- Chi tiêu tài chính Chi tiêu quốc tế
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Nguồn dữ liệu, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính
nghiên cứu định tính
3.2.1. Nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu liên quan đến mục tiêu nghiên cứu bao gồm dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp được thu thập từ các nguồn:
(i) Dữ liệu thứ cấp: từ các báo cáo tổng kết, tạp chí, Luận án, công trình nghiên cứu khoa học đã được công bố.
(ii) Dữ liệu sơ cấp: từ phân tích, tổng hợp, kết quả thu thập được thông qua việc phỏng vấn, trao đổi với các Chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm toán trên cơ sở Đề cương và các câu hỏi thảo luận với Chuyên gia về các nhân tố tác động đến CLKT và NLCT của các DNKT Việt Nam (xem Phụ lục 5: Dàn bài thảo luận chính thức). Thời gian thu thập dữ liệu được tiến hành đến tháng 11/2015.
Đối với các nguồn dữ liệu từ tài liệu:
Dữ liệu từ nguồn tài liệu được Tác giả tiếp cận được dưới dạng các Báo cáo tổng kết hoạt động KTĐL hàng năm và Báo cáo tổng kết 10 năm, 20 năm của Bộ Tài chính, Báo cáo nhiệm kỳ của VACPA và các tài liệu tại các buổi hội thảo trong nước và quốc tế về CLKT, NLCT của các DNKT. Các tài liệu từ các nghiên cứu trong và
ngoài nước về CLKT và NLCT của DNKT dưới dạng các bài báo, các bài tổng kết (Review), các luận án, công trình nghiên cứu khoa học tại các trường đại học, Tác giả thu thập được trong quá trình giảng dạy và nghiên cứu được tập hợp theo từng chủ đề và thời gian nghiên cứu. Qua đó, giúp cho Tác giả có thể đúc kết các vấn đề lý thuyết về CLKT và NLCT, kết hợp với kinh nghiệm đã thu được từ thực tế giảng dạy và làm việc trong lĩnh vực kiểm toán giúp cho Tác giả có thể khái quát và giải thích các vấn đề có liên quan đến nghiên cứu một cách thuận tiện.
Đối với dữ liệu thu thập được từ kết quả thảo luận, phỏng vấn: những dữ liệu nhận được trong quá trình thảo luận, phỏng vấn bằng cách ghi chép hoặc ghi âm sẽ được hệ thống lại theo những tiêu chí, nội dung phù hợp với mục đích của nghiên cứu để gửi cho chuyên gia xác nhận. Các dữ liệu này sẽ được lưu thành hồ sơ và tổng hợp ý kiến theo từng nhóm chuyên gia để tiến hành rút trích các nội dung phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Với hơn 30 năm giảng dạy trong lĩnh vực Kế toán - Kiểm toán, trên 20 năm kinh nghiệm của một KTV, Giám đốc DNKT đồng thời với vai trò là Người sử dụng kết quả kiểm toán trong thời gian là Giám đốc tài chính của một số doanh nghiệp. Đề tài về CLKT, NLCT là vấn đề được Tác giả quan tâm nghiên cứu trong quá trình giảng dạy cũng như công tác thực tế. Trước khi thực hiện nghiên cứu dưới góc độ hàn lâm của Luận án này, về mặt thực tiễn, Tác giả đã bảo vệ thành công Luận án Tiến sĩ quản trị kinh doanh (Doctor of Business Administration - DBA) với đề tài “Nâng cao CLKT, tăng cường NLCT của các DNKT Việt Nam”. Từ đam mê với đề tài nghiên cứu kết hợp với những kiến thức có được trong quá trình giảng dạy và công tác thực tế đã tạo điều kiện thuận lợi cho Tác giả không những về kinh nghiệm thực tế, hệ thống hóa kiến thức từ các tài liệu có liên quan đến đề tài nghiên cứu mà còn thuận lợi trong việc chọn lọc chuyên gia để phỏng vấn, thu thập dữ liệu do vừa đóng vai trò là đối tượng khảo sát, vừa đóng vai trò là Nhà nghiên cứu.
Theo Marshall & Rossman (2015), trong nghiên cứu định tính, quá trình sắp xếp thứ tự, cấu trúc và diễn giải cho một khối lượng lớn dữ liệu lộn xộn và mơ hồ đã thu thập được mất nhiều thời gian, phức tạp đòi hỏi sự đam mê và tính sáng tạo. Nhận định này cho thấy, trong nghiên cứu định tính, việc rút trích từ cơ sở dữ liệu để khám phá các nhân tố là một vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, CLKT và NLCT là vấn đề
đã và đang được quan tâm không những của DNKT, cơ quan quản lý Nhà nước về kiểm toán và cả các Nhà nghiên cứu. Trong thời gian qua, nhiều cuộc hội thảo đã được Bộ Tài chính, VACPA và các trường đại học tổ chức có liên quan đến vấn đề này. Do đó, các quan điểm về CLKT và NLCT đã được bàn thảo và trao đổi khá cụ thể. Mặc dù chưa có nhiều các nghiên cứu sâu về các nhân tố CLKT và NLCT của DNKT Việt Nam, tuy nhiên cũng đã hình thành một số quan điểm và nhận thức chung về các yếu tố tác động đến CLKT và NLCT thể hiện qua việc trình bày và trao đổi của nhiều đối tượng trong các cuộc hội thảo. Vì vậy, việc nhận diện các yếu tố CLKT và NLCT sẽ được thuận lợi. Mặt khác, như đã trình bày ở Chương 2 về một số vấn đề chung về kiểm toán và CLKT, KTĐL mang tính chuyên nghiệp cao, đòi hỏi phải có những quy trình kiểm toán chặt chẽ và có sự nhất quán trong việc sử dụng thuật ngữ đối với các vấn đề có tính chất tương đồng trong đội ngũ KTV và Chuyên gia đã hoạt động trong lĩnh vực kiểm toán. Tính thời sự về CLKT và NLCT của DNKT Việt Nam, tính chuyên nghiệp trong hoạt động KTĐL đã tạo điều kiện thuận lợi trong việc nắm bắt quan điểm, khái niệm và rút trích các yếu tố CLKT và NLCT từ các ý kiến phỏng vấn Chuyên gia. Điều này cũng giải thích một phần lý do khi xác định các đối tượng được phỏng vấn dù Chuyên gia hoạt động trong lĩnh vực nào, Tác giả cũng đều chọn những người đã có chứng chỉ KTV có trình độ, kinh nghiệm trong hoạt động kiểm toán.
Mặc dù có nhiều điểm thuận lợi trong việc thu thập tài liệu phục vụ nghiên cứu, nhưng để tránh sa vào chủ nghĩa kinh nghiệm, các dữ liệu liên quan đến chủ đề nghiên cứu đều được thu thập và phân tích theo một quy trình cụ thể đã được quy định trong phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh.
3.2.2. Đối tượng khảo sát trong nghiên cứu định tính
Để thu thập dữ liệu phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu và thực hiện phương pháp phỏng vấn sâu Chuyên gia. Trước tiên, qua tìm hiểu, tiếp xúc và đánh giá mức độ chuyên sâu của các chuyên gia trong lĩnh vực kiểm toán, một danh sách các chuyên gia dự kiến sẽ được chọn để tham gia phỏng vấn được thiết lập (danh sách dự kiến 30 Chuyên gia). Sau khi tiếp xúc và trao đổi với các chuyên gia về mục đích nghiên cứu và các vấn đề nghiên cứu có liên quan đến đề tài cũng như kế hoạch phỏng vấn. Danh sách các Chuyên gia đồng ý tham gia phỏng vấn sẽ được thiết lập và thực hiện bước phỏng vấn theo kế hoạch.
Như đã trình bày ở Phần giới thiệu, CLKT và NLCT là một vấn đề đa dạng và phức tạp. Do đó, để đảm bảo tính khoa học và khách quan của kết quả nghiên cứu; các đối tượng được phỏng vấn được xác định là những chuyên gia có trình độ cao và nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực KTĐL như: Lãnh đạo Vụ Chế độ kế toán – Kiểm toán – Bộ Tài chính, các Ủy viên Ban chấp hành VACPA, Giám đốc – KTV các DNKT có kinh nghiệm và uy tín, các Nhà nghiên cứu và giảng dạy trong lĩnh vực kiểm toán tại các trường đại học.
Tiêu chí được lựa chọn là: Các Chuyên gia có trình độ sau đại học, đa số là các Tiến sĩ, Phó Giáo sư, có kinh nghiệm công tác, nghiên cứu và giảng dạy trong lĩnh vực kiểm toán từ 20 năm trở lên. Trong đó chú trọng đến các chuyên gia đã kinh qua nhiều vị trí công tác có liên quan đến lĩnh vực kiểm toán, chuyên gia đang làm việc trong cơ quan quản lý Nhà nước, VACPA, nghiên cứu giảng dạy đều có chứng chỉ KTV, đã kinh qua thực tế công việc kiểm toán với tư cách là KTV hoặc Giám đốc DNKT (Xem Phụ lục 6: Danh sách Chuyên gia được phỏng vấn trong nghiên cứu định tính).
3.2.3. Quy trình và phương pháp phân tích dữ liệu định tính
Theo Marshall & Rossman (2015), trong nghiên cứu định tính, quá trình sắp xếp thứ tự, cấu trúc và diễn giải cho một khối lượng lớn dữ liệu lộn xộn và mơ hồ đã thu thập được mất nhiều thời gian, phức tạp đòi hỏi sự đam mê và tính sáng tạo.
Phân tích dữ liệu định tính là một sự tìm kiếm những tuyên bố tổng quát về các mối quan hệ và những chủ đề được nhấn mạnh cơ bản; “Nó” khám phá, mô tả và xây dựng lý thuyết nền (Strauss & Corbin, 1997).
Trong Luận án này, phương pháp và quy trình trong phân tích dữ liệu định tính được thực hiện như sau:
3.2.3.1. Quy trình thực hiện
Bước nghiên cứu định tính trong Luận án được thực hiện theo quy trình gồm các bước như sau:
Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính, đặc biệt là trong lĩnh vực kiểm toán là một quy trình phức tạp. Mỗi phương pháp tiếp cận khác nhau, tùy thuộc vào phương pháp tiếp cận, sẽ có các bước tiếp cận tương ứng. Cũng theo Marshall & Rossman (2015), thủ tục phân tích định tính truyền thống thường có 7 giai đoạn: (1) tổ chức dữ liệu; (2) thấm nhuần dữ liệu; (3) tạo ra những chủng loại và chủ đề;
(4) mã hóa dữ liệu; (5) đưa ra những giải thích thông qua những bản ghi chú phân tích; (6) tìm kiếm những hiểu biết thay đổi khác; và (7) viết báo cáo hoặc những định dạng khác để trình bày nghiên cứu.
Để đảm bảo tính nhất quán, trong quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu định tính và đạt được sự tin cậy trong kết quả nghiên cứu, trong Luận án này, Tác giả áp dụng quy trình phân tích của Cresswell (2003) và áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu của Miles & Huberman (1994) đối với dữ liệu định tính thu thập thông qua phỏng vấn sâu Chuyên gia. Phương pháp và các bước thực hiện được thể hiện qua Hình 3.2:
Bước 3
Mã hóa dữ liệu
Tổ chức tài liệu thành các đoạn theo ý tưởng và gắn vào một khái niệm, thuật ngữ. Sắp xếp các khái niệm, thuật ngữ theo từng chủ đề tương ứng với các nhân tố trong mô hình nghiên cứu được áp dụng. Các nhân tố này sẽ được mã hóa và bố trí vào các cột tương ứng với mức độ khái quát: yếu tố giải thích cho nhân tố, nhóm nhân tố.
Bước 4
Tổng hợp nhân tố Tổng hợp các dữ liệu đã được mã hóa.
Bước 1:
Sắp xếp và chuẩn bị dữ liệu Ghi chép, phân tích dữ liệu thu thập được từ các cuộc phỏng vấn.
Bước 2
Đọc lại toàn bộ dữ liệu
Quá trình này được lặp lại nhiều lần. Trên cơ sở đó, ghi nhận các ý tưởng hình thành từ nội dung phỏng vấn.
Bước 5
Kết nối nhân tố
Trình bày các ý kiến phỏng vấn đã được chuyển ngữ tương ứng với từng mã hiệu được mã hóa trong bước 3 nhằm kết nối các nhân tố được khám phá để thiết lập mô hình.
Bước 6
Phân tích và giải thích ý nghĩa nhân tố trong mô hình
So sánh các phát hiện với thông tin từ dữ liệu thu được từ kết quả tổng kết các nghiên cứu trước và kết quả thu được từ quá trình nghiên cứu thực tế.
Bước 7
Kiểm tra độ tin cậy của kết quả nghiên cứu
Kiểm tra tính chính xác của kết quả nghiên cứu định tính bằng bảng câu hỏi khảo sát về ý kiến đồng ý về các nhân tố đã phát hiện và đánh giá bằng phương pháp thống kê với số lượng mẫu lớn thuộc nhiều đối tượng trong lĩnh vực KTĐL.
Hình 3.2: Quy trình phân tích dữ liệu định tính
Nguồn: Phát triển của Tác giả
3.2.3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu định tính
Trong bước này, Tác giả sử dụng Phương pháp phân tích dạng thức để xác định cấp độ của các nhân tố tác động đến CLKT và NLCT. Theo phương thức này, tùy thuộc vào thông tin của dữ liệu cung cấp và tính chất của các nhân tố, các dữ liệu sẽ được sắp xếp để rút trích, phân loại và mã hóa theo từng cấp độ: Nhóm nhân tố (cấp độ 1), Nhân tố (cấp độ 2), Yếu tố cấu thành nhân tố (cấp độ 3). Trong đó, mỗi cấp độ đã được mã hóa sẽ được chi tiết theo từng cấp độ thấp hơn.
Bên cạnh việc xác định các nhân tố một cách có hệ thống, kết quả của Phương pháp phân tích dạng thức còn giúp đánh giá được vai trò và mối quan hệ của các nhân tố (King, 2004). Kết quả nghiên cứu định tính sẽ được so sánh với kết quả các nghiên cứu các nhân tố tác động đến CLKT của DNKT đã thực hiện điển hình là kết quả nghiên cứu Quả cầu CLKT của Tritschler (2013) đã được chọn làm mô hình nghiên cứu sử dụng trong Luận án đã được trình bày ở Chương 2.