11 [2] Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của công ty năm 2014, 2015,
2.2.3. Phân tích và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới hoạt động quản trị tài trợ dài hạn của công ty
dài hạn của công ty
2.2.3.1. Phát triển bảng hỏi và lựa chọn thang đo
Các biến quan sát trong từng nhân tố của mơ hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên việc phỏng vấn chuyên gia là cán bộ quản trị cao cấp đến từ Cơng ty CPTM Thái Hưng. Theo đó, em sẽ thực hiện phỏng vấn chuyên gia lần lượt theo chủ đề (nhóm yếu tố tác động đến quản trị nguồn tài trợ dài hạn). Cuộc phỏng vấn sẽ dừng hỏi với chủ đề đó khi có 3 chun gia liên tiếp khơng đưa ra được khía cạnh mới. Sau khi có được bảng hỏi (phác thảo), em thực hiện thảo luận “tay đôi” với lãnh đạo của Công CPTM Thái Hưng về tính phù hợp của các biến trong danh sách bảng hỏi (dự thảo). Cuối cùng, bảng hỏi được hoàn thiện và thực điều tra thử nhằm giúp phát hiện lỗi trong diễn đạt để hiệu chỉnh thành bản khảo sát chính thức. (Xem mẫu tại phụ lục số 01)
Thang đo đánh giá các biến quan sát được lựa chọn là thang đo Likert 5 điểm được thể hiện tại bảng 1.1.
2.2.3.2. Tổng thể và mẫu nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu là tồn bộ Cơng ty CPTM tại bộ phận có thực hiên hoạt động quản trị nguồn tài trợ dài hạn. Mẫu nghiên cứu được rút ra từ tổng thể nghiên cứu này. Để sử dụng phân tích khám phá (EFA) chúng ta cần kích thước mẫu lớn, nhưng việc xác định kích thước mẫu phù hợp là việc phức tạp. Các nhà nghiên cứu thường dựa theo kinh nghiệm. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào “kích thước tối thiểu” và ‘số lượng biến đo lường đưa vào phân tích”. Chính vì thế khi nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới quản trị nguồn tài trợ dài hạn, việc xác định kích thước mẫu dược dựa trên các khuyến nghị của các chuyên gia về phân tích nhân tố sau đây:
(a) Hair và cộng sự (2008) cho rằng để sử dụng EFA kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, cố gắng tối đa hóa tỷ lệ trên mỗi biến đo lường là 5:1.
(b) Steven (2002), Habing (2003) cho rằng một nhân tố được coi là tin cậy nếu nhân tố này có từ 3 biến đo lường trở lên.
(c) Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng số lượng quan sát (cỡ mẫu) ít nhất phải gấp 4 đến 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.
Dựa trên các khuyến nghị đó, nghiên cứu đã xây dựng các bảng hỏi theo khuyến nghị của Steve và Habing với số lượng các biến đo lường trong 7 nhóm nhân tố thuộc mơ hình các nhân tố ảnh hưởng tới quản trị nguồn tài trợ dài hạn (hình 1.1) đều từ 3 (xem bảng 1.1). Kích thước mẫu tối thiểu phải đạt được là 120 quan sát.
Phương pháp thu thập và xử lý số liệu khảo sát - Phát triển, thu phiếu và sàng lọc
Gửi phiếu khảo sát giấy tới thành viên có liên quan. Các phiếu khảo sát phản hồi được sàng lọc, loại bỏ phiếu lỗi, các phiếu thiếu đánh giá về mức độ quản trị nguồn tài trợ dài hạn (bỏ trống không trả lời các nhận định liên quan trong các biến phụ thuộc này). Những thông tin trong các phiếu khảo sát hợp lệ sẽ được đưa vào nhập liệu.
- Nhập liệu, mã hóa biến và xử lý
Mẫu nhập liệu được thiết kế dưới dạng bảng tính Ms. Excel, các biến được mã hóa theo kết cấu của phiếu khảo sát. Các thông tin cụ thể trong phiếu khảo sát được nhập liệu theo mã hóa biến với các định dạng số liệu phù hợp. Các biến số đo lường được định dạng theo thang đo Likert 5 điểm (từ 1 đến 5).
Số liệu sau đó được chuyển và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 20 với các nội dụng phân tích được trình bày theo thứ tự sau:
(1) Kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố trong mơ hình (2) Phân tích nhân tố khám phá
(3) Đánh giá bằng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn (4) Phân tích tương quan
(5) Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
(Tiêu chuẩn của nội dung phân tích được thể hiện khái quát tại phụ lục số 02).
a. Kiểm định sự tin cậy của thang đo các nhân tố
Kết quả kiểm định sự tin cậy thang đo của từng nhân tố và biến phụ thuộc cho thấy hệ số Cronbach Alpha của các nhân tố khác nhau. Do đó các nhân tố trong mơ hình và biến phụ thuộc được thiết lập bằng các biến quan sát được xem là tin cậy và phù hợp (bảng 2.5)
Bảng 2.5. Kết quả kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố trong mơ hình STT Nhân tố/biến phụ thuộc Hệ số Cronbach
Alpha
Số biến quan sát
Ghi chú
1 Quy chế của công ty 0,474 3
2 Nhân sự 0,488 3
8 Hoạt động quản trị nguồn tài trợ dài hạn 0,395 3
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
b. Phân tích nhân tố khám phá
Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập trong mơ hình sau khi loại đi các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5, các biến có tính chất đa hướng tải lên nhiều nhân tố thu được kết quả: các biến quan sát hình thành 3 nhóm nhân tố (khác với mơ hình lý thuyết dự kiến có 7 nhóm nhân tố), các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, hệ số KMO lớn hơn 0.5 (0.515), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (p =0.000 <0.05), phương sai giải thích lớn hơn 50% (82,972%) (laoij các biến QC3, NS3, CN1, CN2, CN3, BM1, BM2, BM3, CT1, CT2, CT3, DK1, DK2, DK3, QD2 không thõa mãn) (bảng 2.6). điều đó cho thấy sử dụng phân thích nhân tố khám phá với dữ liệu nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 2.6. Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập
Biến quan sát Thành phần chính
1 2 3
QC1 .667
QC2 .707
NS2 .479
QD1 .882
QD3 .891
KMO 0.515
p- value 0.000
Phương sai giải thích (%) 82,972
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) c. Tạo biến Các nhóm biến độc lập QCV=MEAN(QC1,QC2) NSV=MEAN(NS1,NS2) QDV=MEAN(QD1,QD3) Biến phụ thuộc AHV=MEAN(AH1,AH3).
d. Mức độ rủi ro của quản trị nguồn tài trợ dài hạn và đánh giá của chuyên gia về các yếu tố tác động
Kết quả phân tích từ dữ liệu thu được cho thấy điểm đánh giá về các yếu tố gây rủi ro có sự chênh lệch giữa các yếu tố. Điểm đánh giá cao nhất thuộc về nhân tố QCV (µ =3.9208; SD =0.80439) và thấp nhất ở nhân tố NSV (µ =3.3958; SD =0.90027); mức độ quản tri nguồn tài trợ dài hạn đạt mức dưới trung bình (µ =3.1583; SD =0.94376) (bảng 2.7).
Bảng 2.7. Kết quả đánh giá mức độ và yếu tố ảnh hưởng tới quản trị nguồn tài trợ
dài hạn
Biến nghiên cứu Trung bình (µ) Độ lệch chuẩn (SD)
QCV 3.9208 .80439
NSV 3.3958 .90027
AHV 3.1583 .94376
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) e. Phân tích tương quan
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến nghiên cứu cho thấy giữa quản trị nguồn tài trợ dài hạn có tương quan với tất cả các biến khác (bảng 2.8). Do đó có thể thấy trong thực tế các biến này có mỗi quan hệ tới nhau. Mặt khác ta cũng thấy giữa các biến độc lập trong mơ hình cũng có tương quan với nhau. Vì vậy phân tích hồi quy có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cần được xem xét trước khi kết luận về các kết quả thu được.
Bảng 2.8. Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu
QCV NSV QDV AHV
QCV 1
NSV -.232* 1
QDV .052 .017 1
AHV .130 -.040 .247** 1
*Mức ý nghĩa 0.05 (kiểm định hai phía) **Mức ý nghĩa 0.01 (kiểm định hai phía)
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) f. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu em sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS). Kết quả thu được như sau:
Bảng 2.9. Kết quả phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t p-value Thống kê đa công tuyến R2 hiệu chỉnh F P- value (F) B Sai số chuẩn Beta VIF
Hệ số chặn 1.645 .695 2.368 .020 .051 3.148 .028 QCV .133 .108 .144 1.235 .219 1.060 NSV -.018 .096 -.018 -.191 .849 1.058 QDV .282 .104 .242 2.703 .008 1.004
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Phương trình hồi quy mẫu AHV = 1.645 + 0.282. QDV
Mơ hình hoạt động của các nhân tố tới quản trị nguồn tài trợ dài hạn được khái quát lại như sau: