Công cụ phân tích trong nghiên cứu: Bài giảng phần 3

Phần 3

CÔNG CỤ PHÂN TÍCH TRONG NGHIÊN CỨU

(Analysis Tools for Research)

PGS.TS. Đinh Phi Hổ

GIỚI THIỆU

NỘI DUNG

- Hồi quy tuyến tính đa biến Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng.

- Phân tích nhân tố khám phá

Mô hình Kinh tế lượng

Các yếu tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI).

- Hồi quy Binary Logistic Các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi thu nhập của người dân bị thu hồi đất ở các khu công nghiệp.

SỬ DỤNG SPSS - PHIÊN BẢN 18.0

BT KT GIỮA HP – 3 BT Nhà (20% điểm môn học)

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIẾNG VIỆT Đinh Phi Hổ (2014), Phương pháp nghiên cứu kinh tế & Viết luận văn Thạc sĩ, Nxb. Phương Đông , Tp. HCM. Đinh Phi Hổ (2012), Phương pháp nghiên cứu định lượng & những nghiên cứu thực tiễn trong kinh tế phát triển – Nông nghiệp, Nxb. Phương Đông , Tp. HCM. Đinh Phi Hổ (2011), “Tác động của yếu tố văn hóa truyền thống Việt Nam đến đạo đức nghề nghiệp trong các doanh nghiệp”, Nghiên cứu kinh tế, Số 5(396). Đinh Phi Hổ (2011), “Các yếu tố tác động đến sự hài lòng của doanh nghiệp đối với người lao động: Trường hợp nghiên cứu điển hình ở tỉnh Bến Tre”, Kinh Tế & Phát Triển, Số 168. Đinh Phi Hổ (2011), “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đối với dịch vụ hỗ trợ thuế (Trường hợp nghiên cứu điển hình ở Đồng Nai), Phát triển kinh tế, Số 254. Đinh Phi Hổ (Chủ nhiệm), Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2006), Công nghiệp hoá, hiện đại hoá nông nghiệp nông thôn tỉnh Bình Phước 2006 – 2020, Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Bình Phước.

Đinh Phi Hổ (2011), “Sự thay đổi về thu nhập của người dân sau thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp: Các yếu tố ảnh hưởng và gợi ý chính sách”, Phát triển kinh tế, Số 254. Đinh Phi Hổ (2009), “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng: Trường hợp nghiên cứu ở ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn, chi nhánh thành phố Hồ Chí Minh”, Kinh Tế & Phát Triển, Số 168. Đinh Phi Hổ (2009), “Yếu tố ảnh hưởng đến hài lòng của nhà đầu tư nước ngoài vào các khu công nghiệp: Mô hình định lượng và gợi ý chính sách”, Phát triển kinh tế, Số 254. Đinh Phi Hổ (2009), “Nghèo và môi trường tự nhiên trong quá trình phát triển nông nghiệp bền vững ở Đồng bằng sông Cửu Long”, Phát triển kinh tế, Số 220. Đinh Phi Hổ (2008),“Mô hình định lượng đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng: Ứng dụng cho hệ thống ngân hàng thương mại.”, Quản lý kinh tế, Bộ Kế hoạch Đầu tư, Số 26.

Lê Văn Huy (Cb) và Trương Trần Trâm Anh (2012), Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh, Nxb Tài Chính. Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Nxb Lao động Xã hội. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011), Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, Tái bản lần 2, Tp.HCM: NXB Lao động, trang 3-85.

(1946), "Capital Expansion, Rate of Growth, and

TIẾNG ANH Aaker, D.A. (1991), “Managing Brand Equity”, The Free Press, New York, NY. Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980), Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Berry, L (2000), “Cultivating service brand equity”, Academy of Marketing Science Journal; Winter 2000. Chaudhuri, A., (1999), “Does Brand Loyalty Mediate Brand Equity Outcomes?” Journal of Marketing Theory and Practice, Spring 99, 136- 146. 4. Cobb, C. W. and Douglas, P. H. (1928). "A Theory of Production". American Economic Review 18 (Supplement): 139–165. Domar, E. Employment". Econometrica, 14 (2): 137–47. Durbin, J., and Watson, G. S. (1951), "Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression, II." Biometrika 38, 159–179. Đinh Phi Hổ (2011), “Factors affecting foreign investor satisfaction with industrial parks: A quantitative model and policy vietnamese recommendations”, Economic Development Review, No.208.

Đinh Phi Hổ (2011), “Changes in Personal Income after Land Expropriation for Industrial Parks: Influential Factors and Policy Recommendations”, Economic Development Review, No.203. Đinh Phi Hổ (2009), “Factors affecting customer satisfaction: Case study of HCM branch of Vietinbank”, Economic Development Review, No.186. Đinh Phi Hổ (2011),“Factors affecting community satisfation from development of industrial parks: A case study of Ben Tre province”, Economic Development Review, No.191. Đinh Phi Hổ (2001), “What makes formal rural finacial institutions successful in Vietnam”, Italy : Savings and Development, No. XXV. Geogre E.B. and Michael A.B. (2002), “Advertising and Promotion”, Harvard Business Review. Green W.H. (2003), Econometric Analysis, Upper Saddle River NJ: Prentice-Hall. 9. Harrod, Roy F. (1939), "An Essay in Dynamic Theory",The Economic Journal, 49 (193): 14–33. Hair J.F, Black W.C, Babin B.J, Anderson R.E, Tatham R.L (2009), Multivariate Data Analysis, Upper Saddle River NJ: Prentice-Hall.

Kaldor N. (1957), “A model of economic growth”, The Economic Journal, 67 (268), pp. 591-624. Keller, K. L. (1993), "Conceptualizing. measuring, and managing consumer-based brand equity", Journal of Marketing, Vol. 57, January, pp.l-22. Keller (1998), Strategic Branch Management, Prentice Hall, New Jersey. Karttunen, K.A. (2009), Rural Income Generation and Diversification: A Case Study in Eastern Zambia, Rural development consultant, Finland. Krugman, Paul (1991), “Increasing Returns and Economic Geography”, A.E.R. 70 (December 1991): 950-59. Lewis, W. A. (1954), “Economic Development with Unlimited Supplies of Labour”, Manchester School of Economic and Social Studies, 22, 131-91. Likert R.A. (1932), “A Technique for the Measurement of Attitudes”, Archives of Psychology, No. 140. Lucas, R., (1988), “On the mechanics of economic development”, Journal of Monetary Economics. Nunnally, J.C. (1978), Psychometric Theory, McGraw-Hill. 16. Mankiw, N.G. (1998), Principles of Economics (1st ed.), Fort Worth, Texas: Dryden Press.

(1998), Sustainable Rural Livelihoods: A Framework for

Mincer, J.A. (1974), Schooling, Experience, and Earnings, National Bureau of Economic Research, Inc. Norusis, J.Marija (1993), SPSS for Windows, Base system user’s guide, SPSS Inc. Reardon, Thomas, Christopher D., Maltlon P. (1992), “Determinants and effects of income diversification amongst farm households in Burkina Faso”, The Journal of Development studies 28(2):264 – 296. Ricardo, D. (1817), “Principles of Political Economy and Taxation”, Trích dẫn theo Piero Sraffa (1967), The Works and Correspondence of David Ricardo, Cambridge University Press. Romer, M., (1986), “Increasing returns and long-run growth”, Journal of Political Economy. Scoones I. Analysis, IDS Working Paper, Institute of Development Studies. Singh, I., Squire, L., and Strauss, J. (1986), Agricultural household models: Extensions, applications, and policy, Baltimore: Johns Hopkins University Press. Spearman, C. (1904), "The proof and measurement of association between two things". Amer. J. Psychol, 15: 72–101.

Sharp, B. (1995), “Brand Equity and Market-based Assets of Professional Service Firms” Journal of Professional Services Marketing, (USA), Vol.13 No.1, pp.3-13. Shapiro, Stewart, Deborah J. MacInnis, and Susan E. Heckler (1997), "Measuring and Assessing the Impact of Preattentive Processing on Ad and Brand Attitudes," in Measuring Advertising Effectiveness, William D. Wells, ed., Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Hillsdale, N.J., 27-44. 21. Park, R.E. (1966), “Estimation with Heteroscedastic error terms”, Econometrica, vol.34, no.4, October 1966, 888. Park, S.S. (1997), Growth and Development: A Physical Output and Employment Strategy, Martin Robertson. Parasuraman, Zeithaml and Berry (1985), "A Conceptual Model of Service Quality and Its. Implications for Future Research", Journal of Marketing, Fall 1985, pp. 41-50. Peterson, R.A. (1994), “A meta-analysis of Cronbach’s coefficient alpha”, Journal of consumer research, 21, 381-391. 28.

Solow, Robert M. (1956), “A Contribution to the Theory of Economic Growth”, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 70, No. 1. (Feb., 1956), pp. 65-94. Tabachnick, B.G. and L.S. Fidell (1996), Using Multivariate Statistics, 3rd edition, New York: Harper Collins. White, H. (1980), “A Heterosdasticity Consistent Variance Matrix Estimator and a Direct Test of Heterosdasticity”, Econometrica, vol.48. Varkevisser C M, Pathmanathan I, Brownlee A. (1991), “Designing and conducting health system research projects”, Vol. 2: Data analyses and report writing, Amsterdam: Royal Tropical Institute.

3.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM BIẾN SỐ VÀ THANG ĐO

(1) Biến số

Varkevisser, Pathmanathan, Brownlee (1991): Biến số là những đại lượng có thể thay đổi từ người này sang người khác hay từ thời điểm này sang thời điểm khác.

Biến số định tính - biến số định lượng

Biến số định lượng Nếu biến số thể hiện một đại lượng nó được gọi là biến số định lượng (quantitative variable).

Có giá trị là những con số

Luôn đi kèm theo đơn vị.

Minh họa: Tuổi, chiều cao, cân nặng, quy mô vốn, trình độ văn hóa, doanh thu, lợi nhuận…

- Có thể nói người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi. - Đơn vị (Tuổi, mét, trọng lượng, tiền ...)

Biến số định tính

Nếu biến số nhằm thể hiện một đặc tính, biến số được gọi là biến định tính (qualitative variable).

Biến giới tính với hai giá trị là nam và nữ.

Biến loại hộ với hai giá trị là nghèo và khác nghèo.

Biến dân tộc với các giátrị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm,…

Biến phụ thuộc và độc lập

Khi quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân của sự việc, biến số được phân thành biến độc lập và biến phụ thuộc.

Biến phụ thuộc (dependent variable)

Biến độc lập (independent variable)

Yếu tố được cho là bị ảnh hưởng bởi yếu tố khác.

Yếu tố được cho là gây ảnh hưởng đến yếu tố khác.

Minh họa: các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng kinh tế. Y = f(X1,X2,X3,…Xi)

Biến phụ thuộc

Y: GDP (Tổng sản phẩm trong nước, Nghìn tỷ đồng, giá so sánh 1994)

X1: Vốn sản xuất (Nghìn tỷ đồng)

Biến độc lập

X2: Số lượng lao động (Nghìn người)

Biến độc lập

(2) Thang đo

Đo lường bằng các biến định lượng.

Các khái niệm trong NC kinh tế.

Không ở dạng định lượng, nhưng dạng định tính.

Lượng hóa các tính chất định tính

Xây dựng thang đo (measurement)

Thang đo định danh (nominal scales)

Nữ = 1; Nam = 0

Gán cho các biểu hiện cùng loại của tiêu thức nghiên cứu một con số giống nhau.

Không theo một trật tự giá trị

1 không có nghĩa là lớn hơn hoặc tốt hơn 0.

Thang đo thứ bậc (ordinal scales) Thang đo định danh, trong đó số đo dùng để so sánh thứ tự, nó không có nghĩa về lượng.

Minh họa: Bạn vui lòng xếp thứ tự theo sở thích của bạn các thương hiệu bánh ngọt sau theo cách thức sau đây: (1) thích nhất, (2) thích thứ nhì, (3) thích thứ 3, vv.

Loại thương hiệu

Xếp sở thích theo thư tự

2 X

Kinh đô Như Lan Đức Phát Liên Hoa

Thang đo Likert (Likert, 1932)

Một chuỗi các phát biểu liên quan đến thái độ trong câu hỏi được nêu ra và người trả lời người trả lời sẽ chọn duy nhất một trong các trả lời đó.

Mỗi trả lời được cho một điểm số phản ảnh mức độ ưa thích và các điểm số có thể tổng hợp được để đo lường thái độ của người trả lời câu hỏi.

Thang đo Likert có thể là 5,7 hoặc 9 điểm

Minh họa: Thang đo Likert Cho điểm với đồng tình về một phát biểu

3

4

5 1 Hoàn toàn không đồng ý

2 Không đồng ý Trung lập

Đồng ý Hoàn toàn đồng ý

Q1. Xin vui lòng cho biết ý kiến bằng cách đánh dấu (X) vào các ô tương ứng.

Thang

1 2 3 4 5

đo Chế độ chính sách đầu tư (CSDT) 1

X

Lãnh đạo địa phương năng động trong hỗ trợ DN

X

3 4

X

Văn bản về luật pháp được triển khai nhanh đến DN Chính sách ưu đãi đầu tư hấp dẫn DN vẫn đầu tư nếu địa phương không có những chính sách hấp dẫn

3.2 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Có ba mô hình chính

Dữ liệu chéo

(1) Mô hình hồi quy tuyến tính

Dữ liệu theo thời gian

(2) Mô hình phân tích nhân tố khám phá

(3) Mô hình hồi quy Binary Logistic.

PHÂN TÍCH CÁC MÔ HÌNH DỰA TRÊN CHƯƠNG TRÌNH SPSS (18.0)

3.3.1 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

3.3.1.1 HỒI QUY TUYẾN TÍNH VỚI DỮ LIỆU CHÉO

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với sản phẩm Xoài cát Hòa Lộc Cái Bè Tiền Giang.

3.3 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Có ba mô hình chính: (1)Mô hình hồi quy tuyến tính (2)Mô hình phân tích nhân tố khám phá (3)Mô hình hồi quy Binary Logistic.

PHÂN TÍCH CÁC MÔ HÌNH DỰA TRÊN CHƯƠNG TRÌNH SPSS (18.0)

3.3.1 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với sản phẩm Xoài cát Hòa Lộc, Cái Bè Tiền Giang.

Mô hình khái quát:

Y = b0 + b1X1 + b2X2 + …. + biXi

Y: biến phụ thuộc; Xi: biến độc lập

Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Square, OLS) trong kinh tế lượng để ước lượng bi.

Phương trình ước lượng:

U: Phần dư (Residuals)

Sử dụng SPSS

Vấn đề: Ước lượng bi và xác định tương quan tuyến tính của Xi đối với Y.

21 2. Khung lý thuyết:

Giả thuyết

STT Biến số

Mô tả biến số

Nguồn

I

KNMUA (Y)

1

Ambastha and Momaya (2004), Porter (1990), Aaker (1991), Keller (1998).

II

ANT (X1)

1 +

Ambastha and Momaya (2004), Wangwe (1995).

Biến phụ thuộc Khả năng mua lặp lại của khách hàng đối với XCHL. (được đo bằng thang đo Likert có giá trị từ 1 đến 5, với 1 là chắc chắn không mua lại ; 2 là ít khả năng mua lại ; 3 là có thể sẽ mua lại; 4 là sẽ mua lại ; 5 là chắc chắn sẽ mua lại). Biến độc lập (X1) An toàn của XCHL, được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, (thang đo Likert, 5 mức độ).

2. Khung lý thuyết:

STT

Biến số

Giả thuyết

Nguồn

+

2 THONGTIN

(X2)

Flanagan (2005), Ambastha and Momaya (2004), Aaker (1996), Keller (1998).

Mô tả biến số Thông tin truyền thông. Khách hàng có tiếp nhận được thông tin của XCHL qua các phương tiện truyền thông. Thông tin được đo biến giả. Giá trị bằng 1 khi có tiếp nhận, nhận giá trị 0 nếu không có tiếp nhận.

+

3 CHATL (X3)

Chất lượng XCHL (thang đo Likert, 5 mức độ).

Salinger (2001), Geogre và Michael (2002).

Giả thuyết

STT Biến số

Mô tả biến số

Nguồn

+

4 GIA (X4)

Giá của XCHL (thang đo Likert, 5 mức độ).

+

5 THUANT (X5)

Tính thuận tiện khi mua XCHL (thang đo Likert, 5 mức độ).

Flanagan (2005), Ambastha and Momaya (2004), Aaker (1996). Flanagan (2005), Ambastha and Momaya (2004).

Dữ liệu: Số liệu điều tra 100 khách hàng trong năm 2014. File SPSS: P3-DATA-TRUNGTXCHL

Hàm ước lượng: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + u Trong đó: Y: biến phụ thuộc; X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập; u: Phần dư.

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU ĐỐI VỚI MH HỒI QUY

Theo Green (1991), Tabachnick & Fidell (2007)

Kích thước mẫu: n ≥ 50 + 8P

P: Số biến độc lập

Mô hình có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

Nghiên cứu chọn n = 100 n ≥ 50 + 8(5) ≥ 90

HỆ THỐNG KIỂM ĐỊNH

Theo Green (1991), cần thực hiện 5 kiểm định.

(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy

Các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập).

Kiểm định t

Mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy 95% (Sig. ≤ 0,05). Có thể chọn 90%, 99%.

26

(2) Mức độ phù hợp của mô hình Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không.

Mức ý nghĩa (Sig.) có độ tin cậy 95% (Sig. ≤ 0,05)

Kiểm định F Phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA)

(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.

VIF < 10

Độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF)

27

Không có hiện tượng cộng tuyến.

(4) Kiểm định hiện tượng tự tương quan (auto correlation)

Các phần dư tương quan với nhau.

Các ước lượng OLS (Ordinary Least Square) vẫn là các ước lượng tuyến tính, nhưng ước lượng lúc này đã không còn tin cậy.

(Trị

Số quan sát, số tham số (k-1) của mô hình hồi quy.

Mức ý nghĩa 0.1 (90%) hoặc 0.05 (95%); 0.01 (99%).

Trị số thống kê Durbin–Watson (d) của mô hình: Bảng thống kê Durbin–Watson dU số kê thống trên) và dL (Trị số thống kê dưới).

28 Hình 1: Sơ đồ xác định hiện tượng tự tương quan

Không có tự

Tự tương

Không

Tự tương

Không

tương quan

quan âm

kết luận

quan dương

kết luận

0 4 - dL

dL

dU

4 - dU

d lớn hơn dU và nhỏ hơn (4 – dU)

Không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính.

Ước lượng OLS của các hệ số hồi quy không tin cậy.

(5) Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi (Heteroskedasticity) Hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối không giống nhau.

29 Kiểm định White (White, 1980)

Khi số quan sát lớn (>100)

Kết quả của mô hình hồi quy: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + U (1)

Xây dựng mô hình hồi quy phụ: U2 = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a6(X1)2+ a7(X2)2+ a8(X3)2+ a9(X4)2 + a10(X5)2

+ a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v (2)

Xác định hệ số White: nR2

n số quan sát của nghiên cứu; R2 : kết quả có được từ mô hình hồi quy phụ (2).

30

Bảng phân phối Chi bình phương (χ2 , Chi-square)

- Mức ý nghĩa 90%, 95%, 99% Xác định giá trị Chi bình phương trong Bảng.

- Số biến độc lập của mô hình hồi quy phụ.

Hệ số White: (nR2) của MH hồi quy phụ.

(nR2) < giá trị Chi bình phương (Tra Bảng)

Phương sai phần dư không đổi

31

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY DỰA TRÊN CHƯƠNG TRÌNH SPSS (18.0)

Bước 1: Khai báo các biến trong SPSS

Bước 2: Nhập dữ liệu vào SPSS

Bước 3: PHÂN TÍCH HỒI QUY

ANALYSE / REGRESSION/ LINEAR

Dependent: Nhập biến KNMUA (Y)

Independents: Nhập biến X1,X2,X3,X4,X5

32

Chọn hộp thoại “Statistics”

Chọn các chức năng

được đánh dấu trong

bảng Linear Regression:

Statistics.

Chọn “Continue” / Save

Chọn Standardized/

Continue Chọn OK.

Có kết quả hồi quy

33

Hệ thống kiểm định (Tests) (1) Kiểm định hệ số hồi quy

Nhận diện các biến độc lập có ý nghĩa Giá trị Sig. (significance) ≤ 0,05.

34

Tương quan không có ý nghĩa với biến Y. Biến X3 có Sig. > 0,05

Biến X1, X2, X4, X5 có Sig. ≤ 0,06

35

Tương quan có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy 94% trở lên.

98%

99% Tương quan có ý nghĩa

94%

99%

36

(2) Kiểm định mức độ giải thích và phù hợp mô hình - Mức độ giải thích

R2 điều chỉnh = 0,596 (Kiểm định F, sig. ≤ 0,05)

Ý nghĩa của R2 điều chỉnh (Adjusted R square)

59,6% thay đổi của Y được giải thích bởi 5 biến độc lập.

37

(2) Kiểm định mức độ phù hợp mô hình

- Mức độ phù hợp mô hình

Phân tích phương sai (ANOVA)

Độ tin cậy 99% (Sig. ≤ 0,01)

Mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu thực tế.

Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

38

(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity)

VIF, Variance Inflation Factor (Độ phóng đại phương sai)

VIF > 10 Có hiện tượng cộng tuyến Bảng trên cho thấy VIF < 10 Kết luận: Không có hiện tượng cộng tuyến.

39

(4) Kiểm định tự tương quan

Trị số thống kê Durbin–Watson (d): 1,888

Số quan sát = 100, số tham số (k-1) = 5, mức ý nghĩa 0.01 (99%) trong Bảng thống kê Durbin – Watson, dL (Trị số thống kê dưới) = 1.441 và dU (Trị số thống kê trên) = 1.647.

dU < (d = 1,888) < (4-dU = 2,353)

40

Không có hiện tượng tự tương quan.

41 dL dU

42 (5) Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi

Mô hình hồi quy phụ: u2 = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a10(X5)2 + a6(X1)2+ a7(X2)2+ a8(X3)2+ a9(X4)2+

a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v (2)

TÍNH CÁC BIẾN MH HỒI QUY PHỤ TRONG SPSS

Trở lại giao diện SPSS/ Transform/Compute Variables

43

Hộp Target Variable

Biến u2 (USQUARE)

Hộp Numeric Expresion

PHANDU * PHANDU

Tương tự cho các biến còn lại:(X1)2,.., (X5)2 , (X1*X2*X3*X4*X5).

CROSPRO (Cross – product) (Tích chéo)

44

Mô hình hồi quy phụ: u2 = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a10(X5)2 + a6(X1)2+ a7(X2)2+ a8(X3)2+ a9(X4)2+

a11(X1*X2*X3*X4*X5) + v

XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ

Trở lại giao diện SPSS/ ANALYZE/ REGRESSION/LINEAR

Nhập các biến độc lập và phụ thuộc vào mô hình hồi quy.

45

Kết quả mô hình hồi quy phụ

R2 : 0,241 nR2 = 100*0,241 = 24,1

- Mức ý nghĩa 90%, 95%, 99% - Số biến độc lập của mô hình

hồi quy phụ (df).

Giá trị tới hạn bình của Chi phương = 24.72

46

Phương sai phần dư không đổi. nR2 < Giá trị tới hạn của Chi bình phương.

Bảng phân phối Chi bình phương (χ2 , Chi-square)

Giá trị tới hạn của Chi bình phương 47

Bảng phân phối Chi bình phương (χ2 , Chi-square)

48

Thảo luận kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coef.)

Dấu dương (+): Quan hệ cùng chiều BX1 = 0,217

49 Khi KH đánh giá an toàn XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0,217 điểm.

BX2 = 0,414

Dấu dương (+): Quan hệ cùng chiều Khi KH có biết thông tin về thương hiệu XCHL, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0,414 điểm.

BX4 = 0,132

Dấu dương (+): Quan hệ cùng chiều Khi KH đánh giá hài lòng về Giá XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0,132 điểm.

BX5 = 0,235

Dấu dương (+): Quan hệ cùng chiều Khi KH đánh giá hài lòng về sự thuận tiện khi mua XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0,235 điểm.

50

Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coef.)

Norusis (1993)

Do độ lớn của hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa (B) phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến, nên chỉ khi nào tất cả các biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của B mới so sánh nhau được.

Trong trường hợp các biến độc lập khác đơn vi đo lường, sử dụng hệ số Beta.

Betak: Hệ số Beta của biến độc lập thứ k; Sk: Độ lệch chuẩn (Standard Deviation, S.D) của biến độc lập thứ k; SY: Độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.

51 Tầm quan trọng của các biến.

Trong cột “Hệ số hồi qui chuẩn hóa (Standardized coefficient)”, SPSS đã tính sẵn hệ số Beta của các biến độc lập.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coef.)

52

Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo %

Giá trị tuyệt đối Beta

Thứ tự ảnh hưởng

%

0.199

18.5

3

0.471

43.8

1 0.128 0.277

11.9 25.8

4 2

(X1) AN TOAN CUA XCHL (X2) THONG TIN, TRUYEN THONG VE THUONG HIEU XCHL (X4) GIA CUA XCHL (X5) THUAN TIEN KHI MUA XCHL

TỔNG

1.075

100.0

53

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Thực hiện việc quảng bá thông tin, truyền thông về thương hiệu XCHL.

Mở rộng mạng lưới bán lẻ, địa điểm thuận tiện cho KH mua XCHL.

Hoàn thiện tiêu chuẩn an toàn vệ sinh thực phẩm của XCHL.

Nâng cao sự trung thành khách của hàng đối với XCHL.

Quan tâm đến chiến lược giá sản phẩm XCHL.

54

BÀI TẬP (EX1) Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình ở vùng nông thôn.

Dữ liệu: P3-DATA-THUNHAP-EX1 (FILE EXCEL) (Số liệu điều tra 200 hộ gia đình ở vùng nông thôn Đông Nam Bộ)

55

Khung lý thuyết

Giả

Biến số

Diễn giải

Nguồn

thuyết

Park (1992),

Mankiw (2003),

Y: Biến

phụ

thuộc

Thu nhập bình quân của hộ/năm

Scoones (1998),

(THUNHAP)

(Triệu đồng).

Mincer, J.

(1974)

Biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ

X1: Nghề nghiệp của chủ hộ

hộ làm việc trong lĩnh vực phi

Scoones (1998)

nông nghiệp, nhận giá trị 0 nếu

(+)

(NGHE)

chủ hộ làm việc trong lĩnh vực

nông nghiệp.

Số năm làm việc của chủ hộ

Mincer, J.

X2: Kinh nghiệm làm hộ việc

chủ

của

(năm).

(1974)

(+)

(KNGHIEM)

56 Thể hiện số năm đi học

Mincer, J. (1974)

(+)

X3: Trình độ học vấn của chủ hộ (HVAN)

của chủ hộ (năm).

Biến giả, nhận giá trị 1

Karttunen

X4: Giới tính của chủ hộ (GTINH)

nếu chủ hộ là nam, nhận

(+)

(2009)

giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ.

Biến giả, nhận giá trị 1

X5: Thành phần dân tộc của chủ hộ

nếu chủ hộ là người Kinh,

Karttunen

(+)

(DTOC)

nhận giá trị 0 nếu chủ hộ

(2009)

là người dân tộc thiểu số.

Số người sống trong hộ,

Karttunen

X6: Quy mô hộ (QMOHO)

không tính đến người làm

(2009)

()

thuê, ở nhờ (người).

Đo lường bởi tỷ lệ phần

X7: Tỷ lệ phụ thuộc (PHUTHUOC)

trăm tổng số người không

nằm trong độ tuổi

lao

Karttunen

()

động, trong tổng số người

(2009)

trong độ tuổi

lao động

(%).

Thể hiện diện tích đất sản

Scoones (1998)

(+)

X8: Quy mô diện tích đất (DTICH)

xuất của hộ (m2).

Số hoạt động tạo thu nhập

Reardon và cộng

(+)

X9: Số hoạt động tạo thu nhập (DADANG)

của hộ.

sự (1992),

Biến giả, nhận giá trị 1

X10: Vay vốn (VAY)

nếu hộ có vay vốn từ các

Scoones (1998)

định chế chính thức, nhận

(+)

giá trị 0 nếu hộ không vay

vốn.

Hàm ước lượng: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8 + b9X9 + b10X10 + u

Trong đó: Y: biến phụ thuộc; X1, X2, X3, X4, X5, X6,..X10 là các biến độc lập; u: phần dư.

Yêu cầu: 1.Phân tích mô hình hồi quy và thực hiện 5 kiểm định: Hệ số hồi qui, mức độ phù hợp, cộng tuyến, tự tương quan và phương sai phần dư không đổi (Sử dụng kiểm định White).

2.Gợi ý các chính sách cần tập trung

59

3.3.2 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ Các yếu tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào các khu công nghiệp.

Do GNP/người ở VN thấp, nâng cao tỷ lệ tiết kiệm quốc gia thông qua thu hút FDI là yếu tố quyết định mở rộng vốn sản xuất quốc gia.

Vấn đề

Thu hút vốn đầu tư nước ngoài trong KCN đạt 88 tỷ USD (tính tới 2011)

Bắt đầu từ sự ra đời của khu chế xuất Tân Thuận vào năm 1991, đến nay cả nước đã có 254 khu công nghiệp (KCN) được thành lập.

Giải quyết việc làm cho gần 1,5 triệu lao động trực tiếp và khoảng 1,7 triệu lao động gián tiếp.

Những KCN khác trên cả nước còn gặp rất nhiều khó khăn, hạn chế, đặc biệt là tỷ lệ diện tích lấp đầy chưa cao của các KCN.

Vấn đề

Nhận diện được một cách khoa học các yếu tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư vào các khu công nghiệp là thách thức của các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách ở Việt Nam.

Theo Dunning (1977); Paul Krugman (1991); World bank (2004); Romer (1986) và Lucas (1988).

Lý thuyết

Giả thuyết H0:

Có 8 yếu tố ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của các nhà đầu tư bao gồm: Cơ sở hạ tầng đầu tư; Chế độ chính sách đầu tư; Môi trường sống và làm việc; Lợi thế ngành đầu tư; Chất lượng dịch vụ công; Thương hiệu địa phương; Nguồn nhân lực; Chi phí đầu vào cạnh tranh.

KHUNG LÝ THUYẾT

Cơ sở hạ tầng đầu tư (CSHT)

Chất lượng dịch vụ công (DVC)

(+)

THỎA MÃN

Chế độ chính sách đầu tư (CSDT)

Thương hiệu địa phương (THDP)

NHÀ ĐẦU TƯ

(Satisfaction, SAT)

Nguồn nhân lực (NNL)

Môi trường sống và làm việc (MTS)

(+)

Lợi thế ngành đầu tư (LTDT)

Chi phí đầu vào cạnh tranh (CPCT)

Lý thuyết

Để phù hợp với điều kiện Việt Nam, nhóm nghiên cứu tiến hành hội thảo với nhóm chuyên gia thuộc Ban quản lý các KCN và các công ty đầu tư hạ tầng KCN, các thang đo và các biến quan sát sử dụng thang điểm Likert (5 mức độ) và được mô tả chi tiết trong bảng 1 nhằm xác định những yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà đầu tư.

Thang đo Likert: - Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý - Mức 2: Không đồng ý - Mức 3: Trung lập - Mức 4: Đồng ý - Mức 5: Hoàn toàn đồng ý 1 2 3 4 5

Bảng 1: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng và mức độ hài lòng của các nhà đầu tư

Kí hiệu

Thang đo 1. Cơ sở hạ tầng đầu tư (CSHT)

CSHT1

Hệ thống cấp điện đáp ứng được yêu cầu

CSHT2

Hệ thống cấp nước, thoát nước đầy đủ

CSHT3

Thông tin liên lạc thuận tiện (điện thoại, internet,…)

CSHT4

Giao thông thuận lợi (thời gian và chi phí).

CSHT5

Mặt bằng đáp ứng được yêu cầu

CSHT6

Hệ thống ngân hàng đáp ứng được yêu cầu.

2. Chế độ chính sách đầu tư (CSDT)

Lãnh đạo địa phương năng động trong hỗ trợ DN

CSDT1

Văn bản về luật pháp được triển khai nhanh đến DN

CSDT2

Chính sách ưu đãi đầu tư hấp dẫn

CSDT3

DN vẫn đầu tư nếu địa phương không có những

CSDT4

chính sách hấp dẫn

Hệ thống thuế rõ ràng (cán bộ thuế không lợi dụng để

CSDT5

trục lợi)

3. Môi trường sống và làm việc (MTS)

Hệ thống trường học đáp ứng được nhu cầu

MTS1

Hệ thống y tế đáp ứng được nhu cầu

MTS2

Môi trường không bị ô nhiễm

MTS3

Điểm vui chơi giải trí hấp dẫn

MTS4

Người dân thân thiện

MTS5

Chi phí sinh hoạt hợp lý

MTS6

Các bất đồng giữa công nhân và DN được giải quyết

MTS7

4. Lợi thế ngành đầu tư (LTDT)

LTDT1

Thuận tiện về nguyên liệu chính cho sản xuất

LTDT2

Thuận tiện thị trường tiêu thụ chính

LTDT3

Gần các DN bạn hàng (phân phối hay cung ứng chính)

LTDT4

Cạnh tranh thị trường với các đối thủ cạnh tranh chính

5. Chất lượng dịch vụ công (DVC)

DVC1

Thủ tục hành chính đơn giản, nhanh chóng

DVC2

Chính quyền địa phương hỗ trợ chu đáo khi DN cần

DVC3

Thủ tục hải quan nhanh gọn

DVC4 68

Các trung tâm xúc tiến ĐT, thương mại hỗ trợ tốt DN

6. Thương hiệu địa phương (THDP)

THDP1

Địa phương là một thương hiệu ấn tượng

THDP2

Tôi nghĩ địa phương này đang là điểm đến của các nhà đầu tư

THDP3

Tôi nghĩ nhiều người đầu tư thành công tại địa phương này

và tôi muốn như họ

THDP4

Tôi đầu tư ở đây chỉ đơn giản là vì muốn đầu tư vào địa phương này

7. Nguồn nhân lực (NNL)

NNL1

Trường đào tạo nghề đáp ứng được yêu cầu của DN

NNL2

Nguồn lao động phổ thông dồi dào (lao động không có kỹ năng)

NNL3

Lao động có kỷ luật cao

NNL4

Khả năng tiếp thu và vận dụng công nghệ của lao động tốt

NNL5

Công ty không gặp trở ngại về ngôn ngữ

NNL6 69

Dễ dàng tuyển dụng cán bộ quản lý giỏi tại địa phương

8. Chi phí đầu vào cạnh tranh (CPCT)

CPCT1

Giá thuê đất thấp

CPCT2

Chi phí lao động rẻ

CPCT3

Giá điện, giá nước, cước vận tải hợp lý

CPCT4

Giá dịch vụ thông tin liên lạc cạnh tranh

Mức Độ Hài Lòng Chung (SAT)

SAT1

Doanh thu của DN có/sẽ tăng trưởng theo mong muốn

SAT2

Lợi nhuận của DN đã/ sẽ đạt như ý muốn

SAT3

DN chúng tôi sẽ tiếp tục đầu tư kinh doanh dài hạn ở địa phương

SAT4

Tôi sẽ giới thiệu địa phương này cho các DN khác

SẠT5

DN chúng tôi rất hài lòng về việc đầu tư tại địa phương

Mô hình có 8 thang đo của yếu tố độc lập (có 40 biến quan sát) và một thang đo yếu tố phụ thuộc (với 5 biến quan sát).

Sự hài lòng (SAT) = f (CSHT, CSDT, MTS, LTDT, DVC, THDP, NNL,CPCT)

Quy trình Bước 1: Kiểm định chất lượng thang đo (Kiểm định Cronbach’s Alpha). Bước 2: Sử dụng mô hình phân tích các nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis, EFA): Xác định các nhân tố.

Bước 3: Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Regression Analysis): Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và vai trò của từng yếu tố.

Dữ liệu thu thập: Điều tra 226 DN đầu tư trực tiếp nước ngoài tại 5 khu công nghiệp đang hoạt động tại tỉnh A.

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU (Sample size) Đối với mô hình phân tích nhân tố khám phá Theo Hair (2006), kích thước mẫu được xác định dựa vào: (1) mức tối thiểu và (2) số lượng biến đưa vào phân tích của mô hình.

Mức tối thiểu (Min) = 50

Nếu mô hình có m thang đo. Pj: số biến quan sát của thang đo thứ j.

Tỷ lệ của số mẫu so với 1 biến phân tích (k) là: 5/1 hoặc 10/1.

Nếu n < mức tối thiểu, chọn mức tối thiểu.

n = 5.5 + 5.5 + ….+ 5.5 = 225

Minh họa: Mô hình có 9 thang đo, mỗi thang đo có 5 biến phân tích, nếu k = 5/1

72

- Nếu k = 10/1 n = 10.5 + 10.5 + ….+10.5 = 450

XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU (Sample size)

Đối với mô hình đang ứng dụng

n = 5(45) = 225

Mức tối thiểu là 225 quan sát

Nghiên cứu quyết định 226 quan sát

73 Dữ liệu: File SPSS: P3-DATA-DAUTUFDI-LEC

Bước 1: THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH CHẤT LƯỢNG THANG ĐO

Kiểm định Cronbach’s Alpha

Nunnally (1978), Peterson (1994), thang đo được đánh giá chấp nhận và tốt đòi hỏi đồng thời 2 điều kiện.

Hệ số Alpha của tổng thể > 0,6

Thang đo được đánh giá chấp nhận và tốt

Hệ số tương qua biến tổng (corrected item-total correlation) > 0,3

Nếu hệ số alpha < 0,6, lựa chọn loại biến quan sát để đạt tiêu chuẩn. Analyse

Scale

Reliability analysis

Đưa từng factor vào hộp Items

Statistics

Chọn các chức năng của Statistics

Continue

Hệ số Alpha = 0.65 > 0,6

Hệ số tương quan biến tổng < 0,3

Loại biến CSHT5

Tiếp tục quy trình, trở lại: Analyzes/Scale/ loại biến CSHT5

Hệ số tương quan biến tổng < 0,3

Loại biến CSHT4

Hệ số Alpha = 0.861 > 0,6

Thang đo đảm bảo chất lượng tốt

Hệ số tương quan biến tổng > 0,3

Thang Đo CSDT

Hệ số Alpha = 0.505 < 0,6

Nếu loại biến CSDT4, hệ số Alpha 0,604

Loại biến CSDT4

Hệ số Alpha = 0.861 > 0,6

Thang đo CSDT đảm bảo chất lượng.

Hệ số tương quan biến tổng > 0,3

Quy trình: Tiếp tục quy trình cho tất cả thang đo còn lại.

MTS, LTDT, DVC, THDP, NNL, CPCT, SAT

TỔNG HỢP BIẾN VÀ THANG ĐO BỊ LOẠI

BIẾN QUAN SÁT

CSHT5

MTS7

THANG ĐO CSHT CSDT MTS LTDT

CSHT4 CSDT4 MTS1 LTDT4

Thang đo bị loại

DVC NNL

NNL5

NNL6

Bước 2: THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH CỦA EFA Analyse / Dimension Reduction / Factor

Đưa tất cả các biến qua kiểm định Cronbach vào hộp Variables (Trừ các biến SAT)

Chọn Descriptives

Chọn các chức năng của Descriptives

Continue

Extraction

Chọn các chức năng của Extraction (rút ra)

Rotation

Chọn các chức năng của Rotation

Continue

Score

Chọn các chức năng của Score

Continue

Option

Chọn các chức năng của Option

Continue

OK

Lựa chọn hệ số tải nhân tố

Thước đo hệ số tải nhân tố (Factor loading, FL)

Quy mô mẫu

> 350

FL > 0,3

100 ≤ Quy mô mẫu ≤ 350

> 0,55

< 100

> 0,75

(1) Kiểm định tính thích hợp của EFA Thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) 0,5 ≤ KMO ≤ 1

Phân tích yếu tố là thích hợp với dữ liệu thực tế.

(2) Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát Kiểm định Bartlett (Bartlett’ test)

Kiểm định giả thuyết: H0: Mức tương quan các biến quan sát bằng không Nếu Sig. ≤ 0,05

Các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong mỗi nhân tố.

Bảng 1: KMO and Bartlett’s test

0,5 ≤ KMO ≤ 1

Phân tích yếu tố là thích hợp với dữ liệu thực tế

Sig. ≤ 0,05

Các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong mỗi nhân tố.

(3) Kiểm định phương sai trích (% cumulative variance) của các yếu tố.

Tiêu chuẩn chấp nhận: Phương sai trích > 50%

Trong bảng Tổng phương sai được giải thích (total variance explained)

Đáp ứng tiêu chuẩn

Minh họa:

Phương sai cộng dồn của các yếu tố là 73%

73% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của Factor)

Phương sai trích > 50%

73% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của Factor)

Kết luận: Các biến quan sát phải đảm bảo thỏa 4 điều kiện: Kiểm định Cronbach Alpha, kiểm định KMO, kiểm định Bartlett, Phương sai trích của các yếu tố.

Kiểm định

Bước cuối cùng chỉ còn lại các biến quan sát thỏa điều kiện các kiểm định.

Nếu các biến quan sát nào không thỏa các điều kiện kiểm định sẽ được loại ra. Mô hình tiếp tục thực hiện quy trình kiểm định các biến quan sát còn lại.

Bảng 2: Rotated component matrix

F2: CSHT1,CSHT2,

CSHT3,CSHT6

F7: CSDT1,CSDT2

F8: CSDT5

F3: MTS3,MTS5,

MTS6

F5: LTDT1,LTDT2,

LTDT3

F6: THDP4,THDP3, THDP1,THDP2

F4: NNL1,NNL2,NNL3

F1: CPCT1,CPCT2,

CPCT3,CPCT4

(4) Đặt tên lại cho các yếu tố đảm bảo yêu cầu phân tích

F1: CPCT1,CPCT2,CPCT3,CPCT4

Đặt tên lại F1: Chi phí đầu vào cạnh tranh (CPCT)

F2:CSHT1,CSHT2,

CSHT3,CSHT6

F3: MTS3,MTS5,MTS6

Đặt tên lại F2: Cơ sở hạ tầng (CSHT) Đặt tên lại F3: Môi trường sống (MTS)

F4: NNL1,NNL2,NNL3

Đặt tên lại F4: Nguồn nhân lực (NNL)

F5:LTDT1,LTDT2,

Đặt tên lại F5: Lợi thế đầu tư (LTDT)

LTDT3

F6: THDP4,THDP3,THDP1,

Đặt tên lại F6: Thương hiệu địa phương (THDP)

THDP2

F7: CSDT1,CSDT2

Đặt tên lại F7: Năng lực lãnh đạo địa phương (NLLD)

F8: CSDT5

Đặt tên lại F8: Hỗ trợ thuế (HTTHUE)

Khám phá yếu tố

(5) Xác định điểm các nhân tố (Factor score, Nhân số)

Biến phụ thuộc: SAT (SAT1, SAT2, SAT3,SAT4,SAT5)

Biến độc lập: F1, F2, F3, F4, F5,F6,F7,F8

Nhân số thứ i, được xác định:

Wi2: Hệ số nhân tố được trình bày trong ma trận hệ số nhân tố (Component Score Coefficient)

Fi = Wi1X1+ Wi2X2+.. + WikXk

Xi: Biến quan sát trong nhân tố thứ i.

Đối với các biến độc lập, SPSS tính sẵn, trong Data view

FAC1_1

Đặt tên lại: F1

Đặt tên lại: F2…F8

Đối với các biến phụ thuộc (SAT), cần tính bổ sung:

Data Reduction

Analyse

Factor

Nhập SAT1,SAT2,SAT3,SAT4,SAT5 vào hộp Variables

Score

Chọn chức năng Score

Continue

Bước 3: PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN SAT = f(F1, F2, F3,..,F8) Sử dụng phần mềm SPSS:

Analyse

Regression

Linear

1. Kiểm định hệ số hồi quy Bảng 1: Hệ số hồi quy

(1) Mô hình có tám biến, F1 ,F2,F3,..F8 đảm bảo có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 95% (Sig. ≤ 0.05).

2. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

(1) Mức độ giải thích của mô hình tổng thể

R2 hiệu chỉnh = 0,443

44,3% thay đổi của sự thỏa mãn được giải thích bởi 8 biến độc lập

- Phân tích phương sai (ANOVA): Tính phù hợp của mô hình

Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp của mô hình. Có Sig. = 0,000 (< 0,05), do đó, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics)

Qua EFA, nên không có hiện tượng đa cộng tuyến

(4) Kiểm định phương sai của sai số không đổi (Heteroskedasticity)

Sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra giữa từng biến độc lập có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của số dư được chuẩn hóa (Absolute of Standardized residuals , ABS).

ANALYSE

CORRELATE

BIVARIATE

Tiêu chuẩn đánh giá: Các hệ số tương quan hạng Spearman có mức ý nghĩa > 0,05 thì có thể kết luận: Phương sai của phần dư không thay đổi.

100

(4) Kiểm định phương sai của sai số không đổi (Heteroskedasticity)

Sig. < 0.05

Sig. > 0.05

101

(4) Kiểm định phương sai của phần dư không đổi (Heteroskedasticity)

Sig. ≤ 0.05

Có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi

102

Các biến đảm bảo không có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi, ngoại trừ biến F2 (CSHT), F7 (NLLD)

Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coef.) Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập

103 Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập

(%)

Stan. Coefficient s

Thứ tự ảnh hưởng của các yếu tố

Thứ tự ảnh hưởng 2 3 3 3 3 1

F1 F3 F4 F5 F6 F8 Total

0.193 0.247 0.149 0.176 0.108 0.398 1.271

15.18 13.90 13.90 13.90 13.90 29.22 100

104 Kết luận Mô hình được kiểm định

Các yếu tố tác động và thứ tự hưởng:

F8, F1 và F3, F4, F5, F6

Giải pháp được tập trung

F8. Hỗ trợ thuế (HTTHUE)

Hệ thống thuế rõ ràng (cán bộ thuế không lợi dụng để

HTTHUE

trục lợi) F1. Chi phí đầu vào cạnh tranh

CPCT CPCT1

Giá thuê đất thấp

CPCT2

Chi phí lao động rẻ

Giá điện, giá nước, cước vận tải hợp lý

CPCT3

Giá dịch vụ thông tin liên lạc cạnh tranh

CPCT4 105

MTS

F3. Môi trường sống

Môi trường không bị ô nhiễm

MTS3

Người dân thân thiện

MTS5

Chi phí sinh hoạt hợp lý

MTS6

NNL F4. Nguồn nhân lực Trường đào tạo nghề đáp ứng được yêu cầu của DN NNL1

Nguồn lao động phổ thông dồi dào (lao động không

NNL2

có kỹ năng)

NNL3

Lao động có kỹ luật cao

106

F5. Lợi thế đầu tư (LTDT)

LTDT LTDT1

Thuận tiện về nguyên liệu chính cho sản xuất

LTDT2

Thuận tiện thị trường tiêu thụ chính

LTDT3

Gần các DN bạn hàng (phân phối hay cung ứng

chính)

F6. Thương hiệu địa phương

THDP THDP1

Địa phương là một thương hiệu ấn tượng

THDP2

Tôi nghĩ địa phương này đang là điểm đến của các nhà đầu

tư.

THDP3

Tôi nghĩ nhiều người đầu tư thành công tại địa phương này

107

và tôi muốn như họ. Tôi đầu tư ở đây chỉ đơn giản là vì muốn đầu tư vào ĐP này. THDP4

BÀI TẬP (EX2) Sự hài lòng của doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (DN FDI) đối với chất lượng dịch vụ hỗ trợ thuế tại Cục thuế tỉnh DN. Số liệu điều tra trực tiếp 222 DN FDI. Dữ liệu: SPSS File: P3-DATA-HAILONGTHUE-EX2

Khung lý thuyết:

SỰ TIN CẬY

THỎA MÃN

NĂNG LỰC PHỤC VỤ (Assurance)

(Reliability)

SỰ ĐỒNG CẢM

KHÁCH HÀNG (Satisfaction)

(Empathy)

SỰ ĐÁP ỨNG (Responsiveness)

108

PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH (Tangibility)

Bảng 1: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng và sự hài lòng

Thang đo

1. SỰ TIN CẬY

Kí hiệu REL REL1

Luon thuc hien dung chuc trach cua minh

REL2

Quan tam giai quyet thau dao

REL3

Yeu cau bo sung thu tuc khi that can thiet

REL4

DN tin vao quyet dinh cua co quan thue ve nghia vu cua

nguoi nop thue

REL5

DN Tin Vao Quyet Dinh Cua So Quan Thue Ve Quyen

Loi Cua Nguoi Nop Thue

Thong bao thue, thong bao phat cua CT thue chinh xac

REL6 109

Thang đo

Kí hiệu REL7

Cac phong chuc nang cua cuc thue co phoi hop chat

che, nhat quan

REL8

Su am hieu nghiep vu chuyen mon cua can bo thue

RES

2. SỰ ĐÁP ỨNG

RES1

Bo phan tiep nhan ho so to chuc thuan tien

RES2

Cac phan mem ho tro DN bao cao thue do cuc thue

cung cap tien ich

RES3

Cac bieu mau don gian, de thuc hien

RES4

Noi dung cac thong tin tuyen truyen cua cuc thue

dap ung nhu cau DN

110

Thang đo

Kí hiệu RES5

Trang web cua cuc thue day du thong tin can thiet

RES6

Cuc thue to chuc hoi thao, tuyen truyen luat thue

kip thoi

RES7

Cuc thue to chuc hoi thao, tuyen truyen luat thue

chu dao

RES8

Cong chuc thue san sang giai thich, ke ca qua dien

thoai

RES9

Cuc thue co van ban giai dap thac mac kip thoi

RES10

Cuc thue co van ban giai dap thac mac ro rang, de

thuc hien

111

Thang đo

Kí hiệu RES11

Nhan ket qua ve cac thu tuc thuoc quyen loi cua DN

dung hen

RES12

Bo tri ban huong dan co nv truc nhiet tinh

ASS

3. NĂNG LỰC PHỤC VỤ

ASS1

Cong chuc thue co trinh do nghiep vu chuyen mon

ASS2

Thai do cong chuc nha nhan, van minh, lich su

ASS3

ASS4

ASS5

ASS6 112

Cong chuc thue nhanh chong nam bat nhung vuong mac cua DN Cb thue lam giang vien trien khai luat thue co ky nang truyen dat Cong chuc thue co ky nang xu ly phan mem Cong chuc thue co trinh do ngoai ngu huong dan nguoi nop thue la nguoi nuoc ngoai

