8. Kết cấu của Luận án
4.3.7.1.Giả thuyết nghiên cứu
H4.1: Có sự tác động dương của Phương pháp luận và nhận thức của KTV đến NLCT
của DNKT Việt Nam.
H4.2: Có sự tác động dương của Kiểm soát chất lượng từ bên ngoài và hệ thống
pháp luật về kiểm toán đến NLCT của DNKT Việt Nam.
H4.3: Có sự tác động dương của Tính độc lập đến NLCT của DNKT Việt Nam.
H4.4: Có sự tác động dương của Chiến lược kinh doanh đến NLCT của DNKT Việt Nam. H4.5: Có sự tác động dương của Giá phí kiểm toán đến NLCT của DNKT Việt Nam. H4.6: Có sự tác động dương của Chi phí kiểm toán đến NLCT của DNKT Việt Nam.
4.3.7.2. Phân tích hồi quy đa biến (MRA)
Để nhận diện các nhân tố CLKT tác động đến Năng lực cạnh tranh, mô hình tương quan tổng thể có dạng:
NLCT = f (F1, F2, F3, F4, F5, F6) Trong đó, NLCT: Biến phụ thuộc; F1,F2,…, F6: Biến độc lập
Việc xem xét trong các yếu tố từ F1 đến F6, yếu tố CLKT nào thật sự tác động đến NLCT một cách trực tiếp, sẽ được thực hiện bằng phương trình hồi quy tuyến tính:
NLCT = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4+ β5F5 + β6F6 + ei
Trong đó, các biến đưa vào phân tích hồi quy được xác định bằng cách tính điểm của các nhân tố (Factor score, nhân số).
Nhân số thứ i, được xác định: Fi = Wi1X1+ Wi2X2+…+ WikXk
Wik: Hệ số nhân tố được trình bày trong ma trận hệ số nhân tố (Component Score Coefficient).
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -1.536E-16 .027 .000 1.000
Phuong phap luan va nhan thuc cua KTV
.448 .027 .448 16.690 .000 1.000 1.000
Kiem soat chat luong tu ben ngoai va he thong phap luat ve kiem toan
.472 .027 .472 17.609 .000 1.000 1.000
Tinh doc lap .237 .027 .237 8.856 .000 1.000 1.000 Chien luoc kinh
doanh .258 .027 .258 9.637 .000 1.000 1.000 Gia phi kiem toan .238 .027 .238 8.883 .000 1.000 1.000 Chi phi kiem toan .195 .027 .195 7.283 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Nang luc canh tranh
Hình 4.26: Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy (Coefficients)
Hình 4.26, cột Mức ý nghĩa (Sig.) cho thấy:
Tất cả biến đều có Sig. nhỏ hơn 0,01. Như vậy, Phương pháp luận và nhận thức của KTV (X1), Kiểm soát chất lượng từ bên ngoài và hệ thống pháp luật về kiểm toán (X2), Tính độc lập (X3), Chiến lược kinh doanh (X4), Giá phí kiểm toán (X5), Chi phí kiểm toán (X6) tương quan có ý nghĩa với Năng lực cạnh tranh với độ tin cậy 99%.
Các nhân tố Chất lượng kiểm toán tác động trực tiếp đến Năng lực cạnh tranh, được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính sau:
Năng lực cạnh tranh = -1,536E-16 + 0,448 (Phương pháp luận và nhận thức của KTV)+ 0,472 (KSCL từ bên ngoài và hệ thống pháp luật về kiểm toán) +
0,237 (Tính độc lập) + 0,258 (Chiến lược kinh doanh) + 0,238 (Giá phí kiểm toán) + 0,195 Chi phí kiểm toán
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Mức độ giải thích của mô hình:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .801a .641 .637 .60256370 .641 148.644 6 499 .000 2.110 a. Predictors: (Constant), Chi phi kiem toan, Gia phi kiem toan, Chien luoc kinh doanh, Tinh doc lap, Kiem soat chat luong tu ben ngoai va he thong phap luat ve kiem toan, Phuong phap luan va nhan thuc cua KTV (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
b. Dependent Variable: Nang luc canh tranh
Hình 4.27: Kiểm định mức độ thích hợp của mô hình (Model Summary)
Hình 4.27, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,637. Như vậy, 63,70% thay đổi Năng lực cạnh tranh được giải thích bởi 6 biến độc lập.
Mức độ phù hợp:
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 323.822 6 53.970 148.644 .000b
Residual 181.178 499 .363 Total 505.000 505
a. Dependent Variable: Nang luc canh tranh
b. Predictors: (Constant), Chi phi kiem toan, Gia phi kiem toan, Chien luoc kinh doanh, Tinh doc lap, Kiem soat chat luong tu ben ngoai va he thong phap luat ve kiem toan, Phuong phap luan va nhan thuc cua KTV
Hình 4.28: Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (phương sai - ANOVA)
Hình 4.28, Sig.<0,01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với độ tin cậy 99%.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập
Trong Hình 4.26, độ phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10. Như vậy, các biến độc lập không có tương quan nhau.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hình 4.27, trị số d là 2,11.
Với (k-1) = 6, quy mô mẫu là 506, mức ý nghĩa 0,05, tra bảng thống kê Durbin- Watson có: dL= 1,707, dU= 1,831. Như vậy, 4-dL =4 – 1,707 = 2,293
Do đó, dU < d < 4-dL
Kết luận: Không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi
Ta sử dụng kiểm định White Mô hình hồi quy phụ:
U2 = a0 + a1X1 +a2X2 + a3X3+ a4X4+ a5X5+ a6X6+ a7(X1)2 + a8(X2)2 + a9(X3)2+ a10(X4)2+ a11(X5)2+ a12(X6)2+ a13(X1*X2 *X3 *X4 *X5 *X6) + v Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .191a .036 .011 1.43278 .036 1.428 13 492 .142 1.961 a. Predictors: (Constant), TICHCHEOS, DOCLAPS, Gia phi kiem toan, Phuong phap luan va nhan thuc cua KTV, Chien luoc kinh doanh, Kiem soat chat luong tu ben ngoai va he thong phap luat ve kiem toan, Chi phi kiem toan, GIAPHIS, BNPLS, CHIENLUOCS, Tinh doc lap, CHIPHIS, PPNTS b. Dependent Variable: USQUARENLCT
Hình 4.29: Mô hình hồi quy phụ (Model Summary)
Từ kết quả chạy phần mềm SPSS thể hiện qua bảng Tóm tắt mô hình Hình 4.29, R2 = 0,036.
nR2 = 506 * 0,036 = 18,216
Căn cứ vào số tham số (k-1) = df1 = 13 của mô hình hồi quy phụ, mức ý nghĩa 5% trong Bảng phân phối Chi bình phương (2): 2 = 22,36. (xem Phụ lục 18: Bảng giá trị tới hạn Chi bình phương).
Kết luận: nR2 < giá trị 𝟐. Do đó không có hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});