Thọ và Trang (2005)
A11 Cước vận tải rẻ Bổ sung
A12 Chi phí đền bù, giải phóng mặt bằng hợp lý Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005) - Thành phần Chế độ chính sách và dịch vụ kinh doanh gồm 15 biến quan sát, ký hiệu từ B1 – B15 (xem Bảng 2.2):
Bảng 2.2: Thang đo Chế độ chính sách và dịch vụ kinh doanh
Ký
hiệu Biến quan sát Nguồn
B1 Thủ tục cấp chứng nhận đầu tư, đăng ký kinh doanh đơn giản thuận tiện
Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005)
B2 Thủ tục cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất đơn giản nhanh chóng
Nguyễn Anh Tuấn (2012)
B3 Thủ tục cấp phép (đầu tư) xây dựng đơn giản thuận tiện
Nguyễn Anh Tuấn (2012)
B4
Thủ tục cấp phép khác (phương án phòng cháy, tác động môi trường, giấy phép lao động cho người nước ngoài, …) đơn giản
Nguyễn Anh Tuấn (2012)
B5 Văn bản pháp luật có liên quan được triển khai kịp
thời đến doanh nghiệp Thọ và Trang (2005)Điều chỉnh từ
B6 Hệ thống thuế rõ ràng Điều chỉnh từ
Thọ và Trang (2005)
B7 Thủ tục hải quan nhanh gọn Thọ và Trang (2005)
B8 Dịch vụ hành chính pháp lý nhanh chóng Thọ và Trang (2005)
B9 Chính quyền địa phương hỗ trợ chu đáo cho DN Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005) Thọ và Trang (2005)
B10 Hệ thống ngân hàng đáp ứng được yêu cầu. Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005) Thọ và Trang (2005)
B11 Thủ tục vay vốn đơn giản, thuận tiện Thọ và Trang (2005)
B12 Các trung tâm xúc tiến đầu tư, thương mại hỗ trợ tốt
cho doanh nghiệp Bổ sung
B13 Các dịch vụ hỗ trợ phát triển doanh nghiệp (tư vấn,
đào tạo, tiếp thị, …) đa dạng Thọ và Trang (2005) Điều chỉnh từ
B14 Chất lượng các dịch vụ hỗ trợ và phát triển doanh nghiệp tốt
Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005)
B15 Công tác bảo vệ bản quyền, nhãn hiệu hàng hóa chặt chẽ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thọ và Trang (2005)
- Thành phần Môi trường sống và kinh doanh gồm các 9 biến quan sát, ký hiệu từ C1 – C9 (xem Bảng 2.3)
Bảng 2.3: Thang đo Môi trường sống và kinh doanh
Ký
hiệu Biến quan sát Nguồn
C1 Điểm vui chơi giải trí hấp dẫn Thọ và Trang (2005)
C2 Người dân thân thiện Thọ và Trang (2005)
C3 Chi phí sinh hoạt hợp lý Điều chỉnh từ
Thọ và Trang (2005)
C4 Trường đào tạo nghề đáp ứng được yêu cầu của
doanh nghiệp Thọ và Trang (2005)Điều chỉnh từ
C5 Người lao động có kỷ luật và ý thức lao động cao Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005) Trang (2005)
C6 Dễ dàng tuyển dụng cán bộ quản lý giỏi tại địa
phương Thọ và Trang (2005)
C7 Nguồn lao động phổ thông dồi dào (lao động không có kỹ năng)
Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005)
C8 Khả năng tiếp thu và vận dụng công nghệ của lao
động tốt Bổ sung
C9 Học viên tốt nghiệp tại trường đào tạo nghề có thể
- Thành phần Sự hài lòng của doanh nghiệp gồm 5 biến quan sát, ký hiệu từ D1 – D5 (xem bảng 2.4):
Bảng 2.4: Thang đo Sự hài lòng của doanh nghiệp
Ký
hiệu Biến quan sát Nguồn
D1 Doanh nghiệp hài lòng với cơ sở hạ tầng của tỉnh. Bổ sung
D2 Doanh nghiệp hài lòng với chính sách và dịch vụ
kinh doanh của địa tỉnh. Bổ sung
D3 Doanh nghiệp hài lòng với môi trường sống và kinh
doanh của tỉnh. Bổ sung
D4 Doanh thu của doanh nghiệp tăng trưởng theo mong
muốn Thọ và Trang (2005)Điều chỉnh từ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
D5 Doanh nghiệp đạt lợi nhuận như mong muốn Điều chỉnh từ Thọ và Trang (2005) Trang (2005)
2.3 Nghiên cứu định lƣợng:
Mục đích của nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định mô hình lý thuyết đã được đặt ra, đo lường sự hài lòng của các doanh nghiệp đang đầu tư, kinh doanh tại tỉnh Phú Yên đối với môi trường kinh doanh ở đây.
