4.3. YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LIÊN KẾT TRONG PHÁT TRIỂN RỪNG GỖ NGUYÊN LIỆU KHU VỰC MIỀN TRUNG VIỆT NAM RỪNG GỖ NGUYÊN LIỆU KHU VỰC MIỀN TRUNG VIỆT NAM
4.3.2. Liên kết dọc: Liên kết giữa công ty chế biến lâm sản với hộ nông dân trồng rừng trồng rừng
Đề tài đã khảo sát 65 HGĐ tham gia liên kết. Kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng tham gia liên kết được đánh giá thông qua các bước kiểm định như sau:
4.3.2.1. Kiểm định chất lượng yếu tố bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Trong nghiên cứu này, tác giả đã tiến hành kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua 18 biến quan sát (chi tiết tại phụ lục PL-2.1, trang 178) nhằm loại bỏ các biến không có ý nghĩa ra khỏi mô hình. Kết quả nghiên cứu được tổng hợp trong bảng 4.46 (chi tiết tại phụ lục PL-2.2, trang 179-181).
Bảng 4.46. Biến đặc trưng và yếu tố chất lượng tốt
STT Yếu tố Biến đặc trưng (biến quan sát) Cronbach's Alpha của yếu tố
1 HQKT HQKT1 HQKT2 HQKT3 0,684
2 CCLK CCLK1 CCLK2 CCLK3 0,722
3 HLK HLK1 HLK2 HLK3 0,644
4 DDSP DDSP1 DDSP2 DDSP3 0,671
5 CSNN CSNN1 CSNN2 CSNN3 0,701
6 CQDP CQDP1 CQDP2 CQDP3 0,681
7 SSTG SSTG1 SSTG2 SSTG3 0,734
Nguồn: Tổng hợp số liệu khảo sát (2016, 2017)
119
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy, các biến đã đảm bảo Hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 (Đinh Phi Hổ, 2014); và 7 yếu tố tiềm năng đạt trị số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và đạt chất lượng kiểm định tốt với 21 biến đặc trưng được chấp nhận (Kết quả kiểm định từng yếu tố và các biến quan sát theo Phụ lục PL- 2.2, trang 179-181).
4.3.2.2. Phân tích Nhân tố khám phá
a. Tính thích hợp của EFA và tương quan của các biến quan sát
Kết quả phân tích chỉ số KMO = 0,547 (PL-2.2.1, trang 184), thỏa mãn điều kiện: 0,5<KMO<1 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); như vậy, phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Với kết quả kiểm định Bartlett có độ tin cậy trên 95% (Sig. <0,05), cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Qua phân tích mô hình EFA cho thấy, mô hình vẫn giữ nguyên 06 yếu tố ảnh hưởng tiềm năng có giá trị Eigenvalue lớn hơn 01 và được giữ lại trong mô hình phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Sử dụng ma trận xoay (Rotated Component Matrix) và chấp nhận các hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,75 (Đinh Phi Hổ, 2014), mô hình đã loại ra 08 biến quan sát, giữ lại 10 biến và được điều chỉnh như trong bảng 4.47.
Bảng 4.47. Ma trận xoay yếu tố (Rotated Component Matrix Yếu tố (Component)
1 2 3 4 5 6
CCLK2 0,909
HQKT2 0,882
CCLK1 0,800
HQKT1 0,791
CSNN3 0,912
HLK3 0,910
DDSP3 0,794
CQDP2 0,783
CSNN2 0,795
HLK1 0,778
Eigenvalues 4,363 3,237 1,973 1,771 1,063 1,005
Cumulative 19,628 32,347 43,806 54,856 65,219 74,511 Nguồn: Xử lý số liệu khảo sát (2016, 2017)
120
Thực hiện EFA cho ra kết quả gồm 6 yếu tố với tổng phương sai trích được là 74,511% nghĩa là 6 yếu tố giải thích được 74,511% sự sẵn sàng tham gia liên kết (kết quả tại Phụ lục PL-2.2, trang 185), còn lại 25,489% là do các yếu tố khác chưa được xem xét đến giải thích cho vấn đề sẵn sàng tham gia liên kết. Các thang đo sau khi đánh giá và kết cấu lại có 6 thành phần, và gồm 10 biến quan sát. Các thành phần được đặt tên theo tính chất của các biến quan sát và tổng hợp trong bảng 4.48.
