CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. KIỂM ĐỊNH CHẤT LƯỢNG MÔ HÌNH
3.2.4. Phân tích tác động giữa các biến số
3.2.4.1. Hệ số R2
Theo Nguyễn và Cao (2018), Hệ số R2 là thước đo dự báo mô hình và được tính bằng tương quan bình phương giữa giá trị được dự báo và giá trị của khái niệm nghiên cứu phụ thuộc cụ thể. Hệ số đại diện cho tác động kết hợp của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Gía trị R2 được khuyến nghị nên trên 0 và tiến dần đến 1, chỉ số càng cao cho thấy cấp độ dự báo càng chính xác hơn (Hair và cộng sự, 2019). Cụ thể, nếu hệ số R2 của một mô hình là 0,5, các đầu vào của mô hình sẽ giải thích gần một nửa phương sai quan sát được. Giá trị R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1, với 0,5 đến 0,75 là kết quả tốt nhất.
Hệ số R của biến CE là 0.663 (>0.5) có nghĩa là phương sai của biến độc lập giải thích khoảng 66% phương sai của biến phụ thuộc. Dựa trên kết quả này, áp lực từ các bên liên quan cũng như áp lực từ Covid-19 có ảnh hưởng trực tiếp đến việc chuyển đổi sang nền KTTH. Ngược lại, 3 biến SC, SE và SS có hệ số R lần lượt là 0.451, 0.495 và
0.089 và đều nhỏ hơn 0.5. Điều này cho thấy rằng việc chuyển đổi sang nền KTTH không có mối quan hệ chặt chẽ với 3 biến SC, SE, SS.
Hình 3.8: Hệ số R2
Nguồn: Nhóm tác giả (2022) 3.2.4.2. Hệ số đường dẫn (P Value)
Hệ số đường dẫn đại diện cho các mối quan hệ giả thuyết giữa các khái niệm nghiên cứu. Các hệ số đường dẫn có giá trị chuẩn hóa xấp xỉ trong khoảng -1 và +1. Tuy nhiên, để xem xét liệu hệ số này có ý nghĩa hay không, trị số P phải nhỏ hơn 0,05 để làm cho hệ số đường dẫn có ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2010).
Về trị số P của mô hình này, bảng 3.11 chỉ ra rằng tất cả các trị số P đều thấp hơn 0,05, làm cho tất cả các mối quan hệ có ý nghĩa.
Bảng 3.11: Hệ số đường dẫn
Original
Sample (O)
Sample Mean (M)
Độ lệch chuẩn
T Statistics (|O/STDE V|)
Trị số P Bất lợi và thử thách -> Kinh
tế tuần hoàn
0.262 0.263 0.073 3.583 0.000
Kinh tế tuần hoàn -> Kinh tế bền vững
0.672 0.670 0.047 14.331 0.000
Kinh tế tuần hoàn -> Môi trường bền vững
0.704 0.703 0.038 18.524 0.000
Kinh tế tuần hoàn -> Xã hội bền vững
0.298 0.302 0.058 5.151 0.007
Ưu thế và cơ hội_ -> Kinh tế tuần hoàn
0.454 0.450 0.070 6.470 0.000
Áp lực từ Covid-19 -> Kinh tế tuần hoàn
0.186 0.188 0.069 2.690 0.000
Nguồn: Nhóm tác giả (2022) 3.2.4.3. Đa cộng tuyến
Nguyễn và Cao (2018) đã chỉ ra rằng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập tương quan mạnh với nhau dẫn đến sai lệch và thay đổi hướng mối quan hệ của nó với biến phụ thuộc. Để tính toán đa cộng tuyến, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số VIF.
Nếu VIF quá cao, hệ số đường dẫn có độ lệch lớn giữa các biến nên phải tránh tình trạng này. Hair và cộng sự (2016) tuyên bố rằng mức ngưỡng lí tưởng đối với VIF là thấp hơn 5, nếu không, điều đó giải thích tình trạng thiên lệch cao. Để khắc phục vấn đề này, các nhà nghiên cứu có thể xóa một số biến dư thừa, tạo biến độc lập mới hoặc tăng kích thước mẫu nếu nó không quá phức tạp.
Từ kết quả của Bảng 3.12, có thể thấy hầu hết VIF đều thấp hơn 3, có nghĩa là các biến không bị sai lệch. Có 5 biến VIF cao hơn 3, cụ thể là SC3, SS1, SS2, SS6 VÀ SS7, được đo lần lượt là 3.111, 3.063, 3.316, 3.239 và 3.013. Các biến này không quá thiên lệch nhưng vẫn thiên lệch hơn các biến khác, cụ thể các mục SC3, SS1, SS2, SS6 VÀ SS7 có xu hướng được đánh giá tích cực hơn các mục còn lại.
Bảng 3.12: Đa cộng tuyến BC1 2.051 PC3 1.828 BC2 2.226 PC4 2.446 BC3 2.981 PC5 1.636 BC4 2.056 PC6 2.553 BC5 1.843 SC1 2.771 BC6 2.127 SC2 1.683 BC7 2.635 SC3 3.111 CE1 1.663 SC4 2.000 CE2 2.364 SC5 1.958 CE3 2.341 SC6 1.723 CE4 2.084 SE1 1.701 CE5 1.784 SE2 1.775 CE6 2.803 SE3 1.643 CE7 2.393 SE4 1.627 OP1 1.959 SE5 1.791 OP2 2.009 SS1 3.063 OP3 2.101 SS2 3.316 OP4 2.115 SS3 2.541
OP5 1.942 SS4 2.234 OP6 1.664 SS5 2.714 OP7 2.006 SS6 3.239 PC1 1.765 SS7 3.013 PC2 1.849
Nguồn: Nhóm tác giả (2022)
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Ở chương 3, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phần mềm Microsoft Excel và phần mềm Smart PLS để chạy mô hình SEM-PLS, từ đó phân tích và đo lường mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Để đưa ra được kết quả hợp lý và có độ bao phủ cao, nhóm nghiên cứu đã thu thập thông tin từ 358 người lao động đến từ các doanh nghiệp trên nhiều quốc gia. Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa các biến có tác động qua lại lẫn nhau và đều được chấp nhận, điều đó ứng với việc các áp lực từ bên liên quan và đại dịch Covid-19 có ảnh hưởng đến việc thúc đẩy chuyển sang nền KTTH ở các tổ chức nhằm hướng tới PTBV.