Các mối tương quan
HH MT DG GS TT KS HH Hệ số tương quan Pearson 1 ,703 ,447 ,446 ,214 ,642 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,006 ,000 Số quan sát 167 167 167 167 167 167 MT Pearson Correlation ,703 1 ,359 ,475 ,146 ,592 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,059 ,000 Số quan sát 167 167 167 167 167 167 DG Pearson Correlation ,447 ,359 1 ,177 ,078 ,324 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,022 ,314 ,000 Số quan sát 167 167 167 167 167 167 GS Pearson Correlation ,446 ,475 ,177 1 -,094 ,397 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,022 ,226 ,000 Số quan sát 167 167 167 167 167 167 TT Pearson Correlation ,214 ,146 ,078 -,094 1 ,124 Sig. (2-tailed) ,006 ,059 ,314 ,226 ,110 Số quan sát 167 167 167 167 167 167 KS Pearson Correlation ,64 ,592 ,324 ,397 ,124 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,110 Số quan sát 167 167 167 167 167 167
(Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích tương quan và hồi quy)
Theo đó, các biến MT, DG, KS, TT, GS đang cùng chiều với biến phụ thuộc tính hữu hiệu của hệ thống KSNB, dao động từ 0.214 đến 0.703 và giá trị Sig thu được đều
nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, các biến này đều có mối tương quan tích cực đến biến Hữu hiệu, có thể đưa vào thực hiện hồi quy.
4.2.3.2. Kiểm định phương sai ANOVA
a. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể
Bảng 4.26: Tóm tắt mơ hình với biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của hệ thống KSNB Model Summaryb Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 – hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin- Watson 1 ,788a ,622 ,610 ,55694 1,555
(Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích tương quan và hồi quy)
Từ bảng 4.26 ta có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,610 có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu là 61%. Hay có nghĩa là biến độc lập được được giải thích 61% bởi sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.27: Kết quả phân tích ANOVA
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 82,024 5 16,405 52,888 ,000b Phần dư 49,939 161 ,310 Tổng 131,963 166
(Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích tương quan và hồi quy)
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong bảng 4.27 cho thấy giá trị kiểm định F = 52,888 có Sig. = 0,000, chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và các biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê.
Tóm lại, mơ hình hồi quy liên quan đến năm thành tố chính cầu thành hệ thống KSNB và biến phụ thuộc là tính hữu hiêu của hệ thống KSNB là cơ sở để kiểm định 5 giả thuyết đã nếu ra ở trên.
b. Kiểm định giá thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy Bảng 4.28: Kết quả phân tích hệ số hồi quy
Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá Giá trị t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận biến VIF 1 (Constant) -,717 ,270 -2,657 ,009 MT ,437 ,074 ,390 5,929 ,000 ,543 1,843 DG ,179 ,052 ,182 3,464 ,001 ,852 1,174 GS ,122 ,055 ,125 2,196 ,030 ,724 1,382 TT ,114 ,048 ,119 2,368 ,019 ,938 1,067 KS ,281 ,060 ,288 4,651 ,000 ,614 1,628
(Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích tương quan và hồi quy)
Kết quả xác định hệ số hổi quy được thể hiện trong bảng 4.28 cho thấy, các biến độc lập được đưa vào mơ hình có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, với Sig trong kiểm định đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, khơng biến nào bị loại khỏi mơ hình.
4.2.3.3 Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán
Scatterplot . Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư khơng thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1 Đồ thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram
và đồ thị P-P plot . Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.985).
Hình 4.2 Biểu đồ tần suất của phần dư chuẩn hoá
Đồ thị P-P plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Hình 4.3 Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p-p) của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích tương quan và hồi quy)
4.2.3.4 Kiểm tra các giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (Hiện tượng cộng đa tuyến)
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013 trang 517), khi ước lượng mơ hình hồi qui bội chúng ta phải Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến - là hiện tượng trong đó các biến độc lập có quan hệ với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa công tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2).
Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
4.2.3.5 Mơ hình hồi quy chính thức các yếu tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
Trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hoá và đã chuẩn hố. Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hố, giá trị của nó phụ thuộc và thang đo và mặt khác các biến độc lập có các đơn vị khác nhau nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Với các kết quả kiêm định trên ta thấy mơ hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mơ hình hồi quy với trọng số hồi quy chưa chuẩn hoá là:
Hữu hiệu = (0,717) + 0,437 MT + 0,179 DG + 0,281 KS + 0,114 TT+ 0,122 GS
Tuy nhiên, phương trình hồi quy chưa chuẩn khơng có nhiều ý nghĩa kinh tế, vì nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013 trang 524) trọng số hồi qui chuẩn hoá là trọng số đã chuẩn hố các biến, vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó tác động mạnh và0 biến phụ thuộc. Ta xét phương trình hồi quy với trọng số hồi quy đã chuẩn hoá:
Hữu hiệu = 0,390 MT + 0,182 DG + 0,288 KS + 0,119 TT + 0,125 GS
Căn cứ vào cơng thức trên, có thể thấy cả 5 thành tố là Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm soát, Thơng tin và truyền thơng và Giám sát đều có tác động tỷ lệ thuận đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB ở các DNNVV tại TP. HCM. Điều này có nghĩa là 5 thành tố này hoạt động hiệu quả thì tính hữu hiệu của hệ thống KSNB ở các DNNVV tại TP. HCM sẽ càng cao.
Bên cạnh đó, thành tố Mơi trường kiểm sốt tác động mạnh mẽ nhất đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB ở các DNNVV tại TP. HCM (β = 0,390), tiếp đến là thành tố
Hoạt động kiểm soát (β = 0,288), thành tố Đánh giá rủi ro (β = 0,182), thành tố Giám sát (β = 0,125) và cuối cùng là thành tố Thông tin và truyền thông (β = 0,119). Và các giả thuyết H1, H2 H3, H4 và H5 đều được chấp nhận.
Bảng 4.29: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định
H1
Mơi trường kiểm sốt ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các DNNVV
Chấp nhận
H2
Đánh giá rủi ro ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các DNNVV
Chấp nhận
H3
Hoạt động kiểm sốt ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các DNNVV
Chấp nhận
H4
Hệ thống thông tin và truyền thông ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các DNNVV
Chấp nhận
H5
Giám sát ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các DNNVV
Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
4.3 Bàn luận kết quả nghiên cứu
Qua q trình phân tích các dữ liệu thu thập được, kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống KSNB tại các DNNVV chưa được thực sự chú trọng, chỉ đạt ở mức khá. Trong đó, qua mơ hình hồi quy, năm thành tố tạo thành hệ thống KSNB có ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DNNVV tại TP. HCM, kết quả này trùng
với kết quả nghiên cứu của Karagiorgos, T., Giovanis, N., & Drogalas, G. (2011), Ho T.V.(2016).
Theo kết quả nghiên cứu, mức độ tác động của các thành tố đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB được đánh giá như sau:
- Thành tố mơi trường kiểm sốt: đây là thành tố có tác động mạnh nhất. Điều
này có thể được lý giải là do đối tượng nghiên cứu ở đây là tại các DNNVV, mà đặc điểm của DNNVV là thường chủ sở hữu cũng là người quản lý, do đó họ sẽ bảo vệ tài sản của mình một cách tốt nhất, bằng thái độ quan tâm đặc biệt đến tài sản và các quy định ràng buộc để có thể tạo nên một mơi trường trung thực, chính trực để bảo toàn tài sản. Tuy nhiên, các DN này vẫn chưa chú trọng đến mơi trường kiểm sốt (giá trị trung bình quan sát 3,24 – Phụ lục 4.4), vẫn cịn xảy ra tình huống tuyển dụng nhân viên có trình độ chưa phù hợp với đơn vị hoặc chưa xây dựng quy chế khen thưởng, kỷ luật nhân viên rõ ràng;
- Thành tố hoạt động kiểm soát là thành tố có mức độ tác động mạnh thứ hai đến
tính hữu hiệu của hệ thống KSNB của các DNNVV tại TP. HCM. Nguyên nhân có thể nêu ra đó là bên cạnh việc xây dựng một mơi trường kiểm sốt ban đầu, thì các DN cũng khá chú tâm đến việc xây dựng các hoạt động kiểm soát (giá trị trung bình quan sát là 3,75 – Phụ lục 4.4) nhằm đảm bảo những chỉ dẫn của nhà quản lý trong việc giảm thiểu rủi ro để đạt được các mục tiêu. Tuy nhiên, các DNNVV chưa thật sự quan tâm đến việc dự phịng, đối phó với lỗi phần mềm, phần cứng và an ninh mạng cũng như vẫn chưa đề xuất biện pháp thay thế hoặc chấn chỉnh kịp thời khi các hoạt động kiểm soát kém hiệu quả;
- Thành tố có mức tác động mạnh thứ ba đó là thành tố Đánh giá rủi ro (giá trị trung bình quan sát là 3,45 – Phụ lục 4.4). Hiện nay tại các DNNVV được khảo sát đã và đang thường xuyên nhận dạng và đánh giá rủi ro, ngồi ra các DN này cũng có thành lập các bộ phận dự báo, nhận dạng và đối phó với rủi ro, tuy nhiên
rủi ro vẫn luôn tồn tại do các bộ phận nghiệp vụ tại đơn vị chưa hồn tồn tách biệt với bộ phận kế tốn, và chưa kịp thời đưa ra các biện pháp giảm thiểu rủi ro; - Tiếp đến là thành tố Giám sát. Đây là cơng việc theo dõi và qua đó phát hiện những sai sót nếu trong q trình hoạt động của DN, từ đó có thể báo cáo lên cấp trên cũng như đề xuất các phương án xử lý thích hợp. Tuy nhiên, hoạt động Giám sát này (giá trị trung bình quan sát là 3,41) hiện tại chỉ phát huy tốt bởi các nhà quản lý. Mặc dù, các DNNVV cũng đã tạo điều kiện cho các nhân viên và các phòng ban giám sát lẫn nhau, nhưng việc giám sát này chưa hoàn toàn triệt để vì đơi khi có sự thơng đồng và vì lợi ích cá nhân trong hoạt động giám sát lẫn nhau ảnh hưởng đến sự chính trực của hoạt động.;
- Cuối cùng. có mức ảnh hưởng nhẹ nhất là thành tố Hệ thống thông tin và truyền
thông. Trong bối cảnh hiện nay, có thể thấy rằng vấn đề thông tin và truyền thông
ở các DNNVV tại TP. HCM chưa được chú trọng nhiều (giá trị trung bình quan sát là 3,04 – Phụ lục 4.4). Một phần là vì đặc điểm trụ sở kinh doanh tập trung cùng một chỗ, cũng như sự hạn hẹp về kinh phí nên hoạt động này chưa được đầu tư nhiều, dẫn đến vẫn cịn tình huống mặc dù NQL được đơn vị cung cấp đầy đủ thơng tin cần thiết khi có u cầu, tuy nhiên các thơng tin được xử lý và phản hồi chưa kịp thời, dẫn đến tình huống luồng thơng tin truyền đạt chậm.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này đã trình bày về kết quả khảo sát và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS về các thành tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB ở các DNNVV tại TP. HCM. Sau kết quá đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích thành tố EFA cũng như là kết quả thu được từ việc phân tích tương quan và đúc kết ra cơng thức mơ hình hồi quy để chỉ ra mức độ tác động mạnh hoặc yếu của các thành tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN được khảo sát. Từ đây làm cơ sở để thực hiện chương tiếp theo, bàn luận và kiến nghị.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1 Kết luận 5.1 Kết luận
Từ kết quả nghiên cứu đề tài “Mức độ ảnh hưởng của các thành tố đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DNNVV tại TP. HCM”, luận văn rút ra những kết luận sau:
Qua những câu hỏi được thiết lập theo thang đo Likert 5 mức độ với dãy giá trị từ 1 đến 5 ( 1- hoàn tồn khơng đồng ý; 2 – khơng đồng ý; 3 – bình thường; 4 – đồng ý; 5 – hồn toàn đồng ý), tác giả ghi nhận những ý kiến khách quan của đối thượng khảo sát về các thành tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DNNVV tại TP. HCM, làm cơ sở để phân tích định lượng.
Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha cho biết độ tin cậy của thang đo dùng để đo lường các thành phần của năm nhóm thành tố đều lớn hơn 0,6, nghĩa là thang đo phù hợp với kiểm định mơ hình lý thuyết của đề tài. Kết quả phân tích thành tố EFA trích thành năm thành tố hội tụ. Các giá trị Eigenvalues đều lớn hơn 1 và giải thích được 67,062%.
Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết: tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DNVVN tại TP. HCM có năm thành tố tác động là: Mơi trường kiểm soát tác động mạnh mẽ nhất đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB ở các DNNVV tại TP. HCM (β = 0,390), tiếp đến là thành tố Hoạt động kiểm soát (β = 0,288), thành tố Đánh giá rủi ro (β = 0,182), thành tố Giám sát (β = 0,125) và cuối cùng là thành tố Thông tin và truyền thông (β = 0,119). Và các giả thuyết H1, H2 H3, H4 và H5 đều được chấp nhận.
5.2 Hàm ý chính sách nhằm tăng cường tính hữu hiệu của hệ thống KSNB của các DNNVV tại TP. HCM DNNVV tại TP. HCM
Như đã tổng hợp trong chương 1 và chương 2 về các nghiên cứu trước đây và lý thuyết, các kiến nghị được trình bày nhằm tăng cường tính hữu hiệu của hệ thống KSNB của các DNNVV tại TP. HCM các NQL trước khi áp dụng cần phải được cân nhắc đến vấn đề chi phí.
Ngun tắc chung đó là tổn thất chi phí bao nhiêu thì lợi ích để vận hành hệ thống KSNB mang lại phải nhiều hơn chi phí đó. Chi phí này bao gồm chi phí trực tiếp và chi phí gián tiếp thực tế phát sinh để xây dựng hệ thống KSNB. Một số tổ chức cũng tính thêm chi phí cơ hội liên quan đến việc sử dụng các nguồn lực vào chi phí này.
5.2.1 Giải pháp hồn thiện về Mơi trường kiểm sốt
Mơi trường kiểm sốt là thành tố tác động mạnh mẽ nhất đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB, đồng thời cũng là thành tố nền tảng cấu thành nên hệ thống KSNB, do