Cách hồi quy model trên spss stata 2027

NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HOẠT
ĐỘNG KINH DOANH NGÀNH ĐIỆN, TRƢỜNG HỢP NGHIÊN CỨU:
CÔNG TY ĐIỆN LỰC ĐỐNG ĐA Đỗ Thị Hiệp
Khoa Quản lý Năng lượng, trường Đại học Điện lực
Tóm tắt: Nghiên cứu này tiếp cận vấn đề phân tích hoạt động kinh doanh
ngành điện trên cơ sở phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả hoạt
động kinh doanh điện năng tại các Công ty Điện lực làm nhiệm vụ phân phối.
Từ đó giúp nhà quản lý doanh nghiệp điện lực hiểu rõ hơn vai trò và mức độ
quan trọng của các nhân tố đầu vào ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp. Sử dụng số liệu chuỗi thời gian của Công ty Điện
lực Đống Đa và phương pháp hồi quy, bài báo này sẽ làm rõ các vấn đề
nghiên cứu và đạt được các mục tiêu đề ra. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra các
nhân tố (đầu vào) số lao động, lượng điện năng đầu nguồn ảnh hưởng đến
(đầu ra) lượng điện năng thương phẩm. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Hiện nay, ngành điện có 5 Tổng công ty Điện lực làm nhiệm vụ phân phối điện năng thuộc
Tập đoàn Điện lực Việt Nam, dưới các Tổng công ty là các Công ty Điện lực địa phương (tỉnh, quận,
huyện). Nhiệm vụ chính của các Công ty Điện lực này là phân phối điện năng, nghĩa là nhận điện đầu
nguồn ở cấp điện áp 220kV, 110kV và phân phối đến các hộ tiêu thụ ở các cấp điện áp 35kV, 22kV,
10kV, 6kV và 0.4kV đảm bảo đáp ứng nhu cầu điện năng của các hộ này cả về chất và về lượng. Để
thực hiện nhiệm vụ của mình, các Công ty Điện lực sử dụng các yếu tố đầu vào bao gồm lao động,
lưới điện (đường dây, trạm biến áp), điện năng đầu nguồn…để đạt được đầu ra là điện năng thương
phẩm. Với nhu cầu điện năng thương phẩm ngày càng tăng (tốc độ tăng trưởng điện năng thương
phẩm cả nước năm 2013 là 9.1%) đòi hỏi các Công ty Điện lực phải có sự đầu tư vào các yếu tố đầu
vào như thuê thêm người lao động, cải tạo nâng cấp thay mới hệ thống lưới điện và mua thêm điện
năng đầu nguồn. Tuy nhiên, khi nhu cầu điện năng thương phẩm tăng lên một lượng nhất định thì
doanh nghiệp có cần thiết phải thuê thêm người lao động, nếu thuê thêm thì thêm bao nhiêu người là
đủ, có cần thiết thay mới đường dây, lắp đặt thêm máy biến áp, lượng điện năng đầu nguồn cần thiết là
bao nhiêu là những câu hỏi cần được giải đáp bằng những tính toán nghiên cứu cẩn thận để tránh lãng
phí đồng thời đạt hiệu quả.
Xuất phát từ lý luận và thực tiễn trên, bài báo này tập trung nghiên cứu xác định các nhân tố
ảnh hưởng và mức độ tác động của các nhân tố đầu vào đến kết quả hoạt động kinh doanh của doanh
nghiệp ngành điện, cụ thể áp dụng tại Công ty Điện lực Đống Đa – một trong những Công ty Điện lực
làm nhiệm vụ phân phối điện năng.
2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Cơ sở lý luận
Đơn vị phân phối điện năng là đơn vị điện lực được cấp giấy phép hoạt động điện lực trong
lĩnh vực phân phối điện nhận điện trực tiếp từ lưới điện truyền tải để bán điện cho khách hàng sử dụng
điện hoặc các đơn vị phân phối và bán lẻ điện khác (Thông tư số 32/2010/TT-BCT, Quy định hệ thống
điện phân phối, Bộ Công Thương). Hình dưới đây mô tả hoạt động kinh doanh điện năng của các công
ty Điện lực làm nhiệm vụ phân phối điện năng: - Lao động Điện năng
-Lưới điện: đường dây, thương phẩm Quá trình phân
trạm biến áp (máy biến áp, phối điện năng
dao cách ly, máy cắt, công tơ….)
