Quy mơ doanh nghiệp Mã hóa Kỳ vọng
1 Số lượng nhân viên, người lao động của DN càng lớn sẽ làm gia tăng mức độ áp dụng KTQT
QMDN1 (+)
2 Nguồn vốn kinh doanh của DN càng lớn sẽ càng làm gia tăng mức độ áp dụng KTQT
QMDN2 (+)
3 Doanh thu của DN càng lớn thì xu hướng ngày càng gia tăng mức độ áp dụng KTQT
QMDN3 (+)
4 Số lượng các phòng, ban, chi nhánh của DN càng lớn sẽ làm gia tăng mức độ áp dụng KTQT
QMDN4 (+)
Áp lực cạnh tranh
1
Doanh nghiệp chịu nhiều áp lực cạnh tranh về khách hàng thì sẽ gia tăng mức độ áp dụng KTQT
ALCT1 (+)
2
Sự thay đổi công nghệ ảnh hưởng đến áp lực cạnh tranh của doanh nghiệp gia tăng mức độ áp dụng KTQT
ALCT2 (+)
3
Doanh nghiệp chịu sự thay đổi các chính sách, luật của nhà nước có áp dụng KTQT
4
Các doanh nghiệp cùng ngành cạnh tranh về giá cả sẽ làm gia tăng áp dụng KTQT
ALCT4 (+)
5
Doanh nghiệp có áp dụng KTQT sẽ có năng lực cạnh tranh cao hơn các doanh nghiệp không áp dụng KTQT
ALCT5 (+)
Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/người điều hành doanh nghiệp
1
Người chủ/người điều hành doanh nghiệp có hiểu biết về các cơng cụ kỹ thuật KTQT
CKHB1 (+)
2 Người chủ/người điều hành doanh nghiệp có nhu cầu về việc áp dụng KTQT
CKHB2 (+)
3
Người chủ/người điều hành doanh nghiệp đánh giá cao về tính hữu ích của các cơng cụ KTQT
CKHB3 (+)
4
Người chủ/người điều hành doanh nghiệp sẵn sàng hỗ trợ về ngân sách để thực hiện KTQT
CKHB4 (+)
Phân quyền quản lý
1 Nhà quản trị phân chia công việc một cách rõ
ràng, cụ thể PQQL1
(+)
2 Nhà quản trị cấp cao giao quyền ra quyết định
cho các cấp quản lý thấp hơn PQQL2
(+)
3 Tỷ lệ thực hiện mục tiêu chung mà nhà quản lý
cấp cao đề ra cho các bộ phận cao. PQQL3
(+)
Trình độ của nhân viên kế tốn
1 Nhân viên kế tốn có chứng chỉ nghề như: CMA, CPA, ACCA…
TDNV1 (+)
3 Nhân viên kế tốn có kỹ năng mềm, am hiểu về các phần mềm kế toán, excel…
TDNV3 (+)
4 Thường xuyên được cập nhật về sự thay đổi chuẩn mực, chế độ kế toán và các quy định pháp lý liên quan đến nghề nghiệp kế tốn.
TDNV4 (+)
Cơng nghệ thơng tin (CNTT)
1 Doanh nghiệp có phần mềm kế toán riêng biệt phục vụ cho công tác KTQT
CNTT1 (+)
2 Chương trình phần mềm phục vụ cơng tác KTQT của doanh nghiệp được nâng cấp định kỳ
CNTT2 (+)
3 Doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư để thiết kế, bảo trì và nâng cấp website bán hàng.
CNTT3 (+)
4 Sử dụng công nghệ thông tin giúp cung cấp thơng tin phù hợp, nhanh chóng, chính xác
CNTT4 (+)
5 Doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu có mức độ bảo mật tốt
CNTT5 (+)
Áp dụng kế toán quản trị trong DN
1 DN có tổ chức hệ thống tài khoản, sổ sách, báo cáo KTQT độc lập
AD1 (+)
2
Doanh nghiệp áp dụng các kỹ thuật KTQT dự toán sản xuất kinh doanh (dự toán doanh thu, dự toán sản xuất, dự tốn kiểm sốt chi phí, dự tốn tiền mặt, dự tốn kế hoạch tài chính..)
AD2 (+)
3
Doanh nghiệp áp dụng các kỹ thuật KTQT đánh giá hiệu quả trong doanh nghiệp (phân tích chênh lệch ngân sách, giá trị gia tăng-EVA, lợi nhuận cịn lại, thước đo tài chính, phi tài chính (BSC)…
AD3 (+)
4
Hệ thống hỗ trợ cho việc ra quyết định (Phân tích lợi nhuận, phân tích chi phí theo định phí-biến phí, phân tích điểm hịa vốn, JIT..)
5
Doanh nghiệp áp dụng các kỹ thuật KTQT chiến lược (hồn vốn, ROI, phân tích chuỗi giá trị, phân tích vịng đời sản phẩm, NPV, IRR,…)
AD5 (+)
3.2.2. Thiết kế nghiên cứu định lượng
Khảo sát thu thập dữ liệu chính thức từ các kế tốn trưởng, kế toán tổng hợp, kế toán quản trị và những người có kiến thức về kế tốn và quản trị hiện đang cơng tác tại các doanh nghiệp Logistics tại TP.HCM, bằng việc trả lời bảng câu hỏi đã được thiết kế và hiệu chỉnh trước đó. Sau khi thu hồi phiếu khảo sát, số liệu được nhập liệu và mã hoá từ bảng khảo sát vào excel theo thứ tự dòng đầu tiên của file excel là tên biến đã được mã hóa, dịng thứ 2 là dữ liệu của người trả lời thứ nhất, tiếp tục cho đến khi hoàn thành số lượng phiếu khảo sát thu thập hợp lệ. Sau khi xử lý xong, input dữ liệu file excel vào phần mềm SPSS 22.0.
3.2.2.1. Xây dựng thang đo
Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này được dựa vào cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu trước đây và thơng qua nghiên cứu định tính. Thang đo đã được lựa chọn và điều chỉnh bổ sung cho phù hợp với tình hình thực tế của các doanh nghiệp Logistics ở Thành Phố HCM. Sau quá trình thực hiện nghiên cứu định tính, cuối cùng có 25 biến quan sát được dùng để đo lường 06 biến độc lập, bao gồm các biến: Quy mô DN (04 biến quan sát), Áp lực cạnh tranh (05 biến quan sát), Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/ người điều hành doanh nghiệp (04 biến quan sát), Phân quyền quản lý (03 biến quan sát), Trình độ nhân viên kế tốn (04 biến quan sát), Công nghệ thông tin (05 biến quan sát) và 5 biến quan sát để đo lường biến phụ thuộc – Áp dụng KTQT trong mơ hình.
Về cấp bậc, tác giả sử dụng thang đo cấp quãng, cụ thể là thang đo Lirket 5 cấp độ để đánh giá từng khoản mục. Với 5 mức độ phổ biến như sau: 5: rất đồng ý, 4: đồng ý, 3: bình thường, 2: không đồng ý, và 1: rất không đồng ý.
3.2.2.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được xây dựng theo quy trình của sơ đồ sau:
Hình 3.3 Quy trình thiết kế bảng câu hỏi
(Nguồn: Tác giả tự thiết kế)
Bảng câu hỏi khảo sát trong bài nghiên sứu sẽ sử dụng thang đo Likert với thang điểm từ 1 đến 5 để phân tích và đánh giá dữ liệu. Tất cả các câu hỏi khảo sát được bắt đầu bằng khẳng định (1 là Rất – không đồng ý) và tăng dần mức độ (5 là Rất – đồng ý).
3.2.2.3. Mẫu nghiên cứu
Phương pháp chọn mẫu
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác xuất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Điều nay đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được. Phương pháp này
Quyết định về nội dung câu hỏi
Quyết định việc định dạng cho các câu trả lời
Quyết định về từ ngữ trong các câu hỏi.
Quyết định về trình tự của các câu hỏi..
Quyết định về các đặc tính hình thức của bảng câu hỏi.
có ưu điểm là nhà nghiên cứu có thể chọn mẫu theo sự thuận tiện của cá nhân, phù hợp với việc nghiên cứu vì tiết kiệm thời gian và chi phí. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là tính đại diện thấp, khơng tổng qt hóa cho đám đơng (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 233).
Kích cỡ mẫu
Phương pháp phân tích dữ liệu tác giả sử dụng trong luận văn là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA . Theo Bollen (1989), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất bằng 5 lần các biến quan sát, theo Hair & ctg ( 2006) thì phương pháp EFA cần kích thước mẫu lớn, tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến đo lường tối thiểu là 5:1, tức là kích thước mẫu = số biến quan sát * 5 ( Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 409).
Bên cạnh đó, để đảm bảo phân tích hồi quy thì kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức n ≥ 50 + 8p , với n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và p là số lượng biến độc lập trong mơ hình ( Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 499).
Trong luận văn, tác giả đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA 30 biến quan sát nên kích thước mẫu được xác định là 5 * 30 = 150 mẫu. Tác giả đã gửi 200 bảng câu hỏi đi khảo sát. Kết quả thu về tác giả làm sạch dữ liệu và loại bỏ các bảng câu hỏi trả lời không đạt yêu cầu như trả lời bỏ trống nhiều quá hoặc đối tượng trả lời mà doanh nghiệp mình khơng áp dụng KTQT. Sau khi phân tích loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ, tác giả thu được 185 mẫu phù hợp đảm bảo theo điều kiện kích thước mẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Mẫu hợp lệ trong nghiên cứu đáp ứng tỷ lệ từ 92,5% so với bảng câu hỏi được phát ra.
3.2.2.4. Thu thập dữ liệu
Quá trình thu thập dữ liệu chuẩn bị cho nghiên cứu định lượng được thể hiện theo sơ đồ sau:
Hình 3.4 Quá trình thu thập dữ liệu
Dữ liệu được thu thập ở bước nghiên cứu định lượng sẽ được xử lý trên phần mếm SPSS statistics 22.0 để phân tích độ tin cậy cũng như tiêu chí đo lường nhân tố, đồng thời áp dụng phương pháp thống kê để tổng hợp, so sánh nhằm lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến việc áp dụng KTQT tại các doanh nghiệp Logistics tại TP. Hồ Chí Minh.
3.2.2.5. Đối tượng và phạm vi khảo sát
Đối tượng khảo sát trong luận văn này là các giám đốc tài chính, kế toán trưởng, kế toán tổng hợp, kế toán quản trị, kế toán viên và các chuyên gia lĩnh vực Logistics ở các doanh nghiệp Logistics trên địa bàn TPHCM.
3.2.2.6. Phân tích dữ liệu
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Dùng hệ số Cronbach’s Alpha
Nghiên cứu sử dụng tính nhất quán nội tại để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và sử dụng hệ số tương quan biến.
Mục đích: loại bỏ bớt các biến không phù hợp và hạn chế các biến rải rác trong q trình nghiên cứu. Những biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 nên bị Bảng câu hỏi hoàn chỉnh Thu thập dữ liệu Dữ liệu được mã hóa Ma trân dữ liệu Làm sạch dữ liệu Khảo sát Mã hóa dữ liệu SPSS Máy tính Trả lời k.hợp ơ trống
loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên ( Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là là một kỹ thuật nhằm mục đích giảm khối lượng dữ liệu cần nghiên cứu. Một tập nhiều biến dùng cho phân tích có thể được khái qt hóa bằng 1 tập các nhân tố nhỏ hơn, gọn gàng hơn. Muốn sử dụng EFA , thì hệ số tương quan giữa các biến phải ≥ 0.30. Để đánh giá mối quan hệ giữa các biến thì dùng các tiêu chí sau :
Kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một nhân tố. Khi mức ý nghĩa (significance, Sig) của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 5%, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định KMO ( Kaiser – Meyer – Olkin ): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.50. Kaiser ( 1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 : rất tốt, KMO ≥ 0.80 : tốt, KMO ≥ 0.70 : được , KMO ≥ 0.60 : tạm được , KMO ≥ 0.50 : xấu , KMO < 0.50 : không chấp nhận được ( Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397).
Phân tích mơ hình hồi qui
Mơ hình hồi qui có dạng:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + ....+ βPXPi+ ε
Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Một công việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình nào cũng đều là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Một thước đo cho sự phù hợp của mơ hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác định mơ hình R². R² càng gần 1 thì mơ hình ta xây dựng càng gần với tập dữ liệu. Hệ số R² là phần biến thiên của biến phụ thuộc do các biến độc lập giải thích.
Sử dụng phân tích phương sai ANOVA để kiểm định. Nếu mức ý nghĩ có độ tin cậy 95% ( sig<=95%), thì mơ hình được xem là phù hợp”.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
tính với nhau. Để kiểm định hiện tượng này, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF. VIF càng nhỏ thì khả năng đa cộng tuyến càng nhỏ. Điều kiện để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến là VIF<10.”
3.2.2.7. Cơng cụ phân tích dữ liệu
Luận văn sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để hỗ trợ phân tích dữ liệu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương này tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu chung của luận văn, đưa ra mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu, mục tiêu khảo sát, thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi, phương pháp khảo sát, mẫu khảo sát và phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận văn.
Phương pháp định tính: Nhằm xây dựng thang đo chính thức từ kết quả thảo luận và gửi bảng câu hỏi tới các chuyên gia.
Phương pháo định lượng: Từ kết quả nghiên cứu định tính tác giả xây dựng thang đo chính thức gồm 6 nhân tố tác động đến khả năng áp dụng KTQT trong DN Logistics .
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1. Thực trạng về việc áp dụng KTQT tại các DN Logistics TP. Hồ Chí Minh Minh
Lĩnh vực Logistics Việt Nam đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Theo bảng xếp hạng Năng lực Quốc gia về Logistics 2018, Việt Nam đã tăng 25 bậc, từ vị trí xếp hạng thứ 64 vào năm 2016 lên vị trí thứ 39 tính đến năm 2018 so với tồn cầu. Trong khối các nước ASEAN, Việt Nam vươn lên từ vị trí xếp hạng thứ 5 trong năm 2016 lên vị trí thứ 3 trong năm 2018, chỉ sau Singapore (xếp thứ 7) và Thái Lan (xếp thứ 32). Tuy nhiên, chỉ số về các chuyến hàng quốc tế chỉ tăng duy nhất 1 bậc trên bảng xếp hạng LPI 2018.
Số lượng doanh nghiệp Logistics ước tính khoảng trên 3.000 doanh nghiệp. Quy mô vốn, đa số trên 70% là doanh nghiệp vừa và nhỏ, 7% là vốn trên 1.000 tỷ đồng. Ngành Logistics Việt Nam đang đối diện nhiều thách thức như quy mơ và hoạt động cịn yếu và thiếu, đặc biệt trong lĩnh vực quốc tế. Quản lý hoạt động chủ yếu trên đất nước Việt Nam, ít cơng ty mạnh dạn đầu tư mở văn phịng nước ngồi. Bên cạnh đó vấn đề lớn mà ngành Logistics Việt Nam hiện nay đang gặp phải là chi phí đang ở mức cao. Hiện nay có khoảng 3.000 DN cung cấp dịch vụ logistics quốc tế và nội địa, trong đó có khoảng 1.300 DN hoạt động tích cực. Tuy nhiên đa số là các DN là doanh nghiệp vừa và nhỏ, chỉ khoảng 1% là DN lớn. Khoảng 75% DN tập trung ở khu vực TP HCM, có khoảng 30 cơng ty Logistics đa quốc gia.
Là trung tâm kinh tế hàng đầu, TP. HCM có thị trường lớn nhất cả nước về xuất - nhập khẩu cũng như tiêu dùng nội địa. Hiện thành phố có 11 cảng container và trực tiếp xuất - nhập khẩu hàng rời với tổng diện tích trên 310ha và trên 7.000m cầu tàu.
Theo Hiệp hội Cảng biển Việt Nam (VPA), khu vực cảng TP.HCM đứng đầu cả nước về sản lượng container thơng qua, chiếm 58,81% thị phần. Trong đó, riêng Tân Cảng Cát Lái (quận 2) chiếm đến 48% thị phần cả nước và chiếm 80,89% thị
TP.HCM, gần các khu công nghiệp, kho hàng của các DN Đồng Nai, Bình Dương; có đầy đủ các dịch vụ hậu cần gồm: kho bãi, giao nhận, vận chuyển và đặc biệt tại đây quy tụ rất nhiều hãng tàu quốc tế.
Như vậy, có thể nói TP.HCM là trung tâm và đầu mối về phát triển dịch vụ Logistics rất lớn và có tiềm năng nhất cả nước. Lâu nay, các doanh nghiệp dịch vụ Logistics trên địa bàn thành phố đã quan tâm đầu tư vào cơ sở hạ tầng như cảng biển, kho bãi và trung tâm Logistics...
Trong 6 tháng đầu năm 2018, sản lượng hàng hóa thơng qua các cảng biển tại Tp. Hồ Chí Minh đạt 55 triệu tấn (tăng 18% so với cùng kỳ năm 2017 là 46,7