7. Cấu trúc nghiên cứu của đề tài
4.1.4. Phân tích hồi quy tương quan
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic. Biến phụ thuộc (ifrs) là biến giả sẽ nhận 2 giá trị: 0 và 1. Biến ifrs sẽ nhận giá trị bằng 0 nếu doanh nghiệp không có ý định áp dụng CMBCTCQT và nhận giá trị bằng 1 nếu doanh nghiệp có ý định áp dụng CMBCTCQT. Các biến độc lập phù hợp với mô hình sau khi kiểm định tương quan là: QM, DTNC, NL, TDKT, ALTC. Bảng 4.7 là kết quả sau khi thực hiện hồi quy Binary logistic.
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a QM 1.538 .698 4.860 1 .027 4.655 DTNC 1.900 .805 5.574 1 .018 6.689 NL 1.542 .721 4.570 1 .033 4.673 TDKT 2.180 .951 5.252 1 .022 8.850 ALTC 1.593 .797 3.989 1 .046 4.917 Constant -31.882 7.693 17.175 1 .000 .000
a. Variable(s) entered on step 1: QM, DTNC, NL, TDKT, ALTC.
Bảng 4.7: Các biến độc lập của mô hình
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS)
Phương trình hồi quy Binary logistic có dạng:
ln(1−PiPi)=−31.882+1.538∗QM+1.9∗DTNC+1.542∗NL
+2.18∗TDKT+1.593∗ALTC
Trong đó:
Pi: Xác suất doanh nghiệp áp dụng CMBCTCQT QM là biến “Quy mô doanh nghiệp”
DTNC là biến “Đối tượng và nhu cầu sử dụng thông tin BCTC” NL là biến “Sự chuẩn bị về nguồn lực”
TDKT là biến “Trình độ kế toán viên” ALTC là biến “Áp lực của thể chế” Kiểm định hệ số hồi quy
Dựa vào bảng 4.7, mức ý nghĩa (Sig.) kiểm định Wald của tất cả các biến QM, DTNC, NL, TDKT, ALTC lần lượt bằng 0.027; 0.018; 0.033; 0.022; 0.046 đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy biến phụ thuộc và độc lập của mô hình đều có ý nghĩa thống kê với mức độ tin cậy là 95%. Qua đó ta thấy được tất cả các biến QM, DTNC, NL, TDKT, ALTC là phù hợp và có ý nghĩa với mô hình.
Qua cột β, ta thấy biến TDKT có giá trị là 2.18 cao nhất, tiếp theo lần lượt là DTNC, ALTC, NL và cuối cùng là QM. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy Binary Logistic như sau: Quy mô lớn, Đối tượng và nhu cầu sử dụng thông tin kế toán cao, Nguồn lực lớn, Trình độ kế toán cao, Áp lực của thể chế lớn đều làm tăng khả năng áp dụng CMBCTCQT, trong đó biến TDKT có tác động mạnh nhất lên khả năng áp dụng CMBCTCQT (hệ số β cao nhất), tiếp đến lần lượt là DTNC, ALTC, NL và cuối cùng là QM.
Mức tác động của từng biến:
- QM: Nếu hai doanh nghiệp có điều kiện giống nhau và các điều kiện khác không đổi, hệ số Exp(B) = 4.655 có ý nghĩa là chỉ số Odds ratio sẽ tăng 4.655. Hay doanh nghiệp nào có quy mô lớn hơn sẽ có xác suất áp dụng CMBCTCQT cao hơn. Điều này tương đương với kỳ vọng ban đầu của nhóm tác giả.
- DTNC: Nếu hai doanh nghiệp có điều kiện giống nhau và các điều kiện khác không đổi, hệ số Exp(B) = 6.689 có ý nghĩa là chỉ số Odds ratio sẽ tăng 6.689. Hay doanh nghiệp nào có đối tượng và nhu cầu sử dụng thông tin BCTC cao hơn sẽ có xác suất áp dụng CMBCTCQT cao hơn. Điều này tương đương với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
- NL: Nếu hai doanh nghiệp có điều kiện giống nhau và các điều kiện khác không đổi, hệ số Exp(B) = 4.673 có ý nghĩa là chỉ số Odds ratio sẽ tăng 4.673. Hay doanh nghiệp nào có nguồn lực lớn hơn sẽ có xác suất áp dụng CMBCTCQT cao hơn. Điều này tương đương với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
- TDKT: Nếu hai doanh nghiệp có điều kiện giống nhau và các điều kiện khác không đổi, hệ số Exp(B) = 8.85 có ý nghĩa là chỉ số Odds ratio sẽ tăng 8.85. Hay doanh nghiệp nào có trình độ kế toán cao hơn sẽ có xác suất áp dụng CMBCTCQT cao hơn. Điều này tương đương với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
- ALTC: Nếu hai doanh nghiệp có điều kiện giống nhau và các điều kiện khác không đổi, hệ số Exp(B) = 4.917 có ý nghĩa là chỉ số Odds ratio sẽ tăng 4.917. Hay doanh nghiệp nào có áp lực của thể chế lớn hơn sẽ có xác suất áp dụng CMBCTCQT cao hơn. Điều này tương đương với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình
Classification Tablea Observed Predicted Ifrs Percentage Correct 0 1 Step 1 Ifrs 0 22 7 75.9 1 5 66 93.0 Overall Percentage 88.0
a. The cut value is .500
Bảng 4.8: Mức độ dự báo tính chính xác của mô hình
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS)
Bảng Classification cho thấy phân loại doanh nghiệp áp dụng CMBCTCQT theo hai tiêu chí: thực tế và dự đoán.
- Trong 29 trường hợp quan sát doanh nghiệp không áp dụng CMBCTCQT, dự đoán có 22 trường hợp doanh nghiệp không áp dụng CMBCTCQT. Vậy tỉ lệ dự đoán đúng là 75.9%.
- Trong 71 trường hợp quan sát doanh nghiệp áp dụng CMBCTCQT, dự đoán có 66 trường hợp doanh nghiệp áp dụng CMBCTCQT. Vậy tỉ lệ dự đoán đúng là 93%. - Như vậy tỉ lệ dự báo đúng trung bình của tổng thể mô hình là 88%, chứng minh mức
độ dự báo đúng của mô hình là chính xác. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 77.766 5 .000 Block 77.766 5 .000 Model 77.766 5 .000
Bảng 4.9: Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Qua kết quả trên bảng 4.9, ta thấy được mức ý nghĩa của mô hình Sig. < 0.05. Như vậy, với độ tin cậy là 99%, mô hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 42.664a .541 .772
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Bảng 4.10: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS)
Chỉ số -2 Log likelihood = 42.664 khá nhỏ nên mô hình có sự phù hợp. Hệ số Nagalkerke R Square = 0.772 có nghĩa là 5 biến độc lập trong mô hình giải thích được 77.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại là do các nhân tố khác.
Kiểm định mối liên hệ tương quan giữa các biến
Correlations Ifrs QM DTN C NL TDK T ALT C Ifrs Pearson Correlation 1 .457 ** .601** .541** .605** .624** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 QM Pearson Correlation .457 ** 1 .575** .374** .551** .430** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 DTN C Pearson Correlation .601 ** .575** 1 .547** .726** .610** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 NL Pearson Correlation .541 ** .374** .547** 1 .581** .695** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 TDKT Pearson Correlation .605** .551** .726** .581** 1 .671**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 ALTC Pearson Correlation .624 ** .430** .610** .695** .671** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 4.11: Tương quan giữa các nhân tố và áp dụng CMBCTCQT của doanh nghiệp
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS)
Bảng 4.11 cho thấy rằng tồn tại mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc (các Sig. có giá trị < 0.05), do đó việc áp dụng CMBCTCQT của doanhnghiệp tại Việt Namđều có liên quan đến “Quy mô doanh nghiệp, Sự chuẩn bị về nguồn lực, Đối tượng và nhu cầu sử dụng thông tin BCTC, Trình độ kế toán viên, Áp lực của thể chế”.
Khi Sig. < 0.05 thì hệ số tương quan Pearson sẽ đánh giá mức độ tương quan mạnh/yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc “ifrs”. Hệ số Pearson Correlation của các biến QM, DTNC, NL, TDKT và ALTC với biến “ifrs” thể hiện sự tương quan của tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc ở mức độ mạnh.
Kết luận chương 4
Chương 4 của bài nghiên cứu thể hiện các kết quả kiểm định thang đo nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng CMBCTCQT của doanh nghiệp tại Việt Nam. Bảng số liệu kết quả thu được sau khi chạy Cronbach’s alpha, EFA và hồi quy đã đưa ra kết luận rằng 5 nhân tố, gồm: Quy mô doanh nghiệp, Sự chuẩn bị nguồn lực, Trình độ kế toán viên, Đối tượng và nhu cầu sử dụng BCTC, Áp lực của thể chế đều có ảnh hưởng đến áp dụng CMBCTCQT của doanh nghiệp tại Việt Nam. Do đó, mô hình đề ra mang tính chất phù hợp với tình hình thực tế Việt Nam hiện nay và không có giả thuyết nào trong mô hình bị bác bỏ. Chương cuối cùng sẽ kết luận toàn bộ nội dung nghiên cứu, đưa ra kiến nghị về từng nhân tố, hạn chế của nghiên cứu và nêu ra hướng nghiên cứu sau này.
CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH