CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM

Các lý thuyết về các CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM, các mô hình nghiên cứu về CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM, thực tế về CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM, giải pháp về CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM

ĐÁNH GIÁ RỦI RO

HOẠT ĐỘNG KIỂM SOÁT

THÔNG TIN TRUYỀN THÔNG

GIÁM SÁT

HỆ THỐNG KIỂM SOÁT CỦA CÁC ĐƠN VỊ HÀNH CHÍNH SỰ NGHIỆP

MÔI TRƯỜNG KIỂM SOÁT

2.4 Mô hình nghiên cứu

Các chuẩn mực về KSNB trong khu vực công hiện nay đặt trên nền tảng của

Báo cáo INTOSAI gồm có năm nhân tố là môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt

động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát Dựa theo các nhân tố của Báo cáo

COSO, INTOSAI đưa ra sẽ là cơ sở hình thành mô hình nghiên cứu về các nhân tố

của hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương này trình bày tổng quát lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ

thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị trong khu vực công, trong đó nêu ra một số nội

dung lý thuyết cho đề tài như: Định nghĩa về kiểm soát nội bộ, lịch sử hình thành và

phát triển của hệ thống kiểm soát nội bộ trong khu vực công, các nhân tố của hệ thống

KSNB theo tổ chức INTOSAI Trong chương này tác giả cũng đã xác định các nhân

tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên

địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Cuối cùng chương này trình bày mô hình các nhân

tốảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên

địa bàn thành phố Hồ Chí Minh để làm căn cứ thực hiện các chương tiếp theo

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 đã trình bày về các nhân tốảnh hưởng đến hệ thống KSNB Nội dungchính của chương này là thiết kế các thang đo của các nhân tố của hệ thống KSNB,xây dựng các giả thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ củacác đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời ba câu hỏi nghiên cứu, luận văn

Phương pháp định lượng

- Thiết kế thang đo các nhân tố của hệ thống KSNB

- Đánh giá giá trị và độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phântích nhân tố khám phá (EFA)

- Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

3.1.2 Phương pháp cụ thể

a/ Phương pháp suy diễn: Luận án dựa vào nghiên cứu trước đây có liên quanđến khía cạnh kiểm soát nội bộ và hệ thống KSNB theo INTOSAI để xây dựng lýthuyết nghiên cứu

b/ Phương pháp điều tra: Tác giả gặp trực tiếp các chuyên gia, các nhà quản lý

và cán bộ công chức tại các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minhđể xin ý kiến, đánh giá thực trạng hệ thống KSNB và xây dựng thang đo.

c/ Phương pháp quy nạp: Thông qua khảo sát, tác giả sử dụng phương pháp nàynhằm rút ra những hạn chế của hệ thống KSNB và từ đó kiến nghị giải pháp phù hợp.

3.1.3 Khung nghiên cứu của luận văn

Luận văn sử dụng sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, nghiên cứu sẽđược tiến hành theo 2 bước là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng thểhiện qua sơ đồ sau:

6 Chuyên giaNghiên cứu định tính

Hạn chế và giải pháp

Hình 3.1: Sơ đồ thiết kế nghiên cứu

3.2 Thiết kế nghiên cứu

3.2.1 Xây dựng thang đo

3.2.1.1 Thang đo các nhân tố KSNB

Sau khi tổng hợp tài liệu và ý kiến từ những kết quả thảo luận nhóm, nhóm

nghiên cứu kết luận được 5 nhân tố ảnh hưởng đến kiểm soát nội bộ các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh: Môi trường kiểm soát, Đánh

giá rủi ro, Hoạt động kiểm soát, Thông tin và truyền thông, Giám sát

Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng cho toàn bộ nội dung chính của bảngcâu hỏi: 1 - hoàn toàn không đồng ý, 2 - không đồng ý, 3 – bình thường, 4 - đồng ý, 5

- hoàn toàn đồng ý Đối với các biến độc lập, dùng để đo lường mức độ tán thành của

đối tượng khảo sát về tác động của từng nhân tố đến KSNBcác đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Đối với biến phụ thuộc, tùy vào đánh

giá của từng cá nhân khảo sát để lựa chọn mức độ phù hợp biểu thị cho tính hữu hiệuchung của hệ thống này thông qua việc chọn vào giá trị tương ứng trong thang đo

Môi trường kiểm soát

1 MTKS1 Phương pháp ủy quyền

2 MTKS2 Sự tham gia của hội đồng quản trị vào Ban kiểm soát

3 MTKS3 Trình độ chuyên môn và phẩm chất của đội ngũ cán bộ nhân viên

4 MTKS4 Chính sách nhân sự

5 MTKS5 Trách nhiệm của từng thành viên được quy định rõ ràng

6 MTKS6 Sự trung thực và các giá trị đạo đức

1

DGRR1

1

Đề ra các biện pháp quản lý rủi ro

Hoạt động kiểm soát

Phân tích rà soát (giữa kế hoạch và thực tế)

Thông tin và truyền thông

GS22 Thường xuyên tiếp cận thông tin nhà cung cấp

2 GS23 Thường xuyên tiếp cận thông tin quản lý của nhà nước, biến động

KSNB 27 Sự tuân thủ pháp luật và các quy định hiện hành

3.2.2 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới hệ thống KSNB các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2.1 Môi trường kiểm soát

Đây là nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị Đểkiểm tra, đánh giá việc thực hiện nhiệm vụ của mỗi cán bộ được phân công, thể hiệntính kỷ luật, tuân thủ các quy định của pháp luật, văn bản hướng dẫn của ngành và đạođức về cách ứng xử, tinh thần trách nhiệm của công việc; mỗi cán bộ phải đảm bảothực hiện những nhiệm vụ cụ thể mà Ban lãnh đạo đã đề ra Nhà quản lý đóng vai trò

vô cùng quan trọng trong nhân tố môi trường kiểm soát của hệ thống kiểm soát nội bộ.Môi trường kiểm soát chính là điều kiện tiên quyết, nền tảng cho hệ thống kiểm soátnội bộ đơn vị hoạt động.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H1như sau:

H1 (+): Môi trường kiểm soát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộcác đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2.2 Đánh giá rủi ro

Nghiên cứu của Sterck et al (2005) chỉ ra rằng các doanh nghiệp nói chung vàcác đơn vị hành chính sự nghiệp nói riêng cần phân tích, đánh giá một cách đầy đủ cácrủi ro liên quan đến hoạt động của đơn vị Cần xây dựng một quy trình giám sát chặtchẽ các rủi ro và có kế hoạch đối phó trong các trường hợp có sự biến động đột ngột

về cơ cấu tổ chức, chính sách cũng như những biến động của nền kinh tế Việc đánhgiá rủi ro không nên mang tính chất chủ quan, cảm tính như vậy sẽ ảnh hưởng tiều cựcđến hệ thống kiểm soát nội bộ của đơn vị.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H2như sau:

H2 (+): Đánh giá rủi ro tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ cácđơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2.3 Hoạt động kiểm soát

Theo tổ chức INTOSAI, sự phân công, phân nhiệm giữa các cấp xét duyệtnghiệp vụ và những người thực hiện nghiệp vụ cần được quy định rõ ràng trong vănbản theo hướng dẫn của ngành, hoặc theo quy định của đơn vị Bên cạnh đó cũng rấtcần đảm bảo tính độc lập giữa tính năng thực hiện và tính năng kiểm soát, tốt nhất thìmột công việc đảm bảo phải được kiểm soát ít nhất từ hai người trở lên Như vậy việccần làm của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minhchính là tuân thủ nguyên tắc phân công, phân nhiệm cũng như ủy quyền và phê duyệt

là điều cần thiết Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H3 như sau:

H3 (+): Hoạt động kiểm soát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộcác đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2.4 Thông tin và truyền thông

Nghiên cứu của Mongkolsamai, Varipin, Ussahawanitchakit, Phapruke (2012)cho thấy thông tin và truyền thông có tác động tích cực đáng kể đến hiệu quả hoạtđộng của tổ chức Thông tin bao gồm thông tin bên ngoài và thông tin bên trong tổchức đan xen với nhau Thông tin sử dụng thường thể hiện dưới dạng văn bản, chứng

từ hoặc các thông tin trong nội bộ, các kênh thông tin khác thể hiện dưới nhiều hìnhthức khác nhau (truyền miệng, báo đài, tạp chí, ) Các đơn vị hành chính sự nghiệp

cũng như các bộ phận, cá nhân đều có quan tâm đến các nguồn thông tin, nhất là cácvăn bản pháp luật của đơn vị hoặc các thông tin nội bộ liên quan đến các hoạt độngcủa đơn vị Thông tin thì đa chiều, đa nguồn, có thể có giá trị ít hay nhiều, hoặc khônggiá trị với các cá nhân, bộ phận khác nhau trong đơn vị Do đó, công tác sàng lọc,phân loại, xử lý thông tin trung thực là hết sức quan trọng, đòi hỏi người thực hiệnphải nhạy bén, có năng lực tốt để xác định đâu là thông tin cần thiết, đâu là thông tintham khảo, đâu là thông tin rác… và gửi đến đúng người có nhu cầu sử dụng.Do đótác giả đưa ra giả thuyết H4như sau:

H4 (+): Thông tin và truyền thông tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội

bộ các đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.2.5 Giám sát

Ban lãnh đạo các đơn vị hành chính sự nghiệp luôn mong muốn HTKS hoạtđộng hữu hiệu, theo tổ chức INTOSAI để thực hiện điều này đơn vị cần kiểm tra,giám sát xem nó đang được vận hành như thế nào, các thủ tục kiểm soát đặt ra có phùhợp, có được mọi người hiểu đúng và tuân thủ hay không, trong quá trình thực hiện,

có phát hiện bổ sung thêm những gì hoặc cần phải thay đổi những gì cho phù hợp vớinhững thay đổi về mục tiêu của đơn vị.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H5như sau:

H5 (+): Giám sát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ các đơn vịhành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

3.2.3 Mô hình hồi quy các nhân tố của hệ thống KSNB ảnh hưởng tới hoạt động KSNB.

Dựa trên nền tảng báo cáo INTOSAI hệ thống kiểm soát nội bộ gồm 5 nhân tố

là môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông

và giám sát Dựa theo các nhân tố của Báo cáo COSO, INTOSAI đưa ra sẽ là cơ sởhình thành mô hình nghiên cứu về hệ thống kiểm soát nội bộ các đơn vị hành chính sựnghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

Từ đó, tác giả đã đề xuất mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểmsoát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí

Minhbao gồm các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp: môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro,hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát.

Mô hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết trên có dạng như sau:

KSNB = β0 + β1 MT + β2 DG + β3 HD + β4 TT + β5 GS + ε

Trong đó,

Biến MT: Môi trường kiểm soát

Biến DG: Đánh giá rủi ro

Biến HD: Hoạt động kiểm soát

Biến TT: Thông tin truyền thông

3.2.4.2 Kích thước mẫu khảo sát

Để sử dụng EFA, kích thước mẫu phải lớn Tuy nhiên, việc xác định kích thướcmẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thường dựa vào kinh nghiệm Theo Hair vàcộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng để sử dụng EFA, kíchthước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 Theo Tabachnick và Fidell (2007) tríchtrong Nguyễn Đình Thọ (2011) thì kích thước mẫu trong phân tích hồi quy bội phụthuộc vào nhiều nhân tố ví dụ như mức ý nghĩa (significant level), độ mạnh của phépkiểm định (power of the test), số lượng biến độc lập Theo Green (1991) vàTabachnick và Fidell (2007) trích trong Đinh Phi Hổ (2014, trang 46) thì quy mô mẫu

có thể được xác định theo công thức: n  50 + 8k, với k là số biến độc lập của mô

hình

Trong nghiên cứu này, số lượng biến độc lập đưa vào phân tích là 5 Như vậy

số biến tối thiếu của luận văn phải là n = 50 + 8*5 = 90 Ở đây tác giả sử dụng mẫunghiên cứu chính thức n = 118> 90 phù hợp với công thức trên và phù hợp trong việcchạy phân tích EFA và hồi quy bội

- Phương pháp định lượng: đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểmsoát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minhbằng phần mêm SPSS để phân tích khám phá các nhân tố và kiểm định mô hình hồiquy.

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1.Thông tin m u nghiên c u ẫu nghiên cứu ứu

Trong nghiên cứu này, việc khảo sát được thực hiện theo phương pháp chọnmẫu ngẫu nhiên Thông tin khảo sát được gửi tới 150 đối tượng khảo sát là nhữngngười làm việc tại đơn vị hành chính sự nghiệp tại Tp.HCM từ tháng 06 đến cuốitháng 10

Tổng số bảng khảo sát thu về được 125 bảng Sau khi kiểm tra, có 7 bảngkhông đạt yêu cầu do không điền đầy đủ thông tin nên bị loại ra Như vậy, tổng số đưavào phân tích là 118 bảng câu hỏi khảo sát có trả lời hoàn chỉnh

Mẫu đưa vào phân tích có cơ cấu như sau:

a)Về giới tính:Kết quả khảo sát cho thấy có 56 nam và 62 nữ tham gia trả lời

phỏng vấn, số lượng nam chiếm 47,5% và nữ chiếm 52,5%

Bảng 4.1: Cơ cấu về giới tính

Tần số Phần trăm Phần trămhợp lệ Phần trămtích lũy

Giới tính

b)Về độ tuổi:Với 118 người tham gia trả lời phỏng vấn thì số lượng lớn nhất là

ở độ tuổi dưới 25 với 48 người chiếm 40,7%, tiếp theo là nhóm từ 25 đến 30 tuổi có

46 người chiếm 39,0%, nhóm tuổi từ 30 đến 35 có 14 người chiếm 11,9% và cuốicùng là nhóm tuổi trên 35 có 10 người chiếm 8,4% Như vậy, đa số người tham gia trảlời phỏng vấn trong nghiên cứu này đều thuộc độ tuổi trẻ

Bảng 4.2: Cơ cấu về độ tuổi

Tần số Phần trăm Phần trămhợp lệ Phần trămtích lũy

c)Về vị trí công việc:Lực lượng tham gia khảo sát đông nhất là các nhân viên

với 69 người chiếm 58,5%, tiếp đến là tổ trưởng,với 28 người chiếm 23,7%; chiếm íthơn là các nhân viên có chức danh nghề nghiệp cao hơn: trưởng/phó phòng có 13người tham gia khảo sát chiếm 11,0% và cấp bậc giám đốc/Phó tổng giám đốc là ítnhất với 8 người tham gia chiếm 6,8%

Bảng 4.3: Cơ cấu về vị trí công việc

Tần số Phần trăm Phần trăm

hợp lệ

Phần trămtích lũy

e)Về thâm niên công tác:Có 62 người có thâm niên dưới 2 năm tham gia

phỏng vấn chiếm 52,5%, từ 2 đến 5 năm có 37 người chiếm 31,4%, từ 5 đến 10 năm

có 12 người chiếm 10,2% và thâm niên trên 10 năm có 7 người chiếm 5,9% Cơ cấunày khá tương đồng với cơ cấu độ tuổi và cơ cấu vị trí công việc đã trình bày ở trên

Bảng 4.4: Cơ cấu về thâm niên công tác

Tần số Phần trăm Phần trămhợp lệ Phần trămtích lũy

4.2 Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo:

Như đã trình bày ở chương 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu,các thang đo này được đánh giá thông qua phương pháp độ tin cậy thang đoCronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phương pháp EFA để thang đo tốt nhất chonghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức

Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến rác Theo đó,các biến quan sát có hệ số tương quan biến- tổng (item-total corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ

bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên

Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân

tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân tố mới (nếu có) vớicác tiêu chuẩn:

- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thìphân tích nhân tố mới thích hợp Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơnhoặc bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc)

- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộngsự)

- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%,ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung

Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal component với phépquay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1 Phân tích nhân tốđược dùng để xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiêncứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lường (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng

Ngọc) Như vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thànhmột số biến tương đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng mộtthang đo.

