Từ 500 phiếu điều tra gửi đến NQT các cấp, tác giả nhận về 286 phiếu phản hồi (57,20%). Đểđảm bảo các dữ liệu sau khi nhập vào phần mềm được chính xác, không bị sai sót, thừa hoặc thiếu, tác giả đã sử dụng các phương pháp tần suất (frequencies table) và bảng phần trăm (percentage table) để “làm sạch” dữ liệu. Sau khi sàng lọc, có 232 phiếu sử dụng được. 54 phiếu không sử dụng được do thiếu nhiều dữ liệu, câu trả lời không hợp lý, các giá trị bị nhập sai, đối tượng trả lời cho biết DN không áp dụng KTQT. Số lượng 232 phiếu khảo sát sử dụng được đảm bảo đáp ứng ứng được yêu cầu về kích thước mẫu để có thể phân tích hồi quy, được đưa vào phân tích phần mềm SPSS 26.0 với quy trình thực hiện gồm các bước: (1) Thống kê mô tả mẫu; (2) Kiểm định độ tin cậy của thang đo; (3) Phân tích yếu tố khám phá; (4) Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.
3.4.2.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Về giới tính, do các DN nghiên cứu là các DN cơ khí nên có sự chênh lệch khá rõ về giới tính. Trong 232 phản hồi, có 193 NQT là nam (83,18%) và chỉ có 16,82% nữ.
Về kinh nghiệm công tác, đa số người được hỏi có kinh nghiệm công tác trên 10 năm (46,90%), số người được hỏi có kinh nghiệm công tác từ 5 - 10 năm chiếm 37,85% và chỉ có 15,25% trong số đó có kinh nghiệm công tác dưới 5 năm. Trên 60% có trình độ sau đại học và chỉ có 34,88% trình độ đại học.
Về nhóm tuổi, đối tượng tham gia khảo sát phần lớn là trên 30 tuổi. Số người tham gia trả lời dưới 30 chiếm không quá 10%.
Bảng 3.13. Mẫu nghiên cứu và tỷ lệ phản hồi của các nhóm đối tượng khảo sát Nhóm Số bảng câu hỏi Tỷ lệ % Đã gửi Nhận về Sử dụng Không sử dụng Nhận về/đã gửi Sử dụng/ đã gửi NT cấp cao 150 87 71 16 58% 47,33% NQT cấp trung gian 200 110 98 12 55% 49% NQT cấp cơ sở 150 89 63 26 59,33% 42% Tổng 500 286 232 54 57,2% 46,4% (Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)
3.4.2.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Để kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát, nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation). Hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến độc lập, biến phụ thuộc) có phù hợp không. Vì là nghiên cứu mới nên tiêu chuẩn kiểm định là hệ số Cronbach Alpha tối thiểu phải đạt 0,6 mới được xem là chấp nhận được (Hair và cộng sự, 2010). Tuy nhiên, Cronbach Alpha không cho biết nên giữ lại biến nào hoặc nên loại bỏ biến nào. Vì vậy, ngoài hệ số Cronbach Alpha, nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation). Hệ số này cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong yếu tố với các biến còn lại, đồng thời nó phản ánh mức độđóng góp vào giá trị khái niệm của yếu tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn đểđánh giá một biến có thực sựđóng góp giá trị vào yếu tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải > 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, tức là không phù hợp với mô hình nghiên cứu, nên được loại bỏ (Nunally và Burstein, 1994).
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho 5 biến độc lập (5 yếu tố: “Áp lực cạnh tranh”, “Sự tham gia của nhà quản trị”,“Quy trình công nghệ
sản xuất”, “Trình độ của nhân viên kế toán”, “Mức độ trang bị phương tiện hỗ trợ thu thập, xử lý, phân tích và cung cấp thông tin”) và biến phụ thuộc (“Áp dụng KTQT với việc RQĐ ngắn hạn”) trong mô hình nghiên cứuđều có Cronbach's Alpha > 0,8 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,5. Tất cả các chỉ sốđều lớn hơn mức tối thiểu đảm bảo tính hội tụ, độ tin cậy và tính phân biệt của các nhân tố nhưđề xuất của Hair và cộng sự (2010). Điều đó chứng tỏ thang đo lường cho các biến độc lập và biến phụ thuộc là rất tốt, các biến quan sát của từng nhóm yếu tố đưa vào rất phù hợp nên đều được đưa vào phân tích ở những bước tiếp theo (Kết quả phân tích được trình bày trong Phục lục 3.11). 3.4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá ((Exploratory Factor Analysis - EFA) là một kỹ thuật để giảm bớt dữ liệu, giúp “rút trích” từ các biến quan sát thành một hoặc một số biến tổng hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Một số tiêu chuẩn khi phân tích khám phá yếu tố là hệ số KMO tối thiểu 0,5; kiểm định Barlett có p-value nhỏ hơn 0,05 (Hair và cộng sự, 2006; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo kết quả phân tích từ dữ liệu, hệ số KMO khá cao (0,818 > 0,5) thể hiện tập dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích yếu tố, kiểm định Bartlett có p-value = 0.000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong yếu tố. Dựa vào bảng giá trị Eigenvalue (Phụ lục 3.11), những yếu tố có hệ số Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, cho nên mô hình giữ lại 5 yếu tố ứng với 5 biến độc lập (đúng như mô hình nghiên cứu đề xuất); Tổng phương sai trích 71,452%> 50% nên mô hình EFA là phù hợp. Các hệ số tải nhân tố (Factor loading)
đều lớn hơn 0,5 cho thấy các biến quan sát đều có ý nghĩa thống kê tốt và không có biến quan sát nào bị tải lên hai nhóm yếu tố. Như vậy, các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đề xuất đều thoả mãn điều kiện để được đưa vào phân tích ở các bước tiếp theo.
