M Ở ĐẦ U
2.4.NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
6. Tổng quan tài liệu nghiên cứ u
2.4.NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
2.4.1. Thảo luận nhóm
Dựa vào các tài liệu tham khảo để thiết kế bảng câu hỏi sơ bộ sau đó phỏng vấn chuyên gia, bên cạnh đó còn thông qua ý kiến của giáo viên hướng dẫn nhằm thu thập thêm thông tin và kiểm tra tính xác thực của bảng câu hỏi, điều chỉnh những câu hỏi còn gây khó hiểu cho người trả lời.
Nhằm kiểm tra tính dễ hiểu của các câu hỏi bảng câu hỏi này được phát thử cho 15 người để kiểm tra lần nữa từ ngữ, ý nghĩa các câu hỏi.
2.4.2. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi được phát triển dựa trên các nghiên cứu trước đây của Chenhall và Langfield-Smith (1998), Joshi (2001), O’Conner và cộng sự (2004), Wu và cộng sự (2007), Kamilah Ahmad (2012), Đoàn Ngọc Phi Anh (2012. Bảng câu hỏi gồm 3 phần (xem ở Phụ lục): Phần 1: thông tin Doanh nghiệp, Phần 2: mức độ vận dụng KTQT, Phần 3: các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ vận dụng KTQT.
Các thang đo được sử dụng trong bài là thang đo danh nghĩa và thang đo thứ bậc. Thang đo danh nghĩa dùng để đánh giá về thông tin của DN Thang đo thứ bậc với việc sử dụng thang điểm Likert-5 dùng để đánh giá mức độ vận dụng KTQT trong DN và các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ vận dụng KTQT trong DN đó.
2.5. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 2.5.1. Thu thập dữ liệu
Với mục đích lấy mẫu, nghiên cứu này sẽ tập trung vào các DNVVN trên địa bàn thành phố Đà Nẵng.
Theo như định nghĩa ở mục 2.1.1, DNVVN bao gồm DN siêu nhỏ, nhỏ và vừa. Tuy nhiên, KTQT chỉ có thể được áp dụng trong các DN nhỏ và vừa. Theo Hoque (2004), DN siêu nhỏ hầu như ít có nhu cầu thực sự về hệ thống
KTQT, Nayak và Greenfield (1994) cho rằng các DN siêu nhỏ sẽ không có đội ngũ kế toán nội bộ có trình độ và không đủ nguồn lực để sử dụng hệ thống KTQT này. Do đó, để có được nghiên cứu về mức độ vận dụng KTQT trong các DNVVN, nghiên cứu sẽ loại trừ các DN siêu nhỏ (DN có tổng nguồn vốn dưới 1 tỷ đồng hoặc ít hơn 10 nhân viên) mà chỉ tập trung vào các DN vừa và nhỏ trên địa bàn Đà Nẵng.
Dữ liệu được thu thập dựa trên phương pháp phỏng vấn trực tiếp qua sự giới thiệu của bạn bè và thông qua bảng câu hỏi với đối tượng trả lời là kế toán trưởng/phó, hoặc kế toán tổng hợp ở 165 DNVVN trên địa bàn thành phố Đà Nẵng.
Bảng 2.5. Thống kê số lượng DN khảo sát theo các tiêu thức khác nhau
Đặc tính phân loại Số DN khảo sát (đơn vị) Tỷ lệ (%) Sản xuất 94 56.97 Thương mại và dịch vụ 42 25.45 Lĩnh vực khác 28 17.58 Lĩnh vực hoạt động Tổng cộng 165 100 DN nhỏ 77 46.67 DN vừa 88 53.33 Quy mô DN Tổng cộng 165 100 (Nguồn: Tổng hợp từ số liệu khảo sát) 2.5.2. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Sau khi thu thập, toàn bộ các bảng câu hỏi được xem xét và loại đi những bảng không đạt yêu cầu. Dữ liệu thu thập sẽ được mã hóa, nhập liệu, và xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 và Excel.
a. Phương pháp thống kê mô tả
Các dữ liệu thu thập trong nghiên cứu được sử dụng để thực hiện thống kê mô tả về các công cụ KTQT được vận dụng và mức độ vận dụng các công
cụ này như thế nào. Kiểm định T-test được sử dụng để kiểm định sự khác biệt trong việc vận dụng và mức độ vận dụng các công cụ KTQT theo các tiêu thức khác nhau. Kết quả này sẽ sẽ trả lời cho câu hỏi 1 “Những công cụ KTQT nào được áp dụng? Mức độ vận dụng các công cụ KTQT trong DNVVN trên địa bàn thành phố Đà Nẵng như thế nào?”
- Đánh giá về mức độ vận dụng:
+ Theo quy mô DN: sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đo Likert 5 với mức độ từ 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định đánh giá công cụ KTQT nào có mức độ vận dụng cao, công cụ KTQT nào ít được vận dụng ở 2 nhóm DN vừa và DN nhỏ.
+ Theo lĩnh vực hoạt động: sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đo Likert 5 với mức độ từ 1 đến 5) để đánh giá công cụ KTQT nào có mức độ vận dụng cao, công cụ KTQT nào ít được vận dụng ở các nhóm tương ứng. Để phù hợp với mục đích nghiên cứu, nghiên cứu sẽ kiểm định theo 2 nhóm lĩnh vực: sản xuất và thương mại dịch vụ.
+ Theo đặc tính công cụ KTQT: sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đo Likert 5 với mức độ từ 1 đến 5) để đánh giá công cụ KTQT nào có mức độ vận dụng cao, công cụ KTQT nào ít được vận dụng ở các nhóm tương ứng. Để phù hợp với mục đích nghiên cứu, nghiên cứu sẽ kiểm định theo hai nhóm đặc tính công cụ KTQT: KTQT truyền thống và KTQT hiện đại.
- Kiểm định giả thuyết
• H1: Mức độ vận dụng KTQT trong các DN vừa cao hơn các DN nhỏ Nghiên cứu sử dụng kiểm định Independent T-test để kiểm định giả thuyết này. Để kiểm định giả thiết H1, nghiên cứu sử dụng kiểm định 2 bước
+ Bước 1: Kiểm định 2 phía:
H1: µ1 ≠µ2 : Có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của hai nhóm DN) - Nếu p-value (hay sig) < mức ý nghĩa α=0.05, kết luận rằng với độ tin cậy (1- α), có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, có nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa giá trị trung bình của hai nhóm DN.
- Nếu p-value (hay sig) ≥ α, kết luận rằng với độ tin cậy (1- α), chưa có đủ cơ sở (bằng chứng) thống kê để bác bỏ giả thiết H0, do đó, đối với mẫu nghiên cứu này, chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của hai nhóm.
Khi giả thiết H1được chấp nhận, tiến hành kiểm định giả thiết ở bước 2:
+ Bước 2: Kiểm định phía trái:
H0: µ1 ≥ µ2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (DN vừa) lớn hơn hoặc bằng giá trị trung bình của nhóm thứ hai (DN nhỏ)
H1: µ1 < µ2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (DN vừa) nhỏ hơn giá trị trung bình của nhóm thứ hai (DN nhỏ)
Căn cứ vào giá trị trung bình của các mẫu để kết luận: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ Nếu sig < mức ý nghĩa α= 0.05 và giá trị trung bình nhóm 1 < giá trị trung bình nhóm 2 => ta kết luận giá trị trung bình của nhóm 1 nhỏ hơn giá trị trung bình nhóm 2
+ Nếu sig < mức ý nghĩa α= 0.05 và giá trị trung bình nhóm 1 > giá trị trung bình nhóm 2 => ta kết luận giá trị trung bình của nhóm 1 lớn hơn giá trị trung bình nhóm 2
• H2: Mức độ vận dụng KTQT trong DN sản xuất cao hơn các DN thương mại dịch vụ
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Independent T-test để kiểm định giả thuyết này. Tương tự như kiểm định giả thiết H1.
b. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Kiểm định Crobach’s Alpha là một kiểm định cho phép đánh giá mức độ chặt chẽ của việc thiết lập một biến tổng hợp (nhân tố) trên cơ sở nhiều biến đơn (biến quan sát). Phương pháp này cho phép đánh giá tính nhất quán của các biến quan sát (biến đơn), nghĩa là xem xét các biến quan sát (biến đơn) có đủ tin cậy đểđại diện, và đo lường cho biến tổng hợp (nhân tố) hay không, nó cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Tuy nhiên, Cronbach’s alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 gần đến 1 là thang đo tốt, từ 07 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)
Đối với nghiên cứu này cả 4 nhân tố (biến tổng hợp) đều cần kiểm định độ tin cậy của thang đo bởi 4 nhân tố đều được đo lường bằng một tập biến quan sát (cạnh tranh được đo bằng 7 biến quan sát, phân cấp quản lý được đo bằng 5 biến quan sát, trình độ của đối tượng có liên quan đến hoạt động KTQT được đo bằng 3 quan sát, ứng dụng CNTT trong quản lý điều hành được đo bằng 3 quan sát).
c. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố EFA được sử dụng khi mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tổng hợp (nhân tố) là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thế nào,
làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở.
Kiểm tra điều kiện để phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- Kích thước mẫu
Để sử dụng EFA chúng ta cần kích thước mẫu lớn.Vấn đề xác định kích thước mẫu phù hợp là vấn đề phức tạp. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair (2006)cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 mẫu, tốt hơn là 100 mẫu và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là tỷ lệ 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát. Trong nghiên cứu này có 165 quan sát cho 18 biến đo lường nên kích thước mẫu đảm bảo phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
- Mức độ quan hệ giữa các biến đo lường
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) dựa trên cơ sở mối quan hệ giữa các biến đo lường. Vì vậy, trước khi quyết định sử dụng EFA chúng ta cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường. Có hai tiêu chí được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến, đó là Kiểm định Bartlett và Kiểm định KMO.
+ Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
+ Kiểm định KMO: KMO (Keiser Meyer Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị của KMO nằm trong khoảng 0.5 - 1 là một điều kiện đủđể phân tích nhân tố.
Nếu đại lượng KMO nằm trong khoảng 0.5 - 1 và kiểm định Bartlett cho giá trị Sig <α = 0.05 thì việc phân tích nhân tố được xem là phù hợp.
d. Phân tích tương quan (Pearson)
Ma trận này cho biết tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều cao thì có thể đưa các biến độc lập vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau cũng cao thì có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bội (có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến). Do vậy, nghiên cứu cần phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập trong mô hình xây dựng được (kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình). Khi hệ số tương quan tiến đền gần tới 1 thì nó thể hiện mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ.
e. Phân tích hồi quy bội
Để trả lời cho câu hỏi 2: Những nhân tố ảnh hưởng đến mức độ vận dụng KTQT trong DNVVN trên địa bàn thành phốĐà Nẵng? Nghiên cứu tiến hành kiểm định các giả thuyết H3, H4, H5, H6.
H3: Cạnh tranh sẽ có tác động cùng chiều đến mức độ vận dụng KTQT (H3a, H3b, H3c, H3d, H3e).
H4: Phân cấp quản lý sẽ có tác động cùng chiều đến mức độ vận dụng KTQT. (H4a, H4b, H4c, H4d, H4e).
H5: Ứng công nghệ thông tin sẽ có tác động cùng chiều đến mức độ vận dụng KTQT. (H5a, H5b, H5c, H5d, H5e).
H6: Trình độ của nhân viên kế toán sẽ có tác động cùng chiều đến mức độ vận dụng KTQT. (H6a, H6b, H6c, H6d, H6e).
Giả thuyết H3, H4, H5, H6 được kiểm định bằng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tác giả trình bày khái quát về các Doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn thành phố Đà Nẵng cũng như vai trò của những Doanh nghiệp này trong sự phát triển của thành phốĐà Nẵng nói chung. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tác giả đã đưa ra hai câu hỏi nghiên cứu về những công cụ KTQT nào được áp dụng, mức độ vận dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ vận dụng KTQT trong các DNVVN trên địa bàn thành phốĐà Nẵng; đồng thời tác giả đưa ra 6 giả thiết nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu hồi quy bội với biến phụ thuộc là Mức độ vận dụng các công cụ KTQT được phân thành 5 nhóm công cụ KTQT: tính giá; dự toán; đánh giá thành quả; hỗ trợ ra quyết định; KTQT chiến lược và 4 biến độc lập là cạnh tranh; phân cấp quản lý; ứng dụng công nghệ thông tin trong điều hành quản lý; trình độ của các đối tượng có liên quan đến hoạt động KTQT. Việc xử lý dữ liệu được tiến hành trên phần mềm SPSS và Excel đểđưa ra kết quả nghiên cứu ở Chương 3.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ KẾT QUẢ KHẢO SÁT 3.1.1. Tỷ lệ sử dụng các công cụ KTQT 3.1.1. Tỷ lệ sử dụng các công cụ KTQT
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert (với 0 – không sử dụng và 5 mức sử dụng cao nhất). Trong bảng câu hỏi, những DN nào mà đánh dấu vào ô không (0) thì được xếp vào nhóm không sử dụng, còn những DN đánh dấu vào các ô từ 1 đến 5 thì được xếp vào nhóm có sử dụng. Bảng 3.1. Tỷ lệ áp dụng các công cụ KTQT Công cụ KTQT Loại KTQT Chức năng Số lượng DN khảo sát Số lượng DN sử dụng Tỷ lệ % Thứ tự
Dự toán doanh thu T DT 165 155 93.9 1 Dự toán lợi nhuân T DT 165 151 91.5 2 Dự toán vốn bằng tiền T DT 165 145 87.9 3 Tính giá dựa theo phương pháp toàn bộ T TG 165 143 86.7 4 Phân tích chênh lệch so với dự toán T DG 165 139 84.2 5 Dự toán kiểm soát chi phí T DT 165 137 83.0 6 Dự toán báo cáo tài chính T DT 165 132 80.0 7 Dự toán sản xuất T DT 165 130 78.8 8 Chi phí định mức và phân tích chênh
lệch so với định mức T DG 165 128 77.6 9 Phân tích lợi nhuận sản phẩm T QD 165 126 76.4 10 Lợi nhuận bộ phận T DG 165 119 72.1 11 Phân tích chi phí sản lượng lợi nhuận
(CVP) T QD 165 116 70.3 12 Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư ROI T DG 165 115 69.7 13 Giao hàng đúng hạn DG 165 114 69.1 14
Công cụ KTQT Loại KTQT Chức năng Số lượng DN khảo sát Số lượng DN sử dụng Tỷ lệ % Thứ tự Lưu chuyển tiền tệ DG 165 109 66.1 16 Tính giá dựa theo phương pháp trực tiếp T TG 165 104 63.0 17 Theo dõi chi phí xảy ra trong các giai
đoạn phát triển sản phẩm T CL 165 102 61.8 18 Phân tích chi phí phát sinh trong từng
hoạt động của chuỗi giá trị của công ty T CL 165 98 59.4 19 Biến động về nhân sự DG 165 97 58.8 20 Chất lượng sản phẩm dịch vụ DG 165 90 54.5 21 Sự hài lòng của khách hàng DG 165 78 47.3 22 Thu thập thông tin vềđối thủ cạnh
tranh CL 165 75 45.5 23 Gía trị hiện tại thuần (NPV) T QD 165 65 39.4 24 Tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) T QD 165 64 38.8 25 Chi phí mục tiêu trong việc thiết kế sản
phẩm mới CL 165 63 38.2 26 Dự toán linh hoạt T DT 165 54 32.7 27 Quản trị hàng tồn kho kịp thời QD 165 53 32.1 28