hồi quy của 02 nhóm ngành nghề có thể kết luận rằng: khi các yếu tố về Chế độ và chính sách đầu tƣ; Hạ tầng Khu công nghiệp; Công nghiệp phụ trợ; Nguồn nhân lực; Xúc tiến đầu tƣ và Dịch vụ hỗ trợ đầu tƣ (TV) khơng thay đổi, thì quyết định đầu tƣ vào các dự án có ngành nghề thuộc nhóm Cơng nghiệp phụ trợ sẽ cao hơn đầu tƣ vào những nhóm ngành nghề khác 0,189 đơn vị.
4.5.2 Vốn đầu tƣ
Giả định:Vốn đầu tƣ có ảnh hƣởng đến mơ hình. Trƣớc khi đƣa vào mơ hình hồi quy, ta thực hiện chuyển biến định tính Vốn đầu tƣ thành biến định lƣợng bằng cách mã hóa thành các giá trị 0 (vốn dƣới 30 tỷ (1,5 triệu USD)) và 1 (vốn từ 30 tỷ trở lên). Tiến hành phân tích hồi quy biến Vmh với các biến độc lập của mơ hình đƣợc kết quả tại Bảng 4.10, phƣơng trình hồi quy tổng quát dạng:
DT = 0,283*CN + 0,279*CS + 0,184*NL + 0,274*PT + 0,123*XT + 0,239*TV + 0,075*Vmh
Bảng 4.10 Kết quả phân tích tác động của Vốn đầu tƣ đến mơ hình nghiên cứu Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) TV CS .531 .143 .153 .164 .021 .022 .239 .279 3.236 6.685 6.969 .001 .000 .000 .861 .686 1.161 1.458 1 CN .138 .018 .283 7.676 .000 .806 1.241 PT .135 .019 .274 7.225 .000 .764 1.309 NL .167 .031 .184 5.382 .000 .943 1.060 XT .104 .029 .123 3.585 .000 .930 1.075 Vmh .076 .038 .075 2.015 .045 .796 1.256
Nguồn: Kết quả điều tra 2013 Từ đó suy ra, phƣơng trình hồi quy của dự án có vốn đầu tƣ từ 20 tỷ đồng (1 triệu USD) trở lên là :
DT = 0,283*CN + 0,279*CS + 0,184*NL + 0,274*PT + 0,123*XT + 0,239*TV + 0,075 Vậy, phƣơng trình hồi quy của dự án có vốn đầu tƣ dƣới 20 tỷ đồng là:
DT = 0,283*CN + 0,279*CS + 0,184*NL + 0,274*PT + 0,123*XT + 0,239*TV
Từ phƣơng trình hồi quy của 02 nhóm dự án phân theo quy mơ vốn đầu tƣ có thể kết luận rằng: khi các yếu tố về Chế độ và chính sách đầu tƣ; Hạ tầng Khu công nghiệp; Công nghiệp phụ trợ; Nguồn nhân lực; Xúc tiến đầu tƣ và Dịch vụ hỗ trợ đầu tƣ khơng thay đổi, thì quyết định đầu tƣ vào các dự án có vốn đầu tƣ lớn (từ 20 tỷ (1 triệu USD) trở lên) sẽ cao hơn quyết định đầu tƣ vào các dự án có vốn đầu tƣ nhỏ 0,075 đơn vị.
4.5.3 Quốc gia
Giả định:Quốc gia đầu tƣ có ảnh hƣởng đến mơ hình. Trƣớc khi đƣa vào mơ hình hồi quy, ta thực hiện chuyển biến định tính Quốc gia thành biến định lƣợng bằng cách mã hóa 03 biến định tính 1 (Nhật Bản), 2 (Hàn Quốc) và 3 (Trung Quốc) thành 02 biến giả là QGmh1 (Nhật Bản) và QGmh2 (Hàn Quốc). Tiến hành phân tích hồi quy các biến giả QGmh1 và QGmh2 với các biến độc lập của mơ hình đƣợc kết quả tại Bảng 4.11, phƣơng trình hồi quy tổng quát dạng:
DT = 0,265*CN + 0,259*CS + 0,161*NL + 0,247*PT + 0,111*XT + 0,243*TV + 0,167*QGmh1
Unstandardized Standardized CoefficientsCoefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
Bảng 4.11 Kết quả phân tích tác động Quốc gia đầu tƣ đến mơ hình nghiên cứu
1 (Constant) .784 .172 4.558 .000 TV .146 .021 .243 7.047 .000 .870 1.149 CS .142 .021 .259 6.637 .000 .677 1.476 CN .129 .017 .265 7.389 .000 .806 1.241 PT .122 .018 .247 6.604 .000 .737 1.357 NL .147 .030 .161 4.825 .000 .925 1.082 XT .094 .028 .111 3.324 .001 .920 1.087 QGmh1 .150 .034 .167 4.348 .000 .703 1.422 QGmh2 -.016 .029 -.020 -.548 .584 .813 1.231
Nguồn: Kết quả điều tra 2013 Từ đó suy ra, phƣơng trình hồi quy của dự án có vốn đầu tƣ đến từ Nhật Bản nhƣ sau:
DT = 0,265*CN + 0,259*CS + 0,161*NL + 0,247*PT + 0,111*XT + 0,243*TV + 0,167 Vậy, phƣơng trình hồi quy của dự án có vốn đầu tƣ nƣớc ngồi từ các quốc gia cịn lại nhƣ sau:
DT = 0,265*CN + 0,259*CS + 0,161*NL + 0,247*PT + 0,111*XT + 0,243*TV
Từ phƣơng trình hồi quy của các dự án phân theo quốc gia đầu tƣ có thể kết luận rằng: khi các yếu tố về Chế độ và chính sách đầu tƣ; Hạ tầng Khu công nghiệp; Công nghiệp phụ trợ; Nguồn nhân lực; Xúc tiến đầu tƣ và Dịch vụ hỗ trợ đầu tƣ (TV) khơng thay đổi, thì quyết định đầu tƣ thực hiện dự án của các nhà đầu tƣ Nhật Bản sẽ cao hơn quyết định đầu tƣ của các nhà đầu tƣ đến từ các quốc gia Hàn Quốc và Trung