2.3.1 Mẫu nghiên cứu và phƣơng pháp thu thập số liệu:
Sử dụng kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất với phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Thông tin được thu thập phục vụ cho nghiên cứu được tập hợp theo bảng câu hỏi chi tiết (Phụ lục 02) và thực hiện phỏng vấn trực tiếp chủ doanh nghiệp.
Cỡ mẫu: mục đích của việc xác định cỡ mẫu là để giảm đi công lao động và chi phí làm thí nghiệm. Điều quan trọng là chọn cỡ mẫu như thế nào mà không làm mất đi các đặc tính của mẫu và độ tin cậy của số liệu đại diện cho tổng thể.
Nhiều nhà nghiên cứu đòi hỏi có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu là lớn thì hiện nay chưa xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc phương pháp ước lượng sử dụng. Nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML3 thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 mẫu (Hair & ctg, 1983), hay ít nhất là 200 mẫu (Hoelter). Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số ước lượng (Thọ & Trang, 2007) hay 15 mẫu cho một biến (Kỳ & Hùng, 2007). Tuy nhiên, số lượng mẫu cũng xác định trên số lượng tổng thể nghiên cứu (bằng 1/10 qui mô mẫu) (Nguyễn Viết Lâm, 2007]).
Theo kinh nghiệm, nguyên tắc chọn mẫu là = số biến × 5 là số mẫu tối thiểu. Như vậy cỡ mẫu của nghiên cứu này là 205 (41 biến × 5). Trong thời gian tháng 8 – tháng 10 năm 2013, tác giả đã phát ra 240 bảng câu hỏi, thu về 225 bảng câu hỏi nhưng có 12 phiếu không hợp lệ. Như vậy, cuối cùng tác giả thu được 213/240 mẫu đạt yêu cầu (đạt 88,75%).
2.3.2 Phƣơng pháp phân tích số liệu: 2.3.2.1 Phƣơng pháp thống kê mô tả:
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu.
Các đại lượng thống kê mô tả: - Mean: Số trung bình cộng.
- Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - df: Tần số.
- Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
2.3.2.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s alpha):
Độ tin cậy của thang đo thường được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Ý nghĩa của việc đánh giá Cronbach’s alpha là xem xét xem thang đo đó có đo cùng một khái niệm hay không. Nói cách khác, trong một thang đo có chỉ số Cronbach’s alpha cao chứng tỏ những đáp viên được hỏi sẽ hiểu cùng một khái niệm. Và có câu trả lời đồng nhất – tương đương nhau – qua mỗi biến quan sát của thang đo. Cronbach’s alpha phải được thực hiện trước để loại các biến rác (garbage items) trước khi thực hiện phân tích EFA. Quá trình này có thể giúp tránh được các biến rác vì các biến rác này có thể tạo nên các nhân tố giả (artifical factors) khi phân tích EFA (Churchill 1979). [3]
Điều kiện khi chạy Cronbach’s alpha:
- Hệ số cronbach’s alpha ≥ 0,6 nhưng tốt hơn là > 0,7 (Nunnally và Burnstein, 1994). - Hệ số tương quan biến – tổng > 0,3.
2.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Theo Hair & ctg (1988,111), Factor loading (trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading lớn hơn hoặc bằng 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải đáp ứng thoả mãn các yêu cầu: - Trọng số nhân tố (Factor loading) >= 0,5.
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố): 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): đây là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm.
- Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal components – rút các thành phần chính với phép xoay Varimax – xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. [3]
2.3.2.3 Phân tích hồi quy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập. Tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. [3]
Các bước xây dựng mô hình hồi quy:
Bước 1: Xem xét ma trận hệ số tương quan. Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mô hình. Mô hình hồi quy được đánh giá mức độ phù hợp qua hệ số xác định R2
, R2 càng gần 1 thì mô hình hồi quy đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 thì mô hình hồi quy càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Đối với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, hệ số R2 điều chỉnh sẽ là thước đo phù hợp về mức độ phù hợp của mô hình.
Bước 3: Kiểm định sự phù hợp của mô hình. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể sử dụng giá trị F và sig. từ bảng phân tích ANOVA.
Bước 4: Dò tìm sự vi phạm các giả thiết. Kết quả hồi quy có được chấp nhận hay không phải đảm bảo không vi phạm các giả định sau:
- Giả định liên hệ tuyến tính: thông qua biểu đồ phân tán Scatterplot giữa phần dư chuẩn hóa (trục tung) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (trục hoành),
- Giả định phương sai của sai số không đổi: dựa vào biểu đồ phân tán Scatterplot. - Giả định về tính độc lập của sai số(không có tương quan giữa các phần dư): dựa vào đại lượng Durbin – Watson (d).
- Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đa cộng tuyến): Hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá dựa vào độ chấp nhận của biến (Tolerance)(1)
và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF)(2).