Bảng 4.48. Mô hình điều chỉnh qua kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá
TT Yếu tố Biến quan sát Giải thích yếu tố 1 HQKT (F1) HQKT1, HQKT2, CCLK1, CCLK2 Hiệu quả kinh tế
2 DHLK (F2) CSNN3, HLK3 Đặc điểm hộ liên kết
3 DDSP (F3) DDSP3 Đặc điểm sản phẩm
4 CQDP (F4) CQDP2 Tác động của Chính quyền
địa phương
5 CSNN (F5) CSNN2 Chính sách Nhà nước
6 TTN (F6) HLK1 Tăng thu nhập
7 SSTG (Y) SSTG1, SSTG2, SSTG3 Sẵn sàng tham gia liên kết Nguồn: Xử lý số liệu khảo sát (2016, 2017) b. Phân tích hồi quy
Đề tài sử dụng hệ số Pearson’s để phân tích tương quan giữa 6 yếu tố (các biến độc lập) với biến sẵn sàng tham gia liên kết (biến phụ thuộc). Kết quả cho thấy biến Sẵn sàng tham gia liên kết tương quan với hầu hết các biến nghiên cứu khác và có hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê (α<0,01). Đưa 6 yếu tố như đã đặt tên ở trên vào phân tích hồi quy nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến bằng phương pháp Enter, kết quả lần cuối như sau:
Bảng 4.49. Đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô hình tổng quát (Model Summaryb)
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn Mức ý nghĩa
1 0,956a 0,913 0,905 0,3089 0,000
a. Predictors: (Constant), F6, F5, F4, F3, F2, F1.
b. Dependent Variable: Y_SSTG
Nguồn: Xử lý số liệu khảo sát (2016, 2017)
121
Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy 90,5% thay đổi trong sự sẵn sàng tham gia liên kết được giải thích bởi 06 yếu tố độc lập của mô hình.
Mức độ phù hợp của mô hình được kiểm định qua chỉ số ANOVA cho thấy, với giá trị Sig.<0,01 (kết quả tại PL-2.2.2, trang 190) có thể kết luận mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế, hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99,9%. Độ phóng đại phương sai (VIP) nhỏ hơn 10 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), như vậy các biến độc lập không có tương quan với nhau, không có dấu hiệu của đa cộng tuyến. Tổng hợp kết quả được nêu trong bảng 4.50.
Bảng 4.50. Ảnh hưởng của các yếu tố đến mức độ sẵn sàng tham gia liên kết dọc của hộ gia đình trong phát triển rừng gỗ nguyên liệu
Các biến độc lập
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Mức ý nghĩa
(Sig.) VIF B Sai số chuẩn Beta
(Hằng số) 3,18E-18 0,038 0,000 1,000
HQKT (F1) 0,080 0,039 0,080 2,061 0,044 1,000
DHLK (F2) 0,622 0,039 0,622 16,115 0,000 1,000
DDSP (F3) 0,249 0,039 0,249 6,436 0,000 1,000
CQDP (F4) 0,170 0,039 0,170 4,403 0,000 1,000
CSNN (F5) 0,409 0,039 0,409 10,596 0,000 1,000
TTN (F6) 0,511 0,039 0,511 13,242 0,000 1,000
R2 = 0,913. R điều chỉnh = 0,905. Kiểm định F = 102,065. Mức ý nghĩa (Sig.) = 0,000 Nguồn: Tổng hợp số liệu khảo sát (2016, 2017) Qua bảng trên ta có phương trình hồi quy:
SSTG (Y) = 0,080F1 + 0,622F2 + 0,249F3 + 0,170F4 + 0,409F5 + 0,511F6 Các hệ số hồi quy chuẩn hóa nhằm xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập, các hệ số này có thể chuyển đổi thành dạng phần trăm như sau:
Biến DHLK đóng góp 30,47%, biến TTN đóng góp 25,04%, biến CSNN đóng góp 20,04%, biến DDSP đóng góp 12,20%, biến CQDP đóng góp 8,33%, biến HQKT đóng góp 3,92% ảnh hưởng đến sự sẵn sàng tham gia liên kết.
Vậy, có thể khẳng định các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng tham gia liên kết của hộ nông dân theo thứ tự tầm quan trọng giảm dần là: (1) Đặc điểm HGĐ
122
tham gia liên kết; (2) Tăng thu nhập; (3) Chính sách Nhà nước; (4) Đặc điểm sản phẩm; (5) Tác động của chính quyền địa phương; (6) Hiệu quả kinh tế.
Bảng 4.51. Vị trí quan trọng của các yếu tố
Biến độc lập Tên biến Giá trị tuyệt đối %
DHLK (F2) Đặc điểm hộ liên kết 0,622 30,47
TTN (F6) Tăng thu nhập 0,511 25,04
CSNN (F5) Chính sách Nhà nước 0,409 20,04
DDSP (F3) Đặc điểm sản phẩm 0,249 12,20
CQDP (F4) Tác động của Chính
quyền địa phương 0,170 8,33
HQKT (F1) Hiệu quả kinh tế 0,080 3,92
Tổng số 2,041 100,00