7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.4. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố còn lại theo mô hình hồi quy
quy tuyến tính bội
a. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
- Thang đo thành phần lập dự toán
Các biến quan sát của nhân tố các thành phần lập dự toán bao gồm 9 biến quan sát bao gồm: DT1, DT2, DT3, DT4, DT5, DT6, DT7, DT8, DT9. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố thành phần lập dự toán có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,930 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 3.11. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố thành phần lập dự toán
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến DT1 22,66 36,096 0,734 0,922 DT2 22,53 35,181 0,718 0,923 DT3 22,48 34,882 0,756 0,921 DT4 22,51 35,599 0,705 0,924 DT5 22,53 35,534 0,735 0,922 DT6 22,44 36,343 0,679 0,926 DT7 22,16 35,700 0,748 0,921 DT8 22,15 35,019 0,783 0,919 DT9 22,02 35,363 0,827 0,917
- Thang đo kế hoạch, chiến lược
Các biến quan sát của nhân tố kế hoạch, chiến lược bao gồm 4 biến quan sát bao gồm: KHCL1, KHCL2, KHCL3, KHCL4. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố kế hoạch, chiến lược có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,871 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 3.12. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố kế hoạch chiến lược Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến KHCL1 8,62 5,808 0,722 0,836 KHCL2 8,73 5,557 0,739 0,829 KHCL3 8,67 5,598 0,716 0,839 KHCL4 8,54 5,512 0,722 0,837
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
- Thang đo trình độ, năng lực lập dự toán
Các biến quan sát của nhân tố trình độ, năng lực lập dự toán bao gồm 4 biến quan sát bao gồm: NL1, NL2, NL3, NL4. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố trình độ, năng lực lập dự toán có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,859 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 3.13. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố trình độ, năng lực lập dự toán
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến NL1 10,89 3,458 0,710 0,819 NL2 10,70 3,175 0,758 0,798 NL3 10,82 3,718 0,676 0,833 NL4 10,80 3,496 0,681 0,831
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
- Thang đo phân cấp quản lý doanh nghiệp
Các biến quan sát của nhân tố phân cấp quản lý doanh nghiệp bao gồm 5 biến quan sát bao gồm: PC1, PC2, PC3, PC4, PC5. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố phân cấp quản lý doanh nghiệp có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,809 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 3.14. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố phân cấp quản lý doanh nghiệp
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến PC1 11,64 10,038 0,770 0,892 PC2 11,51 9,973 0,753 0,894 PC3 11,62 8,730 0,789 0,887 PC4 11,54 9,116 0,766 0,891 PC5 11,50 8,947 0,804 0,882
- Thang đo cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật
Các biến quan sát của nhân tố cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật bao gồm 3 biến quan sát bao gồm: CSVC1, CSVC2, CSVC3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,744 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 3.15. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CSVC1 6,79 1,976 0,437 0,866 CSVC2 5,79 1,954 0,728 0,481 CSVC3 5,74 2,352 0,611 0,636
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện mới cho 16 biến quan sát có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có thể khác so với mô hình nghiên cứu đã được đề xuất.
Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định: kiểm định tính thích hợp của phương pháp EFA đối với mẫu nghiên cứu, kiểm định tương
quan của các biến quan sát trong thang đo, kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện mới.
- Phân tích EFA cho thang đo các nhân tố ảnh hưởng
Kết quả phân tích EFA cho thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ lập dự toán được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.16. Kiểm định KMO và Bartlett thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ lập dự toán
STT Thông số Giá trị Điều kiện thỏa mãn
1 KMO 0,870 0,5 ≤ KMO ≤ 1
2 Sig. của Bartlett's Test 0,000 ≤ 0,05
3 Eigenvalues 1,445 ≥ 1
4 Tổng phương sai trích 72,346% ≥ 50%
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Kết quả kiểm định từ Bảng 3.16 cho thấy:
- Hệ số KMO là 0,870 thỏa mãn điều kiện cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
- Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 4 nhân tố đại diện cho 16 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1,445 lớn hơn 1.
