C ƢƠNG 4 T QUẢ NGHIÊN ỨU
4.4 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
4.4.1 Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Phân tích tương quan hệ số Pearson là để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lượng. Kiểm tra biến phụ thuộc và biến độc lập xem có tương quan với nhau hay khơng, nếu hai biến tương quan với nhau thì hệ số tương quan Pearson |r| > 0.1. Kiểm tra giữa 2 biến độc lập, có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy
Bảng 4.8 Bảng thơng kê hệ số tương quan Pearson
IOCM OBA PERF
IOCM Pearson Correlation 1 .348** .457** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 108 108 108 OBA Pearson Correlation .348** 1 .421** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 108 108 108 PERF Pearson Correlation .457** .421** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 108 108 108
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS Bảng 4.8 cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc Kết quả kinh doanh (PERF) với từng biến độc lập có hệ số tương quan Peason đều lớn hơn 0.1; và hai biến độc lập có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc
4.4.2 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến IOCM, OBA, PERF đưa vào cùng một để xem biến nào được chấp nhận
Để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, thường dùng hệ số xác định R2
hoặc R2 hiệu chỉnh, theo kết quả phân tích ở bảng 4.9, có hệ số R2 hiệu chỉnh 0.273, điều này cho thấy mơ hình tuyến tính này phù hợp với mức độ 27.3% hay nói cách khác là 27.3% độ biến thiên của biến “kết quả kinh doanh” được giải thích bởi hai biến độc lập trong mơ hình. Các phần cịn lại là do sai số và các nhân tố khác.
Giá trị của Durbin-Watson (d) = 1,987; nếu (d) nằm trong khoảng [dU; 4-dU] phương trình hồi quy không bị hiện tượng tự tương quan. Tra trong bảng thống kê Durbin-Watson ta có được dU= 1.816; 4-dU= 4 – 1.816= 2,184. Như vậy, (d) = 1,987 nằm trong khoảng [dU; 4-dU] suy ra nên phương trình hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.9 Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình Mơ hình Summaryb Mơ hình Summaryb Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .536a .287 .273 .67614 1.987
a. Predictors: (Constant), OBA, IOCM b. Dependent Variable: PERF
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không. Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ trong bảng 4.10 phân tích phương sai ANOVA cho thấy mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Như vậy, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc, mơ hình có thể sử dụng được.
Bảng 4.10 Bảng kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 19.314 2 9.657 21.123 .000b Phần dư 48.003 105 .457 Tổng 67.317 107
a. Dependent Variable: PERF
b. Predictors: (Constant), OBA, IOCM
Phân tích mơ hình
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa hai biến độc lập và biến phụ thuộc có dạng như sau:
Y = a0 + a1X1 + a2X2 Hoặc
Kết quả kinh doanh = a0 + a1*Quản trị chi phí liên doanh nghiệp + a2*Dữ liệu mở Trong đó:
Biến Y: biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố này từ 1 đến 7 (1: Hoàn tồn khơng đồng ý; 7: Hoàn toàn đồng ý). Biến Y gồm 5 biến quan sát là: PERF1, PERF2, PERF3, PERF4, PERF5
a: hằng số tự do.
Bảng 4.11 Thông số thống kê trong mơ hình hồi qui Coefficientsa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF 1 (Constant) 2.768 .435 6.365 .000 IOCM .336 .084 .353 4.017 .000 .879 1.138 OBA .202 .060 .298 3.393 .001 .879 1.138 a. Dependent Variable: PERF
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS - Phụ lục số 4 Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số ph ng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (mơ hình hồi quy bội) (Hair & ctg 2006) (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Kết quả phân tích theo bảng 4.10 trên, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị 1.138 (nhỏ hơn 10), vì vậy có thể kết luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay có thể nói các biến độc lập khơng tác động lên nhau. Ngoài ra, hai nhân tố IOCM và OBA đều có sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% nên hai nhân tố IOCM, OBA được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến kết quản kinh doanh và hai biến độc lập này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội đều thỏa mãn điều kiện.
Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H3 (OBA -> PERF) và H4 (IOCM -> PERF) đều được chấp nhận. Mặc khác, hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập OBA, IOCM đều mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc - Kết quả kinh doanh
Vậy, phương trình hồi quy đa biến có hệ số Beta chuẩn hóa như sau: Y = 2.768 + 0.336*X1 + 0.202*X2
Ngoài ra, theo biểu đồ Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa, hình 4.12 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0,991). Do đó có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.12 Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
4.4.2.2 Phân tích tác động niềm tin tổ chức đến dữ liệu mở
Bảng 4.13: Mơ hình Summary(IT -> OBA) Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .439a .193 .185 1.05609 2.207 a. Biến dự đoán: (Hằng số), IT b. Dependent Variable: OBA
Nhìn vào bảng 4.13 dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.185 cho thấy mơ hình tuyến tính này phù hợp với mức độ 18.5% có nghĩa là biến độc lập niềm tin tổ chức giải thích được 18.5% biến thiên của biến dữ liệu mở.
