BÁo cáo chính sách b̀nh ổn giá
Áp dụng mô h́nh EFA trong phân tích hiệu quả chương tŕnh b́nh ổn giá dưới góc nh́n của người dân
tải về 2.32 Mb.
|
2.3. Áp dụng mô h́nh EFA trong phân tích hiệu quả chương tŕnh b́nh ổn giá dưới góc nh́n của người dân2.3.1. Thực trạng mẫu điều tra khảo sátĐể phục vụ phân tích, nhóm tác giả đă thực hiện cuộc khảo sát trên 600 mẫu điều tra và thu thập được 485 bảng hỏi phản hồi của những đối tượng (người dân) đánh giá về các nhân tố tác động đến hiệu quả của chương tŕnh b́nh ổn giá tại Hà Nội. Cuối cùng, tác giả đă đưa mô h́nh khái niệm và bảng câu hỏi phỏng vấn (Phụ lục II) như sau: H́nh 09: Mô h́nh tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả chương tŕnh b́nh ổn giá dưới góc nh́n của người dân Với mô h́nh đă được tŕnh bày trong h́nh 07 ở trên, có 6 nhóm yếu tố chính tác động đến “hiệu quả” của chương tŕnh b́nh ổn giá, đó là:
Và 6 yếu tố này được tŕnh bày trong bản câu hỏi phỏng vấn người dân; ứng với mỗi nhóm yếu tố, có rất nhiểu câu hỏi liên quan đến nhóm yếu đó:
Cuối cùng là nhóm yếu tố “Đánh giá hiệu quả chung” gồm có 4 câu hỏi. Thông qua điều tra khảo sát, nhóm nghiên cứu đă thu được 428 mẫu hợp lệ, từ đó tổng hợp được 26 biến đo lường thuộc về 6 nhóm nhân tố ở trên đă được mă hóa và nhập vào phần mềm SPSS, các biến đo lường đă được mă hóa được tŕnh bày ở bảng mô tả sau đây: Bảng 06. Nhóm nhân tố nghiên cứu trong EFA Tên nhómBiến được mă hóaDiễn giải biếnSản phẩm (SanPham)SanPham1Các sản phẩm tham gia chương tŕnh b́nh ổn giá đáp ứng được nhu cầu thiết yếu của người dânSanPham2Các sản phẩm tham gia chương tŕnh b́nh ổn giá là những sản phẩm có tính chất nhạy cảm về cung cầuSanPham3Các sản phẩm tham gia chương tŕnh b́nh ổn giá có xuất xứ rơ ràngSanPham4Các sản phẩm tham gia chương tŕnh b́nh ổn giá có chất lượng tốtHệ thống mạng lưới (MangLuoi)MangLuoi1Địa điểm mua hàng hóa b́nh ổn thuận lợi (giao thông)MangLuoi2Thái độ phục vụ của nhân viên bán hàng b́nh ổn giá thân thiện, ân cần, vui vẻMangLuoi3Số lượng hàng hóa tại các điểm bán hàng tham gia b́nh ổn đáp ứng được nhu cầu của người tiêu dùngMangLuoi4Thời gian bán hàng b́nh ổn giá tạo điều kiện thuận lợi cho người tiêu dùngMangLuoi5Biển treo tại các điểm bán hàng b́nh ổn giá dễ nh́nT́nh h́nh thực hiện (TinhHinh)TinhHinh1Đẩy mạnh khai thác, thu mua hàng hóa trong và ngoài thành phốTinhHinh2Phát triển mạng lưới điểm bán hàngTinhHinh3Giá bán của các sản phẩm tham gia chương tŕnh b́nh ổn thấp hơn so với các sản phẩm cùng loại trên thị trườngTinhHinh4Công tác kiểm tra, kiểm soát thị trường tốtCác cơ quan phân công thực hiện (PhanCong)PhanCong1Quản lư tốt về giá đối với các mặt hàng thuộc danh mục BOGPhanCong2Xử lư vi phạm kịp thời, thích đángPhanCong3Phối hợp, phân công trách nhiệm giữa các cơ quan tham gia chương tŕnh b́nh ổn rơ ràng, nhịp nhàng, hợp lưPhanCong4Thực hiện công tác truyền thông, tuyên truyền chương tŕnh b́nh ổn giáPhanCong5Tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp tham gia chương tŕnh b́nh ổn giá tiếp cận vốnDoanh nghiệp tham gia (DoanhNghiep)DoanhNghiep1Các doanh nghiệp có uy tín trong kinh doanhDoanhNghiep2Các doanh nghiệp có sản xuất hoặc phân phối các sản phẩm có trong danh mục hàng hóa b́nh ổn giáDoanhNghiep3Các doanh nghiệp có báo cáo tài chính rơ ràng, khả quanDoanhNghiep4Các doanh nghiệp có phương án tổ chức sản xuất, kinh doanh, tạo nguồn hàng, phát triển mạng lưới bán lẻ đáp ứng được mục tiêu, nhiệm vụ b́nh ổn thị trườngCông tác quản lư giá (QuanLy)QuanLy1Giá bán các sản phẩm được doanh nghiệp đề xuất và được Sở tài chính chấp thuậnQuanLy2Giá bán các sản phẩm được niêm yết rơ ràng tại các điểm bán hàng b́nh ổn giáQuanLy3Việc tăng giá bán của các sản phẩm tham gia b́nh ổn phải được sự đồng ư bằng văn bản của Sở Tài chínhQuanLy4Việc giảm giá bán của các sản phẩm tham gia b́nh ổn doanh nghiệp chủ động sau đó báo cáo bằng văn bản gửi Sở Tài chính Cuối cùng, khái niệm hiệu quả đánh giá “Hiệu quả của chương tŕnh B́nh ổn giá nói chung” có 4 biến quan sát như bảng bên dưới: Bảng 07. Nhóm nhân tố hiệu quả đánh giá năng lực cạnh tranh
Bước 1: Kiểm định điều kiện để thực hiện EFA i) Số lượng các biến đo lường trong 6 nhóm nhân tố trên đều lớn hơn 3, nên thỏa măn yêu cầu mà Stevens (2002) đưa ra; ii) Số mẫu là 428, cũng đáp ứng được yêu cầu tối thiểu là 50 quan sát theo Hair & CTG (2009); iii) Đánh giá kiểm định Bartlett và KMO: KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..744Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square6659.156 Df36 Sig..000 Kiểm định KMO: Ta thấy KMO = 0.744, thỏa măn yêu cầu để thực hiện EFA. Hơn nữa, theo Kaiser (1974), nếu 0.70 < KMO < 0.80: ĐẢM BẢO, mà theo kết quả này, KMO=0.744 nên phù hợp với việc thực hiện EFA. Kiểm định Barlett: Sig.=0.000 < 0.05; ta có thể từ chối giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị), có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau nên ta có thể thực hiện EFA. Như vậy, với kết quả i) ii) iii), th́ dữ liệu này phù hợp để thực hiện EFA. Bước 2: Rút trích các nhân tố Bảng 8. Ma trận nhân tố đă xoay (lần 1) Rotated Component Matrix (a) Component 1234567MangLuoi1.775 MangLuoi2.762 MangLuoi3.740 MangLuoi4.650 MangLuoi5.608 DoanhNghiep2 .741 DoanhNghiep1 .710 DoanhNghiep3 .658 PhanCong5 .639 QuanLy2 .767 QuanLy1 .757 QuanLy3 .635 SanPham3 .625 SanPham1 .833 SanPham2 .776 TinhHinh4 .638 PhanCong4 TinhHinh2 .848 TinhHinh1 .807 TinhHinh3 .757 QuanLy4 .866 SanPham4 .861 DoanhNghiep4 PhanCong1 .763PhanCong3 .759PhanCong2 .743Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 8 iterations. Bước 3: Phân tích kết quả rút trích nhân tố Ghi chú: Các con số được thể hiện trong bảng trên, người ta gọi là trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading). Theo Hair & ctg (2009), Multivarite Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ư nghĩa thiết thực của EFA: Nếu 0.3 <= Factor loading <= 0.4 được xem là đạt được được mức tối thiểu Nếu Factor loading >=0.5 được xem là có ư nghĩa thực tiễn. Nh́n vào bảng Rotated Component Matrix ở trên, có 7 cột, nghĩa là có 7 nhân tố được rút ra từ 26 biến quan sát và có không biến có Factor loading nhỏ hơn 0.5. Tuy nhiên, vẫn có sự đan xen chồng chéo giữa các nhóm nhân tố với nhau. Tiến hành loại bỏ các biến (đă bôi màu trong bảng 10) này khỏi danh sách chạy EFA và chạy lại EFA với 17 biến c̣n lại. Khi đó ta có kết quả như sau: Bảng 9. Ma trận nhân tố đă xoay (lần 2) Rotated Component Matrix(a) Component 12345MangLuoi1.773 MangLuoi3.772 MangLuoi2.725 MangLuoi4.700 MangLuoi5.634 QuanLy1 .910 QuanLy2 .878 QuanLy3 .600 TinhHinh2 .865 TinhHinh1 .830 TinhHinh3 .762 DoanhNghiep2 .822 DoanhNghiep3 .773 DoanhNghiep1 .692 PhanCong1 .796PhanCong2 .764PhanCong3 .752Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Trong kết quả xuất hiện trong bang 11 này, có 05 nhân tố được rút ra và tất cả các biến đều có Factor loading lớn hơn 0.5. Nhân tố thứ nhất: gồm 05 biến quan sát, đó là:
Nhân tố thứ hai: gồm 03 biến quan sát, đó là: QuanLy1QuanLy2QuanLy 3 Các biến trong nhân tố thứ ba này thuộc nhóm yếu tố “Đánh giá Công tác quản lư giá”, v́ vậy ta có thể đặt tên cho nhân tố này là “Hiệu quả kiểm soát giá”. Nhân tố thứ ba: gồm 03 biến quan sát, đó là: TinhHinh2TinhHinh1TinhHinh3 Các biến trong nhân tố thứ tư này thuộc nhóm yếu tố “T́nh h́nh thực hiện”, v́ vậy ta có thể đặt tên cho nhân tố này là “Hiệu quả t́nh h́nh thực hiện”. Nhân tố thứ tư: gồm 03 biến quan sát, đó là: DoanhNghiep2DoanhNghiep3DoanhNghiep1 Các biến trong nhân tố thứ tư này thuộc nhóm yếu tố “Đánh giá các doanh nghiệp tham gia chương tŕnh”, v́ vậy ta có thể đặt tên cho nhân tố này là “Đánh giá các doanh nghiệp tham gia chương tŕnh”. Nhân tố thứ năm: gồm 03 biến quan sát, đó là: PhanCong1PhanCong2PhanCong 3 Các biến trong nhân tố thứ tư này thuộc nhóm yếu tố “Các cơ quan phối hợp triển khai”, v́ vậy ta có thể đặt tên cho nhân tố này là “Khả năng phối hợp triển khai”. Bước 5: Kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố sử dụng Cronbach’s alpha Đặt Factor1 là nhân tố thứ nhất; Factor2 là nhân tố thứ hai; Factor3 là nhân tố thứ ba; Factor4 là nhân tố thứ bốn; Factor5 là nhân tố thứ năm. Tiến hành kiểm định các nhân tố (Factor1; Factor2; Factor3; Factor4; Factor5), sử dụng hệ số Cronbach’s alpha. Về mặt nghiên cứu thực nghiệm, các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (Item-Total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994 theo Nguyễn Khánh Duy và cộng sự 2008). Kiểm định nhân tố Factor1 Reliability Statistics Cronbach's AlphaN of Items.8385 Item-Total Statistics Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item DeletedMangLuoi113.8510.384.568.825MangLuoi213.719.724.648.803MangLuoi313.7910.029.685.794MangLuoi413.9610.050.672.797MangLuoi513.739.657.637.807 Hệ số Cronbach’s alpha = 0.838 > 0.6, nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-Tổng cao hơn và lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (Cột Corrected Item-Total Correlation). Kiểm định nhân tố Factor2 Reliability Statistics Cronbach's AlphaN of Items.7863 Item-Total Statistics Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item DeletedQuanLy16.742.606.756.564QuanLy26.712.750.704.625QuanLy36.513.257.445.900 Hệ số Cronbach’s alpha = 0.786 > 0.6, nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-Tổng cao hơn và lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (Cột Corrected Item-Total Correlation). Kiểm định nhân tố Factor3 Reliability Statistics Cronbach's AlphaN of Items.7883 Item-Total Statistics Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item DeletedTinhHinh17.242.107.644.707TinhHinh27.212.371.704.633TinhHinh37.022.833.560.784 Hệ số Cronbach’s alpha = 0.788 > 0.6, nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-Tổng cao hơn và lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (Cột Corrected Item-Total Correlation). Kiểm định nhân tố Factor4 Reliability Statistics Cronbach's AlphaN of Items.6713 Item-Total Statistics Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item DeletedDoanhNghiep26.842.374.524.521DoanhNghiep36.792.267.540.498DoanhNghiep46.972.887.395.683 Hệ số Cronbach’s alpha = 0.725 > 0.6, nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-Tổng cao hơn và lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (Cột Corrected Item-Total Correlation). Kiểm định nhân tố Factor5 Reliability Statistics Cronbach's AlphaN of Items.7163 Item-Total Statistics Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item DeletedPhanCong17.182.129.567.585PhanCong27.162.072.554.605PhanCong36.972.713.500.675 Hệ số Cronbach’s alpha = 0.716 > 0.6, nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-Tổng cao hơn và lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (Cột Corrected Item-Total Correlation). Tóm lại, thông qua kết quả tính toán hệ số Cronbach’s Alpha ta thấy 05 nhân tố đều có ư nghĩa thống kê và đạt hệ số tin cậy cần thiết. V́ vậy, 05 nhân tố này có đủ điều kiện để tiếp tục được sử dụng trong các phân tích chuyên sâu về đánh giá hiệu quả của chương tŕnh b́nh ổn giá trên địa bàn Hà Nội.
Dựa vào ma trận “Component Score Coefficient Matrix” của EFA, ta có bảng sau: Bảng 10. Component Score Coefficient Matrix Component 12345MangLuoi1.347-.093-.124-.083.045MangLuoi2.268-.137-.019.036.065MangLuoi3.321-.036.015-.067-.059MangLuoi4.286.155.022-.142-.134MangLuoi5.231.101-.009.026-.154TinhHinh1-.019-.015.411-.108.019TinhHinh2-.064-.044.422-.017-.014TinhHinh3-.048.000.364-.030.001PhanCong1-.040-.080.012.011.414PhanCong2-.136.018-.024.118.407PhanCong3-.023.035.007-.138.387DoanhNghiep1.016-.080-.005.360-.059DoanhNghiep2-.091-.043-.096.481-.016DoanhNghiep3-.119-.069-.033.450.063QuanLy1-.092.427-.049-.058.012QuanLy2-.081.398-.055-.048.071QuanLy3.000.265.043-.059-.063Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Dựa vào bảng này, ta có thể xây dựng được các phương tŕnh hồi quy cho từng nhân tố từ F1 đến F4 như sau: Factor1 = 0.347*MangLuoi1 + 0.268*MangLuoi2 + 0.321*MangLuoi3 + 0.286*MangLuoi4 + 0.231*MangLuoi5; Factor2 = 0.411*TinhHinh1 + 0.422*TinhHinh2 + 0.364*TinhHinh3; Factor3 = 0.414*PhanCong1 + 0.407*PhanCong2 + 0.387*PhanCong3; Factor4 = 0.360*DoanhNghiep1 + 0.481*DoanhNghiep2 + 0.450*DoanhNghiep3; Factor5 = 0.427*QuanLy1 + 0.398*QuanLy2 + 0.265*QuanLy3. Nhận xét: Qua các phân tích ảnh hưởng của từng biến quan sát tới từng nhân tố (từ Factor1 đến Factor5), th́ tất cả các hệ số đều lớn hơn 0, chứng tỏ các biến tác động thuận chiều đối với từng nhân tố. V́ vậy, bất cứ một sự tác động nào tích cực đến một biến quan sát nào đều làm tăng giá trị của từng nhân tố. Bước 7: Phân tích mức độ đánh giá hiệu quả chương tŕnh B́nh ổn giá dưới góc nh́n của người dân ảnh hưởng đến hiệu quả của chương tŕnh nói chung. i) Tính toán các nhân số (factor score) cho 5 nhân tố từ Factor1 đến Factor5. Factor1 = MEAN(MangLuoi1,MangLuoi2, MangLuoi3, MangLuoi4, MangLuoi5); Factor2 = MEAN(QuanLy1, QuanLy2, QuanLy3); Factor3 = MEAN(TinhHinh1, TinhHinh2, TinhHinh3); Factor4 = MEAN(DoanhNghiep1, DoanhNghiep2, DoanhNghiep3); Factor5 = MEAN(PhanCong1, PhanCong2, PhanCong3). ii) Thực hiện EFA đối với “Đánh giá hiệu quả nói chung” của 3 biến quan sát (HieuQua1, HieuQua2, HieuQua3), khi đó ta rút ra được 1 nhân tố đặt tên là “Đánh giá hiệu quả chương tŕnh BOG nói chung”. Cách làm này tương tự như đối với việc tính toán có các nhân số từ Factor1…..Factor5 ở trên; và đặt tên biến là HieuQua. iii) Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố (từ Factor1 đến Factor5) đến Hiệu quả chương tŕnh b́nh ổn giá nói chung (HieuQua), ta có thể sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội như sau: HieuQua = β0 + β1*Factor1 + β2*Factor2 + β3*Factor3 + β4*Factor4 + β5*Factor5 Kết quả chạy hàm hồi quy bội trong SPSS như sau: Model Summary ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.711(a).506.500.44750a Predictors: (Constant), Factor5, Factor3, Factor2, Factor4, Factor1 ANOVA (b) Model Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression86.588517.31886.475.000(a) Residual84.510422.200 Total171.097427 a Predictors: (Constant), Factor5, Factor3, Factor2, Factor4, Factor1 b Dependent Variable: HieuQua Coefficients (a) Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity Statistics BStd. ErrorBeta ToleranceVIF1(Constant).702.158 4.437.000 Factor1.106.034.1303.112.002.6721.489 Factor2.237.030.3017.977.000.8201.219 Factor3.403.031.47312.927.000.8741.144 Factor4.050.033.0611.498.135.7161.397 Factor5.039.033.0441.176.240.8541.171a Dependent Variable: HieuQua Nh́n vào bảng Coefficients, chúng ta có 1 số nhận xét như sau: Thứ nhất, giá trị VIF (Variance Inflation Factor, độ phóng đại phương sai) < 10, v́ vậy có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Thứ hai, chỉ có duy nhất 1 mô h́nh được xây dựng. Trong đó mô h́nh có 5 biến độc lập (Factor5, Factor3, Factor2, Factor4 và Factor1). Mô h́nh trên có ư nghĩa thống kê. Thứ ba, các biến Factor5, Factor4 trong mô h́nh không có ư nghĩa thống kê v́ cột Sig. >0.05; các biến c̣n lại có ư nghĩa thống kê nên có thể dùng tiếp. Thứ tư, thứ tự ảnh hưởng của các biến là Factor3, Factor2 và Factor1 v́ hệ số Beta được chuẩn hóa của Factor3=0.473 > Factor2=0.301 > Factor1=0.130. Thứ năm, nh́n vào bảng Model Summary, ta thấy rằng R2 đă hiệu chỉnh của mô h́nh thứ hai là 0.506 (50.6%), do vậy 50.6% thay đổi của biến phụ thuộc HieuQua được giải thích bởi 03 biến độc lập (Factor3, Factor2, Factor1). Thứ sáu, nh́n vào bảng ANOVA, ta thấy rằng giá trị cột Sig. = 0.000; do đó hệ số hồi quy của các biến độc lập khác 0. Vậy mô h́nh hồi quy bội là: HieuQua = 0.702 + 0.473*Factor3 + 0.301*Factor2 + 0.130*Factor1 Từ phương tŕnh này ta cũng thấy rằng, các hệ số riêng của Factor3, Factor2, Factor1 đều > 0 nên các biến này đều đồng biến với biến phụ thuộc HieuQua.
|