3.4.2.4. Kết quả phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Sau khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá (EFA), nghiên cứu thực hiện kiểm định các giả thuyết được đưa ra thông qua kiểm định tương quan và hồi qui bội. Trước khi kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội, tác giả đã xem xét mối tương quan giữa các biến trong mô hình bằng việc sử dụng hệ số Pearson’s Correlation để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập:“Áp lực cạnh tranh”(CTR), “Sự tham gia của nhà quản trị” (NQT), “Trình độ của nhân viên kế toán”(KTV), “Quy trình công nghệ
sản xuất” (QTR) và “Mức độ trang bị phương tiện hỗ trợ thu thập, xử lý, phân tích và cung cấp thông tin” (CNT) với biến phụ thuộc:“Áp dụng KTQT với việc RQĐ
ngắn hạn trong DN” (MAMD). Kết quả cho thấy biến phụ thuộc có tương quan với hầu hết các biến nghiên cứu khác và có hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê từ 0,146 đến 0,589 (Phụ lục 3.11).
Để tiến hành hồi quy, từ các biến quan sát, tác giả xác định các biến đại diện. Mỗi biến đại diện là trung bình của các biến quan sát của mỗi nhóm yếu tố. Kí hiệu biến phụ thuộc là MAMD, 5 biến độc lập là: CTR, NQT, KTV và QTR và CNT. Phương pháp phân tích hồi quy đa biến được sử dụng để ước lượng cho mô hình hồi quy tổng thể:
MAMD i = β1 + β2 CTR i + β3 NQT i + β4 KTV i + β5 QTR i + β6 CNT i + Ui (1)
Trong đó Ui là sai số ngẫu nhiên đại diện cho các yếu tố khác ngoài 5 yếu tố trên mà có ảnh hưởng đến “Áp dụng KTQT với việc RQĐ ngắn hạn trong DN”
(MAMD). Sau đó tác giả thực hiện kiểm định độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả trong Bảng 3.14.
Bảng 3.14. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,751a ,564 ,555 1,52791 2,077 a. Predictors: (Constant), CNT, CTR, QTR, KTV, NQT b. Dependent Variable: MAMD
ANOVA
Model Sum of
Squares Mean Square F sig
1 Regression 83,443 20,861 106,031 ,000b
Residual 44,660 ,197
Total 128,103
Dữ liệu ở Bảng 3.14 cho thấy mô hình nghiên cứu xây dựng là phù hợp với mức ý nghĩa 0,05. Bên cạnh đó, hệ số R2 điều chỉnh = 0,555 > 0.5 và thống kê F kiểm định độ phù hợp mô hình có Sig. = 0,000 < 0,05, điều đó cho thấy 5 biến độc lập đã giải thích được 55,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích hồi quy về các yếu tố tác động đến KTQT với việc RQĐ ngắn hạn trong các DNSX cơ khí Việt Nam như sau (Phụ lục 3.11):
Yếu tố“Sự tham gia của nhà quản trị” (NQT) và “Mức độ trang bị phương tiện hỗ trợ thu thập, xử lý, phân tích và cung cấp thông tin KTQT” (CNT) không có ý nghĩa thống kê do giá trị Sig. lần lượt là = 0,445 và 0,226 >> 0,05. Điều đó có nghĩa là 2 yếu tố này không có tác động đến “Áp dụng KTQT với việc RQĐ ngắn hạn trong DN”
(MAMD). Như vậy, giả thuyết H2và giả thuyết H5không được chấp nhận.
Ba yếu tố còn lại gồm:“Áp lực cạnh tranh”(CTR),“Trình độ của nhân viên kế
toán”(KTV) và “Qui trình công nghệ sản xuất” (QTR) đều có ý nghĩa thống kê với giá trị Sig. < 0.05, hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF) đều <2 nên có thể kết luận các yếu tố“Áp lực cạnh tranh, “Trình độ của nhân viên kế toán” và “Qui trình công nghệ sản xuất” đều có ảnh hưởng đến “Áp dụng KTQT với việc RQĐ ngắn hạn tại các DNSX cơ khí Việt Nam”. Do đó cácgiả thuyết H1, H3, H4 được chấp nhận.
Từ kết quả phân tích, mô hình hồi quy mẫu thu được (với phần dư ei là ước lượng của Ui):
MAMD i = 0,547 + 0,339 CTR i + 0,166 KTV i + 0,372 QTR i (1) Trong đó:
MAMD: Áp dụng KTQT với việc ra quyết định ngắn hạn CTR: Áp lực cạnh tranh
KTV: Trình độ của nhân viên kế toán QTR: Quy trình công nghệ