Bảng 4.14 ANOVA(IT --> OBA)
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 28.276 1 28.276 25.352 .000b Phần dư 118.225 106 1.115 Tổng 146.501 107
a. Dependent Variable: OBA b. Predictors: (Constant), IT
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Bảng phân tích 4.14, giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) có ý nghĩa là biến niềm tin tổ chức (IT) trong mơ hình có tương quan tuyến tính với biến dữ liệu mở (OBA), hay nói cách khác biến niềm tin tổ chức có thể giải thích được sự thay đổi của biến dữ liệu mở. Bảng 4.15 Bảng CoefficientsOBA Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Toleranc e Hệ số VIF 1 (Hằng số) 1.553 .625 2.484 .015 IT .577 .115 .439 5.035 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: OBA
Kết quả trên ở bảng 4.15, có sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy trên 95% nên nhân tố niềm tin tổ chức được chấp nhận và có sự tác động đến biến dữ liệu mở. Mặc khác, hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của biến độc lập mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến dữ liệu mở, do đó niềm tin tổ chức có tác động cùng chiều với đến dữ liệu mở, giả thuyết H1 (IT --> OBA) được chấp thuận. Phương trình tuyến tính: OBA =1.553 + 0.577* IT.
Với giả thuyết H1 (IT --> OBA) và H3 (OBA --> PERF) được chấp thuận, do đó tác giả có thể kết luận rằng nhân tố IT cũng tác động gián tiếp đến PERF thơng qua OBA
4.4.2.3 Phân tích tác động IT đến IOCM
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, kết quả phân tích cho thấy:
Bảng 4.16, hệ số R2 hiệu chỉnh 0.13, điều này cho thấy mơ hình tuyến tính này phù hợp quá thấp với mức độ 13% có nghĩa là biến độc lập niềm tin tổ chức chỉ giải thích được 13% biến thiên của biến Quản trị chi phí liên doanh nghiệp
Bảng 4.16 Mơ hình Summary(IOCM) Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .149a .022 .013 .82900 2.259 a. Predictors: (Constant), IT b. Dependent Variable: IOCM
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 1.662 1 1.662 2.419 .123b Phần dư 72.847 106 .687 Tổng 74.510 107
a. Dependent Variable: IOCM b. Predictors: (Constant), IT
Bảng 4.17 giá trị Sig. 0.123 > 0.05 điều này có nghĩa là biến Niềm tin tổ chức (IT) trong mơ hình khơng có tương quan tuyến tính với biến Quản trị chi phí liên doanh nghiệp hay nói cách khác biến độc lập khơng thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Bảng 4.18 Coefficients(IOCM) Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Toleranc e Hệ số VIF 1 (Hằng số) 4.499 .491 9.166 .000 IT .140 .090 .149 1.555 .123 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IOCM
Trong kết quả trên, có sig. 0.123 > 0.05 vậy biến IT khơng có ảnh hưởng đến biến IOCM, giả thuyết H2 (IT --> IOCM) không được chấp thuận.
4.5 Phân tích ANOVA để kiểm định sự khác biệt cho biến kiểm soát quy mô
Tác giả kiểm định sự khác biệt về mức tác động kết quả kinh doanh giữa các doanh nghiệp có quy mơ khác nhau bằng cách phân tích phương sai ANOVA một chiều (Analysis of variance – One way). Kết quả cho thấy (Phụ lục 4) quy mơ
doanh nghiệp khơng có ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh. Hay nói cách khác, quy mơ doanh nghiệp khác nhau khơng có sự phân biệt kết quả kinh doanh.
TÓM TẮT C ƢƠNG 4
Nội dung chương này trình bày kết quả phân tích bao gồm:
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo IT, IOCM, OBA, PERF thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha. Tất cả thang đo có độ tin cậy tốt và ở trong khoảng biến thiên [0.7 – 0.8].
- Vẫn giữ nguyên 14 biến quan sát, hội tụ thành ba nhân tố như ban đầu đó là: quản trị chi phí liên doanh nghiệp, dữ liệu mở, niềm tin tổ chức khi phân tích nhân tố EFA.
- Phân tích ANOVA cho kết quả mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể.
- Các giả thuyết H1 (IT --> OBA), H3 (OBA --> PERF), H4 (IOCM --> PERF) và IT tác động đến PERF thông qua OBA: được chấp nhận.
Chương cuối cùng sẽ tóm tắt tồn bộ nghiên cứu, những hàm ý cũng như những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị những hướng nghiên cứu tiếp theo
C ƢƠNG 5. BÀN LUẬN VÀ K T LUẬN
Trong chương này, tác giả sẽ trình bày những phần chính: (1) Bàn luận về kết quả; (2) Đóng góp của nghiên cứu. Cuối cùng, (3) tác giả sẽ nêu ra những hạn chế của đề tài này và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1 Bàn luận về kết quả
Với mục tiêu nghiên cứu đặt ra là xác định mối quan hệ giữa niềm tin trong tổ chức, kế tốn mở và quản trị chi phí liên doanh nghiệp đến kết quả kinh doanh trong mối quan hệ người mua - nhà cung cấp của các doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả kiểm định giả thuyết trong mơ hình SPSS cho thấy ngoại trừ giả thuyết H2 (Niềm tin tổ chức tác động dương đến quản trị chi phí liên doanh nghiệp) khơng được ủng hộ và phù hợp với kết quả nghiên cứu của (K. Mưller et al, 2011). Các giả thuyết cịn lại được xây dựng và kiểm định trong bài nghiên cứu đều được ủng hộ cụ thể như sau:
Giả thuyết H1: Niềm tin tổ chức có tác động dương đến dữ liệu mở
Kết quả trình bày trong bảng 4.4.2.2 cho thấy mối quan hệ giữa niềm tin tổ chức và dữ liệu mở của mối quan hệ giữa nhà cung cấp - người mua có ý nghĩa và có mối tương quan dương, do đó giả thuyết H1 được ủng hộ. Theo như dự đoán của lý thuyết chi phí giao dịch TCE và lý thuyết bất định, chi phí giao dịch sẽ giảm nhiều hơn khi niềm tin giữa các đối tác tăng lên tạo điều kiện cho việc tiết lộ dữ liệu chi phí trong các mối quan hệ liên doanh và hành vi cơ hội cho nhà cung cấp được coi là không thể xảy ra.
Kết quả nghiên cứu này mở rộng thêm nhận định của nghiên cứu (K. Möller et al, 2011) cho rằng niềm tin giữa các đối tác tăng lên thì các nhà cung cấp sẽ sẵn lịng cơng bố dữ liệu nhạy cảm hơn hoặc cung cấp các dịch vụ bổ sung trong các giao dịch trong tương lai hoặc sẽ cam kết giữ mối quan hệ lâu dài.
Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu của tác giả cho thấy niềm tin tổ chức càng cao thì mức độ trao đổi và thảo luận thơng tin kế tốn quản trị giữa các đối tác với nhau càng nhiều (hệ số beta = 0.439). Thông tin chi phí được cung cấp bởi hệ thống kế
tốn quản trị khơng bị lạm dụng, dữ liệu được tiết lộ có thể góp phần xây dựng niềm tin trong các mối quan hệ liên doanh (Seal et al., 1999; Dekker, 2003).
Giả thuyết H3: Dữ liệu mở có tác động dương đến kết quả kinh doanh
Kết quả được trình bày trong bảng 4.4.2.1 cho thấy mối tương quan dương giữa dữ liệu mở và kết quả kinh doanh do đó, giả thuyết H3 được ủng hộ. Thơng tin chi phí trong các luồng OBA góp phần cải thiện kết quả kinh doanh bao gồm dữ liệu về chi phí, thời gian giao hàng, cơng bố số lượng và chất lượng hàng hóa. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của (Caglio, 2018), (Wang, 2017). Tuy nhiên, trong nghiên cứu (Caglio, 2018) cho biết loại thông tin nhạy cảm nhất có thể được tiết lộ về mặt tổ chức, cải thiện kết quả kinh doanh ở mức độ lớn hơn so với chỉ tiết lộ thơng tin kế tốn quản trị. Bên cạnh đó, kết quả phân tích ở 4.4.2.1 cho biết hệ số beta = 0.298 có thể giải thích rằng mức độ cơng bố dữ liệu mở về thơng tin chi phí, thời gian giao hàng, cơng bố số lượng và chất lượng hàng hóa tăng lên thì kết quả kinh doanh được cải thiện đáng kể.
H4: Quản trị chi phí liên doanh nghiệp tác động dương đến kết quả kinh doanh
Kết quả được trình bày trong bảng 4.4.2.1 cho thấy mối tương quan dương giữa quản trị chi phí liên doanh nghiệp và kết quả kinh doanh do đó, giả thuyết H4 được ủng hộ. Quản trị chi phí thơng qua bốn kỹ thuật: chi phí mục tiêu, cân bằng chức năng giá - chất lượng, chi phí nghiên cứu liên tổ chức, quản lý chi phí hiện hành nhằm giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (Porter and Millar, 1985). Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của (Neven, 2017), (Wang, 2017). Bên cạnh đó kết quả phân tích ở 4.4.2.1 cho biết hệ số beta = 0.353 có thể giải thích rằng việc tăng cường quản lý chi phí trong liên tổ chức chặt chẽ hơn thì kết quả kinh doanh của doanh nghiệp được tăng lên đáng kể.
5.2 Đóng góp của nghiên cứu
5.2.1 Về mặt lý thuyết
Bổ sung thêm lý thuyết mơ hình về nhân tố niềm tin tổ chức tác động đến kết quả kinh doanh thơng qua kế tốn mở.
Giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn trong việc triển khai và thực hiện kế toán mở và quản trị chi phí liên doanh nghiệp nhằm kiểm soát chi phí để tối đa hóa lợi nhuận.
5.2.2 Về mặt thực tiễn
Kết quả nghiên cứu này là cơ sở khoa học khá hữu ích cho các doanh nghiệp tham khảo trong việc đưa ra các giải pháp giảm chi phí nhằm nâng cao kết quả hoạt động kinh doanh trong doanh nghiệp.