Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL.
Hình 3. 1. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Dựa vào bảng 4.10 ta thấy, 1< CMIN/DF = 0,951 < 3; CFI = 1,000 > 0,95, RMSEA= 0,000 < 0,06, Pclose = 0,922 > 0,05 đều phù hợp. Do vậy, mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.12. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 0,951 1< CMIN/DF <3 Cần thêm DF
CFI 1,000 >0,95 Tốt
RMSEA 0,000 <0,06 Tốt
Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL.
Bảng 4.13. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P Standardized
Estimate COEN <--- CONTROL 1 0,476 RISK <--- CONTROL 2,365 0,883 2,678 0,007 0,939 COAC <--- CONTROL 0,779 0,338 2,307 0,021 0,281 INFO <--- CONTROL 0,897 0,338 2,651 0,008 0,369 MONI <--- CONTROL 0,88 0,338 2,605 0,009 0,345
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL:
Nhân tố COEN có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,476.
Nhân tố RISK có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,939.
Nhân tố COAC có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,281.
Nhân tố INFO có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,369.
Nhân tố MONI có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,345
4.1.1. Mô hình cấu trúc 4 biến độc lập lên CONTROL
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định tác động của 4 biến độc lập PEU, SIZE, MECH, PEU lên biến trung gian
Hình 3.5. Kết quả phân tích mô hình tác động 4 biến độc lập lên cấu trúc biến trung gian CONTROL
Dựa vào bảng 4.12 ta thấy, 1< CMIN/DF = 1,029 < 3; CFI = 0,993 > 0,95, RMSEA= 0,014 < 0,06, Pclose = 1,000 > 0,05 đều phù hợp. Do vậy, mô hình mô hình tác động 4 biến độc lập lên cấu trúc biến trung gian CONTROL phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.14. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,029 1< CMIN/DF <3 Tốt
CFI 0,993 >0,95 Tốt
RMSEA 0,014 <0,06 Tốt
Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích mô hình tác động 4 biến độc lập lên cấu trúc biến trung gian CONTROL
Bảng 4.15. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P Standardized
Estimate
CONTROL <--- STRA 0,164 0,09 1,817 0,069 0,19
CONTROL <--- SIZE -0,088 0,058 -1,525 0,127 -0,156
CONTROL <--- MECH 0,077 0,05 1,549 0,121 0,169
CONTROL <--- PEU 0,184 0,064 2,904 0,004 0,409
Kết quả phân tích mô hình tác động 4 biến độc lập lên cấu trúc biến trung gian CONTROL Nhân tố STRA có tác động đến nhân tố CONTROL với mức ý nghĩa 10%.
Nhân tố PEU có tác động đến nhân tố CONTROL với mức ý nghĩa là 5%. Nhân tố SIZE và MECH không có tác động đến nhân tốc CONTROL.
3.6.2 Mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE.
Dựa vào bảng 4.13 ta thấy, 1< CMIN/DF = 1,104 < 3; CFI = 0,994 > 0,95, RMSEA= 0,027 < 0,06, Pclose = 0,734 > 0,05 đều phù hợp. Do vậy, mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.16. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,104 1< CMIN/DF <3 Tốt
CFI 0,994 >0,95 Tốt
RMSEA 0,027 <0,06 Tốt
PClose 0,734 >0,05 Tốt
Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE.
Bảng 4.17. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P Standardized Estimate
EFFI <--- EFFE 1 0,788
RELI <--- EFFE 0,605 0,276 2,189 0,029 0,411
LAW <--- EFFE 0,68 0,313 2,173 0,03 0,571
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian EFFE:
Nhân tố EFFI có ảnh hưởng dương đến nhân tố EFFE với hệ số đã chuẩn hóa là 0,788.
Nhân tố RELI có ảnh hưởng dương đến nhân tố EFFE với hệ số đã chuẩn hóa
là 0,411.
Nhân tố LAW có ảnh hưởng dương đến nhân tố EFFE với hệ số đã chuẩn hóa là 0,571.
3.7 Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Tiếp theo, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ trong doanh nghiệp Việt Nam. Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, sau đó tiến hành hiệu chỉnh mô hình để có được mô hình tốt hơn.
Trong kiểm định giả thiết và mô hình nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có nhiều ưu điểm hơn các phương pháp phân tích đa biến truyền thống như hồi quy bội, hồi quy đa biến vì nó có thể tính được sai số đo lường. Hơn nữa, phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của ta và có thể xem xét các đo lường độc lập từng phần hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc.
Giả thuyết sau khi đã điều chỉnh thang đo:
H1: Chiến lược của doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc kiểm soát nội bộ
của doanh nghiệp đó
H2: Quy mô hoạt động của doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc kiểm soát
nội bộ của doanh nghiệp đó
H3a: Số lượng kiểm soát viên tại doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
H3d: Các chính sách và quy trình tại doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
H4: Sự biến động của môi trường của doanh nghiệp có tác động đến cấu trúc
kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
H5: Cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp có tác động đến hiệu quả của
kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó.
