PHÁT LAND
P. HÀNH CHÍNH NHÂN SỰ
5. Năng lực nguồn nhân lực: Cronbach’s Alpha = 0,795
2.2.4 Phân tích hồi quy
Bảng 13: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Năng lực cạnh tranh Hệ số tải
CT2 0,834
CT1 0,821
CT3 0,815
Phương sai trích tích lũy % 67,757
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS) Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về năng lực cạnh tranh của công ty Cổphần Hoàng Thịnh Phát Land.
Nhận xét:
Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của công ty cổphần Hoàng Thịnh Phát Land, đó là
“Marketing”, “Danh tiếng”, “Sáng tạo”, “Định hướng”, “Nhân lực”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
độc lập sẽ được đưa vào mô hình nhằm giải thích cho Năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.4.2 Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến năng lực cạnh tranh của công ty..
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“Năng lực cạnh tranh”
– CT và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến “Năng lực marketing”–MAR,“Năng lực nguồn nhân lực”–NL, “Định hướng kinh doanh” – DH, “Danh tiếng công ty” – DT, “Năng lực sáng tạo” – ST, với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
CT = β0+ β1MAR + β2NL + β3DH + β4DT + β5ST + u
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.4.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 15: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng (Std.Error)
Durbin-Watson
1 0,790 0,624 0,607 0,352 2,031
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trịR2 hiệu chỉnh là 0,607 tức độ phù hợp của mô hình là 60,7%. Hay nói cách khác, 60,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh” được giải thích bởi 5 nhân tố được
Trường Đại học Kinh tế Huế
đưa vào mô hình, còn lại 39,3% sự thay đổi của biến phụthuộc là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và ảnh hưởng của sai sốngẫu nhiên. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh khá là cao (0,607) lớn hơn 50%, nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
Đại lượng Durbin – Waston được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Theo lý thuyết thì hệsốDurbin – Waston nằm trong khoảng từ1 –3 sẽthỏa mãn yêu cầu đối với mô hình lý thuyết, nhưng khi chạy phân tích mô hình hồi quy thì hệsốDurbin –Waston càng gần về2 thì càng tốt. Dựa vào kết quảthực hiện phân tích hồi quy cho thấy giá trị Durbin – Waston là 2,031. Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.4.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Sau khi đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta xác định được R2. Hệ số R2 chỉ cho ta biết mô hình hồi quy đã phù hợp với mẫu hay chưa nhưng nó không cho ta biết được mô hình đó liệu có phù hợp nếu ta suy rộng ra thành mô hình tổng thể hay không.
Vì thế tiếp tục tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giảthiết đặt ra trước là hệsố xác định của tổng thể(R2=0) nhằm mục đích để suy rộng mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể. Sau kiểm định ta có bảng như sau:
Bảng 16: Kiểm định ANOVA ANOVA
Mô hình Tổng bình phương
Df Trung bình bình phương
F Sig.
1
Hồi quy 22,474 5 4,495 36,195 0,000
Phần dư 13,536 109 0,124
Tổng 36,010 114
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS) Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R2 = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Như vậy mô hình hồi quythu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“Năng lực cạnh tranh”.
2.2.4.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy ruyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Bảng 17: Hệ số phân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
T Sig. Tolera nce Hệ số hồi VIF
quy (B)
Độ lệch chuẩn
Beta
Hằng số 0,063 0,297 0,211 0,834
MAR 0,294 0,037 0,472 7,790 0,000 0,966 1,035
DT 0,204 0,048 0,253 4,220 0,000 0,958 1,044
ST 0,211 0,039 0,325 5,475 0,000 0,978 1,023
DH 0,159 0,038 0,248 4,139 0,000 0,958 1,043
NL 0,132 0,040 0,194 3,277 0,001 0,981 1,019
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“Năng lực marketing”, “Danh tiếng công ty”, “Năng lực sáng tạo”, “Định hướng kinh doanh”, “Năng lực nguồn nhân lực” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig.
là 0,834 > 0,05 nên sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
CT = 0,472MAR + 0,253DT + 0,325ST + 0,248DH + 0,194NL
Thông qua các hệsốhồi quy chuẩn hóa của mô hình thì ta có thểbiết được mức
Trường Đại học Kinh tế Huế
“Năng lực marketing” (β = 0,472) có tác động lớn nhất đến năng lực cạnh tranh của công ty. Tiếp theo, lần lượt theo thứ tựgiảm dần từquan trọng đến ít quan trọng bao gồm các nhóm nhân tố “Năng lực sáng tạo” (β = 0,325), “Danh tiếng công ty” (β = 0,253), “Định hướng kinh doanh” (β = 0,248) và “Năng lực nguồn nhân lực” (β = 0,194) có tác động thấp nhất đến năng lực cạnh tranh của công ty. Nhìn chung thì tất cả5 nhân tố trên đều có những ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc và bất cứmột thay đổi nào của 1 trong 5 nhân tố trên đều có thểtạo nên sự thay đổi đối với năng lực cạnh tranh của công ty.
Với β1 = 0,472, 47,2% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực marketing còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trongđiều kiện các nhân tốkhác của mô hình không thayđổi, khi mức độ Năng lực marketing tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,472% vàngược lại.
Với β2 = 0,253, 25,3% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Danh tiếng công ty còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình.
Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thayđổi, khi mức độDanh tiếng công ty tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,253% và ngược lại.
Với β3 = 0,325, 32,5% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực sáng tạo còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình.
Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Năng lực sáng tạo tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,325% và ngược lại.
Với β4 = 0,248, 24,8% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Định hướng kinh doanh còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Trongđiều kiện các nhân tố khác của mô hình không thayđổi, khi mức độ Định hướng kinh doanh tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,248% và ngược lại.
Với β5 = 0,194, 19,4% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực nguồn nhân lực còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Năng lực nguồn nhân lực tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,194% và ngược lại.
Ngoài ra từ kết quả phân tích hồi quy ở trên ta có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dò tìm hiện
Trường Đại học Kinh tế Huế
tượng đã cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệsốphóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Hệsố phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1. Qua bảng kết quả cho thấy hệsố phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1,044 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 0,958 nên kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.