3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
3.6 Điều chỉnh mô hình nghiên cứu:
Sau phân tích nhân tố EFA, kết quả có 9 nhân tố mới với 36 biến quan sát được rút trích, đặt lại tên và đánh giá lại hệ số Cronbach Alpha cho các thành phần rút trích đều đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê. Như vậy, có 9 thành phần mới thay thế cho 3 thành phần thiết kế ban đầu. Do đó mô hình nghiên cứu ban đầu phải được điều chỉnh lại cho phù hợp và để thực hiện các phân tích tiếp theo. Mô hình nghiên cứu mới sau phân tích nhân tố được điều chỉnh như hình 3.1
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau phân tích nhân tố EFA
Các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Giả thuyết H1: Chi phí đầu vào của địa phương có tác động đến sự hài lòng của
doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H2: Hệ thống điện, nước của địa phương có tác động đến sự hài lòng
của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H3: Hạ tầng giao thông, mặt bằng của địa phương có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H4: Chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H5: Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H6: Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H7: Chất lượng lao động của địa phương có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H8: Nguồn cung lao động có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
Giả thuyết H9: Môi trường sống của địa phương có tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp tại Phú Yên.
3.7.1 Kiểm định hệ số tƣơng quan:
Dữ liệu dùng trong phân tích hồi quy tương quan là dữ liệu chuẩn hóa sau quá trình phân tích nhân tố khám phá. Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước đầu tiên cần phân tích tương quan giữa các biến xem có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Kết quả của phần phân tích này dù không xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trò làm cơ sở cho phân tích hồi qui. Các biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi qui tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích tương quan (xem phụ lục 03) cho thấy các hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều có ý nghĩa (sig<0.05), do vậy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi qui là phù hợp. Có thể kết luận giữa các thang đo đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp trong mô hình nghiên cứu không có mối tương quan tuyến tính với nhau. Vì thế, sẽ không xuất hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích cũng cho thang đo Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng tương quan với Sự hài lòng của doanh nghiệp mạnh nhất với r = 0,700.
3.7.2 Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết: 3.7.2.1 Phân tích hồi quy: 3.7.2.1 Phân tích hồi quy:
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA phương trình nghiên cứu hồi quy tổng quát có dạng như sau:
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 = 0,619 và R2 điều chỉnh = 0,614 (xem Bảng 3.29). So sánh hai giá trị R Square (R2) và Adjusted R Square (R2 điều chỉnh) có thể thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn, dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng R2 điều chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Giá trị R2 điều chỉnh = 0,614 cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình có quan hệ khá chặt chẽ với nhau. Ba biến độc lập trong mô hình gồm: (1) Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng, (2) Chất lượng lao động, (3) Hỗ trợ
chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư có thể giải thích được 61,4% sự hài lòng của doanh nghiệp được điều tra. Như vậy mô hình hồi quy trên là phù hợp.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (xem Bảng 3.30) có giá trị là 113.222 với Sig.= .000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được để suy rộng ra cho tổng thể.
Bảng 3.29: Kết quả phân tích sự phù hợp của mô hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .787a .619 .614 .45465 1.649
a. Predictors: (Constant), Chất lượng lao động, Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng, Hỗ trợ chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư
b. Dependent Variable: Sự hài lòng của doanh nghiệp
Bảng 3.30: Kết quả phân tích phương sai.
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 70.210 3 23.403 113.222 .000a
Residual 43.201 209 .207
Total 113.411 212
a. Predictors: (Constant), Chất lượng lao động, Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng, Hỗ trợ chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư
Bảng 3.31: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .341 .164 2.079 .039 Hỗ trợ chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư .156 .070 .172 2.220 .028 .305 3.282 Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng .494 .054 .511 9.178 .000 .589 1.698 Chất lượng lao động .214 .052 .264 4.090 .000 .438 2.283
a. Dependent Variable: Sự hài lòng của doanh nghiệp
Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính:
Giả định tuyến tính và phƣơng sai của sai số không đổi: Biểu đồ phân tán
Scatterplot (xem Hình 3.2) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua trục tung độ 0 trong một phạm vi không đổi và không tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giả định tuyến tính và giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập: Kiểm tra giả định
không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đa cộng tuyến) cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố nhỏ hơn 10 (xem Bảng 3.31), như vậy mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau).
Giả định không có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ: Đại lượng thống kê
Durbin – Watson (d) = 1.649 (gần bằng 2) (xem Bảng 3.29) cho thấy không có sự tương quan giữa các phần dư. Như vậy giả thiết về tính độc lập của sai số (không có sự tương quan giữa các phần dư) không bị vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ: Biểu đồ tần số Histogram (xem
Hình 3.3) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 3,21E-16 ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,993 ≈ 1) và biểu đồ P – P plot (xem Hình 3.4) cho thấy các giá trị phân tán tập trung sát đường chéo chứa những giá trị kỳ vọng. Do đó có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 3.2: Biểu đồ Scatterplot
Hình 3.4: Biểu đồ P – P plot
3.7.2.2 Kiểm định các giả thuyết:
Kết quả hồi quy trên cũng cho thấy với 9 biến độc lập và 5 biến định tính đưa vào mô hình hồi quy ban đầu, có 3 biến: (1) Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng, (2) Chất lượng lao động, (3) Hỗ trợ chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư giải thích tốt
nhất cho Sự hài lòng của doanh nghiệp đối với các thuộc tính địa phương của tỉnh Phú Yên. Nhìn vào phương trình hồi quy cũng có thể thấy Sự hài lòng của doanh nghiệp không chịu ảnh hưởng bởi các biến định tính đã đề xuất ban đầu.
Dựa vào ma trận hệ số tương quan (xem Phụ lục 03), nếu xét riêng biệt từng biến độc lập với biến sự hài lòng của doanh nghiệp có thể thấy biến Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng (X6) tương quan với sự hài lòng mạnh hơn với r = 0,700. Hỗ trợ chính
quyền và thủ tục cấp phép đầu tư (X4) có tương quan r = 0,677 và Chất lượng lao động (X7) có tương quan với Sự hài lòng của doanh nghiệp thấp nhất trong bốn biến của mô hình với r = 0,552.
Tuy nhiên khi xét cả ba biến trong phương trình hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng đến Sự hài lòng của doanh nghiệp ta dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa (xem Bảng
3.31). Giá trị Beta chuẩn hóa cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến sự hài lòng của doanh nghiệp, cụ thể: biến Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng (X6) có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của doanh nghiệp (βchuẩn hóa =0,511) hay với mỗi đơn vị chuẩn hóa thay đổi ở biến Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng (X6) thì sự hài lòng của doanh nghiệp thay đổi 0,511 đơn vị. Biến Chất lượng lao động (X7) có ảnh hưởng ít hơn tới sự hài lòng của doanh nghiệp với βchuẩn hóa là 0,264. Biến Hỗ trợ chính
quyền và thủ tục cấp phép đầu tư (X4) ít gây ảnh hưởng đến Sự hài lòng của doanh nghiệp nhất với βchuẩn hóa = 0,172.
Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa các yếu tố (1) Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng, (2) Chất lượng lao động, (3) Hỗ trợ chính quyền và thủ tục cấp phép đầu tư với Sự hài lòng của doanh nghiệp là mối quan hệ cùng
chiều. Nghĩa là sự hài lòng của doanh nghiệp sẽ tăng cao khi gia tăng chất lượng của các yếu tố trên.
Tóm lại, các giả thuyết đưa ra dựa trên mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau phân tích EFA có giả thuyết H4, H6, H7 chấp nhận được với mức ý nghĩa thống kê 5%. Các giả thuyết H1, H2, H3, H5, H8, H9 không được chấp nhận.
3.7.2.3 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau phân tích hồi quy:
Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh cho phù hợp với kết quả phân tích hồi qui tuyến tính như hình 3.5:
Hình 3.5: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau phân tích hồi quy
Mô tả kết quả khảo sát đánh giá sự hài lòng của doanh nghiệp đối với từng biến của phương trình hồi quy có được. Kết quả thống kê mô tả cho thấy các doanh nghiệp được khảo sát đánh giá các yếu tố thuộc tính địa phương của tỉnh Phú Yên chưa cao, giá trị báo cáo Mean của các biến quan sát dao động từ 3,32 – 3,53 và độ lệch chuẩn từ 0,755 – 0,901 cho thấy mức độ biến thiên trong đánh giá là không cao, nghĩa là đánh giá về các thuộc tính là tương đối đồng thuận.
* Đánh giá sự hài lòng của doanh nghiệp với hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng:
Mức độ hài lòng của doanh nghiệp với Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng chỉ ở mức tạm được với Mean = 3,32 (xem Bảng 3.32). Các doanh nghiệp có sự đồng thuận cao trong đánh giá của mình về các mục hỏi (1) Hệ thống thuế rõ ràng, (2) Thủ tục hải quan nhanh gọn, (3) Hệ thống ngân hàng đáp ứng được yêu cầu, (4) Thủ tục vay vốn đơn giản, thuận tiện với độ lệch chuẩn 0,75.
