2.2 .Thực trạng ngành logistics Việt Nam
4.5 Phân tích tương quan
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Hải quan (CS)
Cơ sở hạ tầng
(IF) Vận chuyển (IS)
Giao hàng
đúng lịch
(TL)
Năng lực logistics (LC)
Khả năng theo dõi hàng (TT) SAS (Sự hài lòng) Hải quan (CS) 1 .000 .000 .000 .000 .000 .316** Cơ sở hạ tầng (IF) .000 1 .000 .000 .000 .000 .563** Vận chuyển (IS) .000 .000 1 .000 .000 .000 .452** Giao hàng đúng lịch (TL) .000 .000 .000 1 .000 .000 .183 ** Năng lực logistics (LC) .000 .000 .000 .000 1 .000 .223 **
Khả năng theo dõi
hàng (TT) .000 .000 .000 .000 .000 1 .248
**
SAS (Sự hài lòng) .316** .563** .452** .183** .223** .248** 1
** Mức ý nghĩa 1%
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến
độc lập là nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan (CS), nhân tố năng lực và chất
lượng dịch vụ logistics (LC), nhân tố sự thuận lợi của việc sắp xếp chuyển hàng đi với giá cạnh tranh (IS), nhân tố sự giao hàng đúng lịch (TL), nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải (IF), nhân tố khả năng theo dõi hàng sau khi gởi (TT) với biến phụ thuộc là sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics trong mơ hình nghiên cứu. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và
giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Dựa vào bảng 4.5 (xem thêm bảng số 15, phụ lục 4) ta có thể thấy các biến độc lập là sáu nhân tố trên khơng có tương quan với nhau do chúng là các nhân tố đã được ước lượng
qua q trình phân tích nhân tố với việc sử dụng kỹ thuật lưu nhân số chuẩn hóa. Trong phân tích nhân tố đã có đủ bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo.
Nhìn sơ bộ qua các hệ số tương quan, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
4.6 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.6.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics là:
SAS = β0 + β1*CS + β2*IF + β3*IS + β4*LC + β5*TT + β6*TL
Các biến độc lập (Xi): (CS) nhân tố độ hiệu quả của quy trình thơng quan, (IF) nhân tố chất lượng cơ sở hạ tầng liên quan đến thương mại và vận tải, (IS) nhân tố sự thuận lợi của việc sắp xếp chuyển hàng đi với giá cạnh tranh, (LC) nhân tố năng lực và chất lượng dịch vụ logistics, (TT) nhân tố khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa sau khi gởi và (TL) nhân tố sự giao hàng đúng lịch.
Biến phụ thuộc (Y): (SAS) sự hài lịng về mơi trường dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics. βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…6)
4.6.2 Kiểm tra các giả định hồi quy
Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể (phụ lục 5). Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std. = ≈ 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan với nhau, giá
trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích cho thấy giá trị d = 2.156 (phụ lục 7), nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (phụ lục 8) cho thấy giá trị sig của các biến hải quan, cơ sở hạ tầng, vận chuyển, năng lực logistics, theo dõi hàng hóa, giao hàng
đúng lịch với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.958, 0.061, 0.218, 0.346, 0.101,
0.211. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.6.3 Hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4.6: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận của biến VIF Hải quan (CS) .316 .035 .316 9.075 .000 1.000 1.000 Cơ sở hạ tầng (IF) .563 .035 .563 16.140 .000 1.000 1.000 Vận chuyển (IS) .452 .035 .452 12.971 .000 1.000 1.000 Giao hàng đúng lịch (TL) .183 .035 .183 5.249 .000 1.000 1.000 Năng lực logistics (LC) .223 .035 .223 6.407 .000 1.000 1.000
Khả năng theo dõi hàng (TT) .248 .035 .248 7.102 .000 1.000 1.000
Biến phụ thuộc: SAS (sự hài lòng)
Dựa vào bảng 4.6, ta thấy giá trị sig của sáu biến phụ thuộc rất nhỏ (0.000), nhỏ hơn 5% nên sáu hệ số hồi quy riêng phần trên đều có ý nghĩa trong mơ hình.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.758 (phụ lục 9). Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 75,8%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 từ bảng phân tích phương sai ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% (phụ lục 10) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội
đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được. Hiện tượng đa cộng tuyến
Sử dụng kỹ thuật lưu nhân số chuẩn hóa, tất cả hệ số phóng đại phương sai VIF =1 (bảng 4.6). Vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các biến độc lập khơng có tương quan với nhau.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.6), hệ số hồi quy của biến độc lập là Infrastructure – Cơ sở hạ tầng (IF) lớn nhất, tiếp đến là biến International shipments – Vận chuyển (IS), biến Customs – Hải quan (CS), biến Tracking and tracing – Khả năng theo dõi hàng (TT), biến Logistics competence – Năng lực logistics (LC) và cuối cùng là biến Timeliness – Giao hàng đúng lịch (TL).
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, thì phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng về mơi trường dịch vụ
logistics của nhà cung cấp dịch vụ logistics là: