CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
YDKNSV TD NT CCQ GDN GDT
1 0 0 0 0 0
0.524 1 0 0 0 0
0.422 0.536 1 0 0 0
0.439 0.472 0.511 1 0 0
0.302 0.422 0.472 0.378 1 0
0.334 0.392 0.415 0.351 0.378 1
Bảng 4.14. Mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Các giá trị Sig. (2-tailed) đều nhỏ hơn 0.01 cho biết các cặp biến này có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy 99% .
Ngoại trừ biến “Thái độ”, các biến độc lập đều có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.5 đối với biến độc lập. Hệ số tương quan của các biến độc lập phần lớn đều nhỏ hơn 0.5, trừ hai biến “Thái độ khởi nghiệp” và “Nhận thức kiểm soát hành vi” có hệ số tương quan đạt 0.536, ta sẽ phải chú ý tới hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra giữa hai biến này.
4.4.2. Hồi quy đa biến
Vì biến YDKNSV là biến phụ thuộc chỉ có hai giá trị 0 và 1, hay còn gọi là biến Dummy. Ta tiến hành hồi quy nhị phân (Binary Logistic) vì khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ vi phạm các giả định, dễ thấy nhất là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì không phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thông thường. Ta tiến hành phân tích nhị phân bằng phần mềm SPSS và thu được kết quả.
Ý định khởi nghiệp
Tỷ lệ chính xác Đã và đang Chưa
Ý định khởi nghiệp Đã và đang 55 23 88.3%
Chưa 15 113 70.5%
Tỷ lệ chính xác chung 81.6%
Bảng Classification cho thấy phân loại đối tượng “Đã và đang có ý định khởi nghiệp” và “Không có ý định khởi nghiệp” dựa trên hai tiêu chí là quan sát thực tế và dự đoán.
Ta có :
- Trong 128 trường hợp quan sát “Không có ý định khởi nghiệp”, có 113 trường hợp “Không có ý định khởi nghiệp”, vậy tỷ lệ dự đoán đúng là 88.3%.
- Trong 78 trường hợp quan sát “Đã và đang có ý định khởi nghiệp”, có 55 trường hợp “Đã và đang có ý định khởi nghiệp”, tương tự tỷ lệ dự đoán đúng là 70.5%
Như vậy, ta có trung bình tỷ lệ dự báo đúng là 81.6%.
β E(β) S.E. Sig.
Constant -9.117 0.00 5.608 0.018
TD 2.645 14.090 1.069 0.013
NT 0.360 1.434 0.314 0.251
CCQ 0.840 2.316 0.309 0.007
GDN 0.009 1.009 1.342 0.995
GDT -1.414 0.243 1.002 0.158
GDNxGDT 0.633 1.883 0.340 0.063
GDNxTD -0.527 0.591 0.369 0.154
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy nhị phân Binary Logistic
Với mức ý nghĩa 10%, ta nhận thấy Sig kiểm định Wald của biến độc lập TD, CCQ và GDNxGNT nhỏ hơn 0.1, nên có ảnh hưởng đến “Ý định khởi nghiệp của sinh viên”. Các biến NT, GDN, GDT và GDNxTD có Sig lớn hơn 0.1 nên không có tác động đến “Ý định khởi nghiệp của sinh viên” nên ta buộc phải loại bỏ khỏi mô hình.
Theo kết quả của bảng trên, ta có phương trình hồi quy Logistic:
𝒍𝒏 [ 𝑷𝒊
𝟏 − 𝑷𝒊] = −𝟗. 𝟏𝟏𝟕 + 𝟐. 𝟔𝟒𝟓𝑻𝑫 + 𝟎. 𝟖𝟒𝟎𝑪𝑪𝑸 + 𝟎. 𝟔𝟑𝟑𝑮𝑫𝑵 ∗ 𝑮𝑵𝑻 Ý nghĩa của phương trình trên:
- Giá trị β của đều lớn hơn 0, nên tất cả các biến đều có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc.
- Khi “Thái độ khởi nghiệp” cao, “Chuẩn chủ quan” cao và “Giáo dục khởi nghiệp trong và ngoài trường” cao thì sẽ tăng khả năng hình thành ý định khởi nghiệp ở sinh viên, trong đó biến “Thái độ khởi nghiệp” có ảnh hưởng lớn nhất đến “Ý định
khởi nghiệp của sinh viên”, lần lượt tiếp đến là “Chuẩn chủ quan” và “Giáo dục khởi nghiệp trong và ngoài trường”.
Điểm mạnh của Binary Logistic là khả năng dự báo nên dựa vào phương trình trên ta có thể đưa ra phương trình mô hình dự báo theo tính chất của hồi quy nhị phân.
𝑷𝒊 = 𝑬 (𝒀 = 𝟏
𝑿) = 𝒆(−𝟗.𝟏𝟏𝟕+𝟐.𝟔𝟒𝟓𝑻𝑫+𝟎.𝟖𝟒𝟎𝑪𝑪𝑸+𝟎.𝟔𝟑𝟑𝑮𝑫𝑵∗𝑮𝑵𝑻)
𝟏 + 𝒆(−𝟗.𝟏𝟏𝟕+𝟐.𝟔𝟒𝟓𝑻𝑫+𝟎.𝟖𝟒𝟎𝑪𝑪𝑸+𝟎.𝟔𝟑𝟑𝑮𝑫𝑵∗𝑮𝑵𝑻)
=> Kết luận:
Các nghiên cứu trước đây đa số đều sử dụng mô hình OLS và SEM để chỉ ra ảnh hưởng của các yếu tố tới Ý định khởi nghiệp của sinh viên. Bài nghiên cứu của nhóm có thể là bài đầu tiên sử dụng phương pháp hồi quy nhị phân Binary Logistic để
tiến hành phân tích ảnh hưởng của các yếu tố Thái độ khởi nghiệp, Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi và Giáo dục khởi nghiệp tới Ý định khởi nghiệp của sinh viên khối ngành kinh tế trên địa bàn Thành phố Hà Nội.
Mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động tới ý định khởi nghiệp của sinh viên khối ngành kinh tế với điều kiện môi trường Việt Nam, từ đó đưa ra một số kết luận về mối quan hệ giữa các yếu tố với ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Nhóm kiểm định 07 giả thuyết và có 03 giả thuyết được chấp nhận và 04 giả thuyết bị bác bỏ. Theo đó, Nhận thức kiểm soát hành vi không có ảnh hưởng tới Ý định khởi nghiệp của sinh viên khối ngành kinh tế trên địa bàn Thành phố Hà Nội, Giáo dục ngoài và giáo dục trong trường đại học không ảnh hưởng trực tiếp tới ý định khởi nghiệp sinh viên mà chỉ ảnh hưởng khi kết hợp lại với nhau. Trong các giả thuyết từ H1 tới H7, ta chấp nhận các giả thuyết H1, H2 và H6, tương ứng với các biến độc lập “Thái độ khởi nghiệp”, “Chuẩn chủ quan” và “Giáo dục khởi nghiệp trong và ngoài nhà trường”. Giả thuyết H3, H4, H5 và H7 bị bác bỏ nên các biến liên quan sẽ không có tác động đến “Ý định khởi nghiệp của sinh viên”
GT Nội dung Kết quả
H1 Thái độ khởi nghiệp ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Chấp nhận
H2 Chuẩn chủ quan ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Chấp nhận
H3 Nhận thức kiểm soát hành vi ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Bác bỏ
H4 Giáo dục khởi nghiệp trong nhà trường ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Bác bỏ
H5 Giáo dục khởi nghiệp ngoài nhà trường ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Bác bỏ
H6 Giáo dục khởi nghiệp trong và ngoài nhà trường ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Chấp nhận
H7 Giáo dục ngoài nhà trường và thái độ khởi nghiệp cùng ảnh hưởng cùng chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Bác bỏ
Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng đã thử bổ sung thêm các biến Giới tính, Ngành học, Nghề nghiệp chính cũng như bỏ biến GDN. Kết quả chi tiết sẽ được trình bày tại phụ lục.
(1) Thêm biến định tính vào mô hình.
- Thêm biến Giới tính:
Khi thêm biến Giới tính vào mô hình, ta nhận thấy Sig. của biến Giới tính là 0.392 > 0.1 và các biến có ý nghĩa ít hơn so với mô hình được hiệu chỉnh nên trường hợp này ta sẽ bỏ qua.
- Thêm biến Ngành học
Khi thêm biến Ngành học vào mô hình, ta nhận thấy Sig. của biến Ngành học là 0.110 > 0.1 và số biến có ý nghĩa ít hơn so với mô hình được hiệu chỉnh nên trường hợp này ta sẽ bỏ qua.
- Thêm biến Nghề nghiệp chính
Khi thêm biến Nghề nghiệp chính vào mô hình, ta nhận thấy Sig. của biến Nghề nghiệp chính là 0.156 > 0.1 và số biến có ý nghĩa ít hơn so với mô hình được hiệu chỉnh nên trường hợp này ta sẽ bỏ qua.
(2) Bỏ biến GDN
Khi nhóm tiến hành bỏ biến GDN, tuy nhiên kết quả đưa ra có sự khác biệt rất lớn với kết quả của mô hình hiệu chỉnh nên nhóm đã loại bỏ trường hợp này.