Chƣơng 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Phƣơng pháp thu thập, xử lý và phân tích thơng tin
3.5.1. Phương pháp thu thập thông tin
3.5.1.1. Thông tin thứ cấp
Thông tin thứ cấp đƣợc thu thập từ:
- Niên giám thống kê tỉnh Thái Nguyên từ năm 2016 đến năm 2020 của Cục Thống kê tỉnh Thái Nguyên.
- Báo cáo đánh giá kết quả thực hiện nhiệm vụ chính trị giai đoạn 2015-2020; mục tiêu, nhiệm vụ và giải pháp trọng tâm giai đoạn 2020-2025 của Ban cán sự Đảng UBND tỉnh Thái Nguyên; Các văn bản pháp luật khác của UBND tỉnh Thái Nguyên.
-Các tài liệu, số liệu từ các ấn phẩm và các website chuyên ngành liên quan. - Các cơng trình nghiên cứu đã đƣợc cơng bố: báo cáo khoa học, tạp chí, luận án tiến sĩ liên quan,...
3.5.1.2. Thông tin sơ cấp
*Phương pháp điều tra chọn mẫu
Do giới hạn về mặt thời gian và nội dung nghiên cứu nhƣ tác giả đã trình bày tại mục 3.2 Phạm vi nghiên cứu thì đối tƣợng nghiên cứu của luận án là năng lực cạnh tranh của tỉnh.Căn cứ vào đối tƣợng nghiên cứu, thời gian nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu, tác giả không tiến hành điều tra tổng thể, mà lựa chọn phƣơng pháp điều tra chọn mẫungẫu nhiên có chủ đích một số đủ lớn đơn vị đại diện trong toàn bộ cán bộ cơng chức, sau đó sử dụng kết quả thu thập đƣợc tính tốn, suy rộng cho tồn bộ tổng thể chung. Phƣơng pháp điều tra chọn mẫu gồm các bƣớc sau:
- Chọn điểm điều tra: Để đạt đƣợc mục tiêu nghiên cứu, địa điểm điều tra phải đại diện cho vùng nghiên cứu trên phƣơng diện điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và đặc điểm vùng, tác giảtiếp cậnđịa điểm nghiên cứu theo vùng, vì đặc trƣng của năng lực cạnh tranh cấp tỉnh chịu ảnh hƣởng rất lớn bởi các khu công nghiệp, các khu dịch vụ công nên tác giả tiến hành khảo sát tại các huyện/thành phố/ thị xã có ngành cơng nghiệp phát. Đểđảm bảo tính đại diện, tác giả kết hợp với phƣơng pháp chuyên gia (phỏng vấn các nhà quản lý) để chọn điểm nghiên cứu mang tính đại diện của vùng. Kết quả các điểm đƣợc chọn để khảo sát gồm: thành phố Thái Nguyên; thị xã Phổ Yên; huyện Phú Bình và thành phố Sông Công/ 9 huyện/thị xã/thành phố của tỉnh.
+ Phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đƣợc áp dụng nhằm chọn ra các cán bộ công chức tại các cơ quan quản lý các cấp trên địa bàn tỉnh. Cụ thể nhƣ sau:
n = N/(1 + Ne2) Trong đó:
N: số quan sát tổng thể
e: sai số cho phép (thƣờng lấy bằng mức ý nghĩa alpha trong xử lý)
Theo số liệu thống kê từ Sở Nôi vụ tỉnh Thái Nguyên, số lƣợng cán bộ công chức tại các cơ quan công quyền trên địa bàn tỉnh là 1.871 ngƣời, với mức sai số cho phép là 5% cỡ mẫu đƣợc xác định là n = 329,54 quan sát. Để đảm bảo độ chính xác và tính đại diện, tác giả khảo sát 330 cán bộ công chức tại 4 địa phƣơng có số lƣợng doanh nghiệp và nhà đầu tƣ nhiều nhất tỉnh, cụ thể: Thị xã Phổ Yên: 80 ngƣời; thành phố Sơng Cơng 80 ngƣời; huyện Phú Bình: 80 ngƣời; thành phố Thái Nguyên (trung tâm kinh tế - xã hội của tỉnh): 90 ngƣời.
