CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2 Kết quả nghiên cứu định lƣợng
4.2.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Mơ hình nghiên cứu sử dụng 5 nhân tố từ các nhân tố trong mơ hình đề xuất ban đầu:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh gồm:
: Bộ máy quản trị có tác động cùng chiều (+) với với CLTT BCTC.
: Năng lực nhân viên kế tốn có tác động cùng chiều (+) với CLTT BCTC : Hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động ngược (-) chiều với CLTT BCTC : Công cụ hỗ trợ có tác động cùng chiều (+) với CLTT BCTC
: Hệ thống KSNB có tác động cùng chiều (+) với CLTT BCTC
Bộ máy quản trị Năng lực nhân viên kế tốn Hành vi điều chỉnh lợi nhuận
Cơng cụ hỗ trợ Hệ thống kiểm soát nội bộ
Kiểm tốn độc lập
Chất lƣợng thơng tin báo cáo tài chính
Hạn chế của ngành thủy sản 𝐻 𝐻 𝐻 𝐻 𝐻 𝐻 𝐻
: Kiểm tốn độc lập có tác động cùng chiều (+) với CLTT BCTC
: Hạn chế của ngành thủy sản có tác động ngược (-) chiều với CLTT BCTC
4.2.4 Kết quả kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố EFA, có 8 nhân tố đƣợc hình thành và đƣợc đƣa vào để kiểm định mơ hình. Cụ thể, (1) nhân tố Bộ máy quản trị (BM) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: BM1, BM2, BM3, BM4, BM6, BM7; (2) Nhân tố Năng lực nhân viên kế tốn (NL) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: NL1, NL2, NL4, NL5, NL6; (3) nhân tố Hành vi điều chỉnh lợi nhuận (HV) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: HV1, HV2, HV3, HV4; (4) nhân tố Công cụ hỗ trợ (CC) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: CC1, CC3, CC4, CC5, CC6; (3); (5) nhân tố Hệ thống KSNB (KS) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: KS1, KS2, KS3, KS4; (6) nhân tố Kiểm tốn độc lập (KT) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: KT1, KT2, KT3; (7) nhân tố Hạn chế của ngành thủy sản (HC) có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5; (8) nhân tố CLTT BCTC có các biến quan sát đủ độ tin cậy và độ chính xác là: CLTT1, CLTT2, CLTT3, CLTT4, CLTT5, CLTT6, CLTT7, CLTT8.
Giá trị các nhân tố để phân tích tƣơng quan hồi quy là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các nhân tố vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H7
4.2.4.1 Phân tích tương quan Pearson
Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Trong phân tích tƣơng quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau.
Trong phân tích hồi quy, cũng cần lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau, cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi hệ số độ sai lệch cho phép (Tolerance) nhỏ thì hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation Factor) lớn, quy tắc vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Bảng 4.8 Bảng phân tích tƣơng quan Pearson
CLTT HV NL KT BM KS TT CC
CLTT
Tƣơng quan Pearson 1 -,531** ,590** ,385** ,378** ,452** -,402** ,528**
Sig. (2 chiều) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 182 182 182 182 182 182 182 182
HV
Tƣơng quan Pearson -,531** 1 -,285** -,245** -,043 -,150* ,139 -,180*
Sig. (2 chiều) ,000 ,000 ,001 ,560 ,044 ,060 ,015
N 182 182 182 182 182 182 182 182
NL
Tƣơng quan Pearson ,590** -,285** 1 ,176* ,175* ,221** -,245** ,228**
Sig. (2 chiều) ,000 ,000 ,017 ,018 ,003 ,001 ,002
N 182 182 182 182 182 182 182 182
KT
Tƣơng quan Pearson ,385** -,245** ,176* 1 ,079 ,138 -,217** ,417**
Sig. (2 chiều) ,000 ,001 ,017 ,289 ,063 ,003 ,000
N 182 182 182 182 182 182 182 182
BM
Tƣơng quan Pearson ,378** -,043 ,175* ,079 1 ,241** -,172* ,184*
Sig. (2 chiều) ,000 ,560 ,018 ,289 ,001 ,020 ,013
N 182 182 182 182 182 182 182 182
KS
Tƣơng quan Pearson ,452** -,150* ,221** ,138 ,241** 1 -,384** ,428**
Sig. (2 chiều) ,000 ,044 ,003 ,063 ,001 ,000 ,000
N 182 182 182 182 182 182 182 182
TT
Tƣơng quan Pearson -,402** ,139 -,245** -,217** -,172* -,384** 1 -,307**
Sig. (2 chiều) ,000 ,060 ,001 ,003 ,020 ,000 ,000
N 182 182 182 182 182 182 182 182
CC Tƣơng quan Pearson ,528** -,180* ,228** ,417** ,184* ,428** -,307** 1
N 182 182 182 182 182 182 182 182 **, Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed),
*, Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed),
(Nguồn: truy xuất từ kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson ở bảng 4.8 cho các giá trị sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0,05, nghĩa là có sự tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả 7 nhân tố ảnh hƣởng đến CLTT BCTC và nhân tố CLTT BCTC ở mức có ý nghĩa. Trong 7 nhân tố, hai nhân tố Hành vi điều chỉnh lợi nhuận (HV) và Hạn chế của ngành thủy sản (HC) tác động ngƣợc chiều đến CLTT BCTC (giá trị tƣơng quan Pearson là số âm), các nhân tố còn lại đều tác động cùng chiều đến CLTT BCTC.
4.2.4.2 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến đƣợc sử dụng để đánh giá ảnh hƣởng của các nhân tố ảnh hƣởng đến CLTT BCTC và CLTT BCTC. Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để phân tích hồi quy là trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter, các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày trong bảng 4.8
Bảng 4.9 Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) Hằng số 1,989 ,268 7,419 ,000 HV -,206 ,028 -,328 -7,485 ,000 ,873 1,145 NL ,206 ,027 ,339 7,581 ,000 ,843 1,186 HC -,065 ,031 -,098 -2,124 ,035 ,795 1,257 KS ,083 ,031 ,130 2,684 ,008 ,717 1,395 BM ,152 ,031 ,207 4,830 ,000 ,917 1,091 KT ,061 ,030 ,095 2,043 ,043 ,782 1,279
CC ,140 ,031 ,229 4,567 ,000 ,670 1,492 R 0,841 0,708 hiệu chỉnh 0,696 Durbin Wastson 1,971 F Sig. = 0,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số R thể hiện mối tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy, hệ số cho biết % sự biến động của biến phụ thuộc (Y) đƣợc giải thích bởi các biến độc lập (X) trong mơ hình. Nếu = 1 thì đƣờng hồi quy phù hợp hồn hảo. = 0 thì X và Y khơng có quan hệ với nhau. Hệ số hiệu chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của . So sánh 2 giá trị và hiệu chỉnh, chúng ta sẽ thấy hiệu chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình.
Kết quả ở bảng 4.9, R = 0,841 cho thấy các biến trong mơ hình có mối tƣơng quan chặt chẽ. = 0,708 nói lên độ thích hợp của mơ hình là 70,8% . hiệu chỉnh = 0,696 (69,6%) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mơ hình so với tổng thể
Với kiểm định F, Sig.= 0,000 (<0,05) cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp với tập dữ liệu và các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận.
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của phần dƣ
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tƣơng quan của các sai số kề nhau, có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan của các phần dƣ với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích ở bảng 4.8 cho thấy hệ số Durbin Watson = 1,971 nên khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ trong mơ hình, mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kết quả phân tích Bảng 4.9 cho thấy, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến trong mơ hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1,091 đến 1,492 (nhỏ hơn 10) chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết hiện tƣợng đa cộng tuyến, mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi
Hiện tƣợng các giá trị phần dƣ có phân phối khơng giống nhau, dẫn đến ƣớc lƣợng OLS (Ordinary Least Square) của các hệ số hồi quy không hiệu quả đƣợc gọi là hiện tƣợng phƣơng sai của sai số không đổi (Heteroskedasticity). Kiểm định Spearman đƣợc sử dụng để kiểm tra giữa từng biến độc lập có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của số dƣ đƣợc chuẩn hóa. Khi các hệ số tƣơng quan hạng Spearman có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 thì có thể kết luận phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi (Đinh Phi Hổ, 2011).
