3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
4.3.1.Phư n trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bước nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố: Nguồn nhân lực có trình độ, mức độ công bố thông tin, ứng dụng công nghệ thông tin, môi trường pháp lý, hệ thống kiểm soát nội bộ
Phương trình hồi quy:
CLTTKT = β1 NLCTD + β2 MDCBTT + β3 MDUDCN + β4 MTPL + β5 HTKSNB + ε
Trong đó:
NLCTD: Nguồn nhân lực có trình độ MDCBTT: mức độ công bố thông tin MDUDCN: ứng dụng công nghệ thông tin MTPL: môi trường pháp lý
HTKSNB: Hệ thống kiểm soát nội bộ
CLTTKT: chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh
ε: Hệ số nhiễu. β: Hệ số hồi quy.
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0,87). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là 0, 7 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 7%. Điều này c ng có nghĩa là có 7% sự biến thiên chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh được giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4.14: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R
2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
1 .935a .875 .870 .263
a. Biến độc lập: NLCTD,MDCBTT,MDUDCN,MTPL,HTKSNB
b. Biến phụ thuộc: CLTTKT
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 H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 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 4.15: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 58.440 5 11.688 169.003 .000b Phần dư 8.368 121 .069 Tổng 66.808 126 a. Biến phụ thuộc: CLTTKT b. Biến độc lập: NLCTD,MDCBTT,MDUDCN,MTPL,HTKSNB
Kết quả từ bảng 4.15, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ r ng 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 H0. 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 4.16: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số hưa h ẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thốn kê đa ộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) -.954 .193 -4.952 .000 NLCTD .435 .075 .403 2.580 .000 .663 1.691 MDCBTT .234 .069 .189 2.417 .001 .637 1.964 MDUDCN .437 .062 .359 2.061 .000 .481 2.494 MTPL .006 .082 .004 2.069 .005 .547 2.043 HTKSNB .132 .044 .116 3.009 .003 .702 1.424 a. Biến phụ thuộc: CLTTKT
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 nhân tố độc lập NLCTD, MDCBTT, MDUDCN, MTPL, HTKSNB 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 = 0,403 NLCTD+ 0,189 MDCBTT + 0,359 MDUDCN + 0,004 MTPL
+ 0,116 HTKSNB
Để so sánh mức độ ảnh hưởng từng nhân tố độc lập đối với CLTTKT 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 5 nhân tố ảnh hưởng CLTTKT thì nhân tố NLCTD ảnh hưởng mạnh nhất đến CLTTKT với Beta = 0,403; nhân tố MDUDCN ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.359; nhân tố MDCBTT ảnh hưởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.189; nhân tố tiếp theo hệ thống kiểm soát nội bộ ảnh hưởng thứ tư với hệ số Beta = 0.116; nhân tố MTPL ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,004.
4.4. Kiể định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy 4.4.1. Kiể định giả thuyết về n hĩa ủa các hệ số hồi quy.
Có 5 nhân tố được đề xuất trong mô hình, và có 5 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh. 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 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.16, các giá trị t tương ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận r ng các biến độc lập NLCTD, MDCBTT, MDUDCN, MTPL, HTKSNB có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc CLTTKT.
4.4.2. Kiể định giả thuyết về hư n sai ủa sai số khôn đổi
Có 6 nhân tố tương ứng với 5 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc CLTTKT. Tuy nhiên, để kiểm tra xem ước lượng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả không, kiểm định tương quan hạng Spearman được lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau :
Giả thuyết H0: Hệ số tương quan hạng của các biến NLCTD = MDCBTT = MDUDCN = MTPL = HTKSNB = 0
Kiểm định Spearman cho mối tương quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lần lượt là NLCTD, MDCBTT, MDUDCN, MTPL, HTKSNB với phần dư (ký hiệu biến "phandu”). Kết quả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ được giả thuyết H0 do hệ số tương quan hạng của các biến NLCTD, MDCBTT, MDUDCN, MTPL,
HTKSNB lần lượt là 0. 71, 0.742, 0. 27, 0.755, 0.496. Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy phương sai của phần dư không thay đổi (Bảng 4.17).
Bảng 4.17: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Correlations CLTT KT NLC TD MDC BTT MDU DCN MTPL HTKSN B Spearman's rho CLTT KT Correlation Coefficient 1.000 .871 ** .742** .827** .755** .496** Sig. (2- tailed) . .000 .000 .000 .000 .000 N 127 127 127 127 127 127 NLC TD Correlation Coefficient .871 ** 1.000 .715** .711** .783** .437** Sig. (2- tailed) .000 . .000 .000 .000 .000 N 127 127 127 127 127 127 MDC BTT Correlation Coefficient .742 ** .715** 1.000 .605** .724** .281** Sig. (2- tailed) .000 .000 . .000 .000 .001 N 127 127 127 127 127 127 MDU DCN Correlation Coefficient .827 ** .711** .605** 1.000 .634** .412** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 . .000 .000 N 127 127 127 127 127 127
MTP L Correlation Coefficient .755 ** .783** .724** .634** 1.000 .373** Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 . .000 N 127 127 127 127 127 127 HTK SNB Correlation Coefficient .496 ** .437** .281** .412** .373** 1.000 Sig. (2- tailed) .000 .000 .001 .000 .000 . N 127 127 127 127 127 127
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.3. Kiể định hiện tư n đa ộng tuyến
Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. 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 đa cộng tuyến. Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor- VIF).
Kết quả đo lường ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên 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 (bảng 4.16)
4.4.4. Kiể định về phân phối chuẩn của phần ư
Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình b ng 0 và phương sai không đổi. Cách này thực hiện b ng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,98 và Mean = 0 (phụ lục ), ta có thể kết luận r ng, giả thiết phân phối chuẩn có phần dư không bị vi phạm. Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dư chuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4.5. Kiể định về tính độc lập của phần ư
Đại lượng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0.
Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần b ng 2. Kết quả cho thấy d được chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất (d = 2.196 gần b ng 2) (bảng 4.18). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4.18: Kết quả chạy Durbin-Watson
Mô
hình Hệ sốR Hệ sốR
2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 .935a .875 .870 .263 2.196
a. Biến độc lập: NLCTD,MDCBTT,MDUDCN,MTPL,HTKSNB b. Biến phụ thuộc: CLTTKT
4.5. Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
- Phương sai của sai số (phần dư) không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.19: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số Nh nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N
Giá trị dự báo đã được chuẩn hóa -3.999 2.059 .000 1.000 127
Phần dư được chuẩn hóa -2.486 2.180 .000 .980 127
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.5.2. Kiểm tra giả định các phần ư ó h n hối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là h ng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. C ng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.9 ). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Thông qua phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng được thực hiện trong chương 4, tác giả đã chỉ ra r ng mô hình và các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là có ý nghĩa. Kết quả của nghiên cứu nêu rõ: có 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh. Mỗi một nhân tố có mức độ tác động đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh khác nhau và được sắp xếp theo trật tự từ cao xuống thấp như sau: Nguồn nhân lực có trình độ, ứng dụng công nghệ thông tin, mức độ công bố thông tin, hệ thống kiểm soát nội bộ, môi trường pháp lý. Kết quả của chương này là căn cứ để tác giả đưa ra các định hướng, quan điểm và giải pháp nh m nâng cao chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Trong tầm nhìn TP. Hồ Chí Minh đến năm 2020, TP. Hồ Chí Minh sẽ trở thành một đô thị văn minh, hiện đại của khu vực với dân số trên 10 triệu người; phát huy vai trò trung tâm lớn về văn hóa, khoa học - công nghệ, giáo dục, kinh tế và giao dịch quốc tế của cả nước. Trên địa bàn, thể chế KTTT định hướng XHCN được thiết lập và vận hành thông suốt; hình thành rõ nét các yếu tố của kinh tế tri thức; đô thị được cải tạo và xây dựng theo hướng đồng bộ, hiện đại; hệ thống hạ tầng kỹ thuật cơ bản đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế xã hội. Dịch vụ chất lượng cao, trình độ cao đóng vai tr trọng yếu trong nền kinh tế TP. Hồ Chí Minh. Hình thành mạng lưới công nghiệp áp dụng công nghệ cao và phát triển nông nghiệp đô thị sinh thái. GDP bình quân đầu người dự kiến trên 6.000 USD/năm, mức sống nhân dân tăng lên khoảng 3 lần so với hiện nay. TP. Hồ Chí Minh phấn đấu đi trước 5 năm, góp phần thực hiện mục tiêu đến năm 2020 nước ta cơ bản trở thành nước công nghiệp. Với quyết tâm ấy, riêng trong lĩnh vực hoạt động công ích, TP. Hồ Chí Minh cần quán triệt tốt quan điểm phương hướng của Đảng và Nhà nước.
5.1 Nhữn q an điể v hư n hướn bản của nh nước phát triển công ty công ích
Giai đoạn 1986-1990, Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ VI của Đảng (năm 19 6) đánh dấu một bước ngoặt cơ bản trong quá trình đổi mới kinh tế nói chung, trong đó có đổi mới DNNN. Đại hội chỉ rõ:"Phải đổi mới cơ chế quản lý, bảo đảm cho các đơn vị kinh tế quốc doanh có quyền tự chủ, thực sự chuyển sang hạch toán kinh doanh XHCN, lập lại trật tự, kỷ cương trong hoạt động kinh tế." Tiếp tục đường lối đổi mới kinh tế, Đại hội toàn quốc lần thứ VII của Đảng (năm 1991) đã chủ trương:"Khẩn trương sắp xếp lại và đổi mới quản lý kinh tế quốc doanh, bảo đảm kinh tế quốc doanh phát triển có hiệu quả, nắm vững những lĩnh vực và ngành then chốt để phát huy vai trò chủ đạo trong nền kinh tế. Tập trung lực lượng củng cố và phát triển những cơ sở trọng điểm, những cơ sở làm ăn có hiệu quả và có ý nghĩa lớn đối với nền kinh tế quốc dân. Cho thuê, chuyển hình thức sở hữu hoặc giải thể