Bảng kết quả phân tích nhân tố
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.691
209.350 | |
Sphericity df | 36 |
Sig. | .000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Bộ Trưởng Bộ Xây Dựng (2005), Quyết Định Của Bộ Trưởng Bộ Xây Dựng Số 11/2005/qđ-Bxd Ngày 15/04/2005 Về Việc Ban Hành Định Mức Chi Phí Lập Dự Án Và -
Nguyễn Thanh Minh (2011), Quản Lý Đầu Tư Công Trên Địa Bàn Tỉnh Bình Định, Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế, Đại Học Đà Nẵng, Đà Nẵng. -
Quản lý chi ngân sách nhà nước trong đầu tư xây dựng cơ bản trên địa bàn tỉnh Bình Định - 25
Xem toàn bộ 212 trang tài liệu này.
Nguồn: tính toán của tác giả sử dụng SPSS 16.
Hệ số KMO = 0,691 lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cho thấy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá sau khi thực hiện xoay nhân tố bằng phương pháp: Varimax with Kaiser Normalization.
Component | |||
1 | 2 | 3 | |
Luat va cac quy dinh co lien quan | .495 | .488 | .118 |
Dieu kien tu nhien | -.228 | .805 | .024 |
Dieu kien kinh te xa hoi | -.003 | .799 | .048 |
Kha nang ve nguon luc (nguon thu) cua NSNN | .715 | -.035 | -.079 |
Nang luc quan ly cua nguoi lanh dao | -.020 | -.076 | .849 |
Trinh do chuyen mon cua doi ngu can bo | |||
CNV trong quan ly chi NSNN cho dau tu | .205 | .310 | .795 |
XDCB | |||
To chuc bo may quan ly | .616 | .160 | .497 |
Quy trinh quan ly chi NSNN trong dau tu .784 | -.151 | .199 | |
Cong nghe, he thong thong tin quan ly chi .343 | .494 | .340 | |
NSNN trong dau tu XDCB | |||
Rotated Component Matrixa
XDCB
a. Rotation converged in 5 iterations.
Rotated Component Matrixa | |||
Component | |||
1 | 2 | 3 | |
Luat va cac quy dinh co lien quan | .495 | .488 | .118 |
Dieu kien tu nhien | -.228 | .805 | .024 |
Dieu kien kinh te xa hoi | -.003 | .799 | .048 |
Kha nang ve nguon luc (nguon thu) cua NSNN | .715 | -.035 | -.079 |
Nang luc quan ly cua nguoi lanh dao | -.020 | -.076 | .849 |
Trinh do chuyen mon cua doi ngu can bo | |||
CNV trong quan ly chi NSNN cho dau tu | .205 | .310 | .795 |
XDCB | |||
To chuc bo may quan ly | .616 | .160 | .497 |
Quy trinh quan ly chi NSNN trong dau tu .784 | -.151 | .199 | |
Cong nghe, he thong thong tin quan ly chi .343 | .494 | .340 | |
NSNN trong dau tu XDCB Component Transformation Matrix | |||
XDCB
1 | 2 | 3 | |
1 | .613 | .486 | .623 |
2 | -.576 | .814 | -.069 |
3 | .541 | .317 | -.779 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Theo như bảng kết quả này, ma trận nhân tố (component matrix) thì các hệ số này lớn cho biết nhân tố chính và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau.
Như vậy, sau khi phân tích EFA thì các biến được rút gọn còn 3 nhân tố chính. Nhân tố thứ nhất bao gồm: luật và các quy định có lien quan, khả năng về nguồn lực của NSNN, tổ chức bộ máy quản lý, quy trình quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB (Các nhân tố về môi trường pháp lý và tổ chức quản lý chi). Nhân tố thứ 2 bao gồm: điều kiện tự nhiên, điều kiện kinh tế - xã hội, công nghệ, hệ thống thông tin quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB (Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, công nghệ thông tin) Nhân tố thứ ba bao gồm: năng lực quản lý của người lãnh
đạo, trình độ chuyên môn của đội ngũ cán bộ CNV trong quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB (năng lực, trình độ của đội ngũ quản lý chi).
Dưới đây là đồ thị điểm về các thành phần trong không gian xoay
Các nhân tố về môi trường pháp lý và tổ chức quản lý chi NS
Mô hình nghiên cứu như sau:
Quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB trên địa bàn tỉnh Bình Định
Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, công nghệ thông tin
Năng lực, trình độ của đội ngũ quản lý chi
Sau khi phân tích nhân tố xong thì trên bảng dữ liệu sẽ có thêm ba cột
chỉ ba nhân tố vừa phân tích, đó là các biến số: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1. Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố được tính bằng giá trị trung bình của toàn bộ các yếu tố điều tra.
Hồi qui tuyến tính
Phân tích tương quan
Bảng ma trận tương quan giữa ba nhân tố
Correlations
REGR factor score 1 for analysis 1 | REGR factor score 2 for analysis 1 | REGR factor score 3 for analysis 1 | muc do anh huong chung | ||
REGR factor score | Pearson Correlation | 1 | .000 | .000 | .592** |
1 for analysis 1 | Sig. (2-tailed) | 1.000 | 1.000 | .000 | |
N | 100 | 100 | 100 | 100 | |
REGR factor score | Pearson Correlation | .000 | 1 | .000 | .555** |
2 for analysis 1 | Sig. (2-tailed) | 1.000 | 1.000 | .000 | |
N | 100 | 100 | 100 | 100 | |
REGR factor score | Pearson Correlation | .000 | .000 | 1 | .566** |
3 for analysis 1 | Sig. (2-tailed) | 1.000 | 1.000 | .000 | |
N | 100 | 100 | 100 | 100 | |
muc do hai long | Pearson Correlation | .592** | .555** | .566** | 1 |
chung | Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | |
N | 100 | 100 | 100 | 100 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Tính toán của tác giả sử dụng SPSS 16.
