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 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 này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
4.5.3. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
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 bằng 0 và phương sai không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,987 và Mean = 0 (phụ lục ), ta có thể kết luận rằng, 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.
4.5.4. Kiểm định về tính độc lập của phần dư
Bảng 4.22: Bảng tính độc lập của phần dư
Mô hình Hệ số R Hệ số R2
Hệ số R2
hiệu
chỉnh Sai slượng ố chuẩn ước
1 ,749 a ,562 ,549 1,917 a. Biến độc lập: MTKS, MTVH, MTGD, MTCT, MTPL, MTKT b. Biến phụ thuộc: CLTTKT
4.5.5. 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 - Mộng Ngọc, 2008).
4.5.6. Kiểm định giả định phương sai của sai số ( phần dư) không đổi Bảng 4.23: Bảng phương sai của sai số không đổi Residuals Statisticsa Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N Predicted Value 1,522 3,741 2,650 ,4494 225 Residual -1,1033 ,8693 ,0000 ,3971 225 Std. Predicted Value -2,510 2,429 ,000 1,000 225 Std. Residual -2,741 2,160 ,000 ,987 225 a. Biến phụ thuộc: CLTTKT
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.17
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.
4.5.7. Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối 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 hằng 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-Plot của phần dư
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.19
Kết quả từ biểu đồ tần số P-Plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. 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 4.20
Với độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,987. Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.6 Bàn luận kết quả nghiên cứu
Từ kết quả nghiên cứu trên, sau đây là một số bàn luận về kết quả nghiên cứu:
Nhận xét tổng quan:
So với nghiên cứu của Choi và Muler và Nguyễn Thị Thu Hiền thì kết quả nghiên cứu của tác giả có cùng 5 nhân tố tác động và một nhân tố tác giả khám phá thêm cũng có tác động. Điều này cho thấy mô hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện nay cũng như các giả thuyết trong mô hình lý thuyết đều được chấp nhận.
Nhận xét chi tiết:
+ Đối với nhân tố môi trường pháp lý: Ảnh hưởng mạnh nhất với Beta = 0,378, còn so với nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hiền thì môi trường pháp lý ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,114 đối với cải cách kế toán khu vực công, điều này chứng tỏ tại các Trường Đại học tự chủ tài chính tại TP.HCM các chuẩn mực, chế độ, chính sách kế toán tác động trực tiếp đến chất lượng thông tin trên
BCTC.
+ Đối với nhân tố môi trường chính trị: Ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.249 cùng với Nguyễn Thị Thu Hiền nhân môi trường chính trị ảnh hưởng thứ hai cho thấy môi trường chính trị tác động mạnh đến chất lượng TTKT tại các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại TP.HCM.
+ Đối với nhân tố môi trường kinh tế: Ảnh hưởng thứ ba với hệ số Beta = 0.221, cùng với Nguyễn Thị Thu Hiền nhân môi trường kinh tế ảnh hưởng thứ hai chứng tỏ môi trường kinh tế tác động mạnh đến chất lượng TTKT, cần cường đầu tư và phát triển quy mô cơ sở vật chất, mở rộng các cơ sở đào tạo, liên kết…của các đơn vị Đại học tự chủ Tài chính tại TP.HCM, nâng cao thu nhập và mức sống cho cán bộ, giảng viên tại các đơn vị này.
+ Đối với nhân tố môi trường kiểm soát: Điểm mới của đề tài, nhân tố khám phá có ảnh hưởng mạnh thứ tư với hệ số Beta = 0.151, chứng tỏ hệ thống kiếm soát nội bộ tác động mạnh đến chất lượng TTKT cũng như sự giám sát kiểm soát của cơ quan cấp trên.
+ Đối với nhân tố môi trường giáo dục: Ảnh hưởng thứ năm với hệ số Beta = 0,149, điều này chứng tỏ trình độ của các chuyên gia, chuyên viên kế toán tại các các Trường Đại học tự chủ tài chính tại TP.HCM sẽ tác động đến việc nâng cao chất lượng TTKT tại các đơn vị này.
+ Đối với nhân tố môi trường văn hóa: Ảnh hưởng thứ sáu với hệ số Beta = 0.106, điều này chứng tỏ chủ nghĩa cá nhân và sự tham nhũng của những người quản lý, sự điều hành, sử dụng tài chính công sẽ làm giảm chất lượng TTKT. Do đó cần có các biện pháp hạn chế lợi ích nhóm tại các Trường Đại học tự chủ Tài chính tại TP.HCM, cần thiết lập các hệ thống kiểm soát để nâng cao chất lượng TTKT tại tại các đơn vị này.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4, tác giả trình bày kết quả kiểm định các thang đo thành phần các nhân tố ảnh hưởng tới chất lượng TTKT của các Trường Đại học Tự chủ Tài chính tại khu vực TP.HCM. Kết quả cho thấy các thang đo đều đạt được độ tin cậy qua