.1 Định Nghĩa Các Biến

Biến số Giả thuyết Kỳ vọng dấu

PREP 1: Các CTĐC sử dụng chuẩn mực VAS, chưa bắt đầu quá trình chuyển đổi và không đánh giá tác động của IFRS

Biến phụ thuộc

PREP 2: Các CTĐC sử dụng chuẩn mực VAS, đã bắt đầu quy trình chuyển đổi và bắt đầu quy trình đánh

giá tác động của IFRS

PREP 3: Các CTĐC sử dụng chuản mực VAS, đã bắt đầu quy trình chuyển đổi và đã hoàn thành đánh giá tác động của IFRS

Biến phụ thuộc

PREP 4: Các công ty sử dụng song song VAS và IFRS

Biến phụ thuộc.

Quy mô công ty (SIZE)

H1: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC tăng lên tương ứng với quy mô công ty.

(+)

Thương mại quốc tế (COMINT)

H2: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC tăng lên tương ứng với hoạt động thương mại quốc tế

(+)

Loại công ty kiểm toán được sử dụng (AUD)

H3: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC ở các công ty có sử dụng dịch vụ kiểm toán từ công ty kiểm toán trong nhóm big 4 sẽ cao hơn các công ty khác.

(+)

Tỷ suất lợi nhuận (ROA)

H4: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC tăng lên tương ứng với tỷ suất lợi nhuận.

(+)

Đòn bẩy tài chính (DEBT)

H5: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC có liên quan đến đòn bẩy tài chính.

(+)

TĐCM của nhân viên kế toán (EDU)

H6: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC có liên quan đến trình độ của nhân viên kế toán.

(+)

Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi

Nội dung bảng câu hỏi

Bảng câu hỏi của phiếu khảo sát gồm 3 phần:

Phần 1: khảo sát thông tin cá nhân gồm (họ tên, điện thoại, email, giới tính, độ tuổi, chức vụ, thâm niên công tác, trình độ )

Phần 2: nội dung khảo sát gồm (công cụ thanh tra giám sát, nợ xấu, yếu tố).

Phần 3: thơng tin đánh giá có 33 câu hỏi chia làm 6 nhóm theo như cơ sở lý thuyết đã nêu. Từ việc thảo luận nhóm và hỏi ý kiến chuyên gia, tác giả đưa ra các câu hỏi trong bảng khảo sát phù hợp với lãnh đạo, cán bộ kế toán của Công ty khảo sát.

Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi

Trong mô hình nghiên cứu 26 biến quan sát, có 6 biến đợc lập và 4 biến phụ thuộc. Tác giả thiết kế thang đo cho biến độc lập gồm 22 biến quan sát và 4 biến quan sát cho biến phụ thuộc, được thiết kế dưới hình thức thang đo likert 5 với bậc từ 1 đến 5:

+ 1. Hoàn toàn không đồng ý. + 2. Không đồng ý.

+ 3. Trung lập/không ý kiến. + 4. Đồng ý.

+ 5. Hoàn toàn đờng ý.

(Theo Hair & ctg (1998, 111))

• Các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu:

+ Các biến đo lường tỷ suất lợi nhuận

Bảng 3.2: Các biến đo lường quy mô công ty Ký hiệu Biến quan sát

SIZE 2 Quy mô về doanh số

SIZE 3 Quy mô về nguồn nhân lực

(Dumontier và cộng sự, 1998)

Tác giả đưa ra giả thuyết H1: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐ tăng

tương ứng với quy mô công ty (SIZE).

+ Các biên đo lường hoạt động kinh doanh quốc tế:

Bảng 3.3: Bảng các biến đo lường hoạt động kinh doanh quốc tế: Ký hiệu Biến quan sát

COMINT1 Tỷ lệ doanh thu từ thị trường Đông Nam á trên tổng doanh thu công

ty trong năm

COMINT2 Tỷ lệ doanh thu từ thị trường bên ngoài khu vực Đông Nam á trên

tổng doanh thu công ty trong năm

COMINT3 Có chi nhánh hoặc công ty con tại nước ngoài

(Garcia và cộng sự, 2002 )

Tác giả đưa ra giả thuyết H2:Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC tăng

tương ứng với hoạt động kinh doanh quốc tế (COMINT).

