Bảng 4.9. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,046 1< CMIN/DF <3 Tốt
CFI 0,987 <0,95 Chấp nhận được
RMSEA 0,018 <0,06 Tốt
PClose 1,000 >0,05 Tốt
Dựa vào bảng 4.8 ta thấy, 1< CMIN/DF = 1,046 < 3; CFI = 0,987 < 0,95, RMSEA= 0,018 < 0,06, Pclose = 1,000 > 0,05 đều phù hợp. Do vậy, mô hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
3.5.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: - Cronbach’s Alpha: đã phân tích trong phần 4.4 - Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích.
Bảng 4.10. Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các nhân tố Nhân tố Cronbach’s Alpha Độ tin cậy tổng hợp CR Phương sai rút trích AVE PEU 0,852 0,857 0,502 COEN 0,793 0,881 0,650 COAC 0,791 0,797 0,505 INFO 0,856 0,794 0,563 MECH 0,880 0,798 0,569 RISK 0,779 0,792 0,561 RELI 0,790 0,763 0,518 MONI 0,779 0,786 0,553 LAW 0,796 0,787 0,552 EFFI 0,784 0,779 0,541
Thang đo được đánh giá là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0,5 và tổng phương sai rút trích có ý nghĩa khi có giá trị trên 0,5 (Hair và cộng sự, 1995). Từ bảng kết quả trên, ta có thể thấy các giá trị CR đều lớn hơn 0,5 và AVE của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0,5. Do đó, các thang đo lường nhìn chung là đáng tin cậy.
Bảng 4.11. Ma trận tương quan giữa các khái niệm
AVE MSV PEU MECH COAC COEN LAW RELI RELI MONI LAW EFFI
PEU 0,502 0,152 0,709 COEN 0,650 0,034 -0,046 0,806 COAC 0,505 0,114 -0,031 0,109 0,711 INFO 0,563 0,212 0,137 0,087 0,108 0,751 FOR 0,569 0,203 0,142 0,140 0,284** 0,034 0,755 RISK 0,561 0,163 0,145 -0,001 0,337** 0,039 0,236* 0,749 RELI 0,518 0,118 0,083 0,162 0,055 0,203† 0,206† 0,128 0,720 MONI 0,553 0,118 0,235* 0,184† 0,262* 0,067 0,158 0,343** 0,176 0,744 LAW 0,552 0,235 0,314** 0,006 0,174† 0,128 0,451*** 0,321** 0,155 0,261* 0,743 EFFI 0,541 0,235 0,389*** 0,114 0,250* 0,461*** 0,275* 0,404*** 0,343** 0,321** 0,485*** 0,735
Do đó, từ tất cả những kết quả trên, ta có thể khẳng định rằng các khái niệm hay thang đo đạt giá trị phân biệt.
Như vậy, ta có mô hình phân tích CFA như hình 4.1.
3.6 Mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL và EFFE
3.6.1 Mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
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