4.2.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha:

Kết quả tính toán Cronbach’s alpha 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc.Các thang đo thể hiện bằng 27 biến quan sát bao gồm 24 biến độc lập và 3 biến phụthuộc Sau khi kiểm tra độ tin cậy, loại các quan sát không đạt yêu cầu, các thang đođạt yêu cầu và có hệ số tương quan tổng đều lớn hơn 0.3 ta tiến hành phân tích EFA.Kết quả phân tích Cronbach’s alpha đối với các nhân tố được tóm tắt như sau:

4.2.1.1 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Môi trường kiểm soát”

Thang đo nhân tố môi trường kiểm soát có hệ số Cronbach’s alpha khá cao0.875 Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ

số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.5) Điều này cho thấy các biến quan sátcủa thang đo đảm bảo độ tin cậy Do đó, cả 6 biến quan sát cho biến “môi trường kiểmsoát” đều giữ lại để phân tích EFA

Bảng 4.5 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “môi trường kiểm soát”

Trung bình thang đo

nếu loại biến

Phương sai thang

đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach Alpha nếu loại biến

4.2.1.2 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Đánh giá rủi ro”

Thang đo nhân tố Đánh giá rủi ro có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.778 Hệ

số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ sốCronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6(bảng 4.6) Điều này cho thấy các biến quan sát củathang đo đảm bảo độ tin cậy Do đó, 5 biến quan sát cho biến “Đánh giá rủi ro” đềugiữ lại để phân tích EFA

Bảng 4.6 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Đánh giá rủi ro”

Cronbach's Alpha Số biến

Biến quan

sát

Trung bình thang

đo nếu loại biến

Phương sai thang

đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach Alpha nếu loại biến

của thang đo đảm bảo độ tin cậy Do đó, cả 5 biến quan sát cho biến “Hoạt động kiểmsoát” đều giữ lại để phân tích EFA.

Bảng 4.7 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hoạt động kiểm soát”

Cronbach's Alpha Số biến

Bảng 4.8 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thông tin và truyền thông”

Cronbach's Alpha Số biến

Biến quan

sát

Trung bình thang

đo nếu loại biến

Phương sai thang

đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach Alpha nếu loại biến

4.2.1.5 Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Giám sát”

Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố giám sát có hệ số Cronbach’salpha 0.812 Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này lớn hơn 0.3 và

hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.9).Điều này cho thấy các biến quansát của thang đo đảm bảo độ tin cậy Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Giám sát”đều giữ lại để phân tích EFA

Bảng 4.9 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giám sát”

Cronbach's Alpha Số biến

Biến quan

sát

Trung bình thang

đo nếu loại biến

Phương sai thang

đo nếu loại biến

Tương quan biến tổng

Cronbach Alpha nếu loại biến

của thang đo đảm bảo độ tin cậy Do đó, cả 3 biến quan sát cho biến “Kiểm soát nộibộ” đều giữ lại để phân tích EFA.

Bảng 4.10 Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Kiểm soát nội bộ”

Cronbach's Alpha Số biến

4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.2.2.1 Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập

Như vậy từ 24 biến quan sát của 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất và 3quan sát của biến phụ thuộc được đưa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phântích nhân tố thì vẫn giữ được 5 nhân tố với số lượng biến quan sát rút gọn nhất và pháthiện nhân tố mới (nếu có) để bổ sung mô hình

Các điều kiện kiểm tra như hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig của Bartlett’sTest đều nhỏ hơn 5% cho thấy các biến quan sát trong quá trình thực hiện phân tíchkhám phá EFA đều hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố

Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tíchnhân tố chính (principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn

1.Điều này có nghĩa chỉ có những nhân tố trích ra có giá trị Eigenvaluve lớn hơn mớiđược giữ lại trong mô hình phân tích.

