CHƢƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.5. Kiểm tra mơ hình đo lƣờng
Do toàn bộ thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này là thang đo dạng kết quả nên theo Hair và cộng sự (2016) thì trong bối cảnh này, mơ hình đo lường cần được đánh giá qua ba giá trị bao gồm: (i) tính ổn định nội bộ (internal consistency): được đánh giá bằng hai chỉ số gồm Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp (composite reliability); (ii) giá trị hội tụ (convergent validity): được đánh giá thông qua hai chỉ số gồm độ tin cậy của từng biến quan sát (individual indicator reliability) và phương sai trích trung bình (average variance extracted - AVE); (iii) giá trị phân biệt (discriminant validity): sử dụng chỉ số HTMT hoặc sử dụng tiêu chí Fornell-Larcker.
(1) Tính ổn định nội bộ
Độ tin cậy tổng hợp nhìn chung giống như hệ số Cronbach’s Alpha và cách đánh giá là tương tự nhau giữa hai hệ số này. Độ tin cậy tổng hợp tốt nhất là lớn hơn 0,7. Tuy nhiên, trong nghiên cứu khám phá thì độ tin cậy tổng hợp có thể thuộc khoảng (0,6; 0,7) (Hair và cộng sự, 2016).
(2) Đánh giá giá trị hội tụ
Giá trị hội tụ là mức độ mà một biến quan sát liên hệ tích cực với một biến quan sát khác trong cùng một cấu trúc (khái niệm) (Hair và cộng sự, 2016).
- Độ tin cậy của biến quan sát được tính từ bình phương của hệ số nhân tố (outer loadings). Độ tin cậy của biến quan sát cần lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2016).
- Phương sai trích trung bình (AVE) là giá trị trung bình của bình phương các trọng số tải nhân tố (loading) của các chỉ số liên quan đến cấu trúc. Nhằm đảm bảo thang đo của một khái niệm nghiên cứu đạt được giá trị hội tụ thì AVE cần lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2016).
(3) Đánh giá giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt là mức độ mà một cấu trúc thật sự phân biệt với một cấu trúc khác bởi các tiêu chuẩn thực nghiệm (Hair và cộng sự, 2016).
- Tiêu chí Fornell-Larcker so sánh căn bậc hai của giá trị AVE với hệ số tương quan của các biến tiềm ẩn. Nếu các chỉ số trong đường chéo của bảng Fornell-Larcker lớn hơn hẳn so với các chỉ số khác, thang đo đạt được giá trị phân biệt (Hair và cộng sự, 2016).
- Chỉ số HTMT (Heterotrait – monotrait ratio) là tỷ số của hệ số tương quan giữa các đặc điểm với hệ số tương quan bên trong các đặc điểm. Thang đo đạt giá trị phân biệt khi chỉ số HTMT nhỏ hơn 1 và tốt nhất là nhỏ hơn 0,9 (Henseler và cộng sự, 2015). Chỉ số HTMT là một chỉ số kiểm tra giá trị phân biệt khắc khe hơn tiêu chí Fornell-Larcker.
Bên cạnh hai tiêu chí HTMT và Fornell-Larcker thì cũng có thể kiểm tra giá trị phân biệt bằng cách kiểm tra hệ số nhân tố chéo (cross loadings). Thang đo các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị phân biệt khi hệ số nhân tố của biến quan sát thuộc về khái niệm đó cao hơn tất cả các hệ số nhân tố chéo của biến quan sát đó khi ở các khái niệm khác (Hair và cộng sự, 2016).
3.6. Kiểm tra mơ hình cấu trúc
Theo hướng dẫn của Hair và cộng sự (2016) thì các nội dung cần tiến hành phân tích khi kiểm tra mơ hình cấu trúc bao gồm đánh giá hiện tượng cộng tuyến, đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm trong mơ hình cấu trúc, kiểm tra hệ số xác định R2.
(1) Đánh giá hiện tƣợng cộng tuyến
Theo Hair và cộng sự (2016) thì hiện tượng đa cộng tuyến nên được đánh giá theo hệ số VIF với VIF < 2 là tốt tức hồn tồn khơng có đa cộng tuyến, nếu VIF < 5 thì có thể chấp nhận được tức không vi phạm đa cộng tuyến hồn tồn, ngược lại nếu VIF > 5 thì cần tiến hành xử lý hiện tượng đa cộng tuyến.
(2) Đánh giá tính phù hợp của các mối quan hệ trong mơ hình cấu trúc
Đánh giá tính phù hợp của các mối quan hệ trong mơ hình cấu trúc tức là đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình cấu trúc có ý nghĩa thống kê hay không
nhằm kết luận về các giả thuyết nghiên cứu. Đồng thời, bước này cũng tiến hành kiểm tra hệ số đường dẫn (path coefficient) giữa các khái niệm trong mơ hình cấu trúc để biết chiều của tác động giữa hai khái niệm và mức độ tác động giữa chúng (Hair và cộng sự, 2016).
(3) Kiểm tra hệ số xác định R2
Hệ số xác định R2 đo lường mức độ chính xác được dự đốn của mơ hình cấu trúc (Hair và cộng sự, 2016). Hệ số xác định nằm trong ngưỡng (0; 1) và 0.2 là ngưỡng có thể chấp nhận được. Giá trị này ở các ngưỡng 0.75, 0.5 và 0.25 tương ứng có khả năng dự báo đáng kể, trung bình hoặc yếu (Hair, Ringle, và Sarstedt, 2011; Henseler và cộng sự, 2009).
3.7. Phƣơng pháp đánh giá tác động của biến điều tiết
Theo Hair và cộng sự (2016) tổng hợp, có 3 phương pháp thường được áp dụng để kiểm tra tác động của biến điều tiết trong mơ hình cấu trúc bao gồm phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach), phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) và phương pháp hai bước (Two-stage approach).
- Phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach) là phương pháp tiêu chuẩn để phân tích biến điều tiết. Phương pháp này được thực hiện bằng cách tạo ra một biến tương tác (interaction term) khi phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính.
- Phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) là cách tiếp cận mở rộng của phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach). Phương pháp này yêu cầu tạo ra một biến tương tác (interaction term) cho tất cả các biến quan sát của khái niệm đóng vai trị là biến điều tiết và biến nội sinh.
- Phương pháp hai bước (Two-stage approach) được thực hiện bằng cách ước đốn các chỉ số của mơ hình cấu trúc mà khơng có biến tương tác trong mơ hình. Các chỉ số này được lưu trữ để phân tích ở bước tiếp theo. Ở bước thứ hai, các chỉ số của biến ngoại sinh tiềm ẩn và biến điều tiết được nhân với nhau để tạo ra một thang đo để đo lường cho biến tương tác mới (interaction term).
Theo Henseler và Chin’s (2010) thì việc sử dụng phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach) thì hệ số đường dẫn (path coefficient) của biến tương tác không phải được sử dụng để định lượng tác động điều tiết. Như vậy, nên sử dụng phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) hoặc phương pháp hai bước (Two- stage approach). Tuy nhiên, theo Hai và cộng sự (2016) thì phương pháp hai bước cho ra kết quả thống kê mạnh hơn so với phương pháp trực giao và đề xuất rằng nên sử dụng phương pháp 2 bước trong phân tích biến điều tiết. Xuất phát từ những lập luận trên, nghiên cứu này áp dụng phương pháp hai bước để kiểm tra vai trò của biến điều tiết đó là loại phần mềm ứng dụng trong HTTTKT (ERP/ non_ERP) trong mối quan hệ giữa sự thỏa mãn của nhân viên kế tốn trong q trình ứng dụng PMKT/ ERP với kết quả công việc của nhân viên kế tốn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chương này trình bày các nội dung cơ bản sau về phương pháp nghiên cứu bao gồm các nội dung về thang đo các khái niệm nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, mẫu nghiên cứu, kiểm tra mơ hình đo lường, kiểm tra mơ hình cấu trúc và phương pháp đánh giá tác động của biến điều tiết. Đầu tiên đối với thang đo các khái niệm nghiên cứu thì trong nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 7 điểm để đo lường các khái niệm nghiên cứu bao gồm: (1) kết quả công việc của nhân viên kế toán (PER), (2) sự thỏa mãn của người sử dụng (SAT), (3) sự ủng hộ của nhà quản lý cấp cao (TMS), (4) truyền thông (CMN), (5) đào tạo (TR). Các khái niệm gồm các đặc điểm cá nhân của người sử dụng phần mềm như giới tính (GENDER), tuổi (AGE), trình độ (EDU), chuyên môn (PRO), chức vụ (POS), kinh nghiệm về máy tính (EXPER) và loại phần mềm ứng dụng (ERP/ non-ERP) là các khái niệm được đo lường trực tiếp. Thang đo của các khái niệm này đều được tác giả kế thừa từ các nghiên cứu uy tín trên thế giới. Tiếp theo, chương 3 đã trình bày quy trình nghiên cứu dựa vào đề xuất của Hair và cộng sự (2016) với quy trình nghiên cứu gồm 5 bước. Nghiên cứu đã xác định kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được đó là 110 và trong nghiên cứu này, kích thước mẫu được sử dụng là 177 nhân viên kế tốn đang làm việc tại các doanh nghiệp có sử dụng PMKT/ ERP. Tiếp theo, chương này đã thảo luận cách thức kiểm tra mơ hình đo lường và mơ hình cấu trúc trong phân tích PLS_SEM. Cuối cùng, tác giả đã thảo luận về cách thức đánh giá vai trò của biến điều tiết (ERP/ non_ERP) khi sử dụng kỹ thuật PLS_SEM để phân tích dữ liệu. Kết luận cuối cùng là nghiên cứu lựa chọn cách phân tích hai bước (two-stage) để phân tích vai trị của biến điều tiết.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Giới thiệu
Dựa vào các nền tảng lý thuyết và thang đo các khái niệm nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu đã được xác định bên trên, chương này trình bày cách thức thu thập dữ liệu, các kết quả thống kê mô tả về dữ liệu thu thập và các kết quả phân tích dữ liệu theo kỹ thuật phân tích PLS_SEM.
4.2. Thu thập dữ liệu và thống kê mơ tả
Q trình thu thập dữ liệu trong nghiên cứu này được tiến hành vào tháng 11 năm 2019. Bảng câu hỏi khảo sát chủ yếu được thiết kế dưới dạng câu hỏi đóng, đo lường bằng thang đo cấp quãng, cụ thể là thang đo Likert 7 điểm dựa vào các thang đo gốc được kế thừa từ một số nghiên cứu trước (chương 3) (phụ lục 1). Nhằm đảm bảo việc chuyển ngữ từ tiếng Anh sang tiếng Việt là thích hợp, tác giả đã nhờ nhờ 3 người làm cơng tác kế tốn kiểm tra xem các từ ngữ đã được dùng rõ nghĩa và phù hợp với thuật ngữ tiếng Anh gốc hay chưa? Sau khi nhận được góp ý từ 3 đối tượng này, tác giả đã điều chỉnh một chút để có bảng câu hỏi khảo sát hoàn thiện. Với trên 250 bảng khảo sát bằng giấy được gửi đến các đối tượng khảo sát, tác giả thu về được 201 bảng khảo sát (tỷ lệ phản hồi 80,4%). Sau khi loại bỏ một số bảng khảo sát chưa trả lời đầy đủ các câu hỏi khảo sát, kích thước mẫu được sử dụng trong nghiên cứu này là 177. Các kết quả thu thập khảo sát từ 177 cá nhân đang công tác tại 114 doanh nghiệp (phụ lục 2). Các thông tin về mẫu nghiên cứu được giới thiệu trong bảng 4.1.
Bảng 4.1. Tóm tắt thơng tin mẫu chọn Biến thông tin mẫu
chọn (n = 177) Số lƣợng Tỷ lệ (%)
Biến thông tin mẫu chọn (n = 177) Số lƣợng Tỷ lệ (%)
Tuổi rìn độ chun mơn
< 30 tuổi 152 85.88 Thạc sĩ kế toán 5 2.82
31 tuổi – 40 tuổi 22 12.43 Cử nhân kế toán 98 55.37 41-50 tuổi 2 1.13 Cao đẳng/ Trung cấp kế toán 71 40.11 >51 tuổi 1 0.56 Khác 3 1.69 TỔNG CỘNG 177 100 TỔNG CỘNG 177 100 Giới tính TỔNG CỘNG Nam
27 15.25 Kinh nghiệm trung bình 3.95 năm
Nữ 149 84.18
Khác 1 0.56
TỔNG CỘNG 177 100
Mẫu nghiên cứu chủ yếu gồm những người trẻ tuổi, tỷ lệ người trẻ tuổi chiếm 85,88%. Những người tham gia phỏng vấn phần lớn là nữ (84.18%) và có trình độ cử nhân ngành kế toán là phổ biến nhất (55,37%). Số năm kinh nghiệm trung bình của người tham gia phỏng vấn trong việc sử dụng PMKT/ERP là 3,95 năm. Các số liệu thống kê này cho thấy, kết quả khảo sát của nghiên cứu là đạt độ tin cậy bởi đa số đã sử dụng PMKT/ERP được khoảng 4 năm và làm đúng công việc chuyên môn mà đối tượng khảo sát của nghiên cứu này hướng đến đó là kế tốn.
Bảng 4.2 giới thiệu các số liệu thống kê mô tả của từng khái niệm nghiên cứu gồm kết quả công việc của nhân viên kế tốn trong mơi trường ứng dụng CNTT (PER), sự thỏa mãn của người sử dụng (SAT), sự ủng hộ của nhà quản trị cấp cao (TMS), truyền thông (CMN) và đào tạo (TR).
Các kết quả thống kê mơ tả trình bày trong 4.2 cho thấy các nhân viên kế toán hiện nay đánh giá rằng việc sử dụng PMKT/ hệ thống ERP trong HTTTKT của doanh nghiệp họ
đã hỗ trợ ở mức độ tương đối tốt cho việc thực hiện nhiệm vụ của họ (trung bình đạt 5.03/7 điểm). Nhân viên kế tốn cũng được quyền tham gia và có sự hài lịng tương đối với q trình ứng dụng PMKT/ ERP của doanh nghiệp (5.18/ 7 điểm).Những nhân viên kế tốn trong mẫu nghiên cứu cho rằng q trình ứng dụng PMKT/ ERP trong doanh nghiệp cũng nhận được sự ủng hộ tích cực từ nhà quản trị cấp cao và họ cũng được đào tạo tốt để sử dụng PMKT/ ERP mới.Cuối cùng, công tác truyền thông trong suốt quá trình ứng dụng và sử dụng PMKT/ ERP là chưa thực sự quá tốt (chỉ đạt 4.35/7 điểm).Tuy nhiên, biến “truyền thơng” có độ lệch chuẩn cao nhất trong các biến (1.67), điều này chứng tỏ rằng ở một số doanh nghiệp thì cơng tác truyền thơng được đánh giá tốt hơn nhiều so với các doanh nghiệp khác (mức độ biến thiên cao).
Bảng 4.2. Thống kê mô tả các khái niệm nghiên cứu
Khái niệm Số
lƣợng Tối thiểu Tối đa
Trung bình
Độ lệch chuẩn
Kết quả công việc của nhân viên kế tốn trong mơi trường ứng dụng CNTT (PER)
177
1 7 5.03 1.26
Sự thỏa mãn của người sử dụng (SAT) 177 1.42 7 5.18 1.18 Sự ủng hộ của nhà quản trị cấp cao (TMS) 177 1 7 5.35 1.33
Truyền thông (CMN) 177 1 7 4.35 1.67
Đào tạo (TR) 177 1 7 5.04 1.31
4.3. Kết quả kiểm tra mơ hình đo lƣờng
Từ kết quả kiểm tra mơ hình đo lường trên phần mềm SmartPLS 3.2.7, các kết quả kiểm tra mơ hình đo lường như sau.
4.3.1. Đán giá tín ổn định nội bộ
Bảng 4.3 trình bày kết quả đánh giá tính ổn định nội bộ của từng khái niệm (kết quả phân tích mơ hình đo lường lần 1) cho thấy tất cả các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu đều có độ tin cậy ở mức độ chấp nhận được bởi hệ số độ tin cậy tổng hợp của tất cả các khái niệm đều lớn hơn 0.7.
Bảng 4.3. Kết quả đánh giá tính ổn định nội bộ và giá trị hội tụ của thang đo các khái
niệm nghiên cứu (lần 1)
Biến tiềm ẩn Cronbach’s Alpha Độ tin cậy tổng hợp Kết luận AVE PER 0.875 0.914 Đạt 0.727 SAT_A 0.794 0.906 Đạt 0.829 SAT_C 0.847 0.897 Đạt 0.687 SAT_E 0.824 0.919 Đạt 0.850 SAT_F 0.739 0.884 Đạt 0.792 SAT_T 0.765 0.894 Đạt 0.809 TMS 0.815 0.867 Đạt 0.521 CMN 0.727 0.844 Đạt 0.646 TR 0.852 0.894 Đạt 0.628
4.3.2. Đán giá giá trị hội tụ
Kiểm tra mơ hình đo lƣờng lần 1
Phụ lục 3 trình bày hệ số nhân tố của từng biến quan sát của các biến tiềm ẩn của mơ hình đo lường (lần 1). Kết quả cho thấy:
- Đối với biến tiềm ẩn CMN thì do biến quan sát CMN2 có hệ số nhân tố nhỏ là 0.231(bình phương của chỉ số outer loading 0.481) (nhỏ hơn ngưỡng chấp nhận 0.5) nên cần loại CMN2 khỏi thang đo CMN.
- Bên cạnh đó TMS6 trong thang đo của TMS 0.663 (thuộc ngưỡng từ 0.4 đến 0.7) vì vậy cần cân nhắc có nên loại TMS6 ra khỏi thang đo của TMS.
Do đó, phân tích giá trị hội tụ được thực hiện lại bằng cách loại CMN2 ra khỏi thang đo của CMN và TMS6 ra khỏi thang đo của TMS.
Bảng 4.3 bên trên trình bày giá trị AVE khi kiểm tra mơ hình đo lường lần 1, kết quả cho thấy tất cả các biến tiểm đều có AVE > 0.5 tức đã thỏa mãn yêu cầu về giá trị hội tụ.
Kiểm tra mô n đo ường lần 2
số outer loading là 0.652 nhưng độ tin cậy tổng hợp AVE của TMS là 0.521 > 0.5. Kết hợp với việc xem xét giá trị nội dung của thang đo TMS, tác giả quyết định giữ biến TMS7 trong thang đo của TMS. Tương tự như vậy, biến CMN1 có hệ số outer loading là 0.453 nhưng độ tin cậy tổng hợp của CMN là 0.646 > 0.5 và xem xét giá trị nội dung của CMN1 nên tác giả quyết định giữ lại biến CMN1 trong thang đo của CMN.
Bảng 4.4 trình bày các kết quả kiểm tra tính ổn định nội bộ và giá trị hội tụ của mơ hình đo lường lần 2.
Bảng 4.4.Kết quả kiểm tra mơ hình đo lường điều chỉnh
Biến tiềm ẩn
Biến quan sát
Giá trị hội tụ Tính ổn định nội bộ
Giá trị phân biệt
Hệ số tải Hệ số tin cậy của biến quan sát AVE Độ tin cậy tổng hợp Cronbach’s Alpha > 0.7 >0.5 > 0.5 0.6 – 0.95 0.6 – 0.95 PER PER1 0.843*** 0.711 0.727 0.914 0.875 Có PER2 0.854*** 0.729 PER3 0.868*** 0.753 PER4 0.846*** 0.716 SAT_A SAT_A1 0.903*** 0.815 0.829 0.906 0.794 Có SAT_A2 0.918*** 0.842