CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2 Kết quả nghiên cứu định lượng
4.2.1 Mẫu khảo sát
Để thực hiện kiểm định thang đo cho mơ hình nghiên cứu, tác giả gửi bảng câu hỏi khảo sát theo hai hình thức: phát phiếu khảo sát trực tiếp và qua email, google docs, mạng xã hội đến 200 đối tượng là những người làm kế toán, kế tốn trưởng, trường phịng kế toán, quản lý, giám đốc trong các DNSX thép tại khu vực phía Nam Việt Nam. Với kết quả số bảng khảo sát thu được là 193. Sau khi xem xét và loại bỏ 4 phiếu khảo sát không đạt yêu cầu do thiếu nhiều thông tin, cuối cùng 189 phiếu trả lời ( đạt 94,5%) sẽ được sử dụng chính thức cho việc nghiên cứu.
Trong phần khảo sát, tác giả có đưa thêm một số tiêu chí thơng tin cá nhân để thu thập dữ liệu liên quan đến người tham gia khảo sát như thâm niên cơng tác, vị trí cơng tác, quy mơ cơng ty, các tiêu chí này giúp so sánh và đánh giá nhận thức về lợi ích của EMA trong doanh nghiệp. Do việc áp dụng EMA trong các DNSX thép
khu vực phía Nam Việt Nam cịn khá hạn chế nên người khảo sát được yêu cầu trả lời bảng khảo sát theo quan điểm nhận thức cá nhân và không phụ thuộc vào việc đơn vị đang cơng tác có áp dụng hay khơng.
Bảng 4.2: Thống kê mô tả cỡ mẫu nghiên cứuBảng 11
Đặc điểm cỡ mẫu (cỡ mẫu n= 189) Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Thời gian làm việc Dưới 2 năm 33 17% Từ 3-5 năm 56 30% Từ 6-10 năm 95 50% Trên 10 năm 5 3% Cộng 189 100%
Vị trí làm việc Nhân viên kế tốn 167 89%
Trưởng phó phịng 16 8%
Thành viên ban Giám đốc 6 3%
Cộng 189 100%
Quy mô công ty
Dưới 100 nhân viên 40 21%
Từ 101-200 nhân viên 41 22%
Từ 201-300 nhân viên 71 38%
Trên 300 nhân viên 37 19%
Cộng 189 100%
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.2 Tổng quan chung về các doanh nghiệp sản xuất thép tại Việt Nam 4.2.2.1 Lịch sử hình thành và phát triển của các DNSX thép 4.2.2.1 Lịch sử hình thành và phát triển của các DNSX thép
Trước năm 1990, nền kinh tế nước ta gặp nhiều khó khăn, mới mục đích ưu tiên phát triển nông nghiệp nên các DNSX thép khơng có sự phát triển, sản lượng duy trì ở mức rất thấp, khoảng 40.000 – 80.000 tấn/ năm. Chủ yếu là nhập khẩu với giá ưu đãi của Liên Xô cũ.
Từ 1990 – 1995, ngành thép Việt Nam đã có những bước phát triển vượt bậc do thực hiện chủ trương đổi mới nền kinh tế của chính phủ, đánh dấu bằng sự ra đời của Tổng công ty thép Việt Nam năm 1990. Sản lượng thép năm 1995 đã đạt 450.000 tấn.
Giai đoạn 1996 – 2000, ngành thép Việt Nam có tốc độ tăng trưởng cao, đặc biệt năm 1996 đánh dấu sự chuyển mình của ngành thép với sự ra đời của các DN liên doanh sản xuất thép với tổng công suất là 840.000 tấn/năm. Các DNSX thép đã phát triển rất đa dạng về loại hình DN gồm DNSX thép tư nhân, TNHH, Cổ phần, Liên doanh và nhiều dự án phát triển theo chiều sâu. Năm 2000, sản lượng sản xuất đạt 1,57 triệu tấn.
Từ năm 2000 đến nay, các DN thép phát triển rất nhanh, đa dạng về loại hình sở hữu khác nhau của các thành phần kinh tế. Sản lượng thép năm 2012 đạt 9,1 triệu tấn/năm.
4.2.2.2 Khó khăn của các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam
Là một nước có nền kinh tế đang phát triển, Việt Nam có cơ hội tham gia vào nền kinh tế toàn cầu và mở ra nhiều cơ hội và thách thức và một trong những các DN tham gia trong lĩnh vực sản xuất và chế biến thép.
Cũng giống như các DNSX thép ở Việt Nam các DN chế biến thép tại phía Nam Việt Nam cũng gặp nhiều khó khăn như: các sản phẩm cịn đơn điệu, quy mơ sản xuất nhỏ, máy móc thiết bị cịn lạc hậu, tuy nhiên khó khăn lớn nhất vẫn là chi phí sản xuất quá lớn, năng suất lao động thấp, mức tiêu hao nguyên liệu nhiều và chất lượng sản phẩm chưa ổn định dẫn đến tình trạng sản phẩm chưa đủ sức cạnh tranh.
Để tồn tại và phát triển bền vững các DN nhận thấy cần phải có những giải pháp mang tính đột phá như: tổ chức lại sản xuất, cải tiến mẫu mã và quan trọng nhất là phải nâng cao chất lượng sản phẩm. Đồng thời, chất thải trong công nghệ luyện thép (gồm khí thải, nước thải và chất thải rắn) đều rất độc hại, nếu không được xử lý mà xả thẳng ra môi trường sẽ gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe con người. Về nguyên tắc, DN phải xử lý các chất thải, trong đó có nước thải, đảm bảo yêu cầu an
tồn mới được thải ra mơi trường. Tuy nhiên, việc tách các hóa chất độc hại khỏi nước trước khi xả thải là rất khó khăn và tốn kém.
4.2.3 Thực trạng vận dụng kế tốn quản trị mơi trường trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam
Các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam hiện nay mới chỉ được kế tốn phản ánh và cung cấp thơng tin tiền tệ, không cung cấp thông tin dưới dạng hiện vật. Mặc dù, trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam có nhận diện và đánh giá được chi phí mơi trường theo phương pháp truyền thống nhưng các báo cáo về môi trường lại q ít, điển hình là một số báo cáo được lập bởi bộ phận môi trường. Đặc thù ngành sản xuất thép là ngành tiêu tốn nhiều năng lượng nên các DNSX thép khu vực phía Nam đều phải lập báo cáo tình hình định mức tiêu hao năng lượng, định kì mỗi năm lập một lần. Đồng thời theo khảo sát thì tỷ lệ vận dụng EMA của các DNSX thép chưa cao, do đó, trong thời gian tới cần cải thiện để nâng cao mức độ vận dụng tại các DN, nâng cao hiệu quả tác động của việc vận dụng EMA đến thành quả DN.
4.2.4 Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo
Một trong những chỉ số được sử dụng phổ biến nhất để kiểm định độ tin cậy là hệ số Cronbach’s Alpha. Về mặt lý thuyết, thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt, lý tưởng nhất là hệ số này lớn hơn 0,7 (Pallant, 2011).
Tuy nhiên, theo Nunnally (1978), Perteson (1994) thì thang đo được đánh giá chấp nhận và tốt đòi hỏi hai điều kiện là :
hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0,6
hệ số tương quan biến tổng (corrected item total correlation) >0,3
Thang đo được đánh giá chất lượng và tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0,8.
a. Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận thức về lợi ích của EMA (LI)
Kết quả chạy dữ liệu IBM SPSS cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha tổng = 0.766 thỏa mãn điều kiện.
Tuy nhiên, biến quan sát LI6 có hệ số tương quan biến tổng = 0.217 < 0.3, dẫn đến khả năng tạo ra nhân tố giả cao khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Hơn nữa, nếu loại biến này ra khỏi thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha tổng sẽ cao hơn. Do đó, tác giả quyết định loại biến này và thực hiện kiểm định lại thang đo một lần nữa.
Bảng 4.3: Kiểm định lần 1 Cronbach’s Alpha cho biến LI Bảng 12
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .766 LI1 26.16 8.368 .640 .713 LI2 26.13 8.871 .410 .751 LI3 26.23 8.326 .581 .720 LI4 26.19 8.822 .497 .736 LI5 26.10 8.687 .500 .735 LI6 26.19 9.283 .217 .793 LI7 26.13 8.615 .488 .737 LI8 26.17 8.695 .476 .739
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Sau kiểm định lần 2, hệ số Cronbach’s Alpha tổng = 0.793 và 7 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Do đó, độ tin cậy của thang đo “Nhận thức về lợi ích của EMA” được thỏa mãn.
Bảng 4.4: Kiểm định lần 2 hệ số Cronbach’s Alpha cho biến LI Bảng 13
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .793 LI1 22.45 6.802 .661 .741 LI2 22.42 7.107 .469 .776 LI3 22.52 7.070 .498 .770 LI4 22.48 7.208 .516 .767 LI5 22.39 7.059 .527 .765 LI7 22.42 6.958 .524 .765 LI8 22.46 7.186 .464 .777
( Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
b. Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhu cầu công bố thông tin liên quan đến môi trường”
Bảng 4.5: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến BC Bảng 14
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .789 BC1 15.69 5.639 .637 .728 BC2 15.49 6.092 .477 .778 BC3 15.39 5.579 .589 .743 BC4 15.48 5.581 .625 .731 BC5 15.54 5.728 .518 .767
Kết quả cho thấy nhu cầu công bố thông tin liên quan đến môi trường (BC) được đo lường 5 biến quan sát: BC1, BC2, BC3, BC4, BC5 và đạt được các yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.789 và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là 0.477 > 0.3, khơng có biến nào bị loại.
c. Cronbach’s Alpha của thang đo “Quy chuẩn pháp lý”
Bảng 4.6: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến QC Bảng 15
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .794
QC1 8.07 1.984 .666 .706
QC2 7.94 1.832 .609 .748
QC3 7.73 1.496 .663 .702
( Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.6 cho thấy, thang đo Quy chuẩn pháp lý (QC) được đo lường qua 3 biến QC1, QC2, QC3. Kết quả là đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.794 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.609 > 0.3.
d. Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức của nhà quản trị về EMA”
Bảng 4.7: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến QT Bảng 16
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .738
QT1 11.49 3.485 .620 .626
QT2 11.63 3.692 .588 .648
QT3 11.54 3.782 .495 .699
QT4 11.60 3.848 .432 .737
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả cho thấy, thang đo nhận thức của nhà quản trị về EMA (QT) được đo lường qua 4 biến quan sát: QT1, QT2, QT3, QT4 và đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha là 0.738 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.432 > 0.3.
e. Cronbach’s Alpha của thang đo “Áp lực các bên liên quan” (AL)
Bảng 4.8: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến AL Bảng 17
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .711
AL1 11.92 2.520 .496 .650
AL2 11.89 2.510 .484 .657
AL3 11.92 2.393 .493 .652
AL4 11.95 2.284 .520 .635
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.8 cho thấy, thang đo Áp lực các bên liên quan (AL) được đo lường qua 4 biến AL1, AL2, AL3, AL4. Kết quả là đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của
thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.711 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.484 > 0.3.
f. Cronbach’s Alpha của thang đo “Khó khăn khi thực hiện EMA” (KK)
Bảng 4.9: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến KK Bảng 18
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .898
KK1 10.70 7.582 .753 .876
KK2 10.62 7.429 .775 .868
KK3 10.66 7.333 .794 .861
KK4 10.64 7.391 .770 .870
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Bảng 4.9 cho thấy, thang đo Khó khăn khi thực hiện EMA (KK) được đo lường qua 4 biến KK1, KK2, KK3, KK4. Kết quả là đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.898 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.753 > 0.3.
