CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo:
4.1.2.1. Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập
Như vậy từ 20 biến quan sát của 6 nhân tố thuộc mơ hình nghiên cứu đề xuất, được đưa vào phân tích khám phá EFA với kỳ vọng rằng vẫn giữ được 6 nhân tố sau khi phân tích với số lượng biến quan sát rút gọn nhất và phát hiện thêm nhân tố mới (nếu có) để bổ sung cho mơ hình.
Qua việc phân tich, các điều kiện kiểm tra như hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig. của Bartlett’s Test đều nhỏ hơn 5% cho thấy các biến quan sát trong q trình thực hiện phân tích khám phá EFA đều hồn tồn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1. Điều này có nghĩa chỉ có những nhân tố trích ra có giá trị Eigenvaluve lớn hơn mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
Các tiêu chí khi loại biến quan sát trong q trình phân tích khám phá EFA bao gồm: hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 50%, độ giá trị của hệ số tải biến quan sát thuộc cùng nhiều nhân tố khi đang phân tích phải nhỏ hơn 0.3 (max – min < 0.3) và độ ý nghĩa nội dung, nhưng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ giá trị không đảm bảo.
Đúng như mong đợi, kết quả sau khi phân tích EFAcó 5 nhân tố của các biến độc lập được rút ra ở ngay lần đầu phân tích đó là: (1)Thuế, (2) Nhu cầu thơng tin của người sử dụng thơng tin, (3) Trình độ nhân viên kế tốn, (4) Hình ảnh của DN, (5) Mức vay nợ. Tất cả các điều kiện về phân tích EFA đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.776> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05 (bảng 4.9), chứng tỏ rằng việc phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.9: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .776 Mơ hình kiểm traBartlett Giá trị Chi-Square 865.249 Bậc tự do 136 Sig (p – value) .000
Bảng 4.10: Bảng phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 4.098 24.107 24.107 4.098 24.107 24.107 2.605 15.325 15.325 2 2.574 15.139 39.247 2.574 15.139 39.247 2.517 14.806 30.131 3 1.953 11.486 50.733 1.953 11.486 50.733 2.327 13.689 43.820 4 1.408 8.281 59.014 1.408 8.281 59.014 2.006 11.801 55.621 5 1.198 7.048 66.061 1.198 7.048 66.061 1.775 10.441 66.061 6 .795 4.674 70.735 7 .710 4.177 74.912 8 .595 3.498 78.410 9 .546 3.210 81.620 10 .504 2.966 84.586 11 .468 2.752 87.338 12 .452 2.661 89.999 13 .420 2.473 92.472 14 .349 2.055 94.527 15 .341 2.005 96.532 16 .305 1.797 98.329 17 .284 1.671 100.000
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
Bảng 4.10 cho thấy, các nhân tố đều đạt yêu cầu khi có giá trị Eigenvalues = 1.198> 1 và phương sai trích là 66,061%> 50%. Có 5 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.11) sau khi thực hiện kết hợp phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax. Điều này, cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 66,061%về sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.11. Ma trận xoay Biến Biến 1 2 3 4 5 HADN3 .780 HADN4 .778 HADN1 .770 HADN2 .762 THUE3 .820 THUE2 .814 THUE4 .729 THUE1 .673 NCTT2 .802 NCTT1 .769 NCTT3 .767 TĐNV2 .836 TĐNV3 .742 TĐNV1 .740 MVN2 .805 MVN3 .741 MVN1 .645
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
4.1.2.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương”
Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch
ngói tỉnh Bình Dương” với 3 biến quan sát, kết quả phân tích khám phá EFA cho thấy
tất cả các điều kiện đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.660 > 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố > 0.5; và tổng phương sai trích đạt khá cao 59,955%. (bảng 4.12, 4.13)
Bảng 4.12: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .660
Mơ hình kiểm tra Bartlett
Giá trị Chi-Square 66.464
Bậc tự do 3
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
Bảng 4.13: Phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 1.799 59.955 59.955 1.799 59.955 59.955 2 .624 20.815 80.770 3 .577 19.230 100.000
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
4.2. Phân tích hồi quy
4.2.1. Phương trình hồi quy tuyến tính
Qua kết quả được phát hiện từ các bước thực hiện nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố (1)Thuế, (2) Nhu cầu thông tin của người sử dụng thơng tin, (3) Trình độ nhân viên kế tốn, (4) Hình ảnh của DN, (5) Mức vay nợ ảnh hưởng đến Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương.
Phương trình hồi quy:
LUACHON = β1THUE + β2NCTT+ β3TĐNV+ β4HADN + β5MVN + ε Trong đó:
Biến THUE: Thuế
Biến NCTT: Nhu cầu thông tin của người sử dụng thông tin Biến TĐNV: Trình độ nhân viên kế tốn
Biến HADN: Hình ảnh DN Biến MVN: Mức vay nợ ε: hệ số nhiễu
β: hệ số hồi quy
Kết quả cho thấy mơ hình này có độ phù hợp đạt u cầu (R2=0.584). Hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mơ hình này là 0,570 có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 57%. Điều này cũng có nghĩa là 57,0% sự biến thiên Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương được giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.14: Kiểm tra độ phù hợp của mơ hình Model Summaryb Model Summaryb
Mơ hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2 - hiệu
chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
1 .764a .584 .570 .16344
a. Biến độc lập: MVN, THUE, TĐNV, HADN, NCTT b. Biến phụ thuộc: LUACHON
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
Để biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không, ta xem xét kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5= 0
Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.15: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 5.625 5 1.125 42.113 .000b Phần dư 4.007 150 .027 Tổng 9.632 155
a. Biến phụ thuộc: LUACHON
b. Biến độc lập: MVN, THUE, TĐNV, HADN, NCTT
Qua kết quả từ bảng 4.15 ở trên, đã cho ta thấy giá trị Sig = .000(< 0.05), điều này chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình hồi quy có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp và có thể sử dụng được.
Bảng 4.16: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa tstat Sig.
Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF 1 (Constant) 1.316 .213 6.192 .000 THUE .131 .043 .181 3.066 .003 .796 1.257 NCTT .112 .040 .177 2.819 .005 .701 1.427 TĐNV .137 .023 .338 5.835 .000 .828 1.207 HADN .144 .024 .353 6.010 .000 .802 1.246 MVN .143 .025 .310 5.690 .000 .937 1.068 a. Dependent Variable: LUACHON
(Nguồn: Phụ lục kết quả nghiên cứu)
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy 5 nhân tố độc lập THUE, NCTT, TĐNV, HADN, MVN đều có hệ số Sig < 5% và hệ số phóng đại phương sai VIF rất thấp (<2) đã chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
LUACHON = 0,181THUE + 0,177NCTT+ 0,338TĐNV+ 0,353HADN + 0,310MVN
Căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa, ta so sánh mức độ ảnh hưởng từng nhân tố độc lập đối với Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Theo đó, nhân tố
nào ảnh hưởng càng mạnh đến biến phụ thuộc thì nhân tố đó sẽ có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn. Ta thấy, ở phương trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hưởng “Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương” thì nhân tố “Hình ảnh DN”ảnh hưởng mạnh nhất đến “Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương” với Beta = 0,353; nhân tố “Trình độ nhân viên kế toán” ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.338; nhân tố “Mức vay nợ” ảnh hưởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.310; nhân tố tiếp theo “Thuế” ảnh hưởng thứ tư với hệ số Beta = 0.181; nhân tố “Nhu cầu thông tin” của người sử dụng thông tin ảnh hưởng thứ năm với hệ số Beta = 0,177.
4.3 Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy 4.3.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy. 4.3.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Với 5 nhân tố được đề xuất trong mơ hình, và có 5 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với Lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Vì vậy, để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên, ta cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này.
Giả thuyết:
H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.16, các giá trị t tương ứng với sig < 0.05. Vì vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0 và đi đến kết luận rằng các biến độc lập Hình ảnh DN, Trình độ nhân viên kế tốn, Mức vay nợ,Thuế, Nhu cầu thông tin của người sử dụng thông tin ảnh hưởng đến lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương.
4.3.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập gồm THUE, MVN, NCTT, TĐNV, HADN có sự tương quan hồn tồn với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa công tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số VIF. Kết quả trong bảng trọng số hồi quy cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập THUE, MVN, NCTT, TĐNV, HADN đều < 2, từ đó kết luận mơ hình nghiên cứu các nhân tố THUE, MVN, NCTT, TĐNV,
HADN ảnh hưởng đến LUACHON khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Mơ hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi. Biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot được sử dụng để kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogramcho thấy một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,984 và Mean gần bằng 0, ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot (Hình 4.2 Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa) của phần dư chuẩn hóa, các điểm quan sát khơng phân tán xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
4.3.4. Kiểm định về tính độc lập của phần dư
Đại lượng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0.
Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d gần bằng 2. Kết quả cho thấy d được chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (d = 1,987 gần bằng 2) (bảng 4.17). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.
Bảng 4.17: Kết quả chạy Durbin-Watson
Mơ
hình Hệ số R Hệ số R
2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson 1 .764a .584 .570 .16344 1.987 a. Biến độc lập: HADN, MVN, TĐNV, THUE, NCTT
b. Biến phụ thuộc: LUACHON
4.4. Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
- Phương sai của sai số (phần dư) không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng - Mộng Ngọc (2008), nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa.
4.4.1. Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Kết quả xử lý trong đồ thị phân tán (Hình 4.1) cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.4.2. Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P- P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS – phụ lục số 05) Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.984). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.5 Bàn luận kết quả nghiên cứu
Qua nghiên cứu thuế có tác động cùng chiều đến lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Trên thực tế việc lựa chọn CSKT của các đơn vị cũng liên quan đến việc hạn chế số thuế TNDN, cũng như nhiều loại thuế cho đơn vị, bên cạnh đó việc lựa chọn CSKT cũng liên quan đến tận dụng tối đa sự ưu đãi về thuế. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Okpala, Kenneth Enoch (2016); Szilveszter Fekete (2010); hay Lê Thị Mai Chi (2017); …
Qua nghiên cứu cho thấy nhu cầu thông tin của người sử dụng thơng tin có tác động cùng chiều đến lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Trên thực tế nhu cầu thơng tin của những đối tượng như: cổ đông, ban quản lý của DN, hay nhà cung cấp, ngân hàng cũng ảnh hưởng đến việc lựa chọn CSKT của các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Kết quả này là hồn tồn phù hợp với nghiên cứu của Christos Tzovas (2006); Szilveszter FEKETE (2010); Hồng Tâm Vân Anh (2016);…
Trình độ nhân viên kế tốn tác động cùng chiều đến lựa chọn CSKT ở các DNSX gạch ngói tỉnh Bình Dương. Trên thực tế trình độ của nhân viên kế tốn liên quan đến kỹ năng về lập và trình bày BCTC, chun mơn về ngành kế tốn, hiểu, cập nhật và có thể vận dụng các các chuẩn mực và chế độ kế toán hiện hành cũng liên quan đến việc lựa