6. ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN VĂN
4.2.4. Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường giáo dục (MTGD)
Cronbach's Alpha Số biến ,850 5
Item-Total Statistics
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đó nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
MTGD1 18,03 4,356 ,640 ,826
MTGD2 18,00 4,607 ,576 ,842
MTGD3 17,85 4,718 ,580 ,839
MTGD4 17,81 4,742 ,627 ,828
MTGD5 17,96 4,115 ,913 ,753
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.4
Thang đo nhân tố Môi trường giáo dục ( MTGD) có hệ số Cronbach’s alpha 0,850 > 0,6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Môi trường giáo dục ” đều được giữ lại để phân tích EFA.
4.2.5. Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường văn hóa ( MTVH) Bảng 4.11: Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường văn hóa Reliability Statistics Cronbach's Alpha Số biến ,886 4 Item-Total Statistics Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đó nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
MTVH1 6,48 5,483 ,679 ,882
MTVH2 6,31 5,233 ,735 ,861
MTVH3 6,73 5,313 ,805 ,834
MTVH4 6,58 5,334 ,795 ,838
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.5
Thang đo nhân tố Môi trường văn hóa ( MTVH) có hệ số Cronbach’s alpha 0,886 > 0,6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ
tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Môi trường văn hóa ” đều được giữ lại để phân tích EFA.
4.2.6. Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường kiểm soát ( MTKS) Bảng 4.12 : Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường kiểm soát Bảng 4.12 : Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Môi trường kiểm soát Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Số biến
,854 5
Item-Total Statistics
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đó nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
MTKS1 16,70 5,908 ,581 ,845
MTKS2 16,79 5,785 ,557 ,852
MTKS3 16,78 5,486 ,645 ,829
MTKS4 16,81 5,298 ,721 ,809
MTKS5 16,84 5,108 ,844 ,777
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.6
Thang đo nhân tố Môi trường kiểm soát (MTKS) có hệ số Cronbach’s alpha 0,854 > 0,6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Môi trường kiểm soát ” đều được giữ lại để phân tích EFA.
4.2.7. Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Chất lượng thông tin kế toán (CLTTKT) (CLTTKT)
Bảng 4.13 : Cronbach’s alpha của thang đo nhân tố Chất lượng thông tin kế toán (CLTTKT)
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha Số biến
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đó nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến CLTTKT1 10,69 6,446 ,542 ,833 CLTTKT2 10,65 6,076 ,574 ,827 CLTTKT3 10,76 6,507 ,521 ,839 CLTTKT4 10,52 5,590 ,790 ,766 CLTTKT5 10,37 5,306 ,806 ,758
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.7
Thang đo nhân tố chất lượng thông tin kế toán (CLTTKT) có hệ số Cronbach’s alpha 0,840 > 0,6. Đồng thời, cả 5 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến quan sát cho biến “ Chất lượng thông tin kế toán” đều được giữ lại để phân tích EFA.
Kết luận:
Như vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha vẫn giữ được 33 biến quan sát thuộc 7 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan tổng nên được giữ lại để tiếp tục phân tích khám phá EFA. Mục đích của việc phân tích EFA là để tìm ra thang đo có độ tin cậy tốt nhất cho các nhân tố để phân tích hồi quy, việc phân tích EFA có thể sẽ tìm ra nhân tố mới cho mô hình, tuy nhiên sẽ loại bỏ các biến quan sát để tìm ra thang đo có độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có thể việc loại bỏ biến ở bước phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên cứu còn khá mới và được nghiên cứu trong những trường hợp nghiên cứu khác nhau.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Bảng 4.14 : Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO ,764
Mô hình kiểm tra Bartlett Giá trị - Chi-Square 3478,496
Bậc tự do 378
Sig (P-value) ,000
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.8
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.764 > 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.15 : Phương sai trích Total Variance Explained
Nhân tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 6,060 21,644 21,644 6,060 21,644 21,644 3,422 12,220 12,220 2 3,537 12,631 34,275 3,537 12,631 34,275 3,240 11,573 23,793 3 2,904 10,373 44,647 2,904 10,373 44,647 3,189 11,390 35,183 4 2,515 8,983 53,630 2,515 8,983 53,630 3,153 11,259 46,442 5 1,822 6,506 60,136 1,822 6,506 60,136 3,082 11,009 57,451 6 1,694 6,051 66,186 1,694 6,051 66,186 2,446 8,736 66,186 7 ,913 3,259 69,446 8 ,863 3,082 72,527 9 ,740 2,644 75,171 10 ,683 2,440 77,611
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.9
Bảng 4.15 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 66,186 % > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 06 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.8). Điều này, cho chúng ta thấy 06 thành phần rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 66,186% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.16: Ma trận xoay
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 MTCT4 ,881 MTCT5 ,848 MTCT2 ,751 MTCT3 ,721 MTCT1 ,675 MTKS5 ,905 MTKS4 ,836 MTKS3 ,787 MTKS2 ,694 MTKS1 ,676 MTGD5 ,916 MTGD4 ,752 MTGD2 ,737 MTGD1 ,720 MTGD3 ,621 MTKT5 ,884 MTKT2 ,755 MTKT3 ,748 MTKT4 ,742 MTKT1 ,666 MTVH3 ,876 MTVH4 ,868 MTVH2 ,845 MTVH1 ,824 MTPL3 ,834 MTPL2 ,759 MTPL4 ,739 MTPL1 ,597
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.10
4.3.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “ Chất lượng thông tin kế toán của các trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP. HCM” toán của các trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP. HCM”
Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “ Chất lượng thông tin kế toán của các trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP. HCM” với 5 biến quan sát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.820 > 0.5 ; Sig. = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố > 0,5; giá
trị trích Eigenvalue > 1.812 (yêu cầu lớn hơn 1); và tổng phương sai trích đạt khá cao 61.532 %. (bảng 4.17, 4.18)
Bảng 4.17: Hệ sốKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO ,820
Giá trị- Chi-Square 494,893
Bậc tự do 10
Sig (p-value) ,000
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.11
Bảng 4.18 : Phương sai trích
Total Variance Explained
Nhân tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 3,077 61,532 61,532 3,077 61,532 61,532 2 ,727 14,544 76,077 3 ,598 11,962 88,039 4 ,396 7,921 95,959 5 ,202 4,041 100,000
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.12
4.4. Phân tích hồi quy
Phát hiện từ bước nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP.HCM, và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố Môi trường pháp lý, Môi trường chính trị, Môi trường giáo dục, Môi trường kinh tế, Môi trường văn hóa, Môi trường kiểm soát đều có ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP.HCM.
Phương trình hồi quy:
CLTTKT = β1MTPL + β2 MTCT + β3 MTKT + β4 MTGD + β5 MTVH+β6
MTKS+ε
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2
=0.559). Hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là 0,547 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 54.7 %. Điều này cũng có
nghĩa là có 54.7 % sự biến thiên chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học Tự chủ tài chính tại khu vực TP.HCM được giải thích chung bởi 6 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4.19 : Kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình Model Summaryb
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2
hiệu chỉnh Sai sước lượng ố chuẩn của
1 ,748a ,559 ,547 1,923
a. Biến độc lập: MTKS, MTVH, MTKT, MTCT, MTPL, MTGD
b. Biến phụ thuộc: CLTTKT Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.13 Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm
định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0là: β1 = β2 = β3= β4= β5= β6 = 0 Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.20 : Phân tích ANOVA ANOVAa Mô hình Tồng bình phương Bậc tự do Trungbình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 45,239 6 7,540 46,533 ,000b Phần dư 35,323 218 ,162 Tổng 80,562 224 a. Biến phụ thuộc: CLTTKT b. Biến độc lập: (Constant), MTKS, MTVH, MTGD, MTCT, MTPL, MTKT Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.14
Kết quả từ bảng 4.20, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H . Điều
này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp và có thể sử dụng được.
Bảng 4.21 : Kết quả hồi quy
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.15
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 6 nhân tố độc lập MTPL, MTCT, MTKT, MTGD, MTVH, MTKS đều < 5% và hệ số phóng đại phương sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
CLTTKT = -2,711 + 0,378 * MTPL + 0,249* MTCT + 0.221 * MTKT + 0,149 * MTGD + 0.106 * MTVH + 0,151 * MTKS
Để so sánh mức độ ảnh hưởng từng nhân tố độc lập đối với chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại khu vực Tp.HCM ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa.
Theo đó, nhân tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hưởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phương trình hồi quy, trong 6 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại khu vực Tp.HCM thì nhân tố môi trường pháp lý ảnh
Coefficientsa
Mô hình Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn Hệ số hóa
tstat Sig. Correlations Thống kê đa
cộng tuyến Beta Sai số
chuẩn Beta Zero-order
Beta Sai số chuẩn Beta 1 (Constant ) -2,711 ,338 - 8,033 ,000 MTCT ,268 ,057 ,249 4,739 ,000 ,490 ,306 ,213 ,735 1,361 MTPL ,439 ,057 ,378 7,700 ,000 ,572 ,462 ,346 ,840 1,190 MTKT ,209 ,046 ,221 4,578 ,000 ,413 ,296 ,206 ,864 1,158 MTGD ,171 ,061 ,149 2,832 ,005 ,433 ,188 ,127 ,731 1,367 MTVH ,084 ,037 ,106 2,272 ,024 ,138 ,152 ,102 ,937 1,067 MTKS ,157 ,050 ,151 3,178 ,002 ,339 ,210 ,143 ,892 1,122 a. Biến phụ thuộc: CLTTKT
hưởng mạnh nhất đến chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại khu vực Tp.HCM với Beta = 0,378; nhân tố môi trường chính trị ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.249; nhân tố Môi trường kinh tế ảnh hưởng thứ ba với hệ số Beta = 0.221; nhân tố Môi trường kiểm soát ảnh hưởng mạnh thứ tư với hệ số Beta = 0.151; nhân tố Môi trường giáo dục ảnh hưởng thứ năm với hệ số Beta = 0,149 ; nhân tố cuối cùng là Môi trường văn hóa ảnh hưởng thứ sáu với hệ số Beta = 0.106. Như vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 cho mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức được chấp nhận.
4.5. Kiểm định các giả thuyết cần thiết trong mô hình hồi quy 4.5.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy 4.5.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy
Có 6 nhân tố được đề xuất trong mô hình, và có 6 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại khu vực TP.HCM. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên.
Giả thuyết:
H0 là: β1= β2= β3= β4= β5= β6= 0 H1 là: β1= β2= β3= β4= β5= β6 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.21, các giá trị t tương ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập Môi trường pháp lý, Môi trường chính trị, Môi trường giáo dục, Môi trường kinh tế, Môi trường văn hóa, Môi trường kiểm soát ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại khu vực TP.HCM.
4.5.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi
không có hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường nếu R2 < 0.8 và VIF của một biến độc lập nào đó > 5 hoặc hệ số Tolerance < 0.5 thì biến này không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình tuyến tính bội (Lê Quang Hùng, 2015).
Bảng 4.21 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mô hình này đều nhỏ hơn 2 (lớn nhất là 1,367) (Lê Quang Hùng, 2015). Điều