Bảng 3.32: Sự hài lòng về Hệ thống hải quan, thuế và ngân hàng.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation
Hệ thống hải quan, thuế, ngân hàng 213 3.3286 .75547
Hệ thống thuế rõ ràng 213 3.00 1.057
Thủ tục hải quan nhanh gọn 213 3.59 .920
Hệ thống ngân hàng đáp ứng được yêu cầu. 213 3.44 .923
Thủ tục vay vốn đơn giản, thuận tiện 213 3.28 1.034
Valid N (listwise) 213
Biến quan sát Thủ tục hải quan nhanh gọn được doanh nghiệp đánh giá cao hơn các biến quan sát khác trong nhóm thuộc tính với Mean = 3,59. Điều này thể hiện nhiều cố gắng của cả Tổng cục hải quan và Cục hải quan tỉnh Phú Yên trong việc cải cách thủ tục hành chính. Thể hiện rõ nhất là hiệu quả từ Dự án hệ thống thông quan tự động (VNACCS/VCIS) trên nền tảng áp dụng công nghệ và kỹ thuật của hệ thống công nghệ thông tin đang được cơ quan Hải quan và các cơ quan Chính phủ của Nhật Bản áp dụng để thông quan hàng hóa,phương tiện. Tuy nhiên hệ thống hải quan điện tử thường xuyên gặp lỗi kỹ thuật ảnh hưởng rất nhiều tới thời gian thông quan hàng hóa đã làm nhiều doanh nghiệp không đánh giá cao.
Hệ thống thuế rõ ràng được các doanh nghiệp đánh giá thấp nhất trong 40 biến
quan sát của bảng câu hỏi. Có thể lý giải cho điều này là do sự thay đổi liên tục của các văn bản quy định về thuế trong thời gian qua. Từ năm 2012 đến này, các thông tư về thuế giá trị gia tăng và thuế thu nhập doanh nghiệp là hai loại thuế chính của doanh nghiệp đã có hơn 3 lần thay đổi. Hệ thống hỗ trợ kê khai thuế (HTKK) và kê khai thuế qua mạng (iHTKK) liên tục gặp lỗi, các trang thông tin điện tử chính thức của Tổng cục thuế và cục thuế Phú Yên không cập nhật các văn bản quy định kịp thời là phản ánh của nhiều doanh nghiệp. Ngoài ra doanh nghiệp cũng gặp nhiều hướng dẫn khác nhau giữa các công chức thuế. Điều này khiến doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn trong kê khai và quyết toán thuế.
Trong mối quan hệ hợp tác cùng phát triển, ngân hàng và doanh nghiệp là những đối tác quan trọng, có ý nghĩa quyết định đến sự thành bại của nhau. Nguồn vốn và các dịch vụ ngân hàng là tác nhân không thể thiếu giúp doanh nghiệp thành công. Thế nhưng, để kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, chính sách thắt chặt tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã khiến các ngân hàng thương mại kiểm soát tín dụng chặt chẽ, lãi suất tín dụng tăng vọt đã khiến nhiều doanh nghiệp điêu đứng. Điều này đã làm giảm niềm tin của doanh nghiệp đối với hệ thống ngân hàng. Ý kiến của Ông Diệp Tư Hùng, Giám đốc Công ty cổ phần Đầu tư và Xây dựng 1.5, đại diện các công ty xây dựng tại địa phương, trong buổi gặp mặt, đối thoại với UBND tỉnh Phú Yên vào ngày 02/06/2012 cho rằng: “Công ty chúng tôi hoạt động trong lĩnh vực xây dựng giao thông, nhưng hiện gặp rất nhiều khó khăn do kế hoạch tài chính không thực hiện được, doanh nghiệp không vay được vốn ngân hàng. Trong khi đó, nhiều công trình của Nhà nước do công ty thực hiện đã hoàn thành, nghiệm thu đưa vào sử dụng nhưng Nhà nước còn nợ. Không vay được vốn nên một số công trình do Công ty đảm nhiệm thi công đành phải dở dang; nếu được “bơm” vốn thì sẽ hoàn thành phục vụ cho việc phát triển kinh tế, xã hội của tỉnh. Vì vậy, tôi đề nghị các ngân hàng xem xét cho Công ty 1.5 vay vốn trong điều kiện có thể để cứu doanh nghiệp. Những lúc khó khăn như hiện nay, chúng tôi cần đến sự đồng hành, giúp sức của Ngân hàng bởi doanh nghiệp thực sự đầu tư cho sản xuất kinh doanh. Vậy những thời điểm vất vả của Công ty 1.5, chúng tôi cũng cần được các ban, ngành của tỉnh, nhất là Ngân hàng hiểu và chia sẻ khó khăn”5
.
Khi giá thành các yếu tố đầu vào ngày càng tăng, nguồn vốn của doanh nghiệp bị thu hẹp thì nhu cầu tìm đến các ngân hàng vay vốn là rất cao. Nhưng với 10 ngân hàng hiện đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Phú Yên, mà trong đó chủ yếu là ngân hàng nhà nước, cơ hội lựa chọn và so sánh của doanh nghiệp sẽ giảm đi, khả năng tiếp cận nguồn vốn vay tốt nhất sẽ bị giảm. Hơn nữa, để có thể dễ dàng thực hiện các hợp đồng vay tại ngân hàng, doanh nghiệp phải trải qua nhiều thủ tục, giai đoạn từ lúc lập hồ sơ vay vốn đến lúc giải ngân. Điều này sẽ làm mất nhiều thời gian và chi phí cơ hội của