Dựa vào bảng 4.15 ta thấy, 1< CMIN/DF = 1,205 < 3; CFI = 0,922 < 0,95, RMSEA= 0,037 < 0,06, Pclose = 0,999 > 0,05 đều phù hợp. Do vậy, mô hình cấu tuyến tính SEM phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.18. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,088 1< CMIN/DF <3 Tốt
CFI 0,970 >0,95 Tốt
RMSEA 0,025 <0,06 Tốt
PClose 1,000 >0,05 Tốt
Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích SEM.
Bảng 4.19. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P Standardized Estimate
CONTROL <--- STRA 0,155 0,078 1,982 0,048 0,208
CONTROL <--- SIZE -0,061 0,047 -1,302 0,193 -0,127
CONTROL <--- MECH 0,061 0,041 1,48 0,139 0,156
CONTROL <--- PEU 0,166 0,057 2,924 0,003 0,426
EFFE <--- CONTROL 1,524 0,486 3,138 0,002 0,761
Kết quả phân tích SEM cho thấy:
Nhân tố STRA có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,208 (p < 0,05).
Nhân tố PEU có ảnh hưởng dương đến nhân tố CONTROL với hệ số đã chuẩn hóa là 0,426 (p < 0,05).
Nhân tố CONTROL có ảnh hưởng dương đến nhân tố EFFE với hệ số đã chuẩn hóa là 0,761 (p < 0,05).
CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ VÀ KIẾN NGHỊ
4.1 Đánh giá
Sau khi xem xét dữ liệu và các câu hỏi nghiên cứu trong phần trước, phần này cung cấp thêm thông tin chi tiết về các mối quan hệ được trình bày. Kết quả của nghiên cứu này xác nhận rằng sự không chắc chắn về môi trường (PEU) và chiến lược kinh doanh (STRA) có mối quan hệ với cấu trúc kiểm soát nội bộ (CONTROL) và tính hiệu quả quan sát được của cấu trúc hệ thống kiểm soát nội bộ (EFFE).
Phân tích trung bình của các biến cho thấy rằng trong trường hợp không chắc chắn về môi trường ở mức độ thấp (PEU), cấu trúc kiểm soát nội bộ không tạo ra hiệu quả quan sát được như đối với trường hợp có mức độ không chắc chắn về môi trường cao hơn. Kết quả này phù hợp với gợi ý của Gul’s (1991): trong điều kiện môi trường không chắc chắn, mức độ tinh vi điều khiển cao sẽ góp phần vào hiệu suất cao hơn. Theo Gordon và Miller (1976) và Waterhouse và Tiessen (1978) báo cáo kết quả tương tự; khi môi trường trở nên không chắc chắn hơn, tổ chức sẽ sử dụng quyền quản lý chặt chẽ hơn, giám sát chặt chẽ hơn đầu ra và thực hiện lựa chọn cẩn thận và xã hội hóa nhân viên. Họ gợi ý rằng trong một môi trường không chắc chắn, các cơ chế kiểm soát được sử dụng theo cách củng cố. Kết quả xác nhận rằng hệ thống kiểm soát trở nên hiệu quả hơn khi độ không đảm bảo của môi trường càng lớn. Các đặc điểm khác được kiểm tra đã bị bỏ qua trong quá trình đó: các công ty có thể thiết kế một hệ thống kiểm soát để đạt được hiệu quả phù hợp với một đặc điểm của lý thuyết quyền biến trong khi bỏ qua những đặc điểm khác theo Fisher (1995).
Chiến lược (STRA) đã có những tác động đáng kể về mặt thống kê đối với CONTROL và hơn nữa là ảnh hưởng gián tiếp đến hiệu quả EFFE, do đó chứng tỏ sự hiện diện của một con đường gián tiếp. Điều này có thể là do không có sự khác biệt về hiệu quả của kiểm soát nội bộ như đã nêu trong phân tích trung bình. Các kết quả cho thấy rằng loại hình tổ chức của người phát triển thịnh vượng có cơ cấu kiểm soát nội bộ mạnh hơn các loại chiến lược khác và điều đó có thể là kết quả của các điều kiện thị trường
khác nhau mà các loại chiến lược hoạt động. Loại tổ chức của người phát triển tìm kiếm các cơ hội thị trường mới, tích lũy thông tin và giám sát đầu ra một cách cẩn thận, trong khi hệ thống kiểm soát của người bảo vệ, chẳng hạn, chủ yếu dựa vào các thủ tục kế toán chính thức và kiểm soát chi phí (Simons 1987, 1990). Simons (1990) cho rằng lợi thế của các biện pháp kiểm soát linh hoạt đối với các tổ chức chiến lược người phát triển là chúng cho phép thích ứng nhanh chóng với môi trường thay đổi nhanh chóng. Do đó, loại hình người khám phá tạo ra cấu trúc kiểm soát nội bộ theo nhu cầu thay đổi của nó. Có cấu trúc kiểm soát nội bộ mạnh mẽ hơn các loại chiến lược khác, loại hình tổ chức của người phát triển có thể làm giảm sự không chắc chắn liên quan đến chiến lược.
Mô hình chính cũng chỉ ra kết quả không có ý nghĩa thống kê về kích thước và cấu trúc cơ học. Ngoài ra, phân tích lưỡng biến cho thấy quy mô có ảnh hưởng tích cực có ý nghĩa thống kê đến cấu trúc kiểm soát nội bộ và ảnh hưởng gián tiếp đến hiệu quả kiểm soát nội bộ. Do đó, Câu hỏi nghiên cứu thứ ba được hỗ trợ trong cài đặt lưỡng biến nhưng không được hỗ trợ trong phân tích đa biến. Kết quả này hỗ trợ các tuyên bố của Jorissen et al. (2005), rằng khi tình hình được nhìn nhận rộng rãi hơn, vai trò của một số đặc điểm sẽ thay đổi. Để giải quyết sự hiện diện của các trường hợp dự phòng mâu thuẫn, Fisher (1995) đề xuất rằng các công ty có thể thiết kế một hệ thống kiểm soát phù hợp với một đặc tính dự phòng. Tuy nhiên, quản lý trong tổ chức phải đối mặt với một số đặc điểm và do đó có thể khẳng định rằng mô hình có bốn đặc điểm dự phòng cho nhiều thông tin hữu ích hơn so với mô hình chỉ có một đặc điểm. Hơn nữa, theo Bruns và Waterhouse (1975) kiểm soát trong các tổ chức nhỏ có xu hướng phi chính thức hơn và các tổ chức lớn áp dụng các hệ thống kiểm soát chính thức hơn (Chenhall 2003). Trong nghiên cứu này, cấu trúc kiểm soát nội bộ bao gồm cả kiểm soát chính thức và không chính thức, và điều này có thể khiến cấu trúc kiểm soát nội bộ ít nhạy cảm hơn với ảnh hưởng của quy mô tổ chức.
Để giải thích các kết quả tĩnh không quan trọng trong mô hình cấu trúc tổ chức, có thể có một số tác động mâu thuẫn đối với công cụ được sử dụng. Một tổ chức mang tính cơ học cao được xác định bằng cách sử dụng ba yếu tố quyết định: nó được phân loại
là tập trung hơn, phân biệt theo chiều dọc và chính thức hóa hơn so với một tổ chức ít cơ học hơn. Cách tiếp cận được áp dụng trong nghiên cứu này chỉ đo lường cấu trúc tổng thể của tổ chức, mặc dù các doanh nghiệp có thể có các kiểu cấu trúc thay thế. Đây có thể là một giải thích cho các kết quả không đáng kể về mặt thống kê. Hơn nữa, ba khía cạnh được sử dụng có thể gây ra các tác động mâu thuẫn đối với cấu trúc kiểm soát nội bộ và tính hiệu quả của cấu trúc kiểm soát nội bộ. Sự tồn tại của các kích thước xung đột làm tăng xác suất sai lệch của thiết kế hệ thống điều khiển so với yêu cầu của ít nhất một trong các kích thước, gây khó khăn cho việc thiết kế điều khiển tối ưu (Fisher 1995).
4.2 Kiến nghị
Dựa trên kết quả nghiên cứu và khảo sát ý kiến thông qua câu hỏi mở từ các đối tượng nghiên cứu thuộc các doanh nghiệp tại Việt Nam, tác giả đề xuất các gợi ý và giải pháp để nâng cao hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp như sau: Kết quả mô hình theo lý thuyết quyền biến tác động đến hệ thống kiểm soát nội bộ cho thấy chiến lược kinh doanh (STRA) và sự thay đổi của môi trường (PEU) có tác động đến sự tăng cường hệ thống kiểm soát nội bộ. Do đó doanh nghiệp cần xem xét chiến lược kinh doanh (STRA) và sự thay đổi của môi trường (PEU) để xây dựng HTKSNB phù hợp. Xét về sự thay đổi của môi trường bên ngoài (PEU) cũng ảnh hưởng đến HTKSNB. Môi trường bên ngoài (PEU) càng thay đổi nhanh thì mức độ không chắc chắn càng lớn. Do đó, doanh nghiệp nên chú trọng phát triển HTKSNB một cách chặt chẽ để đảm bảo giảm thiểu các rủi ro trong HTKSNB đảm bảo rằng doanh nghiệp ổn định để thực hiện các chiến lược đáp ứng sự thay đổi của môi trường cạnh tranh. Môi trường cạnh tranh thay đổi dẫn đến doanh nghiệp sẽ sử dụng các chiến lược kinh doanh (STRA) khác nhau, vai trò của HTKSNB chú trọng phát huy như: xây dựng quy trình kiểm soát chặt chẽ khắc phục các gian lận, sai sót. Bên cạnh kiểm soát quy trình, HTKSNB cần đảm bảo độ tin cậy, tính đầy đủ và kịp thời của thông tin tài chính và quản lý đến các bộ phận liên quan để các nhà quản trị có thể nắm bắt và ra các quyết định hợp lí. HTKSNB còn đảm bảo doanh nghiệp thực hiện tuân thủ các