+ Các biến đo lường loại cơng ty kiểm tốn

Bảng 3.4: Các biến đo lường loại công ty kiểm toán Ký hiệu Biến quan sát

AUD1 Công ty thường xuyên được kiểm toán bởi các công ty kiểm tốn tḥc

nhóm big 4

AUD2 Công ty thỉnh thoảng được kiểm tốn bởi cơng ty kiểm tốn tḥc

nhóm big 4

AUD3 Công ty chưa từng được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán thuộc nhóm big 4

Tác giả đưa ra giả thuyết H3: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC ở

các công ty có sử dụng dịch vụ từ các công ty kiểm toán thuộc nhóm big 4 thì cao hơn so với các công ty khác.

+ Các biến đo lường tỷ suất lợi nhuận

Bảng 3.5: Các biến đo lường tỷ suất lợi nhuận Ký hiệu Biến quan sát

ROA1 Tỷ suất lợi nhuận của các công ty đại chúng ở mức rất cao

ROA2 Tỷ suất lợi nhuận của các công ty đại chúng ở mức cao

ROA3 Tỷ suất lợi nhuận của các công ty đại chúng ở mức chấp nhận được

ROA4 Tỷ suất lợi nhuận của các công ty đại chúng ở mức thấp

(Garcia và cộng sự, 2002)

Tác giả đưa ra giả thuyết H4: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC tăng

tương ứng với tỷ suất lợi nhuận.

+ Các biến đo lường đòn bẩy tài chính

Bảng 3.6: Các biến đo lường đòn bẩy tài chính Ký hiệu Biến quan sát

DEBT1 ĐBTC rất cao

DEBT 2 ĐBTC cao

DEBT 3 ĐBTC trung bình

DEBT 4 ĐBTC thấp

(Garcia và cộng sự, 2002)

Tác giả đưa ra giả thuyết H5: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC có

liên quan đến đòn bẩy tài chính (DEBT).

+ Các biến đo lường trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán

Ký hiệu Biến quan sát

EDU1 Công ty có chính sách đào tạo, thường xuyên nâng cao kỹ năng nghiệp vụ chuyên môn.

EDU 2 Công ty có chính sách khen thưởng theo định kỳ tốt.

EDU 3 Đạo đức nghề nghiệp của CBKT đáp ứng đầy đủ yêu cầu về năng lực và chuyên môn

EDU 4 Thường xuyên đánh giá thành tích và đạo đức nghề nghiệp của CBKT, theo dõi một cách chặt chẽ.

EDU 5 Cơng ty có tỷ lệ cán bợ kế tốn tớt nghiệp đại học cao

(Craig Keller và cộng sự 2007)

Tác giả đưa ra giả thuyết H6: Mức độ sẵn sàng áp dụng IFRS của các CTĐC có

liên quan đến trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán.

+ Các biến đo lường hiệu quả sự vận dụng IFRS

Bảng 3.8: Các biến đo lường sự sẵn sàng sự vận dụng IFRS Ký hiệu Biến quan sát

PREP1 Các công ty sử dụng VAS, chưa bắt đầu quá trình chuyển đổi và không đánh giá ảnh hưởng của IFRS

PREP2 Các công ty sử dụng chuẩn mực VAS, đã bắt đầu quá trình chuyển đổi và bắt đầu quy trình đánh giá ảnh hưởng của IFRS

PREP3 Các ccông ty sử dụng chuẩn mực VAS, đã bắt đầu quy trình chuyển đổi và hoàn thành đánh giá ảnh hưởng của IFRS

PREP4 Các công ty sử dụng chuẩn mực VAS và IFRS

3.2. Phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu nghiên cứu Thiết kế mẫu Thiết kế mẫu

Kích thước mẫu

Theo hair & cộng sự (2008), “Multivairate Data Analysis”, Prentice–hall

International, inc thì số lượng mẫu khảo sát để nghiên cứu có độ tin cậy cao phải đáp ứng điều kiện là: n = N * 5 + m ( mẫu )

Trong đó:

n: số lượng mẫu khảo sát. N: số lượng biến

m: số mẫu dự phòng.

