KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố hồ chí minh​ (Trang 64)

Mô hình hồi quy có dạng sau:

C = β0 + β1 xM + β2xP + β3xN + β4xL + β5xT

4.6.1 Phân tích tƣơng quan

Trƣớc khi tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tƣơng quan giữa các biến của mô hình cần phải đƣợc xem xét. Phân tích ma trận tƣơng quan sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức

độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 5 biến độc lập đƣợc nêu ở trên với biến phụ thuộc là Chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa

Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì kết luận có sự tƣơng quan chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng. Bảng kết quả Ma trận tƣơng quan (Correlation) thể hiện trong phụ lục – 07 và đƣợc tóm tắt trong bảng 4.6

Bảng 4.6 Ma trận hệ số tương quan Hệ số Pearson C M P N L T C 1 0.000 0.000 0.000 0.354 0.736 M 0.000 1 0.000 0.000 0.341 0.563 P 0.000 0.000 1 0.000 0.178 0.617 N 0.000 0.000 0.000 1 0.184 0.361 L 0.354 0.341 0.178 0.184 1 0.547 T 0.736 0.563 0.617 0.361 0.547 1

Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy các biến độc lập T, L có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc C, còn biến M, P, N có mối quan hệ lỏng với biến phụ thuộc C

4.6.2 Đánh giá phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính bội

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguy n Mộng Ngọc ( 2008 ), hệ số xác định R2 đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, càng đƣa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng đƣợc chứng minh rằng không phải phƣơng trình càng nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu

Trong trƣờng hợp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập đƣợc đƣa thêm vào phƣơng trình, nó là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2

Bảng 4.7 Tóm tắt mô hình

Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn

của đo lƣờng

1 0.724 0.525 0.504 0.31802

Kết quả bảng 4.7 cho thấy R2 điều chỉnh bằng 0.504, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã x y dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 50.4 %

4.6.3 Kiểm định giả thuyết

Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và độc lập là xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không

Giả thuyết Ho:

Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mô hình ta x y dựng phù hợp với tập dữ liệu

Bảng 4.8 Phân tích phương sai ( ANOVA)

Mô hình Tổng độ lệch bình phƣơng Bậc tự do df Độ lẹch bình phƣơng bình quân Kiểm định F Mức ý nghĩa Sig 1 Hồi qui 12.611 5 2.522 24.939 0.000 Phần dƣ 11.428 113 0.101 Tổng 24.039 118

Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy, trị số thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2 của mô hình đầy đủ, giá trị sig 0.000 < 0.005 sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mô hình hồi qui tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc

4.6.4 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui

Bảng 4.9 Trọng số hồi qui ( Coefficients )

Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig Collinearity Statistics B Sai số chuẩn B Toleranc e VIF 1 Hằng số 1.470 0.302 4.872 0.000 M -0.007 0.048 -0.012 -0.155 0.877 0.748 1.337 P 0.394 0.058 0.557 6.833 0.000 0.632 1.582 N 0.194 0.060 0.259 3.225 0.002 0.654 1.582 L 0.008 0.039 0.013 0.197 0.844 0.977 1.023 T 0.015 0.039 0.026 0.397 0.694 0.975 1.026

Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy:

Hệ số sig của P, N (<5%) nên chấp nhận các giả thiết.

Giả thuyết H2: Chính sách pháp luật có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Giả thuyết H3: Nhân sự kế toán có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Hệ số sig của M, L, T (>5%) nên bác bỏ các giả thiết

Giả thuyết H1: Môi trƣờng doanh nghiệp có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh.

Giả thuyết H4: Nhà quản lý có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Giả thuyết H5: Thuế có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

4.6.5 Dò tìm các vi phạm giả thuyết cần thiết

4.6.5.1 Giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ

Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: Sử dụng sai mô hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, chúng ta nên thử nhiều cách khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biều đồ tần số của các phần dƣ.

Hình 4.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và

Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa ( Hình 4.1) cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn ( trung bình Mean = 0.00, độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.979 tức gần bằng 1) Điều này cho thấy giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ hoàn toàn không bị vi phạm

Biểu đồ tuyến tính (hình 4.2 và hình 4.3) cho thấy các giá trị dự đoán ph n phối gần nhƣ theo đƣờng thảng, chứng tỏ đ y là mô hình hồi qui tuyến tính

Hình 4.2 Biểu đồ dự báo giá trị của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố

Hình 4.3 Biểu đồ phân tán giá trị của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố

Hồ Chí Minh

4.6.5.2 Giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập

Cộng tuyến là trạng thái trong dó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao ( Hoàng Trọng và Chu Nguy n Mộng Ngọc, 2008)

Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF ( Variance Inflation Factor). Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu nhƣ không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR ( Hair và cộng sự 2006, trích từ Nguy n Đình Thọ, 2011)

Bảng trọng số hồi qui ( Bảng 4.9) cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập trong mô hình này đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ mô hình hồi qui không vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến. Ngoài ra, theo bảng Ma trận hệ số tƣơng quan ( bảng 4.6 ) ta thấy hệ số tƣơng quan của tất cả các nhân tố đều nhỏ hơn 0.8, chứng minh rằng giữa các nhân tố cũng không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến

4.6.6 Kết luận phân tích hồi qui

Trọng số hồi qui thể hiện dƣới hai dạng: 1: Chƣa chuẩn hóa

2: Chuẩn hóa

Vì trọng số hồi qui chƣa chuẩn hóa B phụ thuộc vào thang đo nên chúng ta không thể dùng trọng số này để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình đƣợc. Trọng số hồi qui chuẩn hóa β là trọng số đã chuẩn hóa các biến nên chúng đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc

Phƣơng trình hồi qui với hệ số Bêta (β) đã chuẩn hóa

Chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh = 0.557 x Chính sách pháp luật + 0.259 x Nhân sự kế toán

Mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến Chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Nhân tố chính sách pháp luật có ảnh hƣởng mạnh nhất ( β = 0.557 ) tới chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh, kế tiếp là Nhân sự kế toán ( β= 0.259

Hình 4.4 Kết quả kiểm định mô hình hồi qui nghiên cứu

4.7 Kết quả nghiên cứu

Hiện nay, tại Việt Nam chƣa có nhiều nghiên cứu cụ thể về các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu này cho thấy việc xây dựng mô hình đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh là phù hợp với tình hình thực tế của Việt Nam cũng nhƣ chấp nhận các giả thiết đề ra trong nghiên cứu này và đƣa ra một số ý nghĩa thiết thực cho các nhà quản trị của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 2 nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh bao gồm: Nhân sự kế toán và Nhân tố Chính sách pháp luật có tác động mạnh nhất đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh Chính sách pháp luật Nhân sự kế toán CHẤT LƢỢNG THÔNG TIN KẾ TOÁN

4.8 Hạn chế của đề tài

Hạn chế thứ nhất của đề tài là số lƣợng mẫu khảo sát chỉ ở mức tối thiểu, nên việc xây dựng mô hình đánh giá chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh mới đúng trong các điều kiện kích thƣớc mẫu đủ theo tiêu chuẩn. Do vậy để phát triển và vận dụng mô hình này vào thực tế đƣợc thì cần phải khảo sát một số lƣợng mẫu lớn, từ đó có thể tìm ra nhiều nhân tố mới có ảnh hƣởng đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh phù hợp hơn với sự thay đổi của công ty cùng với sự thay đổi của kinh tế

Hạn chế thứ hai: nghiên cứu chỉ mới nhận dạng các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng báo cáo tài chính nhƣ : Chính sách pháp luật, Nhân sự kế toán, Môi trƣờng doanh nghiệp, Nhà quản lý, Thuế

Chính vì vậy, còn rất nhiều các yếu tố khác tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh nhƣ: Mô hình doanh nghiệp, thời gian hoạt động của doanh nghiệp… các yếu tố này cũng góp phần quan trọng không kém đến chất lƣợng thông tin kế toán tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Vấn đề này cũng là hƣớng mở cho các đề tài nghiên cứu tiếp theo.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 4

Chƣơng 4 đã trình bày kết quả của nghiên cứu thông qua việc sử dụng các phƣơng pháp nhƣ đánh giá thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, đánh giá lại thang đo hiệu chỉnh và kiểm định mô hình hồi qui tuyến tính bội. Kết quả phân tích cho thấy từ 19 biến quan sát của 5 nhân tố ban đầu sau khi tiến hành khảo sát thực tế và số liệu đó đƣợc xử lý bằng các phƣơng pháp nêu trên cho kết quả là chỉ còn 8 biến quan sát tƣơng ứng với 2 nhân tố có tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh. Đó chính là các nh n tố: Chính sách pháp luật, Nhân sự kế toán

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN CHUNG VÀ MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG THÔNG TIN KẾ TOÁN ĐƢỢC TRÌNH BÀY TRÊN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI TP.HCM

5.1 Kết luận chung

Việc xác định đƣợc các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh sẽ giúp cho những ngƣời sử dụng và các cơ quan chức năng làm sơ sở tham chiếu khi đọc các báo cáo tài chính. Điều đó cho thấy, các doanh nghiệp nhỏ và vừa cần phải nâng cao chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của mình hơn nữa, ngày càng hoàn thiện và hƣớng tới một báo cáo tài chính chất lƣợng cao cả về hình thức lẫn nội dung.

Có nhiều quan điểm về chất lƣợng thông tin kế toán và luận văn đã tổng hợp các quan điểm này làm cơ sở nghiên cứu và tìm ra những nhân tố bên trong nào có thể ảnh hƣởng đến chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh

Câu hỏi đặt ra trong nghiên cứu này là những nhân tố bên trong nào bên trong doanh nghiệp ảnh hƣởng đến chất lƣợng thông tin kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh ?, Mức độ tác động của từng nhân tố nhƣ thế nào đến chất lƣợng thông tin kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh ?

Có rất nhiều mô hình nghiên cứu về đánh giá chất lƣợng thông tin kế toán đƣợc trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh, luận văn đã tìm hiểu và xác định ra 5 nhân tố ban đầu có ảnh hƣởng đến chất lƣợng thông tin kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố Hồ Chí Minh và nhân tố này đƣợc đo lƣờng bởi 19 biến quan sát. 5 nhân tố đó là : Môi trƣờng doanh nghiệp, Thuế, Nhân sự kế toán, Chính sách pháp luật và Nhà quản lý

Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của dữ liệu và thang đo bằng phƣơng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố hồ chí minh​ (Trang 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(98 trang)