Tính cấp thiết của đề tài
Thông tin kế toán đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các nhà quản lý kiểm soát chi phí, dòng tiền và hoạch định chiến lược dài hạn cho doanh nghiệp Hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) đã phát triển từ việc cung cấp thông tin tài chính định lượng sang việc bao quát thông tin kinh tế, phi kinh tế và thông tin tương lai Ngày nay, thông tin kế toán không chỉ giúp điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh mà còn là cơ sở cho các quyết định kinh doanh Tuy nhiên, không phải HTTTKT nào cũng tạo ra thông tin chất lượng, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định chính xác của nhà quản lý Để phát triển bền vững, doanh nghiệp cần có một HTTTKT thành công, vì chỉ có hệ thống này mới cung cấp thông tin kế toán chất lượng cần thiết cho sự tồn tại và cạnh tranh.
Ngày nay, các doanh nghiệp ứng dụng hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) có khả năng tạo ra và sử dụng thông tin kế toán một cách chiến lược hơn Tuy nhiên, cuộc cách mạng công nghệ thông tin cũng đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Các DNNVV cần nhiều thông tin hơn so với doanh nghiệp lớn để ứng phó với sự bất ổn trong cạnh tranh và nhu cầu thị trường Do đó, việc nâng cao khả năng xử lý của HTTTKT là rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu thông tin kế toán ngày càng cao của họ Vấn đề chính mà các DNNVV cần giải quyết là liệu khả năng xử lý của HTTTKT trong doanh nghiệp có phù hợp với nhu cầu thông tin kế toán của họ hay không.
Nghiên cứu hiện nay trong các tổ chức lớn đã chỉ ra rằng sự phù hợp giữa công nghệ thông tin (CNTT) và các yếu tố tổ chức có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của tổ chức Các nghiên cứu trước đây đã xác định mối liên hệ giữa chiến lược hệ thống thông tin (HTTT) và chiến lược kinh doanh, cũng như giữa mục tiêu kinh doanh và mục tiêu CNTT Đặc biệt, sự tương tác giữa CNTT và các yếu tố tổ chức không chỉ nâng cao thành công của CNTT mà còn cải thiện hiệu quả tổ chức Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung vào một khía cạnh hẹp hơn, cụ thể là thông tin kế toán, trong đó HTTT kế toán (HTTTKT) đóng vai trò quan trọng tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Mục tiêu chính của nghiên cứu là đánh giá mức độ phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT, đồng thời kiểm tra ảnh hưởng của sự phù hợp này đến thành công của HTTTKT tại DNNVV ở TP.HCM Kết quả nghiên cứu sẽ có giá trị lý thuyết và thực tiễn, giúp các chủ sở hữu và nhà quản lý DNNVV phân tích nhu cầu thông tin kế toán để điều chỉnh và nâng cấp hệ thống của họ, từ đó nâng cao thành công của HTTTKT Nghiên cứu này cũng sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp chưa áp dụng HTTTKT nhằm thực hiện thành công hệ thống này.
Mục tiêu nghiên cứu
Đánh giá mức độ phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) là việc xem xét sự tương thích giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) trên địa bàn TP.HCM.
Mức độ ảnh hưởng của sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) đến thành công của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại TP.HCM là rất quan trọng Để nâng cao sự phù hợp của HTTTKT và tăng cường hiệu quả hoạt động của DNNVV, cần đề xuất các kiến nghị cụ thể nhằm cải thiện quy trình và công nghệ trong hệ thống Những cải tiến này sẽ góp phần tạo ra một môi trường kinh doanh bền vững và hiệu quả hơn cho các DNNVV trên địa bàn.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu ở trên, luận văn cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:
Mức độ phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) trên địa bàn TP.HCM đang được đánh giá Việc xác định sự tương thích này là rất quan trọng để đảm bảo rằng các DNNVV có thể đáp ứng hiệu quả các yêu cầu về thông tin kế toán, từ đó nâng cao hiệu suất quản lý và ra quyết định.
Mức độ ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) trên địa bàn TP.HCM là rất quan trọng Nhu cầu thông tin kế toán cao sẽ thúc đẩy sự cải thiện và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu trong HTTTKT Điều này không chỉ giúp các DNNVV nâng cao hiệu quả quản lý tài chính mà còn tăng cường khả năng ra quyết định dựa trên thông tin chính xác và kịp thời Do đó, việc đáp ứng nhu cầu thông tin kế toán sẽ góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững cho các DNNVV tại TP.HCM.
Câu 3: Mức độ ảnh hưởng của sự phù hợp trong HTTTKT đến sự thành công của HTTTKT tại các DNNVV trên địa bàn TP.HCM là như thế nào?
Câu 4: Những định hướng nào cho sự phù hợp trong HTTTKT để gia tăng sự thành công của HTTTKT tại các DNNVV trên địa bàn TP.HCM?
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là phương pháp thiết kế hỗn hợp khám phá gồm có phương pháp định tính và phương pháp định lượng, trong đó:
Phương pháp định tính được thực hiện qua phỏng vấn các chuyên gia từ DNNVV, bao gồm những người có cấp bậc từ quản lý trở lên trong bộ phận kế toán, CNTT và ban giám đốc Những đối tượng này được chọn vì họ có năng lực và kinh nghiệm liên quan đến các vấn đề nghiên cứu của tác giả Mục đích của cuộc phỏng vấn là để xem xét việc áp dụng mô hình nghiên cứu của Ismail.
Nghiên cứu năm 2004 xem xét sự phù hợp của các thang đo với bối cảnh DNNVV tại TP.HCM Kết quả phỏng vấn sẽ xác định các nhân tố quyết định đến sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT), ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của HTTTKT, và tác động của sự phù hợp trong HTTTKT đến thành công của hệ thống này Ngoài ra, nghiên cứu định tính còn giúp khám phá và điều chỉnh các biến quan sát, tạo cơ sở cho việc hoàn thiện bảng câu hỏi trong nghiên cứu định lượng.
Phương pháp định lượng được thực hiện thông qua khảo sát để thu thập dữ liệu, sau đó sử dụng phần mềm SPSS và AMOS để phân tích Mục tiêu là xác định mức độ phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT), đánh giá ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của HTTTKT, và phân tích tác động của sự phù hợp trong HTTTKT đến thành công của HTTTKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM.
Nghiên cứu được thực hiện thông qua khảo sát tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM, với đối tượng tham gia là các nhà quản lý, nhân viên kế toán và nhân viên kiểm toán có chuyên môn liên quan đến hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Bảng câu hỏi sẽ được gửi trực tiếp và qua internet đến những người tham gia Kích thước mẫu sẽ được xác định theo tỷ lệ 5:1, nghĩa là mỗi biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát, và lý tưởng nhất là theo tỷ lệ 10:1 trở lên.
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS, bắt đầu với thống kê mô tả Tiếp theo, độ tin cậy của thang đo sẽ được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha Sau đó, phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ được thực hiện để kiểm tra giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo Tiếp theo, phân tích nhân tố khẳng định (CFA) sẽ kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu Cuối cùng, mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) sẽ được sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất.
Những đóng góp của luận văn
Về mặt khoa học
Hệ thống hóa các nghiên cứu trước đây và các lý thuyết nền liên quan đến sự phù hợp trong HTTTKT và sự thành công của HTTTKT.
Về mặt thực tiễn
Bài viết này nhằm nâng cao nhận thức cho các DNNVV tại TP.HCM về tầm quan trọng của sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) và ảnh hưởng của nó đến thành công của hệ thống Khi hiểu rõ sự cần thiết của sự phù hợp, các DNNVV sẽ có định hướng nâng cấp hoặc điều chỉnh khả năng xử lý của HTTTKT, từ đó đáp ứng kịp thời và chính xác nhu cầu thông tin kế toán Điều này không chỉ giúp nâng cao chất lượng hệ thống và thông tin đầu ra mà còn tăng cường sự hài lòng của người dùng, tác động tích cực đến hành vi cá nhân và hiệu quả tổ chức Nghiên cứu cũng cung cấp cơ sở cho các doanh nghiệp chưa áp dụng HTTTKT, giúp họ tránh đầu tư lãng phí và đảm bảo đáp ứng đúng nhu cầu thông tin của doanh nghiệp.
Kết quả của nghiên cứu sẽ góp phần thêm vào kho tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu liên quan trong tương lai.
Bố cục của luận văn
Ngoài phần mở đầu, bố cục của luận văn gồm có 5 chương, bao gồm:
Đề tài này nhấn mạnh tính cấp thiết trong bối cảnh hiện tại, với mục tiêu nghiên cứu nhằm làm rõ các khía cạnh quan trọng của vấn đề Câu hỏi nghiên cứu được xây dựng để hướng tới việc giải quyết các thách thức cụ thể, trong khi đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định rõ ràng để đảm bảo tính khả thi Phương pháp nghiên cứu được lựa chọn phù hợp nhằm thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả Cuối cùng, luận văn sẽ đóng góp vào việc mở rộng hiểu biết trong lĩnh vực này và cung cấp những khuyến nghị thiết thực cho các bên liên quan.
Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến đề tài, bao gồm cả các nghiên cứu quốc tế và trong nước Từ những phân tích này, chúng tôi sẽ đưa ra nhận xét và xác định các khe hổng trong nghiên cứu hiện tại, nhằm tạo cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày tổng quan về cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trình bày về mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu, quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu Trình bày về kết quả nghiên cứu sau khi dữ liệu thu thập được chạy bằng phần mềm SPSS và AMOS
Chương 5: Kết luận và kiến nghị tổng hợp kết quả nghiên cứu, đưa ra những đề xuất nhằm cải thiện tính phù hợp và nâng cao hiệu quả của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Bên cạnh đó, chương cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU
Các nghiên cứu về HTTT thành công
1.1.1 Các nghiên cứu của DeLone và McLean từ năm 1992 đến năm 2016:
Năm 1992, DeLone và McLean đã đánh giá các nghiên cứu từ 1981-1987 và phát triển một mô hình giải thích nhân quả về sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) Mô hình này xác định sáu yếu tố chính ảnh hưởng đến thành công của HTTT, bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin đầu ra, mức độ sử dụng đầu ra, sự hài lòng của người dùng, tác động cá nhân của HTTT lên hành vi người dùng, và tác động tổ chức của HTTT lên hiệu quả hoạt động của tổ chức.
Năm 2002, DeLone và McLean đã phân tích hơn 150 bài báo tham chiếu đến mô hình của họ trong 8 năm qua để đánh giá những đóng góp mới cho việc đo lường sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) Tác giả khuyến nghị rằng việc lựa chọn các khía cạnh và đo lường sự thành công của HTTT cần dựa trên mục tiêu và bối cảnh của nghiên cứu Đồng thời, nên ưu tiên sử dụng các phương pháp đo lường đã được kiểm chứng và chứng minh hiệu quả.
Năm 2003, DeLone và McLean đã cập nhật mô hình cổ điển của họ bằng cách kết hợp tất cả các tác động từ tổ chức và cá nhân vào một thành phần tổng quát hơn gọi là lợi ích ròng Họ cũng bổ sung một vòng phản hồi từ lợi ích ròng đến ý định sử dụng và sự hài lòng của người dùng Lợi ích ròng đã mở rộng khái niệm về lợi ích, cho phép nhiều nhà nghiên cứu xem xét tác động của hệ thống thông tin đối với các thực thể đa dạng khác.
Năm 2016, DeLone và McLean đã nghiên cứu nhằm làm rõ bản chất phức tạp của việc đo lường sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) Nghiên cứu này không chỉ trình bày lịch sử và xu hướng gần đây trong việc đo lường sự thành công của HTTT, mà còn đưa ra kỳ vọng tương lai, đặc biệt là ảnh hưởng của công nghệ mới như điện toán đám mây và ứng dụng di động Họ nhấn mạnh tiềm năng của HTTT trong việc tạo ra giá trị cho cả khách hàng, doanh nghiệp, người dân và chính phủ, đồng thời định nghĩa và đo lường giá trị kinh tế và xã hội mà HTTT mang lại Nghiên cứu cũng đánh giá các tác động tích cực và tiêu cực từ các ứng dụng và sáng tạo mới trong công nghệ thông tin (CNTT) Ngoài ra, tác giả xác định năm loại biến độc lập ảnh hưởng đến sự thành công của HTTT, bao gồm nhiệm vụ, cá nhân, tổ chức, xã hội và dự án, với các yếu tố như sự thích ứng với nhiệm vụ, thái độ đối với công nghệ, sự tham gia của người dùng, và hỗ trợ từ nhà quản lý.
1.1.2 Nghiên cứu của Wu và Wang (2006):
Dựa trên mô hình thành công của DeLone và McLean, tác giả đề xuất một mô hình đo lường sự thành công của hệ thống quản lý tri thức (KMS), bao gồm các yếu tố như chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin và kiến thức, lợi ích nhận thức từ KMS, sự hài lòng của người dùng và mức độ sử dụng KMS.
Tác giả đã đưa ra 7 giả thuyết nghiên cứu liên quan đến chất lượng hệ thống và thông tin của KMS cũng như sự hài lòng và lợi ích của người dùng Cụ thể, giả thuyết H1 cho rằng chất lượng hệ thống có liên quan tích cực đến lợi ích nhận thức, trong khi H2 khẳng định chất lượng thông tin có mối liên hệ tương tự H3 và H4 chỉ ra rằng cả chất lượng hệ thống và thông tin đều ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng H5 và H6 cho thấy sự hài lòng và lợi ích nhận thức có tác động tích cực đến mức độ sử dụng KMS Cuối cùng, H7 xác nhận rằng lợi ích nhận thức cũng có liên quan tích cực đến sự hài lòng Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 50 công ty sử dụng KMS tại Đài Loan, với 204 bảng câu hỏi hợp lệ, đạt tỷ lệ phản hồi 58,3% Kết quả phân tích cho thấy 5 trong 7 giả thuyết là có ý nghĩa, bao gồm H2, H3, H4, H5, H6 và H7, trong khi H1 và H6b không có ý nghĩa.
Tác giả đã phát triển một mô hình DSS thành công dựa trên các mô hình HTTT của DeLone và McLean, bao gồm các yếu tố như chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, tính dễ sử dụng, tính hữu ích được nhận thức, sự hài lòng về việc ra quyết định và lợi ích ròng Một bảng câu hỏi chi tiết đã được gửi đến 160 nhân viên tại Royal Jordanian Airlines, trong đó có 99 bảng câu hỏi được trả về, đạt tỷ lệ 61,8% Các đối tượng tham gia, chủ yếu là nam giới (77 nam và 22 nữ), có độ tuổi từ 30 đến 55 và 87% trong số họ có hơn 4 năm kinh nghiệm sử dụng DSS Kết quả phân tích cho thấy chất lượng hệ thống ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích được nhận thức và sự hài lòng trong việc hỗ trợ ra quyết định, trong khi chất lượng thông tin cũng tác động tích cực đến sự hài lòng này, cùng với tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến tính hữu ích được nhận thức và sự hài lòng, từ đó nâng cao lợi ích ròng.
Các nghiên cứu về các nhân tố tác động đến sự thành công của HTTT
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố quyết định đến sự thành công trong việc áp dụng hệ thống thông tin dựa trên máy tính (CBIS) tại các doanh nghiệp nhỏ Những yếu tố này được đề xuất nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng và tối ưu hóa quy trình làm việc trong môi trường kinh doanh.
Bài viết này đề cập đến chín yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ thông tin trong các công ty sản xuất nhỏ, bao gồm: sử dụng hỗ trợ lập trình từ bên ngoài, mức độ lập kế hoạch CBIS, kiến thức về máy tính của giám đốc điều hành, sự tham gia của giám đốc điều hành vào quá trình tin học hóa, sự chấp nhận máy tính cá nhân, sự tinh vi của hệ điều khiển máy tính, tuổi thọ hoạt động của máy tính, mức độ đào tạo về máy tính và loại máy tính được sử dụng Các giả thuyết liên quan đến những yếu tố này đã được đề xuất và kiểm tra dựa trên dữ liệu thu thập từ các công ty sản xuất nhỏ.