Thang đo

Kí hiệu EMP

4. SỰ ĐỒNG CẢM

EMP1

Cong chuc thue san sang lang nghe

EMP2

Huong dan DN tranh sai sot ngay tu dau

EMP3 EMP4

Tinh than phuc vu tan tuy, cong tam Cuc thue thong bao kip thoi cac chinh sach uu dai den DN 5. PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH Tru so cuc thue co vi tri thuan tien Bo tri vi tri cac phong lam viec khoa hoc

TAN TAN1 TAN2 TAN3

Noi tiep nhan ho so van minh, hien dai

TAN4

Noi cho lam viec dam bao an ninh

Trang thiet bi cong nghe tin hoc, ky thuat hien dai

TAN5 113

Thang đo

Kí hiệu TAN6

Trang phuc cong chuc thue thanh lich

TAN7

Dich vu giu xe hai banh dap ung

Bai dau xe o to thuan tien Nuoc uong cho khach chu dao Phong ve sinh dam bao 6. THỎA MÃN KHÁCH HÀNG Tin cay voi co quan thue Chat luong phuc vu cua cong chuc

TAN8 TAN9 TAN10 SAT SAT1 SAT2 SAT3

Hai long co so vat chat

114

Yêu cầu:

1. Kiểm định chất lượng thang đo và xác định các thang

đo đại diện sự hài

lòng DN nộp thuế (Kiểm định

Cronbach’s Alpha, EFA).

2. Xác định các yếu tố ảnh hưởng và vai trò của từng yếu

tố? (Phân tích hồi quy và các kiểm định).

115

3. Gợi ý chính sách?

3.3.3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC

Các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi thu nhập của người dân bị thu hồi đất ở các khu công nghiệp.

Vấn đề nghiên cứu

Thu hồi đất trên địa bàn cả nước, nhất là ở vùng nông thôn.

Quá trình hình thành & phát triển các khu công nghiệp (KCN).

116

Những hộ nông dân bị thu hồi đất phải đương đầu với sự thay đổi nguồn lực để tạo ra sinh kế và thu nhập của mình.

Vấn đề nghiên cứu

Quá trình hình thành & phát triển các khu công nghiệp (KCN)

Quan tâm một cách đầy đủ đến sự thay đổi cuộc sống và thu nhập của người dân bị mất đất.

Một nguyên lý cơ bản của thu hồi đất là phải đảm bảo cho người dân có cuộc sống và thu nhập thay đổi theo hướng tốt hơn và giới hạn là ít nhất là ngang bằng như trước khi bị thu hồi đất.

117

Tìm hiểu về thay đổi thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người dân bị thu hồi đất là một thách thức của các nhà khoa học và chính sách .

Khung lý thuyết:

ADB (1995) chỉ ra rằng những người ảnh hưởng nên được hỗ trợ để họ cải thiện mức sống, hoặc ít nhất là bằng cuộc sống cũ hoặc cao hơn trước khi họ bị thu hồi đất và di chuyển. Theo Ngân hàng thế giới (2004), phục hồi thu nhập là một phần quan trọng của chính sách thu hồi đất khi những người bị ảnh hưởng mất đi cơ sở sản xuất, kinh doanh, việc làm hoặc các nguồn thu nhập khác.

118

Các phương án tạo thu nhập (i) Tín dụng trực tiếp đối với kinh doanh nhỏ và tự làm; (ii) Xây dựng các kỹ năng thông qua đào tạo; (iii) Hỗ trợ trong việc tìm kiếm các cơ hội trong các doanh nghiệp nhà nước và tư nhân; (iv) Ưu tiên đối với những người bị ảnh hưởng trong việc tuyển chọn lao động liên quan đến dự án hoạt động.

Giả thuyết H0:

Thay đổi thu nhập của hộ thu hồi đất phụ thuộc vào (1) Trình độ học vấn của chủ hộ, (2) Tuổi của chủ hộ, (3) Tỷ lệ phụ thuộc , (4) Số lao động trong hộ, (5) Diện tích đất bị thu hồi, (6) Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất kinh doanh sau khi bị thu hồi đất, (7) lao động được làm việc trong KCN.

119

MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC

Dạng khái quát của mô hình hồi quy tuyến tính:

(1)

Xi: Các biến độc lập

Minh họa: Y là biến giả (Biến nhị phân), giá trị bằng 1 khi thu nhập của hộ tăng lên , nhận giá trị 0 nếu thu nhập không tăng.

120

Mô hình hồi quy Binary Logistic (Hồi quy Logistic)

Bảng 1: Giải thích các biến

Giả thuyết

ĐVT

Tên biến

Ký hiệu

Biến phụ thuộc

Định nghĩa Biến Dummy, nhận giá trị 1 khi thu nhập của hộ tăng lên, và là giá trị 0 nếu thu nhập của hộ không tăng.

+

Số năm đi học của chủ hộ

Biến độc lập Trình độ học vấn của chủ hộ

Năm

+

Xi Edu (X1) TuoiCh (X2)

Tuổi của chủ hộ

Là số tuổi của chủ hộ Năm

121

Giả thuyết

ĐVT

Tên biến

Ký hiệu

tlpthuoc (X3)

-

Tỷ lệ phụ thuộc.

Định nghĩa Tỷ lệ giữa số người nằm ngoài độ tuổi lao động trên tổng số người trong gia đình. Ldong (X4) Số lao động trong

+

hộ gia đình.

Người

Số lao động trong hộ. Diện tích đất bị thu hồi.

-

Dtdthoi (X5) Diện tích đất nông nghiệp và phi nông nghiệp bị thu hồi.

122

Giả thuyết

Tên biến

Ký hiệu

ĐVT

Ddautu (X6)

+

Sử dụng tiền đền bù để đầu tư SX-KD.

Định nghĩa Ddautu là biến giả. Nếu hộ sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất kinh doanh sau khi bị thu hồi đất thì Ddautu = 1; nếu không thì Ddautu = 0

Dlamviec (X7)

+

Lao động được làm việc khu CN.

Dlamviec là biến giả. X7 = 1 nếu hộ có lao động làm việc trong KCN ; và X7 = 0 nếu hộ không có lao động làm việc trong KCN.

123

Dạng tổng quát của mô hình hồi quy Binary Logistic

(1)

Trong đó: P(Y=1) = P0: Xác suất hộ gia đình sau thu hồi đất là tăng thu nhập (Cải thiện thu nhập). P(Y = 0) = 1- P0: Xác suất hộ gia đình sau thu hồi đất là không tăng thu nhập (Không cải thiện thu nhập) Xi: các biến độc lập; Ln: Log của cơ số e (e = 2,714).

(Hệ số Odds)

Thế hệ số Odds vào (1):

124

Dạng hàm Logit

Ước lượng các hệ số hồi quy bằng phương pháp MX (Maximum Likelihood).

Log của hệ số Odds là một hàm tuyến tính với các biến độc lập Xi.

Dạng dự báo

125

E (Y/Xi): Xác suất để Y = 1 xuất hiện khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi.

Giả định X1: số năm đi học của chủ hộ (Năm); Hệ số hồi quy: B1 = 0,308

Không rõ

Ý nghĩa

Nếu chủ hộ gia đình tăng thêm 1 năm học, với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thì Log của tỷ lệ xác suất cải thiện thu nhập và xác suất không cải thiện thu nhập tăng thêm 0,308 lần.

P0: Xác xuất ban đầu P1: Xác xuất thay đổi

B = 0,308 ; P0 = 10% e = 2,714

126

P1 = 14,1%

B = 0,308 ; P0 = 10% Khi chủ hộ gia đình có thêm 1 năm học, xác suất cải thiện thu nhập của hộ sẽ tăng lên 14,1% (tăng 4,1% so với xác suất ban đầu là 10%).

Khái quát

Ý nghĩa

Khi yếu tố Xk tăng lên một đơn vị thì xác suất cải thiện thu nhập của một hộ gia đình sẽ chuyển dịch từ P0 sang P1

127

Dữ liệu: Điều tra trực tiếp 120 hộ gia đình bị thu hồi đất tại khu công nghiệp A, TP. HCM. SPSS File: P3-DATA-THUHOIDAT-LEC

Sử dụng chương trình SPSS

Nhập dữ liệu

Vào giao diện SPSS

Analyse/Regresion/Binary Logistic

Hình 1

Nhập biến Y vào hộp Dependent.

Nhập các biến dộc lập vào hộp Covariates.

128

Chọn Save

Hình 2

Chọn chức năng của Save.

Chọn Continue

Chọn Option

129

Hình 2

Chọn chức năng của Option.

Chọn Continue

130

Chọn OK

(1) Kiểm định Wald

Các biến Không có ý nghĩa.

Biến Tuoich sig. > 0,1

Biến Tlpthuoc sig. > 0,1

131

Các biến có ý nghĩa.

98% 99%

95% 99% 99% 91%

132

(2) Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Kiểm định Omnibus

Model Sig. ≤ 0,05

133

Mô hình tổng quát cho thấy tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có ý nghĩa với khoảng tin cậy trên 95%.

(2) Kiểm định mức độ giải thích của mô hình

R2 Nagelkerke = 0,657

65,7% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

134

(3) Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình

Mức độ chính xác của dự báo: Trong 76 (62 +14) trả lời thu nhập của hộ không tăng, mô hình dự báo chính xác 58, vậy tỷ lệ đúng là 89,9%.

Trong 44 (7 + 37) trả lời thu nhập của hộ tăng, mô hình dự báo chính xác 37, vậy tỷ lệ đúng là 72,5%.

135

Tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình: 82,5%.

Thảo luận kết quả hồi quy

136

+ Biến Edu: Số năm đi học của chủ hộ. B = 0.272; P0 = 10%

Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu (P0)của một hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu chủ hộ này có thêm 1 năm học.

Xác suất cải thiện thu nhập của hộ (P1) sẽ là 12,8% (tăng 2,8% so với xác suất ban đầu là 10%).

+ Biến Ldong: Số lao động trong hộ B =1.176; P0 = 10%

Xác suất cải thiện thu nhập của hộ sẽ là 26,31% (tăng 16,31% so với xác suất ban đầu là 10%).

137

Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu (P0)của một hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu chủ hộ này có thêm 1 lao động.

+ Biến Dlamviec: Có lao động làm việc trong khu CN B = 1.226; P0 = 10%

138

Xác suất cải thiện thu nhập của hộ sẽ tăng lên 27,45% (tăng 17,45% so với xác suất ban đầu là 10%).

Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu của một hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hộ này có thêm 1 lao động làm việc trong khu CN.

B =-0.001; P0 = 10%

+ Biến Dtdthoi: Diện tích đất bị thu hồi

thiện thu Xác suất cải nhập của hộ sẽ giảm còn 9,99% (giảm 0,1% so với xác suất ban đầu là 10%).

139

Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu của một hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hộ này bị thu hồi thêm 1 m vuông đất.

+ Biến Ddautu: Hộ dùng tiền đền bù để SXKD B =2.402; P0 = 10%

Xác suất cải thiện thu nhập của hộ sẽ tăng lên 55,11% (tăng 45,11% so với xác suất ban đầu là 10%).

140

Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu của một hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hộ này sử dụng tiền đền bù đầu tư vào SXKD.

Vai trò ảnh hưởng của các yếu tố Bảng 3: Tổng hợp các biến có ý nghĩa thống kê

Vị trí

141

Edu Ldong Dlamviec Ddautu Dtdthoi B 0.272 1.167 1.226 2.402 -0.001 Exp(B) 1.312 3.214 3.406 11.049 0.999 Xác suất ban đầu P0 = 10% P1 12,8 26,31 27,45 55,11 9,99 4 3 2 1 5

Trong các biến ảnh hưởng đến cải thiện thu nhập, biến Ddautu (biến giả sử dụng tiền đền bù đất đầu tư vào sản xuất kinh doanh) có ảnh hưởng mạnh nhất, và còn lại theo thứ tự là Dlamviec,Ldong,Edu và Dtdthoi.

MÔ HÌNH DỰ BÁO

E (Y/Xi): Xác suất để Y = 1 xuất hiện khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi.

Kịch bản 1: Các giá trị Xi với tiêu chuẩn thấp nhất.

Dự báo với 2 tình huống

142 Kịch bản 2: Các giá trị Xi với tiêu chuẩn tốt nhất.

Giá trị thống kê của các biến độc lập

Hình thành 2 kịch bản

STT

KB1

KB2

1 Edu

0

12 2 3

Ldong dlamviec

1 0

5 1

4 dtdthoi

200 11000

5 ddautu

0

1

143 Dự báo của mô hình

LogOdds = b0 + b1Edu + b2Ldong+b3Dlamviec+b4nDdautu + b5pDtdthoi +b7vay

LogOdds = -3.613 + 0.229Edu + 1.424Ldong + 1.354Dlamviec + 2.395Ddautu + (-0.001)Dtdthoi

144

Bảng 3.8: Kết quả 2 kịch bản

STT 1

Edu

KB1 0

KB2 12

2 Ldong

1

5

3 dlamviec

0

1

4 dtdthoi

200 11000

5 ddautu

0

1 (%)

E(Y/Xi)

8.4

28.4 E (Y/X): Xác suất để Y = 1 xuất hiện khi biến độc lập X có giá trị cụ thể trong KB1 và KB2.

145

Mô hình cho biết khả năng hộ này tăng thu nhập là 8,4%.

Mô hình cho biết khả năng hộ này tăng thu nhập là 28,4%.

Kết luận và gợi ý chính sách Kết luận: Có 5 yếu tố ảnh hưởng đến cải thiện thu nhập cho các hộ bị thu hồi đất và theo thứ tự ảnh hưởng là: (1) Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất – kinh doanh; (2) Lao động được làm việc khu công nghiệp; (3) Số lao động trong hộ; (4) Số năm đi học của chủ hộ; và (5) Diện tích đất bị thu hồi.

Gợi ý chính sách:

1. Hướng dẫn vào tạo điều kiện cho các hộ sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất – kinh doanh.

2. Quan tâm đến ưu tiên sử dụng lao động của các hộ gia đình bị thu hồi đất vào làm việc cho các công ty trong khu công nghiệp

3. Có chính sách ưu tiên tuyển dụng lao động và chính sách xã hội cho những hộ nhiều diện tích dất bị thu hồi .

146

BÀI TẬP NHÀ (EX3)

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với thương hiệu ngân hàng VT, TP.HCM.

147

Dữ liệu: Điều tra trực tiếp 420 khách hàng của ngân hàng VT, Tp. HCM. File EXCEL: P3-DATA-TRUNGTHANHNH-EX3

Khung lý thuyết:

Biến số

Giả thuyết

STT I

1 KNGDL

Mô tả biến số Biến phụ thuộc Khả năng giao dịch lại. KNGDL là biến giả. Giá trị bằng 1 khi chắc chắn giao dịch lại, nhận giá trị 0 nếu không chắc chắn.

II

+

1 CHATL

Biến độc lập Chất lượng dịch vụ của ngân hàng. Chất lượng được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, thông qua điểm từ 1 đến 5 điểm (5 là hài lòng nhất)

+

2 ANT

Tính an toàn của dịch vụ ngân hàng. An toàn được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, thông qua điểm từ 1 đến 5 điểm (5 là hài lòng nhất)

148

Khung lý thuyết:

STT

Biến số

Mô tả biến số

Kỳ vọng +

3 CHIPHI

Chi phí của giao dịch. Chi phí được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, thông qua điểm từ 1 đến 5 điểm (5 là hài lòng nhất)

+

4 THUANT

Tính thuận tiện khi giao dịch với NH. Thuận tiện được đo bằng mức độ hài lòng của khách hàng, thông qua điểm từ 1 đến 5 điểm (5 là hài lòng nhất)

+

5 THONGT

Thông tin truyền thông. Khách hàng có tiếp nhận được thông tin của NH qua các phương tiện truyền thông. Thông tin được đo biến giả. Giá trị bằng 1 khi có tiếp nhận, nhận giá trị 0 nếu không có tiếp nhận.

149

hệ của trình

Phương Kỳ vọng về dấu của các biến độc

150

Yêu cầu: (1) Xác định mô hình lý thuyết Binary Logistic các yếu tố ảnh hưởng thay đổi thu nhập hộ gia đình thu hồi đất. số Odds. Log (1.1) lập. (1.2) (2) Sử dụng SPSS để tìm kết quả tương quan giữa các biến độc lập với biến thay đổi thu nhập. - Hệ số tương quan của các biến độc lập - Mức độ ý nghĩa của các hệ số tương quan - Các kiểm định và mức độ chính xác của dự báo mô hình - Xây dựng kịch bản trong trường hợp xác suất ban đầu là 10%, 20%,30%, 40% và 50%. - Kết luận các chính sách cần tập trung.