CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. THỰC TRẠNG KCN VÀ CỘNG ĐỒNG DÂN CƯ TRÊN ĐỊA BÀN CÁC KCN TỈNH BẮC NINH
4.5.2. Kết quả phân tích hồi quy
Xuất phát từ mô hình nghiên cứu đề xuất về những nhân tố ảnh hưởng đến sự HLCDDC đối với sự phát triển của các KCN trên địa bàn tỉnh Bắc Ninh, sau bước phân tích EFA rút trích được 6 nhân tố độc lập (bảng 4.4), 1 biến phụ thuộc (Bảng 4.6), có mô hình hồi quy tuyến tính như sau:
𝐻𝐿𝐶𝐷𝐷𝐶 = 𝛽0+ 𝛽1𝑇𝑁𝑉𝐿 + 𝛽2𝐻𝑇𝑇𝐼 + 𝛽3𝑀𝑇𝑆𝐾 + 𝛽4𝐷𝐷𝑁𝑂 + 𝛽5𝑉𝐻𝑋𝐻 + 𝛽6𝐶𝑄𝐷𝑃 + 𝜀𝑖
Trong đó:
Biến phụ thuộc: HLCDDC - Hài lòng của cộng đồng dân cư
Biến độc lập: TNVL- Thu nhập và Việc làm; HTTI- Cơ sở Hạ tầng và tiện ích;
MTSK- Môi trường và sức khỏe; DDNO- Đất đai nhà ở; VHXH- Văn hóa và xã hội;
CQDP- Chính quyền địa phương.
𝛽0, 𝛽1− 𝛽6, 𝜀𝑖: Hằng số, hệ số hồi quy và sai số ngẫu nhiên,
Nghiên cứu lần lượt tiến hành: kiểm định giả định phương sai của sai số thay đổi (Hình 4.1); kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư (Hình 4.2). Từ kết quả đó phân tích đánh giá độ phù hợp của mô hình theoR bình phương hiệu chỉnh, kiểm định giả định tự tương quan, kiểm định ANOVA và có kết quả mô hình hồi quy tổng thể (Bảng 4.8).
4.5.2.1. Kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Std. predicted value) và phần dư đã được chuẩn hóa (Std. residual), như hình 4.1.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ phần mềm SPSS 23 Hình 4.1 cho thấy: các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.
4.5.2.2. Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (hình 4.2): cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.994). Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu từ phần mềm SPSS 23 4.5.2.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình, kiểm định ANOVA, kết quả hồi qui OLS
Vì nghiên cứu có chủ đề là nghiên cứu khẳng định, do đó trong phân tích hồi quy OLS dựa trên phương pháp Enter đưa biến vào một lượt.
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mô hình, kiểm định ANOVA, kết quả hồi qui OLS
Mô hình tổng thể
Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu
chỉnh Sai số chuẩn
1 ,731a ,534 ,529 ,74915
a, Dependent Variable: HLCDDC
b, Predictors: (Constant), CQDP, DDNO, VHXH, TNVL, MTSK, HTTI ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df
Trung bình bình phương
F Sig,
1 Hồi quy 330,084 6 55,014 98,025 ,000b
Phần dư 287,908 513 ,561
Tổng 617,992 519
Hệ số hồi quy Coefficientsa Mô hình Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số đã chuẩn
hóa
t Sig, Kiểm tra đa cộng tuyến
B
Sai số
chuẩn Beta
Độ chấp nhận
VIF (Hệ số phóng
đại phương
sai)
1 (Hằng số) -1,261 ,214 -5,903 ,000
TNVL ,222 ,033 ,224 6,826 ,000 ,845 1,183
HTTI ,278 ,038 ,243 7,308 ,000 ,821 1,218
MTSK ,297 ,037 ,269 8,120 ,000 ,830 1,205
DDNO ,166 ,030 ,170 5,476 ,000 ,938 1,066
VHXH ,171 ,032 ,167 5,283 ,000 ,905 1,105
CQDP ,253 ,049 ,165 5,209 ,000 ,902 1,108
Durbin – Watson: 2.231
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ SPSS 23
Từ kết quả đánh giá ở Bảng 4.8 cho thấy:
(1) Giả định tự tương quan: Kết quả phân tích ở bảng 4.8 cho thấy 1 < hệ số Durbin - Watson = 2.231 <3 có nghĩa kết luận không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
(2) R2hiệu chỉnh là 0,529: Có nghĩa 6 biến độc lập TNVL, HTTI, MTSK, DDNO, VHXH, CQDP giải thích được 52,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc HLCDDC, còn 47,1% còn lại sẽ được giải thích bởi các nhân tố khác (các biến chưa đưa vào mô hình và sai số ngẫu nhiên).
(3) Phân tích ANOVA: kiểm định F với Sig <0,05 đều có ý nghĩa thống kê, do đó mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu được khảo sát.
(4) Phân tích hồi quy tổng thể: hệ số VIF càng nhỏ thì ước lượng hồi quy càng đáng tin cậy (Hoàng Trọng, 2008), theo phân tích kết quả hệ số VIF< 2 khá tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2010), cho thấy mô hình lựa chọn không có hiện tượng đa cộng tuyến, kết quả phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Như vậy ta có:
Mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa:
𝐻𝐿𝐶𝐷𝐷𝐶 = 0,222 𝑇𝑁𝑉𝐿 + 0,278 𝐻𝑇𝑇𝐼 + 0,297 𝑀𝑇𝑆𝐾 + 0,166 𝐷𝐷𝑁𝑂 + 0,171 𝑉𝐻𝑋𝐻 + 0,253 𝐶𝑄𝐷𝑃 − 1,261
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa:
𝐻𝐿𝐶𝐷𝐷𝐶 = 0,224 𝑇𝑁𝑉𝐿 + 0,243 𝐻𝑇𝑇𝐼 + 0,269 𝑀𝑇𝑆𝐾 + 0,170 𝐷𝐷𝑁𝑂 + 0,167 𝑉𝐻𝑋𝐻 + 0,165 𝐶𝑄𝐷𝑃