* Nội dung điều tra: Tuổi; trình độ; thâm niên cơng tác; đánh giá của cán bộ công chức về các nhân tố ảnh hƣởng đến năng lực cạnh tranh của tỉnh Thái Nguyên; những thuận lợi, khó khăn của địa phƣơng trong việc thu hút các nhà đầu tƣ; kiến nghị của các cán bộ công chức đƣợc khảo sát nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của tỉnh trong giai đoạn tới...
Bảng 3.10. Thông tin chi tiết mẫu khảo sát
Số lƣợng (ngƣời) Tỷ trọng (%)
Tuổi Dƣới 30 Từ 30 đến 45 tuổi 108 177 32,73 53,64
Trên 45 tuổi 45 13,64
Giới tính Nam Nữ 138 192 41,82 58,18
Trình độ học vấn Trung cấp Đại học - cao đẳng 239 12 72,42 3,64
Trên đại học 79 23,94
Chức vụ Quản lýChuyên viên 282 48 14,55 85,45
Nguồn: Khảo sát của tác giả
3.5.2. Phương pháp xử lý và phân tích thơng tin
3.5.2.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phƣơng pháp thống kê mơ tả đƣợc sử dụng để phân tích các số liệu đã thu thập đƣợc để phân nhóm, tổng hợp số liệu về thực trạng các vấn đề nghiên cứu liên quan đến năng lực cạnh tranh và môi trƣờng thu hút đầu tƣ ở Thái Nguyên. Nội
dung đƣợc tiến hành bao gồm việc sử dụng phƣơng pháp chỉ số, phƣơng pháp thống kê để phân tích biến động của từng chỉ số thành phần và phân tích thực trạng các nhân tố ảnh hƣởng đến NLCN của tỉnh Thái Nguyên. Qua đó tổng hợp số liệu về thực trạng làm căn cứ để đƣa ra các giải pháp phù hợp sau này.
3.5.2.2. Phương pháp thống kê so sánh
Phƣơng pháp thống kê so sánh là phƣơng pháp luôn đƣợc ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu kinh tế - xã hội, tác giả sử dụng phƣơng pháp này phối hợp với các phƣơng pháp khác nhằm so sánh các lợi thế, khó khăn, các diều kiện ảnh hƣởng từ các yếu tố phản ánh năng lực cạnh tranh cấp tỉnh và vấn đề thu hút đầu tƣ tại Thái Nguyên.
Thông qua việc thống kê, so sánh các số liệu thu thập từ nguồn thứ cấp và sơ cấp sẽ cho thấy kết quả thu hút đầu tƣ giữa các vùng, khu vực kinh tế, giữa các ngành, lĩnh vực khác nhau trong tỉnh. Các nội dung tập trung so sánh gồm:
- Chính sách và hiệu quả của các chính sách liên quan đến thu hút đầu tƣ và công tác cải cách thủ tục hành chính; các thể chế liên quan…
- Chất lƣợng nguồn lao động so với nhu cầu tuyển dụng của nhà đầu tƣ - Mức độ đáp ứng về xây dựng kết cấu hạ tầng kinh tế, xã hội
- Quy hoạch và chất lƣợng công tác quy hoạch các khu công nghiệp, cụm điểm cơng nghiệp,…
3.5.2.3. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach s Alpha. Phƣơng pháp Cronbach s Alpha dùng để loại bỏ các câu không phù hợp và hạn chế các câu nhiễu trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach s Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1. Về lý thuyết, Cronbach s Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên, hệ số này chỉ cho biết các đo lƣờng có liên kết với nhau hay khơng, nhƣng khơng cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi hay biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, hệ số tƣơng quan biến - tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả cần đo.
Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thơng thƣờng, thang đó có Cronbach s
Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
- Phương pháp phân tích nhân tố khám phá
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis - viết tắt là EFA) là tập hợp các kỹ thuật phân tích thống kê có liên hệ với nhau dùng để rút gọn một tập K biến quan sát thành một tập F (F<K) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ của các nhân tố với các biến nguyên thủy.
Phƣơng pháp EFA thuộc nhóm các phƣơng pháp phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau vì các biến đƣợc đƣa vào phân tích khơng có biến độc lập và phụ thuộc mà chúng cùng phụ thuộc lẫn nhau. Để chọn số lƣợng nhân tố, ba phƣơng pháp thƣờng sử dụng là: Tiêu chí E = Eigenvalue, tiêu chí điểm uốn, xác định trƣớc số lƣợng yếu tố.