g. Cronbach’s Alpha của thang đo “Vận dụng EMA trong DN sản xuất thép” (VD)
Bảng 4.10: Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho biến VD Bảng 19
Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .775
VD1 12.34 2.183 .615 .702
VD2 12.33 2.277 .546 .737
VD3 12.33 2.234 .588 .716
VD4 12.28 2.213 .564 .728
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Bảng 4.10 cho thấy, thang đo Vận dụng EMA trong DNSX thép (VD) được đo lường qua 4 biến VD1, VD2, VD3, VD4. Kết quả là đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.775 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.546 > 0.3.
4.2.5 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi đã kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua việc phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích EFA rút gọn một tập hợp biến quan sát thành một tập các nhân tố ít hơn, có ý nghĩa hơn và vẫn bao quát được nội dung của tập hợp biến ban đầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Những điều kiện khi phân tích EFA:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): Theo Kaiser (1974) ở mức chấp nhận được phải lớn hơn 0.5.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5 mới đảm bảo ý nghĩa của EFA. Đồng thời, hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Hair et al, 2010).
Kiểm định Barlett’s có sig < 0.05 để chứng minh các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tiêu chí điểm dừng Eigenvalue có giá trị tối thiểu phải bằng 1 và tổng phương sai trích ≥ 50% (Hair et al, 2010).
a. Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục đánh giá giá trị thang đo thơng qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Với 27 biến độc lập được đưa vào phân tích EFA lần 1 bằng phương pháp Principal Component và phép xoay Varimax, ta thu được bảng sau:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s ( Lần 1) Bảng 20
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .761 Bartlett's Test
of Sphericity
Approx. Chi-Square 1930.383
df 351
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Như vậy, hệ số KMO = 0.761 > 0.5, chứng minh rằng dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp. Giá trị sig = 0.000 < 0.05, do đó các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện.
Tiếp tục tổng phương sai được giải thích (Total Variance Explained) ( xem Phụ lục 1) là 60.02% > 50% thỏa mãn tiêu chuẩn, cho thấy các biến quan sát thuộc các nhân tố biến độc lập là phù hợp.
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu này có 6 nhân tố đại diện đảm bảo được tiêu chuẩn có Eigenvalues > 1.
Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố factor loading > 0.5. Riêng biến QT4 tải lên ở 2 nhân tố khác nhau và có chênh lệch nhỏ hơn < 0.3, nên biến quan sát này không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố nào nên tác giả loại biến QT4 khỏi mơ hình và tiến hành phân tích lần 2.
Bảng 4.12: Ma trận nhân tố xoay ( Rotated component matrix) Bảng 21 Component 1 2 3 4 5 6 LI1 .795 LI4 .682 LI5 .678 LI3 .658 LI7 .652 LI2 .577 LI8 .562 KK4 .850 KK2 .833 KK1 .832 KK3 .823 BC1 .786 BC4 .777 BC3 .768 BC5 .653 BC2 .635 QC1 .848 QC3 .821 QC2 .779 QT1 .823 QT2 .763 QT3 .733 QT4 .468 .562 AL2 .753 AL4 .730 AL3 .692 AL1 .551
Sau khi tiến hành phân tích EFA lần 2 cho thấy: hệ số KMO = 0.771 chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA (0.5 ≤ KMO ≤ 1). Ngồi ra, Sig =
0.000 ≤ 0.5 (thỏa mãn tiêu chí), do đó các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Tại Eigenvaluea = 1.427 với phương sai trích 60.79% (thỏa điều kiện). Điều này có nghĩa 60.79% sự biến thiên của các nhân tố là do các biến quan sát.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s ( Lần 2) Bảng 22
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .771 Bartlett's Test