- Tổng phương sai trích là 72,346%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 72,346% mức độ biến động của 16 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 3.17. Ma trận xoay nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 PC1 0,830 PC5 0,819 PC4 0,810 PC3 0,805 PC2 0,804 KHCL2 0,831 KHCL3 0,810 KHCL1 0,799 KHCL4 0,763 NL2 0,813 NL1 0,796 NL3 0,788 NL4 0,787 CSVC2 0,915 CSVC3 0,849 CSVC1 0,613
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Bảng 3.17 cho thấy các biến quan sát trong mỗi nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55. Như vậy, có 4 nhân tố cụ thể như sau:
-Nhân tố thứ nhất: bao gồm 5 biến quan sát PC1, PC2, PC3, PC4, PC5 được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là phân cấp quản lý doanh nghiệp, ký hiệu là PC.
-Nhân tố thứ hai: bao gồm 4 biến quan sát KHCL1, KHCL2, KHCL3, KHCL4 được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là kế hoạch chiến lược, ký hiệu là KHCL.
-Nhân tố thứ ba: bao gồm 4 biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4 được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là trình độ, năng lực lập dự toán, ký hiệu là NL.
-Nhân tố thứ tư: bao gồm 3 biến quan sát CSVC1, CSVC2, CSVC3 được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật, ký hiệu là CSVC.
- Phân tích EFA cho thang đo mức độ lập dự toán
Bảng 3.18. Kiểm định KMO và Bartlett thang đo mức độ lập dự toán
STT Thông số Giá trị Điều kiện thỏa mãn
1 KMO 0,908 0,5 ≤ KMO ≤ 1
2 Sig. của Bartlett's Test 0,000 ≤ 0,05
3 Eigenvalues 5,795 ≥ 1
4 Tổng phương sai trích 64,387% ≥ 50%
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Kết quả kiểm định từ Bảng 3.18 cho thấy:
- Hệ số KMO là 0,908 thỏa mãn điều kiện cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
- Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 9 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 5,795 lớn hơn 1.
- Tổng phương sai trích là 64,387%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 64,387% mức độ biến động của 9 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 3.19. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy 1 5,795 64,387 64,387 5,795 64,387 64,387 2 0,691 7,683 72,070 3 0,623 6,919 78,989 4 0,504 5,600 84,589 5 0,365 4,054 88,644 6 0,328 3,642 92,285 7 0,322 3,582 95,868 8 0,268 2,973 98,841 9 0,104 1,159 100,000
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Nhân tố đại diện cho mức độ lập dự toán của doanh nghiệp bao gồm 9 biến quan sát DT1, DT2, DT3, DT4, DT5, DT6, DT7, DT8, DT9 được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là mức độ lập dự toán, ký hiệu là DT.
c. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội
- Phân tích tương quan
Sau khi phân tích EFA, có 6 nhân tố được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các nhân tố vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H4 đến H8.
Bảng 3.20. Ma trận tương quan Pearson
DT KHCL NL PC CSVC CS DT Tương quan Pearson 1 Sig. (2-chiều) KHCL Tương quan Pearson 0,633** 1 Sig. (2-chiều) 0,000 NL Tương quan Pearson 0,507** 0,448** 1 Sig. (2-chiều) 0,000 0,000 PC Tương quan Pearson 0,506** 0,476** 0,419** 1 Sig. (2-chiều) 0,000 0,000 0,000 CSVC Tương quan Pearson 0,434** 0,258** 0,331** 0,378** 1 Sig. (2-chiều) 0,000 0,000 0,000 0,000 CS Tương quan Pearson -0,089 -0,025 0,035 -0,020 0,023 1 Sig. (2-chiều) 0,224 0,733 0,632 0,788 0,758
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến tại Bảng 3.20 ta thấy:
Nhân tố chế độ, chính sách Nhà nước (CS) có giá trị Sig lớn hơn 0,05 nên nhân tố này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Do đó, cần phải loại biến chế độ, chính sách Nhà nước trước khi phân tích hồi quy. Như vậy với giả thuyết H8 đặt ra, ta bác bỏ giả thuyết H8, tức là: Mức độ cập nhật và
phổ biến chế độ, chính sách Nhà nước không ảnh hưởng đến mức độ lập dự toán trong doanh nghiệp.
Nhân tố mức độ lập dự toán và 4 nhân tố ảnh hưởng đến mức độ lập dự toán là kế hoạch chiến lược (KHCL), trình độ, năng lực lập dự toán (NL), phân cấp quản lý doanh nghiệp (PC), cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật (CSVC) có sự tương quan tuyến tính với hệ số tương quan thấp nhất là 0,434 (nhân tố CSVC) và hệ số tương quan cao nhất là 0,633 (nhân tố KHCL). Do đó, 4 nhân tố ảnh hưởng đến mức độ lập dự toán: KHCL, NL, PC, CSVC có thể đưa vào mô hình để giải thích cho nhân tố DT.
- Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter), theo phương pháp này 4 biến độc lập là KHCL, NL, PC, CSVC và một biến phụ thuộc là DT sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc.
Bảng 3.21. Tóm tắt mô hình
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số ước
lượng
Durbin - Watson
1 0,727a 0,528 0,518 0,39182 1,768
a. Biến độc lập: cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật; kế hoạch, chiến lược; trình độ, năng lực lập dự toán; phân cấp quản lý
b. Biến phụ thuộc: mức độ lập dự toán
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Kết quả hồi quy tuyến tính bội tại Bảng 3.21 cho thấy mô hình có hệ số R2 là 0,528 và hệ số R2 điều chỉnh là 0,518. Như vậy 4 biến độc lập đưa vào mô hình có ảnh hưởng 51,8% đến sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 48,2% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 3.22. Bảng phân tích phương sai ANOVAb Mô hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương độ lệch Giá trị F Giá trị Sig. 1 Hồi quy 31,435 4 7,859 51,189 0,000b Phần dư 28,095 183 0,154 Tổng 59,530 187
a. Biến phụ thuộc: mức độ lập dự toán
b. Biến độc lập: cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật; kế hoạch, chiến lược; trình độ, năng lực lập dự toán; phân cấp quản lý
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Kết quả kiểm định trị thống kê F có giá trị Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được.
Bảng 3.23. Kết quả hồi quy tuyến tính bội
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
Hệ số chuẩn Sai số Tolerance VIF
Hằng số 0,358 0,191 1,878 0,062 Kế hoạch, chiến lược 0,311 0,044 0,427 7,018 0,000 0,697 1,434 Trình độ, năng lực lập dự toán 0,173 0,056 0,185 3,096 0,002 0,719 1,391 Phân cấp quản lý 0,109 0,046 0,146 2,366 0,019 0,675 1,482 Cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật 0,172 0,046 0,207 3,696 0,000 0,820 1,220
a. Biến phụ thuộc: mức độ lập dự toán
Kết quả hồi quy tại Bảng 3.23 cho thấy giá trị Sig tương ứng với các biến kế hoạch, chiến lược; trình độ, năng lực lập dự toán; phân cấp quản lý; cơ sở vật chất, công nghệ - kỹ thuật đều nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
- Kiểm định các giả định hồi quy
• Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 3.1. Biểu đồ phân tán phần dư
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu từ khảo sát)
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
• Kiểm định hiện tương tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan trong mô hình được kiểm định thông qua hệ số Durbin – Watson. Nếu hệ số Durbin – Watson lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì
mô hình được cho là không có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Durbin – Watson là 1,768. Do đó, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
• Hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều có giá trị nhỏ hơn 2 (Bảng 3.23), đạt yêu cầu. Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
• Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (giá trị trung bình Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0,989 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
• Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized Predicted Value).
Bảng 3.24. Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
Chỉ tiêu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N
Giá trị dự báo đã được