hình doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp nhà nƣớc chọn làm biến cơ sở
- Trước tiên, vì biến loại hình doanh nghiệp là biến định tính nên ta mã hóa thành biến định lượng với cách mã Dummy (dummy coding). Loại hình doanh nghiệp có 4 nhóm nên ta sẽ có 3 (= 4-1) biến giả dummy, biến cơ sở là loại hình doanh nghiệp nhà nước. Bảng mã hóa biến Dummy như sau:
Bảng 7.1 Mã hoá biến Dummy
Loại hình doanh nghiệp Định tính Mã Dummy
D1 D2 D3
Doanh nghiệp nhà nước 1 0 0 0
Liên doanh 2 1 0 0
Công ty tư nhân 3 0 1 0 Doanh nghiệp gia đình 4 0 0 1 - Ta tiến hành mã hóa dữ liệu trong file SPSS và xây dựng hàm tương quan cho biến phụ thuộc kết quả hoạt động công ty P với 3 biến giả D1, D2, D3 và 5 biến độc lập OCFT1, OCFT2, MPFT1 , MPFT2, MPFT3 bằng phương pháp Enter.
Sau khi ước lượng hàm số hồi quy có dạng:
P = β0 + β1*D1 + β2*D2 + β3 *D3 +β4*OCFT1 + β5*OCFT2 + β6*MPFT1 + β7*MPFT2 + β8*MPFT3 OCFT1 MPFT1 OCFT2 MPFT2 PFT D1 D2 D3 MPFT3
30
Bảng 7.2:
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
1 ,667a ,445 ,440 ,74699122 a. Predictors: (Constant), D3, MPFT3, OCFT2,OCFT1, D1, MPFT2, D2, MPFT1 b. Dependent Variable: PFT
Bảng 7.3: ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 417,209 8 52,151 93,462 ,000b Residual 520,052 932 ,558
Total 937,262 940 a. Dependent Variable: PFT
b. Predictors: (Constant), D3, MPFT3, OCFT2, OCFT1, D1, MPFT2, D2, MPFT1
Bảng 7.4: Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -,038 ,044 -,860 ,390 OCFT1 ,185 ,029 ,184 6,356 ,000 ,708 1,413 OCFT2 ,229 ,030 ,230 7,649 ,000 ,661 1,514 MPFT1 ,327 ,031 ,328 10,613 ,000 ,624 1,602 MPFT2 ,254 ,028 ,255 9,095 ,000 ,757 1,321 MPFT3 ,084 ,025 ,084 3,343 ,001 ,935 1,069 D1 -,053 ,071 -,021 -,743 ,458 ,760 1,317 D2 ,117 ,066 ,052 1,777 ,076 ,692 1,445 D3 ,073 ,068 ,031 1,076 ,282 ,737 1,358 a. Dependent Variable: PFT
Kiểm định giả thuyết
Kiểm định sự phù hợp của mô hình, ta có giả thuyết kiểm định sau: H0: R2adjusted = 0 Mô hình hồi quy không phù hợp
H1: R2adjusted ≠ 0 Mô hình hồi quy phù hợp
Bảng 7.3 có Sig = 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa ta từ chối giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác mô hình hồi quy biến giả phù hợp với mức ý nghĩa 5%. Và có thể suy rộng cho toàn tổng thể. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được khoảng 44,0% biến phụ thuộc kết quả hoạt động P.
31
- Xét bảng trọng số hồi quy đã chuẩn hóa, chúng ta thấy các biến OCFT1, OCFT2, MPFT1, MPFT2, MPFT3 tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ thuộc P vì các trọng số này đều có ý nghĩa thống kê ( đều có Sig < 0.05). Trong đó biến FTMP1 tác động mạnh nhất (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(βMPFT1 = 0,327).
Điểm chú ý ở đây là hệ số β của 3 biến giả Dummy D1, D2, D3 không có ý nghĩa thống kê (Sig > 5 %). Nên ta loại 3 biến giả D1, D2, D3 ra khỏi mô hình hồi quy.
- Mô hình hồi quy có hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến này không vi phạm điều kiện về đa cộng tuyến.
- Chúng ta thấy phần dư của mô hình có dạng phân phối chuẩn, bên cạnh đó, theo biểu đồ p-p plost – So sánh phần dư quan sát với phân phối chuẩn kỳ vọng theo giả thuyết có phân phối chuẩn bằng cách vẽ cả hai phân phối tích lũy. Các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm.
- Dựa vào biểu đồ ta thấy biến phụ thuộc và biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau.
Kết quả hàm tƣơng quan với biến giả nhƣ sau:
P = 0,185*FTOC1 + 0,229*FTOC2 + 0.327*FTMP1 + 0,254*FTMP2 + 0,084*FTMP3
Kết quả hàm tƣơng quan với biến giả nhƣ sau:
Như vậy không có sự khác biệt về kết quả hoạt động của các loại hình doanh nghiệp. Kết quả hoạt động chỉ phụ thuộc vào các biến tiềm ẩn. Trong đó biến OCFT1 tác động mạnh nhất.