KTQĐ Correlation Coefficient .345 ** .771** .240** .147** .389** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,003 ,000 N 213 213 213 397 213 ĐGHĐ Correlation Coefficient .818 ** .324** .276** .114* .281** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,024 ,000 N 213 213 213 392 213 KTDT Correlation Coefficient .261 ** .145* .805** ,071 .339** Sig. (2-tailed) ,000 ,035 ,000 ,152 ,000 N 213 213 213 407 213 KTQTCL Correlation Coefficient .192 ** .276** .317** .330** .866** Sig. (2-tailed) ,005 ,000 ,000 ,000 ,000 N 213 213 213 268 213 HTSX Correlation Coefficient .200 ** .158* .189** ,002 .202** Sig. (2-tailed) ,003 ,021 ,006 ,970 ,003 N 213 213 213 403 213
Các giả thuyết (23) còn lại để kiểm định tiếp được chia thành 4 nhóm bao gồm:
Các giả thuyết nhóm 1:
Giả thuyết H1-1: Tồn tại tương quan tích cực giữa Áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-2: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-3: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-4: Tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT đến KTQT với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-5: Tồn tại tương quan tích cực giữa Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Các giả thuyết nhóm 2:
Giả thuyết H1-6: Tồn tại tương quan tích cực giữa Áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-7: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-8: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-9: Tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT đến KTQT với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-10: Tồn tại tương quan tích cực giữa Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Các giả thuyết nhóm 3:
Giả thuyết H1-11: Tồn tại tương quan tích cực giữa Áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các loại dự toán.
Giả thuyết H1-12: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với mức độ sử dụng các loại dự toán.
Giả thuyết H1-13: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với mức độ sử dụng các loại dự toán.
Giả thuyết H1-15: Tồn tại tương quan tích cực giữa Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với mức độ sử dụng các loại dự toán.
Các giả thuyết nhóm 4:
Giả thuyết H1-16: Tồn tại tương quan tích cực giữa Áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các kỹ thuật KTQTCL.
Giả thuyết H1-17: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với các kỹ thuật KTQTCL.
Giả thuyết H1-18: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với các kỹ thuật KTQTCL.
Giả thuyết H1-19: Tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT đến KTQT với các kỹ thuật KTQTCL.
Giả thuyết H1-20: Tồn tại tương quan tích cực giữa Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với các kỹ thuật KTQTCL.
Các giả thuyết nhóm 5:
Giả thuyết H1-21: Tồn tại tương quan tích cực giữa Áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng một số kỹ thuật hỗ trợ sản xuất.
Giả thuyết H1-22: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với các kỹ thuật sử dụng trong sản xuất.
Giả thuyết H1-23: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với các kỹ thuật sử dụng trong sản xuất.
Giả thuyết H1-25: Tồn tại tương quan tích cực giữa Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với các kỹ thuật sử dụng trong sản xuất.
Để kiểm định mối quan hệ giữa các giả thuyết còn lại, luận án sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong 4 nhóm trên. Tuy nhiên, một trong những giả định của mô hình hồi quy tuyến tính là mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính. Do vậy, để hồi quy tuyến tính là một mô hình hợp lệ, dữ liệu quan sát phải có mối quan hệ tuyến tính. Cách xử lý để đạt được yêu cầu này trước khi phân tích hồi quy tuyến tính là chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng phép biến đổi logarit (Berry & Feldman, 1985). Chuyển đổi dữ liệu sang logarit là một cách thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính theo cách tuyến tính (Andy, 2013). Vì vậy, trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính cần phải chuyển đổi dữ liệu. Sử dụng phương pháp tính logarit để được các biến liên tục phục vụ cho phân tích hồi quy tuyến tính. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Sử dụng phương pháp Enter để phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá tác động của các biến độc lập đến việc sử dụng KTQT trong các DN.
Mô hình đầu tiên kiểm định các giả thuyết nhóm 1 để đánh giá tác động của áp lực cạnh tranh, mức độ phân quyền, tình trạng áp dụng CNTT, mức độ quan tâm của NQT đến KTQT và trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán đến biến phụ thuộc là các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính thu được kết quả như sau: Bảng tóm tắt mô hình Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .948a .899 .897 .29346 2.107 a. Predictors: (Constant), TĐKT, PQ, CTR, CNTT, NQT b. Dependent Variable: KTQĐ
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,897 cho thấy các biến độc lập ảnh hưởng đến 89,7% sự thay đổi của biến phụ thuộc. 10,3% còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin-Watson = 2,107 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 158.656 5 31.731 368.470 .000b
Residual 17.826 207 .086 Total 176.483 212
a. Dependent Variable: KTQĐ
b. Predictors: (Constant), TĐKT, PQ, CTR, CNTT, NQT
Bảng ANOVA cho Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng Coefficients cho thấy hệ số VIF nhỏ hơn 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, biến sự quan tâm của NQT cấp cao đến KTQT (NQT) có sig > 0,05 nên kết quả phân tích không có ý nghĩa. Biến sự quan tâm của NQT cấp cao đến KTQT bị loại ra khỏi mô hình. Giả thuyết H1-4: “Tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT đến KTQT với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -3.200 .266 -12.011 .000 CTR 2.002 .147 .302 13.627 .000 .997 1.003 PQ 5.511 .144 .858 38.365 .000 .975 1.026 CNTT 1.534 .158 .216 9.692 .000 .981 1.019 NQT .425 .293 .033 1.453 .148 .953 1.050 TĐKT 1.196 .142 .187 8.415 .000 .992 1.008 a. Dependent Variable: KTQĐ
Giả thuyết H0-4: Không tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT
đến KTQT với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Sau khi loại bỏ biến Sự quan tâm của NQT cấp cao đến KTQT ra khỏi mô hình, tiến hành phân tích lại lần 2 thu được kết quả sau:
Bảng tóm tắt mô hình: Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .948a .898 .896 .29424 2.088 a. Predictors: (Constant), TĐKT, PQ, CTR, CNTT b. Dependent Variable: KTQĐ
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,896 cho thấy các biến độc lập ảnh hưởng đến 89,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. 10,4% còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin-Watson = 2,088 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 158.475 4 39.619 457.616 .000b
Residual 18.008 208 .087 Total 176.483 212
a. Dependent Variable: KTQĐ
b. Predictors: (Constant), TĐKT, PQ, CTR, CNTT
Bảng ANOVA cho Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -1.0274 4.7041 3.1221 .86459 213 Residual -.58623 2.02742 .00000 .29145 213 Std. Predicted Value -4.799 1.830 .000 1.000 213 Std. Residual -1.992 6.890 .000 .991 213 a. Dependent Variable: KTQĐ
Bảng thống kê phần dư cho thấy phần dư có giá trị trung bình (mean) = 0 và độ lệch chuẩn SD = 0,291. Biểu đồ phân bố phần dư (phụ lục 6.1) có dạng hình chuông đều hai bên, phần dư tiêu chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 và SD = 0,991 gần bằng 1. Như vậy giảđịnh phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -2.910 .177 -16.421 .000 CTR 2.013 .147 .303 13.682 .000 .999 1.001 PQ 5.543 .142 .864 38.972 .000 .999 1.001 CNTT 1.564 .157 .220 9.942 .000 .998 1.002 TĐKT 1.212 .142 .189 8.536 .000 .998 1.002 a. Dependent Variable: KTQĐ
Bảng Coefficients cho thấy hệ số VIF < 2,0 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến còn lại trong mô hình đều có giá trị sig. < 0,05 nên kết quả phân tích có ý nghĩa thống kê, các giả thuyết sau được chấp nhận.
Giả thuyết H1-1: Tồn tại tương quan tích cực giữa áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-2: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-3: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Giả thuyết H1-5: Tồn tại tương quan tích cực giữa trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với mức độ sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định.
Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa beta, mức độ tác động của phân quyền ảnh hưởng rất mạnh đến biến phụ thuộc so với tác động của biến còn lại. Nói cách khác, nếu mức độ phân quyền trong DN tăng thêm 1 điểm thì mức độ sử dụng các kỹ thuật phân tích thông tin để hỗ trợ ra quyết định tăng thêm 0,864 điểm. Áp lực cạnh tranh trên thị trường tăng 1 điểm sẽ làm cho mức độ sử dụng các kỹ thuật phân tích thông tin để ra quyết định tăng 0,303 điểm. Tình trạng áp dụng CNTT trong DN tăng 1 điểm sẽ làm cho mức độ sử dụng các kỹ thuật phân tích thông tin để hỗ trợ ra quyết định tăng thêm 0,220 điểm. Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán có tác động yếu nhất đến biến phụ thuộc. Trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán tăng 1 điểm sẽ chỉ làm cho mức độ sử dụng các kỹ thuật phân tích thông tin để hỗ trợ ra quyết định tăng 0,189 điểm.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa phản ánh mối quan hệ của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong trường hợp này được viết như sau:
YKTQĐ = 0,864PQ + 0,303CTR + 0,220CNTT + 0,189TĐKT Trong đó:
YKTQĐ: Mức độ sử dụng các kỹ thuật phân tích thông tin để ra quyết định PQ: Mức độ phân quyền quản trị trong DN
CTR: Áp lực cạnh tranh trên thị trường. CNTT: Tình trạng áp dụng CNTT trong DN
Mô hình 2
Mô hình 2 kiểm định các giả thuyếtnhóm 2 sau:
Các giả thuyết nhóm 2:
Giả thuyết H1-6: Tồn tại tương quan tích cực giữa áp lực cạnh tranh trên thị trường với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-7: Tồn tại tương quan tích cực giữa mức độ phân quyền trong DN với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-8: Tồn tại tương quan tích cực giữa tình trạng áp dụng CNTT trong DN với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-9: Tồn tại tương quan tích cực giữa sự quan tâm của NQT đến KTQT với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Giả thuyết H1-10: Tồn tại tương quan tích cực giữa trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán với mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động.
Kết quả thu được như sau:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 2 .949a .900 .898 .31646 2.050 a. Predictors: (Constant), TĐKT, PQ, CTR, CNTT, NQT b. Dependent Variable: ĐGHĐ
Bảng tóm tắt mô hình cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,898 cho thấy các biến độc lập ảnh hưởng đến 89,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại 10,2% còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin-Watson = 2,050 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 186.502 5 37.300 372.461 .000b
Residual 20.730 207 .100 Total 207.232 212
a. Dependent Variable: ĐGHĐ
Bảng ANOVA cho Sig = 0,000 < 0,05 như vậy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -.4327 4.3392 3.0493 .93794 213 Residual -.61711 1.45210 .00000 .31270 213 Std. Predicted Value -3.712 1.375 .000 1.000 213 Std. Residual -1.950 4.589 .000 .988 213 a. Dependent Variable: ĐGHĐ
Bảng thống kê phần dư cho thấy phần dư có giá trị trung bình (mean) = 0 và độ lệch chuẩn SD = 0,313. Biểu đồ phân bố phần dư (phụ lục 6.2) có dạng hình chuông gần đều hai bên, phần dư tiêu chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 và SD = 0,988 gần bằng 1. Như vậy giảđịnh phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Bảng hệ số Coefficients cho thấy hệ số VIF của biến độc lập nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trị sig của các biến trong bảng nhỏ hơn 0,05 nên kết quả phân tích có ý nghĩa thống kê, các biến độc lập đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc và không bị loại ra khỏi mô hình. Tất cả các giả thuyết nhóm 2 được chấp nhận. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -4.083 .287 -14.215 .000 CTR 5.928 .158 .824 37.409 .000 .997 1.003 PQ 2.577 .155 .370 16.636 .000 .975 1.026 CNTT 2.111 .171 .274 12.368 .000 .981 1.019 NQT .630 .315 .045 1.998 .047 .953 1.050 TĐKT .727 .153 .105 4.748 .000 .992 1.008 a. Dependent Variable: ĐGHĐ
Hệ số beta chuẩn hóa cho thấy biến áp lực cạnh tranh trên thị trường (CTR) ảnh hưởng mạnh đến tình trạng áp dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động trong DN. Áp lực cạnh tranh trên thị trường tăng 1 điểm làm cho mức độ sử dụng các chỉ tiêu đánh giá hoạt động tăng 0,824 điểm. Đây là kết quả hợp lý vì áp lực cạnh tranh gia tăng, đòi hỏi các NQT cần phải thận trọng trong việc ra quyết định, do vậy họ cần phải sử dụng các công cụ hỗ trợ quá trình ra quyết định nhiều hơn. Yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ hai trong mô hình là mức độ phân quyền trong DN. Phân quyền có