6. Kết cấu của đề tài
3.2.3.2Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Với 175 mẫu khảo sát, các doanh nghiệp đưa ra các đánh giá trên thang đo 5 điểm của Likert về 5 thang đo lường trong mơ hình khái niệm về các yếu tố tác động đến sự hài lịng của doanh nghiệp, phân tích EFA được cho là phù hợp khi đáp ứng đủ những điều kiện sau:
(1)Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,55; (2)0,5 ≤ KMO ≤ 1;
(3)Kiểm định Bartlett cĩ ý nghĩa thống kê Sig. < 0,05; (4)Phương sai trích (cumulative % of variance) > 50%;
Sau 3 vịng phân tích EFA dựa trên 4 tiêu chuẩn đã đề cập phải được thỏa mãn, bảng 3.15 cho thấy cĩ 15 biến quan sát đã bị loại bỏ (gồm: tan1, tan2, tan4, tạn5, tan6, tan10, res3, res4, res7, res8, res10, ass3, ass4, emp3 và emp4), cịn lại 23 biến quan sát với 6 nhân tố mới được hình thành. Kết quả phương sai trích của phân tích nhân tố lần 3 được trình bày ở phụ lục 5.
Bảng 3.15 : Ma trận nhân tố đã xoay trong kết quả EFA lần 3
Rotated Component Matrix Component 1 2 3 4 5 6 rel3 .816 res1 .750 rel4 .750 res2 .748 ass1 .746 rel2 .679 emp2 .668 ass2 .657 rel1 .631 emp1 .564 tan14 .807 tan15 .766 tan11 .696 tan7 .626 tan12 .610 res5 .881 res6 .783 tan16 .696 tan8 .884 tan13 .785 tan9 .856 res9 .572 tan3 .769
Bảng 3.16: KMO và kiểm định Bartlett
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .856
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-
Square 2091.651
df 253
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích EFA.
Từ các bảng 3.15 và 3.16 cho thấy KMO = 0.856; kiểm định Bartlett cĩ ý nghĩa thống kê Sig. = 0.000 < 0,05 cho biết các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể với mức ý nghĩa 99%; và phương sai trích 71,045% (phụ lục 5) cho biết 71,045% sự biến thiên của các biến quan sát được giải thích bởi 6 nhân tố được rút ra. Cĩ thể kết luận rằng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
3.2.3.3 Giải thích các nhân tố sau khi phân tích nhân tố (EFA) (1) Nhân tố thứ nhất (ký hiệu: F1): gồm 10 biến quan sát sau:
Rel 1 Cơng ty Liên doanh VSIP thực hiện đúng những cam kết với nhà đầu tư
Rel 2 Phịng dịch vụ khách hàng của cơng ty Liên doanh VSIP luơn tư vấn rõ ràng, chính xác cho nhà đầu tư
Rel 3 Ban quản lý VSIP luơn hướng dẫn rõ ràng, nhất quán và chính xác các thủ tục hành chính
Rel 4 Chúng tơi luơn nhận kết quả trả lời đúng hẹn đối với các thủ tục hành chính từ Ban quản lý VSIP
Res 1 Chúng tơi luơn nhận được sự sẵn sàng hổ trợ từ phịng dịch vụ khách hàng của cơng ty Liên doanh VSIP
Res 2 Thủ tục hành chính được cung cấp từ Ban quản lý đơn giản, nhanh chĩng.
Ass 1 Nhân viên Ban quản lý VSIP cĩ trình độ chuyên mơn và thái độ phục vụ tốt
Ass 2 Nhân viên cơng ty Liên doanh VSIP cĩ trình độ chuyên mơn và thái độ phục vụ tốt
Emp 1 Các khĩ khăn, vướng mắc của doanh nghiệp chúng tơi được Ban quản lý và cơng ty Liên doanh VSIP lắng nghe và chia sẽ
Emp 2 Ban quản lý và cơng ty Liên doanh VSIP quan tâm giải quyết các yêu cầu của doanh nghiệp chúng tơi
Nguồn: Tác giả, 2010.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ nhất (F1) thuộc các thành phần: Sự tin cậy (Reliability Scale), Sự đáp ứng (Responsiveness Scale), Sự đảm bảo (Assurance Scale) và Sự cảm thơng (Empathy Scale), trong đĩ đề cập hầu hết đến n ng l c ph c v và thái đ ph c v của 2 đối tượng là Ban quan lý VSIP và cơng ty Liên doanh VSIP. Do đĩ, cĩ thể đặt tên F1 là “Năng lực và thái độ phục vụ của
ban quản lý KCN và cơng ty kinh doanh khai thác cơ sở hạ tầng KCN”.
(2) Nhân tố thứ hai (ký hiệu: F2): gồm 5 biến quan sát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tan 7 Cấp nước ổn định
Tan 11 Hệ thống thốt nước rất tốt Tan 12 Hệ thống xử lý nước thải rất tốt Tan 14 Hệ thống chiếu sáng nội khu rất tốt
Tan 15 Đường giao thơng nội khu và mảng xanh rất tốt
Nguồn: Tác giả, 2010.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 2 thuộc thành phần Phương tiện hữu hình (Tangibles Scale) và chỉ đề cập đến các vấn đề cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN nên F2 được gọi là “Cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN”.
(3) Nhân tố thứ ba (ký hiệu: F3): gồm 3 biến quan sát
Res 5 Lực lượng lao động dồi dào
Res 6 Trình độ lao động đáp ứng nhu cầu của chúng tơi Tan 16 Nhà ở cơng nhân được đáp ứng đầy đủ
Nguồn: Tác giả, 2010.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 3 đề cập đến các vấn đề về lực lượng lao động, trình độ lao động và nhà ở cho cơng nhân, nên cĩ thể đặt tên cho F3 là “Lao động và nhà ở”.
(4) Nhân tố thứ tư (ký hiệu: F4): gồm 2 biến quan sát
Tan 8 Giá nước hợp lý
Tan 13 Chi phí xử lý nước thải, chất thải hợp lý.
Nguồn: Tác giả, 2010.
Các biến quan sát trong nhân tố thứ 4 đề cập đến Giá nước và Chi phí xử lý nước thải nên cĩ thể đặt tên cho F4 là “Giá nước và chi phí xử lý nước thải”.
(5) Nhân tố thứ năm (ký hiệu: F5): gồm 2 biến quan sát
Tan 9 Điện ổn định
Res 9 Dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn đáp ứng tốt.
Nguồn: Tác giả, 2010.
Hai biến quan sát trong nhân tố thứ 5 đề cập đến Điện ổn định và Dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn nên F5 cĩ thể gọi là “Điện ổn định và các dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn”.
(6) Nhân tố thứ sáu (ký hiệu: F6): gồm một biến quan sát
Tan 3 Mặt bằng, nhà xưởng xây sẵn luơn sẵn sàng đáp ứng nhu cầu của nhà đầu tư
Nguồn: Tác giả, 2010.
Biến quan sát này đề cập đến vấn đề Mặt bằng và nhà xưỡng xây sẵn nên đặt tên cho F6 là “Mặt bằng và nhà xưởng xây sẵn”.
(7) Nhân tố mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp (ký hiệu: OSS):
Thực hiện EFA tương tự cho thang đo “Sự hài lịng chung của doanh nghiệp” (Overall Satisfaction Scale) gồm 3 biến quan sát OSS1, OSS2, OSS3.
OSS1 Nhìn chung, chúng tơi cảm thấy rất hài lịng khi đầu tư tại khu cơng nghiệp Việt Nam – Sigapore.
OSS2 Khu cơng nghiệp Việt Nam – Singapore đã đáp ứng được những kỳ vọng của chúng tơi.
OSS3 Hiện nay, Khu cơng nghiệp Việt Nam – Singapore là “nơi tốt nhất để đầu tư tại Việt Nam” theo suy nghĩ của chúng tơi.
Nguồn: Tác giả, 2010. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả cả 3 biến quan sát này đều được được giữ lại trong thang đo và rút gọn thành 1 nhân tố là OSS. Kết quả trình bày ở phụ lục 6.
3.2.4 Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach Alpha)
Mục đích của kiểm định thang đo (Cronbach Alpha) là để loại bỏ các mục hỏi làm giảm sự tương quan giữa các mục hỏi trong thang đo đơn hướng đo lường các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu, tức làm giảm đi hệ số của thang đo(Trọng & Ngọc, 2008) [15].
Tiến hành kiểm định 6 thang thang đo chất lượng dịch vụ (6 nhân tố vừa được rút ra từ phân tích nhân tố). Kết quả chỉ cĩ thang đo F3 là “Lao động và nhà ở” cĩ sự thay đổi. Biến quan sát Tan 16 (Nhà ở cho cơng nhân được đáp ứng đầy đủ)
được loại ra khỏi thang đo. Vì vậy nhân tố F3 được đổi tên thành “Lao động”. Thang đo sự hài lịng chung cũng được kiểm định, kết quả đều đạt yêu cầu. Các kết quả kiểm định thang đo chất lượng dịch vụ và thang đo sự hài lịng được trình bày ở phụ lục 7.
3.2.5 Điều chỉnh các giả thuyết nghiên cứu
(1) Giả thuyết H1’: Nhân tố F1 (Năng lực và thái độ phục vụ của ban quản lý KCN
và cơng ty kinh doanh khai thác cơ sở hạ tầng KCN) cĩ tác động đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
(2) Giả thuyết H2’: Nhân tố F2 (Cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN) cĩ tác động đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
(3) Giả thuyết H3’: Nhân tố F3 (Lao động) cĩ tác động đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
(4) Giả thuyết H4’: Nhân tố F4 (Giá nước và chi phí xử lý nước thải) cĩ tác động đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
(5) Giả thuyết H5’: Nhân tố F5 (Điện ổn định và các dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn) cĩ tác động đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
(6) Giả thuyết H6’: Nhân tố F6 (Mặt bằng và nhà xưởng xây sẵn) cĩ tác động đến
sự hài lịng chung của doanh nghiệp trong KCN.
3.2.6 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được tiến hành để kiểm định mối quan hệ giữa sự hài lịng chung của doanh nghiệp với các nhân tố vừa được khám phá (và hiệu chỉnh thơng qua kiểm định thang đo). Kết quả hồi quy cũng cho ta biết được tầm quan trọng, hay thứ tự ưu tiên của các nhân tố trong tác động giải thích biến phụ thuộc. Việc phân tích này được thực hiện bằng kỹ thuật hồi quy đa biến.
3.2.6.1 Xây dựng mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy tổng quát được hiệu chỉnh sau khi phân tích EFA và kiểm định Cronbach Alpha:
Mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp= function (F1, F2, F3, F4, F5, F6). (3.1)
Mơ hình hồi quy tổng quát được ước lượng thơng qua phương trình hồi quy tuyến tính bội:
OSS = 0 + 1F1 + 2F2 + 3 F3 + 4F4 + 5F5 + 6F6 + ei(3.2)
Trong đĩ, các giá trị của các nhân tố đưa vào phân tích hồi quy được tính bằng cách: tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố đĩ. Các biến trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội (3.2) được giải thích qua bảng 3.17.
Bảng 3.17 Diễn giải các biến trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Nhân tố Biến quan sát Loại thang đo Dấu kỳ vọng Tên nhân tố hiệu Ký
Mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp
OSS OSS1, OSS2, OSS3. Khoảng
1. Năng lực và thái độ phục vụ của ban quản lý KCN và cơng ty kinh doanh khai thác cở sở hạ tầng KCN
F1 Rel1, Rel2, Rel3, Rel4, Res1, Res2, Ass1, Ass2, Emp1, Emp2
Khoảng +
2. Cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN F2 Tan7, Tan11, Tan12, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tan14, Tan15 Khoảng +
3. Lao động F3 Res5, Res6 Khoảng +
4.Giá nước và chi phí xử lý nước thải
F4 Tan8, Tan13 Khoảng +
5. Điện ổn định và các dịch vụ giải trí, nhà hàng , khách sạn
F5 Tan9, Res9 Khoảng +
6. Mặt bằng và nhà xưỡng xây sẵn
F6 Tan3 Khoảng +
Nguồn: Tác giả, 2010.
3.2.6.2 Xác định phương pháp hồi quy
Phương pháp được sử dụng để phân tích hồi quy là lựa chọn từng bước (Stepwise selection). Đây là phương pháp kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (Forward selection) và loại trừ dần (Backward elimination). Về thủ tục, theo Trọng
& Ngọc (2008, 255) [15] biến đầu tiên được xem xét đưa vào phương trình là biến cĩ tương quan lớn nhất với biến phụ thuộc, sau đĩ kiểm định F đối với giả thuyết hệ số của biến được đưa vào bằng 0. Tiêu chuẩn để kiểm định F là xác xuất tương ứng của thống kê F, gọi là xác suất F vào (Probability of F to Enter) phải ≤ 0,05. Sau khi biến thứ nhất được đưa vào sẽ được xem xét xem cĩ nên loại bỏ nĩ ra khỏi phương trình căn cứ vào tiêu chuẩn ra với xác suất F ra (Probability of F to remove) phải ≥ 0.10. Nếu nĩ thỏa cả 2 tiêu chuẩn xác suất F vào và xác suất F ra thì biến này được giữ lại trong phương trình.
Trong bước kế tiếp, các biến khơng ở trong phương trình sẽ được xem xét để đưa vào phương trình căn cứ vào tương quan riêng (Partial correlation) cao nhất sẽ được chọn. Sau mỗi bước, các biến ở lại trong phương trình lại được xem xét để loại trừ ra. Các biến được loại trừ ra cho đến khi khơng cịn biến nào thỏa điều kiện ra nữa. Thủ tục chọn biến sẽ chấm dứt khi khơng cịn biến nào thỏa tiêu chuẩn vào và ra nữa.
3.2.6.3 Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy được trình bày ở bảng 3.18 và 3.19 cho thấy cĩ 3 mơ hình tương ứng lần lượt với 3 nhân tố (biến) được đưa vào phương trình hồi quy thỏa mãn tiêu chuẩn xác suất F vào và F ra: F1, F2 và F5. Các thơng số thống kê của các biến (nhân tố) khơng được đưa vào phương trình trong các bước hồi quy được trình bày ở phụ lục 8.
Bảng 3.18 Hệ số hồi quy (Coefficients) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .590 .260 2.269 .025 F1 .838 .067 .689 12.513 .000 1.000 1.000 2 (Constant) .063 .271 .232 .817 F1 .650 .075 .535 8.639 .000 .708 1.412 F2 .309 .067 .286 4.614 .000 .708 1.412 3 (Constant) .154 .271 .566 .572 F1 .597 .078 .491 7.625 .000 .641 1.561 F2 .271 .068 .250 3.953 .000 .663 1.509 F5 .087 .039 .134 2.221 .028 .728 1.375
a. Dependent Variable: OSS
Nguồn : kết quả hồi quy.
Từ bảng 3.18, cho thấy mơ hình 3 là mơ hình được chọn và phương trình hồi quy ước lượng mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lịng chung của doanh nghiệp được ước lượng như sau:
OSS = 0,154 + 0,597*F1 + 0,271*F2 + 0,087*F5 (3.3)
Các hệ số hồi quy ( ) cũng thể hiện đúng dấu kỳ vọng. Các biến (nhân tố) trong kết quả hồi quy tương quan thuận với sự hài lịng chung, nghĩa là:
Khi doanh nghiệp đánh giá Năng lực và thái độ phục vụ của ban quản lý KCN và cơng ty kinh doanh khai thác cơ sở hạ tầng KCN càng cao (F1) thì mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp càng tăng;
Cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN (F2) càng tốt thì càng làm tăng mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp;
Điện càng ổn định và các dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn càng đáp ứng (F7) thì mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp càng tăng.
Bảng 3.19 Các biến được đưa vào phương trình hồi quy tuyến tính bội
Variables Entered/Removeda
Model Variables Entered Method
1 Năng lực và thái độ phục vụ của ban (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
quản lý KCN và cơng ty kinh doanh khai
thác hạ cơ sở tầng KCN (F1) Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to- remove >= .100).
2 Cơ sở hạ tầng kỹ thuật KCN (F2)
3 Điện ổn định và các dịch vụ giải trí, nhà hàng, khách sạn (F5)
a. Dependent Variable: Mức độ hài lịng chung của doanh nghiệp.
Nguồn: kết quả hồi quy.
3.2.6.4 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy được đánh giá mức độ phù hợp thơng qua: (1) Hệ số xác định R2 điều chỉnh; và (2) kiểm định F để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy trong tổng thể.
(1) Hệ số xác định R2 điều chỉnh:
Kết quả từ bảng 3.20 cho thấy hệ số R2 điều chỉnh (adjusted R square) tăng dần khi lần lượt các biến F2, F3 được đưa vào phương trình tương ứng với 3 mơ hình đã xây dựng được. Trong đĩ, mơ hình 3 (Model 3) cĩ hệ số R2 điều chỉnh cao nhất (53,8%) nên cĩ thể kết luận đây là mơ hình phù hợp nhất để giải thích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lịng của doanh nghiệp. Ý nghĩa của hệ số này cho biết 53,8% sự thay đổi (biến thiên) của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong phương trình hồi quy.
Bảng 3.20: Model Summaryd Model 1 2 3 R .689a .730b .739c R Square .475 .533 .546 Adjusted R Square .472 .527 .538
Std. Error of the Estimate .44121 .41742 .41273
Change Statistics R Square Change .475 .058 .013
F Change 156.579 21.285 4.932 df1 1 1 1 df2 173 172 171 Sig. F Change .000 .000 .028 a. Predictors: (Constant), F1 b. Predictors: (Constant), F1, F2 c. Predictors: (Constant), F1, F2, F5 d. Dependent Variable: OSS
Nguồn: kết quả kiểm định hồi quy.
Bảng 3.20 cũng chỉ ra rằng giá trị R2 change là mức độ thay đổi của R2 khi các biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình cĩ kiểm định F riêng (partial F test) cĩ ý nghĩa thống kê với Sig. F Change <0,05, do đĩ cĩ thể kết luận R2 change của tổng thể khác 0, tức các biến độc lập được đưa vào phương trình hồi quy tuyến tính bội thật sự tác động và giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
(2) Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy trong tổng thể:
Giả thuyết H0: 1 = 2 = 3 = 0 (với i lần lượt là hệ số hồi quy của các biến độc lập F1, F2 và F5 trong phương trình hồi quy).
Bảng 3.21 phân tích phương sai ANOVA cho thấy: trị thống kê F của mơ hình 3 (Model 3) là mơ hình giải thích tốt nhất cĩ giá trị Sig. = 0,000 <0,01 cho thấy giả thuyết H0 hồn tồn bị bác bỏ với độ tin cậy 99%. Cĩ thể kết luận rằng trong tổng thể, mơ hình 3 với các biến F1, F2 và F5 cĩ liên hệ với biến OSS, và giải thích được sự thay đổi của biến OSS.
Bảng 3.21 Phân tích phương sai của mơ hình hồi quy (ANOVA)
ANOVAd
Model Sum of Squares df Square Mean F Sig.
1 Regression 30.481 1 30.481 156.579 .000a Residual 33.678 173 .195 Total 64.159 174 2 Regression 34.190 2 17.095 98.112 .000b Residual 29.969 172 .174