Ma trận tương quan thể hiện sự tương quan khá chặt chẽ của cả 3 nhân tố đối với quản lý chi NSNN trong đầu tư xây dựng cơ bản (các hệ số tương quan = 0,592
; 0,555 và 0,566). Để phân tích kỹ hơn các nhân tố ảnh hưởng, mức độ của chúng đối với biến quản lý chi NSNN trong đầu tư xây dựng cơ bản trên địa bàn tỉnh Bình Định, ta sử dụng phân tích hồi quy.
Phân tích hồi qui
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB trên địa bàn tỉnh Bình Định. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 3 biến độc lập: biến thứ nhất là: các nhân tố về môi trường pháp lý và tổ chức quản lý chi, biến thứ hai là: điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và công nghệ thông tin, biến thứ ba là: năng lực, trình độ của đội ngũ quản lý chi NSNN trong đầu tư xây dựng cơ bản.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tuyến tính (phương pháp Enter) các biến với phần mềm SPSS 16.
Kết quả hồi quy được thể hiện như sau:
Bảng tóm tắt mô hình hồi qui
Variables Entered/Removedb
Variables Entered | Variables Removed | Method | |
1 | REGR factor score 3 for analysis 1, REGR factor score 2 for analysis 1, REGR factor score 1 for analysis 1a | . | Enter |
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: muc do hai long chung
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Change Statistics | Durbin- Watson | |||||
R Square Change | F Change | df1 | df2 | Sig. F Change | ||||||
1 | .989a | .979 | .978 | .08158 | .979 | 1473.011 | 3 | 96 | .000 | 2.316 |
ANOVAb
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 Regression Residual Total | 29.412 .639 30.051 | 3 96 99 | 9.804 .007 | 1473.011 | .000a | |
a. Predictors: (Constant), REGR factor score 3 for analysis 1, REGR factor score 2 for analysis 1,
REGR factor score 1 for analysis 1
b. Dependent Variable: quan ly chi NSNN trong dau tu XDCB
Mô hình đưa ra có R2 = 0,979 tức là 97,9% quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB trên địa bàn tỉnh Bình Định phụ thuộc vào ba nhân tố trên, còn lại là do các yếu tố khác tác động.
Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0,05, ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy). Như vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc.
Ma trận tương quan giữa các hệ số ước lượng
REGR factor score 3 for analysis 1 | REGR factor score 2 for analysis 1 | REGR factor score 1 for analysis 1 |
Correlations REGR factor score 3 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 REGR factor score 1 for analysis 1 | 1.000 | .000 | .000 | |
.000 | 1.000 | .000 | ||
.000 | .000 | 1.000 | ||
Covariances REGR factor score 3 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 REGR factor score 1 for analysis 1 | 6.723E-5 | .000 | .000 | |
.000 | 6.723E-5 | .000 | ||
.000 | .000 | 6.723E-5 |
a. Dependent Variable: quan ly chi NSNN trong dau tu XDCB
Nguồn: tính toán của tác giả sử dụng SPSS 16.
199
Bảng tóm tắt hệ số hồi qui
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | 95% Confidence Interval for B | Correlations | Collinearity | Statistics | |||||||
B | Std. Error | Beta | Lower Bound | Upper Bound | Zero-order | Partial | Part | Tolerance | VIF | |||||
1 | (Constant) | 3.519 | .008 | 431.329 | .000 | 3.503 | 3.535 | |||||||
REGR factor score for analysis 1 | 1 | .326 | .008 | .592 | 39.772 | .000 | .310 | .342 | .592 | .971 | .592 | 1.000 | 1.000 | |
REGR factor score for analysis 1 | 2 | .306 | .008 | .555 | 37.295 | .000 | .290 | .322 | .555 | .967 | .555 | 1.000 | 1.000 | |
REGR factor score for analysis 1 | 3 | .312 | .008 | .566 | 38.030 | .000 | .296 | .328 | .566 | .968 | .566 | 1.000 | 1.000 |
a. Dependent Variable: muc do hai long chung
Bảng này cho biết về kết quả ước lượng của các hệ số gắn liền với các nhân tố chính, đồng thời cũng cho biết về khoảng ước lượng (95% Confidence Interval for B) 95% cho chúng, giá trị của nhân tử phóng đại phương sai VIF.
Thông qua các bảng số ở trên ta có những nhận xét sau đây :
Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0,05, ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc.
200
Kết quả hồi qui cho thấy tất cả các nhân tố về môi trường pháp lý và tổ chức quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB; điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và công nghệ thông tin; năng lực và trình độ của đội ngũ quản lý chi NSNN trong đầu tư xây dựng cơ bản đều thực sự có ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB trên địa bàn tỉnh Bình Định (có hệ số Sig. <0,05).
Hệ số VIF của các biến độc lập trong mô hình đều bằng 1 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không có.
Trị số thống kê Deurbin-Watson có giá trị tiến gần 2 (2,316) cho biết các phần dư không có tương quan với nhau.
Phân tích ANOVA cho thấy thông số F có Sig. = 0,000 chứng tỏ rằng mô hình hồi qui xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Như vậy, mô hình hồi qui tuyến tính sẽ là:
Quản lý chi NSNN trong đầu tư XDCB = 0,326 x Nhân tố 1 + 0,306 x Nhân tố 2 + 0,312 x nhân tố 3 + 3.519.