Các tiêu chí khi loại biến quan sát trong quá trình phân tích khám phá bao gồm:

hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 50%, độ giá trị của hệ số tải biến quan sát thuộc cùng

nhiều nhân tố khi đang phân tích phải nhỏ hơn 0.3 (max – min < 0.3) và độ ý nghĩa

nội dung, nhưng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ giá trị không đảm bảo

Kết quả phân tích khám phá đúng như mong đợi, có 5 nhân tố được rút ra ởngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) môi trường kiểm soát, (2) đánh giá rủi

ro, (3) hoạt động kiểm soát, (4) thông tin và truyền thông, (5) giám sát Tất cả các điềukiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.911> 0.5; Sig =0,000 < 0.05 (bảng 4.11), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau làthích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố

Bảng 4.11: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần

KMO and Bartlett's Test

Mô hình kiểm traBartlett

Tích lũy phương sai trích Tổng

Phương sai trích

Tích lũy phương sai trích Tổng

Phương sai trích

Tích lũy phương sai trích

4.2.2.2 Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Kiểm soát nội bộ”

Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “Kiểm soát nội bộ”với 3 biến quansát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám pháđều đáp ứng, hệ số KMO = 0.729> 0.5; Sig = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố > 0,5;giá trị trích Eigenvalue = 2.362 (yêu cầu lớn hơn 1); và tổng phương sai trích đạt khácao 78.738% (bảng 4.14, 4.15)

Bảng 4.14: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần

KMO and Bartlett's Test

Mô hình kiểmtraBartlett

Tích lũy phương sai trích Tổng

Phương sai trích

Tích lũy phương sai trích

4.3 Phân tích tương quan Pearson:

Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tínhgiữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.Ma trận tương quan cho biết tương quan giữabiến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập vớinhau.Hệ số tương quan của việc tuân thủ thuế với từng biến độc lập khá tương đối.Hệ

số tương quan giữa các biến độc lập khá thấp, tuy nhiên ta vẫn phải xét vai trò của cácbiến độc lập và hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.16: Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập và

biến phụ thuộc

Correlations

KSNB MTKS ĐGRR HĐKS TTTT GS KSNB

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Kết quả phân tích tương quan cho biến phụ thuộc KSNB có hệ số Sig = 000 <5%, do vậy chỉ cả 5 biến độc lập MTKS, ĐGRR, HĐKS, TTTT, GS đều tương quanvới biến phụ thuộc KSNB, và 5 biến độc lập này được giữ lại để phân tích hồi quy

4.4 Phân tích hồi quy

Phương trình hồi quy tuyến tính

Phát hiện từ bước nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến kiểm soátnội bộ và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố môi trường kiểm soát, đánh giárủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát đều ảnh hưởng đếnkiểm soát nội bộ

Phương trình hồi quy:

Y = β1MTKS + β2 ĐGRR + β3 HĐKS + β4 TTTT + β5 GS + ε

Trong đó:

Biến MTKS: Môi trường kiểm soát

Biến ĐGRR: Đánh giá rủi ro

Biến HĐKS: Hoạt động kiểm soát

Biến TTTT: Thông tin và truyền thông

Biến GS: Giám sát

ε: Hệ số nhiễu

β: Hệ số hồi quy

Y: Kiểm soát nội bộ

Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0,862) Hệ số R2 hiệuchỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là 0,862 nghĩa là mô hình hồi quy tuyếntính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 86,2% Điều này cũng có nghĩa là

có 86,2% sự biến thiên hoạt động thu thuế được giải thích chung bởi 5 biến độc lậptrong mô hình

Bảng 4.17: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình

Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0

Kiểm định F và giá trị sig

Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong môhình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa môhình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến

Bảng 4.19: Bảng kết quả hồi quy

Phương trình hồi quy:

Kiểm soát nội bộ = 0,402 Môi trường kiểm soát + 0,217Đánh giá rủi ro + 0,249Hoạt động kiểm soát + 0,08 Thông tin và truyền thông + 0,12 Giám sát

Để so sánh mức độ ảnh hưởng từng nhân tố độc lập đối với Kiểm soát nội bộ ởđơn vị hành chính sự nghiệp ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa Theo đó, nhân tố nào

có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hưởng càng mạnh đếnbiến phụ thuộc Ta thấy, ở phương trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hưởng Kiểm soátnội bộ ở đơn vị hành chính sự nghiệpthì nhân tố Môi trường kiểm soát ảnh hưởngmạnh nhất đến Kiểm soát nội bộ với Beta = 0,402; nhân tố Hoạt động kiểm soát ảnhhưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.249; nhân tố Đánh giá rủi ro ảnh hưởng mạnhthứ ba với hệ số Beta = 0.217; nhân tố tiếp theo Giám sát ảnh hưởng thứ tư với hệ sốBeta = 0.12; nhân tố Thông tin và truyền thông ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta =0,08