Nghiên cứu có sử dụng 26 biến quan sát nên số lượng mẫu phải đạt tối thiểu là 180.

Phương pháp chọn mẫu:

Tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện nhất. Đối tượng được khảo sát là các giám đốc tài chính, kế toán trưởng, kế toán tổng hợp với nhiều năm kinh nghiệm của các công ty đại chúng tại Việt Nam vào thời điểm năm 2019.

Bảng 3.9: Bảng tình trạng phát và thu hồi phiếu khảo sát.

Chỉ tiêu Số phiếu Tỷ lệ

Số phiếu khảo sát phát ra 223 100%

Số phiếu khảo sát thu về 205 92,1%

Số phiếu khảo sát hợp lệ 200 90%

Số phiếu khảo sát không hợp lệ. 05 2%

(nguồn: điều tra thực tế của tác giả)

3.3. Dữ liệu thu thập

Nguồn số liệu sơ cấp: thu thập bằng cách thiết kế bảng câu hỏi điều tra tại các CTĐC tại Việt Nam. Mẫu nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp chọn mẫu

toán đại diện cho các CTĐC tại Việt Nam. Các cán bộ kế toán được khảo sát đều là những người có trình độ chuyên môn cao, có thâm niên công tác tương đối cao và đang đảm nhiệm các chức vụ quản lý trong bộ phận kế toán. Do đó thông tin trả lời bảng khảo sát có giá trị tương đối cao.

Nguồn số liệu thứ cấp: số liệu thứ cấp được thu thập cục Thống kê và báo cáo tởng kết, báo cáo tài chính của mợt sớ cơng ty đại chúng tại Việt Nam

3.4. Phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu

Tác giả phân tích và xử lý các dữ liệu thứ cấp nhằm đánh giá và phân tích đề tài một cách khách quan và chính xác nhất. Ng̀n dữ liệu thứ cấp này chủ yếu được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo ngành của tổng cục thống kê tại Việt Nam và hiệp hội các CTĐC tại Việt Nam do tác giả tổng hợp và xử lý theo yêu cầu của từng nội dung trong luận văn cần hướng tới.

Kỹ thuật đánh giá thang đo

Các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số cronbach’s alpha, hệ số này giúp chúng ta phân tích loại bỏ những biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng ngọc cho rằng, hệ số cronbach’s alpha:

Từ 0.8 đến gần gần bằng 1 là thang đo tốt. Từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.

Thang đo có độ tin cậy khi cronbach`s alpha > 0,6 trở lên có thể sử dụng được trong trường hợp thang đo lường là mới hoặc là mới đối với những người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (theo nunnally, 1978; peterson, 1994; slater, 1995). Do đó đề tài này sử dụng cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.

Tuy nhiên, cronbach`s alpha không cho chúng ta biết biến nào nên giữ và biến nào nên loại bỏ. Do đó, bên cạnh hệ số này, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) để loại bỏ biến rác:

Hệ số này càng cao thì sự tương quan của các biến này với các biến khác trong nhóm càng cao.

Vì vậy trong đánh giá độ tin cậy các biến có hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) < 0.3 sẽ bị loại. (trích theo Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).

Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá efa

Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá efa ( exploratory factor analysis) được dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố được thực hiện bằng phương pháp principal components với phép xoay “varimax”.

Hệ số nhân tố tải (factor loading)>= 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, dùng để xác định biến cần chọn lựa theo nhân tố.

Mức ý nghĩa sig của kiểm định bartlett < 5%, là các biến có tương quan. Trị số của kmo lớn “ 0.5 <= kmo < = 1”, là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp. Ngược lại trị số kmo nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích (total variance explained) > 50%.