- Giả định phân phối chuẩn của phần dư: kiểm tra giả định này thông qua biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ tần số P – P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Bước 5: Xác định tầm quan trọng của các biến. Tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét bảng ma trận hệ số tương quan và hệ số Beta chuẩn hóa.
Bước 6: Lựa chọn biến cho mô hình.
2.3.2.4 Kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis:
Kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis để kiểm định có sự khác biệt hay không giữa các đánh giá của doanh nghiệp theo từng nhóm biến định tính gồm: loại hình doanh nghiệp, ngành nghề kinh doanh, nguồn vốn kinh doanh, số lượng lao động, thời gian kinh doanh khi đánh giá các tiêu chí đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp. Kết quả kiểm định được đánh giá dựa vào p-value (Sig.). Khi Sig. > 0,05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa các đánh giá của doanh nghiệp theo từng nhóm biến định tính trên khi đánh giá các tiêu chí đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp. Ngược lại, nếu Sig. < 0,05, nghĩa là có sự khác biệt trong đánh giá của doanh nghiệp. [3]
(1) Độ chấp nhận của biến (Tolerance): nếu Tolerance của một biến nhỏ thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập, đó là dấu hiệu đa cộng tuyến.
(2) Hệ số phóng đại phương sai (VIF):
+ VIF < 2: hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình. + 2 ≤ VIF ≤ 10: hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mô hình. + 10 < VIF: dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Chƣơng 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Giới thiệu tổng quan về Phú Yên:
Phú Yên là một tỉnh thuộc vùng duyên hải Nam Trung bộ, diện tích tự nhiên toàn tỉnh là 5.060 km2, phía Bắc giáp tỉnh Bình Định, phía Nam giáp tỉnh Khánh Hòa, phía Tây giáp tỉnh Gia Lai và Đắk Lắk, phía Đông giáp biển Đông, nằm trong vùng ảnh hưởng của vùng kinh tế trọng điểm miền trung, vị trí địa lý và giao thông tương đối thuận lợi để phát triển kinh tế - xã hội.
Giao thông đường bộ gồm quốc lộ 1A và đường sắt Bắc – Nam chạy qua, quốc lộ 25 nối tỉnh Gia Lai, quốc lộ 29 nối tỉnh Đắk Lắk, phía Nam có cảng biển Vũng Rô, sân bay Tuy Hòa. Các tuyến giao thông Bắc Nam, Đông Tây, cảng biển, sân bay có tác động lớn đến quá trình phát triển kinh tế - xã hội, tạo điều kiện cho hợp tác, trao đổi kinh tế, văn hóa.
Sự đan xen, giao thoa và hòa hợp nền văn hóa truyền thống của 31 dân tộc cùng với nhiều di tích lịch sử - cách mạng - văn hóa và danh lam thắng cảnh, lễ, hội truyền thống cũng tạo ra những nét đẹp văn hóa đặc trưng. Ngoài ra, với sinh thái rừng đặc sắc, bờ biển dài 189 km, có nhiều vịnh, bãi, vũng, đầm phá, gành còn mang vẻ đẹp hoang sơ tạo nên những cảnh quan sinh thái phong phú, đa dạng là tiềm năng rất lớn để phát triển ngành du lịch.
Bên cạnh đó, Phú Yên có nhiều vùng bãi triều nước lợ, cửa sông, đầm phá, vịnh rất thuận lợi cho phát triển nuôi trồng thủy sản xuất khẩu. Đây là tiềm năng, lợi thế để phát triển kinh tế biển.
Phú Yên còn có lợi thế cạnh tranh trong sản xuất, kinh doanh vật liệu xây dựng, với nguồn khoáng sản phong phú với nhiều loại khác nhau như: Diatomit, đá Granit, Vàng sa khoáng, Nhôm (Bôxít), Sắt, Fluorit, Titan… được phân bố rải rác ở nhiều vùng của địa phương.
Theo quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh đến năm 2020, mục tiêu xây dựng Phú Yên thành cửa ngõ mới ra hướng Đông cho vùng Tây Nguyên, trung tâm du lịch, dịch vụ lớn trong khu vực và cả nước với cơ cấu công nghiệp chiếm 47%, dịch vụ chiếm 43%, nông nghiệp chiếm 10% trong cơ cấu GDP.
Với những lợi thế kể trên, Phú Yên có rất nhiều cơ hội để trở thành một tỉnh phát triển về kinh tế - xã hội và thu hút đầu tư của các doanh nghiệp trong và ngoài nước. Cụ thể, nguồn vốn đầu tư toàn xã hội trên địa bàn tỉnh luôn tăng trưởng với tốc độ trên
10% trong giai đoạn 2001 – 2010. Tuy nhiên con số này chưa phải là cao so với các tỉnh khác trong khu vực (Khánh Hòa tăng 20% trong cả giai đoạn 2001 – 2010).
Bảng 3.1: Vốn đầu tư của tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000 – 2012. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});