Page 105 - Tạp chí Giao Thông Vận Tải - Số Tết Âm Lịch

SỐ 1+2 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Bảng 4.1. Kết quả xoay nhân tố độc lập
Chi phí ban đầu để triển khai 1 5 3,97 0,8995
Big Data Nhóm
Biến
Lợi ích kinh tế dài hạn mà Big 1 2 3 4 5
Yếu tố tài chính Data mang lại so với chi phí đầu 2 5 3,906 0,79121 A5 .939
và cam kết của tư ban đầu
các bên liên A2 .931
quan Cam kết đầu tư từ các bên liên quan 1 5 3,92 0,91849 A3 .931
A4 .890
Các nhà quản lý dự án, các nhà
đầu tư và các bên liên quan cần 1 5 3,995 0,88599 A1 .717
hiểu rõ về tiềm năng của Big Data E1 .974
Lợi ích kinh tế trong quá trình E3 .970
thi công xây lắp mà Big Data 2 5 3,642 0,89501 E4 .969
mang lại
E2 .725
Lợi ích kinh tế trong hoạt động B3 .968
Áp dụng dữ liệu bảo trì, bảo dưỡng và sửa chữa 2 5 3,95 0,87035 B4 .942
lớn (Big Data) công trình mà Big Data mang lại
vào thúc đẩy B1 .931
phát triển bền Cải thiện chất lượng xây dựng và 1 5 3,826 0,90803 B2 .729
giảm thiểu rủi ro trong các dự án
vững trong các C1 .913
dự án đầu tư xây Giảm thiểu tác động môi trường
dựng cơ sở hạ của dự án (ví dụ: Tối ưu hóa sử C2 .895
tầng giao thông dụng năng lượng, giảm lượng 2 5 3,741 0,83829 C4 .840
đường bộ chất thải, giảm phát thải khí C3 .785
nhà kính)
D1 .824
Sự tham gia và hài lòng của D2 .798
cộng đồng với dự án hạ tầng 2 5 4,105 0,87409
giao thông D3 .578
Nguồn: Tác giả tính toán bằng SPSS Nguồn: Tác giả tính toán bằng phần mềm SPSS
Kết quả thu được cho thấy rằng, các câu trả lời chủ Tương tự như vậy, đối với các biến thuộc nhân tố phụ
yếu là ở cấp độ 3 và cấp độ 4 trong thang điểm 5, mức thuộc, phương sai trích đạt giá trị 70,093% khi nhóm vào 1
cao nhất là 5. Giá trị trung bình xấp xỉ 4 và độ lệch chuẩn nhân tố, giá trị này khá cao. Như vậy, 70,09% biến thiên của
là khá nhỏ (xấp xỉ 1). Vì vậy, nghiên cứu bước đầu có thể dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố, các thang đo trong
trường hợp này được chấp nhận.
kết luận rằng các nhân tố đưa ra đánh giá đều ảnh hưởng
đến thực trạng áp dụng dữ liệu lớn (Big Data) vào thúc đẩy 5. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐÁNH GIÁ MỨC
phát triển bền vững trong các dự án đầu tư xây dựng cơ sở ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP
hạ tầng giao thông đường bộ tại Việt Nam. Nhiệm vụ của việc phân tích hồi quy là xác định mức
b) Đánh giá độ tin cậy của mẫu nghiên cứu theo phân độ tác động của 5 nhân tố độc lập bao gồm: Nhân tố sự
tích hệ số Cronbach’s Alpha thay đổi chính sách và pháp luật của Nhà nước (Nhân tố A),
Theo kết quả khảo sát, hệ số Cronbach Alpha là của nhân tố sự thay đổi về cơ sở hạ tầng công nghệ áp dụng
tất cả các biến đều lớn hơn 0,5 (đảm bảo cho việc phân tích Big Data thúc đẩy phát triển bền vững (Nhân tố B), nhân tố
đánh giá độ tin cậy) và tất cả các hệ số tương quan biến sự thay đổi về trình độ nhân lực áp dụng Big Data thúc đẩy
tổng đều lớn hơn 0,3. Như vậy, với kết quả phân tích đánh phát triển bền vững (Nhân tố C), nhân tố khả năng tiếp cận
giá độ tin cậy của các thang đo, ta có thể kết luận rằng, với và chất lượng dữ liệu (Nhân tố D), nhân tố yếu tố tài chính
25 biến (bao gồm các biến của các nhân tố phụ thuộc và và cam kết của các bên liên quan (Nhân tố E) lên nhân tố
nhân tố độc lập) đưa vào phân tích thì tất cả các biến đều phụ thuộc là nhân tố áp dụng dữ liệu lớn (Big Data) vào
đạt yêu cầu và bảo đảm trong việc đưa vào phân tích các thúc đẩy phát triển bền vững trong các dự án đầu tư xây
bước tiếp theo. dựng cơ sở hạ tầng giao thông đường bộ (Nhân tố F).
Để thực hiện phân tích hồi quy nhằm khẳng định tính
4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA đúng đắn và phù hợp của các giả thuyết và mô hình nghiên
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach’s cứu, trước tiên cần tổng hợp giá trị trung bình tương ứng
Alpha, phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân các nhân tố của mô hình.
tố là phương pháp Principal Components Analysis. Bước Bảng 5.1. Giá trị trung bình của các nhân tố
tiếp theo trong việc phân tích các nhân tố trong nghiên
cứu này, tác giả tiến hành kiểm định sự thích hợp của phân
tích nhân tố khám phá EFA. Giá trị KMO của phân tích là
0,666 và Sig.<0,05 cho thấy phân tích nhân tố khám phá
EFA là hoàn toàn phù hợp. Kết quả phân tích phương sai
trích các biến thuộc nhân tố độc lập cho thấy các biến độc
lập nên chia thành 5 nhóm như dự kiến khảo sát ban đầu.
Bảng Rotated Component Matrix của phép xoay cho thấy
các biến được nhóm như sau: Nguồn: Tác giả tính toán bằng phần mềm SPSS

104