Đơn vị Tên người tham gia Vị trí Thời gian công tác Phương thức phỏng vấn Công ty TNHH MTV Thép Phú Xuân Việt Nguyễn Thị Bích Thủy Kế toán trưởng 6 năm Phỏng vấn trực tiếp Cơng ty TNHH TM SX Cơ Khí Quốc Thanh Nguyễn Quốc Thanh Giám đốc 14 năm Phỏng vấn trực tiếp Cơng ty CP Tập Đồn Thép Nguyễn Minh Đỗ Thị Lan Kế toán trưởng 11 năm Phỏng vấn trực tiếp Công ty TNHH Đầu Tư Kinh Doanh Phương Oanh Trịnh Văn Đơng Trưởng phịng kế tốn 9 năm Phỏng vấn trực tiếp ( Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
3.4.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến việc vận dụng EMA trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam được tiến hành theo các bước sau:
Bước 1: Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Từ kết quả của nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi khảo sát trong nghiên cứu định lượng được thiết kế với nội dung đo lường về mức độ của các nhân tố ảnh hưởng đến việc vận dụng EMA trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam theo thang đo Likert 5 cấp độ.
Bước 2: Xác định kích thước mẫu khảo sát và cách lấy mẫu
Xác định kích thước mẫu:
Bằng nghiên cứu này chọn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, Theo Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho rằng: “Để sử dụng EFA, kích thước
mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100” và được xác định dựa vào:
(k=5; n = 5 x 32)
Trong nghiên cứu này, có tổng 32 biến, do đó số mẫu cần thiết tương ứng sẽ là 32 x 5 = 160 mẫu. Do đó, để đảm bảo độ tin cậy cho nghiên cứu, tác giả lựa chọn 200 mẫu khảo sát cho nghiên cứu này.
Cách lấy mẫu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Với cách lấy mẫu này tác giả có thể chọn các đối tượng mà có thể tiếp cận được. Đây là phương pháp khá phổ biến vì tiết kiệm thời gian và chi phí. Tuy nhiên nhược điểm là tính đại diện thấp, khơng tổng quát cho đám đông (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 233).
Bước 3: Gửi bảng câu hỏi khảo sát
Bảng câu hỏi khảo sát được gửi và nhận qua trực tiếp hoặc email.
Bước 4: Xử lý dữ liệu thô
Sau khi thu thập các bảng câu hỏi khảo sát, tác giả tiến hành tổng hợp dữ liệu khảo sát được lên phần mềm Microsoft Excel. Sau đó, tác giả kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu rồi đưa vào phần mềm SPSS 20.
Dùng hệ số Cronbach’s Anpha với mục đích để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: Mức giá trị hệ số Cronbach Anpha
Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt
Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt
Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện
Trong phân tích nhân tố, tác giả Numally và Burnstein (1994) nêu ra: “ Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt u cầu.”
Bước 6: Tiến hành phân tích nhân tố khám phá
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích EFA (Exploratory Factor Anlysis) để đánh giá giá trị thang đo. Là kỹ thuật nhằm mục đích giảm khối lượng dữ liệu cần nghiên cứu.
Cần xem xét 4 thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA để đánh giá giá trị thang đo:
(1) Chỉ số KMO ( Kaiser - Meyer - Olkin) xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố: Khi giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 và kiểm định Barlett Test có ý nghĩa, tức là giá trị Sig của kiểm định này bé hơn 0.05, là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(2) Để xác định số lượng nhân tố trích thì dùng tiêu chí Eigenvalue. Số lượng
nhân tố trích được xác định ở nhân tố dừng có Eigenvalue ≥1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
(3) Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Theo Hair và cộng sự (1998), chỉ tiêu này nhằm mục đích đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Với Factor loading > 0.5 : có ý nghĩa thực tiễn, với Factor loading > 0.4 : quan trọng, factor loading > 0.3 : đạt mức tổi thiểu
(4) Tổng phương sai trích: Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn hoặc bằng 50% (Hair et al, 2010).
Bước 7 : Đề xuất mơ hình nghiên cứu và phương pháp phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy đa biến
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa biến, thủ tục phân tích này nhằm kiểm tra mức độ tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Mức độ tương quan giữa nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc thể hiện qua các tham số nhân tố được tính tốn.
Mơ hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết nêu trên có dạng như sau: Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + ε
Trong đó:
Biến X1: Nhận thức về lợi ích EMA (LI)
Biến X2: Nhu cầu công bố thông tin liên quan đến môi trường (BC) Biến X3: Quy chuẩn pháp lý (QC)
Biến X4: Nhận thức của nhà quản trị (QT) Biến X5: Áp lực từ các bên liên quan (AL) Biến X6: Khó khăn khi thực hiện EMA (KK)
Biến Y: Vận dụng EMA trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam (VD)
α: Hằng số
βi: Hệ số các biến giải thích ε: Sai số ngẫu nhiên
Bước 8: Kiểm định mơ hình hồi quy
Mơ hình nghiên cứu được tác giả thực hiện các kiểm định như sau:
- Kiểm định F trong ANOVA: nhằm mục đích kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Với giá trị Sig của kiểm định F <0.05: có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là phù hợp.
- R bình phương hiệu chỉnh: phản ánh mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, giá trị nghiên cứu ≥ 50% là chấp nhận được.
- Hệ số phóng đại phương sai (VIF): sử dụng hệ số này nhằm mục đích kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
o VIF < 2: khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
o VIF >2 : có dấu hiệu đa cộng tuyến
o VIF >10: chắc chắn có đa cộng tuyến
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày khung nghiên cứu và quy trình nghiên cứu chung của luận văn. Với mục tiêu nghiên cứu là xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến việc vận dụng EMA trong các DNSX thép khu vực phía Nam Việt Nam, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp gồm phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng thơng qua bằng câu hỏi khảo sát gửi đến các kế toán viên, kế toán tổng hợp, kế toán trưởng, giám đốc của 132 doanh nghiệp sản xuất thép khu vực Phía Nam Việt Nam như Bình Dương, Bà Rịa – Vũng Tàu, Long An, Đồng Nai, TP Hồ Chí Minh,.... Sau khi được thu thập đầy đủ số mẫu, dữ liệu được phân tích bằng các phương pháp như phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tơ khám phá EFA, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính thơng qua phần mềm SPSS 20.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1 Kết quả nghiên cứu định tính
Kết quả nghiên cứu định tính được ghi nhận lại: theo mơ hình đề xuất, 6 biến độc lập (nhận thức về lợi ích của EMA, nhu cầu cơng bố thông tin liên quan đến môi trường, quy chuẩn pháp lý, nhận thức của nhà quản trị, áp lực từ các bên liên quan, khó khăn khi thực hiện EMA) và 1 biến phụ thuộc (vận dụng EMA tại các doanh nghiệp sản xuất thép tại Việt Nam) như bảng 4.1 sau: