HVQTLN HTDN NLNV CLPM TGHD ALT CLTT HVQTL N Pearson Correlation 1 -.024 .020 .135* -.048 -.051 -.574** Sig. (2- tailed) .714 .758 .035 .458 .425 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 HTDN Pearson Correlation -.024 1 .288** -.013 .017 .000 .500** Sig. (2- tailed) .714 .000 .843 .796 1.000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 NLNV Pearson Correlation .020 .288** 1 -.105 -.022 .092 .352** Sig. (2- tailed) .758 .000 .102 .726 .151 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 CLPM Pearson Correlation .135* -.013 -.105 1 -.068 .025 .145* Sig. (2- tailed) .035 .843 .102 .287 .696 .023 N 245 245 245 245 245 245 245 TGHD Pearson Correlation -.048 .017 -.022 -.068 1 -.058 .194** Sig. (2- tailed) .458 .796 .726 .287 .365 .002
N 245 245 245 245 245 245 245 ALT Pearson Correlation -.051 .000 .092 .025 -.058 1 -.098 Sig. (2- tailed) .425 1.000 .151 .696 .365 .125 N 245 245 245 245 245 245 245 CLTT Pearson Correlation -.574** .500** .352** .145* .194** -.098 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .023 .002 .125 N 245 245 245 245 245 245 245
Điều kiện đầu tiên để thực hiện phân tích hồi quy là các biến độc lập phải có mối tương quan với biến phụ thuộc. Phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc này. Giá trị Sig. < 0.05 kết luận hai biến tương quan, nếu giá trị Sig.> 0.05 thì hai biến khơng có tương quan với nhau.
Nhìn vào kết quả ở hàng cuối cùng trong bảng ma trận tương quan, ta thấy giá trị Sig. ở biến ALT (Áp lực từ thuế) là 0.125 > 0.05, còn giá trị sig. ở các biến khác
đều < 0.05. Như vậy ta thấy biến độc lập ALT khơng có tương quan với biến phụ
thuộc CLTT (CLTT BCTC), ta loại biến này khi phân tích hồi quy. Cịn các biến khác như HVQTLN (Hành vi quản trị lợi của chủ DN), HTDN (Hỗ trợ từ phía chủ DN), NLNV (Năng lực nhân viên kế toán), CLPM (Chất lượng phần mềm kế toán), TGHD (Thời gian hoạt động của DN) có mối tương quan với biến phụ thuộc CLTT (CLTT BCTC).
Sau khi loại bỏ biến ALT, chạy lại phân tích được bảng ma trận tương quan
(Phụ lục 6), ta thấy giá trị Sig. đều < 0.05. Như vậy các biến độc lập HVQTLN,
HTDN, NLNV, CLPM, TGHD đều tương quan với biến phụ thuộc CLTT.
4.2.4.2 “Phân tích hồi quy
- “Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình”
Bảng 4.7: “Bảng tóm tắt mơ hình” Mode l R “R Square ” “Adjuste d R Square” “Std. Error of the Estimate ” “Change Statistics” “Durbin - Watson ” “R Square Change ” “F Change ” df 1 df2 “Sig. F Change ”
1 .848
a .720 .714 .42108 .720 122.650 5 239 .000 2.177
Hệ số xác định R2 phản ánh phần biến thiên của biến phụ thuộc được giả thích
bởi biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 481). Mức giao động của hệ số là từ 0 đến 1. Nếu càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa.
Với kết quả từ bảng 4.7, ta thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.714, điều này có nghĩa là biến độc lập giải thích được 71.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc; 28.6% còn lại là do tác động từ biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số R =0.848 > 0.5 cho thấy mơ hình là phù hợp để nghiên cứu.
Bảng 4.8: Bảng phân tích hồi quy ANOVAa
“Mơ hình” “Tổng bình phương” “Bậc tự do” “Trung bình bình phương” F Sig. 1 Regression 108.736 5 21.747 122.650 .000b Residual 42.377 239 .177 Total 151.113 244
Giá trị Sig. của kiểm định F, nếu Sig. < 0.05 kết luận mơ hình hồi quy phù hợp tập dữ liệu. Với kết quả từ bảng ANOVA, ta thấy hệ số F= 122.650 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp.
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan”
Hệ số Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan giữa các biến độc. Giá trị biến thiên từ 1 đến 4, nếu khơng có hiện tượng tự tương quan thì giá trị Durbin - Watson gần bằng 2, nằm trong khoảng từ 1 đến 3.
Với kết quả tại bảng 4.7, ta thấy hệ số Durbin-Watson = 2.177, nên ta kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan, và mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.”
Bảng 4.9: Bảng trọng số hồi quy “Mode” “Mode” “Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa” “Hệ số hồi quy chuẩn hóa” t Sig. “Thống kê đa cộng tuyến” B “Sai số chuẩn” “Beta” “Toler ance” VIF
1 (Constant) -.024 .282 -.085 .933 HVQTLN -.498 .029 -.598 -17.259 .000 .978 1.022 HTDN .483 .043 .406 11.345 .000 .915 1.093 NLNV .332 .043 .279 7.755 .000 .904 1.106 CLPM .293 .038 .272 7.809 .000 .966 1.036 TGHD .163 .031 .183 5.336 .000 .992 1.008
Hệ số phóng đại phương sai VIF được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng
tuyến. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu
như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair & ctg 2006). Trong thực tế, hệ số VIF < 2 không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Với kết quả từ bảng 4.9, ta thấy hệ số VIF của các nhân tố đều < 2, ta kết luận mô hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
10 Kiểm định giả định phần dư có phân phối chuẩn
“Khi quyết định sử dụng mô hình hồi quy bội, chúng ta phải kiểm tra các giả định của nó để xem kết quả có đáng tin cậy hay khơng” (Nguyễn Đình Thọ, 2012,
trang 498). Một trong những điều kiện cần thỏa mãn khi sử dụng mơ hình hồi quy
tuyến tính là phần dư phải tuân theo phân phối chuẩn (Phạm Quốc Thuần, 2016). Một phương pháp khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần suất của các phần dư hoặc biểu đồ tần suất PP-Plot (Hồng&Chu 2008).
Nhìn vào biểu đồ tần suất phần dư chuẩn hóa ta thấy giá trị trung bình Mean= - 6.23E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn = 0.990 gần bằng 1, như vậy ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Vì vậy giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.8: Biểu đồ tần suất P-P lot
Nhìn vào biểu đồ, ta thấy các điểm phân vị trong phân phối phần dư tập trung gần như hết trên 1 đường chéo, do đó ta nói giả định phân phối chuẩn cho phần dư không bị vi phạm.
11 Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatter giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra là một phương tiện tốt để đánh giá giả định này (Hồng&Chu, 2008). Nhìn vào kết quả trong biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư được phân tán một cách ngẫu nhiên khơng có trật tự xung quanh đường thẳng đi qua điểm 0, mà khơng thành hình dạng cụ thể nào. Do đó giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm
Mơ hình hồi quy chưa chuẩn hóa
Căn cứ vào mơ hình đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có mơ hình hồi quy bội như sau:
CLTT = β0 - β1*HVQTLN + β2*HTDN + β3*NLNV + β4*CLPM + β5*TGHD + ε
Trong đó:
βi : Hệ số hồi quy của các biến độc lập định lượng (i=1,2,3,4,5) Biến phụ thuộc: Chất lượng thơng tin Báo cáo tài chính (CLTT)
12 Biến độc lập: Hành vi quản trị lợi nhuận của chủ DN (HVQTLN); hỗ trợ từ
phía chủ DN (HTDN); năng lực nhân viên kế toán (NLNV); chất lượng PMKT (CLPM); thời gian hoạt động của DN (TGHD)
13 Mơ hình hồi quy đã chuẩn hóa
Trọng số hồi quy chuẩn hóa (β), 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 có tác động mạnh vào biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang
502). Nếu biến độc lập nào có β mang dấu âm, biến đó tác động ngược chiều với
biến phụ thuộc và ngược lại biến nào có β mang dấu dương thì biến dố tác động
cùng chiều với biến phụ thuộc.
Nhìn vào bảng trọng số hồi quy, ta thấy biến HVQTLN có tác động mạnh
nhất tới biến phụ thuộc CLTT với hệ số β=-0.598 , tuy nhiên biến này lại có hệ số β mang dấu âm, nên biến có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc. Kế đến các biến có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc: HTDN có tác động mạnh thứ 2 lên biến phụ thuộc với hệ số β=0.406, thứ 3 là biến NLNV với β=0.279, thứ 4 là biến CLPM với β=0.272, cuối cùng là biến TGHD với β= 0.183.
Vì Sig. của Constant > 0.05 nên ta loại bỏ hệ số ε trong phương trình hồi
quy, mơ hình hồi quy đã chuẩn hóa được viết lại:
CLTT= -0.598*HVQTLN + 0.406*HTDN + 0.279*NLNV + 0.272*CLPM + 0.183*TGHD
Nhìn vào mơ hình hồi quy ta thấy có tất cả 5 nhân tố tác động đến CLTT
BCTC. Mức độ tác động của từng nhân tố được diễn giải như sau:
Khi Hành vi quản trị lợi nhuận của chủ DN tăng 1 điểm thì CLTT BCTC
giảm đi 0.598 điểm.
Khi Hỗ trợ từ phía chủ DN tăng 1 điểm thì CLTT BCTC tăng 0.406 điểm.
Khi Năng lực nhân viên kế toán tăng 1 điểm thì CLTT BCTC tăng 0.279 điểm.
Khi chất lượng PMKT tăng 1 điểm thì CLTT BCTC tăng 0.272 điểm.
Khi Thời gian hoạt động của DN tăng 1 điểm thì CLTT BCTC tăng 0.183
điểm.
- Kiểm định các giả thuyết”
Với số liệu thống kê tại bảng trọng số hồi quy, ta thấy tất cả 5 biến độc lập đều có hệ số sig. =0.000 <0.05, có nghĩa là 5 biến này đều có ý nghĩa thống kê. Vì vậy các giả thuyết xây dựng trong mơ hình nghiên cứu ban đầu là H1, H2, H3, H4, H5
đều được chấp nhận.
Bảng 4.9: “Kết quả kiểm định các giả thuyết”
Giả thuyết Nội dung Thứ tự mức độ tác động Hệ số Beta
Sig. Kết quả Chiều tác
động H2 “Hành vi quản trị lợi nhuận của chủ DN” 1 -0.598 0.000 Chấp nhận Ngược chiều H1 “Hỗ trợ từ phía chủ DN” 2 0.406 0.000 Chấp nhận Cùng chiều
H3 “Năng lực nhân viên
kế toán”
3
0.279 0.000 Chấp nhận Cùng chiều
H5 “Thời gian hoạt động của DN”
5
0.183 0.000 Chấp nhận Cùng chiều
4.3 Bàn luận về kết quả nghiên cứu
Đối với kết quả NCĐT, sau khi phỏng vấn và tiếp thu ý kiến từ 4 chuyên gia,
tác giả xác định được mô hình nghiên cứu chính thức với 6 nhân tố có khả năng tác
động đến CLTT BCTC tại các Cty TNHH MTV nhỏ và vừa do cá nhân làm chủ tại
TP.HCM, đó là: Hành vi quản trị lợi nhuận của chủ DN, hỗ trợ từ phía chủ DN,
năng lực nhân viên kế toán, chất lượng PMKT, thời gian hoạt động của DN và Áp lực từ thuế.
Đối với kết quả NCĐL, trong 245 đối tượng tham gia trả lời khảo sát, có
86.53% đang cơng tác tại vị trí kế tốn/kiểm tốn tại các DN, đồng thời có trình độ tốt nghiệp đại học đạt 75.1%, điều này cho thấy 245 bản trả lời khảo sát đạt chất
lượng chuyên môn cao. Với nhận định của các đối tượng khảo sát, tình hình CLTT BCTC tại các Công ty TNHH MTV nhỏ và vừa do cá nhân làm chủ tại TP.HCM cho thấy CLTT BCTC chưa cao, chỉ đạt ở mức 3.57/5 điểm.
Kết quả kết xuất từ phần mềm phân tích SPSS 22.0, ta thấy ngoài biến đo lường CLPM5 trong thang đo chất lượng PMKT có hệ số tương quan biến tổng bé hơn
0.3, bị loại khỏi thang đo, thì hệ số Cronbach’s alpha của tất cả các biến đo lường
trong các thang đo đều đạt yêu cầu >0.6 và hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu và các thang đo đều đạt độ tin cậy.
Tiếp đến là kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, thang đo các biến độc lập rút trích được 6 nhân tố đạt yêu cầu với chỉ số 0.5 ≤ KMO = 0.715≤ 1, Sig. =0.000 < 0.05, cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và dữ liệu dùng
để phân tích hồn tồn thích hợp. Thang đo biến phụ thuộc rút trích được 1 nhân tố đạt đều đạt yêu cầu: 0.5 ≤ KMO = 0.843≤ 1 và Sig.= 0.000 < 0.05, hệ số tải nhân tố
các biến đều > 0.5 đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Kết quả ma trận xoay cho thấy thang đo được xây dựng hợp lý, đạt giá trị hội tụ và phân biệt.
Với kết quả phân tích hồi quy, biến Áp lực từ thuế có giá trị Sig. = 0.125>0.05, như vậy biến độc lập Áp lực từ thuế khơng có tương quan với biến phụ thuộc CLTT
BCTC và vì vậy biến này bị loại khi phân tích hồi quy. Tiếp đến với các loại kiểm
định, kết quả cho thấy: Mơ hình là phù hợp để nghiên cứu; Mơ hình hồi quy tuyến
tính bội được xây dựng phù hợp, khơng có hiện tượng tự tương quan; Mơ hình
nghiên cứu có ý nghĩa thống kê, không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, giả
thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, giả định liên hệ tuyến tính
khơng bị vi phạm. Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp nhận, kết quả nghiên cứu xác định các nhân tố tác động đến CLTT BCTC tại các công ty TNHH MTV nhỏ và vửa do cá nhân làm chủ tại TP.HCM. Cụ thể:
- Nhân tố hành vi quản trị lợi nhuận của chủ doanh nghiệp”
Dựa vào kết quả nghiên cứu, ta thấy nhân tố hành vi quản trị lợi nhuận của chủ
DN có tác động ngược chiều với CLTT BCTC, điều này có nghĩa là khi hành vi
quản trị lợi nhuận của DN càng tăng thì CLTT BCTC tại DN càng giảm và ngược
lại. Kết quả này góp phần khẳng định mạnh mẽ hơn sự đúng đắn của lý thuyết tín
hiệu về sự bất cân xứng thông tin giữa DN và nhà đầu tư thơng qua cơ chế phát tín
hiệu. Cụ thể, khi ý muốn và định hướng của chủ DN thường xuyên tác động đến
việc lựa chọn phương pháp kế toán, tác động đến việc xử lý và trình bày BCTC của kế tốn, làm mất tính độc lập, khách quan của cơng tác kế tốn, sẽ làm BCTC tại
đơn vị lúc này không thể đảm bảo được tính trung thực, hợp lý, CLTT BCTC tại
DN khơng cịn đáng tin cậy đối với các nhà đầu tư. Kết quả nghiên cứu này cũng tương đồng với kết quả với nghiên cứu của Phạm Quốc Thuần (2016): Hành vi quản trị lợi nhuận có tác động ngược chiều với CLTT BTCC.
14“Nhân tố hỗ trợ từ phía chủ doanh nghiệp”
Kết quả nghiên cứu cho thấy rõ hơn về định hướng nhiệm vụ trong phong
cách lãnh đạo được đề cập trong lý thuyết ngẫu nhiên. Khi sự hỗ trợ của chủ DN
cho cơng tác kế tốn càng nhiều, thì BCTC càng có chất lượng. Cụ thể khi chủ DN luôn đánh giá cao tầm quan trọng của CLTT kế toán, bộ máy kế tốn ln có sự
tham gia hỗ trợ của chủ DN và được cung cấp đủ nguồn lực thì cơng tác kế tốn tại
DN ln hoạt động năng suất cao, luôn đảm bảo CLTT BCTC đạt yêu cầu về quy
tương đồng với kết quả nghiên cứu của Phạm Quốc Thuần (2016) và Lê Hoàng Mai (2018): Hỗ trợ từ phía nhà quản trị có tác động cùng chiều với CLTT BCTC.
15“Nhân tố năng lực nhân viên kế toán”
Kết quả nghiên cứu cho thấy năng lực nhân viên kế tốn có tác động cùng
chiều với CLTT BCTC. Kết quả này phù hợp với nhận định của Jeff Pfeffer và
Gerald Salancik nêu về lý thuyết phụ thuộc nguồn lực: “Chìa khóa cho sự sống còn của một tổ chức là khả năng đạt được và duy trì các nguồn lực”. Nhân viên kế toán là một nguồn nhân lực của DN. Thực tế tại hầu hết các DN, chỉ khi kế toán hiểu rõ