- Điện năng đầu nguồn
Hình 1: Mô hình hoạt động kinh doanh điện năng tại Công ty Điện lực
Theo lý thuyết kinh tế, kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp là những gì mà doanh
nghiệp đạt được sau một quá trình sản xuất kinh doanh nhất định, kết quả cần đạt cũng là mục tiêu cần
thiết của doanh nghiệp. Kết quả hoạt động kinh doanh có thể là những đại lượng cân đong đo đếm
được như số sản phẩm tiêu thụ, doanh thu, lợi nhuận, thị phần…và cũng có thể là các đại lượng chỉ
phản ánh mặt chất lượng hoàn toàn có tính chất định tính như uy tín của doanh nghiệp, là chất lượng
sản phẩm… Như vậy, đối với các Công ty Điện lực làm nhiệm vụ phân phối, kết quả hoạt động kinh
doanh có thể được đo bằng các đại lượng điện năng thương phẩm, doanh thu, lợi nhuận, năng suất lao
động, tổn thất điện năng, giá bán điện bình quân, suất sự cố…. Trong giới hạn nghiên cứu này, do hạn
chế về số liệu cũng như đặc thù hạch toán ngành điện, tác giả sẽ chỉ xem xét kết quả hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp thông qua đại lượng điện năng thương phẩm và các nhân tố ảnh hưởng đến
chỉ tiêu này là lao động, lưới điện, điện năng đầu nguồn.
2.2. Phƣơng pháp và mô hình nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy nhằm xác định nhân tố và mức độ tác
động của các nhân tố đầu vào đối với kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành điện.
2.2.2. Mô hình nghiên cứu
Lựa chọn các biến đầu vào và biến đầu ra. Dựa vào lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm bản thân,
tham khảo ý kiến chuyên gia và phân tích đặc thù kinh doanh điện năng của doanh nghiệp tác giả đã
quyết định lựa chọn đưa 5 biến đầu vào vào mô hình và biến số đầu ra cũng được lựa chọn như mô
hình nghiên cứu dưới đây: Số lao động Số km đường dây trung áp Điện năng thương phẩm
Số km đường dây hạ áp Dung lượng máy biến áp Điện năng đầu nguồn
Hình 2: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình điện năng thương phẩm chịu sự tác động của các yếu tố số lao động, số km đường
dây trung áp, số km đường dây hạ áp, dung lượng máy biến áp, điện năng đầu nguồn Y = f(X2, X3, X4, X5, X6) (1) Trong đó:
𝑋2 là số lao động (người)
𝑋3 là tổng số km đường dây trung áp (km)
𝑋4 là tổng số km đường dây hạ áp (km)
𝑋5là tổng dung lượng máy biến áp (MVA)
𝑋6là lượng điện năng đầu nguồn (triệu kWh)
Y là lượng điện năng thương phẩm (triệu kWh)
Lựa chọn dạng hàm. Mô hình log hai lần (log – log) rất phổ biến trong ước lượng hàm sản
xuất. Để đánh giá tác động của các yếu tố đầu vào tới kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh, người ta
thường sử dụng hàm sản xuất Cobb - Douglass, rất nổi tiếng trong lý thuyết kinh tế vi mô. Trong giới
hạn nghiên cứu này, tác giả đề xuất sử dụng dạng hàm log – log để xây dựng mô hình hồi quy nhằm
đạt được mục tiêu của nghiên cứu.
Hàm hồi quy tổng thể dạng xác định
ln E 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2𝑙𝑛𝑋2 + 𝛽3𝑙𝑛𝑋3 + 𝛽4𝑙𝑛𝑋4 + 𝛽5𝑙𝑛𝑋5 + 𝛽6𝑙𝑛𝑋6 (2)
Hàm hồi quy tổng thể dạng ngẫu nhiên
𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2𝑙𝑛𝑋2𝑖 + 𝛽3𝑙𝑛𝑋3𝑖 + 𝛽4𝑙𝑛𝑋4𝑖 + 𝛽5𝑙𝑛𝑋5𝑖 + 𝛽6𝑙𝑛𝑋6𝑖 + +𝜀𝑖 (3)
Với biểu thức này có thể giải thích ý nghĩa của  ) như sau: trong điề j ( j   2,6 u kiện các
nhân tố khác không đổi, khi Xj tăng lên 1% thì E(Y) sẽ tăng bình quân j%.
2.2.3. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng ở trong nghiên cứu này là dữ liệu chuỗi thời gian, bộ dữ liệu được lấy từ
Công ty Điện lực Đống Đa, trong khoảng thời gian 10 năm từ năm 2004 đến năm 2013.
Bảng 1: Bộ dữ liệu chuỗi thời gian để xây dựng mô hình hồi quy cho Công ty Điện lực Đống Đa Khối lượng Khối lượng Điện năng Tổng số Dung lượng Điện năng Năm đường dây km đường thương phẩm lao động MBA đầu nguồn trung áp dây hạ áp Triệu kWh người km km MVA Triệu kWh 2004 411.952 366 165.780 387.790 271.805 442.220 2005 414.269 362 173.339 392.000 279.135 443.279 2006 474.490 359 177.230 407.000 291.605 506.269 2007 540.353 348 180.130 575.000 301.945 539.795 2008 468.656 362 184.540 636.800 313.095 499.957 2009 615.416 352 195.679 608.430 342.185 654.128 2010 637.458 357 201.417 692.500 381.425 713.532 2011 689.674 354 201.737 700.820 405.760 745.465 2012 760.360 355 206.135 703.040 426.800 800.755 2013 764.996 348 207.223 707.790 477.115 806.143
(Nguồn: Phòng kỹ thuật, Phòng kinh doanh, Công ty Điện lực Đống Đa)
Bảng 2: Bộ dữ liệu để ước lượng mô hình lnY lnX2 lnX3 lnX4 lnX5 lnX6 6.020907 5.902633 5.110662 5.960464 5.605085 6.091807 6.026516 5.891644 5.155249 5.971262 5.631696 6.094199 6.162241 5.883322 5.177448 6.008813 5.6754 6.227068 6.292223 5.852202 5.193679 6.35437 5.710245 6.291189 6.149869 5.891644 5.217866 6.456456 5.746507 6.214522 6.422298 5.863631 5.276476 6.410882 5.835352 6.483303 6.457488 5.877736 5.305377 6.540308 5.943914 6.570227 6.536219 5.869297 5.306965 6.552251 6.005762 6.614008 6.633792 5.872118 5.328531 6.555414 6.056316 6.685555 6.639871 5.852202 5.333796 6.562147 6.167758 6.692261
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Kết quả phân tích hồi quy
3.1.1. Ước lượng phương trình hồi quy
Sử dụng bộ dữ liệu chuỗi thời gian cùng với hỗ trợ từ chương trình Eviews áp dụng phương
pháp bình phương cực tiểu thông thường thu được các kết quả sau:
 Các giá trị ước lượng Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/29/14 Time: 11:01 Sample: 1 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.11095 3.820114 3.170310 0.0338 LNX2 -1.687521 0.621541 -2.715058 0.0533 LNX3 -0.545590 0.553381 -0.985921 0.3800 LNX4 0.055770 0.075828 0.735489 0.5028 LNX5 0.077416 0.154238 0.501925 0.6421 LNX6 0.968092 0.181388 5.337129 0.0059 R-squared 0.996177 Mean dependent var 6.334142 Adjusted R-squared 0.991398 S.D. dependent var 0.236900 S.E. of regression
0.021972 Akaike info criterion -4.514360 Sum squared resid 0.001931 Schwarz criterion -4.332809 Log likelihood 28.57180 Hannan-Quinn criter. -4.713521 F-statistic 208.4438 Durbin-Watson stat 2.234936 Prob(F-statistic) 0.000064  Hàm hồi quy mẫu LNY = 12.1109464559 - 1.68752054579*LNX2 - 0.545590297728*LNX3 +
0.0557703807234*LNX4 + 0.0774158373396*LNX5 + 0.968092244162*LNX6
Nhận xét: Trong số các giá trị p – value của các biến giải thích, chỉ có giá trị của lnX2 và lnX6
nhỏ hơn 0.1 nên hai biến này có ý nghĩa thống kê, giá trị của lnX3, lnX4, lnX5 lớn hơn 0.1 nên không
có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 10%. Do đó cần phải thực hiện các kiểm định để kiểm tra lại mô hình.
3.1.2. Kiểm định vi phạm giả thiết
 Kiểm định Wald – kiểm tra sự có mặt của biến không cần thiết
Kiểm định sự có mặt không cần thiết của biến lnX3 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.002206 (1, 5) 0.9644 Chi-square 0.002206 1 0.9625
Nhận xét: Giá trị p – vaule của F – statistic là 0.9644 > 0.05, nghĩa là biến lnX3 không ảnh
hưởng đến biến lnY. Thực hiện kiểm định tương tự với các biến độc lập còn lại chúng ta có kết luận sự
có mặt của biến lnX3, lnX4, lnX5 là không cần thiết.
Xây dựng lại hàm gồm 3 biến: lnY, lnX2, lnX6 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/29/14 Time: 11:24 Sample: 1 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.16775 3.110577 3.590250 0.0089 LNX2 -1.800367 0.502193 -3.585010 0.0089 LNX6 0.898114 0.035744 25.12634 0.0000 R-squared 0.995108 Mean dependent var 6.334142 Adjusted R-squared 0.993710 S.D. dependent var 0.236900 S.E. of regression
0.018789 Akaike info criterion -4.867808 Sum squared resid 0.002471 Schwarz criterion -4.777032 Log likelihood 27.33904 Hannan-Quinn criter. -4.967388 F-statistic 711.9090 Durbin-Watson stat 1.848090 Prob(F-statistic) 0.000000
Nhận xét: giá trị p – value của biến lnX2, lnX6 đều nhỏ hơn 0.1, nghĩa là số lao động và điện
năng đầu nguồn ảnh hưởng đến lượng điện năng thương phẩm.
𝛽 2 = −1.8 : số lao động và lượng điện năng thương phẩm có quan hệ ngược chiều. Khi số lao động
giảm (tăng) 1% thì lượng điện năng thương phẩm tăng (giảm) 1.8%, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
𝛽 6 = 0.898 : điện năng đầu nguồn và điện năng thương phẩm có quan hệ cùng chiều. Điện năng đầu
nguồn tăng (giảm) 1% thì lượng điện năng thương phẩm tăng (giảm) 0.8523 %, với điều kiện các yếu
tố khác không đổi. Khi điện năng đầu nguồn tăng thì điện năng thương phẩm cũng tăng, nhưng tốc độ
tăng của điện năng thương phẩm thấp hơn tốc độ tăng của điện năng đầu nguồn (bởi vì trong quá trình
phân phối điện năng, một phần điện năng đã bị tổn thất). 0 Kiểm định White – kiểm định phương sai sai số không đổi
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 3.659337 Prob. F(4,5) 0.0937 Obs*R-squared 7.453831 Prob. Chi-Square(4) 0.1138 Scaled explained SS 4.239902 Prob. Chi-Square(4) 0.3745
Nhận xét: giá trị p – value của F – statistic là 0.0937 > 0.05, nghĩa là phương trình hồi quy
thỏa mãn phương sai sai số không đổi
 Kiểm định BG – kiểm định không có hiện tượng tự tương quan
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 2.416374 Prob. F(2,7) 0.1592 Obs*R-squared 4.084215 Prob. Chi-Square(2) 0.1298 Scaled explained SS 2.323190 Prob. Chi-Square(2) 0.3130
Nhận xét: giá trị p – value của F – statistic là 0.1592 > 0.05, nghĩa là phương trình hồi quy
thỏa mãn không xảy ra hiện tượng tự tương quan
 Kiểm định Ramsey – kiểm định sai dạng hàm (thiếu biến) Ramsey RESET Test: F-statistic 0.704668 Prob. F(1,6) 0.4334 Log likelihood ratio 1.110445 Prob. Chi-Square(1) 0.2920
Nhận xét: giá trị p – value của F – statistic là 0.4334 > 0.05, nghĩa là phương trình hồi quy không thiếu biến
Như vậy, có thể kết luận mô hình được kiểm định. Các nhân tố ảnh hưởng đến điện năng
thương phẩm theo mức độ giảm dần là: điện năng đầu nguồn, số lao động. 𝛽 2 = −1.8 Số lao động p-value=0089 Điện năng thương phẩm 𝛽 6 = 0.898 Điện năng đầu nguồn p-value=0 000
Hình 3: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
3.2. Kết luận và kiến nghị
Kết quả nghiên cứu tại Công ty Điện lực Đống Đa cho thấy, năng suất lao động của Công ty
Điện lực Đống Đa ngày càng tăng (điện năng thương phẩm tăng nhưng số lao động không tăng, thậm
chí giảm). Để đánh giá thêm về năng suất lao động của công ty, bảng dưới đây trình bày năng suất lao
động của Công ty Điện lực Đống Đa so với các đơn vị khác.
Bảng 3. So sánh năng suất lao động của Công ty Điện lực Đống Đa năm 2013 Công ty Điện lực Đống Đa Cầu Giấy Thành phố Hà Nội
Năng suất lao động (triệu kWh/người) 2.201 2.773 1.576
(Nguồn: Phòng Tổng hợp, Tổng Công ty Điện lực Thành phố Hà Nội)
Nhận xét: năm 2013, năng suất lao động của Công ty Điện lực Đống Đa là 2.201 triệu
kWh/người cao hơn nhiều so với trung bình Tổng Công ty Điện lực Thành phố Hà Nội là 1.576 triệu
kWh/người. Tuy nhiên, con số này vẫn nhỏ hơn năng suất biên tại Công ty Điện lực Cầu Giấy với
2.773 triệu kWh/người. Do đó, mặc dù năng suất lao động của Công ty đã cao nhưng vẫn chưa đạt
biên, Công ty vẫn nên tìm các giải pháp để tăng năng suất lao động hơn nữa.
Bên cạnh đó, qua mối quan hệ giữa điện năng đầu nguồn và điện năng thương phẩm cho thấy
tỷ lệ tổn thất điện năng của Công ty còn cao (điện năng đầu nguồn tăng 1% thì điện năng thương phẩm
tăng 0.898%, điện năng tổn thất tăng 0.102%). Do vậy, Công ty Điện lực Đống Đa cũng cần tập trung
thực hiện các giải pháp nhằm giảm tổn thất điện năng.
Từ kết quả đạt được tác giả đề xuất một số kiến nghị sau: (1) khi nhu cầu điện năng thương
phẩm tăng lên (nhu cầu phụ tải tăng) một lượng nhất định, Công ty cần phải cân nhắc có nên thuê
thêm người lao động không, không phải cứ tăng điện năng thương phẩm là phải tăng số người lao
động; ngoài ra có thể thực hiện nghiên cứu tiếp xem năng suất lao động của các doanh nghiệp điện lực
chịu ảnh hưởng của những yếu tố nào để đưa ra được các giải pháp tăng năng suất lao động. (2) có thể
xác định các giải pháp giảm tổn thất điện năng thông qua nghiên cứu mô hình mô tả mối quan hệ giữa
điện năng tổn thất phụ thuộc vào lưới điện (đường dây, trạm biến áp).
GIỚI THIỆU TÁC GIẢ -
Họ và tên: Đỗ Thị Hiệp Năm sinh: 1988 - Học vị: Kỹ sư Năm tốt nghiệp: 2011 -
Chức vụ và nơi công tác: giảng viên khoa Quản lý Năng lượng, trường Đại học Điện lực -
Lĩnh vực nghiên cứu chính: chào giá trong thị trường điện cạnh tranh, phân tích hoạt động
kinh doanh ngành điện, định mức chuẩn tiêu thụ năng lượng
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Nguyễn Quang Đông, Bài giảng Kinh tế lượng, Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Nhà xuất bản thống kê, năm 2012
[2] Bài giảng Phân tích hoạt động kinh doanh điện năng, khoa Quản lý Năng lượng, trường Đại học Điện lực
[3] Thông tư 32/2010/TT-BCT Quy định hệ thống phân phối, ngày 30/07/2010, Bộ Công Thương
[4] Thông tư 16/2014/TT-BCT Quy định về thực hiện giá bán lẻ điện, ngày 29/05/2014, Bộ Công Thương
[5] Thông tư số 32/2010/TT-BCT ngày 30/07/2010, Quy định hệ thống phân phối, Bộ Công Thương
[6] Dean P. Foster, Robert A. Stine, Richard P. Waterman, Business Analysis Using Regression: A
Casebook, Department of Statistics Wharton School, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.
[7] Faye Steiner, Regulation, Industry structure and performance in the Electricity supply industry,
OECD Economic Studies No.32,2001/I