Hệ số nhân tố trích eigenvalue có giá trị > 1, nhằm xác định nhân tố được rút ra. Các giá trị đặc trưng (eigenvalue) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.

Kỹ thuật phân tích hồi quy

Được thực hiện bằng phương pháp enter và kết quả của hồi quy được đánh giá qua các chỉ tiêu như sau:

Hệ số r2 hiệu chỉnh adjusted r square, đánh giá độ phù hợp của mô hình. Kiểm định f, kiểm định độ phù hợp của mơ hình.

Ngồi ra trong phân tích hời quy còn tiến hành kiểm định đa cợng tuyến bằng cách xem xét độ chấp nhận ( tolerance), nếu tolerance nhỏ và hệ số phóng đại phương sai của các biến (vif) > 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Phân tích tương quan

Trong nghiên cứu, phân tích tương quan pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của hệ số pearson càng gần đến 1 thì mối tương quan tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ.

Đồng thời, cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập. Vì những tương quan này có thể sẽ làm ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định các giả thút và mơ hình nghiên cứu

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “để đánh giá mức độ

phù hợp của mơ hình nghiên cứu, chúng ta sử dụng hệ số xác định r2 (r – square). Trong hồi quy tuyến tính bội thường sử dụng hệ sơ r2 để đánh giá vì nó khơng thởi phồng mức độ phù hợp của mơ hình”.

Hệ sớ durbin – watson phải lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 (1 < durbin – watson < 3) để mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tương quan.

Hệ số phóng đại phương sai vì phải bé hơn 10 để mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mợng Ngọc, (2008): “Hệ số beta chuẩn

hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số beta chuẩn hóa của biến càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn của khách hàng càng lớn hơn”.

Để mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng được cho là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ở độ tin cậy 95% thì hệ số sig. Phải bé hơn 0.05 ở các biến.

Phân tích phương sai - anova (analysis of variance)

Phân tích phương sai Anova được sử dụng để so sánh trung bình của ba nhóm mẫu trở lên. Phân tích phương sai anova tác giả sử dụng trong nghiên cứu là Anova một chiều (one-way anova), để nghiên cứu ảnh hưởng đặc điểm quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, tỷ suất lợi nhuận, thương mại quốc tế, loại công ty kiểm toán, trình độ chuyên môn của nhân viên kế toán đến sự sẵn sàn áp dụng IFRS của CTĐC.

Anova một chiều dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với độ chính xác đạt 95%.

Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể độc lập (independent samples t-test)

Khi thực hiện kiểm định independent-samples-test cần thực hiện theo các bước như sau:

Bước 1: Đặt giả thuyết h0 như sau: “giá trị trung bình của 2 biến tổng thể khác nhau

là như nhau”.

Bước 2: Thực hiện kiểm định independent-samples t-test.

Bước 3: Kiểm tra giá trị sig. Tại kiểm định levene's ở bảng independent-samples

test đã tính:

Nếu giá trị sig. Trong kiểm định levene (kiểm định f) < 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần equal variances not assumed.

Nếu sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể là không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần equal variances assumed.

Bước 4: Kiểm tra giá trị sig. Của kiểm định t ở phần equal variances not assumed:

Nếu sig. > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết h0, kết luận kiểm định t không có sự khác biệt.

Nếu sig.  0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết h0, kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính.

Kỹ thuật thống kê mô tả, tần số

Kỹ thuật thống kê mô tả dùng (nhỏ nhất min, lớn nhất max, trung bình mean, đợ lệch chuẩn std deviation ...) Để xác định tần suất xuất hiện của các yếu tố, so sánh mức trung bình của từng nhân tố. Từ đó, thể hiện khái quát cấu trúc chung của mẫu khảo sát và mức độ đánh giá của khách hàng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Nội dung chương này tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng và đánh giác các thang đo và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu đã được thực hiện qua 02 giai đoạn chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính đã được thực hiện bằng cách thảo luận với nhóm chun gia trong các Cơng ty đại chúng tại Việt Nam và