Các công ty có trụ sở tại Los Angeles, với quy mô dưới 300 lao động và doanh thu dưới 30 triệu đô la, đã tham gia vào một cuộc khảo sát nhằm xác định mức độ sử dụng máy tính Sau khi khảo sát qua điện thoại, hai bảng câu hỏi được gửi đến 191 công ty sản xuất, trong đó 93 công ty đã phản hồi, đạt tỷ lệ 48,7% Kết quả cho thấy, các công ty này có trung bình 62 nhân viên và doanh thu hàng năm khoảng 5 triệu đô la, với thời gian sử dụng máy tính trung bình là 48 tháng Đánh giá thành công của Hệ thống Thông tin Quản lý (CBIS) dựa trên mức độ sử dụng báo cáo của giám đốc điều hành và tác động của ứng dụng máy tính Những phát hiện cho thấy, kiến thức và sự tham gia của giám đốc điều hành vào quá trình tin học hóa là yếu tố quyết định đến việc sử dụng máy tính thành công tại các doanh nghiệp sản xuất nhỏ, cùng với việc sử dụng máy tính tại chỗ cũng góp phần tích cực vào sự thành công này.
Nghiên cứu trước đây cho thấy rằng các yếu tố tổ chức, như kích thước, mức độ trưởng thành, nguồn lực, khung thời gian quyết định chiến lược và sự tinh vi của hệ thống thông tin, có vai trò quan trọng không kém gì các yếu tố cá nhân trong sự thành công của hệ thống thông tin Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mức độ sử dụng hệ thống và sự hài lòng của người dùng làm chỉ số thay thế cho sự thành công của hệ thống thông tin Mô hình đề xuất được kiểm tra qua cuộc khảo sát thực nghiệm tại 34 công ty sản xuất gỗ và kim loại ở Quebec, Canada, được chọn ngẫu nhiên từ danh sách của Chính phủ cho đến khi đạt được mẫu đại diện cho tổng thể.
Trong số các công ty được khảo sát, có 18 công ty nhỏ với quy mô từ 10-50 nhân viên và 16 công ty trung bình từ 51-250 nhân viên Tất cả các công ty này đã áp dụng hệ thống thông tin dựa trên máy tính và có kinh nghiệm sử dụng công nghệ này trung bình khoảng ba năm Dữ liệu cho nghiên cứu được thu thập thông qua các cuộc phỏng vấn có cấu trúc, hỗ trợ bởi bảng câu hỏi chi tiết.
Trong nghiên cứu, trung bình có ba người dùng được phỏng vấn tại mỗi công ty, bao gồm CEO, nhân viên kế toán/tài chính và quản lý sản xuất Các cá nhân phụ trách chức năng của hệ thống cũng được phỏng vấn để thu thập dữ liệu về sự tinh vi của hệ thống thông tin (HTTT) Phân tích dữ liệu cho thấy khung thời gian của tổ chức và sự tinh vi của HTTT ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng và mức độ sử dụng của người dùng Tuy nhiên, kích thước, mức độ trưởng thành và nguồn lực của tổ chức chỉ ảnh hưởng gián tiếp thông qua sự tinh vi của HTTT.
1.2.3 Nghiên cứu của Yap và cộng sự (1992):
Nghiên cứu này khám phá các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thành công của hệ thống thông tin dựa trên máy tính thông qua một cuộc nghiên cứu thực nghiệm Các phát hiện chỉ ra rằng những nhân tố này đóng vai trò quyết định trong việc tối ưu hóa hiệu suất và sự chấp nhận của người dùng đối với hệ thống.
Nghiên cứu về hệ thống thông tin quản lý doanh nghiệp nhỏ (CBIS) tập trung vào tám yếu tố quan trọng: hiệu quả của nhà tư vấn, sự hỗ trợ của nhà cung cấp, kinh nghiệm về CBIS, nguồn lực tài chính, sự hỗ trợ của CEO, sự tham gia của người dùng, số lượng ứng dụng quản lý, và sự hiện diện của nhà lập trình/phân tích hệ thống Tác giả sử dụng sự hài lòng về thông tin của người dùng như một chỉ số thay thế cho thành công của CBIS, kiểm tra tám giả thuyết nghiên cứu qua khảo sát tại các doanh nghiệp nhỏ Theo Hiệp hội DNNVV (ASME) tại Singapore, doanh nghiệp nhỏ được xác định dựa trên ba tiêu chí: không quá 100 nhân viên, tài sản cố định không vượt quá 8 triệu đô la Singapore, và doanh thu hàng năm không quá 15 triệu đô la Singapore Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn: nghiên cứu thí điểm và khảo sát bằng bảng câu hỏi, trong đó 211 trong số 282 doanh nghiệp được chọn có sử dụng máy tính.
Trong nghiên cứu thí điểm, 11 doanh nghiệp nhỏ đã sử dụng máy tính để thực hiện khảo sát Các cuộc phỏng vấn có cấu trúc được tiến hành với 5 giám đốc điều hành, trong khi 2 bảng câu hỏi khảo sát được thử nghiệm với 6 doanh nghiệp còn lại Kinh nghiệm từ nghiên cứu này đã cung cấp thông tin quý giá cho việc thiết kế bảng câu hỏi cuối cùng Kết quả khảo sát cho thấy 118 doanh nghiệp đã tham gia, với tỷ lệ phản hồi đạt 56% Sau khi loại bỏ phản hồi từ 11 doanh nghiệp tham gia thí điểm, còn lại 107 doanh nghiệp, trong đó 99 doanh nghiệp đã hoàn thành cả hai bảng câu hỏi; tuy nhiên, 3 phản hồi không đủ dữ liệu đã bị loại bỏ, dẫn đến 96 bộ câu hỏi hợp lệ cho phân tích Kết quả cho thấy sự thành công của CBIS có mối liên hệ tích cực với hiệu quả tư vấn, mức độ hỗ trợ của nhà cung cấp, thời gian trải nghiệm CBIS, nguồn lực tài chính, sự hỗ trợ của CEO và mức độ tham gia của người dùng.
Sự thành công của CBIS không phụ thuộc vào số lượng ứng dụng quản lý hay sự có mặt của lập trình viên và nhà phân tích hệ thống.
1.2.4 Nghiên cứu của Raymond và Bergeron (1992):
Nghiên cứu này trình bày kết quả của một cuộc điều tra thực nghiệm về hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) cho cá nhân trong doanh nghiệp nhỏ Tác giả sử dụng sự hài lòng của người dùng làm chỉ báo cho sự thành công của hệ thống Một bảng câu hỏi đã được gửi đến 650 công ty sản xuất nhỏ tại Quebec, Canada, và 120 công ty (18%) phản hồi rằng họ có ít nhất một người sử dụng ứng dụng máy vi tính phát triển từ bảng tính hoặc DBMS.
Trong nghiên cứu này, 35 công ty đã được chọn ngẫu nhiên để thu thập dữ liệu thông qua các cuộc phỏng vấn có cấu trúc, với 41 người dùng cuối là các quản lý cấp một và cấp hai trong các bộ phận kế toán, tài chính, bán hàng và sản xuất Họ đã mô tả các ứng dụng máy tính hỗ trợ ra quyết định quan trọng, bao gồm phân tích ngân sách, tài chính, kiểm soát hàng tồn kho và dự báo bán hàng Kết quả cho thấy 76% ứng dụng được phát triển bởi chính người dùng, trong khi 78% ứng dụng dựa trên bảng tính Phân tích dữ liệu cho thấy hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) thành công hơn với ứng dụng phân tích, do người dùng phát triển và dựa trên bảng tính, cũng như khi người dùng có quyền tự chủ cao và đào tạo về máy tính tốt hơn Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy mối tương quan trực tiếp giữa sự thành công của DSS với kinh nghiệm máy tính và mức độ đa dạng của nhiệm vụ.
Nghiên cứu này xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại doanh nghiệp sản xuất nhỏ và vừa ở Malaysia Các yếu tố bao gồm sự tinh vi của HTTTKT, sự tham gia của nhà quản lý, kiến thức về HTTTKT và kế toán của nhà quản lý, hiệu quả của nhà tư vấn và nhà cung cấp, cùng với sự hỗ trợ của cơ quan chính phủ và công ty kế toán Tác giả đề xuất 7 giả thuyết nghiên cứu tương ứng với các yếu tố này Để đo lường thành công của HTTTKT, các tiêu chí được sử dụng là chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, mức độ sử dụng thông tin, sự hài lòng của người dùng, tác động cá nhân và tổ chức Dữ liệu được thu thập từ 232 doanh nghiệp sản xuất nhỏ và vừa, trong đó 39% công ty có từ 20 đến 50 nhân viên.
Trong một khảo sát về doanh nghiệp, 50 nhân viên cho thấy rằng 61% công ty có quy mô từ 51 đến 150 nhân viên Đáng chú ý, 87% công ty đã sử dụng máy tính trên 5 năm, trong khi 13% còn lại sử dụng máy tính dưới 5 năm Phân tích dữ liệu cho thấy rằng kiến thức kế toán của nhà quản lý, hiệu quả của nhà cung cấp và hiệu quả của các công ty kế toán là yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT).
1.2.6 Nghiên cứu của Petter và cộng sự (2013):
Tổng quan các nghiên cứu trước đây cho thấy chưa có nghiên cứu nào phân tích một cách toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự thành công của hệ thống thông tin.
Các nghiên cứu về sự phù hợp trong HTTTKT
Nghiên cứu này phân tích sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở Malaysia, với mục tiêu đánh giá tác động của sự phù hợp này đến thành công của HTTTKT và hiệu quả hoạt động kinh doanh Dữ liệu từ 310 công ty đã được thu thập thông qua khảo sát, tập trung vào 19 đặc điểm thông tin kế toán Kết quả cho thấy một tỷ lệ đáng kể DNNVV đạt được sự phù hợp cao trong HTTTKT, dẫn đến thành công và hiệu quả hoạt động kinh doanh tốt hơn so với nhóm có mức độ phù hợp thấp Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự phù hợp trong HTTTKT có mối liên hệ tích cực với mức độ tinh vi của công nghệ thông tin, cam kết của CEO và chuyên gia nội bộ Hơn nữa, nghiên cứu khẳng định rằng phương pháp kiểm duyệt có ý nghĩa hơn so với phương pháp kết hợp khi đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh Tóm lại, nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự phù hợp trong HTTTKT, hỗ trợ các CEO trong việc lập kế hoạch thực hiện HTTT và mở ra cơ hội cho các nghiên cứu tiếp theo về vấn đề này ở Malaysia và toàn cầu.
Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) và tác động của sự phù hợp này đến hiệu quả hoạt động phi tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Các yếu tố được xác định bao gồm sự tinh vi của HTTTKT, cam kết của chủ sở hữu và sự hỗ trợ từ chuyên gia CNTT bên ngoài Dữ liệu thu thập từ 53 bảng câu hỏi hợp lệ tại các DNNVV ở Yogyakarta cho thấy 41% doanh nghiệp có ít hơn 10 nhân viên, trong khi 59% còn lại có hơn 10 nhân viên Kết quả phân tích cho thấy sự tinh vi của HTTTKT, cam kết của chủ sở hữu và chuyên gia CNTT bên ngoài đều có ảnh hưởng tích cực đến sự phù hợp trong HTTTKT, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động phi tài chính của các DNNVV.
1.3.3 Nghiên cứu của Nguyễn Thị Tố Quyên (2015):
Nghiên cứu về tác động của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (HĐKD) của doanh nghiệp đã được nhiều nhà nghiên cứu thực hiện, nhưng tại Việt Nam chưa có nghiên cứu nào đề cập đến sự phù hợp của HTTTKT và ảnh hưởng của nó đến HĐKD Để khắc phục điều này, tác giả áp dụng mô hình nghiên cứu của Ismail và King (2005) tại TP.HCM nhằm so sánh với kết quả nghiên cứu tại Malaysia Ý kiến từ các chuyên gia trong lĩnh vực HTTT cho thấy mô hình này phù hợp cho nghiên cứu tại TP.HCM Tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu qua khảo sát bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp và qua thư điện tử đến các doanh nghiệp trong khu vực.
Trong nghiên cứu với 200 doanh nghiệp, 116 bảng câu hỏi đã được xác nhận hợp lệ và sử dụng để phân tích dữ liệu Kết quả cho thấy hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại các doanh nghiệp ở TP.HCM đạt được sự phù hợp, và sự phù hợp này có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (HĐKD) của các doanh nghiệp Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Ismail và King (2005) tại Malaysia.
1.3.4 Bài báo của Trần Thứ Ba (2017):
Bài báo áp dụng mô hình nghiên cứu của Ismail và King (2005) để phân tích tác động của nhu cầu thông tin và khả năng đáp ứng nhu cầu thông tin đến sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) tại các doanh nghiệp ở khu vực phía Nam Việt Nam Nghiên cứu thực nghiệm trên 398 doanh nghiệp, bao gồm cả doanh nghiệp nhỏ và lớn, cho thấy nhu cầu thông tin và khả năng đáp ứng nhu cầu thông tin có ảnh hưởng tích cực đến sự phù hợp trong HTTTKT Hơn nữa, sự phù hợp này cũng tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (HĐKD) của các doanh nghiệp Kết quả chỉ ra rằng các doanh nghiệp lớn có sự phù hợp trong HTTTKT cao hơn và hiệu quả HĐKD tốt hơn so với các doanh nghiệp nhỏ.
Nhận xét về các nghiên cứu và xác định khe hổng nghiên cứu
Tổng quan các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng nhiều nhân tố ảnh hưởng đến sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) đã được xác định, bao gồm kiến thức và sự tham gia của CEO, khung thời gian tổ chức, năng lực tài chính, thời gian trải nghiệm hệ thống, mức độ tinh vi của HTTT, cùng với sự tham gia của chuyên gia bên ngoài và người dùng Tuy nhiên, nghiên cứu về các nhân tố này tại Việt Nam còn hạn chế về số lượng Đặc biệt, các nghiên cứu trước đây chủ yếu đánh giá sự thành công của HTTT dựa trên mức độ sử dụng và sự hài lòng của người dùng, dẫn đến việc đánh giá chưa đầy đủ Mặc dù có nhiều mô hình HTTT thành công được đề xuất, hầu hết đều dựa trên mô hình của Delone và McLean, bài báo năm 1992 của họ được trích dẫn nhiều nhất trong lĩnh vực này Do đó, nghiên cứu này sẽ đo lường sự thành công của HTTT kế toán (HTTTKT) theo 6 khía cạnh của mô hình HTTT thành công của Delone và McLean.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây, tác giả thấy rằng trong nghiên cứu của Ismail
Sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được xác nhận là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến thành công của hệ thống này Tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu nào đề cập đến mối quan hệ này, chủ yếu tập trung vào tác động của sự phù hợp đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp, bao gồm cả DNNVV và doanh nghiệp lớn Theo Bolon (1998), lý thuyết xử lý thông tin của Galbraith (1973) liên quan đến các doanh nghiệp đối mặt với sự thay đổi nhanh chóng và không chắc chắn, đặc biệt là DNNVV, vì họ chịu áp lực lớn hơn để ra quyết định chính xác trong môi trường cạnh tranh Do đó, nhu cầu thông tin kế toán của DNNVV luôn cao, mặc dù họ thường bị hạn chế về tài chính và nguồn nhân lực Nghiên cứu về sự phù hợp trong HTTTKT trong bối cảnh DNNVV sẽ giúp họ hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của sự phù hợp này đến thành công của HTTTKT Nhận thức được tầm quan trọng của sự phù hợp, DNNVV có thể tập trung nguồn lực để nâng cấp khả năng xử lý của HTTTKT, từ đó nâng cao thành công của hệ thống này Với ý nghĩa đó, tác giả quyết định áp dụng và mở rộng mô hình nghiên cứu của Ismail (2004) cho nghiên cứu tại các DNNVV ở TP.HCM.
Nghiên cứu của Ismail (2004) đã khám phá các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu thông qua nhiều phương pháp phân tích như phân tích Cluster, ANOVA và hồi quy, nhưng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) sẽ cho phép kiểm định các mối quan hệ này một cách hiệu quả hơn Theo Galbraith (1973) và Tushman cùng Nadler (1978), hiệu quả xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) phụ thuộc vào nhu cầu thông tin kế toán, một mối quan hệ mà Ismail (2004) chưa đề cập Tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu nào áp dụng mô hình của Ismail (2004) trong bối cảnh cụ thể của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Do đó, tác giả quyết định mở rộng mô hình này để nghiên cứu tại TP.HCM, nhằm xác định ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của HTTTKT và ảnh hưởng của sự phù hợp trong HTTTKT đến sự thành công của nó.
Trong chương 1, tác giả đã tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu trước đây, từ đó xác định hướng nghiên cứu mới cho đề tài của mình Qua việc phân tích tài liệu, tác giả nhận thấy nghiên cứu của Ismail (2004) đã khám phá các mối quan hệ trong mô hình bằng nhiều phương pháp khác nhau Tuy nhiên, mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) của Ismail (2004) có thể giúp khám phá các mối quan hệ phức tạp hơn Đặc biệt, nghiên cứu này chưa đề cập đến ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán, và hiện tại chưa có nghiên cứu nào áp dụng mô hình này trong bối cảnh doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Việt Nam Đây chính là khe hổng nghiên cứu mà tác giả sẽ khắc phục bằng cách vận dụng và mở rộng mô hình của Ismail (2004) trong nghiên cứu tại các DNNVV.
Nghiên cứu tại TP.HCM nhằm so sánh kết quả với nghiên cứu đã thực hiện ở Malaysia, với điểm mới là áp dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để xác định mức độ ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Đồng thời, nghiên cứu cũng đánh giá tác động của sự phù hợp trong HTTTKT đến thành công của hệ thống này.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Hệ thống thông tin
Hệ thống là tập hợp các phần tử tương tác với nhau để đạt được mục tiêu cụ thể (Phước, 2009) Mỗi hệ thống đều có ba thành phần cơ bản: yếu tố đầu vào, quá trình xử lý và yếu tố đầu ra Các yếu tố này cấu thành nên một hệ thống hoàn chỉnh.
Mục tiêu của hệ thống: cho biết lý do mà hệ thống tồn tại và là tiêu chí để đánh giá về mức độ thành công của hệ thống
Cấu trúc của hệ thống là sự sắp xếp các thành phần, bộ phận bên trong hệ thống
Các yếu tố đầu vào là những thông tin từ môi trường bên ngoài đưa vào hệ thống
Các yếu tố đầu ra là những thông tin từ hệ thống đưa ra môi trường bên ngoài
Môi trường hệ thống là các yếu tố, điều kiện nằm ngoài hệ thống và có ảnh hưởng đến kết quả của hệ thống
Thông tin là khái niệm trừu tượng, có thể được định nghĩa là sự hiểu biết thu được từ dữ liệu Nó cũng có thể được coi là sự phát biểu về cấu trúc của một thực thể, giúp con người đưa ra quyết định hoặc cam kết.
Mục tiêu cụ thể của thông tin sẽ khác nhau tùy theo nhu cầu của từng người sử dụng, nhưng mục tiêu chung cơ bản của thông tin đối với tất cả các tổ chức là đảm bảo đáp ứng hiệu quả các yêu cầu và nhu cầu thông tin của người dùng.
Chức năng quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo các nhà quản lý sử dụng hiệu quả nguồn lực của tổ chức và báo cáo về hoạt động của họ Thông tin về quản lý được cung cấp cho các bên ngoài thông qua báo cáo tài chính (BCTC) và các báo cáo bắt buộc khác Đối với nội bộ, các nhà quản lý nhận được thông tin từ các báo cáo quản trị khác nhau, giúp họ đưa ra quyết định chính xác và kịp thời.
Các nhà quản lý cần thông tin để hỗ trợ việc ra quyết định về kế hoạch và kiểm soát trong khu vực trách nhiệm của họ.
Hỗ trợ cho các hoạt động hàng ngày của tổ chức, thông tin giúp các cá nhân hoàn thành công việc một cách hiệu quả.
Mỗi mục tiêu này sẽ có những bộ thông tin đa dạng về mức độ chi tiết và tính chất
Thông tin cần thiết để đáp ứng các nhu cầu đa dạng này là sản phẩm của HTTT
Hệ thống thông tin bao gồm các phần tử tương tác có tổ chức, nhằm mục đích tạo ra dữ liệu phục vụ cho một mục tiêu cụ thể (Phước, 2009)
Hệ thống thông tin bao gồm các quy trình cho phép thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu thành thông tin hữu ích, sau đó phân phối thông tin đó đến người dùng (Hall, 2015)
2.1.2 Cấu trúc của hệ thống thông tin:
Hệ thống thông tin (HTTT) bao gồm các thành phần như dữ liệu đầu vào, quy trình xử lý, lưu trữ và thông tin đầu ra Cấu trúc của HTTT được xây dựng dựa trên quy trình xử lý tùy thuộc vào đặc điểm của từng tổ chức Quy trình này bắt đầu khi thông tin đầu vào được ghi nhận, tiếp theo là xử lý và lưu trữ, và kết thúc bằng việc tạo ra thông tin cung cấp cho người sử dụng Sau đó, quy trình này sẽ được lặp lại.
Hình 2.1: Quy trình xử lý của HTTT (Hall, 2015)
Hệ thống thu thập thông tin đầu vào có thể thực hiện bằng cách thủ công hoặc tự động, với chứng từ là cơ sở để ghi nhận thông tin Việc tổ chức ghi nhận thông tin đầu vào cần được phân tích kỹ lưỡng nhằm tránh tình trạng thông tin bị ghi nhận quá nhiều hoặc quá ít, điều này có thể dẫn đến việc cung cấp thông tin đầu ra không hữu ích cho người dùng, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ra quyết định Để khắc phục vấn đề này, các tổ chức nên lựa chọn giải pháp thu thập thông tin hiệu quả, phù hợp với đặc điểm của mình.
Hệ thống cơ sở dữ liệu là công cụ quan trọng để lưu trữ, xử lý và quản lý thông tin Việc lựa chọn giải pháp lưu trữ tối ưu, tiết kiệm và phù hợp với nhu cầu thông tin của tổ chức là rất cần thiết Để đưa ra quyết định chính xác, thông tin phải có chất lượng cao, phản ánh quá khứ, hiện tại và dự báo tương lai Do đó, thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu cần phải hợp lý, ghi nhận đầy đủ thông tin cần thiết, giảm thiểu dữ liệu dư thừa và đảm bảo khả năng truy xuất thông tin khi cần.
Kiểm soát nhanh chóng là yếu tố quan trọng trong quản lý và ra quyết định Hệ thống cơ sở dữ liệu cần được duy trì liên tục trong suốt vòng đời của tổ chức.
HTTT đầu ra cung cấp thông tin cần thiết cho cả bên trong và bên ngoài tổ chức nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định Cách thức tổ chức thông tin đầu ra sẽ khác nhau tùy thuộc vào đối tượng sử dụng; đối với các bên ngoài, thông tin được trình bày theo mẫu biểu quy định, trong khi đó, các nhà quản lý sẽ thiết lập mẫu biểu cho các đối tượng bên trong.
2.1.3 Phân loại hệ thống thông tin:
Theo Bagad (2009), có bốn loại hệ thống thông tin quan trọng cho các tổ chức, bao gồm: hệ thống thông tin quản lý, hệ thống thông tin hỗ trợ ra quyết định, hệ thống thông tin hỗ trợ điều hành và hệ thống thông tin kế toán.
Hệ thống thông tin quản lý (MIS) là công cụ hỗ trợ quản lý phổ biến, cung cấp thông tin cần thiết cho các nhà quản lý trong quá trình ra quyết định MIS tạo ra các báo cáo đa dạng theo yêu cầu của người dùng, sử dụng cơ sở dữ liệu nội bộ và hệ thống xử lý giao dịch để cập nhật thông tin Ngoài ra, dữ liệu từ các nguồn bên ngoài cũng có thể được tích hợp để nâng cao tính chính xác và đầy đủ của thông tin.
Hệ thống thông tin kế toán
HTTTKT là một hệ thống con của HTTT, chuyên thu thập, xử lý và cung cấp thông tin tài chính liên quan đến sự kiện kinh doanh Giống như HTTT, HTTTKT có thể được chia thành các thành phần chức năng khác nhau, được gọi là quy trình xử lý nghiệp vụ hoặc hệ thống con Tuy nhiên, do tính tích hợp của các HTTT hiện nay, việc phân biệt HTTTKT với HTTT thường không rõ ràng HTTTKT là sự giao thoa giữa ngành kế toán và hệ thống thông tin.
Hình 2.2: Mối quan liên hệ giữa kế toán và HTTT (Phước, 2009)
2.2.2 Phân loại hệ thống thông tin kế toán:
Theo Hall (2015), HTTTKT được chia thành ba loại chính: hệ thống xử lý giao dịch, hệ thống lập báo cáo tài chính và hệ thống lập báo cáo quản trị.
Hệ thống xử lý giao dịch (TPS) trong kế toán đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý các giao dịch tài chính, là những sự kiện kinh tế tác động đến tài sản và nguồn vốn của doanh nghiệp Các giao dịch này được ghi nhận vào các tài khoản liên quan và được đo lường bằng tiền tệ Những giao dịch tài chính phổ biến bao gồm việc bán hàng hóa và dịch vụ, mua hàng tồn kho, thực hiện nghĩa vụ tài chính và nhận tiền mặt từ khách hàng Ngoài ra, các sự kiện nội bộ như khấu hao tài sản cố định, chi phí nhân công, chi phí nguyên vật liệu và chuyển hàng tồn kho cũng thuộc về giao dịch tài chính Với hàng ngàn giao dịch bán hàng diễn ra hàng ngày, các tổ chức cần nhóm các loại giao dịch tương tự thành các chu kỳ giao dịch để quản lý hiệu quả khối lượng công việc này.
Hệ thống thông tin kế toán
Hệ thống lập báo cáo tài chính (FRS) cung cấp thông tin quan trọng về tình hình tài sản và nguồn vốn của doanh nghiệp FRS bao gồm các báo cáo như bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và thuyết minh báo cáo tài chính Các báo cáo này phải được trình bày theo biểu mẫu quy định và tuân thủ các nguyên tắc, chuẩn mực kế toán hiện hành.
Hệ thống lập báo cáo quản trị (MRS) giúp các nhà quản lý nhanh chóng giải quyết các vấn đề kinh doanh hàng ngày, cung cấp thông tin tài chính cần thiết cho việc giám sát kế hoạch và hoạt động Các báo cáo điển hình từ MRS bao gồm báo cáo ngân sách, báo cáo chênh lệch và phân tích lợi nhuận - chi phí Những báo cáo này được gọi là báo cáo tùy ý, cho phép tổ chức lựa chọn thông tin cần thiết và cách trình bày phù hợp.
2.2.3 Chức năng và vai trò của hệ thống thông tin kế toán:
Hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) có vai trò quan trọng trong việc thu thập và lưu trữ dữ liệu về hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Nó không chỉ cung cấp thông tin tài chính cho các bên liên quan bên ngoài mà còn hỗ trợ lập kế hoạch, kiểm soát thực hiện kế hoạch và điều hành các hoạt động hàng ngày Bên cạnh đó, HTTTKT còn đảm bảo việc tuân thủ quy trình hoạt động kinh doanh, bảo vệ tài sản, thông tin và kiểm soát chất lượng thông tin.
Hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được thiết kế tốt có vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ, đồng thời giảm chi phí Nó cải thiện hiệu quả chuỗi giá trị thông qua việc cung cấp thông tin kịp thời và chất lượng, tăng cường kiểm soát nội bộ để quản lý chuỗi giá trị hiệu quả hơn HTTTKT cũng hỗ trợ quyết định của nhà quản lý, nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp và thúc đẩy hợp tác với các doanh nghiệp khác trong chuỗi cung ứng.
Nhu cầu thông tin kế toán
Thông tin kế toán đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ chủ doanh nghiệp và quản lý đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả Nó cũng là cơ sở để các cơ quan nhà nước giám sát hoạt động doanh nghiệp và giúp đối tác, nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác Nhu cầu về thông tin kế toán thay đổi theo sự phát triển của nền kinh tế và mục tiêu quản lý ở từng giai đoạn Tuy nhiên, thông tin kế toán cần tuân thủ các quy định của hệ thống chuẩn mực kế toán tại mỗi quốc gia.
Theo hệ thống chuẩn mực kế toán quốc tế thì thông tin kế toán phải phải đáp ứng được các yêu cầu cơ bản như sau:
So sánh thông tin kế toán giữa các kỳ và giữa các doanh nghiệp là cần thiết để người dùng nhận diện và hiểu rõ những điểm tương đồng và khác biệt trong báo cáo tài chính Thông tin kế toán cũng cần phải đáng tin cậy, tức là phải trung thực và phản ánh chính xác các nghiệp vụ kinh tế phát sinh.
Kịp thời tức là thông tin kế toán phải kịp thời, không được chậm trễ so với thời hạn quy định
Thông tin kế toán cần được trình bày rõ ràng và chính xác để người sử dụng dễ dàng hiểu và phân tích Người sử dụng thông tin này thường có kiến thức cơ bản về hoạt động kinh doanh và kinh tế, cho phép họ đánh giá và xem xét các dữ liệu một cách hiệu quả.
Tại Việt Nam, thông tin kế toán phải đáp ứng được các yêu cầu theo hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam, cụ thể như sau:
Trung thực trong kế toán yêu cầu thông tin phải được ghi chép và báo cáo dựa trên bằng chứng đầy đủ, đảm bảo tính khách quan và phản ánh đúng thực tế.
Thông tin kế toán cần phải khách quan, tức là phải được ghi chép và báo cáo chính xác theo thực tế, không bị bóp méo hay xuyên tạc Đồng thời, thông tin cũng phải đầy đủ, nghĩa là mọi chi tiết phải được ghi nhận và báo cáo mà không có sự bỏ sót nào.
Kịp thời tức là thông tin kế toán phải được ghi chép và báo cáo kịp thời, không được chậm trễ, phải đúng hoặc trước thời hạn quy định
Thông tin kế toán trong Báo cáo tài chính (BCTC) cần được trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu cho người sử dụng, những người có kiến thức trung bình về kinh doanh, kinh tế, tài chính và kế toán Đối với các vấn đề phức tạp trong BCTC, cần có phần thuyết minh để giải thích chi tiết hơn.
So sánh thông tin kế toán giữa các kỳ và giữa các doanh nghiệp là cần thiết, yêu cầu tính toán và trình bày nhất quán Nếu có sự không nhất quán, cần giải trình rõ ràng trong phần thuyết minh để người sử dụng báo cáo tài chính có thể dễ dàng so sánh thông tin giữa các kỳ kế toán, giữa các doanh nghiệp, cũng như giữa thông tin thực hiện và thông tin dự toán, kế hoạch.
Hình thức trình bày thông tin kế toán khác nhau tùy thuộc vào đối tượng sử dụng Thông tin kế toán được chia thành hai loại: thông tin kế toán tài chính và thông tin kế toán quản trị Thông tin kế toán tài chính phục vụ cho các bên ngoài doanh nghiệp như nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước, có giá trị pháp lý và phải tuân theo các khuôn mẫu như bảng cân đối kế toán và báo cáo tài chính Ngược lại, thông tin kế toán quản trị phục vụ cho các bên trong doanh nghiệp như chủ doanh nghiệp và nhà quản lý, không mang tính bắt buộc và được trình bày theo yêu cầu của người sử dụng.
Các loại báo cáo kế toán khác nhau cung cấp thông tin kế toán đa dạng, do đó, việc đánh giá chất lượng thông tin kế toán cần dựa vào từng loại báo cáo cụ thể Chất lượng thông tin kế toán cũng phụ thuộc vào nhu cầu và mục tiêu của người sử dụng.
Bảng cân đối kế toán cung cấp thông tin quan trọng về tình hình tài sản và nguồn vốn của doanh nghiệp tại một thời điểm nhất định Phần tài sản giúp đánh giá quy mô, khả năng sử dụng vốn và cấu trúc đầu tư của doanh nghiệp.
Thông tin về nguồn vốn giúp đánh giá tình hình tài chính và cấu trúc của từng loại vốn được sử dụng trong hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.
Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh sẽ cung cấp các thông tin về doanh thu, chi phí và lợi nhuận của doanh nghiệp trong một thời kỳ
Báo cáo lưu chuyển tiền tệ sẽ cung cấp các thông tin về luồng tiền và cho biết kết cấu các luồng tiền được tạo ra trong doanh nghiệp
Báo cáo tài chính (BCTC) sẽ cung cấp thông tin chi tiết về bảng cân đối kế toán (CĐKT), báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh (KQHĐKD), báo cáo lưu chuyển tiền tệ (LCTT), cùng với việc trình bày tuân thủ các chính sách kế toán và các thông tin liên quan khác.
Báo cáo quản trị cung cấp thông tin quan trọng cho chủ doanh nghiệp và nhà quản lý về các kế hoạch tương lai, giúp kiểm soát chi phí, lập dự toán tài chính và đưa ra quyết định chiến lược trong kinh doanh, bao gồm lựa chọn phương án hoạt động và quyết định giá bán.
Ngày nay, công nghệ thông tin (CNTT) đã có ảnh hưởng sâu rộng đến công tác tổ chức kế toán và chất lượng thông tin kế toán Trong môi trường CNTT, chất lượng thông tin kế toán không chỉ liên quan đến các vấn đề chung mà còn chú trọng đến độ tin cậy, gian lận thông tin, an toàn thông tin và sự sẵn sàng của thông tin Do đó, để đảm bảo chất lượng thông tin kế toán trong thời kỳ bùng nổ CNTT, cần đạt được 7 tiêu chuẩn của COBIT.
Thông tin hữu hiệu là thông tin đáp ứng nhu cầu của người sử dụng trong xử lý kinh doanh, đảm bảo tính kịp thời và chính xác trong các phép toán Phương pháp tính toán cần nhất quán với các phương pháp kế toán đã được lựa chọn, đồng thời thông tin phải mang lại giá trị cho người sử dụng trong việc đưa ra quyết định kinh tế.
Khả năng xử lý của HTTTKT
Khả năng xử lý thông tin phản ánh năng lực của các cấu trúc tổ chức khác nhau và quy trình truyền tải thông tin cả bên trong lẫn bên ngoài tổ chức (Egelhoff, 1991).
Một cấu trúc tổ chức được định nghĩa như một hệ thống phân cấp trong một tổ chức
Nó xác định từng công việc, chức năng của nó và nơi mà nó báo cáo trong một tổ chức
Cấu trúc tổ chức được phát triển nhằm thiết lập cách thức hoạt động hiệu quả để đạt được các mục tiêu đề ra Các loại cấu trúc tổ chức bao gồm cấu trúc chức năng, cấu trúc phân chia theo vị trí địa lý hoặc ngành nghề, và cấu trúc ma trận, mỗi loại đều có những đặc điểm riêng biệt.
Trong cấu trúc tổ chức, thông tin được hình thành qua quy trình xử lý, bắt đầu từ việc thu thập thông tin đầu vào, tiếp theo là xử lý, lưu trữ và cung cấp thông tin đầu ra cho người sử dụng Đối với thông tin kế toán, quy trình này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thông tin chính xác và hữu ích.
Thu thập thông tin kế toán đầu vào là quá trình ghi nhận các nghiệp vụ kinh tế phát sinh thông qua phương pháp chứng từ kế toán Điều này đảm bảo rằng các nghiệp vụ được ghi nhận một cách đầy đủ và trung thực, đồng thời luân chuyển hợp lý giữa các bộ phận, tạo cơ sở cho các khâu xử lý tiếp theo trong hệ thống kế toán.
Xử lý thông tin kế toán bao gồm việc sắp xếp, phân loại và hệ thống hóa các thông tin kế toán đã thu thập ở giai đoạn đầu Các phương pháp kế toán như phương pháp tính giá, tổng hợp cân đối kế toán và tài khoản kế toán được áp dụng nhằm tạo ra thông tin kế toán chính xác Mục tiêu cuối cùng là ghi nhận thông tin này vào các sổ kế toán và báo cáo liên quan.
Mặc dù các nghiệp vụ kinh tế đã được ghi nhận trong hệ thống xử lý, nhưng hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) vẫn chưa cung cấp thông tin kế toán toàn diện Do đó, cần tiếp tục phân tích thông qua các phương pháp như phân tích theo chiều ngang, chiều dọc, số tương đối và số tuyệt đối Việc này nhằm tạo ra dữ liệu và thông tin đáp ứng nhu cầu của người sử dụng.
Sự phù hợp trong HTTTKT
Khái niệm “phù hợp” trong nghiên cứu này dựa trên lý thuyết xử lý thông tin của Galbraith (1973), cho rằng năng lực xử lý thông tin của tổ chức cần phải tương thích với nhu cầu thông tin của nó để nâng cao hiệu quả hoạt động Lý thuyết này nhấn mạnh rằng tổ chức được coi là một “hệ thống phức tạp”, trong đó việc thu thập và sử dụng thông tin từ môi trường là vấn đề cốt lõi.
Theo Bolon (1998), sự không chắc chắn trong môi trường kinh doanh làm tăng nhu cầu thông tin cần thiết và yêu cầu xử lý thông tin để đạt hiệu quả Do đó, các tổ chức sẽ điều chỉnh khả năng xử lý thông tin của mình để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao này (Galbraith, 1973).
Sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được gọi là sự phù hợp trong HTTTKT (Ismail và King, 2005) Việc điều chỉnh khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng nhu cầu thông tin kế toán của tổ chức sẽ tăng cường sự phù hợp này Hai yếu tố chính, nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT, đóng vai trò quyết định đến mức độ phù hợp trong hệ thống Hiệu quả của khả năng xử lý của HTTTKT phụ thuộc vào nhu cầu thông tin kế toán của tổ chức (Galbraith, 1973).
Mối quan hệ giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT được thể hiện qua mô hình của Tushman và Nadler (1978):
Nhu cầu thông tin Khả năng xử lý thông tin
Rất ít Không phù hợp
Bảng 2.1: Mối quan hệ giữa nhu cầu thông tin và khả năng xử lý thông tin
Mô hình của Tushman và Nadler (1978) cho thấy có 4 trường hợp xảy ra: trường hợp
Hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) có thể được đánh giá dựa trên mối quan hệ giữa nhu cầu thông tin và khả năng xử lý thông tin Trong trường hợp A, khi nhu cầu thông tin cao và khả năng xử lý cũng cao, HTTTKT đáp ứng đầy đủ nhu cầu kế toán của tổ chức và được coi là phù hợp Trường hợp B cho thấy nhu cầu thông tin cao nhưng khả năng xử lý thấp, dẫn đến HTTTKT không đáp ứng được nhu cầu và bị đánh giá là không phù hợp Ngược lại, trường hợp C có nhu cầu thông tin rất ít nhưng khả năng xử lý cao, khiến HTTTKT trở nên thừa thãi với nhiều tính năng không cần thiết, gây lãng phí cho tổ chức và do đó bị đánh giá là không phù hợp Cuối cùng, trong trường hợp D, mặc dù nhu cầu thông tin và khả năng xử lý đều thấp, HTTTKT vẫn có thể đáp ứng nhu cầu thông tin kế toán của tổ chức, do đó được coi là phù hợp.
Sự thành công của HTTTKT
Theo Ulric và cộng sự (2017) thì HTTTKT là một hệ thống con chuyên biệt của HTTT
Hiện nay, với tính chất tích hợp của các hệ thống thông tin, rất khó để phân biệt rõ ràng giữa hệ thống thông tin kinh tế (HTTTKT) và hệ thống thông tin (HTTT) nói chung Do đó, các yếu tố quyết định sự thành công của HTTTKT thường tương đồng với những yếu tố của sự thành công trong HTTT.
Trong thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để khám phá các khía cạnh của sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) Sự thành công này là một khái niệm phức tạp, được định nghĩa ở nhiều mức độ khác nhau, và các tiêu chí đánh giá không hoàn toàn rõ ràng Các nhà nghiên cứu đã tiếp cận và phân tích những khía cạnh khác nhau của sự thành công của HTTT, với nhiều nghiên cứu điển hình nhằm làm rõ các yếu tố quyết định.
Nghiên cứu của Hamilton và Chervany (1981) đã tổng hợp các phương pháp đánh giá hiệu quả của hệ thống thông tin quản lý (HTTT) và cách thức đo lường hiệu quả này Hiệu quả của HTTT quản lý được xác định dựa trên việc hoàn thành các mục tiêu và có thể được đánh giá qua ba cấp độ mục tiêu khác nhau.
Mức 1: Thông tin được cung cấp bởi HTTT và sự hỗ trợ được cung cấp bởi các chức năng của HTTT cho người dùng hệ thống
Mức 2: Việc sử dụng HTTT và ảnh hưởng của nó đến việc ra quyết định và năng suất của người dùng
Mức 3: Ảnh hưởng của HTTT đến hiệu quả hoạt động của tổ chức
Hiệu quả của hệ thống thông tin (HTTT) được đánh giá dựa trên các đóng góp của nó trong việc đạt được mục tiêu tổ chức, ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động thông qua các chỉ số như doanh thu, lợi nhuận, hoàn vốn đầu tư, sự hài lòng của khách hàng và mức độ tuân thủ quy định Mục tiêu của HTTT liên quan đến quyết định và năng suất người dùng được đo lường qua sự thay đổi trong quá trình ra quyết định và năng suất, như tự động hóa tính toán và phân tích Các mục tiêu của hệ thống thường được xác định theo yêu cầu, trong đó thông tin do HTTT cung cấp, như cải tiến thông tin kịp thời và nội dung, có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của tổ chức.
Barki và Huff (1985) xác định sự hài lòng của người dùng và mức độ sử dụng hệ thống là hai chỉ số quan trọng để đo lường thành công của DSS Trong nghiên cứu, các nhà quản lý cấp cao từ chín tổ chức lớn trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và tiện ích đã được phỏng vấn để xác định vai trò của họ trong quá trình ra quyết định và sử dụng DSS Sau đó, họ được yêu cầu mô tả chi tiết các đặc điểm của vấn đề ra quyết định cùng với DSS mà họ đang sử dụng Cuối cùng, một bảng câu hỏi được phát cho họ, trong đó bao gồm thang đo sự hài lòng về thông tin của người dùng Mức độ sử dụng DSS được đo lường qua câu hỏi về tần suất sử dụng hệ thống trong các quyết định liên quan.
Raymond (1985) đã nghiên cứu sự hài lòng của người dùng đối với Hệ thống Thông tin Quản lý (MIS) và mức độ sử dụng hệ thống như là thang đo cho sự thành công của MIS trong các doanh nghiệp nhỏ tại Quebec, Canada Sự hài lòng của người dùng được hiểu là một thái độ đa chiều liên quan đến nhiều khía cạnh của MIS, bao gồm chất lượng đầu ra, giao diện người-máy, dịch vụ EDP và cảm giác tham gia của người dùng Mức độ sử dụng hệ thống được đánh giá thông qua hai chỉ số chính: tần suất nhận thức và mức độ sử dụng thực tế của MIS.
Nghiên cứu của Sanders và Courtney (1985) xác định sự thành công của Hệ thống Thông tin Quản lý (MIS) và Hệ thống Hỗ trợ Quyết định (DSS) thông qua hai tiêu chí chính: sự hài lòng tổng thể (OSAT) và sự hài lòng về quyết định (DECM) OSAT liên quan đến mức độ hài lòng chung đối với hệ thống, trong khi DECM tập trung vào sự hài lòng về khả năng cải thiện quyết định Các câu hỏi về OSAT đánh giá các yếu tố của hệ thống có thể góp phần vào thành công công việc của người dùng, nhưng không nhất thiết liên quan đến quá trình ra quyết định Ngược lại, các câu hỏi về DECM xem xét những khía cạnh có thể nâng cao hiệu quả trong việc đưa ra quyết định của người dùng.
Mặc dù nhiều nghiên cứu đã cố gắng xác định các nhân tố dẫn đến sự thành công của việc thực hiện hệ thống thông tin (HTTT), nhưng các nhà nghiên cứu gặp khó khăn trong việc tìm ra một mô hình chung do ý nghĩa của sự thành công thay đổi giữa các nghiên cứu Để giải quyết vấn đề này, DeLone và McLean (1992) đã tổng hợp và phân loại 180 nghiên cứu từ năm 1981 đến 1987, giúp xác định lợi ích của HTTT ở ba cấp độ: cá nhân, hệ thống và tổ chức Mô hình thành công của DeLone và McLean đã trở thành một tiêu chuẩn được công nhận và áp dụng rộng rãi, với ví dụ gần đây là nghiên cứu của Alshibly (2015) dựa trên các mô hình này.
Mô hình DSS thành công được phát triển dựa trên nghiên cứu của DeLone và McLean, với các tiêu chí đánh giá chất lượng hệ thống bao gồm tính dễ tiếp cận, khả năng đáp ứng nhu cầu, giao diện thân thiện, dữ liệu tích hợp và khả năng sửa đổi Chất lượng thông tin được xem xét qua tính dễ hiểu, độ đầy đủ, chính xác và cập nhật Tính dễ sử dụng được đánh giá dựa trên sự dễ dàng trong vận hành và tương tác với hệ thống Tính hữu ích được nhận thức thông qua khả năng thực hiện công việc nhanh chóng và cải thiện quyết định cá nhân Sự hài lòng trong ra quyết định được đo lường qua hiệu quả và sự đáp ứng kỳ vọng Lợi ích ròng bao gồm tăng cường nhận thức, hiệu quả cá nhân, năng suất tổng thể và cải thiện quy trình kinh doanh Nghiên cứu tại Royal Jordanian Airlines cho thấy chất lượng hệ thống ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích và sự hài lòng trong ra quyết định, trong khi chất lượng thông tin và tính dễ sử dụng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao lợi ích ròng.
Doanh nghiệp nhỏ và vừa
Khái niệm: DNNVV là những doanh nghiệp có quy mô nhỏ bé về mặt vốn, số lượng lao động hoặc doanh thu
Phân loại: Căn cứ vào quy mô, DNNVV được chia thành ba loại đó là doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp vừa
Vai trò của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) trong nền kinh tế của mỗi quốc gia có thể khác nhau, nhưng nhìn chung, chúng đóng góp vào sự phát triển kinh tế, tạo ra việc làm, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và hỗ trợ sự đa dạng trong thị trường DNNVV cũng góp phần vào việc tăng cường sự cạnh tranh và phát triển bền vững, đồng thời giúp cải thiện thu nhập cho người lao động và nâng cao chất lượng cuộc sống.
Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế, chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số doanh nghiệp tại mỗi quốc gia Tại Việt Nam, năm 2017, DNNVV chiếm 74% tổng số doanh nghiệp, cho thấy sự hiện diện đáng kể của họ Sự đóng góp của DNNVV không chỉ nằm ở tổng sản lượng quốc gia mà còn trong việc tạo ra nhiều việc làm cho người lao động.
Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định nền kinh tế, thường hoạt động như các nhà thầu phụ cho các doanh nghiệp lớn Các quốc gia thường điều chỉnh hợp đồng thầu phụ để đảm bảo sự ổn định kinh tế, giúp DNNVV trở thành yếu tố giảm sốc cho nền kinh tế.
Làm cho nền kinh tế năng động: các DNNVV có quy mô nhỏ nên dễ điều chỉnh hoạt động của các doanh nghiệp này
Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ngành công nghiệp và dịch vụ phụ trợ, thường xuyên sản xuất các chi tiết nhỏ cho các sản phẩm hoàn chỉnh.
Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) là trụ cột của kinh tế địa phương, hiện diện rộng rãi ở khắp các địa phương trong cả nước, trong khi các doanh nghiệp lớn thường tập trung ở các thành phố lớn hoặc trung tâm kinh tế Vai trò của DNNVV rất quan trọng trong việc đóng góp vào thu ngân sách, gia tăng sản lượng và tạo ra việc làm tại các địa phương Chúng cũng đóng góp một phần không nhỏ vào giá trị GDP của mỗi quốc gia.
Nhu cầu thông tin của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) đã được nghiên cứu qua nhiều khảo sát Theo Zhiyou (1990), nhu cầu thông tin trong DNNVV thường phụ thuộc vào hai nhóm nhân sự: nhà quản lý cần thông tin vĩ mô về công nghệ, kinh tế và quản lý, trong khi nhân viên kỹ thuật lại ưu tiên thông tin chi tiết và thực tế Fang (1990) chỉ ra rằng 85% DNNVV ở Thượng Hải coi thông tin là tài nguyên quý giá, nhưng chỉ 7% có hệ thống xử lý thông tin Thông tin thị trường (85%) và kỹ thuật (70%) là những loại thông tin được ưu tiên hàng đầu, tiếp theo là thông tin quản lý (34%), nhân sự (13%) và tài chính (18%) Cuối cùng, một nghiên cứu của Ủy ban các cộng đồng Châu Âu (EC) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển hệ thống thông tin trong DNNVV.
Năm 1990, nghiên cứu chỉ ra rằng sự phát triển và thành công của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) phụ thuộc vào thông tin đáng tin cậy và kịp thời về tình hình thị trường, cơ hội, công nghệ mới, cũng như sự phát triển của ngành công nghiệp và thương mại.
Mức độ ứng dụng CNTT của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) bị ảnh hưởng bởi quy mô doanh nghiệp, với các doanh nghiệp lớn thường có khả năng áp dụng CNTT rộng rãi hơn Khi quy mô và độ phức tạp tăng lên, các doanh nghiệp có xu hướng đầu tư nhiều hơn vào CNTT để xử lý thông tin Tuy nhiên, các DNNVV thường gặp khó khăn trong việc triển khai các dự án CNTT do hạn chế về nguồn lực như con người, tài chính và chuyên môn kỹ thuật DNNVV có cấu trúc đơn giản và mức độ không chắc chắn cao trong môi trường kinh doanh, dẫn đến việc họ ít có khả năng tác động đến giá thị trường và thường phụ thuộc vào một số lượng khách hàng nhỏ Mặc dù gặp nhiều thách thức, DNNVV lại có lợi thế trong việc xác định và điều chỉnh hệ thống CNTT theo chiến lược của mình nhờ vào cấu trúc tổ chức linh hoạt.
Sự không chắc chắn trong môi trường kinh doanh, đặc biệt là liên quan đến công nghệ và cạnh tranh, đã thúc đẩy các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) áp dụng công nghệ thông tin (CNTT) để nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh.
Năm 1982, nghiên cứu chỉ ra rằng sự cạnh tranh và sự không chắc chắn trong môi trường kinh doanh sẽ làm tăng nhu cầu cũng như tỷ lệ chấp nhận đổi mới Đồng thời, các tác giả như Zarowin (1998) và Thong cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của đổi mới trong bối cảnh kinh doanh hiện đại.
Mặc dù gặp khó khăn về tài chính, các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) vẫn có cơ hội nâng cao việc sử dụng công nghệ thông tin (CNTT) nhờ vào cấu trúc kinh doanh đơn giản, giá máy tính ngày càng giảm và sự phát triển của các ứng dụng mạnh mẽ, thân thiện với người dùng Điều này giúp DNNVV có lợi thế về chi phí so với các doanh nghiệp lớn, và cuối cùng, họ sẽ gia tăng số lượng cũng như sự tinh vi trong việc áp dụng CNTT cho hoạt động kinh doanh của mình.
2.7.2 Tiêu chí xác định DNNVV:
Trên toàn cầu, ba tiêu chí chính để xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) bao gồm số lượng nhân viên, doanh thu hàng năm và giá trị tài sản cố định, với sự khác biệt trong cách xác định giữa các nền văn hóa Tại Canada và Hoa Kỳ, doanh nghiệp có dưới 250 nhân viên được xem là doanh nghiệp vừa, trong khi ở Anh, tiêu chí này là dưới 150 nhân viên Các quy định cụ thể này được nêu rõ trong phụ lục chương 2 của nghiên cứu của Ismail (2004).
Các tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ khác nhau giữa các quốc gia Tại Anh và Canada, doanh nghiệp nhỏ được định nghĩa là những doanh nghiệp có dưới 50 nhân viên, trong khi ở Hoa Kỳ, Singapore và New Zealand, ngưỡng này là dưới 100 nhân viên Tại Malaysia, doanh nghiệp nhỏ là những doanh nghiệp có không quá 150 nhân viên toàn thời gian và doanh thu hàng năm không vượt quá 25 triệu RM Về doanh thu, ở Hoa Kỳ, doanh nghiệp nhỏ có doanh thu dưới 5 triệu đô la, trong khi tại Singapore, ngưỡng này là 15 triệu đô la Singapore Ở Slovenia, doanh nghiệp nhỏ có doanh thu dưới 1 triệu Euro Đối với tiêu chí giá trị tài sản cố định, tại Singapore, doanh nghiệp nhỏ có giá trị tài sản dưới 8 triệu đô la Singapore, còn ở Slovenia, giá trị tài sản cố định phải dưới 0,5 triệu Euro.
Vào ngày 11 tháng 3 năm 2018, Chính phủ Việt Nam đã ban hành Nghị định 39/2018/NĐ-CP để hướng dẫn thực hiện Luật hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Nghị định này quy định các tiêu chí xác định DNNVV dựa trên số lượng lao động, doanh thu hoặc tổng nguồn vốn.
Bảng 2.2: Các tiêu chí xác định DNNVV ở các lĩnh vực tại Việt Nam
Nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản, công nghiệp, xây dựng
Số lao động (tham gia BHXH bình quân năm)
Số lao động (tham gia BHXH bình quân năm)
Không quá 3 tỷ đồng Doanh nghiệp nhỏ
Không quá 50 tỷ đồng Doanh nghiệp vừa
Nghiên cứu trên thế giới thường sử dụng số lượng nhân viên để xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), do các DNNVV thường không tiết lộ doanh thu hàng năm (Montazemi, 1988) Tuy nhiên, tiêu chí này có thể khác nhau giữa các quốc gia Tại Việt Nam, DNNVV được xác định dựa trên số lượng lao động, tổng doanh thu hàng năm hoặc tổng nguồn vốn Do khó khăn trong việc thu thập thông tin về doanh thu, nghiên cứu này sẽ sử dụng số lượng nhân viên và tổng nguồn vốn làm tiêu chí xác định DNNVV.
Lý thuyết nền
2.8.1 Lý thuyết xử lý thông tin (Information processing theory):
Nhu cầu thông tin của tổ chức ngày càng tăng do sự đa dạng, không chắc chắn và phụ thuộc lẫn nhau trong các luồng công việc Để giảm thiểu sự không chắc chắn và đáp ứng nhu cầu thông tin, tổ chức có thể thực hiện một số biện pháp như thiết lập cơ chế phối hợp thông qua quy tắc và chính sách, xây dựng hệ thống cấp bậc rõ ràng và đặt ra mục tiêu cụ thể Đồng thời, tổ chức cũng có thể giảm bớt số lượng thông tin cần xử lý bằng cách giảm yêu cầu về hiệu suất của nhân viên và tăng cường khả năng xử lý thông tin thông qua việc đầu tư vào hệ thống thông tin hiện đại.
Tác giả cho rằng tổ chức là hệ thống phức tạp, với vấn đề chính là thu nhận và sử dụng thông tin Chức năng chính của cấu trúc tổ chức là tạo ra cấu hình tối ưu cho việc thu thập, xử lý và cung cấp thông tin Các cấu trúc khác nhau có khả năng xử lý thông tin và giảm sự không chắc chắn một cách hiệu quả Ông nhấn mạnh rằng hiệu quả tổ chức tăng lên khi có sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin và khả năng xử lý thông tin Do môi trường kinh doanh thay đổi liên tục, các tổ chức cần điều chỉnh cấu trúc của mình để đáp ứng tốt hơn nhu cầu thông tin.
Kể từ khi ra đời, lý thuyết này đã được nhiều nhà nghiên cứu, như Ismail (2004), Ismail và King (2005, 2007), cùng Budiarto (2014), áp dụng làm nền tảng cho các nghiên cứu của họ Họ tập trung vào việc phân tích sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV).
Lý thuyết xử lý thông tin được chọn làm lý thuyết nền vì nó chỉ ra rằng sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) bị ảnh hưởng bởi nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT Tác giả áp dụng lý thuyết này để nghiên cứu mối quan hệ giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT, đồng thời xác định ảnh hưởng của sự phù hợp trong HTTTKT đến thành công của HTTTKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM Do DNNVV thường phải đối mặt với sự thay đổi nhanh chóng và môi trường kinh doanh không chắc chắn hơn so với doanh nghiệp lớn, tác giả đã chọn bối cảnh này cho nghiên cứu.
2.8.2 Lý thuyết HTTT thành công:
Sự thành công của hệ thống thông tin (HTTT) là một khái niệm phức tạp, có thể được đánh giá ở nhiều mức độ khác nhau và không có thước đo rõ ràng Để giải quyết vấn đề này, DeLone và McLean (1992) đã nghiên cứu các công trình từ 1981-1987 và phát triển một mô hình giải thích nhân quả về sự thành công của HTTT Mô hình này xác định sáu yếu tố quan trọng, bao gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin đầu ra, mức tiêu thụ đầu ra và phản hồi của người dùng, cho thấy rằng sự thành công của HTTT có thể được thể hiện qua các yếu tố này.
Sự hài lòng của người dùng là yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến hành vi cá nhân và hiệu quả hoạt động của tổ chức Mô hình này giúp phân loại các thước đo thành công của hệ thống thông tin, bao gồm 6 khía cạnh chính, từ đó đánh giá tác động của hệ thống thông tin đối với cả cá nhân và tổ chức.
Chất lượng hệ thống: đo lường hệ thống xử lý thông tin của chính nó Chất lượng thông tin: đo lường đầu ra của HTTT
Sử dụng thông tin: mức tiêu thụ hoặc mức sử dụng của người nhận về đầu ra của HTTT
Sự hài lòng của người dùng: phản hồi của người nhận đối với việc sử dụng đầu ra của HTTT
Thông tin có tác động lớn đến hành vi cá nhân, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định và hành động của người nhận Đồng thời, thông tin cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của tổ chức, giúp cải thiện quy trình làm việc và đạt được mục tiêu chung.
Hình 2.3: Mô hình HTTT thành công (DeLone và McLean, 1992)
Năm 2003, Delone và McLean đã giới thiệu phiên bản mới của mô hình cổ điển, trong đó họ đã cải tiến bằng cách kết hợp tất cả các tác động, bao gồm cả yếu tố tổ chức và cá nhân, vào một thành phần tổng quát gọi là lợi ích ròng.
Họ đã bổ sung một vòng quay từ lợi ích ròng đến ý định sử dụng và sự hài lòng của người dùng Lợi ích ròng tổng quát hóa khái niệm về lợi ích, phản ánh sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này.
Sự hài lòng của người dùng
Nghiên cứu chỉ ra rằng tác động của hệ thống thông tin (HTTT) có thể lan tỏa đến nhiều thực thể khác nhau, bao gồm cá nhân, nhóm, tổ chức, ngành và quốc gia Lợi ích ròng từ HTTT được xác định qua những đóng góp của nó vào sự thành công, như cải thiện quy trình ra quyết định, gia tăng doanh thu và lợi nhuận, giảm chi phí và tạo ra cơ hội việc làm.
Hình 2.4: Mô hình HTTT thành công (Delone và Mclean, 2003)
Mô hình HTTT thành công của Delone và McLean, ra mắt năm 1992, đã trở thành lý thuyết nền vững chắc trong nghiên cứu HTTT nhờ tính hoàn thiện và sự phổ biến rộng rãi Bài báo của họ được trích dẫn nhiều nhất trong lĩnh vực này, chứng tỏ ảnh hưởng mạnh mẽ của nó (Lowry và cộng sự, 2007) Mặc dù nhiều mô hình HTTT thành công khác đã được phát triển, chúng vẫn giữ nguyên các thành phần cơ bản từ mô hình của Delone và McLean Do đó, nghiên cứu của tác giả sẽ dựa trên lý thuyết này để phân tích sự thành công của HTTTKT.
Chất lượng dịch vụ Ý định sử dụng
Sự hài lòng của người dùng
Trong chương 2, tác giả trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, bao gồm khái niệm, phân loại, vai trò và chức năng của hệ thống thông tin (HTTT) và hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Ngoài ra, tác giả cũng đề cập đến sự phù hợp trong HTTTKT và các yếu tố góp phần vào sự thành công của hệ thống này.
Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan về doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), bao gồm vai trò, đặc điểm và tiêu chí xác định DNNVV ở các quốc gia trên thế giới và tại Việt Nam Cuối cùng, tác giả giới thiệu hai lý thuyết nền tảng: lý thuyết xử lý thông tin của Galbraith và lý thuyết về hệ thống thông tin thành công của DeLone và McLean.
Cơ sở lý thuyết này sẽ là nền tảng để tác giả triển khai nghiên cứu của mình.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên tổng quan các nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết được trình bày trong chương 1, chương 2, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Ismail (2004).
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu (tác giả đề xuất)
Nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) không trực tiếp liên quan đến sự thành công của HTTTKT Thay vào đó, bất kỳ mối liên hệ nào giữa nhu cầu thông tin kế toán hoặc khả năng xử lý của HTTTKT với sự thành công đều phải thông qua sự phù hợp trong HTTTKT Hơn nữa, nhu cầu thông tin kế toán có tác động trực tiếp đến khả năng xử lý của HTTTKT.
Giả thuyết nghiên cứu
Ngày nay, mỗi doanh nghiệp có nhu cầu thông tin kế toán khác nhau tùy thuộc vào môi trường kinh doanh của họ Do đó, khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) cũng khác nhau giữa các doanh nghiệp Đặc biệt, những doanh nghiệp phải đối mặt với nhu cầu thông tin kế toán cao cần cải thiện khả năng xử lý của HTTTKT hiện tại.
Nhu cầu thông tin kế toán (AR)
Khả năng xử lý của HTTTKT (AC)
Sự phù hợp trong HTTTKT (AF)
Sự thành công của HTTTKT (AS)
Hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) không đáp ứng đủ nhu cầu thông tin kế toán của doanh nghiệp sẽ dẫn đến việc các quyết định của nhà quản lý bị ảnh hưởng tiêu cực, làm giảm hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Ngược lại, nếu HTTTKT có quá nhiều tính năng, nó có thể trở thành một công cụ xử lý thông tin không hiệu quả và tốn kém, đặc biệt khi nhu cầu thông tin kế toán thấp Thêm vào đó, việc cung cấp thông tin kế toán không cần thiết sẽ gây ra tình trạng quá tải thông tin, ảnh hưởng xấu đến hiệu quả quyết định của nhà quản lý Do đó, việc thực hiện HTTTKT trong cả hai trường hợp này đều không mang lại thành công.
Sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) là yếu tố quyết định đến thành công của HTTTKT Để đạt được một HTTTKT hiệu quả, các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) cần điều chỉnh khả năng xử lý của HTTTKT sao cho phù hợp với nhu cầu thông tin kế toán của mình Điều này có thể bao gồm việc giảm bớt sự phức tạp của HTTTKT và đảm bảo hiệu quả chi phí thực hiện Theo Galbraith (1973) và Tushman, Nadler (1978), hiệu quả của khả năng xử lý HTTTKT phụ thuộc vào nhu cầu thông tin kế toán của tổ chức, cho thấy rằng nhu cầu này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng xử lý Từ những vấn đề này, tác giả đưa ra hai giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết H1: Nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của HTTTKT
Giả thuyết H2: Sự phù hợp trong HTTTKT có ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của HTTTKT.
Quy trình nghiên cứu
Tổng quan các nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết
Xác định vấn đề, mục tiêu, khe hổng, mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu và thang đo nháp
Thu thập ý kiến của chuyên gia
Hiệu chỉnh thang đo nháp Đề xuất thang đo chính thức và hoàn chỉnh bảng câu hỏi
(khảo sát trực tiếp và qua internet)
N tối thiểu là 125 đối tượng
Trong nghiên cứu, thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc tóm tắt và trình bày dữ liệu Đánh giá độ tin cậy của thang đo giúp đảm bảo tính chính xác và ổn định của các công cụ đo lường Phân tích nhân tố khám phá cho phép xác định các cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu, trong khi phân tích nhân tố khẳng định xác minh các giả thuyết về các mối quan hệ giữa các biến Cuối cùng, mô hình cấu trúc tuyến tính cung cấp cái nhìn tổng quát về mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng trong nghiên cứu.
Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính nhằm đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu của Ismail (2004) trong các DNNVV tại TP.HCM, từ đó xác định các nhân tố quyết định đến sự phù hợp trong hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Nghiên cứu cũng phân tích ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán đến khả năng xử lý của HTTTKT và sự phù hợp của HTTTKT đối với thành công của hệ thống này Bên cạnh đó, tác giả xem xét việc áp dụng thang đo của Gul (1991) cho nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT, cũng như thang đo của Al-Mushayt (2000) cho sự thành công của HTTTKT Nghiên cứu còn khám phá và điều chỉnh các biến quan sát để phù hợp với bối cảnh của các DNNVV tại TP.HCM.
3.4.2 Cách thức thực hiện: Được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn các chuyên gia và các chuyên gia được lựa chọn là các đối tượng đang làm việc tại các DNNVV, có cấp bậc từ cấp quản lý trở lên của các bộ phận kế toán, bộ phận CNTT và các đối tượng thuộc thành phần ban giám đốc vì họ là những người có năng lực và kinh nghiệm liên quan đến những vấn đề mà tác giả đang nghiên cứu Số lượng các chuyên gia cần phỏng vấn sẽ được lựa chọn cho đến khi đạt được điểm bảo hòa, là điểm mà tại đó không còn thông tin gì mới nữa cho các phần tử tiếp theo
Sau khi thu thập ý kiến từ các chuyên gia, tác giả tổng hợp và trình bày kết quả nghiên cứu Dựa trên nghiên cứu định tính, tác giả điều chỉnh các biến quan sát để đo lường các khái niệm nghiên cứu, từ đó đề xuất thang đo chính thức cho các khái niệm này.
3.4.3 Kết qua thu thập ý kiến của chuyên gia:
Việc vận dụng mô hình nghiên cứu của Ismail (2004):
Sau khi tham khảo ý kiến của 9 chuyên gia, mô hình nghiên cứu của Ismail (2004) được đánh giá là phù hợp cho nghiên cứu tại các DNNVV ở TP.HCM Hai yếu tố quan trọng là nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được các chuyên gia nhấn mạnh Họ cho rằng nhu cầu thông tin kế toán ảnh hưởng đến khả năng xử lý của HTTTKT, và sự phù hợp trong HTTTKT lại quyết định đến thành công của hệ thống này.
Việc kế thừa các thang đo của các nhà nghiên cứu trước đây:
Thang đo nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được phát triển dựa trên thang đo của Gul (1991), trong khi thang đo cho sự thành công của HTTTKT được kế thừa từ Al-Mushayt (2000) Sau khi tham khảo ý kiến của 9 chuyên gia, tất cả đều nhất trí rằng các thang đo này phù hợp với bối cảnh của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại TP.HCM, và ngôn ngữ sử dụng trong các biến quan sát là rõ ràng Từ đó, tác giả đề xuất các thang đo chính thức cho các khái niệm này.
Thang đo chính thức
3.5.1 Thang đo nhu cầu thông tin kế toán:
Chenhall và Morris (1986) đã phát triển một thang đo bao gồm 19 biến quan sát, phản ánh 19 đặc điểm thông tin kế toán Những đặc điểm này được phân loại thành 4 nhóm chính, với các tiêu chí về phạm vi, tổng hợp, tích hợp và tính kịp thời.
Thang đo được Gul (1991) sửa đổi nhằm đánh giá tính hữu ích của các đặc điểm thông tin kế toán đối với DNNVV và khả năng của HTTTKT trong việc đáp ứng các đặc điểm này Nhiều nhà nghiên cứu như Ismail (2004), Ismail và King (2005, 2007), cùng Budiarto (2014) đã kế thừa thang đo này để khảo sát nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT trong bối cảnh DNNVV Gần đây, Spencer và Adams (2013) đã áp dụng thang đo để đánh giá mức độ tinh vi của HTTT, trong khi Rasid và cộng sự (2014) sử dụng nó để đo lường mức độ sử dụng thông tin từ hệ thống kế toán quản lý của các tổ chức tài chính.
Thang đo đã được xác nhận trong bối cảnh DNNVV sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này để đánh giá nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán tại các DNNVV ở TP.HCM Người tham gia khảo sát sẽ đánh giá mức độ quan trọng của 19 đặc điểm thông tin kế toán cho doanh nghiệp của họ, sử dụng thang đo Likert 5 điểm, từ 1 (hoàn toàn không quan trọng) đến 5 (hoàn toàn quan trọng).
Bảng 3.1: Mã hóa và tên của các biến quan sát của thang đo nhu cầu thông tin kế toán
Mã hóa Biến quan sát Diễn giải
AR01 Các sự kiện trong tương lai
Nhu cầu thông tin liên quan đến các sự kiện tương lai, như xu hướng doanh thu, lợi nhuận, chi phí và dòng tiền, ngày càng tăng cao.
AR02 Thông tin phi kinh tế
Nhu cầu thông tin phi kinh tế ngày càng tăng, bao gồm sở thích của khách hàng, thái độ của nhân viên, và cảm nhận của người tiêu dùng Ngoài ra, việc nhận diện các mối đe dọa cạnh tranh cũng trở nên quan trọng trong chiến lược kinh doanh hiện đại.
AR03 Thông tin bên ngoài
Nhu cầu thông tin về các yếu tố bên ngoài công ty, bao gồm điều kiện kinh tế, sự gia tăng dân số và thay đổi công nghệ, ngày càng trở nên quan trọng Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến chiến lược kinh doanh và quyết định đầu tư của doanh nghiệp Việc nắm bắt thông tin chính xác sẽ giúp công ty thích ứng và phát triển bền vững trong môi trường cạnh tranh hiện nay.
Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin sản xuất
Nhu cầu về thông tin phi tài chính trong sản xuất ngày càng tăng, bao gồm các chỉ số như tỷ lệ sản phẩm đầu ra, mức phế liệu, năng suất máy móc, và sự vắng mặt của nhân viên.
Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin thị trường
Nhu cầu về thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin thị trường như quy mô thị trường, tỷ lệ tăng trưởng,…
AR06 Báo cáo bộ phận
Nhu cầu về báo cáo bộ phận ngày càng tăng, vì đây là thông tin quan trọng do các bộ phận và khu vực chức năng trong công ty cung cấp Các bộ phận này bao gồm tiếp thị, sản xuất, trung tâm doanh thu, trung tâm chi phí và trung tâm lợi nhuận, giúp doanh nghiệp nắm bắt tình hình hoạt động và đưa ra quyết định hiệu quả.
AR07 Báo cáo theo thời gian
Nhu cầu về báo cáo theo thời gian ngày càng tăng, cung cấp thông tin về tác động của các sự kiện trong các khoảng thời gian cụ thể như báo cáo hàng tháng, hàng quý và hàng năm.
Sự ảnh hưởng của các sự kiện lên các chức năng
Nhu cầu thông tin về ảnh hưởng của các sự kiện đến chức năng quản lý chi phí ngày càng tăng cao Thông tin này giúp so sánh chi phí thực tế với chi phí dự toán, từ đó đánh giá tác động của các yếu tố như giá vật tư, giá dầu và tỷ giá lên chức năng kiểm soát chi phí của các bộ phận như tiếp thị và sản xuất.
AR09 Mô hình ra quyết định
Nhu cầu thông tin liên quan đến mô hình ra quyết định rất quan trọng, bao gồm các hình thức dữ liệu cần thiết như phân tích dòng tiền chiết khấu để đánh giá cơ hội đầu tư, phân tích gia tăng hoặc cận biên để quyết định sản xuất, mua sắm, tiếp tục hay ngừng sản xuất, cũng như chấp nhận hay từ chối các quyết định Ngoài ra, việc phân tích hàng tồn kho và chính sách tín dụng cũng là những yếu tố cần xem xét trong quá trình ra quyết định.
AR10 Phân tích rủi ro
Nhu cầu thông tin để phân tích rủi ro trong hoạt động xuất nhập khẩu ngày càng tăng cao Các thông tin quan trọng bao gồm tỷ giá, lãi suất, thời gian trả chậm và giá trị hàng hóa, giúp doanh nghiệp đánh giá và quản lý rủi ro hiệu quả hơn trong quá trình bán hàng xuất khẩu và mua hàng nhập khẩu.
Báo cáo tóm tắt của các bộ phận
Nhu cầu về báo cáo tóm tắt của các bộ phận như các báo cáo tóm tắt về lợi nhuận, chi phí, doanh thu của từng bộ phận
AR12 Báo cáo tóm tắt của công ty
Nhu cầu về báo cáo tóm tắt của công ty như các báo cáo tóm tắt về lợi nhuận, chi phí, doanh thu của toàn công ty
AR13 Sự tương tác tiểu đơn vị
Nhu cầu thông tin về sự tương tác giữa các tiểu đơn vị trong công ty rất quan trọng, vì nó ảnh hưởng đến quyết định chung của toàn bộ tổ chức Ví dụ, khi nhân viên kinh doanh chấp nhận một đơn hàng từ khách hàng, thông tin này cần được cập nhật và truyền đạt tới bộ phận mua hàng để tiến hành mua vật tư, bộ phận sản xuất để sản xuất sản phẩm, hoặc bộ phận cung cấp dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Sự kết nối này giúp đảm bảo hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng.
AR14 Các mục tiêu chính xác
Nhu cầu thông tin về các mục tiêu chính xác cho các hoạt động của tất cả các bộ phận trong công ty
AR15 Hiệu quả của tổ chức
Nhu cầu thông tin về hiệu quả tổ chức là rất quan trọng, vì nó liên quan đến tác động của các quyết định đến hoạt động kinh doanh của công ty Ví dụ, thông tin về sự biến động của chi phí, doanh thu và lợi nhuận khi chấp nhận đơn hàng lớn hoặc khi đầu tư thêm máy móc để tăng sản lượng sản phẩm có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn.
AR16 Tốc độ của báo cáo
Nhu cầu về tốc độ của báo cáo , tức là thông tin được yêu cầu có ngay lập tức theo yêu cầu
AR17 Xử lý tự động
Nhu cầu về khả năng xử lý tự động ngày càng tăng, cho phép thông tin được cung cấp ngay lập tức khi dữ liệu đầu vào được nhập vào hệ thống hoặc sau khi quá trình xử lý hoàn tất.
AR18 Tần suất của báo cáo
Các bước nghiên cứu định lượng
3.6.1 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát:
Dựa trên ý kiến của các chuyên gia, tác giả đã hoàn thiện bảng câu hỏi khảo sát, bao gồm ba phần chính.
Phần 1: Thông tin cá nhân Bao gồm họ tên, nghề nghiệp, chức vụ, số điện thoại, email, tên công ty và địa chỉ công ty
Phần 2: Nội dung khảo sát chính
Khảo sát được thực hiện tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM có áp dụng hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Nếu doanh nghiệp chưa áp dụng HTTTKT, người trả lời sẽ không cần tham gia vào các phần tiếp theo của khảo sát.
Hai nhân tố chính trong nghiên cứu này là nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT), được đo lường thông qua 19 biến quan sát Nhu cầu thông tin kế toán được xác định dựa trên sự đánh giá của người trả lời về tầm quan trọng của 19 đặc điểm thông tin kế toán, với thang điểm từ 1 (hoàn toàn không quan trọng) đến 5 (hoàn toàn quan trọng) Trong khi đó, khả năng xử lý của HTTTKT được đo lường thông qua đánh giá về khả năng đáp ứng của hệ thống đối với 19 đặc điểm thông tin kế toán, với thang điểm từ 1 (hoàn toàn không đủ khả năng) đến 5 (hoàn toàn đủ khả năng).
Sự thành công của Hệ thống Thông tin Kế toán (HTTTKT) được đánh giá qua ý kiến của người dùng về 6 yếu tố quan trọng: chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, mức độ sử dụng thông tin, sự hài lòng của người dùng, tác động cá nhân và tác động tổ chức Người dùng sẽ chấm điểm từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý) để phản ánh mức độ thành công của HTTTKT trong doanh nghiệp của họ.
Phần 3: Thông tin doanh nghiệp Bao gồm lĩnh vực hoạt động, thời gian hoạt động, thời gian sử dụng máy tính, số lượng nhân viên và tổng nguồn vốn nhằm để xác định DNNVV
Kích thước mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, và trong trường hợp này, tác giả sử dụng phân tích EFA Theo Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu là 50, nhưng lý tưởng nhất là 100, với tỷ lệ quan sát tối thiểu là 5:1 Đối với 25 biến quan sát được sử dụng trong nghiên cứu, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết sẽ là 125 mẫu.
Mẫu khảo sát này tập trung vào các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại TP.HCM, đặc biệt là những doanh nghiệp đã ứng dụng hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Đối tượng tham gia khảo sát bao gồm các nhà quản lý, nhân viên kế toán và kiểm toán, những người có chuyên môn và kinh nghiệm liên quan đến HTTTKT.
Phương pháp chọn mẫu được thực hiện theo cách thuận tiện phi xác suất do số lượng doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ứng dụng hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) chưa được xác định, và các doanh nghiệp này phân bố rải rác ở nhiều quận, huyện trong TP.HCM.
3.6.3 Công cụ thu thập dữ liệu:
Dữ liệu sẽ được thu thập qua hai cách là khảo sát trực tiếp và khảo sát qua internet
Bảng câu hỏi được gửi đến các nhà quản lý, nhân viên kế toán và kiểm toán tại DNNVV ở TP.HCM, ưu tiên phương thức khảo sát qua internet để tiết kiệm thời gian và chi phí Khảo sát trực tuyến cho phép thiết kế linh hoạt và thu thập mẫu lớn, với tốc độ nhanh và độ chính xác cao nhờ tự động hóa trong việc nhập dữ liệu (Fan và Yan, 2010; Fleming và Bowden, 2009) Dữ liệu có thể được thu thập liên tục, không giới hạn về thời gian và địa lý (Madge, 2006; Manfreda, 2001).
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được đưa vào phần mềm SPSS và AMOS để xử lý và phân tích, bao gồm các bước sau:
Thống kê mô tả giúp làm rõ các đặc điểm của dữ liệu đã thu thập Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, người ta sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha; hệ số này cho biết mức độ tin cậy của thang đo tổng, với giá trị Cronbach’s Alpha cao hơn đồng nghĩa với độ tin cậy của thang đo càng lớn.
Theo Thọ (2013), thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,95 Nếu hệ số này đạt 0,6, thang đo vẫn có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994 trích từ Thọ, 2013) Ngoài ra, các biến quan sát cần có hệ số tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh lớn hơn hoặc bằng 0,3 để đáp ứng yêu cầu.
Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 cho thấy độ tin cậy tốt, trong khi thang đo từ 0,7 đến gần 0,8 được coi là có thể sử dụng Ngoài ra, một số nghiên cứu cho rằng thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên vẫn có thể áp dụng trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 trích từ Trọng và Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo, dựa trên mối quan hệ giữa các biến quan sát Để thực hiện EFA, cần thỏa mãn các điều kiện như hệ số tương quan tối thiểu là 0,3, kiểm định Barlett với p < 5%, KMO từ 0,5 đến 1, và kích thước mẫu tối thiểu là 50, lý tưởng nhất là 100, với tỷ lệ quan sát ít nhất là 5:1, tốt nhất là 10:1 trở lên (Hair và cộng sự, 2006 trích từ Thọ, 2013) Để đánh giá thang đo về giá trị hội tụ và phân biệt, cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA: số lượng nhân tố trích được, trọng số nhân tố và tổng phương sai trích.
Số lượng nhân tố trích là yếu tố quan trọng để xác định tính phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, bao gồm cả khái niệm đơn hướng và các thành phần của khái niệm đa hướng Việc này giúp đánh giá mức độ chính xác và hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu nghiên cứu.
Trọng số nhân tố là chỉ số quan trọng để đánh giá giá trị hội tụ của thang đo, với trọng số 0,5 được chấp nhận, trong khi trọng số dưới 0,5 có thể bị loại bỏ vì không đo lường được khái niệm nghiên cứu Tuy nhiên, nếu trọng số không dưới 0,4 và có giá trị nội dung quan trọng, chúng ta không nên loại bỏ nó Ngoài ra, chênh lệch trọng số tối thiểu phải là 0,3; nếu hai trọng số tương đương, điều này cho thấy biến quan sát đó đo lường cho cả hai khái niệm (Thọ, 2013).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Dữ liệu khảo sát được thu thập từ tháng 07 đến tháng 08 năm 2018 thông qua 260 bảng câu hỏi, bao gồm khảo sát trực tiếp và trực tuyến Kết quả thu được 148 bảng câu hỏi, đạt tỷ lệ phản hồi 57%, trong đó 18 bảng câu hỏi bị loại do thiếu thông tin hoặc không phù hợp với mẫu đã xác định Cuối cùng, 130 bảng câu hỏi hợp lệ (41% từ khảo sát trực tiếp và 59% từ khảo sát trực tuyến) đã được sử dụng cho nghiên cứu, đáp ứng yêu cầu tối thiểu 125 mẫu, và được phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS.
4.1.1 Thống kê mô tả các đặc điểm của mẫu nghiên cứu:
Trong lĩnh vực sản xuất và kinh doanh, có tổng cộng 130 doanh nghiệp, trong đó 16 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây dựng, chiếm 12% tổng số Lĩnh vực công nghiệp có 19 doanh nghiệp, chiếm 15%, trong khi lĩnh vực thương mại và dịch vụ chiếm ưu thế với 95 doanh nghiệp, tương đương 73%.
Trong tổng số doanh nghiệp, có 22 doanh nghiệp hoạt động dưới 5 năm, chiếm 17% tổng số 58 doanh nghiệp hoạt động từ 5 đến 10 năm, chiếm 45% Cuối cùng, 50 doanh nghiệp đã hoạt động trên 10 năm, chiếm 38%.
Theo thời gian sử dụng máy tính, có 22 doanh nghiệp đã sử dụng dưới 5 năm, chiếm 17%, trong khi 58 doanh nghiệp sử dụng từ 5 đến 10 năm, chiếm 45%.
50 doanh nghiệp đã sử dụng máy tính trên 10 năm (chiếm tỷ lệ là 38%)
Theo số liệu, doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ chiếm 35% tổng số doanh nghiệp, với 45 doanh nghiệp Trong khi đó, số lượng doanh nghiệp vừa cũng đáng chú ý.
85 doanh nghiệp (chiếm tỷ lệ là 65%)
Lĩnh vực 1 (Xây dựng, Công nghiệp) Lĩnh vực 2 (Thương mại, dịch vụ)
Theo tổng nguồn vốn, có 52 doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ, chiếm 40% tổng số doanh nghiệp, trong khi đó, 78 doanh nghiệp vừa chiếm 60%.
Lĩnh vực 1 (Xây dựng, Công nghiệp) Lĩnh vực 2 (Thương mại, dịch vụ)
Kết luận nghiên cứu cho thấy, trong số các doanh nghiệp, tỷ lệ doanh nghiệp thuộc lĩnh vực thương mại và dịch vụ cao hơn so với lĩnh vực công nghiệp và xây dựng (73% so với 27%) Đối với các tiêu chí về số lượng nhân viên và tổng nguồn vốn, doanh nghiệp quy mô vừa chiếm ưu thế hơn doanh nghiệp quy mô nhỏ và siêu nhỏ (60% so với 40%) Hơn nữa, phần lớn các doanh nghiệp này đã hoạt động và sử dụng máy tính từ 5 năm trở lên.
4.1.2 Thống kê mô tả cho các biến quan sát của nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT:
Bảng 4.1: Bảng xếp hạng về giá trị trung bình cho các biến quan sát của nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT
Nhu cầu thông tin kế toán
Khả năng xử lý của HTTTKT Trung bình Xếp hạng Trung bình Xếp hạng
Hiệu quả của tổ chức 3,96 1 3,95 1
Các sự kiện trong tương lai 3,95 2 3,89 2
Tần suất của báo cáo 3,94 4 3,80 5
Tốc độ của báo cáo 3,93 5 3,85 4
Báo cáo ngay lập tức 3,89 6 3,78 6
Mô hình ra quyết định 3,81 7 3,72 8
Báo cáo theo thời gian 3,73 8 3,75 7
Các mục tiêu chính xác 3,62 9 3,63 9
Báo cáo tóm tắt của công ty 3,60 11 3,38 11
Báo cáo tóm tắt của các bộ phận 3,56 12 3,32 12
Sự tương tác tiểu đơn vị 3,55 13 3,32 13
Thông tin phi kinh tế 3,45 16 3,25 16
Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin thị trường 3,38 17 3,24 17
Sự ảnh hưởng của các sự kiện lên các chức năng 3,38 18 3,23 18
Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin sản xuất 3,33 19 2,89 19
Kết quả từ bảng 4.1 chỉ ra rằng các DNNVV tại TP.HCM đã xếp hạng mức độ quan trọng của các loại thông tin kế toán tương ứng với khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán trong doanh nghiệp.
4.1.3 Khám phá mối quan hệ giữa các biến quan sát của nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT: Để tìm hiểu mối quan hệ giữa 19 biến quan sát thuộc về nhu cầu thông tin kế toán và
Bài viết đề cập đến 19 biến quan sát liên quan đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kinh tế (HTTTKT) Tác giả sẽ áp dụng kỹ thuật phân tích bảng chéo (cross-tabulation) để tìm hiểu cách các giá trị phân phối dọc theo các biến này Để đơn giản hóa dữ liệu, tác giả quy ước các điểm 4 và 5 trong thang đo Likert.
Nhu cầu thông tin kế toán được đánh giá qua 5 điểm, trong đó 2 điểm đầu tiên không được coi là quan trọng Đối với thang đo Likert 5 điểm về khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán, các điểm còn lại thể hiện mức độ quan trọng và tính hiệu quả của hệ thống trong việc đáp ứng nhu cầu thông tin.
4 và 5 là “đủ khả năng”, điểm 1 và 2 là “không đủ khả năng” và điểm 3 của mỗi thang đo là “trung lập”
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả phân tích bảng chéo
STT biến quan sát Nhu cầu thông tin kế toán
Khả năng xử lý của HTTTKT Không đủ khả năng
Trung lập Đủ khả năng
1 Các sự kiện trong tương lai
2 Thông tin phi kinh tế
4 Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin sản xuất
5 Thông tin phi tài chính liên quan đến thông tin thị trường
7 Báo cáo theo thời gian
8 Sự ảnh hưởng của các sự kiện lên các chức năng
9 Mô hình ra quyết định
11 Báo cáo tóm tắt của các bộ phận
12 Báo cáo tóm tắt của công ty
13 Sự tương tác tiểu đơn vị
14 Các mục tiêu chính xác
15 Hiệu quả của tổ chức
16 Tốc độ của báo cáo
18 Tần suất của báo cáo
19 Báo cáo ngay lập tức
Phân tích từ bảng 4.2 cho thấy sự tương ứng cao giữa các đánh giá cho 19 biến quan sát về nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán Đặc biệt, có 16 biến quan sát, bao gồm biến 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, cho thấy sự tương ứng mạnh mẽ.
19 Nghĩa là trong nhóm này có nhiều DNNVV (có từ 50% DNNVV trở lên) nhận thấy HTTTKT trong doanh nghiệp của họ có đủ khả năng để đáp ứng cho các loại thông tin kế toán mà họ cho rằng quan trọng đối với doanh nghiệp của họ, còn đối với các loại thông tin kế toán mà họ cho rằng ít quan trọng hơn thì tương ứng với đó là HTTTKT trong doanh nghiệp của họ có khả năng đáp ứng thấp hơn, còn các loại thông tin kế toán mà họ cho rằng không quan trọng thì tương ứng với đó là HTTTKT trong doanh nghiệp của họ cũng không đáp ứng được Còn lại 4 biến quan sát có sự tương ứng thấp bao gồm biến quan sát 8, 11, 12 Nghĩa là trong nhóm này có nhiều DNNVV (có từ 50% DNNVV trở lên) nhận thấy các loại thông tin kế toán mà họ cho rằng quan trọng thì HTTTKT trong doanh nghiệp của họ lại không đáp ứng được, còn các loại thông tin kế toán mà họ cho rằng ít quan trọng hơn hoặc không quan trọng thì HTTTKT trong doanh nghiệp của họ lại có dư khả năng để đáp ứng cho các loại thông tin kế toán này
Kết quả thống kê mô tả và phân tích bảng chéo cho thấy 16/19 biến quan sát có sự phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) Điều này chứng tỏ rằng mức độ phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM là khá cao, từ đó đã trả lời cho câu hỏi nghiên cứu số 1.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
4.2.1 Thang đo nhu cầu thông tin kế toán:
Kết quả từ bảng 4.3 và bảng 4.4 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,910, nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,95, cùng với các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0,3 (từ 0,365 đến 0,701) Điều này chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy cao, đủ điều kiện để tiến hành các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.3: Thống kê độ tin cậy của thang đo nhu cầu thông tin kế toán
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
Bảng 4.4: Thống kê Biến - Tổng của thang đo nhu cầu thông tin kế toán
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.2 Thang đo khả năng xử lý của HTTTKT:
Kết quả từ bảng 4.5 và bảng 4.6 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,898, nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,95, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0,3 (từ 0,349 đến 0,748), khẳng định rằng thang đo này đáp ứng yêu cầu để tiếp tục với phân tích sau.
Bảng 4.5: Thống kê độ tin cậy của thang đo khả năng xử lý của HTTTKT
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
Bảng 4.6: Thống kê Biến - Tổng của thang đo khả năng xử lý của HTTTKT
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.2.3 Thang đo sự thành công của HTTTKT:
Kết quả từ bảng 4.7 và 4.8 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,909, nằm trong khoảng 0,75 đến 0,95 Các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0,3 (từ 0,711 đến 0,786), chứng tỏ thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy, sẵn sàng cho bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.7: Thống kê độ tin cậy của thang đo sự thành công của HTTTKT
Cronbach's Alpha Số biến quan sát
Bảng 4.8: Thống kê Biến - Tổng của thang đo sự thành công của HTTTKT
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả cho thấy cả 3 thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,75 đến 0,95 và các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0,3, chứng tỏ độ tin cậy cao Do đó, các thang đo này được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) Tác giả áp dụng phương pháp Principal Axis Factoring với phép quay Promax cho từng biến độc lập và phụ thuộc, loại bỏ các biến quan sát có trọng số nhân tố nhỏ, nhằm đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo (Thọ, 2013).
4.3.1 Thang đo nhu cầu thông tin kế toán:
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho thấy có 2 nhân tố AR03 và AR08 có trọng số nhân tố
< 0,5 nên bị loại và tiến hành chạy lại EFA lần 2 (chi tiết tại phụ lục Chương 4)
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy có 2 nhân tố AR09 và AR14 có trọng số nhân tố
< 0,5 nên bị loại và tiến hành chạy lại EFA lần 3 (chi tiết tại phụ lục Chương 4)
Kết quả phân tích EFA lần 3 cho thấy 15 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố riêng biệt với trị số Eigenvalue đạt 1,533 (> 1) và trọng số nhân tố của tất cả 15 biến đều lớn hơn 0,5 Tổng phương sai trích đạt 67% (> 50%), hệ số KMO là 0,831 (> 0,5) và kiểm định Bartlett có p < 5% Những kết quả này khẳng định tính phù hợp của mô hình EFA, cho phép sử dụng 15 biến quan sát cho các phân tích tiếp theo Tác giả đã tiến hành đặt tên và mã hóa cho 4 nhân tố liên quan đến nhu cầu thông tin kế toán nhằm thuận tiện cho việc phân tích.
Bảng 4.9: Mã hóa và tên các nhân tố về nhu cầu thông tin kế toán
Mã hóa Tên nhân tố Biến quan sát
AR1 Nhu cầu về các thông tin kế toán khác AR01, AR07, AR10, AR13,
AR2 Nhu cầu về tính kịp thời của thông tin kế toán AR16, AR17, AR18, AR19
AR3 Nhu cầu thông tin liên quan đến các báo cáo kế toán AR06, AR11, AR12
Nhu cầu thông tin liên quan đến thông tin phi kinh tế và phi tài chính được đánh giá qua các yếu tố AR02, AR04, AR05 Sau khi mã hóa và đặt tên cho các biến, tác giả đã thực hiện phân tích độ tin cậy cho 4 nhân tố về nhu cầu thông tin kế toán, loại bỏ các biến quan sát AR03, AR08, AR09, và AR14.
Kết quả từ bảng 4.10 và 4.11 cho thấy hệ số Cronbach's Alpha của bốn nhân tố dao động từ 0,75 đến 0,95 (cụ thể là từ 0,852 đến 0,922) Hơn nữa, các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh của bốn nhân tố đều lớn hơn 0,3 (từ 0,526 đến 0,864) Do đó, các thang đo này, sau khi loại bỏ bốn biến quan sát, đã đạt yêu cầu về độ tin cậy để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.10: Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố về nhu cầu thông tin kế toán
Mã hóa Tên nhân tố Hệ số Cronbach's Alpha
AR1 Nhu cầu về các thông tin kế toán khác 0,864
AR2 Nhu cầu về tính kịp thời của thông tin kế toán 0,852
AR3 Nhu cầu thông tin liên quan đến các báo cáo kế toán 0,922
AR4 Nhu cầu thông tin liên quan đến thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính 0,874
Bảng 4.11: Bảng tổng hợp Biến - Tổng của các nhân tố về nhu cầu thông tin kế toán
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại biến
AR1 - Nhu cầu về các thông tin kế toán khác
AR2 - Nhu cầu về tính kịp thời của thông tin kế toán
AR3 - Nhu cầu thông tin liên quan đến các báo cáo kế toán
AR4 - Nhu cầu thông tin liên quan đến thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính
4.3.2 Thang đo khả năng xử lý của HTTTKT:
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho thấy có 2 nhân tố AC06 và AC07 có trọng số nhân tố
< 0,5 nên bị loại và tiến hành chạy lại EFA lần 2 (chi tiết tại phụ lục Chương 4)
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy có 2 nhân tố AC09 và AC14 có trọng số nhân tố
< 0,5 nên bị loại và tiến hành chạy lại EFA lần 3 (chi tiết tại phụ lục Chương 4)
Kết quả phân tích EFA lần 3 chỉ ra rằng nhân tố AC12 có trọng số nhân tố nhỏ hơn 0,5, do đó đã bị loại Sau đó, quá trình EFA lần 4 được thực hiện (thông tin chi tiết có tại phụ lục Chương 4).
Kết quả phân tích EFA lần 4 cho thấy 14 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố riêng biệt với trị số Eigenvalue là 1,168 (> 1) và trọng số nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 Tổng phương sai trích đạt 74% (> 50%), hệ số KMO là 0,810 (> 0,5) và kiểm định Bartlett có p < 5%, cho thấy mô hình EFA phù hợp Các biến quan sát này đủ điều kiện để tiếp tục phân tích, và tác giả đã đặt tên và mã hóa cho 4 nhân tố về khả năng xử lý của HTTTKT để thuận tiện cho việc phân tích.
Bảng 4.12: Mã hóa và tên các nhân tố về khả năng xử lý của HTTTKT
Mã hóa Tên nhân tố Biến quan sát
AC1 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin về hiệu quả của tổ chức và thông tin tương lai AC01, AC15, AC17
AC2 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng các thông tin kế toán khác
AC04, AC08, AC10, AC11, AC13
AC3 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin kế toán kịp thời AC16, AC18, AC19
Khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) được đánh giá qua việc phân tích độ tin cậy của 4 nhân tố sau khi loại bỏ các biến quan sát AC06, AC07, AC09, AC12, và AC14 Kết quả cho thấy các hệ số Cronbach's Alpha nằm trong khoảng từ 0,843 đến 0,948, và các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh đều lớn hơn 0,3, dao động từ 0,542 đến 0,919 Điều này chứng tỏ rằng thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy, cho phép tiến hành các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.13: Bảng tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố về khả năng xử lý của HTTTKT
Mã hóa Tên nhân tố Hệ số Cronbach's Alpha
Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin về hiệu quả của tổ chức và thông tin tương lai
AC2 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng các thông tin kế toán khác 0,843
AC3 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin kế toán kịp thời 0,937
AC4 Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính 0,919
Bảng 4.14: Bảng tổng hợp Biến - Tổng của các nhân tố về khả năng xử lý của
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan Biến-Tổng hiệu chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại biến
AC1 - Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin về hiệu quả của tổ chức và thông tin tương lai
AC2 - Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng các thông tin kế toán khác
AC3 - Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin kế toán kịp thời
AC4 - Khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính
4.3.3 Thang đo sự thành công của HTTTKT:
Kết quả phân tích EFA chỉ ra rằng 6 biến quan sát đã nhóm thành một nhân tố duy nhất với trị số Eigenvalue đạt 4,136, lớn hơn 1, và tất cả các biến quan sát đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0.
0,5 Ngoài ra, tổng phương sai trích hay tổng biến thiên được giải thích bằng 63% (>
Kết quả phân tích EFA cho thấy mô hình đạt yêu cầu với hệ số KMO là 0,883 (> 0,5) và kiểm định Bartlett có p < 5% Điều này chứng tỏ rằng 6 biến quan sát phù hợp để sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo (chi tiết tại phụ lục Chương 4).
4.3.4 Liên kết các thang đo với nhau:
Kết quả phân tích EFA cho thấy trọng số nhân tố của hầu hết các biến quan sát đều lớn hơn 0,5, ngoại trừ biến AC10 với trọng số 0,407, nhưng vẫn được chấp nhận Tác giả quyết định giữ lại 35 biến quan sát, nhóm thành 9 nhân tố riêng biệt với trị số Eigenvalue 1,107, bao gồm 4 nhân tố về nhu cầu thông tin kế toán, 4 nhân tố về khả năng xử lý của HTTTKT và 1 nhân tố phụ thuộc vào sự thành công của HTTTKT Tổng phương sai trích đạt 72%, hệ số KMO là 0,824 và kiểm định Bartlett có p < 5%, cho thấy mô hình EFA phù hợp và các thang đo đạt yêu cầu về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ, tiếp tục sử dụng cho phân tích nhân tố khẳng định (CFA).
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Về giá trị hội tụ: kết quả ở bảng 4.15 cho thấy các trọng số hồi quy đã chuẩn hóa đều >
Kết quả từ bảng 4.16 cho thấy các trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa nằm trong khoảng từ 0,585 đến 0,969 và đều có ý nghĩa thống kê với p < 5% Điều này chứng tỏ rằng các khái niệm đã đạt yêu cầu về giá trị hội tụ.
Bảng 4.15: Trọng số hồi quy đã chuẩn hóa
The data presents various AR and AC values, indicating their respective relationships and performance metrics Notably, AR18 demonstrates a high value of 0.930, while AR19 follows closely at 0.818 Among the AC values, AC18 leads with an impressive score of 0.969, with AC15 and AC17 also showing strong performance at 0.954 and 0.900, respectively Additionally, AR01 and AR05 exhibit values of 0.736 and 0.956, highlighting their significance within the dataset The overall trends indicate a diverse range of performance across both AR and AC categories, suggesting areas for potential improvement and analysis.
AS02 < - AS 0,831 AS03 < - AS 0,782 AS04 < - AS 0,769 AS05 < - AS 0,760 AS06 < - AS 0,787
Bảng 4.16: Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa
AR10 < - AR1 0,904 0,099 9,099 *** par_1 AR07 < - AR1 0,904 0,095 9,552 *** par_2 AR01 < - AR1 0,822 0,096 8,563 *** par_3 AR15 < - AR1 0,687 0,094 7,272 *** par_4
AR18 < - AR2 1,169 0,099 11,854 *** par_5 AR17 < - AR2 0,762 0,108 7,073 *** par_6 AR16 < - AR2 0,955 0,098 9,694 *** par_7
AR12 < - AR3 1,000 AR11 < - AR3 1,068 0,077 13,785 *** par_8 AR06 < - AR3 1,121 0,082 13,606 *** par_9
AR04 < - AR4 0,642 0,073 8,843 *** par_10 AR02 < - AR4 1,009 0,061 16,450 *** par_11
AC10 < - AC2 1,225 0,154 7,951 *** par_12 AC08 < - AC2 1,005 0,142 7,071 *** par_13 AC04 < - AC2 0,803 0,136 5,920 *** par_14 AC13 < - AC2 1,201 0,161 7,469 *** par_15
AC15 < - AC1 1,035 0,057 18,288 *** par_16 AC01 < - AC1 0,958 0,056 17,193 *** par_17
AC18 < - AC3 1,049 0,051 20,562 *** par_18 AC16 < - AC3 0,945 0,063 14,899 *** par_19
AC03 < - AC4 1,034 0,072 14,359 *** par_20 AC02 < - AC4 1,074 0,077 13,999 *** par_21
Giá trị phân biệt được đánh giá qua bảng hệ số tương quan, với P-value của từng cặp khái niệm là 0,000, nhỏ hơn 5% Điều này kết luận rằng các khái niệm có tương quan với nhau, và hệ số tương quan giữa từng cặp khái niệm đều khác 1 với độ tin cậy 95%, chứng tỏ rằng các khái niệm đạt yêu cầu về giá trị phân biệt.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định khác 1 của các hệ số tương quan
The analysis of relationships between various components reveals significant correlations Notably, AR1 demonstrates strong associations with AR2 (0.488), AR3 (0.429), and AR4 (0.441), all with p-values indicating high statistical significance Similarly, AR1's connections to AC2 (0.486) and AS (0.500) are noteworthy AR2 shows moderate links with AR3 (0.240) and AC2 (0.303), while AR3's interaction with AR4 (0.387) and AC3 (0.348) also stands out Among the AC variables, AC2 exhibits a particularly strong correlation with AC4 (0.707) and AS (0.618) The data consistently indicates robust relationships across the analyzed variables, highlighting their interconnectedness and the importance of these associations in the overall framework.
Trong nghiên cứu này, các chỉ số thống kê như AC3, AC4 và e34 < > e35 cho thấy mối quan hệ giữa các biến có ý nghĩa với P-value bằng 0,000 Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, tác giả đã sử dụng mũi tên hiệp phương sai để kết nối các sai số trong cùng một khái niệm, dẫn đến các chỉ số cải thiện: Chi-square/df = 1,562 (< 2), TLI = 0,901 (> 0,9), CFI = 0,913 (> 0,9), RMSEA = 0,066 (< 0,08) và P = 0,000, chứng minh rằng mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua các hệ số như độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Trong nghiên cứu, trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i được xác định dựa trên phương sai của sai số đo lường biến quan sát đó Để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của thang đo, các hệ số cần phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Kết quả từ bảng 4.18 cho thấy các chỉ số độ tin cậy tổng hợp của các thang đo đều lớn hơn 0,5, với giá trị từ 0,840 đến 0,948 Các chỉ số tổng phương sai trích cũng đều vượt quá 0,5, nằm trong khoảng từ 0,516 đến 0,860 Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo về nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán, sau khi loại bỏ một số biến quan sát trong phân tích EFA, đều nằm trong khoảng từ 0,75 đến 0,95 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự thành công của hệ thống thông tin kế toán cũng đạt từ 0,75 đến 0,95, trong khi các hệ số tương quan Biến - Tổng hiệu chỉnh của các thang đo đều lớn hơn 0,3 Kết quả này chứng minh rằng các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và có phương sai trích đạt chuẩn, được chấp nhận.
Bảng 4.18: Kết quả tính toán độ tin cậy tổng hợp (CR) và tổng phương sai trích (AVE)
Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Bước phân tích cuối cùng nhằm kiểm tra tính phù hợp của mô hình lý thuyết với dữ liệu nghiên cứu và xác định xem các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra cho các khái niệm có được chấp nhận hay không Quy trình kiểm định này sẽ được thực hiện thông qua phương pháp phân tích SEM.
4.5.1 Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết: Ở bước phân tích này, tác giả sẽ sử dụng các nhân tố bậc 2 đó là nhu cầu thông tin kế toán (AR) và khả năng xử lý của HTTTKT (AC), trong đó nhân tố bậc 2 “nhu cầu thông tin kế toán (AR)” được kết hợp từ 4 nhân tố bậc 1 là nhu cầu về các thông tin kế toán khác (AR1), nhu cầu về tính kịp thời của thông tin kế toán (AR2), nhu cầu thông tin liên quan đến các báo cáo kế toán (AR3), nhu cầu thông tin liên quan đến thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính (AR4) và nhân tố bậc 2 “khả năng xử lý của HTTTKT (AC)” được kết hợp từ 4 nhân tố bậc 1 là khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin về hiệu quả của tổ chức và thông tin tương lai (AC1), khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng các thông tin kế toán khác (AC2), khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin kế toán kịp thời (AC3), khả năng xử lý của HTTTKT để đáp ứng thông tin phi kinh tế và thông tin phi tài chính (AC4) Lý do tác giả sử dụng các nhân tố bậc 2 là vì việc sử dụng các nhân tố bậc 2 sẽ giúp tác giả xác định được mức độ ảnh hưởng của nhu cầu thông tin kế toán nói chung đến khả năng xử lý của HTTTKT nói chung, từ đó xác định được mức độ ảnh hưởng của sự phù hợp trong HTTTKT đến sự thành công của HTTTKT
Theo Wang và Wang (2012), để sử dụng các nhân tố bậc 2, cần đảm bảo rằng (1) các nhân tố bậc 1 có sự tương quan và (2) các nhân tố bậc 2 có thể giải thích sự biến thiên của các nhân tố bậc 1 Kết quả phân tích CFA cho thấy các nhân tố bậc 1 như AR1, AR2, AR3, AR4, AC1, AC2, AC3, AC4, AS có mối tương quan với nhau Về lý thuyết, có thể tồn tại các nhân tố bậc 2 tổng quát hơn để tính toán sự kết hợp giữa các nhân tố bậc 1 Trong nghiên cứu này, nhân tố nhu cầu thông tin kế toán được kết hợp từ 4 nhân tố bậc 1 (AR1, AR2, AR3, AR4) và nhân tố khả năng xử lý của HTTTKT được kết hợp từ 4 nhân tố bậc 1 (AC1, AC2, AC3, AC4) Do đó, việc sử dụng các nhân tố bậc 2 trong nghiên cứu này là hợp lý.
Kết quả từ mô hình SEM cho thấy các chỉ số phù hợp như Chi-square/df = 1,561 (< 2), TLI = 0,901 (> 0,9), CFI = 0,909 (> 0,9), RMSEA = 0,066 (< 0,08) và P = 0,000, chứng minh rằng mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Thêm vào đó, các mối quan hệ nhân quả trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê với P-value từ 0,000 đến 0,001 (p < 5%).
Bảng 4.19: Kết quả hồi quy chưa chuẩn hóa của mô hình lý thuyết
4.5.2 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu:
Sau khi thực hiện kiểm định mô hình lý thuyết, tác giả sẽ tiến hành kiểm định hai giả thuyết nghiên cứu liên quan đến các khái niệm Kết quả của quá trình kiểm định này sẽ cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu số 2 và số 3 mà tác giả đã đề ra.
Kết quả từ bảng 4.20 cho thấy các trọng số hồi quy chuẩn hóa đều dương, từ 0,668 đến 0,695, với P-value từ 0,000 đến 0,001 (p < 5%) Điều này chứng minh rằng nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT), và sự phù hợp trong HTTTKT cũng ảnh hưởng tích cực đến thành công của hệ thống này Cả hai ảnh hưởng đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (chi tiết tại phụ lục Chương 4).
Bảng 4.20: Kết quả tổng hợp sau khi kiểm định mô hình lý thuyết
Giả thuyết Mối quan hệ
Estimate (đã chuẩn hóa) S.E C.R P Label Kết luận H1 AC < - AR 0,695 0,193 3,202 0,001 par_34 Chấp nhận
H2 AS < - AF 0,668 0,160 4,837 *** par_35 Chấp nhận
Hay nói cách khác là 2 giả thuyết nghiên cứu mà tác giả đã đưa ra trong nghiên cứu này đều được chấp nhận, cụ thể:
Giả thuyết H1: Nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của HTTTKT ( = 0,695; p =0,001)
Giả thuyết H2: Sự phù hợp trong HTTTKT có ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của HTTTKT (β = 0,668; p =0,000)
4.5.3 So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước đây:
Nghiên cứu này xác nhận giả thuyết H1 và H2 với độ tin cậy 95%, cho thấy nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của hệ thống thông tin kế toán (HTTTKT) và sự phù hợp trong HTTTKT tác động tích cực đến thành công của hệ thống này Kết quả cũng chỉ ra rằng mức độ phù hợp giữa nhu cầu thông tin kế toán và khả năng xử lý của HTTTKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở TP.HCM đạt mức khá cao, nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Galbraith (1973), Tushman và Nadler (1978), Ismail (2004) và Ba (2017).
Bảng 4.21: So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước đây
Tác giả Kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây
Kết quả nghiên cứu của tác giả
Hiệu quả của khả năng xử lý của HTTTKT sẽ phụ thuộc vào nhu cầu thông tin kế toán
Nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của HTTTKT
Một tỷ lệ đáng kể các DNNVV ở Malaysia đã đạt được sự phù hợp cao trong HTTTKT
Sự phù hợp trong HTTTKT có ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của HTTTKT
Mức độ phù hợp trong HTTTKT tại các DNNVV trên địa bàn TP.HCM là ở mức độ khá cao
Sự phù hợp trong HTTKT có ảnh hưởng tích cực đến sự thành công của HTTTKT
Nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của HTTTKT
Nhu cầu thông tin kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng xử lý của HTTTKT
Trong chương 4, tác giả phân tích dữ liệu từ 130 mẫu thu thập và nhận thấy rằng tỷ lệ DNNVV trong lĩnh vực thương mại, dịch vụ cao hơn so với lĩnh vực công nghiệp, xây dựng Đặc biệt, số lượng DNNVV quy mô vừa cũng chiếm ưu thế so với quy mô nhỏ và siêu nhỏ Hầu hết các DNNVV đã hoạt động từ 5 năm trở lên và có thời gian sử dụng máy tính tương tự Kết quả nghiên cứu cho thấy các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt, đồng thời mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Hai giả thuyết nghiên cứu được tác giả đưa ra đều được chấp nhận, và các kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước đây.