Để dễ dàng trong diễn giải kết quả EFA, ngƣời ta thƣờng dùng phƣơng pháp xoay nhân tố để diễn giải kết quả, có thể xoay vng góc hay khơng vng góc. Để xác định sự phù hợp khi dùng EFA, có thể dùng kiểm định Bartlert hoặc KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). KMO có giá trị từ 0,5 trở lên, các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại và kiểm tra tổng phƣơng sai trích đƣợc (>=50%), hệ số Eigenvalue >=1 đối với mỗi nhân tố mới đạt yêu cầu.
- Phân tích tương quan Correlations
Kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình: giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng nhƣ cung cấp thông tin trực quan về mối tƣơng quan giữa các biến. Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai đại lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này cố mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ.
Trong mơ hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tƣơng quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét mối tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tƣợng đa cộng tuyến.
3.5.2.4. Phương pháp phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy đa biến MVR (Multi Variate Regression) là mơ hình có nhiều biến phụ thuộc định lƣợng và nhiều biến độc lập định tính hoặc định lƣợng. Mơ hình MVR giả định là các biến phụ thuộc khơng có quan hệ với nhau. Vì vậy, thực chất MVR là tập hợp các mơ hình hồi quy bội. Mơ hình hồi quy bội (Multiple
Linear Regression - ký hiệu là MLR) là mơ hình dùng để kiểm định tác động của nhiều biến độc lập định lƣợng vào một biến phụ thuộc định lƣợng.
Sau quá trình kiểm định giá trị của biến (EFA), tiến hành tính tốn nhân số của nhân tố (giá trị nhân tố trích đƣợc trong phân tích nhân tố EFA), các nhân tố đƣợc trích trong phân tích nhân tố đƣợc sử dụng trong phân tích hồi quy để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa 5%.
+ Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.
+ Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter: tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
+ Phƣơng trình hồi quy đa biến cho mơ hình nghiên cứu đề xuất nhƣ sau: Yi = α+ βXi+i
Trong đó:
Yi: Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh X : vectơ các biến giải thích α: hằng số
β: hệ số hồi quy
i: sai số ngẫu nhiên
+ Vận dụng vào mơ hình đề xuất
Mơ hình hồi quy đƣợc sử dụng để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến năng lực cạnh tranh của tỉnh Thái Nguyên có dạng nhƣ sau:
Y=β0+ β1X1+ β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8 +εi Trong đó:
- X1: Nhân tố lợi thế về vị tríđịa lý và tài nguyên - X2: Nhân tố hạ tầng kỹ thuật
- X3: Nhân tố hạ tầng văn hóa, giáo dục, y tế, xã hội
- X4: Nhân tố quy mơ địa phƣơng (về diện tích, GDP, dân số, thị trƣờng nội địa, cụm ngành CN…).
- X5: Nhân tố môi trƣờng kinh doanh - X6: Nhân tố phát triển cụm ngành
- X7: Nhân tố chính sách tài khóa, đầu tƣ, tín dụng, cơ cấu KT. - X8: Nhân tố hoạt động và chiến lƣợc của DN
- Y: Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh. - Kiểm định giả thuyết
+ Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến: R2 + Kiểm định về độ phù hợp của mơ hình
+ Kiểm tra giả định về hiện tƣợng đa cộng tuyến (tƣơng quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị độ chấp nhận (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor): VIF >2 thì có thể nhận xét có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
+ Xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố tác động đến năng lực cạnh tranh của tỉnh Thái Nguyên. Nhân tố có hệ số β càng lớn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn những nhân tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
3.5.2.5. Phương pháp xử lý thông tin
Các thông tin thứ cấp và sơ cấp sau khi thu thập (bao gồm cả thông tin định lƣợng và định tính) sẽ đƣợc tập hợp và xử lý thơng qua excel và trình bày dƣới dạng bảng số liệu, biểu đồ, đồ thị để nhận dạng bản chất và mối liên hệ bản chất giữa các sự kiện. Kết quả sẽ giúp ngƣời nghiên cứu mô tả đƣợc dữ liệu dƣới dạng sơ đồ hoặc biểu thức toán học. Đồng thời, luận án sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến năng lực cạnh tranh cấp tỉnh của Thái Nguyên và phân tích hồi quy mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc.