7. Cấu trúc đề tài
3.3. PHÂN TỐ NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
3.3.1. Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
Kết quả hệ số KMO bằng 0.685 thỏa mãn điều kiện KMO phải nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, do đó, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Bảng 3.7. Kiểm định KMO và Bartlett đối với các biến độc lập
Hệ số KMO .685
Kiểm định Barlett
Giá trị Chi bình phương
xấp xỉ 1246.200
df 136
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Kiểm định Bartlett cho Sig. = 0.000 nhỏ hơn 0.05, có ý nghĩa về mặt thống kê, cho thấy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa điều kiện để phân tích nhân tố.
Bảng 3.8. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố
Nhân tố
Eigenvalues khởi tạo Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Tổng cộng % của phương sai % tích lũy Tổng cộng % của phương sai % tích lũy Tổng cộng % của phương sai % tích lũy 1 4.771 28.066 28.066 4.771 28.066 28.066 3.277 19.276 19.276 2 2.553 15.017 43.083 2.553 15.017 43.083 2.560 15.059 34.335 3 2.326 13.685 56.767 2.326 13.685 56.767 2.324 13.671 48.006 4 1.727 10.160 66.927 1.727 10.160 66.927 2.267 13.336 61.342 5 1.285 7.560 74.488 1.285 7.560 74.488 2.235 13.145 74.488
60 6 .790 4.647 79.134 7 .722 4.245 83.380 8 .583 3.430 86.809 9 .452 2.661 89.470 10 .376 2.214 91.685 11 .336 1.976 93.661 12 .277 1.632 95.293 13 .246 1.446 96.740 14 .175 1.027 97.766 15 .161 .946 98.712 16 .122 .718 99.430 17 .097 .570 100.000
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Giá trị của tổng phương sai trích tích lũy là 74.488% lớn hơn 50%, tức là khả năng sử dụng 05 nhân tố này để giải thích cho các biến quan sát ban đầu là 74.488%. Điều này chứng tỏ các thang đo này giải thích tương đối tốt cho các khái niệmnghiên cứu. Có 05 nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Đây là 05 nhân tố có được từ kết quả của phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 3.9. Ma trận xoay nhân tố Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 NT1 .884 NT2 .849
61 NT4 .847 NT3 .806 PQ1 .914 PQ2 .864 PQ3 .782 VH1 .925 VH2 .845 VH3 .760 HT1 .864 HT3 .807 HT2 .756 TD3 .779 TD4 .736 TD1 .720 TD2 .674
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
3.3.2. Kết quả phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Kết quả EFA đối với biến phụ thuộc hội tụ về 01 nhân tố, hệ số tải nhân tố có trọng số lớn hơn 0.5. Kết quả hệ số KMO bằng 0.754 thỏa mãn điều kiện KMO phải nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1. Kiểm định Bartlett cho Sig. =
62
0.000 nhỏ hơn 0,05 có ý nghĩa về mặt thống kê. Giá trị của tổng phương sai trích tích lũy là 68.630% lớn hơn 50%.
Bảng 3.10. Kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett đối với biến phụ thuộc
Hệ số KMO .754
Kiểm định Barlett
Giá trị Chi bình phương xấp
xỉ 576.575
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Có 01 nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Đây là 01 nhân tố có được từ kết quả của phân tích nhân tố khám phá.
Như vậy, qua kiểm định chất lượng thang đo và các kiểm định của mô hình EFA, nhận diện có 05 thang đo đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến việc vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định và 01 thang đo đại diện cho việc mức độ vận dụng KTQT.
3.4. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Mục đích phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải tương quan.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích tương quan
M_KTQT M_PQ M_NT M_TD M_HT M_VH M_KTQT Hệ số tương quan Pearson 1 .418** .407** .391** .373** .484** Giá trị Sig .000 .000 .000 .000 .000 N 126 126 126 126 126 126 M_PQ Hệ số tương quan Pearson .418** 1 .321** .222* -.055 .349**
63 Giá trị Sig .000 .000 .013 .540 .000 N 126 126 126 126 126 126 M_NT Hệ số tương quan Pearson .407** .321** 1 .184* .216* .156 Giá trị Sig .000 .000 .039 .015 .080 N 126 126 126 126 126 126 M_TD Hệ số tương quan Pearson .391** .222* .184* 1 .176* .240** Giá trị Sig .000 .013 .039 .048 .007 N 126 126 126 126 126 126 M_HT Hệ số tương quan Pearson .373** -.055 .216* .176* 1 .151 Giá trị Sig .000 .540 .015 .048 .091 N 126 126 126 126 126 126 M_VH Hệ số tương quan Pearson .484** .349** .156 .240** .151 1 Giá trị Sig .000 .000 .080 .007 .091 N 126 126 126 126 126 126
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Từ Bảng trên, có thể thấy, giá trị Sig của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc đều bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05, nghĩa là biến phụ thuộc “Mức độ vận dụng KTQT” có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập “Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viênkế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức”. Hệ số tương quan giữa “Mức độ vận dụng KTQT” và “Văn hóa tổ chức” là lớn nhất, đạt 0.484 và Hệ số tương quan giữa “Mức độ vận dụng KTQT” và “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo” là nhỏ nhất, đạt 0.373.
Tiếp theo, tác giả đưa tất cả các biến vào phương trình hồi quy tuyến tính bội để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
64
3.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Bảng 3.12. Kiểm định hệ số hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std, Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) .799 .248 3.222 .002 M_PQ .148 .049 .228 3.046 .003 .763 1.310 M_NT .139 .051 .197 2.753 .007 .837 1.195 M_TD .165 .061 .188 2.710 .008 .890 1.124 M_HT .177 .046 .267 3.852 .000 .889 1.125 M_VH .230 .057 .289 4.030 .000 .831 1.204
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 thì hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, tức là chấp nhận giả thuyết đã đề xuất đã đề xuất trong mô hình ban đầu. Trong bảng trên, cột mức ý nghĩa (Sig.) cho thấy các biến “Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viên kế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức” đều có Sig. nhỏ hơn 0.05. Do đó, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại bỏ.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta sử dụng giá trị VIF, với các đề tài nghiên cứu có mô hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ không có đa cộng tuyến, trường hợp hệ số này lớn hơn hoặc bằng 2, khả năng cao đang có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Từ Bảng trên, có thể thấy hệ số VIF nhỏ hơn 2 do vậy không có đa cộng tuyến xảy ra.
65 Bảng 3.13. Bảng tóm tắt mô hình Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị Durbin- Watson
1 .699a .488 .467 .34444 1.590
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Adjusted R Square hay còn gọi là R bình phương hiệu chỉnh, phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong Bảng 3.13, R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0.467. Như vậy, 46,7% sự thay đổi vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định được giải thích bởi 05 biến độc lập (“Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viênkế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức”) của mô hình.
Giá trị Durbin - Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Từ Bảng trên, ta thấy giá trị Durbin - Watson của mô hình đạt 1.590, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, như vậy, không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Bảng 3.14. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng các bình
phương df
Trung bình
bình phương F Sig,
66
Phần dư 14.237 120 .119
Tổng 27.815 125
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm SPPS)
Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không.
Từ Bảng trên phân tích ANOVA bên trên, Sig. đạt giá trị 0.00 < 0.01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
3.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ HỒI QUY
Dựa vào Bảng 3.13 nêu trên, các yếu tố “Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viên kế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức”có Sig.<0.05 nên các yếu tố này tương quan ý nghĩa với “Mức độ vận dụng KTQT” với độ tin cậy 95%.
Qua kết quả chạy hồi quy ta rút ra được phương trình chuẩn hóa như sau:
KTQT = 0.228*PQ + 0.289*VH + 0.188*TD+ 0.267*HT + 0.197*NT
Trong đó:
KTQT: Mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định.
PQ: Mức độ phân quyền
VH: Văn hóa tổ chức
TD: Trình độ của nhân viênkế toán
HT: Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo
NT: Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo Hay cụ thể hơn:
67
Mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định= 0.228* (Mức độ phân quyền) + 0.289* (Văn hóa tổ chức) + 0.188*
(Trình độ của nhân viên kế toán) + 0.267* (Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo) + 0.197* (Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo)
Thông qua phân tích hồi quy, kết quả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định gồm 05 yếu tố, đó là các yếu tố “Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viên kế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức”. Trong đó yếu tố “Văn hóa tổ chức” là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất với chỉ số β = 0.289 và yếu tố “Trình độ của nhân viên kế toán” là yếu tố ảnh hưởng ít nhất với hệ số β = 0.188. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các nhân tố xem xét đều có ảnh hưởng dương và mức độ ảnh hưởng không chênh lệch nhiều đối với mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Đồng thời, mô hình hồi quy có thể giải thích được 46,7% sự biến thiên của mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định.
Kết luận Chương 3
Trong Chương 3, tác giả trình bày các kết quả phân tích định lượng từ kiểm định độ tin cậy của thang đó, phương pháp phân tích nhân tố và phân tích hồi quy. Kết quả phân tích như sau:
Kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy có không có biến quan sát nào bị loại bỏ khỏi mô hình. Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá cho thấy các thang đo giảithích tốt cho các khái niệm nghiên cứu đã nêu, không có bất kỳ biến quan sát nào bị loại. Các thang đo hội tụ về 05 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc, đồng thời có sự phân biệt giữa các nhân tố với nhau. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu của mô hình hồi quy cho thấy tất cảcác biến đều phù hợp với mô hình nghiên cứu đề xuất. Qua đó rút ra được 05 yếu tố
68
tác động đến mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Đó là các yếu tố “Mức độ phân quyền”, “Nhận thức về KTQT của Ban lãnh đạo”, “Trình độ của nhân viên kế toán”, “Sự hỗ trợ của ban lãnh đạo”, “Văn hóa tổ chức”. Các yếu tố này đều tác động tích cực đến mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Trong đó yếu tố “Văn hóa tổ chức” ảnh hưởng nhiều nhất. Mô hình hồi quy có R2 hiệu chỉnh là 0.467. Như vậy, 46,7% sự thay đổi Mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định được giải thích bởi 05 biến độc lập nêu trên.
69
CHƯƠNG 4
HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Dựa vào kết quả nghiên cứu ở Chương 3, trong chương 4 này, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách nhằm gia tăng mức độ vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Ngoài ra, tác giả còn trình bày những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.Các nội dung trình bày của chương: Kết quả nghiên cứu; Hàm ý chính sách; Đánh giá những đóng góp và hạn chế của nghiên cứu.
4.1. HÀM Ý CHÍNH SÁCH TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thứ nhất, nâng cao nhận thức về KTQT ban lãnh đạo. Nhận thức của ban lãnh đạo về vai trò của kế toán quản trị đóng vai trò quan trọng trong việc vận dụng kế toán quản trị trong các tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Các nhà lãnh đạo cần phải hiểu được kế toán quản trị có vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định để tổ chức, đơn vị hoạt động một cách thành công, hiệu quả. Khi thay đổi được nhận thức của các nhà quản trị để họ thấy được kế toán quản trị quan trọng như thế nào thì kế toán quản trị mới có khả năng phát triển. Do đó, nhận thức của nhà quản trị cần phải được thay đổi từ sớm, đòi hỏi về kế toán quản trị khi đó sẽ là áp lực buộc các nhà quản trị cải thiện trình độ quản lý và thay đổi nhận thức về tính hữu ích của các công cụ kỹ thuật KTQT. Việc thường xuyên tham dự các hội nghị, chương trình, chuyên đề về quản lý, điều hành sẽ giúp ban lãnh đạo nâng cao vốn hiểu biết về kế toán quản trị, các đơn vị, tổ chức vận dụng KTQT đi đến thành công sẽ có sự tương tác với các đơn vị, tổ chức khác, là đòn bẩy kích thích các tổ chức vận dụng KTQT. Vì vậy, ban lãnh đạo cần sớm trang bị kiến thức về KTQT cho bản thân mình. Điều đó, giúp họ nhận biết được tầm quan trọng của KTQT trong việc hoạch định chính sách, lập dự toán ngân
70
sách, hỗ trợ ra quyết định nhằm tăng khả năng quản trị cho tổ chức để từ đó tăng hiệu quả quản lý. Ngoài ra, việc tham gia các khóa đào tạo về kế toán quản trị cho ban lãnh đạo cũng là một cách để ban lãnh đạo hiểu và thay đổi nhận thức về lĩnh vực này. Bên cạnh đó, thông qua việc kết nối và mời các chuyên gia nước ngoài có kinh nghiệm về lĩnh vực KTQT giữa các đơn vị, tổ chức cùng ngành để truyền đạt kinh nghiệm thực tế về bài học KTQT cho các nhà quản lý nâng cao kiến thức.
Thứ hai, tăng cường sự hỗ trợ của ban lãnh đạo trong quá trình vận dụng kế toán quản lý. Việc đảm bảo vấn đề tài chính và nhân sự cho việc xây dựng hệ thống thông tin kế toán mang lại hiệu quả cao luôn là một bài toán khó. Do đó, các đơn vị nên thiết lập một ban/tổ phụ trách vận dụng kế toán quan trị, nhà lãnh đạo cần lựa chọn những nhân sự có chuyên môn, kinh nghiệm về kế toán quản trị, công nghệ thông tin. Tạo điều kiện về thời gian hợp lý cho các thành viên trong ban/tổ. Bên cạnh đó, nhà lãnh đạo cần phải có kế hoạch tài chính cho quá trình vận dụng kế toán quản trị phù hợp.
Thứ ba, mức độ phân quyền là nhân tố tác động đến việc vận dụng KTQT tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Định. Các đơn vị cần thay đổi cách thức quản lý, phân quyền quản lý trong tổ chức. Có sự phân cấp, phần quyền quản lý thì trách nhiệm của từng cá nhân mới rõ ràng, hiệu quả công việc cao. Từ đó, tận dụng được những điểm mạnh, điểm yếu của