Bảng 4.10 Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi
Correlations ABSRES HV NL KT BM KS TT CC Spearman's rho ABSRE S Correlation Coefficient 1,000 -,036 -,048 -,044 ,109 ,016 ,037 -,057 Sig, (2-tailed) , ,625 ,523 ,552 ,143 ,827 ,619 ,445 N 182 182 182 182 182 182 182 182 HV Correlation Coefficient -,036 1,000 - ,297** - ,240** -,021 -,163 * ,157* - ,191** Sig, (2-tailed) ,625 , ,000 ,001 ,778 ,028 ,034 ,010 N 182 182 182 182 182 182 182 182 NL Correlation Coefficient -,048 - ,297** 1,000 ,171 * ,144 ,174* - ,213** ,178 * Sig, (2-tailed) ,523 ,000 , ,021 ,052 ,019 ,004 ,016 N 182 182 182 182 182 182 182 182 KT Correlation Coefficient -,044 - ,240** ,171 * 1,000 ,078 ,101 -,184* ,411** Sig, (2-tailed) ,552 ,001 ,021 , ,297 ,174 ,013 ,000
N 182 182 182 182 182 182 182 182 BM Correlation Coefficient ,109 -,021 ,144 ,078 1,000 ,230** -,104 ,175* Sig, (2-tailed) ,143 ,778 ,052 ,297 , ,002 ,162 ,018 N 182 182 182 182 182 182 182 182 KS Correlation Coefficient ,016 -,163* ,174* ,101 ,230** 1,000 - ,378** ,398 ** Sig, (2-tailed) ,827 ,028 ,019 ,174 ,002 , ,000 ,000 N 182 182 182 182 182 182 182 182 HC Correlation Coefficient ,037 ,157* - ,213** -,184 * -,104 - ,378** 1,000 - ,274** Sig, (2-tailed) ,619 ,034 ,004 ,013 ,162 ,000 , ,000 N 182 182 182 182 182 182 182 182 CC Correlation Coefficient -,057 - ,191** ,178 * ,411** ,175* ,398** - ,274** 1,000 Sig, (2-tailed) ,445 ,010 ,016 ,000 ,018 ,000 ,000 , N 182 182 182 182 182 182 182 182
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed).
Kết quả phân tích bảng 4.10 cho thấy, các hệ số tƣơng quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và biến trị tuyệt đối của phần dƣ chuẩn hóa có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 nên có thể kết luận: các biến đảm bảo khơng có hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi, mơ hình có ý nghĩa thống kê.
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu đƣợc từ kết quả phân tích nhƣ bảng 4.9, phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện những nhân tố tác động đến CLTT BCTC các doanh nghiệp thủy sản Cà Mau có dạng:
CLTT = 1,989 – 0,206 HV + 0,206 NL – 0,065 HC + 0,083 KS + 0,152 BM + 0,061 KT + 0,140 CC
Trong đó:
CLTT : biến phụ thuộc
- HV: Hành vi điều chỉnh lợi nhuận - NL: Năng lực nhân viên kế toán - HC: Hạn chế của ngành thủy sản - KS: Hệ thống kiểm soát nội bộ - BM: Bộ máy quản trị
- KT: Kiểm toán độc lập - CC: Công cụ hỗ trợ
Hệ số của biến HV (Hành vi điều chỉnh lợi nhuận) là -0,206 cho thấy tác động ngƣợc chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi Hành vi điều chỉnh lợi nhuận tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC giảm 0,206 lần.
Tƣơng tự với các nhân tố cịn lại, ta cũng có thể giải thích lần lƣợt nhƣ sau:
Hệ số của biến NL (Năng lực nhân viên kế toán) là 0,206 cho thấy tác
động cùng chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi Năng lực nhân viên kế tốn tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC tăng 0,206 lần.
Hệ số của biến HC (Hạn chế của ngành thủy sản) là -0,065 cho thấy tác
động ngƣợc chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi tác động của Hạn chế của ngành thủy sản tăng lên 1 đơn vị, CLTT BCTC giảm 0,065 lần.
Hệ số của biến KS (Hệ thống kiểm soát nội bộ) là 0,083 cho thấy tác
động cùng chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi tác động của Hệ thống kiểm soát nội bộ tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC tăng 0,083 lần.
Hệ số của biến BM (Bộ máy quản trị) là 0,152 cho thấy tác động cùng
chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi tác động của Bộ máy quản trị tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC tăng 0,152 lần.
Hệ số của biến KT (Kiểm toán độc lập) là 0,061 cho thấy tác động cùng chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi tác động của Kiểm toán độc lập tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC tăng 0,062 lần.
Hệ số của biến CC (Công cụ hỗ trợ) là 0,140 cho thấy tác động cùng
chiều của nhân tố này đến CLTT BCTC. Nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi tác động của Công cụ hỗ trợ tăng lên 1 đơn vị thì CLTT BCTC tăng 0,140 lần.
4.2.4.3 Kiểm định các giả thuyết
Tất cả bảy nhân tố Bộ máy quản trị (BM), Năng lực nhân viên kế toán (NL), Kiểm toán độc lập (KT), Hành vi điều chỉnh lợi nhuận (HV), Hệ thống kiểm soát nội bộ (KS), Hạn chế của ngành thủy sản (HC), Công cụ hỗ trợ (CC) tác động đến CLTT BCTC (CLTT) đều có sự tƣơng quan ở mức ý nghĩa thống kê sig.<0,05 (bảng 4.9).
Nhƣ vậy, các giả thuyết , , , , , trong mơ hình nghiên cứu đề xuất đƣợc chấp nhận. Trong đó, hai nhân tố Hành vi điều chỉnh lợi nhuận (HV) và Hạn chế của ngành thủy sản (HC) tác động ngƣợc chiều đến CLTT BCTC, năm nhân tố còn lại là Bộ máy quản trị (BM), Năng lực nhân viên kế toán (NL), Kiểm toán độc lập (KT), Hệ thống kiểm soát nội bộ (KS), Cơng cụ hỗ trợ (CC) có tác động cùng chiều đến CLTT BCTC.
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
thuyết Nội dung
Beta chuẩn
hóa
Sig. Kết quả
Bộ máy quản trị có tác động cùng chiều
với với CLTT BCTC 0,207 0,000 Chấp nhận Năng lực nhân viên kế tốn có tác động
cùng chiều với CLTT BCTC 0,339 0,000 Chấp nhận Hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác -0,328 0,000 Chấp nhận
động ngƣợc chiều với CLTT BCTC Cơng cụ hỗ trợ có tác động cùng chiều với CLTT BCTC 0,229 0,000 Chấp nhận Hệ thống KSNB có tác động cùng chiều với CLTT BCTC 0,130 0.008 Chấp nhận Kiểm toán độc lập có tác động cùng chiều với CLTT BCTC 0,095 0,043 Chấp nhận Hạn chế của ngành thủy sản có tác động ngƣợc chiều với CLTT BCTC -0,098 0,035 Chấp nhận
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Theo kết quả từ bảng 4.11, thứ tự độ mạnh tác động của các nhân tố đến CLTT BCTC nhƣ sau:
1. Năng lực nhân viên kế toán ( = 0,339) 2. Hành vi điều chỉnh lợi nhuận ( = -0,328) 3. Công cụ hỗ trợ ( = 0,229)
4. Bộ máy quản trị ( = 0,207)
5. Hệ thống kiểm soát nội bộ ( = 0,130) 6. Hạn chế của ngành thủy sản ( = -0,098) 7. Kiểm toán độc lập ( = 0,095)
4.2.5 Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính trong đánh giá chất lƣợng thơng tin báo cáo tài chính lƣợng thơng tin báo cáo tài chính
Kiểm định sự khác biệt trung bình giúp xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lƣợng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay