Tên
nhân tố
Mã hóa
thang đo Thang đo Nguồn
Mơi trường
kiểm sốt
MTKS1 Sự cam kết về tính chính trực và các giá trị đạo đức được doanh nghiệp thể hiện một cách đầy đủ
Lembi Noorvee
(2006), COSO (2013) MTKS2 Ban giám đốc thể hiện được sự độc lập trong việc
quản lí và giám sát các hoạt động KSNB.
MTKS3
Các doanh nghiệp đã thiết lập cơ cấu tổ chức với các quyền hạn và trách nhiệm phù hợp trong việc theo đuổi các mục tiêu.
MTKS4 Doanh nghệp cam kết đưa ra những ưu đãi và giữ lại các cá nhân có trình độ phù hợp với các mục tiêu
theo đuổi của đơn vị.
MTKS5
Doanh nghiệp có khả năng nắm giữ được các cá nhân chịu trách nhiệm đối với các trách nhiệm KSNB của họ
Đánh giá rủi ro
DGRR1
Doanh nghiệp xác định các mục tiêu đủ rõ ràng để cho phép việc xác nhận và đánh giá các rủi ro liên quan đến các mục tiêu. Lembi Noorvee (2006), COSO (2013) DGRR2
Doanh nghiệp xác định được các rủi ro đối với việc đạt được các mục tiêu và phân tích rủi ro này một cách đầy đủ
DGRR3 Doanh nghiệp luôn xem xét khả năng gian lận trong việc đánh giá rủi ro để đạt được các mục tiêu.
DGRR4
Doanh nghiệp xác định và đánh giá một cách cụ thể những thay đổi có thể tác động đáng kể đến hệ thống KSNB. Hoạt động kiểm soát
HDKS1 Doanh nghiệp tiến hành việc lựa chọn và phát triển các hoạt động kiểm soát để giảm thiểu rủi ro.
Lembi Noorvee
(2006), COSO (2013) HDKS2 Doanh nghiệp lựa chọn và phát triển các kiểm soát
chung đối với công nghệ như là mục tiêu quan trọng
HDKS3
Doanh nghiệp thực hiện lựa chọn nhân sự có chun mơn nghiệp vụ và kinh nghiệm trong hoạt động kiểm soát một cách hiệu quả
thơng qua các chính sách và thủ tục phù hợp Thông tin và truyền thống TTTT1
Doanh nghiêp tập trung thu thập hay tạo ra và sử dụng các thông tin phù hợp để hỗ trợ các hoạt động KSNB. Lembi Noorvee (2006), COSO (2013) TTTT2
Doanh nghiệp tổ chức hoạt động báo cáo, phản hồi báo cáo đối với công tác KSNB một cách thường xuyên
TTTT3 Doanh nghiệp tiến hành truyền đạt thông tin trong nội bộ một cách nhanh chóng, chính xác
TTTT4 Doanh nghiệp cũng thực hiện truyền đạt với các đối tượng bên ngồi để tăng tính cơng khai, minh bạch
Hoạt động giám sát
HDGS1
Doanh nghiệp lựa chọn, phát triển, thực hiện và đánh giá liên tục hoặc riêng lẻ các thành phần của KSNB. Lembi Noorvee (2006), COSO (2013) HDGS2
Đánh giá và truyền đạt các thiếu hụt KSNB một cách kịp thời cho các bên có trách nhiệm của doanh nghiệp
HDGS3 Các sai sót, yếu kém trong hoạt động KSNB được phát hiện và điều chỉnh nhanh chóng, chính xác
HDGS4
Doanh nghiệp tiến hành phân tích, so sánh kết quả hoạt động KSNB với mục tiêu đề ra để có điều chỉnh hợp lý
Tính hữu hiệu của
KSNB1 Hệ thống kiểm soát nội bộ làm tăng hiệu quả sử dụng nguồn lực của doanh nghiệp phần mềm
Lembi Noorvee
hệ thống
KSNB KSNB2
Hệ thống kiểm soát nội bộ làm giảm rủi ro kinh doanh của doanh nghiệp phần mềm
(2006), COSO (2013) KSNB3 Hệ thống kiểm soát nội bộ bảo vệ tài sản của những
Doanh nghiệp phần mềm
KSNB4 Hệ thống kiểm soát nội bộ làm tăng uy tín của doanh nghiệp phần mềm trên thị trường
KSNB5 Hệ thống kiểm soát nội giúp tăng độ tin cậy thông tin trên BCTC của doanh nghiệp phần mềm
3.3.2 Phương pháp chọn mẫu 3.3.2.1 Xác định kích thước mẫu 3.3.2.1 Xác định kích thước mẫu
Mơ hình nghiên cứu gồm có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với 26 biến quan sát.
Theo J.F Hair và cộng sự (1998) đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu phải tối thiểu năm lần các mệnh đề trong thang đo, do vậy cỡ mẫu tối thiểu trong nghiên cứu cần đạt là: 26 * 5 = 130 quan sát. Nghiên cứu quyết định chọn 480 quan sát, kết quả thu về được 207 quan sát.
3.3.2.2 Mẫu khảo sát - Đối tượng khảo sát
Nghiên cứu này được tiến hành thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua phương pháp điều tra bằng phiếu hỏi gửi đến các nhà quản lý cấp trung (trưởng/phó phịng, kế tốn trưởng) và cấp cao (giám đốc/phó giám đốc hoặc tương đương) trong các doanh nghiệp phần mềm trên địa bàn TP.HCM.
Dựa trên giấy phép đăng ký kinh doanh của các Công Ty trên địa bàn TP.HCM, tác giả đã tiến hành lọc ra các doanh nghiệp có lĩnh vực kinh doanh chính liên quan đến phần mềm. Từ đó lọc ra được 480 Cơng Ty để tiến hành gửi phiếu khảo sát đến mail mà Công Ty đã đăng ký với tổng cục thuế.
Dữ liệu trong nghiên cứu được dùng đánh giá các thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết cùng các giả thuyết đã đặt ra.
3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả 3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả là là các phương pháp liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính tốn và mơ tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
Trong nghiên cứu này, dựa vào số mẫu quan sát thu thập được tác giả tiến hành thống kê mơ tả các tiêu chí như: giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ.
- Giới tính: nam và nữ.
- Độ tuổi: dưới 30 năm, từ 30 đến 40 năm, trên 40 năm.
- Thu nhập: dưới 7 triệu, từ 7 đến 9 triệu, từ 9 đến 11 triệu, trên 11 triệu - Trình độ: trung cấp, cao đẳng, đại học trở lên.
Phương pháp phân tích tần số thang đo
Phương pháp phân tích tần số thang đo là phương pháp dùng tổng hợp các phương pháp đo lường, mơ tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế.
Trong nghiên cứu này, phương pháp được sử dụng để thể hiện kết quả đánh giá của các đối tượng khảo sát về thực tế hoạt động KSNB tại các doanh nghiệp phần mềm tham gia khảo sát, cụ thể hơn đó là về các nhân tố ảnh hưởng tới tính hữu hiệu cũng như bản thân sự hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các doanh nghiệp này, thông qua bảng tổng hợp thông tin gồm các giá trị đánh giá nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình, của từng nội dung.
3.4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính tốn hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra
những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí: - Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là
những biến khơng đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
- Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời). Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo là cơ sở để tác giả xác định trong số 26 biến quan sát của 06 nhân tố được đưa ra, có biến quan sát nào khơng phù hợp để sử dụng cho việc đo lường cho nhân tố đó hay khơng, và việc loại bỏ biến quan sát đó có đảm bảo được độ tin cậy của thang đo đo lường cho nhân tố đó hay khơng, qua đó xác định được các biến quan sát phù hợp, các thang đo phù hợp.
3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu thực tế. Với đề tài nghiên cứu này, tác giả sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO cho biến độc lập (mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát) và biến phụ thuộc (tính hữu hiệu của hệ thống KSNB) để kết luận kết quả có phù hợp với dữ liệu thực tế khơng.
3.4.3.2 Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Kiểm định Bartlett)
Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig <= 0.05 thì các biến quan sát có tương quan trong mỗi nhân tố. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Bartlett cho biến độc lập (môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thơng, giám sát ) và biến phụ thuộc (tính hữu hiệu của hệ thống KSNB) để kết luận các thang đo hình thành độc lập với nhau.
3.4.3.3 Kiểm định phương sai trích
Dựa vào bảng Tổng phương sai được giải thích (Total Variance Explained) thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và Eigenvalues >1. Như vậy tác giả sẽ tiến hành kiểm định phương sai trích cho biến độc lập (mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát) và biến phụ thuộc (tính hữu hiệu của hệ thống KSNB) để kết luận các thang đo có được chấp nhận khơng.
3.4.3.4 Đặt tên lại cho các biến
Khi thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát thuộc các nhân tố như môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát sẽ hội tụ về chung một nhóm riêng biệt. Trong trường hợp này, ta phải đặt tên lại cho các nhân tố để đảm bảo yêu cầu phân tích của dữ liệu.
3.4.4 Phân tích hồi quy đa biến 3.4.4.1 Kiểm định hệ số hồi quy 3.4.4.1 Kiểm định hệ số hồi quy
Kiểm định này với mục tiêu chính là xem xét biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu: mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin
và truyền thơng, giám sát có tương quan với biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hay không.
3.4.4.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình - Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình - Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Tiến hành kiểm định R2 hiệu chỉnh (dựa vào bảng Model Summaryb) để xác định bao nhiêu phần trăm (%) sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập (mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát) trong mơ hình nghiên cứu.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Sau khi thực hiện kiểm định mức độ giải thích của mơ hình, tác giả sẽ kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Ta tiến hành kiểm định ANOVA với trị số thống kê F được sử dụng trong việc kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy, cũng như giá trị Sig. ≤ 0,05 thì cho chúng ta biết biến phụ thuộc (tính hữu hiệu của hệ thống KSNB) có tương quan tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập (môi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát).
3.4.4.3 Kiểm định phương sai phần dư không đổi
Sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra giữa từng biến độc lập có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của phần dư được chuẩn hóa. Tác giả sẽ kiểm định từng biến độc lập (mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát) với giá trị tuyệt đối của phần dư được chuẩn hóa ABSRES, từ đó xem xét các hệ số tương quan Spearman có mức ý nghĩa >0.05 thì phương sai của phần dư khơng thay đổi.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả trình bày về thiết kế mơ hình và quy trình nghiên cứu, hồn thiện các thang đo được sử dụng và bảng câu hỏi, từ đó tiến hành thực hiện nghiên cứu nhằm tạo cơ sở cho việc phân tích dữ liệu trong chương 4. Q trình thiết kế và thực hiện nghiên cứu bao gồm các giai đoạn: xây dựng mơ hình nghiên cứu và thang đo: tác giả dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước được tổng kết quả trong chương 1 và cơ sở lý thuyết được trình bày trong chương 2; thiết kế bảng câu hỏi khảo sát và chọn mẫu: bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên các khái niệm nghiên cứu và thang đo đã xây dựng, kích thước mẫu được xác định trên cơ sở phương pháp EFA, mẫu được chọn theo phương pháp phi xác suất. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mơ hình hồi quy đa biến sẽ được trình bày trong chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 GIỚI THIỆU CÁC DOANH NGHIỆP PHẦN MỀM TRÊN ĐỊA BÀN TP.HCM BÀN TP.HCM
Công nghiệp phần mềm là lĩnh vực mới được hình thành trên thế giới đầu những năm 80 của thế kỷ trước, được quan tâm nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam từ đầu năm 2000. Mặc dù mới có q trình hình thành và phát triển khá ngắn ngủi nhưng CNPM vẫn nhanh chóng khẳng định là một trong những lĩnh vực kinh tế có khả năng phát triển rất nhanh, đóng vai trị quan trọng trong chiến lược phát triển Công nghệ thông tin-Truyền thơng của Việt Nam nói chung và của TP.HCM nói riêng.
Trong vài năm trở lại đây, công nghệ thông tin (CNTT) ln là ngành có tốc độ phát triển nhanh nhất, ấn tượng nhất tại Việt Nam, đóng góp khơng nhỏ vào tăng trưởng GDP và ngân sách nhà nước. CNTT cũng được xác định là một trong những ngành công nghiệp mũi nhọn thúc đẩy kinh tế phát triển từ nay tới năm 2020
Nhắc đến các doanh nghiệp phần mềm tại TP.HCM, nhiều người vẫn nghĩ các doanh nghiệp này chủ yếu vẫn đang thực hiện các công đoạn gia công cho các ‘ơng lớn’ ở nước ngồi. Tại Hội thảo và triển lãm công nghệ 4.0 (Industry 4.0 Summit), nơi giới thiệu và triển lãm những thành tựu công nghệ ‘made in Vietnam’ đã chứng minh điều ngược lại từ các doanh nghiệp phần mềm trong nước. Với những công nghệ mới mẻ được các doanh nghiệp Việt Nam trình diễn tại triễn lãm Cơng nghệ 4.0 vừa qua, nhiều chuyên gia đều chung nhận định, dù nhiều giải pháp vẫn còn đang trong giai đoạn thử nghiệm nhưng nhờ đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng công nghệ 4.0 mà phần mềm Việt Nam đang có những bước tiến mới trên bản đồ cơng nghệ tồn cầu. Nhiều doanh nghiệp phần mềm tại TP.HCM đã sớm bắt kịp xu hướng và trở thành đối tác đồng hành phát triển cơng nghệ mới. Nổi bật trong số đó là tập đồn FPT với kinh nghiệm 20 năm tiên phong xuất khẩu phần mềm. Không chỉ đẩy mạnh cho cơng nghệ, FPT cịn có thêm một bước tiến nữa trong hành trình trở thành một trong những công ty hàng đầu thế giới về cung cấp dịch vụ chuyển đổi số thông qua việc mua công ty tư vấn công nghệ hàng đầu của Mỹ là Intellinet.
Sự kết hợp giữa thế mạnh về tư vấn của Intellinet và năng lực công nghệ, kinh