4.5 Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy

4.5.1 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy

Có 5 nhân tố được đề xuất trong mô hình, và có 5 nhân tố có mối quan hệtuyến tính vớiKiểm soát nội bộ ở đơn vị hành chính sự nghiệp.Vì vậy, cần thiết phảikiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan

hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên

Giả thuyết:

H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0

H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0

Với mức ý nghĩa α = 5%

Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.15, các giá trị

t tương ứng với sig < 0.05 Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độclập MTKS (môi trường kiểm soát), ĐGRR (đánh giá rủi ro), HĐKS (hoạt động kiểmsoát), TT TT (thông tin và truyền thông), GS (giám sát) có quan hệ tuyến tính với biếnphụ thuộc Y (Kiểm soát nội bộ)

4.5.2 Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi

Có 6 nhân tố tương ứng với 5 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc Y,tuy nhiên, để kiểm tra xem ước lượng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả không,kiểm định tương quan hạng Spearman được lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau:

Giả thuyết: H0: Hệ số tương quan hạng của các biến MTKS =ĐGRR =HĐKS

=TTTT =GS= 0

Kiểm định Spearman cho mối tương quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lầnlượt là MTKS, ĐGRR, HĐKS, TTTT, GS với phần dư (ký hiệu biến "phandu”) Kếtquả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ được giả thuyết H0 do hệ số tương quanhạng của các biến MTKS, ĐGRR, HĐKS, TTTT, GSlần lượt là 0.864, 0.76, 0.785,0.72, 0.505.Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05.Điều này cho thấy phương sai của phần

dư không thay đổi (Bảng 4.20)

Bảng 4.20: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập

MTKS

Correlation Coefficient .864** 1.000 .696** .720** .735** .431**Sig (2-tailed) 000 000 000 000 000

ĐGRR

Correlation Coefficient .760** .696** 1.000 .615** .643** .263**Sig (2-tailed) 000 000 000 000 004

HĐKS

Correlation Coefficient .785** .720** .615** 1.000 .606** .456**Sig (2-tailed) 000 000 000 000 000

TTTT

Correlation Coefficient .720** .735** .643** .606** 1.000 .458**Sig (2-tailed) 000 000 000 000 000

GS

Correlation Coefficient .505** .431** .263** .456** .458** 1.000Sig (2-tailed) 000 000 004 000 000

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

4.5.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ vớinhau.Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình nhữngthông tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụthuộc Nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê tcủa kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khikhông có đa cộng tuyến Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấpnhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflationfactor- VIF).

Kết quả đo lường ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóngđại phương sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến khôngxảy ra với các biến độc lập (bảng 4.15)

4.5.4 Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư

Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khiphần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi Cách nàythực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot

Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đương cong phân phốichuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,978 và Mean = 0(phụ lục ), ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn có phần dư không bị viphạm Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dưchuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thểkết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

4.5.5 Kiểm định về tính độc lập của phần dư

Đại lượng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định tương quancủa các sai số liên quan

Giả thuyết H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0

Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4.Nếu các phần dư không có tươngquan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 Kết quả cho thấy d được chọn

rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất (d = 2.053gầnbằng 2) (bảng 4.21) Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.

Bảng 4.21: Kết quả chạy Durbin-Watson

Durbin-Watson

a Biến độc lập: MTKS,ĐGRR,HĐKS,TTTT,GS

b Biến phụ thuộc: KSNB

4.6 Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy bội

Kiểm tra các giả định sau:

- Phương sai của sai số (phần dư) không đổi

- Các phần dư có phân phối chuẩn

- Không có mối tương quan giữa các biến độc lập

Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa(Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008)

4.6.1 Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi

Bảng 4.22: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số

Nhỏ nhất nhất Lớn Trung bình Độ lệch chuẩn N

Giá trị dự báo đã được chuẩn hóa -4.005 2.002 000 1.000 118

Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy