7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.3.3. Phƣơng pháp phân tích và xử lý số liệu
Trƣớc khi xử lý - phân tích dữ liệu, các bảng câu hỏi đƣợc kiểm tra để loại bỏ những phiếu trả lời sót. Số liệu sau khi nhập vào máy tính đƣợc kiểm tra lỗi nhập dữ liệu (sai, sót, thừa), loại bỏ những quan sát có điểm số bất thƣờng bằng các phép kiểm định thống kê mô tả (bảng tần số, bảng kết hợp).
a. Phương pháp thống kê mô tả
Đánh giá về mức độ vận dụng
Theo quy mô DN: Sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đó Likert 5 mức độ với 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định đánh giá công cụ lập dự toán nào có mức độ vận dụng cao, công cụ lập dự toán nào ít đƣợc vận dụng ở 3 nhóm DN lớn, DN vừa, DN nhỏ.
Theo thời gian hoạt động: Sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đó Likert 5 mức độ với 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định đánh giá công cụ lập dự toán nào có mức độ vận dụng cao, công cụ lập dự toán nào ít đƣợc vận dụng ở 2 nhóm DN mới hoạt động, DN hoạt động lâu năm.
Theo lĩnh vực hoạt động: Sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng (thang đó Likert 5 mức độ với 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định đánh giá công cụ lập dự toán nào có mức độ vận dụng cao, công cụ lập dự toán nào ít đƣợc vận dụng ở 4 nhóm lĩnh vực hoạt động: sản xuất, thƣơng mại, dịch vụ, khác.
b. Kiểm định giả thuyết bằng T-test và ANOVA
Kiểm định giả thuyết:
H1: Mức độ vận dụng công cụ lập dự toán ở các DN có qui mô lớn lớn
hơn DN có qui mô nhỏ.
Nghiên cứu này sử dụng ANOVA để kiểm định giả thuyết này. Kiểm định này dùng để kiểm định sự khác biệt về mức độ sử dụng trung bình (giá trị Mean trong bảng số liệu) của 3 nhóm (nhóm DN lớn, DN vừa, DN nhỏ).
H2: Mức độ vận dụng công cụ lập dự toán ở các DN khác nhau trong
các lĩnh vực hoạt động khác nhau.
Nghiên cứu này sử dụng ANOVA để kiểm định giả thuyết này. Kiểm định này dùng để kiểm định sự khác biệt về mức độ sử dụng trung bình (giá
trị Mean trong bảng số liệu) của 4 nhóm lĩnh vực hoạt động: sản xuất, thƣơng mại, dịch vụ, khác.
H3: Mức độ vận dụng công cụ lập dự toán ở các DN lâu năm lớn hơn
DN mới hoạt động.
Nghiên cứu này sử dụng kiểm định Independent - Samples T-test kiểm định giả thuyết này.
Các giả thuyết nhƣ sau: Hai phía:
H0: µ1 = µ2 (không có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của hai nhóm)
H1: µ1 # µ2 (có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của hai nhóm)
- Nếu Sig < mức ý nghĩa α=0.05, thì phƣơng sai giữa 2 nhóm đối tƣợng là khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed.
- Nếu Sig ≥ α, thì phƣơng sai giữa 2 nhóm đối tƣợng là không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
SPSS không cung cấp kết quả kiểm định một phía, do đó nếu bác bỏ giả thuyết H0 trong kiểm định hai phía, để rút ra kết luận cuối cùng là giá trị trung bình của nhóm nào cao hơn nhóm nào ta cần tiếp tục thực hiện theo cách sau:
Căn cứ vào giá trị trung bình của các mẫu để kết luận:
- 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.
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu H3, tác giả sử dụng kiểm định một phía (phía trái), với cặp giả thuyết
H0: µ1 ≥ µ2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (DN mới hoạt động) lớn hơn hoặc bằng giá trị trung bình của nhóm thứ hai (DN hoạt động lâu năm)).
H1: µ1 < µ2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (DN mới hoạt động) nhỏ hơn hoặc bằng giá trị trung bình của nhóm thứ hai (DN hoạt động lâu năm)).
c. Phân tích hồi quy bội
Kiểm định tính chuẩn hóa
Phân phối chuẩn của dữ liệu nghiên cứu là một giả định cơ bản của phân tích đa biến [26]. Để kiểm tra tính chuẩn hóa của dữ liệu, Skewness và Kurtosis đƣợc tính toán. Nếu trị số Skewness là số dƣơng thì phân phối lệch về bên trái và ngƣợc lại [26]. Trị số Kurtosis đề cập đến độ cao hay thấp của phân phối so với phân phối chuẩn. Trị số Kurtosis âm cho biết là phân phối thấp hơn, trong khi đó nếu trị số này dƣơng chứng tỏ phân phối cao hơn [26]. Kline (2005) cho rằng nếu Skewness nhỏ hơn 3, Kurtosis nhỏ hơn 10 thì xem nhƣ dữ liệu không vi phạm giả định về phân phối chuẩn [37].
Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Cronbach (1951) đã giới thiệu hệ số Cronbach Alpha đo lƣờng độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ ba biến quan sát trở lên) [21]. Hệ số này có giá trị biến thiên trong khoảng [0;1]. Về lý thuyết, Cronbach Alpha càng cao thì thang đo có độ tin cậy cao. Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,95 cho thấy có nhiều biến quan sát không có sự khác biệt nhau, đây gọi là hiện tƣợng trùng lắp trong đo lƣờng [8]. Vì vậy thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70;0,80]. Nếu giá trị Cronbach Alpha ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy [44].
Các thang đo dùng để đo lƣờng cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng thang đó, chúng ta sử dụng hệ số tƣơng quan biến – tổng hiệu chỉnh (corrected item – total correlation). Hệ số này lấy tƣơng quan của biến đo lƣờng xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (không tính biến dang xem xét). Nếu một biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≤ 0,30 trong phân tích Cronbach Alpha sẽ bị loại [44].
Ở mô hình hồi quy này, có 3 nhân tố (biến tổng hợp) cần đƣợc kiểm định độ tin cậy của thang đo là cạnh tranh, phân cấp quản lý và công nghệ sản xuất, bởi cạnh tranh, phân cấp quản lý và công nghệ sản xuất đƣợc đo lƣờng bằng một tập biến quan sát (cạnh tranh đƣợc đo bằng 7 biến quan sát, phân cấp quản lý đƣợc đo bằng 5 biến quan sát, công nghệ sản xuất đƣợc đo bằng 3 biến quan sát). Đối với trình độ của nhân viên kế toán và mức độ ứng dụng công nghệ thông tin mỗi yếu tố chỉ đƣợc đo bằng 1 biến quan sát nên không thể phân tích Cronbach Alpha đƣợc.
Xem xét hệ số ma trận tương quan
Ma trận này cho biết tƣơng quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng nhƣ tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập đều cao thì có thể đƣa các biến độc lập vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau cũng cao thì có thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bội (có thể gây ra hiện tƣợng 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 đƣợc (kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình).
Phân tích hồi quy bội
toán trong các DN trên địa bàn tỉnh Gia Lai?”, tác giả tiến hành kiểm định
của giả thuyết H4; H5; H6; H7; H8.
H4: Việc áp dụng công cụ lập dự toán có mối quan hệ cùng chiều với
mức độ cạnh tranh.
H5: Việc sử dụng công cụ lập dự toán có mối quan hệ cùng chiều với
mức độ phân cấp quản lý trong DN.
H6: Việc sử dụng công cụ lập dự toán có mối quan hệ cùng chiều với
mức độ áp dụng công nghệ thông tin trong công tác lập dự toán của DN.
H7: Việc áp dụng công cụ lập dự toán có mối quan hệ với công nghệ
sản xuất trong DN
H8: Việc sử dụng công cụ lập dự toán có mối quan hệ cùng chiều với
trình độ của nhân viên kế toán của DN.
Giả thuyết H4; H5; H6; H7; H8 đƣợc kiểm định bằng mô hình hồi quy đa biến.
Hồi quy tuyến tính sẽ giúp nhà nghiên cứu dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng tổng quát sau:
Yt= β0 + β1 x X1t + β2 x X2t + ... + βp x Xpt + ei
Trong đó, Yt là giá trị của biến phụ thuộc (mức độ vận dụng công cụ lập dự toán) tại quan sát thứ i.
Xpi là giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i (các yếu tố tác động đến mức độ vận dụng công cụ lập dự toán: cạnh tranh, phân cấp quản lý, mức độ áp dụng công nghệ thông tin trong công tác lập dự toán của DN, trình độ của nhân viên kế toán, công nghệ sản xuất.
βk là các hệ số hồi quy riêng. ei là phần dƣ của mô hình hồi quy.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong Chƣơng 2, tác giả đã ra câu hỏi những nhân tố nào ảnh hƣởng đến việc lập dự toán trong các DN trên địa bàn tỉnh Gia Lai. Đồng thời đƣa ra 8 giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu hồi quy bội với biến phụ thuộc là mức độ vận dụng công cụ lập dự toán và 5 biến độc lập là: cạnh tranh, phân cấp quản lý, trình độ nhân viên kế toán, ứng dụng công nghệ thông tin trong lập dự toán và công nghệ sản xuất. Việc xử lý dữ liệu đƣợc tiến hành trên phần mềm SPSS 16.0 để đƣa ra kết quả nghiên cứu vào Chƣơng 3.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. ĐẶC ĐIỂM MẪU NGHIÊN CỨU
3.1.1. Số lƣợng, quy mô DN
Trong giai đoạn 2011-2015, có khoảng 1.805 DN đăng ký thành lập mới với số vốn đăng ký là 11.700 tỷ đồng, bình quân hàng năm có khoảng 360 DN đƣợc thành lập mới, vốn đăng ký thành lập là 6,48 tỷ đồng/DN. Do ảnh hƣởng của suy giảm kinh tế nên thời gian này có 1.149 DN thực hiện giải thể, bị thu hồi giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh. Ƣớc tính đến cuối năm 2016 này, trên địa bàn tỉnh có khoảng 3.320 DN đăng ký thành lập với số vốn đăng ký khoảng 15.200 tỷ đồng. Tổng số lao động làm việc trong các DN tại thời điểm quý III/2016 là 98.807 ngƣời, gấp trên 3 lần so với năm 2005 và gấp 1,65 lần so với năm 2010, tăng bình quân 8,7%/năm (kể từ năm 2010)
(Theo Báo cáo tình hình phát triển kinh tế – xã hội tỉnh Gia Lai quý III năm 2016). Tỷ trọng xuất khẩu của các DNNVV chiếm 90% tổng kim ngạch xuất
khẩu trên địa bàn tỉnh. Tuy đóng góp cho ngân sách nhà nƣớc của khối DNNVV trên địa bàn tỉnh ngày càng đƣợc nâng lên nhƣng nhìn chung các năm gần đây, tình hình tài chính, chất lƣợng nguồn nhân lực, năng lực quản trị điều hành, khả năng nghiên cứu phát triển sản phẩm mới, năng lực cạnh tranh… của các DNNVV còn rất hạn chế.
Cơ cấu DNNVV phân theo loại hình DN nhƣ sau: 25% là công ty cổ phần, 60% là công ty TNHH và 15% là DN tƣ nhân; trong đó: 15% DN hoạt động kinh doanh ổn định, có hiệu quả, thu hút đƣợc nhiều lao động; 55% DN hoạt động tƣơng đối ổn định, đảm bảo việc làm thƣờng xuyên cho ngƣời lao động và 30% DN hoạt động kém hiệu quả.
Ngoài ra, trên địa bàn tỉnh Gia Lai còn có 111 Hợp tác xã, với tổng vốn điều lệ đăng ký 45,4 tỷ đồng và 6.194 hộ kinh doanh với tổng vốn đăng ký
hơn 496 tỷ đồng và 288 chi nhánh, 70 văn phòng đại diện của các DN trong và ngoài tỉnh đăng ký hoạt động trên địa bàn tỉnh.
3.1.2. Phân bố DN theo ngành nghề, địa bàn
Phần lớn các DN trên địa bàn tỉnh đăng ký hoạt động đa ngành nghề; bình quân mỗi DN đăng ký khoảng 10 ngành nghề kinh doanh (tính theo mã ngành cấp 4 trong Hệ thống ngành kinh tế Việt Nam); song thực tế chỉ thực hiện đƣợc từ 1 đến 4 ngành nghề, các ngành nghề còn lại DN đăng ký chỉ mang tính dự phòng. Qua phân loại sơ bộ theo ngành nghề kinh doanh chính nhƣ sau: 51% DN kinh doanh thƣơng mại và dịch vụ; 40% DN sản xuất, chế biến, xây dựng và 9% DN trồng trọt, chăn nuôi và các lĩnh vực khác.
Tỉ lệ lao động trên một DN đạt thấp, trung bình khoảng 39 lao động/DN. Hệ thống các DNNVV trên địa bàn tỉnh phân bố không đồng đều, 66% số DN ở trên địa bàn thành phố Pleiku, 15% ở khu vực cửa khẩu và 19% ở thị xã, khu vực lân cận thị trấn các huyện.
3.1.3. Đóng góp của các DN
Kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của các DNNVV trên địa bàn tỉnh năm 2015 nhƣ sau: Tổng doanh thu của các DNNVV đạt 6.135 tỷ đồng, đóng góp 54,37% vào giá trị gia tăng (GDP) của tỉnh, 8,78% kim ngạch xuất khẩu qua địa bàn, nộp NSNN đƣợc 231 tỷ đồng, tỷ suất lợi nhuận/vốn đạt 2,75%, tạo việc làm ổn định cho 98.807 lao động, thu nhập bình quân/lao động đạt 2,8 triệu đồng. Sản xuất công nghiệp phát triển khá, giá trị sản xuất công nghiệp tăng bình quân 26,3%/năm, đã khai thác và phát triển tốt lợi thế các ngành công nghiệp thuỷ điện, chế biến nông lâm sản, vật liệu xây dựng, khai khoáng, gắn việc xây dựng nhà máy chế biến đã gắn với vùng nguyên liệu. Các ngành thƣơng mại, dịch vụ ngày càng phát triển, tốc độ tăng trƣởng bình quân ngành thƣơng mại, dịch vụ đạt 14,7%/năm. Kim ngạch xuất khẩu lũy kế 9 tháng năm 2016 đạt 198,25 triệu USD, đạt 42,31% kế hoạch.
3.2. MỨC ĐỘ VẬN DỤNG CÔNG CỤ LẬP DỰ TOÁN Ở CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH GIA LAI
Bảng 3.2 trình bày mức độ vận dụng các thành phần trong công cụ lập dự toán ở các DN trên địa bàn tỉnh Gia Lai từ kết quả khảo sát của 143 DN đƣợc đánh giá ở mức tƣơng đối thấp với điểm số trung bình là 2,6192. Có thể thấy rằng các thành phần trong công cụ lập dự toán hầu nhƣ đƣợc áp dụng trong các DN đƣợc khảo sát, trong đó giá trị trung bình ở dự toán tiêu thụ; dự toán chi phí bán hàng và chi phí QLDN đƣợc vận dụng nhiều hơn cả với điểm số dao động từ 2,71 đến 2,72, kế đến là dự toán vốn bằng tiền; dự toán chi phí tài chính; dự toán báo cáo kết quả kinh doanh; dự toán bảng cân đối kế toán với điểm số dao động từ 2,64 đến 2,66. Các thành phần nhƣ dự toán giá vốn hàng bán; dự toán chi phí sản xuất; dự toán cung ứng vật liệu thì đƣợc sử dụng ít hơn với điểm số dao động từ 2,58 đến 2,61, ít nhất là dự toán linh hoạt và dự toán giá thành với điểm số dao động từ 2,50 đến 2,53.
Bảng 3.2: Mức độ vận dụng các thành phần công cụ lập dự toán Các thành phần trong công cụ lập dự toán Mã hóa Trung bình Độ lệch chuẩn Dự toán tiêu thụ SD1 2,72 0,974
Dự toán chi phí sản xuất SD2 2,59 0,834
Dự toán cung ứng vật liệu SD3 2,61 0,839
Dự toán giá thành SD4 2,50 0,821
Dự toán giá vốn hàng bán SD5 2,58 0,745
Dự toán chi phí bán hàng và chi phí QLDN SD6 2,71 0,887
Dự toán chi phí tài chính SD7 2,64 0,900
Dự toán báo cáo kết quả kinh doanh SD8 2,64 0,884
Dự toán vốn bằng tiền SD9 2,66 0,761
Dự toán bảng cân đối kế toán SD10 2,64 0,817
Dự toán linh hoạt SD11 2,53 0,933
Trung bình SD 2,6192 0,66200
3.2.1. Mức độ vận dụng công cụ lập dự toán theo quy mô của DN
Kết quả kiểm định Levene (Bảng 3.3) cho thấy trị Sig đều > 0,05 nên phƣơng sai các thành phần trong công cụ lập dự toán không khác nhau một cách có ý nghĩa. Do đó, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 3.3: Kiểm định Levene theo quy mô